我的因变量是病例组和对照，研究十种污染物浓度对结局的影响，同时想校正其他自变量进行非条件logistics回归模型分析

明白了，你的因变量是病例组和对照组，自变量是十种污染物浓度以及其他一些控制变量，你希望使用非条件的logistics回归模型来分析污染物浓度对结局的影响，并且同时校正其他自变量的影响。

下面是一个基本的步骤来构建这样的非条件logistics回归模型：

1. 数据准备：收集和整理包括因变量（病例组和对照组）、十种污染物浓度以及其他自变量（如年龄、性别、BMI等）的数据。确保数据的完整性和准确性。

2. 数据处理：处理缺失值和异常值，进行必要的数据转换或标准化，以及处理变量之间的相关性。

3. 模型建立：使用非条件logistics回归模型来建立预测模型。将病例组和对照组作为因变量，十种污染物浓度以及其他自变量作为自变量。模型将帮助你评估污染物浓度对结局的影响，并校正其他自变量的影响。

4. 参数估计和模型评估：通过最大似然估计等方法，估计模型的参数。然后，评估模型的拟合程度和预测能力，可以使用各种统计指标和图形进行评估。

5. 解释结果：根据模型的参数估计和显著性检验，解释污染物浓度对结局的影响，并校正其他自变量的影响。你可以探索每个自变量对结果的影响，包括其系数、置信区间和p值。

需要注意的是，非条件logistics回归模型假设因变量与自变量之间的关系是非条件的。这意味着模型不考虑其他可能因素对因变量的影响。如果你希望考虑其他因素，例如交互作用或调整变量，你可能需要拓展模型或使用其他统计方法。

希望这些信息对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时向我提问。

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对于因变量是分类数据的假设检验，可以使用卡方检验或者Fisher精确检验。这两种方法都可以用来检验自变量对因变量的影响关系。

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Fisher精确检验也是一种常用的方法，特别适用于样本量较小的情况。它是基于超几何分布的原理，通过计算达到或超过观测值的概率来进行检验，从而判断自变量对因变量的影响关系是否显著。

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如何排除其他自变量的影响分别研究多个自变量对一个因变量的影响

在研究多个自变量对一个因变量的影响时，可以使用多元回归分析来排除其他自变量的影响。这种方法可以通过将所有自变量同时放入模型中来评估它们的独立效应，从而确定每个自变量对因变量的影响。如果发现某个自变量的影响与其他自变量相关，则可以使用多元回归分析来控制这些变量的影响，以便更准确地评估每个自变量对因变量的影响。此外，还可以进行方差分析或协方差分析来评估每个自变量对因变量的影响，同时排除其他自变量的影响。