[問題] Logistic regression的adjust

[shga (我愛慢慢跑)]

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目前進行仿照某研究進行安眠焦慮藥物與癌症的分析，使用case-control方式。
case(得癌)match 性別 ,年齡 ,就醫日期(年月) 1:4 control。

請問logistic regression，照理說unadjust variable的pvalue
應該都會比adjust來的小。

但目前跑出結果為unadjust 的時候，該藥物是不顯著。
但adjust其他變數後，結果variable變顯著。
確認一整夜，都無法得到了解為什麼，因此想要請問大家阿。

例如下列為unadjust
BZD 1 與 0 之間的關係 0.972 (0.944-1.002) p值是0.0687

下列是adjust的結果
BZD 1 與 0 之間的關係 0.895 (0.867-0.924) p值有顯著??


下述是adjust 的sas語法提供參考。主要是調整CCI,sex,age,cci_score。
proc logistic data= cci.match_1;
class BZD(REF='0') / PARAM=REF;
strata match_id;
MODEL index(event='1')= BZD
 MI CHF VASCUL CVD  DEMENTIA COPD RHEUM ULCERS LIVER DIABET  PARALYS   RENAL
sex age cci_score ;
run;


下述是non adjust
proc logistic data= cci.match_1;
class BZD(REF='0') / PARAM=REF;
MODEL index(event='1')= BZD  ;
run;

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→ andrew43: 你前面說「無共變數調整的p值通常較小」並沒有這回事。
→ shga: 感謝樓上說明，另外還有不解的是。
→ shga: 有遇過針對某變數unadjust沒有顯著，但adjust變成顯著?
→ andrew43: 當共變數有影響力且在組間不相近時不就都會這樣？
→ recorriendo: 試著思考:adjust和unadjust下得到係數代表的意義是?
→ yhliu: 不調整相關共變數時不顯著, 調整後顯著, 這應不罕見.
→ yhliu: 模型 Y = f(X,error) 時 X 不顯著而 Y = f(X,Z,error) 模型
→ yhliu: 下 X 效應顯著, 表示 X 的效應在不校正 Z 之效應時被 Z 所
→ yhliu: 抑制. 如果 X,Z 對 Y 的效應是同向的, 但 X, Z 有負相關;
→ yhliu: 或 X, Z 對 Y 之效應反向, 而 x, z 是正相關, 那麼不校正 Z
→ yhliu: 之效應, 則 X 之效應被抑制, 甚至有時候被扭曲, Simpson's
→ yhliu: paradox 就是說這種現象: 因為模型未考慮 Z 而致 X 與 Y 的
→ yhliu: 關聯方向被扭曲.