GraphPad Prism软件中文教程09-使用Prism进行计数资料的泊松回归分析

如何处理那些由整数计数值（如事件发生次数、访问量、细胞计数等）构成且不服从正态分布的数据？在本期教程中，将演示如何在GraphPad Prism中执行泊松回归。

我们将使用真实的教育研究数据（该方法同样适用于生物学、公共卫生和社会科学领域），通过混合连续变量（如工作时长、通勤时间）和分类变量（如通过/未通过、就业状况）来建模学生参加复习课程的次数。您将学习如何解读分析结果，并规避多重共线性等常见问题。

本视频将带您掌握：
• 何时使用泊松回归（针对从零开始计次且非正态分布的数据）
• 如何在Prism的多元变量模块中规范数据格式并建立分析模型
• 解读连续变量与分类变量的对数均值尺度贝塔系数
• 运用方差膨胀因子验测与处理多重共线性问题
• 通过残差图分析模型拟合度并识别异常数据点

 
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