有个微信朋友发了这么一篇中文的学术文章，是关于logistic回归分析影响因素的报告。我看了下，被逗乐了！这篇文章真是反映了中国当前非卓越期刊的普遍现象----到处是造假文，而且造假也没水平！
我截取该文章的logistic回归分析结果来给诸位看一看：
请大家回答两个问题:
(1) 为什么说这篇文章的logistic回归统计结果是造假的？
(2) 如果不谈造假，只谈规范，回归分析结果有多少处表达不规范？
特别是第二个问题，是值得所有初学者思考的。
我们应如何撰写规范性的logistic回归报告？
我首先来说说规范性的问题。logistic回归是医学研究最常见的回归分析方法，凡是分类结局都可能应用logistic回归，但我发现基本上统计报告在logistic回归的规范性方面，绝大多数作者都有所取欠缺。
规范性表现在图、表和文字，主要是表和文字。上面这一段文字和表有哪些规范性问题呢?
据本人不严谨的统计，有8处需要订正，我在截图上标注了①②③④⑤⑥⑦⑧。
①当结局是二分类结局时，不叫二元logistic回归，可以说二分类logistic回归或者就是logistic回归
②一般的logistic回归根据其分析结果，很难判定那个自变量影响最大，OR值很大不代表该因素影响更大。因为不同变量度量方式不同，不好直接比较。
③这里不叫标准化偏回归系数，是OR值，或者优势比。
④如果自变量对结局有影响，一般情况下文字描述为“某某因素对营养风险的影响存在统计学意义”，或者“某某因素与英有风险存在着统计学关联”。比如，本例可以写为：肿瘤类型与营养风险存在着统计学关联（OR=0.63,95%CI 0.49-0.82，P=0.02）。千万不要因为OR值，写成“肿瘤类型将提升或减少风险多少倍”，这是错误的说法；或者说“肿瘤类型是独立影响因素”（这句话是论文结论而不是统计结果）；同时，OR值，95%CI和P值应全部写在文字中。
⑤表格中，如果自变量是分类变量，特别是无序二分类或者多分类，一定要列出各个类别，标明对照组（详细看下面范本）。没有标明对照组的现象是目前回归分析结果统计表规范最大的问题。
⑥P值一般小数位保留3位为妥，且当SPSS给出P=0.000,表格应写成<0.001。
⑦logistic回归给出的是OR值，称之为优势比或者比值比，不是相对危险度；相对危险度是RR值。
⑧一般来说，统计表格中，除了P值，其它值最多保留2位小数。
下面的统计表，相对还凑合，可以参考:
这篇文章的logistic回归结果怎么是造假的呢？
这话应该应该和期刊审稿人说得！logistic回归分析各个指标是是相互联系的。其它不说，就说b值、P值和OR值。
(1)logistic回归的b值（回归系数都很小），但这篇文章的OR值都几十近百了。实在太离谱！
(2)b值和OR值关系非常直接：e^b=OR值，也就是e的b次方就是OR值。您看看，它们是对应的么？
(3) P值和OR值的置信区间是紧密联系的。一般置信区间包括1，P>0.05；置信区间不包括1，则P<0.05；而置信区间上下限越远离1，则P值越小，本篇的置信区间上限远远地离开了1，但P值却还在0.05附近，这是不可能的！
综上所述，这个结果是假的，非常粗劣的假。
在这里，我奉劝一句，诸位，请您尊重数据，尊重学术，不要造假。凭你们对统计的认识，造的假一眼会被统计审稿人识破。
也希望大家能够从本推文学到logistic写作规范的要点，这非常重要！
谨以此文，写给坚持学习医学统计学与SPSS的朋友们。
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