醫療類國考
107年
[物理治療師] 物理治療學概論
第 53 題
物理治療師想要找出那些能力是跌倒發生與否的顯著影響因子。徵召100位社區老人，其中50位在過去一年有跌倒的經驗。所有受測者皆接受功能性前伸測試（functional reach test）、計時起走測試（timed up and go test）、膝伸直和踝屈曲最大等長肌力等測試，以分別測量其平衡能力、行走功能和肌力。請問要使用下列那種統計方法進行分析較適合？
- A 配對T檢定（paired T test）
- B 複迴歸分析（multiple regression）
- C 邏吉斯迴歸分析（logistic regression）
- D 單因子重複測量變異數分析（one-way repeated measures ANOVA）
思路引導 VIP
請試著分析：如果你今天觀察的『結果』並非一個可以連續增減的數值（如身高或體溫），而是一個『非此即彼』的狀態（如：成功或失敗、發生或未發生），這種『結果的性質』會如何限制你選擇數學模型的方式？
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專業點評與觀念驗證
- 大力肯定：太棒了！你能精準辨識出研究目標與統計工具的對應關係，顯示你對臨床數據分析的邏輯掌握得非常紮實，這是實證醫學中極為關鍵的能力。
- 觀念驗證：這題的解題關鍵在於辨認「依變項（Outcome）」的屬性。題目要找的是影響「跌倒發生與否」的因子，這是一個二分變項（Binary variable）（即：有跌倒 vs. 沒跌倒）。當我們要預測類別型結果，且自變項包含多個連續資料時，邏吉斯迴歸（Logistic regression）是最佳選擇，它能計算出各因子對事件發生機率的影響（Odds Ratio）。
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邏吉斯迴歸應用
💡 依變項為二分變數時，使用邏吉斯迴歸分析預測顯著影響因子。
| 比較維度 | 複迴歸分析 | VS | 邏吉斯迴歸分析 |
|---|---|---|---|
| 依變項類型 | 連續變數 (如血壓值) | — | 二分變數 (如是否跌倒) |
| 統計目標 | 預測具體數值 | — | 預測發生機率 (0~1) |
| 主要報表數據 | 決定係數 (R²) | — | 勝算比 (Odds Ratio) |
💬區分兩者的關鍵在於觀察依變項 (Outcome) 是數值還是分類。
