¿Qué significa regresor?
El factor de regresión es la "Terminología de Medicina General y Salud Comunitaria" publicada por el Comité Nacional de Aprobación de Terminología Científica y Tecnológica en 2014, derivada de la primera edición de "Terminología de Medicina General y Salud Comunitaria". Debido a factores aleatorios, el nivel de una determinada característica de los sujetos individuales es demasiado alto o demasiado bajo y luego vuelve al nivel real.
Los factores de tiempo, también conocidos como factores históricos, se refieren a eventos importantes que pueden tener un impacto en la población objetivo durante la implementación de planes de educación para la salud, como la promulgación de políticas públicas relacionadas con la salud, cambios importantes en condiciones de vida, desastres naturales o desastres sociales, etc.
La actitud y el comportamiento del investigador inducen a la población objetivo a actuar de acuerdo con los deseos del investigador. El factor de regresión se refiere al fenómeno de que el nivel de una determinada característica de un sujeto de prueba individual es demasiado alto o demasiado bajo debido a factores accidentales, pero puede volver al nivel real original en pruebas posteriores.
El factor de selección significa que durante la etapa de evaluación, si la selección del grupo de intervención y el grupo de control está desequilibrada, provocará un sesgo de selección, afectando así la exactitud de los resultados de la observación. Sin embargo, en la evaluación, podemos prevenir o reducir el impacto del sesgo de selección en la exactitud de los resultados de la evaluación mediante la aleatorización o la selección por pares.
La regresión de un solo factor incluirá los siguientes factores
1. Variable independiente: es decir, la variable explicada, por ejemplo, si la variable explicada es el ingreso o el costo.
2. Variable dependiente: la medida de la variable explicada, como el peso o la altura.
3. Modelo de regresión lineal: Determinar el impacto de las variables independientes sobre las variables dependientes calculando la intersección o pendiente del modelo de regresión.
4. Configuración del modelo: si hay variables independientes en el modelo y si existen factores de interferencia incontrolables en las variables independientes.
5. Herramientas de interpretación: Utilizar modelos de regresión para predecir o explicar datos.