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在使用R语言进行logistic回归时，总是不能一步到位完成结果的整理，目前常见的glm函数需要在一堆结果中逐行比照，如果有更多的变量，结果整理难度也会大大增加！
autoreg函数虽然结果展示相对简洁，但仍需要手动处理，比如将OR值和95%CI及P值拆分到不同表格中，同样也是变量越多，结果整理越困难！
如果您想要将R语言分析的OR值快速结果整合到表格中，并形成我们论文中常见的规范三线表！可以尝试一下浙江中医药大学郑卫军教授开发的风暴统计，可以十分快速的将logistic回归结果整理为三线表格式，并且结果与R语言完全一致！
下面我们就通过一份实操数据，给大家详细介绍一下风暴统计平台输出分析结果的全部流程！
logistic回归具体网址：https://shiny.medsta.cn/log/
或者百度、必应Bing搜索“风暴统计”
本平台上线的所有工具都是免费的
1.进入风暴统计平台
首先，进入浏览器搜索"风暴统计"，进入平台后，依次点击"风暴智能统计"——"logistic回归分析"——"logistic回归"。
这里我们不再赘述数据的导入与整理过程，详细教程大家可以点击下方链接：
2.logistic回归自变量选择
首先，选入变量，包括因变量、定量自变量、分类自变量。
①因变量
这里因变量建议使用0和1进行表示，0代表阴性结局（如：未患病、二分类变量中值较小的组），1代表阳性结局（如：患病或二分类结局中值较大的组)。 ②定量自变量 平台会将分类数大于5的变量自动归为定量自变量，并在选取定量自变量时，优先显示在上方，便于选取。
③分类自变量
同理，分类数小于5类的变量归入分类变量，在选取变量时，优先显示分类变量。
如果需要进行多因素回归，可以选择P阈值及回归方式。
P阈值自行选择，如果自变量个数过少，可以适当放宽标准，0.1、0.2也都是可以的。当选择不限制时，选入的全部自变量都将纳入多因素回归分析。
回归方法，平台也提供了多种选择：双向逐步回归，向前逐步回归，向后逐步回归以及考虑到有时P值大于0.05的变量在逐步回归时也会留在模型中，新增了根据P<0.05的原则开展逐步回归！
完成后，右侧直接生成规范的三线表结果！包括下方脚注也是十分的规范，可以只展示单因素、只展示多因素、单因素和多因素放在一起！
3.下载结果
完成分析后，可以选择小数位数，默认情况下，P值为3位小数，其他统计量为2位小数。
指定小数位数后，P值与统计量的小数位数将会统一。调整完成后，下载最终的三线表结果，平台支持下载excel或word！
下载得到的word版结果也十分的简洁美观！三线表及下标脚注，全部一步到位！
如果您在风暴统计平台的使用过程中有任何的建议或疑问，欢迎加入我们的讨论群！群里郑老师与助教会在群内解答！
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