探究高血压与酒精摄入的关联

本项目使用 国家健康与营养调查（NHANES） 数据（2009–2012 年）研究酒精摄入与收缩压之间的关系。
分析方法包括 对因变量取对数、多变量线性回归建模，以及交互项的加入，以建立更准确的预测模型。

🧠 项目概览

• 项目成员：Sara Elfring、Jingyi Chen、高硕远、Alexandra Schmalzel、Haowen Wu
• 数据集：NHANES（2009–2012）
• 关键方法：线性回归、对数转换、交互项建模、模型诊断
• 主要发现：酒精摄入量越高，收缩压显著升高，尤其在年轻人群中更为明显。

📊 最终模型结果

调整后的 R²：0.185
显著结果包括：

• 每年饮酒 12 杯以上 → 收缩压对数值增加 0.060（p = 0.001）
• 每日饮酒 1 杯 → 收缩压对数值增加 0.003（p < 0.001）
• 与年龄呈负向交互作用（即年龄越大，酒精的影响越小）

🔁 基线模型比较

调整后的 R²：0.1857

• 未进行对数转换（log transformation）
• 每年饮酒超过 12 杯在统计上不显著（p = 0.864）

📎 完整项目报告

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💬 说明

本研究展示了在公共卫生研究中，如何通过变量转换、恰当的变量选择及交互项建模来提高模型的可解释性与有效性。未来的研究方向包括进一步的残差诊断，以及探索其他建模方法（例如广义加性模型 GAMs 或基于机器学习的回归方法）。