1樓：
你要搞懂回歸到底研究的是什麼，舉個簡單例子講清楚就好了。
你去看乙個clinical data，比如9-18歲青少年肺活量 ~ 每週吸菸根數 + 年齡。
如果你直接看每週吸菸根數和肺活量，是正相關的。你是能得出吸菸和肺活量存在邏輯上的因果嗎？不符合常識。
加入年齡校正之後回歸，你就會發現回歸係數是負的。原因在於，隨著年齡增長青少年的身體長大了，肺活量增大了，肺活量增大並非是吸菸導致的，而是年齡增大學會了吸菸並且越吸越多；在同一年齡控制後，你會發現吸菸越多的人，肺活量是在同一年齡層是越小的。同組內的貢獻的確是負的。
這裡年齡增大->肺活量增大，年齡越大->越多的人吸菸/吸菸頻率變高。年齡在這是乙個confounding factor。
你的例子裡肯定也有某個confounding factor對你的interested factor和因變數都存在causal paths。只不過恰好和上面的例子反了過來而已。
建議你去找本biostat看看Confounding effect章節。
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