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介紹

相關性分析是通過計算兩個變量之間的相關系數來評估它們之間線性關系的強度和方向。最常用的是皮爾遜相關系數（Pearson correlation coefficient），其值范圍在-1到1之間。

線性回歸是一種預測分析方法，用于評估一個或多個自變量（解釋變量）與因變量（響應變量）之間的線性關系。線性回歸通過計算R^{2（決定系數）來評估模型解釋的變異性。R}2的值表示因變量的變異性中有多少百分比可以由自變量解釋。R^2值越高，模型的解釋能力越強。

方差分解（Variance Decomposition）是一種用于評估多個變量對某個變量總方差貢獻度的方法。在多元回歸分析中，方差分解可以用來量化每個自變量對因變量方差的貢獻。方差分解通過計算每個自變量對因變量方差的部分方差來評估其解釋的變異性。這可以通過計算每個自變量的半偏相關系數（semi-partial correlation）來實現，它表示在控制其他自變量的情況下，該自變量對因變量方差的貢獻。

綜合上述三種方法評估影響代謝物水平的重要臨床指標