Outcome যখন continuous scale-এর সংখ্যা যেমন— BP, BMI, cholesterol, haemoglobin
কী করে
• Predictor প্রতি এক unit বদলালে outcome কতটা বদলায় তা হিসাব করে।
• ফলাফল দেয় β coefficient (সম্পর্কের slope) হিসেবে।
উদাহরণ — কেস scenario (illustrative)
🩺 কেস: এক medical officer ৪০০ জন প্রাপ্তবয়স্কের সাপ্তাহিক physical activity (ঘণ্টা) ও systolic BP রেকর্ড করলেন, জানতে চান activity বাড়লে BP কমে কিনা।
• Output: β = −0.65 mmHg / ঘণ্টা activity | 95% CI: −0.90 to −0.40 | p < 0.001 | R² = 0.28
কীভাবে পড়বেন
• β = −0.65 → সপ্তাহে প্রতি অতিরিক্ত ঘণ্টা activity গড়ে SBP ~0.65 mmHg কমায়।
• 95% CI শূন্য অতিক্রম করছে না → effect সত্যিকারের।
• R² = 0.28 → activity, BP-র 28% variation ব্যাখ্যা করে।
💡 মূল কথা: Continuous outcome মানে β তার CI সহ report করুন — শুধু p-value নয়।