生存质量( quality of life，QOL) 又名生活质量、生命质量，是一个包括生物医学和社会心理内容的集合概念，是评价健康的一个综合性指数，能够全面反映医疗保健措施的效果，它不仅关心患者能存活多久，而且更加关心患者活得如何。生存质量这一概念的引入，为医学界开辟了一个崭新的领域，极大地促进了生物医学模式向社会、心理、生物医学模式的转变。可以说，生存质量的研究是医学发展史上的一个重要里程碑。随着生存质量研究的日益发展，改善患者的生存质量，寻找影响生存质量的影响因素是临床研究的重点，因而生存质量影响因素的统计分析方法日益受到关注。生存质量的影响因素往往是多方面的，且因素与因素之间也常存在着千丝万缕的联系，因此对生存质量影响因素分析常常要采用合适的统计方法。目前常用的生存质量影响因素的统计分析方法包括四种。

用逐步回归分析探讨患者生存质量的影响因素，可将各个可能的影响因素( 如年龄、性别、病情等) 作为多个自变量，总的生存质量得分或各个维度的得分作为因变量进行分析。全部自变量按其对因变量的作用及显著程度，由大到小逐个引入回归方程，而对因变量作用不显著的可能始终不被引入回归方程，从而筛选出对因变量影响较大的因素。另外，已被引入回归方程的变量在引入新变量后也可能失去重要性，需要从回归方程中剔除。该法简单实用，在常用的统计软件( 如SPSS) 中可以方便的实现。应用该法对生存质量影响因素进行统计分析，如万丹丹应用逐步回归分析得出年龄、下肢或脚腕部水肿、心慌、夜尿增多、头昏眼花、反应迟钝是影响高血压患者生存质量的主要因素。但是，在实际应用时发现，如果希望多选一些自变量进入回归方程，则应适当增大检验水准α 值，若α 值较小，则入选的自变量个数就要减少。另外，逐步回归分析的应用条件较为苛刻，要求因变量要服从正态分布且自变量中分类变量不易太多，假如分类变量超过自变量总数的l /3 时，模型的拟合结果往往不理想。