假设我们有病例对照数据，其中病例有某种疾病（$Y$) 和控件没有，我们对其他一些变量的关联感兴趣 ($X$）。我知道在这种情况下，由于实验设计（疾病的边际分布由抽样确定），我们不能将疾病用作响应变量。

我也知道优势比可以在这样的设计中计算，因为在使用条件分布时它采用相同的值$X|Y$或者$Y|X$.

我的问题是：在这种情况下使用逻辑回归来模拟疾病几率是否合适？IE$\text{logit}\left\{\dfrac{P(Y=1)}{1-P(Y=1)}\right\} = \mathbf{\beta} X$

背景：GWAS（全基因组关联研究）通常是病例对照研究，人们想要评估疾病与特定 SNP 的次要等位基因数量之间的关联。$P$-值通常从独立性的卡方检验中获得。但是，这不允许您添加其他协变量。许多提供 GWAS 分析的软件包还允许您进行逻辑回归。我只是想验证做这样的分析是否有效。