逻辑向量主要用于向量的逻辑运算，例如：比较大小和筛选数据。

通过构建多因素回归模型，即所谓“调整”其他混杂因素的影响，实际上是把该混杂因素的作用从暴露/处理因素的作用中剥离出来，在消除混杂因素的作用后，剩下的即为暴露/处理因素的“独立”作用

通过考虑多种因素来确定重点判定的价值，包括终点事件的性质、与实际的一致性、数据的完整性、操作者的变异性、异质性和盲法。

道上传来的消息说，样本量大于30近似正态分布，不用做正态性检验...