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文献中常看到的P for trend,该怎么操作实现?
我们在阅读文献时,也常常会看到文章结果展示的表格中,给出了P for trend的检验结果。这个P for trend代表的是什么意义呢,它有什么作用呢?我们在实际的分析中怎样才能求得P for trend的结果呢?
#假设检验
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读一篇原始研究,你会对结果产生怀疑吗?
作为一枚仍在科研道路上蹒跚学步的各位,当你看到一篇original article时,你会多问一句“里面的结果靠谱吗?或者结果能重复吗?”。
#统计分析思路
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连续变量的一致性评价,教你一种图示法『Bland-Altman法』
无序分类变量,一般采用Kappa一致性检验;有序分类变量(等级变量),采用加权Kappa或Kendall系数评价一致性;连续变量的一致性评价,除了之前提到的组内相关系数(ICC),还有另外两种图示方法——Bland-Altman法和ATE/
#诊断试验
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FDA推荐:连续变量的一致性评价『ATE/LER区域法』
其主要原理是分析一种仪器(或方法)的测量结果与另一种仪器(或方法)测量结果的总体吻合度,并用图形直观地反映这一结果,最后结合临床意义,得出两种测量仪器(或方法)是否具有良好的一致性。
#诊断试验
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