病因和疗效研究完全代表总体是不可行的，效应很大时大样本也是不必要的。获得代表性的难度还与观察现象变异的大小成反比。而且，过于强调大样本和代表性，可能使研究必须做出质量控制上的让步而增加了偏倚，导致研究内部真实性的降低，进而使提高的代表性失去

分组隐匿是为了防止研究人员和研究对象在分组前知道随机分组方案而采用的方法。盲法是为了避免知晓研究对象获得何种处理而采用的方法，盲法又分为单盲、双盲和三盲。

有时我们在研究中要考虑事件发生的时间因素，需要采用Cox回归来构建疾病预测模型，本期我们就来介绍基于Cox回归模型构建疾病风险评分工具的方法。

前两节课程中，我们讲解了t检验和卡方检验/Fisher精确检验。小伙伴们看完后提出了很多好的建议，Brian在后续课程中也会根据建议改进，尽可能满足大家的需求~本节课程将会详细讲解如何使用Stata软件来计算相对危险度，也就是RR值。感兴趣