请问有没有用R语言根据模型或者ROC曲线计算阴性预测值和阳性预测值的代码，自变量和因变量都是二分类变量

excle表中因变量outcome有成功和失败两个分类，我这代码中也没有事先定义（Y=1）代表成功还是失败，按照我现有的这个代码，把系数代进公式，我预测的是成功率还是失败率呀？有点不明白

老师您好！我们的研究中，对照组和实验组的部分血液指标是不同仪器检测的，是否可以直接对指标结果进行比较，还是需要进行调整，有什么推荐的调整方法吗？谢谢！

目前研究维生素D与血糖血脂等代谢指标的关系，想控制年龄和性别，使用偏相关分析无法控制年龄，而多重线性回归需要因果关系，应该怎么选择统计方法呢？

做倾向性评分匹配时组指示符一定要定义1为干预组，0为对照组吗？分别用1或2可以吗？

现在有一个数据库是关于一般变量及膳食数据与尿砷甲基化，自变量有连续性变量和二分类及多分类资料，应变量是连续性变量，他们在未调整混杂的情况下做相关发现均无相关，都不满足正太，彼此之间也不存在线性趋势，第一个问题是我用什么办法调整混杂如性别年龄

用R两种方法算出来的kappa为0，ICC也为0。可能由于阳性一致率和阴性一致率相差太多，看文献有用prevalence adjusted bias adjusted Kappa，R语言的话要怎么操作

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因变量outcome显示factor为1和2，如何转为0和1，让0代表失败，1代表成功，因为我想预测成功率。第七条代码应该如何修改才好

我做某个疾病的危险因素分析，先做单因素分析再做多因素逻辑回归分析找到了发病的两个危险因素A和B。因为已知C因素会导致该疾病的发生。现在审稿人要求做亚组分析看是不是因为C因素的影响。我把病例按有无C因素分组，再对A做逻辑回归分析，做了之后发现

比较两个观察者间的一致性，一个评价全为0，一个评价有一个1其他为0，看上去一致性很好，但用R语言计算kappa发现结果为0。用ICC算也是为0。请问要怎么解决

老师，请问SCI文章里面研究两个变量的关系，因变量为二分类的的亚组分析每个亚组的OR值是不是就相当于只做这个变量的单因素logistics回归得出的OR值，还是经过了校正的多因素logistics里面，对应变量的校正后的OR值？

1.有序logistic回归模型中，无序分类变量（人群分类）是否要以哑变量形式纳入模型；2.纳入模型后如果该（人群分类）哑变量均无统计学意义（p＞0.05），是否要将该无序分类变量剔除，重新进行有序logistic回归？3.若纳入模型的其他

正交旋转的因子载荷结果存在交叉 因此该用斜交旋转 需要设置kappa值 请问可以直接用默认值4吗？以及分析结果中方差解释百分比的“旋转载荷平方和”仅显示特征值一列 备注提示“如果各成分相关，则无法添加载荷平方和以获取总方差”。这种情况是表明

老师： 您好！ 由于在影响因素分析和构建风险预测模型中都有可能会用到logistic回归分析，所以我想请问一下，我在查阅文献时，如何区分哪些是分析影响因素的文章、哪些是构建风险预测模型的文章？

请问对于孕期早中晚各测一次指标，分析这个指标对结局的影响，属于重复测量数据吗？

非线性回归中的二次曲线回归，因变量可以为二分类变量吗？

A U-statistics-based C estimator that is asymptotically normal was calculated, and the z-score test was used to compare

这个代码思路有问题吗？#载入包library(readxl)#载入数据dat <- read_xlsx('C:/Users/nihao/Desktop/逻辑回归.xlsx')#结果转换成factordat$结果 <- as.factor(d

这个R包安装的时候一直出现这个提示，如何解决才能安装成功