刚踏入科研这片神秘领地的时候，心中满是憧憬与幻想。每天晚上都梦见自己穿着洁白的实验袍，衣角随风翻飞，宛如科学界的超级英雄。无论是在实验室里摆弄各种仪器，还是在书桌前撰写论文，一切看起来都是那么得心应手，仿佛所有的难题都不值一提，顺便还能收获

在手术室里，有人手握手术刀施展技艺，也有人拿着笔在一旁做着不同寻常的记录。这里笔下的内容并非手术步骤或病人情况，而是医生偶尔脱口而出的脏话。 脏话类型1，记1分；脏话类型2，记2分；要是遇到连珠炮似的连续输出，则直接获得最高分。这项看似特别

新学期即将结束，不管是新入学的研一学生，还是作为“老油条”的研二研三以及博士师兄师姐，都有可能会对科研生活感到“力不从心”，这份读研行为经验分享请收好～微信文件，危机时刻的学术救星DDL前夕，当你突然想起导师布置的“小任务”，打开微信文件却

在医学这条充满挑战的赛道上，每一位医者都曾怀揣救死扶伤的热忱，熬过无数个挑灯夜读的日夜，穿梭于病房与手术室间挥洒心血。但人生总有诸多变数，出于理想的更迭、工作压力的权衡，或是家庭因素的拉扯，不少医生毅然决然选择转行，踏上全新征程。转行后的生

将在这个平台开启我的新篇章，欢迎大家加入讨论。

请问如果采用交叉验证（Cross-Validation）的方法来评估我的模型泛化能力，那么一开始是否直接从全部人群数据中确定模型的参数，再去验证？这么一来，交叉验证中的训练集和验证集，跟我从整体得到的模型有什么关系呢？

想问一下spss决策树或者随机森模型如何判断因变量和自变量的关系

一起来学习样本量的计算；包括不同研究方法下样本量的计算

精神病与精神卫生小白，学术论文开题报告筹备中，各人神们有什么建议？

继 i 人和 e 人 之后，浓人和淡人成为新时代的社交方式。浓人：顾名思义，就是做什么都浓浓的，热情豪放，兴趣广泛，「一身使不完的牛劲」。淡人：显而易见，无论做什么都淡淡的，面子上对什么事情都毫无波澜，实际上也确实毫无波澜。那么各位 UU

我是萌新嘤嘤嘤，怎样快速上手入门R，并且学会那些统计分析软件，考完研全忘记了，像一只失忆蝴蝶

导师说这的stata讲的好，特意前来学习

我需要分析50名患者干预前后对于工作人员服务的满意度调查（非常满意、很满意、一般、不满意、很不满意），需要选择哪种方法，是配对卡方还是有序logit方法更合适？

学会网状meta分析，争取能发一篇文章出去

有句话说得好，“书犹药也，善读之可以医愚”。对于我们学医的人来说，一本好书不仅能丰富我们的知识，还能在临床实践中给予我们宝贵的启示。在医学这片广袤的知识海洋里，有些书籍堪称经典，无论岁月如何变迁，它们始终是我们求知路上不可或缺的良师益友，也

如题，新人小白，刚入学，很迷茫，如何撰写第一篇综述

我的数据是多次随访数据，想用COX回归分析不同的因素对于发生结局的影响，我的结局疾病状态有3种（0-未发生，1-中间状态，2-严重状态），现在我想分析发生1-中间状态的HR值，但是我发现，有的人随访的时候，未记录为1，直接变成2了，这时为了

必须支持，看了很多老师的视频，但是对于我这样的小白来说都很难听懂。老师讲解的很细致！支持，并且我会推荐给我身边的小伙伴。

虽然读书的时候学过好几遍统计学，但是真的要实战应用了，感觉总不是那么得心应手，看来真的是要回炉重造的时候了。

如题，回顾性队列的样本量和统计功效应该如何解释？用自己的统计结果还是用既往文献参考？既往文献报道不一致应该怎么选择呢？