logistic回归分析中，自变量为连续变量，结果显示有离群点，该怎么办？'貌似转换为分类变量就没有了？

如研究年龄，性别，是否吸烟，是否饮酒对是否患病，那么是用每个自变量进行单因素逻辑回归，然后再把（性别x是否饮酒）单独作为一个自变量，研究其交互作用？还是说在每个自变量进行单因素回归后，再把p小于0.1的因素放入多因素逻辑回归，然后并同时把（

研究认知障碍的危险因素现有59个样本，各类临床检验信息既往病史为定性，其他资料均为定量经二元logistic回归分析后，95%置信区间有上百、上万的数值在不增加样本量的前提下，有什么解决办法呢？

1.想提取检索文章的OR值时，发现多因素回归结果没有给出OR和95%CI，或者只给出了OR，没有给出95%CI，怎么才能提取完整的数据？可不可以用文章里面的原始数据，自己计算获得？2.文章研究类型不同，给出来的效应量不一样，有的是RR，有的

老师好，想问下通过医咖会给的四格表计算可以算出Additive NRI和Absolute NRI,Z值P值，但是这些指标的95%CI是多少?正常描述使用Additive NRI还是Absolute NRI?

老师您好 请问在做logistic回归分析时单因素分析只有一个结果有意义，请问下一步还需要做多因素分析吗？如果不做的话应该怎么描述和说明呢？

求助：Mplus软件可以画中介效应模型的关系图吗

讲解下盲法评估中的bang’s blinding index

Logistic二项分析中 B值为十几有问题吗

自变量为定量变量 因变量为定类变量 用什么检验影响因素显著性Spss

I ran a binary logistic regression and then used the boostrap internal validation procedure, implemented in Frank Harrel

你好 我想问问 Spss系统 km生存分析单因素总生存率  因素分层的样本量少且没有发生死亡结局事件  5年总生存率算不出 这个分层是不是不能做生存分析 比如图片的ca125＜35这层

两种方法对疾病的诊断价值经过ROC做出来的敏感度、特异度、ROC-AUC的数值均一致。想要通过其他统计学方法进行比较两种方法对疾病的诊断价值，第一个问题是：能否通过决策生存曲线DCA的方式进行比较？第二个问题是：若能通过决策生存曲线DCA，

希望用R语言进行自举重采样验证（boostrap-resampling）来内部验证模型。请问怎么计算 The bias-corrected AUC（95%CI:？？？？？？） generated by bootstrap validatio

双因素方差分析中，固定模型，随机模型和混合模型，算F值的时候，不同教材给的公式里分母不一样，有的说都是误差均方MSE，有的说根据不同模型，分母有时候是MSAB，有时候是MSE，这个应该按哪种情况算？

您好，想了解一下meta分析的效应量如何计算？从哪些方面入手（比如说不同的meta分析类型，需要不同的统计方法）？谢谢

老师，我想请问一下，对于真实世界研究分析，为了平衡混杂因素，我采取了倾向性评分逆概率加权的方法。进行均衡性检验时发现，大多数指标仍然不平衡。这个情况请问一下是什么原因？还有计算出每个个体的权重w后，是不是在后面的分析时(比如说卡方检验时)，

中位数比较的样本量怎么计算？

老师，我想问下纳入COX回归模型中的变量都必须是分类变量吗，如果是连续变量怎么办，也需要进行自定义分类吗？因为如果用K-M法分析单因素，连续变量显示的结果怎么解释呢？

混淆矩阵、神经网络图如何解读，深度学习与传统预测模型区别在哪里？