请问为什么如果关注的自变量是连续变量（如年龄）的OR值，就要把它转换为分类变量。不理解为什么年龄每增加1岁，患肺癌的风险增加1.02倍这种解释在临床上没有意义的？

请问各位老师，RCT试验基线平衡的情况下，可以将前期文献报道认为与结局事件相关的因素（基线平衡）列为混杂因素进行GLM分析吗？RCT设计统计分析中，因变量为连续变量，如果基线中有一个连续变量和一个分类变量组间不平衡，可否进行ANOVA分析？

用限制性立方样条图拟合COX回归，能不能把限制性立方样条图中HR=1对应的点作为连续变量的界值？谢谢！

多个变量间两两的相关性多个变量间两两的相关性

做影响因素分析，因变量是连续型变量，自变量包括社会人口学变量（分类变量）和其他连续型变量，准备做线性回归，之前直接用的是将分类变量进行虚拟化，重新编码为不同变量，设置参考类别 ，纳入线性回归，默认“输入”，结果统计老师说我这个不科学，应该选

我的导入文件是excle，excle中A自变量的水平我是用高、低表示，我是否需要用数字代替，如0表示低，1表示高。必须用数字表示水平吗，用汉字会导致出错吗？

x是list格式15738行*2列，y是matrix格式15738行*1列，运行总提示我数据基数不明确是什么原因啊？

拟分析aGVHD和CMV感染的因果关系，共54例患者。根据其发病的先后顺序可分为：仅有aGVHD者3人 仅有CMV感染者14人，同时有GVHD和CMV感染者15人（8人先出现aGVHD后出现CMV，7人在CMV感染期间未转阴时出现aGVH

建模时，看:因变量～自变量(A+B+A*B)的显著性与直接看:因变量～自变量(A*B)的显著性，这两个有什么区别吗？我看的结果显示是一样的

数据的真值在每一点是不同的，x=0时 数值最大， x=10 时值最小；每一点的多次测量应该服从正态分布， 但是各个点的均值和方差都不同。现有两组测量数据，每一组数据都是各个测量点的均值，怎样比较这两组数据是否相同？（是否一致？）感谢一土的回

三组试验的亚组分析如何完成交互性检验。如果不能实现，是否可以直接对亚组分析的结果进行解读。

LSM和mean在分析中的区别？是否可以转化？收集到的连续性数据是LSM，用stata进行分析，n，mean，sd这几项中mean可以直接用收集到的LSM进行分析吗？

研究背景:两种方法学的kappa一致性比对问题:加权kappa一致性系数的95%置信区间如何计算？计算公式是如何的？

想请问大佬们 Kruskal-Wallis H检验的事后比较用的是什么方法呀？我看大家就说是事后比较，编辑一定要我写出来两两比较用的什么方法，我写两两比较用的Kruskal-Wallis H检验被批回来了……

对一些列举的回顾性研究，需要在多因素回归前先进行单因素分析。但是如果是前瞻性rct研究，那么实验组和对照组的年龄，bmi这些都是有可比性的（p小于0.05），那在进行多因素logistic回归时，实验组和对照组的干预措施作为二分类变量，但是

请问老师，自变量缺失值可以多重插补，分组变量有缺失值也可以进行多重插补吗，插补后会不会对结果产生特别大的影响

rct研究进行多因素logistic回归前，先进行单因素分析（例如年龄），那么这里的单因素分析是指的实验组和对照组的年龄对比还是说年龄和结局变量的关系的单因素分析？

两个问题：（1）组别、组别（1）、组别（2）怎么解读；（2）本研究三个三组，组别和组别（1）P＜0.05，但是组别（2）P＞0.05，这说明什么问题？

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二元逻辑回归，自变量有高和低两个水平，这个高是说明以低为参照，怎么解读这个数据