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

干预试验，不分组，分别测量干预前，1个月和3个月变化用什么检验

logistics回归模型为什么预测值为100％

R语言中，二元逻辑回归先做单因素分析是指: 先放一个自变量进去分析，看其与因变量的显著性吗？直接把所有自变量用+号连起来，去分析显著性是一样的效果吗？

在excle中，因变量outcome(结果)，有失败和成功两项。当我想预测成功率，那我该如何设置level，让0=失败，1=成功，即预测Y(=1)，表示为预测的是成功率；或者说，我想预测失败率，我又该如何设置，有点不太懂其中的原理。希望老师

我在调查一个问卷，就是问卷里的医生都是有被工具不小心刺伤的。我现在想分析性别、年龄、工龄、职业（医生、护士、学生）等与刺伤后是否洗手、是否用肥皂清理、是否消毒等行为是否相关，我该用什么统计方法分析呢？或者是有没有有没有别的统计学的研究设计呢

某个指标的增加或与疗效好相关，指标降低与疗效差相关，该用什么统计学方法实现？

独立样本t检验两组样本各15个，是否符合统计学要求？统计学要求的最少30个样本量是说总样本量不得少于30个还是单组样本量不得少于30个。 求解答

请问进行单因素和多因素cox回归分析时，纳入模型的自变量个数与阳性事件数的关系是什么？如果纳入变量为分类变量，算作一个自变量还是多个？

广义线性回归模型中应用log-binomial回归做分析最后出来的是irr而非rr，二者有何区别？如何解释呢？有无方法可计算出rr值？烦请解答，感谢！