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回答了问题2020-05-30 16:16:20推荐看看 两因素重复测量方差分析有两种不同加工方法的皮蛋,分别测定这两种皮蛋在0,6,12,18,24,30d六
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回答了问题2020-05-30 16:15:06用第二大极值取代异常值?那如果这个第二大极值按照标准也是个异常值咋办?所以用第二大/小极值都不靠谱,异常值替换需要考虑的问题比较多,你可以考虑用除外异常值的最大/小值来替换"调整异常值,如用第二大极值取代异常值" 如果异常值是在上部,用第二大极值去
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回答了问题2020-05-30 16:06:21再回到你的问题,其实用均值替代,无论哪种均值都是有问题的: 1)包含异常值的均值,有了异常值都不服从正态分布了,何来均值一说; 2)不包含异常值的均值,那跟直接删了异常值效果差不多,因为最终拟合的模型会穿过这个均值;另外,删掉异常值也会"我们可以将其保留" 保留异常值的方法:用均值代替,是包含异常值的均值,还是
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回答了问题2020-05-30 15:54:14咦,穿越了?怎么我看到的方法和你不一样"我们可以将其保留" 保留异常值的方法:用均值代替,是包含异常值的均值,还是
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回答了问题2020-05-30 15:49:21logistic回归中常用的评估effect size的指标就是OR呀,怎么算如下截图设定一下请问logistic多因素分析的effect size该怎么计算呢?用spss能
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回答了问题2020-05-30 15:44:23可以考虑线性回归,但是要对x或者y进行变量转换,否则就要考虑非线性关系了请问大家非正态分布资料相关性需要用spearman相关,那么回归的话可以用线性回
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回答了问题2020-05-30 15:42:341、按照截图中报告的数据,列个四格表,手算都行,当然也可以通过单因素logistic回归分析,只纳入一个变量,注意这里是配对设计,要用 1:m匹配病例对照Logistic回归; 2、截图瞅着,应该就是一个单因素分析,所以只能说明病例组和对大家好!有一个问题向大家请教,希望可以多多指导:
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回答了问题2020-05-30 15:38:20没完全get到这个研究设计,病例(认知障碍)对照研究?校正年龄这个混杂因素方法有很多,比较常用的是多因素logistic回归,具体怎么做可以参考:二分类Logistic回归,1:m匹配病例对照Logistic回归急性脑梗死患者认知障碍组与对照组比较,年龄具有统计学差异。而年龄作为重要的混杂
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回答了问题2020-05-30 15:34:33不用那么死板,事实上只要不满足卡方检验,都是可以用Fisher的,连续校正也是一种特定情况的分析方法,但个人觉得Fisher更优若只有1个期望值≥1且<5不是应该用连续校正吗?为什么在这里没有提到关于连续校正
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回答了问题2020-05-30 15:31:59没啥问题,主要看两组样本量是否满足分析需求(有足够的power)病例对照研究的病例组的样本量低于对照组,有什么问题吗