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回答了问题2018-04-11 12:07:21SPSS没有直接针对限制性立方样条的菜单操作，国外有大咖写了一宏来实现这个过程，可以参考一下SPSS能画OR值以及95%CI的点线图吗？像这个文章里的图。
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回答了问题2018-04-11 12:00:25赞同，meta分析中的效应值合并选择何种模型，首先就必须对异质性进行评价，包括统计学上检验，临床上的判断，个人觉得这里可能是作者已经知道没有异质性的前提下，就stata两组率合并操作层面上的介绍"(2) 基本原理 进行两组率的meta分析，实际上为对原始研究中试验组和对照组
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回答了问题2018-04-11 11:53:52厉害啦，看得好仔细呀，这里politics是一个无序多分类变量，需要以哑变量的形式进入回归模型中的"出现Ordinal Regression对话框，将tax_too_high选入
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回答了问题2018-04-10 18:28:33当然可以啦，单因素分析因为考虑到混杂的干扰，所以会得到“虚假的关系”，比如这里log-rank检验无统计学意义；多因素分析正好可以解决这个问题，可以进一步明确该变量是否是独立影响因素，所以这里当然是可以放到论文里的~变量A做的生存分析，发现K_M单因素分析没有意义，但是纳入COX多因素分析后有意
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回答了问题2018-04-10 18:25:16病灶？患者？是否可以理解有两个终点结局指标，如果是，直接进行两个cox回归就可以啦~单因素分析有意义的变量，由于有的相对于病灶有意义，有的对于患者有意义，就是说总数
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回答了问题2018-04-10 18:23:26这种1-4评分肯定是不满足正态分布，重复测量方差分析肯定就不适用了（要求数据满足正态分布），这里建议使用广义估计方程（GEE），可以对这种等级变量的重复测量资料进行分析~若我的研究要对干预前后三次结果进行评分，但是采用利克特1-4分进行评价，那么比较
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回答了问题2018-04-10 18:21:12对于重复测量资料存在缺失数据的情况，常规的单因素重复测量方差分析会把整个个案删除，所以这里更适合用混合线性模型来做~数据缺失肯定会破坏数据的原来分布，这时候用线图（通常会标出均值以及95%CI上下限）显然是不合适的，更适合用箱式图来表示~已收集一些心脏手术病例心脏超声相关参数（术前、术后1天，术后1个月，3个月，6个
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回答了问题2018-04-10 18:17:36仅仅是个人的一些看法，多因素cox回归分析，还是应该以整个cox模型的PH假定为准，事实上在多因素分析中，已经不是单独一个自变量对于结局事件的影响，而是纳入模型的所有自变量的整体效应~关于COX回归PH假设的检验，R中cox.zph()函数可对整个cox模型中的所
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回答了问题2018-04-10 18:10:26目测分析中的自变量会有比较强的相关性，比如说FPG/HbAlc，HDL/LDL，原则上不应该同时纳入到多因素分析中。这里建议按照二分类Logistic回归 中，检验每一种假设是否满足，尤其是纳入的自变量需要保持相对独立性~老师，谢谢您的精彩案例。我这里有一些数据，根据您的方法试着分析了一下，如图。我的
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回答了问题2018-04-10 17:41:52不明白左侧“N分期准确率”是怎么算出来的，如果硬要算一个总的准确率，也应该是“斜对角线”上的和除以总样本量，即（6+7+8+4）/ 50 = 50%，但是这个指标实际上只用到部分数据，评价会偏面，建议使用加权Kappa老师，您好，我现在在学诊断试验分析。遇到一些问题，麻烦您解答，谢谢！ 有50个胃
