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回答了问题2022-02-19 01:01:17应该是结合p值,OR和OR的95% CI。OR值大,但是CI很宽,说明结果并不是很准,样本量可能小了点logistic多因素回归分析后,应该看P值更准确还是看OR值
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回答了问题2022-02-19 00:59:21总体没有差异的话,两两比较应该也是没有差异的。这里有介绍:https://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.714567!/file/stcp-marshall-KruskalSPSS.pdf如果SPSS不kruskal wallis 多组比较
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回答了问题2022-02-19 00:58:47总体没有差异的话,两两比较应该也是没有差异的。这里有介绍:https://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.714567!/file/stcp-marshall-KruskalSPSS.pdfkruskal wallis 多组两两比较
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回答了问题2022-02-19 00:24:26你可能还需要安装rjava这个软件包请问rstudio下载的packages用不了怎么办?window系统无法下载gdata包吗?
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回答了问题2022-02-19 00:23:07点是HR,误差应该是95%CI of HRCOX回归模型中HR可以用线图表示吗?下面的图形是吗?
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回答了问题2022-02-18 15:10:14PPV 和NPV的大小和疾病的整体得病率有关,所以大小不好说。https://geekymedics.com/sensitivity-specificity-ppv-and-npv/阳性似然比和阴性似然比这里有介绍:http://www.t诊断性试验的统计指标哪个好
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回答了问题2022-02-18 14:59:47我觉得关键是看配对是为了什么,你的研究目的是什么。回顾分析也是可以配对的。当然可以用生存分析了。配对设计?结果可以用生存分析吗?
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回答了问题2022-02-18 14:57:43R我觉得时最强大的meta分析的图表软件
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回答了问题2022-02-18 14:55:48重复测量的话,应该用Friedman test,Kruskal-Wallis不合适非正态分布的重复测量资料
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回答了问题2022-02-18 14:37:05血清脂质和载脂蛋白这个变量本身是连续变量,可以按照四分位进行分类,分成四组,然后将这个分类变量放入模型,就可以得到按四分位分类的结果。如果直接把这个变量作为连续变量放入模型,那得到的beta或者OR就是自变量每增加一个单位时,因变量的变化值在文献中看到"对自变量进行分类(四分位数)和连续评估(每个 SD 变化)“请问是什么统计方法?




