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回答了问题2022-01-14 02:03:03只需要列出最后的模型,然后文中说明用了向前法筛选的模型。一般的表格中会先列出单变量的OR和p值,然后再列出多变量的OR和p值,未在多变量里面的空着就行关于二元logistic的前进法
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回答了问题2022-01-14 02:00:45可以,只要你用了逻辑回归,就能做出ROC来自变量是二分类变量,可以做Roc曲线吗
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回答了问题2022-01-14 01:59:50你这样做有什么理论依据么?为什么不做多因素逻辑回归呢?将BMI和你关心的自变量放入逻辑回归,包括交叉项也放入,看看结果看看交叉项是否显著,如果不显著,那看关心变量的OR值。这时候的OR就是调整了BMI之后的OR。结果表达
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回答了问题2022-01-14 01:42:05应该可以,需要安装相应的r和插件。比较麻烦建议用R倾向性评分匹配操作问题
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回答了问题2022-01-14 01:41:25空白值就是missing了,有缺失的病人不会被纳入模型的,这个要小心。卡方可以,t检验不合适,应该用单因素逻辑回归。不一定只考虑有统计学意义的自变量,一般p小于0.2的都可以考虑。筛选方法都可以。7个影响因素,那你的样本里面的因变量阳性样本logistic回归
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回答了问题2022-01-14 00:59:31调整之后的p值一般都是比调整前的要大一些的。0.05只是人为的一个cut off,如果正好p=0.05,可以report具体的p值,然后终点放在临床意义,不去强调是否有统计意义。加上置信区间等信息就可以了P=0.05
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回答了问题2022-01-14 00:55:55那就逻辑回归和生存分析都试试吧,死亡只知道年份的,可以用,但是时间不太准。生存时间用周是可以的生存分析
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回答了问题2022-01-13 14:16:58我都是用R算的,stata的code找到这里有点讨论:https://www.stata.com/statalist/archive/2007-08/msg00105.htmlNNT stata代码
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回答了问题2022-01-13 14:15:42没有统一的标准,可以看看这个:https://mlln.cn/2019/09/05/SEM%E7%BB%93%E6%9E%84%E6%96%B9%E7%A8%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%88%86%E6%9E%90%E7样本量计算
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回答了问题2022-01-12 05:32:12Fleiss kappa是可以用于多个rater的比较的:https://towardsdatascience.com/inter-rater-agreement-kappas-69cd8b91ff75table下面说了ICC是correl关于kappa和ICC的疑惑




