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回答了问题2021-12-27 14:57:45PSM并不是把每个变量的值都调整到一致,它是根据逻辑回归得到的propensity score来match的,这样有些变量,像性别match之后也不一定会在两组之间完全一致PSM匹配性别差异
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回答了问题2021-12-27 14:55:40具体是要做什么样的敏感性分析?比较PSM和原始数据逻辑回归结果?关于PSM
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回答了问题2021-12-27 14:54:32单因素分析最好选择cox回归。至于计算中位数的置信区间我一直都是用R来算的,SPSS只记得可以通过生存表来找关于中位OS的问题
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回答了问题2021-12-27 14:36:40有文章介绍ICC的样本量估算:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22764084/样本量计算
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回答了问题2021-12-27 14:33:42SPSS里面是有SMD显示的,看这个详解里面:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33591452PSM匹配量化效应(SMD)
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回答了问题2021-12-27 14:16:02可以啊,独立样本t test不需要样本量一样,只是要求数据符合正态样本量
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回答了问题2021-12-27 14:15:21你这个不是原始数据,是已经总结了的数据。如果想比较的话,你需要拿到原始的数据,一个县区一行数据分析
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回答了问题2021-12-27 14:07:01你指的是SCr浓度6.8是怎么找到的么?没有看到原文,我估计或者是用逻辑回归计算的cut off,或者是临床上选了这个6.8因为有临床意义。Logistic回归
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回答了问题2021-12-27 14:05:04单变量一般是选一个p值得cut off,比如说0.2,来定是否是多变量回归得candidite。然后cox回归可以用stepwise的方法来筛选变量模型的可行性,可以用内部或者外部验证法,可以看AUC值等方法竞争风险模型,在R里面有专门的pCox模型
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回答了问题2021-12-27 14:02:10巢氏病例对照研究还是按照case control的match方法去match的,和PSM match的方法是不一样的。SPSS里面有case control match这一个选项的巢氏病例对照研究和psm法有何差异?




