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回答了问题2021-12-20 01:46:25多重回归,因为不知道会有多少因素会进入最后的模型,所以样本量不好估算。如果你有对照组和primary outcome,可以按照两组之间的primary outcome的区别来计算样本量。多元线性回归的样本量如何计算?
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回答了问题2021-12-20 01:44:56还是可以做的,你的二分类变量肯定是某种结局的阴性和阳性结果,纵坐标就是阳性结果的率。临床结局(二分类)能做lowess曲线吗
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回答了问题2021-12-20 01:39:16BMI是结合了身高和体重的信息,而且不是线性的组合。所以bmi是有可能显著的。spss分析
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回答了问题2021-12-20 01:38:07可以,这就是设置哑变量。比如说分类变量的5个level是abcde,每一个变量就是a,非a;b,非b;以此类推。结果的解释就是是不是a和结果的关系,是不是b和结果的关系。分类变量结局想得到每一类的结果应该如何做?
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回答了问题2021-12-19 14:42:32三百个样本,就是300份答卷吧?怎么算都应该够了。我不太明白9个产品组合,四个属性,三个水平都是怎么回事儿。方便把问卷或者数据的sample贴上来么?一共多少个题目,你的假设检验是什么或者说你的研究目的是什么联合分析法
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回答了问题2021-12-19 14:36:31应该是只有一个变量,这个变量有四个level,没病,只有病A,只有病B,有A和B。单因素分析就行。如果你还有其他的协变量,就要用多因素了请问老师用双因素还是单因素方差分析?
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回答了问题2021-12-19 01:24:21不用这样。还是将你想要match的基础变量进行PSM就好,不管是否在多变量回归中是否显著。PSM的目的还是想得到两个类似随机分配的组。倾向性评分匹配后仍有几个连续性变量具有统计学差异
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回答了问题2021-12-19 01:22:23相关性分析是可以的。相关性分析就是单变量的线性回归。基础的分析我指的是单变量的分析,12个样本无法做多变量的回归分析样本量小
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回答了问题2021-12-18 15:21:40你说的是对的,我想反了。:)求教:怎样写研究报告更规范
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回答了问题2021-12-18 15:17:41抛砖引玉,希望大家都来讨论!匹配后还是有差异是很正常的,很难完全都没有差异了。如果是我的话,也会使用方法3。而且我还会用未匹配的数据去跑多变量模型,看和匹配后的模型有什么区别。倾向性评分匹配后仍有几个连续性变量具有统计学差异




