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回答了问题2021-12-01 00:33:58卡方时对分类变量来说的,方差时对连续的因变量来说的。看你的变量的种类统计方法的使用
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回答了问题2021-12-01 00:33:02自变量当然可以时二分类变量了,就像ANOVA一样。简单线性回归
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回答了问题2021-12-01 00:31:38从统计角度说是有意义的,你还要看结果的临床意义是否和你的认知时一致的Pearson相关性分析 线性回归分析
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回答了问题2021-12-01 00:30:38https://www.statmethods.net/advgraphs/layout.htmlR绘图
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回答了问题2021-11-30 14:25:13pearson相当于单因素回归分析,多因素回归校正了其他的因素,结果应该更可信一些。Pearson相关性分析 线性回归分析
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回答了问题2021-11-30 14:22:55根据回归模型计算出预测的p,然后就可以计算了。看这里:https://zhuanlan.zhihu.com/p/147919317你相当于自己根据模型计算出这个link里面的value那一列ROC曲线
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回答了问题2021-11-30 00:51:37pocock算是对alpha的一种调整。这个link有一点介绍:http://www.sci666.net/58613.html不知道是不是你想要的pocock法
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回答了问题2021-11-30 00:49:18抛砖引玉,说一下我的想法。可以考虑影像学参数作为自变量,病变作为因变量。这样因变量是有序分类变量,使用有序逻辑回归来分析即可。可能需要找影响学结果的截断值统计方法
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回答了问题2021-11-30 00:37:24表里面写了,用的spearman 相关性分析。统计表格相关
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回答了问题2021-11-30 00:35:37par(mfrow=c(2,2))这样就可以把四个图放在一起,两行两列。你可以自己换数字,这样就可以安排每个图片的位置了R绘图




