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回答了问题2021-10-22 13:07:41可以看看这个先：https://www.cnstat.org/samplesize/样本量计算
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回答了问题2021-10-22 13:05:48单因素不显著，多因素模型里面显著了，这还是很有可能的。因为多个自变量之间有相互作用。可以解释一下就说可能该变量和其他变量的相互作用造成了p值显著，但是从临床上来讲是没有意义的。多因素回归分析
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回答了问题2021-10-22 00:05:18能把节点说的详细一些么？不太明白你的意思。用AIC来进行模型选择么？节点
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回答了问题2021-10-21 23:36:22随访时间差异大没有关系，估计是有的本身刚做了手术，随访就比较短，有的是失联了。你需要report有多少失联的，median随访时间是多少。横坐标就是time after surgery 或者follow up time就行。K-M曲线
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回答了问题2021-10-21 23:32:20recode成分类变量是一种方法。如果缺失不算多，10%以内，可以考虑填补缺失降钙素原有缺失值怎么分析
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回答了问题2021-10-21 01:31:02SPSS的output里面有这个的。看这个帖子里面的：https://www.163.com/dy/article/D9P1MRAR0514AGEL.htmlspss做倾向评分匹配
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回答了问题2021-10-20 23:27:07可能的，对三年的预测比较好，到了五年，样本少了，预测的不是那么好了。一般情况下你这个五年的AUC的置信区间也会更大的关于时间依赖的ROC曲线疑问
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回答了问题2021-10-20 23:25:34如果只是看这两个变量的相关性，那这个变量属于自变量，疾病的分级属于结局变量，可以使用连续变量和有序分类变量之间的相关性方法来研究。如果建模就需要用有序逻辑回归了研究方法
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回答了问题2021-10-20 23:23:23假设检验是所有统计设计的基础，所有的frequentist 的计算和比较都是建立在假设检验基础上的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/86178674而组间比较只是假设检验的一种，组间比较的方法很多，简单的可以用t组间比较与假设检验
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回答了问题2021-10-20 13:03:22我举个例子，像你说的情况，好比是通过血压这个指标来判断同一个人群是否的了糖尿病，高血压和心脏病？那你是能得到三个AUC，每个AUC都会有置信区间。然后可以比较置信区间，看是否重叠。看AUC是否有诊断价值，一般的经验是AUC要在0.8以上算是同一指标预测不同疾病AUC比较
