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回答了问题2021-04-26 04:56:02你的这些变量都是连续变量么?感觉你的变量属性有问题。我用典型相关性分析 但出来这个
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回答了问题2021-04-26 04:54:08时间就是一个变量,六个levels,一个是时间0和五个时间点,一共六次重复测量的因变量。性别,年龄,组别也是自变量,都放入重复测量模型中看看回归分析中有重复测量
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回答了问题2021-04-26 04:47:11这是有可能的,说明你预测的范围就是这么大。二元logistics回归方程nomogram图显示预测概率范围小
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回答了问题2021-04-26 04:38:00你这个局部控制应该是一个变量吧?然后你可以用生存分析的KM方法来分析,就像分析生存率一样肿瘤患者经过治疗后如何用SPSS软件计算局部控制率?如1年局部控制率,2年局部控制率,3年局部控制率?
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回答了问题2021-04-25 12:52:33这个要看数据的情况,一般是单因素分析,多因素分析,这个SPSS里面的逻辑回归就可以完成。危险因素
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回答了问题2021-04-25 06:39:14生存曲线里面生存率的计算是累计生存率,而且会考虑cencor的数据,而你这个78除以417的算法没有考虑censor。复发率问题
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回答了问题2021-04-25 06:21:04可以,仍然可以把他们作为控制因素放入模型回归分析
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回答了问题2021-04-25 06:19:36可以考虑分层分析,也可以试试多变量分析来控制这个因素。不一定非要p小于0.05的才能放入多变量分析,一般p小于0.2的都可以放入多变量分析中来作为备选变量。混杂因素控制
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回答了问题2021-04-25 06:17:08不一定非要p小于0.05的才能放入多变量分析,一般p小于0.2的都可以放入多变量分析中来作为备选变量。单因素分析后只有两个指标有差异,可以只用这两个指标做二元logistics回归分析吗
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回答了问题2021-04-24 03:29:35这个没法分析。比如你看抽烟和得肺癌得相关性。你只有得肺癌得病人和这些病人是否吸烟,你只能知道一个百分比,就是得肺癌的病人里面吸烟的病人比例。但是你怎么知道得不得肺癌和抽不抽烟有什么关系,你没有对照组啊统计方法咨询




