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回答了问题2021-04-17 13:11:22可以,你这些都是分类变量,不用赋值,只要每个变量分好有几类就行了,像性别,就是两类,男和女。出行目的和心情可能是多个分类,三个或者四个选项也可以。连续变量和分类变量都可以作为自变量放入回归分析中不是数值类的变量可以做回归分析吗?该如何做?
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回答了问题2021-04-17 12:14:57单因素一般不用注意这个,但是你的阳性样本太少也不好单因素分析
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回答了问题2021-04-17 12:11:15这肯定是要假设数据符合正态了。但是你要先说明你这是两组还是多组比较?这里有介绍,不一定要用spss。https://ncss-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/themes/ncss/pdf/Proced求p
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回答了问题2021-04-17 12:00:00这个不应该看绝对数字,应该看阳性率,你可以比较每个月的阳性率是否有区别。统计方法请教
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回答了问题2021-04-16 13:26:19这个R方不高,可以先看看每个自变量和因变量的关系,通过散点图,相关性分析看看,有些不一定是线性相关的。再就是样本少也有关系,40个样本,有一两个异常值就可能把回归搞差,可以看看有没有异常值。多因素分析
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回答了问题2021-04-16 03:09:06是不是你的设置哪里有问题?匹配容差放宽一些试试?你的病例都有多少例?用的是propensity score match?看看这个介绍满详细的:https://www.iikx.com/news/statistics/2059.htmlspss病例对照匹配的匹配结果是0
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回答了问题2021-04-16 00:20:17你的理解没错。cut off相当于把连续变量在最佳点分成两组,你的数据如果小于cutoff有利死亡,那相对应的大于cutoff就有利生存ROC曲线对二分类变量结果解读
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回答了问题2021-04-16 00:17:301.你是可以三个都试一下,我觉得三种测量方法之间的相关性会很强,不可能全部放入模型,只能是挑一个放入。但是你可以分析一下三种方法的一致性如何。2.这相当于ABCD是四个原始数据,甲乙丙丁是你计算出来的数据,甲乙丙丁之间的相关性可以先计算一下关于二分类logistic回归的应用
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回答了问题2021-04-16 00:11:31多个组别其实还是一个变量,所以还是按照单变量分析就行,组别之间的比较,可以选择后验两两比较。这个是连续变量多组比较的例子:https://zhuanlan.zhihu.com/p/338893892多组别间比较
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回答了问题2021-04-16 00:06:56都是一样的时间,用逻辑回归即可临床基线数据预测临床疗效




