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回答了问题2021-02-04 14:15:48年龄,性别这些基础变量,即使没有差异也是可以放入模型的,作为协变量请教回归问题
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回答了问题2021-02-04 14:04:25你是想用倾向评分匹配么?https://www.mediecogroup.com/zhuanlan/lessons/226/在R里面很好实现:https://shixiangwang.github.io/home/cn/post/2019-咨询
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回答了问题2021-02-04 01:44:15关键还是看后面给的p值怎样。这个95% CI出现infinity没有关系。这个link里面也有出现这种情况,他还是主要看后面的p值给结论:https://support.sas.com/resources/papers/proceeding使用SAS软件进行非劣效性检验,95%CI中出现无穷值,如何解读
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回答了问题2021-02-04 01:34:12KM生存分析相当于单变量分析,cox你用了多变量回归,那就是有其他的因素在里面了,这其他的因素对你的这个指标有影响。最后还是要看cox回归的结果。统计问题
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回答了问题2021-02-04 01:01:29这是因为你的predicted rate只有这几个,就是下面link里面说的score。可以考虑转化成分类变量,再就是加入其他的协变量试试https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/80ROC曲线坐标点太少
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回答了问题2021-02-03 14:36:11你是要配对检验么?差值f符合正态就用配对t test,不符合正态就用非参的方法。差值就是治疗前后的差值。因子就是你的A,B,C,D等等https://zhuanlan.zhihu.com/p/68736699差值计算及检验
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回答了问题2021-02-03 00:47:09首先要看你说的疗效是什么,也就是你的outcome是什么。定好了这个,再就是要知道你在两个组之间想要看到多大的差异,10%,20%?alpha和beta基本是固定的,就可以计算了。https://www.cnstat.org/samples多中心中药联合Pd1+抗血管生成抗肿瘤的样本量估算
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回答了问题2021-02-02 14:24:42百度百科上有:学生化外残差也叫学生化删除的残差,学生化残差(studentized residual)有两种:学生化外残差(external studentized residuals)和学生化内残差(internal studentiz残差的各种概念
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回答了问题2021-02-02 14:17:47你的outcome是分类变量么?如果是,那就可以用条件逻辑回归。如果是连续变量的outcome,现在还真没有很好的办法。I have seen people using the average of multiple matched sub如何进行1:4配比数据分析
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回答了问题2021-02-02 14:02:33这个曲线下面积估计是用ROC来画的,算出面积然后再除以48,得到时间加权的结果。怎么用spss来做时间加权




