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回答了问题2020-12-03 02:24:23这个很正常,因为其他加载多因素分析里面的其他因素对这个变量有影响,有混杂因素在里面。请教大神,研究三组不同水平标志物预测预后的生存时间,单因素分析(log-rank
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回答了问题2020-12-03 02:19:42数据没有出现这个要看你数据的input是不是正确,不好回答 方差不齐是可以进行调整的:https://dy.163.com/article/D0B6IV5V0514AGEL.htmlSPSS 分析数据-为什么我在操作的时候结果中没有出现三个新值?可能是哪里存在问
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回答了问题2020-12-03 02:07:37高血压这样应该是与时间相关的变量,cox对这类变量有特殊的处理。这里有大概的介绍: https://www.mediecogroup.com/zhuanlan/lessons/446/ 第二个问题,如果t1 比t2 晚,那么你只能说二某种药物可以造成高血压,但同时也可以造成心肌梗死、心力衰竭等心血管不良事件MAC
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回答了问题2020-12-03 01:25:13必须要用SPSS么?其他的STATA,SAS,PASS都可以算的。SPSS不清楚请问关于生存率 的非劣性研究用SPSS 怎么做
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回答了问题2020-12-03 00:42:21新方法能提高10%,你不就是p2=0.39么做一个交叉对照试验,比较新方法与老方法定位的准确率,一个组先用老方法,再用新方法
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回答了问题2020-12-02 14:57:05也就是说你有三个因变量?可以分成三个模型来分析 也可以做Multivariate regression,就是多个因变量的模型研究多个自变量在量表两个维度以及总分上的差异,是用多元线性回归嘛?但多元回归不是
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回答了问题2020-12-02 14:53:25你三个模型,第一个是单变量分析,第二个是加了几个基础信息变量,第三个加了所有的变量。 第三个里面的自变量都有统计学意义么?因为你加入的变量多了,他们之间有相互影响,所以造成了HR方向变了。但是这也许就是真正的结果呢。 第一个单变量分析的我研究某数值变量与死亡率的关系,(事先已转化为生存数据格式),进行cox回归,观
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回答了问题2020-12-02 14:49:16你可以让模型自己选择,forward 或者backward去筛选变量 也可以自己先做单变量分析,然后把p小于0.2的放在多变量分析里面试试 再就是你的自变量有一些可能是高度相关的,这样的就可以只放一个再模型里面我想问个问题,我想用logistic回归验证因变量和多个自变量的相关性,但自变量
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回答了问题2020-12-02 14:46:22一般通过计算是算出一个值来,不过你自己可以根据结果的输出再来定一个也是可以的我想问一下,一个测定指标做出来的ROC曲线只可以有一个截断值吗?能不能找出两个截
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回答了问题2020-12-01 00:47:29预测模型自变量和因变量都是二分类变量,是可以的。用逻辑回归吧。 两组某个指标的差异(二分类的)可以做预测模型预测模型自变量和因变量都是二分类变量可以吗?还有一个问题就是我的是回顾性队列研究