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有个可疑的混杂因素Z,要不要放到多因素回归模型中呢?
今天我们要向大家介绍的,如何筛选多因素回归分析候选变量的进阶方法,希望能够拓展一下大家的思路,帮助大家对多因素回归模型的建立加深理解。
发表于2018-09-19
我该咋筛选变量进入多因素回归?先教你基础几招!
在面对众多自变量需要进行分析时,到底如何来确定谁是可疑因素,哪些因素需要被纳入到嫌疑人的范围内,从而进入到多因素回归分析呢?今天就跟着小咖一起,教大家如何筛选多因素回归分析的候选变量。
发表于2018-09-18
当你在玩游戏时,别人已经从游戏中获取了研究思路
其实,生活中到处都是我们研究的idea来源
发表于2018-09-13
如何理解回归模型中的"调整"和"独立作用"
通过构建多因素回归模型,即所谓“调整”其他混杂因素的影响,实际上是把该混杂因素的作用从暴露/处理因素的作用中剥离出来,在消除混杂因素的作用后,剩下的即为暴露/处理因素的“独立”作用
发表于2018-09-13
你见过只纳入1篇文献的系统综述吗?纳入0篇文献的呢?
我们知道系统综述、Meta分析是以文献为基础的,正所谓“巧妇难为无米之炊”,没有可以纳入的文献就无法实现系统综述或meta分析。
发表于2018-09-12
前进法、后退法...细讲下这些自变量筛选方法!
当自变量之间的关系较为复杂,对于变量的取舍不易把握时,我们还可以利用逐步回归的方法进行变量筛选,以解决自变量多重共线性的问题。逐步回归法从共线性的自变量中筛选出对因变量影响较为显著的若干个变量,把对因变量贡献不大的自变量排除在模型之外。
发表于2018-09-11
聊聊临床试验中多重比较的问题
控制总体I型错误,最常用的方法Bonferroni法,其基本原理为:若进行了n次检验,检验水准α应校正为α/n,或将P值乘以n后再与α比较。比如,某试验具有三个终点,则采用Bonferroni法进行多重性校正后的检验水准α’= 0.05/3
发表于2018-08-30
回归模型中引入连续变量,还有哪些玩法?
作为连续型变量,本身就自带七十二变的属性,本期内容我们继续来向大家介绍一下,在构建回归模型时,连续型变量还有哪些其他神奇的变化形式。
发表于2018-08-26
这些年,NEJM文章用的统计方法有啥变化
2005年,NEJM发表了一篇文章《Statistical Methods in the Journal》,可以看到1978-1979,1989以及2004-2005年期间,NEJM发表的原始研究使用的统计方法总结。2017年,NEJM对此
发表于2018-08-25
重复测量资料的统计方法,你用对了吗?
重复测量资料在医学研究中很常见,比如观察服用降压药物后血压随时间的变化趋势(时间概念),同一肿瘤患者不同肿块的标志物差异(空间概念)等,其特点是同一研究对象的重复测量值之间是非独立的。
发表于2018-08-24
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