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分类数据和连续数据-R语言教程
前两节课程主要讲述了“数据整理”：数据概览和查看数据细节，查看缺失值及数据总结，小伙伴们都掌握了吗？本节课程我们来讲述以下内容：分类数据和连续数据的基本概念，如何查看这两部分数据的基本内容，以及如何简单处理与更改这两部分数据。
发表于2018-09-12
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
Cox回归和比例风险(PH)假定的检验-stata教程
上节课我们通过4步详解了“K-M曲线和Log-Rank检验”，这节课我们一起来学习Cox回归和比例风险(PH)假定的检验，均包括窗口菜单操作和代码操作。如果不满足PH假定，又该怎么办呢？从视频中寻找思路吧。
发表于2018-09-07
FDA推荐：连续变量的一致性评价『ATE/LER区域法』
其主要原理是分析一种仪器（或方法）的测量结果与另一种仪器（或方法）测量结果的总体吻合度，并用图形直观地反映这一结果，最后结合临床意义，得出两种测量仪器（或方法）是否具有良好的一致性。
发表于2018-09-07
查看缺失值及数据总结-R语言教程
上节课以及本节课程，我们聚焦在“数据整理”，上节课我们介绍了前半部分R语言“数据概览和查看数据细节”，这节课我们把后半部分讲完：查看是否存在缺失值；以及数据的总结。
发表于2018-09-05
在处理缺失值前，你得先搞清楚是哪种缺失
缺失值主要可分为三种情形：完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失
发表于2018-09-05
SPSS操作：碰见有序分类资料，怎么办？
单向有序分类，分组变量或结局变量为有序变量，例如比较35-、45-、55-、65-岁组血脂异常的患病率有无差别，或者比较A和B两种药物对于疾病预后 （痊愈、显著改善、进步、无效）有无差异。
发表于2018-09-05
连续变量的一致性评价，教你一种图示法『Bland-Altman法』
无序分类变量，一般采用Kappa一致性检验；有序分类变量（等级变量），采用加权Kappa或Kendall系数评价一致性；连续变量的一致性评价，除了之前提到的组内相关系数（ICC），还有另外两种图示方法——Bland-Altman法和ATE/
发表于2018-09-03
匆匆地，你得到了操作和结果，却错过了算法和思路
我发现很多人在统计学应用中，往往只关心软件操作，而不想去了解方法背后的思路和具体算法。甚至就希望：你就把程序发给我就行了，我把数据套上，得出结果就可以了。
发表于2018-09-01
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