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想将连续变量转化为哑变量纳入回归模型，咋分组？
当我们无法很好地确定自变量和因变量之间的线性变化关系时，也需要考虑将连续型变量离散化，转化为哑变量带入模型。应该如何有效的进行分组，将其转化为哑变量的形式呢？
发表于2018-08-23
数据的读入和保存-R语言教程
上两期课程我们分别介绍了“数据的基本类型”和“数据的提取”等基本知识，小伙伴们掌握的怎么样？本节课，我们接着讲“数据的读入和保存”，包括：路径的识别与更改；Excel文件、txt 文件、CSV文件的读取；如何保存为rds文件。
发表于2018-08-22
两种诊断方法的ROC曲线比较，手把手教Medcalc软件操作
假设某实验室人员选用两种新方法对同一批患者进行了诊断，患者的真实状态已知。我们想比较两种检验方法的诊断价值是否有差异。
发表于2018-08-22
你真的理解p值么? 一句话解释p值的常见误解…
p值解释的并非假设本身，而是数据和假设的关系(比如，我们收集到的A组和B组的数据，和假设“使用A对于住院天数没有影响”的关系)。这是因为，假设本身要么就是对的，要么就是错的，不存在一个概率的问题。
发表于2018-08-21
一张示意图，马上搞懂分层随机化！
临床研究中实施随机分组，不仅能平衡试验组和对照组之间已知的、能够测量的因素，也能平衡未知的、或者不能够测量的因素，从而增加试验组和对照组的可比性。 尽管简单随机化可以增加这种可比性，但简单随机化的结果并不像理想的那样。相反，组间人数不相等、
发表于2018-08-20
诊断试验的一致性检验，方法那么多，你捋清楚了吗？
评价一致性程度的方法很多，比如说Kappa值、Kendall一致性系数、组内相关系数（ICC）等等，但是选对合适的方法却不容易，本文就帮大家梳理一番！
发表于2018-08-19
举例说明近10种常见类型的Meta分析
Meta分析有很多种类型，常见的几种如：个体数据Meta分析，单组率的Meta分析，诊断试验Meta分析，诊断试验Meta分析，诊断试验Meta分析等。
发表于2018-08-18
二分类Logistic回归-stata教程
前两节课程，我们主要介绍了线性回归：简单线性回归和多元线性回归，小伙伴们都会了吗？这节课我们来介绍一下大家经常用到的二分类Logistic回归：什么时候该用Logistic回归？做Logistic回归之前需要验证数据是否满足哪些条件？如何使
发表于2018-08-17
说到控制混杂因素，怎么能不提多因素分析！
分层分析仅仅适用于混杂因素较少，且多为分类变量的情况。当我们的研究中存在较多的混杂因素，且混杂因素较为复杂（例如混杂因素为多分类变量或连续变量）时，应该如何对混杂因素进行控制和调整呢？
发表于2018-08-16
数据的基本运算与数据提取-R语言教程
上节R课程我们讲述了“R语言基本知识(一): 数据的基本类型和保存形式”。在课后我们还留了个小作业，大家有没有思考答案呢？忘记了的同学，点击上节课的链接再回顾一下吧~~本节“R语言基本知识(二): 基本运算与数据提取”中，我们将先公布上节课
发表于2018-08-15
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