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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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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