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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
被HR值搞得不断“掉血”，看完此文“满血”复活！
如果你熟悉队列研究和病例对照研究，那么你一定已经知道RR和OR的含义。RR是两组发病风险之比，OR是发病风险的比值之比，两者都可以衡量危险因素对疾病的发病风险大小，但属于两套体系，适用情况不同，具体请阅读“看了这篇文章，总算彻底搞明白了RR
发表于2018-08-15
一文详解区组随机化，包教包懂！
在之前的文章中，告诉大家“只会简单随机化是万万不行滴”。但是光指出问题还不够啊，所以，我们今天就来告诉大家解决此问题的一种方法。
发表于2018-08-15
随机、分组隐匿、盲法...本文都帮你搞清楚！
常用的随机化分组的方法有简单随机、区组随机、分层随机和整群随机法。随机化应当在患者入组之前进行，即事先设定随机入组原则。
发表于2018-07-26
SPSS教程：手把手教你设置哑变量以及解读结果
本期内容，我们将结合SPSS软件，向大家介绍在回归模型中何如实现哑变量的设置，并对引入哑变量后的模型结果进行解读。
发表于2018-07-15
回归模型中的哑变量是个啥？何时需要设置哑变量？
我们通常会将原始的多分类变量转化为哑变量，每个哑变量只代表某两个级别或若干个级别间的差异，通过构建回归模型，每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数，从而使得回归的结果更易于解释，更具有实际意义。
发表于2018-05-29
Stata详细教程：Cox回归和比例风险假定检验
这篇文章中，我们就一起来学习如何使用Stata进行Cox回归分析以及比例风险假定(Proportional hazard assumption, PH假定)的检验。
发表于2018-03-27
试验过程中主要终点还能调整吗？来看研究实例！
适应性设计中，可以在保证试验统计学严谨性以及试验整体性的前提下，根据不断积累的信息或试验外部信息调整主要终点，降低试验的风险，优化试验的产出。常见该类设计类型是由非劣效终点改变为优效性终点。
发表于2018-03-05
Cox回归中，等比例假定不满足，该怎么衡量治疗效果？
对于Cox回归，它假定HR值不随时间变化，即我们所说的比例风险假定（Proportional Hazard Assumption）。HR随时间变化，意味着治疗的效果在用药后的不同时间段不同。如果忽略PH假定，用Cox回归得到的HR值衡量治疗
发表于2018-03-01
想应用交叉设计？你得先注意4个问题
研究对象被随机分为甲、乙两组。甲组先用试验药物，乙组先用对照药物。一个疗程结束后，间隔一段时间（目的是消除治疗药物的滞留影响），然后甲组用对照药物，乙组用试验药物，最后分析比较疗效和安全性。
发表于2018-03-01
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