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实例纠错：论文中设立对照组常犯的几大错误！
临床研究中，正确的设立对照组可以较好的控制非处理因素对结果的影响，从而充分显示研究因素的效应。对照组的设立应当满足均衡性，即在整个研究过程中，除了研究因素以外，对照组和试验组的其他非处理因素都是一致的。
发表于2018-03-18
卡方检验运用中常见的3大错误，来看实例！
R×C资料卡方检验要求理论频数（注意不是实际频数）不宜太小(即出现1/5以上格子的理论频数小于5，或有1个格子的理论频数小于1)，如果遇到这种情况，有四种处理方法。
发表于2018-03-13
手把手教Stata做生存分析：K-M曲线绘制和Logrank检验
Stata软件在进行生存分析的过程中具有很强大的功能。无论是 K-M曲线，还是Cox回归分析，甚至是一些更加复杂的参数分析，Stata都可以轻松完成。
发表于2018-03-12
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
扒一扒论文中研究方法和结论的常见问题
好的“研究方法”不仅应该详细介绍数据的来源、研究设计类型（如前瞻性的队列研究或回顾性研究等），还应该有明确的纳入排除标准以及缺失数据的处理方法等。
发表于2018-03-01
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
样本量重估计设计——试验过程中重新调整样本量，来看一项研究实例
样本量重估计设计其实可以很简单地解决样本量估计的问题。如果采用该设计，可以先设定初始的样本量，然后在试验过程中通过累积的数据对样本量进行重新估计，重新调整，这样一来便可大大降低试验的不确定性。
发表于2018-02-28
那些最基本的研究设计之队列研究
队列研究评价的是暴露因素对暴露人群一定时间后产生的影响，“暴露”发生在前，“结局”出现在后，因果论断能力较强。
发表于2018-02-28
教你三招：Cox回归比例风险(PH)假定的检验
Cox回归是生存分析中的常用方法，其假定Hazard Ratio（HR）不随时间变化，即满足比例风险假定（Proportional Hazards Assumption, PH假定）。在进行Cox回归前需要对该假定进行检验，本文介绍三种方法
发表于2018-02-28
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