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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
这两本影响因子超5分的SCI,只需一个月就接收
这样的期刊,你喜不喜欢?
发表于2018-09-01
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
K-M曲线绘制和Log-Rank检验-stata教程
上节课程我们一起学习了包括线性回归、Logistic回归、泊松回归、Log-Binomial回归在内的“广义线性模型”,不知道小伙伴们是不是都完全消化了~ 本节课程,我们将通过4步,来详解很多人都关注的“K-M曲线和Log-Rank检验”:
发表于2018-08-31
为了发论文而“美化”数据,你身边有人这样做吗?
和你同在一个课题组的小 A ,实验做了快一个学期了,得到的数据却不怎么漂亮。为了一个辛苦了好几个月但迟迟看不到希望的研究,TA 稍微调整了一下初始条件来“创造”一个更符合预期的数据,或者舍掉了那些偏差较大的数据。
发表于2018-08-31
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