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回答了问题2018-01-23 11:16:53倾向性评分匹配的基础是构建logistic/cox回归模型得到预测概率（倾向性评分），构建回归模型的方法和原则都是相通的。如果都大于0.05，构建的模型没有意义，后面就都没有意义了吧。老师您好，我在用倾向得分匹配法，在确定协变量的时候，有的人说用logistic回
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回答了问题2018-01-23 10:16:06首先，不同统计学分析方法都有其适用条件，满足条件是最好的，这样结果估计才不会有偏；但是难免在数据收集或者其他方面出现岔子，让本来满足条件（比如正态性分布）不满足了，这个时候如果偏离条件的程度较低，大多数统计分析方法的结果还是比较稳健的，但是线性回归问题 线性回归的p值和r值与pearson相关分析是一致的，但是进行pe
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回答了问题2018-01-23 10:07:251、SPSS给出bonferroni调整后的P值，其实呢就是实际算出的P值乘了比较的次数，比如实际算出P=0.012，总共比较3次，那么调整后的P=0.036，这时候直接和检验水准α直接比较OK啦；2、多重比较的方法很多，各有各的优缺点，常大家好！有一个问题向大家请教，希望可以多多指导：
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回答了问题2018-01-22 19:40:50你可能搞混了一个概念，即交互作用是看一个变量（或处理因素）对于结局指标的影响是否会受到另一个变量的影响，所以要想分析交互作用得先有两个变量，本文的例子是“灌注方式（右肺/全肺）”与灌注时间之间是否存在交互作用。 文后延伸阅读提到了多个因素"SPSS中Model设置先使用默认的Full factorial，会考虑gro
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回答了问题2018-01-22 17:58:04这个得看研究目的，如果仅仅是探讨自变量与因变量之间的关联，并不一定要求模型的调整R方有多高，我只要知道这个自变量与因变量有没有关系，关系的强度有多大；但是呢，如果要构建一个预测模型，这时候就需要考虑模型是否能解释大部分结局事件变异，比如这里多重线性分析的调整R小于百分之五十能写文章吗
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回答了问题2018-01-22 17:24:47二分类计数资料的配对检验采用McNemar检验，多分类计数资料配对检验采用Bowker检验，SPSS中两种检验方法都是勾选“McNemar”，软件会自动识别，给出相应的检验结果~对于多组（包含两组）独立样本的分类资料的统计学分析，可以参考网"R*C配对列联表的χ2检验应用Bowker检验" 这个和多样本率比较用卡方
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回答了问题2018-01-16 19:39:37Crosstabs中的Linear by linear association和本教程中Cochran-Armitage趋势检验都可以用于趋势性检验，两个结果也差不多，目前没发现两种方法有什么大的差别。但是呢，一般情况下在写统计学方法时，会我觉得这种方法与Crosstabs中的Linear by linear asso
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回答了问题2018-01-16 18:38:58我的理解，应该把结局指标反置，比如结局指标原来是：0=无病，1=有病；现在变成0=有病，1=无病；绘制ROC曲线图，并求解AUC，但是描述的时候不再是某指标XX>某cutoff切点的人群患病风险高，而是<某cutoff切点的患病风险高。大家好！有一个问题向大家请教，希望可以多多指导：
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回答了问题2018-01-15 15:05:26个人建议算作多个研究。诊断性Meta分析：有的文献中病例组只有一个；有的文献中病例组根据情况分为多个组
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回答了问题2018-01-15 14:51:49看了一下医咖会的教程，里面提到的假设如下，没有你说的这个说法啊。有序多元逻辑回归的自变量为啥不能是离散变量呢
