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回答了问题2019-09-30 09:06:59可以用秩相关分析的。因为你这里性别是分类变量，胆固醇是连续性变量，二者的相关性可以用Spearman相关分析。比如变量1为性别，变量2为胆固醇浓度，他们两者的相关性分析不能用spearman
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回答了问题2019-09-30 08:59:04Fisher 没有卡方值 只报告P值"Fisher’s Exact Test" 的卡方值怎么报告？
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回答了问题2019-09-27 20:38:11可以采用重复测量分析，具体方法可以参见https://www.mediecogroup.com/method_article_detail/27/80例患者服用某药物一个月，观察治疗前、治疗后，和停药后6个月、12个月的疗效。
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回答了问题2019-09-27 20:34:34可以尝试R*C列表的率的比较分析。参见 https://www.mediecogroup.com/method_article_detail/73/知道某种疾病每年发病率，要统计每年发病率是否有差异，怎么统计呢
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回答了问题2019-09-27 20:31:32多重线性回归分析自变量是二分类，因变量是连续变量，应该用那种方法分析呢
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回答了问题2019-09-23 08:52:33https://www.mediecogroup.com/method_article_detail/39/详细可以参见这个。一般先对因素进行单因素分析。再将有意义变量做多因素逻辑回归。请问老师，多因素logistic怎么做呀
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回答了问题2019-09-23 08:49:49做假设检验的时候，病例和样本不能样本量差距太大，否则，会产生一定的偏倚。最好是接近1：1。或是1:2进行按照某因素进行病例对照匹配。独立样本t检验分组的样本量的数量是否要相等？比如1组60人，2组能否是相差较大的
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回答了问题2019-09-23 08:46:24你可以试一试用2或者3分类以后与你想要预测的结局相比，看哪一个评分有更好的预测率。之前有看过一篇文献是四舍五入自己取整。也就是3。我收集的数据是急性胰腺炎的几种评分，比如BISAP评分，分值是1-5分，在做RO
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回答了问题2019-09-23 08:35:58若相关性太强，则予以删除一个，或者用逐步回归方法进行删选变量。自变量之间有多重共线性时如何做logistics二分类分析
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回答了问题2019-07-22 20:57:05得看你的研究目的了，比如左右腿的数据是否代表了其中一个是患侧腿，如果一个是患侧腿一个是非患侧腿，那么重新整理数据，将左右腿改为患侧非患侧腿两组来纳入模型；如果左右腿对于疾病而言没区别，那就按照左右腿，当做x1和x2纳入模型。cox分析，样本存在同一个病人，左右腿，两组数据，是否有影响？怎么检验？
