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回答了问题2019-06-01 09:38:33前几天我还下载了，免费的，官网就可以。https://community.cochrane.org/help/tools-and-software/revman-5怎么样下载revman
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回答了问题2019-06-01 09:32:54相关性分析的话，如果是连续变量和连续变量的相关分析，建议采用的方法是pearson相关分析。如果是连续性变量和分类变量的相关性，建议采用的是秩相关分析。所以相关一般是不分自变量和因变量的。 做多因素回归一般不是体现相关性，是某变量对结局的因变量为连续变量，自变量有连续变量也有分类变量，该如果做相关性分析？能用多因素回
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回答了问题2019-04-11 08:57:27从统计图中散点图绘制的角度出发，是完全可以的。只不过要注意横纵坐标的标度。Person相关可以画散点图，添加趋势直线表示两者关系，那Spearman相关也
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回答了问题2019-04-11 08:19:17可以先查资料或先做一个小规模的预调查，估计一下糖尿病人饮食行为依从性较好与较差人群的百分比再根据医咖会推荐的步骤https://www.mediecogroup.com/method_article_detail/71/去估计就可以了，计算想要调查某市社区糖尿病患者饮食行为依从性现状及其影响因素，请问，如何计算其样本量
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回答了问题2019-04-11 08:08:11第一个图片展示的是24h的尿蛋白和尿汞的关系，秩相关系数=0.554，差异具有统计学意义，有理由认为二者有一定的关系。 第二个图片展示的是24h尿蛋白和血汞（注意不是尿汞）的关系，所以与上一个相比p值不同，相关系数也不同，相关系数为0.4Spearman相关分析，同样的方法，p值不同是为什么，有什么意义吗？
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回答了问题2019-04-11 08:02:39先检验正态性，和方差齐性，满足用方差分析；不满足采用多组秩和分析。最后可以的话，做一组线性图，有差异的标※，能更直观体现出随肝硬度变化的线性趋势。想要分析其它指标随着肝脏硬度的变化（F0到F4，硬度一直增加）的变化趋势，用什么
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回答了问题2019-03-31 13:04:49如果不符合正态的那组的变量的值实际意义大，在进行统计描述的时候，可以采用原始值来进行均属±标准差来描述；进行两两比较也要基于正态性，所以还是用转换后的数据进行两两比较。请问三组数据，两组组正态，一组不符合正态，我把不符合正态的转换成正态后，做 方差
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回答了问题2019-03-30 12:09:23一般来讲都是给最后的统计分析的结果，参考下图所示。分类变量给出的形式可以参看下班的母亲受教育程度。给出的统计量至少包括偏回归系数，OR值，及可信区间。请问在多元线性回归中，将多分类变量设置为哑变量后，出来的结果要怎么报告在论文中？
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回答了问题2019-03-29 14:00:37你的研究目的是什么，可否考虑多因素回归分析？老师，您好！我的实验涉及两个不同年龄段大鼠的实验组和对照组指标比较。本来想用双因
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回答了问题2019-03-29 13:59:48代表整体回归方程中，至少有一个自变量的OR值有统计学意义；相当于“前提”。 如果回归方程整体无意义，那么可以考虑不再进行下一步的每一个自变量的检验了，或者可以返回上一步针对纳入的自变量进行共线性检验。"Logistic模型具有统计学意义，" 是什么意思
