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回答了问题2017-04-20 20:47:49单因素的时候，可以适当放宽标准，如0.1、0.15等，可以结合专业，适当调整放入模型自变量（比如统计学无意义，但是临床有意义）。但是，多因素分析时不能放宽标准，这种情况建议分析模型没有意义的原因。单因素分析时，有没有意义是不是应该先看模型有没有意义，再一步看因素的意义？如果是
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回答了问题2017-04-20 20:38:40处理抗体滴度的数据，一般都是化成倒数以后，再取Log10的对数来表示。一般比值型的数据不会直接放入模型中，都要需要转化成等价的形式。请问怎样在SPSS表达比值类型的数字，如抗体滴度。 （来自医咖会用户的既往提问
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回答了问题2017-04-20 17:45:36向前法筛选变量原理为开始时方程中没有变量，按照自变量对因变量的贡献由小到大、由少到多依次引入回归方程。本例的结果可能由于在多因素回归时，采用向前法筛选变量，只有第一个变量的纳入具有统计学意义，其他变量都未进入模型，所以多因素分析最终只给出了为什么我单因素可以做出来一些结果，但是多个因素一起做的时候就不出来全部结果？类似
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回答了问题2017-04-20 17:43:16应该从临床专业角度去判断。如果某些因素会对结果产生明显影响，也就是不同的基线因素将可能产生临床异质性，那么对基线情况必须进行比较。如果某些因素对预后或疗效影响不大，即使存在基线不均的情况，是可以忽略的。如果纳入研究数量较多，可以先总的合并，做Meta分析时，有些结果做出来有很大的差异，一看它疗前的两组均差±标准差数据就
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回答了问题2017-04-20 15:49:59如果变量取值范围是正负无穷大之间，那么均数和标准差都可以为任何数，标准差大于均数就很正常，而且正态分布数据会随着标准差的变大，数据分布范围越来越大；但是如果变量取值只能为正数，如临床上的一些指标、身高、体重等，此时如果标准差大于均数，正态曲论文中的数据，标准差比均数要大，但是做正态性分布显示为正态，是正常的吗？ （来
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回答了问题2017-04-20 15:31:02采用不同的方法筛选变量，其结果可能会不一样。“向前法”的原理是先对每个自变量分析进行单因素回归，选择sum of square最大的变量留在回归方程中；然后将这个变量和剩下的自变量分别组合，再选取其中sum of square最大的留下（此在做二分类Logistic回归的时候，我在选择变量筛选方法的时候，“向前”的几种
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回答了问题2017-04-20 15:25:54现在多数杂志推荐，将分析出来的有意义和无意义的变量均放进模型里，得出logistic回归的结果，不用将无统计学意义的变量排除再重新分析。但是，在模型中放入哪些变量，还得结合单因素分析的结果，同时将临床上有意义或可能产生影响的变量纳入回归分析无序多分类logistic回归之后，输出结果看参数估计那一栏，有的自变量有意义，
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回答了问题2017-04-20 15:01:01SPSS可以通过如下操作计算率的95% CI：Analyze→Descriptive Statistics→Ratio。选择变量分别进入“分子”（Numerator）变量框、“分母”（Denominator）变量框和“组别”（Group V如何用spss计算率的95%可信区间？数据有一个变量是“体型”，是个三分类变量，
