临床研究常见的假设检验有差异性检验、非劣效性检验、等效性检验和优效性检验。以安慰剂为对照的RCT被视为药物开发的金标准，这类研究的假设检验通常是差异性检验。然而，如果已经有了疗效肯定的药物，仍用安慰剂作对照，会存在伦理风险。

目前国内公开可获取的人群数据库有哪些；如何确认选题并增加研究创新性。

由于缺少随机对照试验的相关数据，非实验性研究常被用于估计结局有临床意义的治疗效果。在利用大型医疗数据库（如索赔数据、电子健康记录以及医疗产品/疾病登记等）时，采用最先进的研究设计是最大限度减少偏倚的重要保证 。

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本文将向大家详细介绍哑变量的相关知识，同时结合SPSS软件的应用，来介绍在不同的回归模型中如何设置哑变量。

某研究者想了解年龄、性别、BMI和总胆固醇（TC）预测患心脏病（CVD）的能力，招募了100例研究对象，记录了年龄（age）、性别（gender）、BMI，测量血中总胆固醇水平（TC），并评估研究对象目前是否患有心脏病（CVD）。使用二分类

研究者想判断两个变量之间的关系，同时用其中一个变量（久坐时间）预测另一个变量（胆固醇浓度），计算其中一个变量（久坐时间）对另一个变量（胆固醇浓度）变异的解释程度。针对这种情况，可以使用简单线性回归分析，但需要考虑7个假设。

研究者想观察两个连续变量之间的相关性，可以使用Spearman相关（或Pearson相关）分析。Spearman相关适用于判断两个非正态分布（或者有不能剔除的异常值）的连续变量之间的相关关系。当两个连续变量均符合正态分布时，建议优先选用Pe

研究者已知一个自变量（受教育程度）对因变量（幸福指数）的影响，想判断另一个自变量（性别）对这一相关关系是否存在作用。针对这种情况，我们可以使用两因素方差分析，但需要先满足6项假设。

上一期的“长图片”栏目介绍了大庆研究的20年随访结果，研究方法中提到了“以医院为单位整群分组”。整群分组是个什么东东？除整群随机化外，临床研究中还经常用到哪些随机化方法？