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回答了问题2022-10-28 13:22:02是的,相关性不强。p值小有可能是你的样本量大造成的你看看散点图,肉眼看看线性关系如何,有没有可能是曲线关系相关分析和回归分析。
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回答了问题2022-10-28 13:19:48有点偏大,95% CI怎样?OR值,二分类logi回归
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回答了问题2022-10-28 13:14:070.958 和0.956 没差异吧。他们的95% CI肯定是重合的两种方法联合诊断的AUC会高于各自的吗
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回答了问题2022-10-28 13:12:45这个叫Calibration Curves,在R里面可以做的:https://cran.r-project.org/web/packages/predtools/vignettes/calibPlot.html请问这个图是什么方法做出来的啊?预测模型预测值与实际观察到的值组成的曲线
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回答了问题2022-10-28 13:07:31R里面可以的:https://cran.r-project.org/web/packages/casebase/vignettes/plotsmoothHazard.html如何绘制风险函数图像
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回答了问题2022-10-28 13:06:12多因素的R都这么低了,单因素的也不会高吧?你可以看看散点图,是不是关系不是线性的?是否可以分段来做线性回归多元线性回归R方过小,结果是否可靠
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回答了问题2022-10-28 13:04:42两种方法都有用的。即使是RCT里面其实也有使用回归模型的。PSM后怎么分析所研究的变量
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回答了问题2022-10-21 12:56:55是不是有自变量的交互作用?试试交叉项,或者分层分析。单因素和多因素分析均为阳性结果,但不一致,怎么办
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回答了问题2022-10-20 23:56:32应该用卡方或者CMH就可以请问要比较研究对象工作日与休息日睡眠情况(分类变量:睡眠不足,睡眠充足,睡眠过度)是否存在差异用什么方法。
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回答了问题2022-10-20 23:55:341 纳入变量有几种方法,一个一个纳入,全纳入然后一个一个去除,还有stepwise的方法。这个都可以试试的2 总的p值不显著,基本上后面两两比较的结果意义就不大了,因为你得到的p值还没有校正呢。再就是因为样本量的变化,是有可能总的p值大于0二分类逻辑回归设置完哑变量结果解读