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回答了问题2022-04-05 13:38:11cox回归可以。KM的话,可以试试只留两个组,看p值老师您好,请问有什么办法可以两两比较曲线之间的P值差异?谢谢
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回答了问题2022-04-05 13:37:06算是有统计意义。分组比较是有一组有统计意义的二分类logistics回归结果解读
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回答了问题2022-04-05 13:35:14不一定要正态,但是要求残差要符合正态分布。所以要验证残差。非正态分布的计量资料选择何种方法控制混杂因素?
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回答了问题2022-04-05 13:34:22最好都列出来,可以在讨论里面讲该变量的趋势和临床不符如果与临床上的表现是相反的,很有可能是因为自变量之间的共线性或者相互作用造成的。最好能找到原因。可以试试交叉项,亚组分析。二元logistics回归分析中结果中,有统计学意义的变量需要全部列出吗
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回答了问题2022-04-04 13:39:53我觉得应该可以。想了想没有什么不合适的地方。样本量不用完全一样。双因素重复测量方差资料可以采用简单完全随机方吗?
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回答了问题2022-04-04 13:38:56在R里面建立nomogram模型的时候,R会先跑一下cox回归。结果可能和你从SPSS里面的结果不完全一致SPSS,R语言,预测模型
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回答了问题2022-04-04 13:37:41还真不知道这样的比例怎样是合适的。一般如果你跑出来的模型里面,如果该变量的beta的SD很大,就表示不太稳定,不太合适logistic回归的自变量问题
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回答了问题2022-04-04 13:28:34首先看看单变量回归的结果如何,如果不显著可以不考虑。如果显著,但是不好放入多因素模型,可以在文中报道单变量回归的结果。分类自变量中,一个自变量的是与否,数目差距太大
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回答了问题2022-04-04 13:13:13这个不一定,要看数据匹配的程度。如果放宽条件一般都是能匹配到的,如果要求精准一些的匹配,样本需要多一些1:1匹配的病例对照研究,已知病例组样本量,如何确定纳入对照组进行筛选的初始样本量?
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回答了问题2022-04-04 13:11:41这个OR的p值是多少?估计和0.05很接近。如果p小于0.05,那上限应该在1一下,因为四舍五入的原因取到了1.00网状meta置信区间一侧为1应该怎么解释呀