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回答了问题2022-03-26 03:15:19我想你的数据应该能通过做frequency table得到2 by 2 table 的。 当然直接用原始数据来计算也是可以的。只是我给的code里面是给出的总结好的数据,有原始数据也是可以做的。阴性预测值、阳性预测值
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回答了问题2022-03-25 13:55:27如果你没有设置的话,那就预测的是值大的那个概率。二元逻辑回归,预测的是成功率还是失败率
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回答了问题2022-03-25 13:54:06你最好能有同样的样本用不同的仪器检测的数据,来比较两个仪器检测的一致性。如果一致性好的话,那就可以一起使用了。不同检测仪器得到的同一指标结果可以进行比较吗
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回答了问题2022-03-25 13:52:22多重线性回归可以。不一定要有因果关系才能用线性回归。偏相关能控制性别等分类变量吗
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回答了问题2022-03-25 13:50:04可以的倾向性评分匹配如何操作?
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回答了问题2022-03-25 13:48:43调整混杂因素可以试试GLM第二个问题有点大。topic一般是临床中提出的,然后再在数据中来验证是否存在关系。如何寻找混杂因素?不同类型都用什么方法
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回答了问题2022-03-25 13:45:47这个直接微信或者email小咖吧。临床研究常用统计SPSS实例教程案例数据下载
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回答了问题2022-03-25 13:44:56这个我在你的另一个帖子里面回复了,是kappa自己计算方法造成的。PABAK可以看看这个:https://search.r-project.org/CRAN/refmans/epiR/html/epi.kappa.htmlkappa值有偏倚怎么校正
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回答了问题2022-03-25 13:40:39最简单的就是把因变量recode一下:dat$y<-ifelse(dat$outcome=="1",1,0)这样建立了一个新的变量y。当outcome是1的时候,y=1;其他的outocme的值,y都等于0你自己可以改一下R语言二元逻辑回归,如何给因变量赋值
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回答了问题2022-03-25 13:34:09https://uw-statistics.github.io/Stat311Tutorial/sensitivity-and-specificity.html这个应该可以阴性预测值、阳性预测值