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研究人群的代表性：理想和现实之间的取舍
研究人群的代表性：理想和现实之间的取舍
病因和疗效研究完全代表总体是不可行的，效应很大时大样本也是不必要的。获得代表性的难度还与观察现象变异的大小成反比。而且，过于强调大样本和代表性，可能使研究必须做出质量控制上的让步而增加了偏倚，导致研究内部真实性的降低，进而使提高的代表性失去
发表于2019-07-03
高影响因子期刊上发表的那些非劣效性试验
高影响因子期刊上发表的那些非劣效性试验
近年来发表的非劣效性试验越来越多，然而，这些研究的方法学质量如何，我们还知之甚少。近日，《Circulation》杂志发表了一项研究，以心血管领域为例，对高影响因子期刊上发表的非劣效性试验的特征、方法学质量等进行了探讨。
发表于2019-06-24
PASS软件计算RCT/队列研究的样本量
PASS软件计算RCT/队列研究的样本量
本节课程从实例出发，详细讲述了如何用PASS软件计算RCT/队列研究的样本量。
发表于2019-06-05
随机分组就不用考虑混杂了吗？
随机分组就不用考虑混杂了吗？
即使随机对照试验，也不要掉以轻心，把随机分组当做挡箭牌，“我都做了随机了，还考虑什么混杂啊？”，这不是一种严谨的态度。任何方法或技术，总不可能尽善尽美。有时我们还是得勤于思考，而不是惰于习惯。
发表于2019-06-03
非劣效随机对照试验的研究设计和统计分析思路
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本节课程从实例出发，详细说明了非劣效随机对照试验的研究设计和统计分析思路
发表于2019-05-07
详解PICOS原则的研究结局
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本节课程从实例出发，详细解释了临床研究设计选题时，需要掌握的PICOS原则
发表于2019-05-06
控制混杂因素，再给你支个大招：工具变量分析
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工具变量是指与研究暴露/处理因素相关，和其他混杂因素无关，并且和结局变量无直接关系的一类变量，它仅仅是通过与暴露/处理因素的关系，以及暴露/处理因素与结局变量的关系，来间接影响结局变量。
发表于2019-04-22
大量混杂因素要调整？这4种倾向性分析方法你值得了解！
大量混杂因素要调整？这4种倾向性分析方法你值得了解！
在观察性研究中，通过倾向性评分来调整组间个体的差异，除了暴露/处理因素和结局变量分布不同外，可认为其他混杂因素都均衡可比，相当于进行了“事后随机化”，使观察性研究的数据达到近似随机分配的效果。
发表于2019-04-16
研究选题，不可不知的PICOS原则
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本节课程从实例出发，详细解释了临床研究设计选题时，需要掌握的PICOS原则
发表于2019-04-10
以NEJM一篇新文为例，聊聊孟德尔随机化研究
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举例说明孟德尔随机化研究的基本原则
发表于2019-04-02
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