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连续变量的一致性评价，教你一种图示法『Bland-Altman法』
无序分类变量，一般采用Kappa一致性检验；有序分类变量（等级变量），采用加权Kappa或Kendall系数评价一致性；连续变量的一致性评价，除了之前提到的组内相关系数（ICC），还有另外两种图示方法——Bland-Altman法和ATE/
发表于2018-09-03
匆匆地，你得到了操作和结果，却错过了算法和思路
我发现很多人在统计学应用中，往往只关心软件操作，而不想去了解方法背后的思路和具体算法。甚至就希望：你就把程序发给我就行了，我把数据套上，得出结果就可以了。
发表于2018-09-01
为了发论文而“美化”数据，你身边有人这样做吗？
和你同在一个课题组的小 A ，实验做了快一个学期了，得到的数据却不怎么漂亮。为了一个辛苦了好几个月但迟迟看不到希望的研究，TA 稍微调整了一下初始条件来“创造”一个更符合预期的数据，或者舍掉了那些偏差较大的数据。
发表于2018-08-31
两种诊断方法的ROC曲线比较，手把手教Medcalc软件操作
假设某实验室人员选用两种新方法对同一批患者进行了诊断，患者的真实状态已知。我们想比较两种检验方法的诊断价值是否有差异。
发表于2018-08-22
一张示意图，马上搞懂分层随机化！
临床研究中实施随机分组，不仅能平衡试验组和对照组之间已知的、能够测量的因素，也能平衡未知的、或者不能够测量的因素，从而增加试验组和对照组的可比性。 尽管简单随机化可以增加这种可比性，但简单随机化的结果并不像理想的那样。相反，组间人数不相等、
发表于2018-08-20
诊断试验的一致性检验，方法那么多，你捋清楚了吗？
评价一致性程度的方法很多，比如说Kappa值、Kendall一致性系数、组内相关系数（ICC）等等，但是选对合适的方法却不容易，本文就帮大家梳理一番！
发表于2018-08-19
说到控制混杂因素，怎么能不提多因素分析！
分层分析仅仅适用于混杂因素较少，且多为分类变量的情况。当我们的研究中存在较多的混杂因素，且混杂因素较为复杂（例如混杂因素为多分类变量或连续变量）时，应该如何对混杂因素进行控制和调整呢？
发表于2018-08-16
一文详解区组随机化，包教包懂！
在之前的文章中，告诉大家“只会简单随机化是万万不行滴”。但是光指出问题还不够啊，所以，我们今天就来告诉大家解决此问题的一种方法。
发表于2018-08-15
随机、分组隐匿、盲法...本文都帮你搞清楚！
常用的随机化分组的方法有简单随机、区组随机、分层随机和整群随机法。随机化应当在患者入组之前进行，即事先设定随机入组原则。
发表于2018-07-26
只有8个病例的观察性研究，却改变了医学实践
不管是在讨论群里，还是私信给小咖的问题中，都有人问过这样的问题：“我的样本量为xx，这个数量很小吗？”。有位伙伴回复说：“病例对照研究中，非常经典的研究，只有8个病例，32个对照，你说少不少？多少，不能一概而论，还要取决你的问题是不是新颖，
发表于2018-07-22
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