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FDA推荐：连续变量的一致性评价『ATE/LER区域法』
其主要原理是分析一种仪器（或方法）的测量结果与另一种仪器（或方法）测量结果的总体吻合度，并用图形直观地反映这一结果，最后结合临床意义，得出两种测量仪器（或方法）是否具有良好的一致性。
发表于2018-09-07
在处理缺失值前，你得先搞清楚是哪种缺失
缺失值主要可分为三种情形：完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失
发表于2018-09-05
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
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
试验过程中主要终点还能调整吗？来看研究实例！
适应性设计中，可以在保证试验统计学严谨性以及试验整体性的前提下，根据不断积累的信息或试验外部信息调整主要终点，降低试验的风险，优化试验的产出。常见该类设计类型是由非劣效终点改变为优效性终点。
发表于2018-03-05
想应用交叉设计？你得先注意4个问题
研究对象被随机分为甲、乙两组。甲组先用试验药物，乙组先用对照药物。一个疗程结束后，间隔一段时间（目的是消除治疗药物的滞留影响），然后甲组用对照药物，乙组用试验药物，最后分析比较疗效和安全性。
发表于2018-03-01
样本量重估计设计——试验过程中重新调整样本量，来看一项研究实例
样本量重估计设计其实可以很简单地解决样本量估计的问题。如果采用该设计，可以先设定初始的样本量，然后在试验过程中通过累积的数据对样本量进行重新估计，重新调整，这样一来便可大大降低试验的不确定性。
发表于2018-02-28
临床试验中，为何会设置安慰剂导入期？
在RCT中，部分研究对象可能不耐受试验干预措施，导致不依从或失访。如果大量研究对象在随机分组后不依从或失访，其数据将会缺失，从而给统计分析造成困难，试验结论的可靠性也将受到影响。
发表于2018-02-25
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