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控制混杂因素，再给你支个大招：工具变量分析
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！
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
文章中咋描述随机分组？正确和错误示例这里都有！
作为RCT最重要的步骤之一，若随机分组过程失败，便可能会产生RCT中最大的偏倚。无论是随机化过程失败、或是分配隐藏失败，都可能有意或无意地选择特定类型的受试者接受某种特定的治疗，而使治疗结果的比较发生偏差，导致选择偏倚(selection
发表于2019-01-17
病例对照研究和横断面研究，傻傻分不清楚？！
在病例对照研究中，暴露和结局是存在时间间隔的，在确定病例组和对照组后，需要在时间上追溯既往暴露情况，即先确定结果，然后再向之前寻找原因。而在横断面研究中，暴露和结局是在同一个时间点进行测量的，不存在时间上的先后顺序。
发表于2019-01-15
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
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
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
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