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如何建立非线性回归预测模型
实际的临床研究中，变量之间关系复杂，因变量和自变量之间并非呈现线性关系，如果强行建立线性回归模型，就会影响模型的预测准确性，那么对于此类数据，因变量和自变量之间可能是复杂的非线性函数关系，可以尝试建立非线性回归模型，例如曲线模型、回归样条等
发表于2020-01-08
成组散点图-SPSS教程
成组散点图可以呈现不同分组中两个连续变量间的关系。其中，一个连续变量为因变量，另一个为自变量，分组变量可以是有序或无序分类变量。成组散点图可以展示中介效应分析、协方差分析和多重线性回归等结果。
发表于2020-01-02
单样本分析，统计方法如何选？
单样本分析主要用于：（1）对变量进行描述；（2）对比样本与已知分布的差异。
发表于2019-12-31
如何控制观察性疗效比较研究中的混杂因素：（二）未知或未测量混杂因素的统计学分析方法
针对未知或未测量的混杂，本文从统计学角度就设计良好的观察性CER中如何进行混杂因素的统计分析进行述评，并对其正确应用进行总结。
发表于2019-12-30
简单散点图-SPSS教程
简单散点图可以展示两个连续变量间的关系，通常用于展示Pearson相关分析、线性回归和多重线性回归的结果。此外，简单散点图还可识别离群值，用于检验多种统计学方法的假设。
发表于2019-12-26
饼图-SPSS教程
研究者想绘图展示不同教育程度的比例，可以使用饼图。饼图常用来展示有序或无序多分类变量的各类别的频数或比例。
发表于2019-12-18
要分析组间的差异，该如何选择正确的统计方法？
差异分析主要用于：（1）判断因变量在两组或多组之间的统计学差异，各组之间可以是独立的，也可以是非独立的；（2）如果多组之间存在差异，进一步开展两两比较，分析差异来源。
发表于2019-12-16
堆积面积图-SPSS教程
堆积面积图常展示因变量在两个自变量类别间的差异。其中，其中因变量一般为连续或有序多分类变量，其中一个自变量则一般是有序多分类或无序多分类变量，另一个自变量只能是分类（二分类、有序多分类或无序多分类）变量。
发表于2019-12-12
如何控制观察性疗效比较研究中的混杂因素：（一）已测量混杂因素的统计学分析方法
针对众多已知且已测量的（measured）和未知或未测量（unmeasured）的混杂，笔者将从统计学角度就设计良好的观察性 CER 中如何进行混杂因素控制，以系列论文形式进行述评，并对其正确应用进行总结。
发表于2019-12-12
统计分析前，要做哪些数据准备工作？
本节内容我们将对数据的准备进行简要介绍，重点介绍数据审核，其次会用少量篇幅简单介绍数据在进行分析时的适用性，在数据审核方面，主要考虑的是数据的完整性和合理性，也就是对缺失数据和离群值进行识别和处理。
发表于2019-12-11
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