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手把手教你用R画列线图(Nomogram)及解读结果
构建多因素回归模型，往往是为了对结局事件的发生风险进行预测，那么是否也可以将预测模型的结果，像森林图那样可视化地展示出来呢？今天小咖就来带大家认识一下神奇的列线图。
发表于2019-10-08
非劣效试验的统计分析和结果解读
本节课主要讲述：为什么要做非劣效试验；非劣效试验的含义及如何确定界值；非劣效试验的检验假设、统计分析和结果解读
发表于2019-10-05
5分钟学会制作论文中的Table 1
Table 1即流行病学或临床研究发表的文章中第一张表格，功能是向读者展示研究人群的基本特征。
发表于2019-10-03
有缺失值怎么办？介绍5种处理缺失值的方法
处理缺失值最好的方式是什么？答案是：没有最好的方式。或者说，最好的方式只有一个，预防缺失，尽量不要缺失。听起来像开玩笑，但这是真理。任何的填补技术都是有问题的，就像有人说的，所有的统计方法都是错误的，任何的统计方法都是有条件的，在适当条件下
发表于2019-09-29
单因素分析和多因素分析的结果不一致，怎么办？
如果单因素和多因素分析的结果一致的话，结论就比较稳定且容易解释，但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致，甚至是出现相互矛盾的尴尬情况，此时又该怎么办，该如何去解释呢？
发表于2019-09-28
如何在文章中正确表达你采用的统计学方法
很多人可能会觉得，我没必要在这部分花这么大精力，随便写写就行了，结果写的漂亮一点，方法学部分差不多就行。而事实上，方法学部分才是审稿人最关注的，尤其你投国外杂志，估计很多人都有这种经验，越是你想掩盖的，往往越会被提问。
发表于2019-09-25
教你用R画列线图，形象展示预测模型的结果
构建多因素回归模型，往往我们另一个主要目的是为了对结局事件的发生风险进行预测，那么是否也可以将预测模型的结果，像森林图那样可视化地展示出来呢？这篇文章就来带大家认识一下神奇的列线图。
发表于2019-09-23
警惕危险因素分析中的3个关键问题
危险因素筛选或探索是医学研究中的一大类目的，很多临床医生都会通过已有的数据，确定一个医学结局，然后分析这一结局跟哪些因素有关，或者说，哪些因素可能是该结局发生的独立影响因子。
发表于2019-09-13
详解统计推断：点估计、区间估计与假设检验
本节通过实例详解了点估计、区间估计与假设检验
发表于2019-09-09
apriori算法在R中的应用
apriori算法是一种数据探索的方法，对于样本量没有明确要求，并不像RCT和队列研究那样有章可循。arules包中有自带的数据集Groceries，里面有9835行和169列数据，对于这种级别的数据，运用传统统计学处理显然是不太合适的。对
发表于2019-09-04
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