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厉害了！百位作者借助Google Docs合作撰文讨论P值问题
在整个讨论过程中，尽管有各种分歧，参与者也达成了一致——即把α设定到0.005同0.05一样“武断随意”。一个关键问题在于，α=0.005的产生是依赖于已经搞清楚的研究问题，并且考虑获得一个错误答案的风险而制定的。
发表于2018-03-22
读一篇原始研究，你会对结果产生怀疑吗？
作为一枚仍在科研道路上蹒跚学步的各位，当你看到一篇original article时，你会多问一句“里面的结果靠谱吗？或者结果能重复吗？”。
发表于2018-03-22
Kendall's tau-b相关系数-SPSS教程
要判断两个有序分类变量之间是否存在相关，建议使用Kendall’s tau-b相关分析，但需要先满足3项假设。
发表于2018-03-20
实例纠错：论文中设立对照组常犯的几大错误！
临床研究中，正确的设立对照组可以较好的控制非处理因素对结果的影响，从而充分显示研究因素的效应。对照组的设立应当满足均衡性，即在整个研究过程中，除了研究因素以外，对照组和试验组的其他非处理因素都是一致的。
发表于2018-03-18
卡方检验运用中常见的3大错误，来看实例！
R×C资料卡方检验要求理论频数（注意不是实际频数）不宜太小(即出现1/5以上格子的理论频数小于5，或有1个格子的理论频数小于1)，如果遇到这种情况，有四种处理方法。
发表于2018-03-13
手把手教Stata做生存分析：K-M曲线绘制和Logrank检验
Stata软件在进行生存分析的过程中具有很强大的功能。无论是 K-M曲线，还是Cox回归分析，甚至是一些更加复杂的参数分析，Stata都可以轻松完成。
发表于2018-03-12
Cox回归中，等比例假定不满足，该怎么衡量治疗效果？
对于Cox回归，它假定HR值不随时间变化，即我们所说的比例风险假定（Proportional Hazard Assumption）。HR随时间变化，意味着治疗的效果在用药后的不同时间段不同。如果忽略PH假定，用Cox回归得到的HR值衡量治疗
发表于2018-03-01
扒一扒论文中研究方法和结论的常见问题
好的“研究方法”不仅应该详细介绍数据的来源、研究设计类型（如前瞻性的队列研究或回顾性研究等），还应该有明确的纳入排除标准以及缺失数据的处理方法等。
发表于2018-03-01
Friedman检验-SPSS教程
研究者拟判断多组相关数据的变化情况，可以使用Friedman检验。Friedman检验可应用于多组配对或相关数据的秩和检验，但需要满足2项假设。
发表于2018-02-28
教你三招：Cox回归比例风险(PH)假定的检验
Cox回归是生存分析中的常用方法，其假定Hazard Ratio（HR）不随时间变化，即满足比例风险假定（Proportional Hazards Assumption, PH假定）。在进行Cox回归前需要对该假定进行检验，本文介绍三种方法
发表于2018-02-28
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