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想将连续变量转化为哑变量纳入回归模型，咋分组？
当我们无法很好地确定自变量和因变量之间的线性变化关系时，也需要考虑将连续型变量离散化，转化为哑变量带入模型。应该如何有效的进行分组，将其转化为哑变量的形式呢？
发表于2018-08-23
两种诊断方法的ROC曲线比较，手把手教Medcalc软件操作
假设某实验室人员选用两种新方法对同一批患者进行了诊断，患者的真实状态已知。我们想比较两种检验方法的诊断价值是否有差异。
发表于2018-08-22
SPSS教程：手把手教你设置哑变量以及解读结果
本期内容，我们将结合SPSS软件，向大家介绍在回归模型中何如实现哑变量的设置，并对引入哑变量后的模型结果进行解读。
发表于2018-07-15
回归模型中的哑变量是个啥？何时需要设置哑变量？
我们通常会将原始的多分类变量转化为哑变量，每个哑变量只代表某两个级别或若干个级别间的差异，通过构建回归模型，每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数，从而使得回归的结果更易于解释，更具有实际意义。
发表于2018-05-29
Stata详细教程：Cox回归和比例风险假定检验
这篇文章中，我们就一起来学习如何使用Stata进行Cox回归分析以及比例风险假定(Proportional hazard assumption, PH假定)的检验。
发表于2018-03-27
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
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
Stata教程：ROC曲线下面积的比较
假设某医生要比较两种诊断方法的总体准确性大小，该医生使用两种诊断方法分别对同一群患者进行了测量。患者的真实状态已知。如何使用Stata软件来实现呢？
发表于2018-02-25
了解ROC曲线下面积，有这篇文章就够了
一般来说，ROC曲线下面积在0到1之间。如果一项诊断试验的灵敏度是1，而假阳性率是0，那么该诊断试验的ROC曲线下面积就是1。但是这样的诊断试验几乎不存在，一个诊断试验往往不能将所有的患者和非患者都准确地识别出来。
发表于2018-02-19
多图实例：教你绘制ROC曲线
ROC曲线是以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的。每一个点都对应诊断试验的一个截点，我们将这些可能的点连接起来即可制作出经验ROC曲线（empirical ROC curve）。
发表于2018-02-17
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