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如何理解回归模型中的"调整"和"独立作用"
通过构建多因素回归模型，即所谓“调整”其他混杂因素的影响，实际上是把该混杂因素的作用从暴露/处理因素的作用中剥离出来，在消除混杂因素的作用后，剩下的即为暴露/处理因素的“独立”作用
发表于2018-09-13
你见过只纳入1篇文献的系统综述吗？纳入0篇文献的呢？
我们知道系统综述、Meta分析是以文献为基础的，正所谓“巧妇难为无米之炊”，没有可以纳入的文献就无法实现系统综述或meta分析。
发表于2018-09-12
前进法、后退法...细讲下这些自变量筛选方法！
当自变量之间的关系较为复杂，对于变量的取舍不易把握时，我们还可以利用逐步回归的方法进行变量筛选，以解决自变量多重共线性的问题。逐步回归法从共线性的自变量中筛选出对因变量影响较为显著的若干个变量，把对因变量贡献不大的自变量排除在模型之外。
发表于2018-09-11
回归模型中引入连续变量，还有哪些玩法？
作为连续型变量，本身就自带七十二变的属性，本期内容我们继续来向大家介绍一下，在构建回归模型时，连续型变量还有哪些其他神奇的变化形式。
发表于2018-08-26
这些年，NEJM文章用的统计方法有啥变化
2005年，NEJM发表了一篇文章《Statistical Methods in the Journal》，可以看到1978-1979，1989以及2004-2005年期间，NEJM发表的原始研究使用的统计方法总结。2017年，NEJM对此
发表于2018-08-25
重复测量资料的统计方法，你用对了吗？
重复测量资料在医学研究中很常见，比如观察服用降压药物后血压随时间的变化趋势（时间概念），同一肿瘤患者不同肿块的标志物差异（空间概念）等，其特点是同一研究对象的重复测量值之间是非独立的。
发表于2018-08-24
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
你真的理解p值么? 一句话解释p值的常见误解…
p值解释的并非假设本身，而是数据和假设的关系(比如，我们收集到的A组和B组的数据，和假设“使用A对于住院天数没有影响”的关系)。这是因为，假设本身要么就是对的，要么就是错的，不存在一个概率的问题。
发表于2018-08-21
诊断试验的一致性检验，方法那么多，你捋清楚了吗？
评价一致性程度的方法很多，比如说Kappa值、Kendall一致性系数、组内相关系数（ICC）等等，但是选对合适的方法却不容易，本文就帮大家梳理一番！
发表于2018-08-19
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