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想应用交叉设计？你得先注意4个问题
研究对象被随机分为甲、乙两组。甲组先用试验药物，乙组先用对照药物。一个疗程结束后，间隔一段时间（目的是消除治疗药物的滞留影响），然后甲组用对照药物，乙组用试验药物，最后分析比较疗效和安全性。
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
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
样本量重估计设计——试验过程中重新调整样本量，来看一项研究实例
样本量重估计设计其实可以很简单地解决样本量估计的问题。如果采用该设计，可以先设定初始的样本量，然后在试验过程中通过累积的数据对样本量进行重新估计，重新调整，这样一来便可大大降低试验的不确定性。
发表于2018-02-28
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
那些最基本的研究设计之队列研究
队列研究评价的是暴露因素对暴露人群一定时间后产生的影响，“暴露”发生在前，“结局”出现在后，因果论断能力较强。
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
诊断试验中的贝叶斯定理：检验阳性就一定患病了吗？
贝叶斯定理，听起来很遥不可及，其实贝叶斯定理应用在我们生活的方方面面，也包括医学研究当中。今天，我们就来认识一下贝叶斯定理，以及它在诊断试验中的应用。
发表于2018-02-27
分层卡方检验-SPSS教程
分层卡方检验，也称为Cochran-Mantel-Haenszel检验（CMH检验），它主要用于分层分析中，也就是在研究暴露/处理因素和结局事件关联性的基础上，考虑了分层因素的混杂作用。
发表于2018-02-26
临床试验中，为何会设置安慰剂导入期？
在RCT中，部分研究对象可能不耐受试验干预措施，导致不依从或失访。如果大量研究对象在随机分组后不依从或失访，其数据将会缺失，从而给统计分析造成困难，试验结论的可靠性也将受到影响。
发表于2018-02-25
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