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广义估计方程(GEE)-stata教程
前两节课我们主要学习了“K-M曲线和Log-Rank检验”以及“Cox回归和PH假定检验”，小伙伴们都学习过了吗？本节课我们来学习“广义估计方程(GEE)”。为什么需要纵向数据分析？为什么需要用GEE？如何在Stata中实现GEE？...都
发表于2018-09-15
当你在玩游戏时，别人已经从游戏中获取了研究思路
其实，生活中到处都是我们研究的idea来源
发表于2018-09-13
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
分类数据和连续数据-R语言教程
前两节课程主要讲述了“数据整理”：数据概览和查看数据细节，查看缺失值及数据总结，小伙伴们都掌握了吗？本节课程我们来讲述以下内容：分类数据和连续数据的基本概念，如何查看这两部分数据的基本内容，以及如何简单处理与更改这两部分数据。
发表于2018-09-12
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
Cox回归和比例风险(PH)假定的检验-stata教程
上节课我们通过4步详解了“K-M曲线和Log-Rank检验”，这节课我们一起来学习Cox回归和比例风险(PH)假定的检验，均包括窗口菜单操作和代码操作。如果不满足PH假定，又该怎么办呢？从视频中寻找思路吧。
发表于2018-09-07
FDA推荐：连续变量的一致性评价『ATE/LER区域法』
其主要原理是分析一种仪器（或方法）的测量结果与另一种仪器（或方法）测量结果的总体吻合度，并用图形直观地反映这一结果，最后结合临床意义，得出两种测量仪器（或方法）是否具有良好的一致性。
发表于2018-09-07
查看缺失值及数据总结-R语言教程
上节课以及本节课程，我们聚焦在“数据整理”，上节课我们介绍了前半部分R语言“数据概览和查看数据细节”，这节课我们把后半部分讲完：查看是否存在缺失值；以及数据的总结。
发表于2018-09-05
在处理缺失值前，你得先搞清楚是哪种缺失
缺失值主要可分为三种情形：完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失
发表于2018-09-05
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