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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
一言不合就用t检验，小心犯了这些错！
配对t检验和两独立样本t检验是不同的研究设计类型，二者适用的情况不相同，不能混淆。根据研究的设计目的，要得出两种治疗方法哪一种更好的结论，仅仅凭借对治疗后两组进行两独立样本t检验的结果是不够的。
发表于2018-03-26
巧妙还是投机：谈一谈替代终点
选择替代终点的前提是紧密的生物学关联，目前常用的替代终点包括：药代动力学指标：如血药浓度，活性代谢产物等；体外检测指标：如抑制细菌生长的抗生素浓度等；影像学指标：如颈动脉中膜厚度、CT钙化积分等；疾病生物标志物：如心肌酶、肿瘤标志物等。
发表于2018-03-22
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
试验过程中主要终点还能调整吗？来看研究实例！
适应性设计中，可以在保证试验统计学严谨性以及试验整体性的前提下，根据不断积累的信息或试验外部信息调整主要终点，降低试验的风险，优化试验的产出。常见该类设计类型是由非劣效终点改变为优效性终点。
发表于2018-03-05
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