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正态转换
正态性检验的方法，包括利用数据分布的参数（偏度值、峰度值）、数据分布的图形（直方图，P-P图，Q-Q图），或者借助非参数检验的方法（Shapiro-Wilk检验，Kolmogorov-Smirnov检验）来帮助判断，数据资料分布呈现非正态时
发表于2024-08-02
变量离散化
连续变量离散化形式包括：二分类分组、等分位分组、等距分组、临床界值分组。
发表于2024-08-02
缺失值及其处理方法
缺失的数据不仅影响统计学把握度，而且也会给数据分析带来不可忽视的偏倚，甚至影响到结论的稳定性。对于缺失值的存在无法视而不见，合理的填补缺失值可以提高数据的利用效率。
发表于2024-08-02
异常值及其处理方法
如何在保留数据信息的基础上，识别异常值，并对异常值进行有效处理，是数据清洗步骤中一个非常重要的环节。
发表于2024-08-02
正态分布及其判断方法
利用偏度和峰度进行正态性检验时，可以同时计算其相应的Z评分（Z-score），即：偏度Z-score=偏度值/标准误，峰度Z-score=峰度值/标准误。
发表于2024-08-02
数据类型与统计描述
分类变量包括无序分类变量和有序分类变量，数值变量包括离散型变量和连续型变量。
发表于2024-08-02
数据录入
在临床研究过程中，数据收集和录入是至关重要的步骤，通常使用Excel表格进行操作。然而，存在的问题是，许多临床医生在数据录入时并未遵循统一和规范的格式，这导致了数据的不一致性和不准确性。
发表于2024-08-02
孟德尔随机化研究实战——结果解读
孟德尔随机化研究结果之一——散点图(A)：不同方法得到的回归分析结果，其中直线的斜率表示系数的正相关或负相关。
发表于2024-04-03
孟德尔随机化研究实战——数据分析
数据分析流程包括：启动R语言、安装必要的R包、导入数据、数据预处理、标准单变量孟德尔随机化分析、导出分析结果数据。
发表于2024-04-03
孟德尔随机化研究实战——数据获取
孟德尔随机化研究实战：获取到最新的芬兰数据库的GWAS摘要数据，本次演示下载了吸烟为表型的GWAS摘要数据。
发表于2024-04-03
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