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首先我们来了解一下什么是发表偏倚。 发表偏倚指的是阳性结果的研究更容易被发表，导致Meta分析高估效应量。 简单来讲，假设你花了几万块钱，做了个实验，想证明A和B是有关系的，结果发现结果是阴性的，验证了曾经让你激动的那个猜想，原来两者是没有联系的，是不是有些失望呢？
2025年2月，一篇题为：“Statistics in biology: a survey of the three major multidisciplinary journals”的论文指出，只有 10% 的分析文章提出了正确的统计方法。 一起来看看怎么个事！ 这篇文章介绍了对多学科期刊中的三大
传统方法，如逻辑回归，已被广泛用于识别风险因素和预测疾病概率。 然而，随着高级统计技术的发展，机器学习模型为提高预测准确性提供了有前景的替代方案。 机器学习和普通回归构建预测模型哪个更好？机器学习真的比传统回归强吗？模型性能一定更好吗？ 今天我们一起来看一篇
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孟德尔随机化文章真的风波不断，因为太火爆了，很多同学问：“郑老师，孟德尔随机化的文章现在还能发吗？是不是被封杀了？” 孟德尔随机化真的凉凉了吗？并不！ 这两天刚好看到一篇北京大学第三医院唐熠达教授团队发表在JAMA子刊《JAMA Cardiology》
一般教科书是这么说的，小样本是SW检验，大于2000的时候推荐KS检验。而一般情况下，我们的医学研究都是小样本，所以我们都推荐SW检验，夏皮罗威尔克检验。 要我说，写教材的真的都是不食人间烟火。 <
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全球疾病负担（GBD）是迄今为止规模最大、最全面的一项研究，旨在量化不同地区和不同时期的健康损失，从而改善卫生系统并消除差异。 该研究由华盛顿大学健康指标与评估研究所 (IHME) 牵头，是一项真正的全球性研究，来自 160 多个国家和地区的 11,000 多名研究人员参与了最新更新。G</
就在今天，公共数据库GBD(全球疾病负担) 官方给合作者发了邮件，宣布GBD 2023 embargoed results已公布，正在征求合作者对 GBD 估算结果的反馈意见！ 邮件提到：GBD 2023 的embargoed results现已开放查看！对 GBD 估算结果进行审阅并提供有
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今天试水短篇推文答疑，主要是解决很多盆友比较突出的问题。我称之为统计小食，文章很短，适合于快速学习。 今天的问题是：单因素回归P<0.05、还是<0.2纳入多因素回归？ 我们统计分析，经常使用线性回归、logistic回归。回归分析有这么一个基本的套路，先单因素回归分析，P<0.05纳入多因素回归；
对于科研小伙伴们来说，流程图并不陌生。 撰写论文、基金申报、Meta分析等，哪一个不需要流程图？ 然而流程图可难可易：易者，凭借一个WORD的几个文本框加几个箭头就可完成；难者，通过各种软件耗费一个上午尚不能满意。 然而流程图又
我们统计学分析有个小概率事件的说法，当某一现象发生概率非常小的时候，统计学上可以认为一次抽样活动中，不会发生。 但也会犯错误，小概率事件虽然发生的可能性比较小，但也有会发生，这种我们称之为一类错误。 但是，统计学仍然需要根据概率把事件又分为二，小概率事件，非小概率事件，概率界值一般是0.05。 一类
