引言 相信很多朋友都遇到过这个问题，线性趋势的结果和非线性趋势RCS图都有统计意义，这个事情矛盾嘛？ 今天郑老师来解答这个问题！ 如果你也有统计问题还未解惑，欢迎评论留言，我们将选取一些共性问题，陈老师和郑老师为您解答！ 有朋友利用
这个问题问得很好，也说明这位童鞋对多重比较会发生一类错误膨胀有一定的思考。 医学研究，我们针对一个指标，可能会多次进行比较，计算多个P值，并下结论，或者多个指标多次比较，这称之为多重比较，多重比较会增加假阳性错误，或者一类错误，这个大部分统计学教科书会提到，但是为什么大多数的论文亚组分析的时候，没有
-fwjm.png)
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？
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。 <
-chxh.jpg)
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
我们在开展临床试验的时候，患者随机分为两组，开展分析。由于是随机化分组，实验组和对照组在人口学、基础指标、病情等方面应该是均衡可比的 统计学也往往采用t检验、卡方检验等方法来比较实验组和对照组的差异性，若P值小于0.05，则说明两组存在着统计学差异，当然，一般情况下P值都是大于0.05的，也就是没有
作为医学统计学老师，我参加了不少毕业论文的开题评审。很多学生往往要对问卷开展信效度分析。对于这一点，很多流统大咖表示不认同，他们基本认为只有量表才要做信效度分析，一般问卷是不需要做信效度的！ 这话没错错，但不严谨。问是不需要做信效度，这里的信效度特有所指。 首先，解释下信效度 信度指的是问卷或者量表
我不止一次的说过，回归分析的结果可以说某因素是某现象的影响因素，这种关系主要是是因果关系。 那是不是说回归可以发现因果关系吗？ 回归模型是测定、验证一个或几个自变量（原因变量）对一个因变量（结果变量）影响力大小和方向的数学方程式。 其基本建模思想是：首先依据一定的理论或经验，先验地提出表示被研究系统
Zstats交流群
联系助教
请输入助教告诉您的积分券
如果不填写积分券，将直接使用当前余额支付
请稍候，正在为您生成支付订单
请使用扫描二维码完成支付
二维码获取失败
支付二维码获取失败，请点击重新获取
请稍候，正在为您完成支付
正在使用积分券兑换，然后完成支付 正在使用当前余额完成支付
您的订单已支付完成，页面将在 秒后自动关闭
支付过程中出现错误，请重新选择支付方式
