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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。
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。
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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
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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
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
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。
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。
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