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临床研究的思路与结果,我们将临床研究的统计分析思路归纳为三部分: (1)描述基线信息; (2)估计效应大小; (3)补充敏感性分析
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连续变量(continuous variable,Mean 土 SD)分类变量(categorical variable,% )
血压——连续变量 高血压——分类变量
统计学意义
四位数
如果协变量有缺失值,看情况排除 NA是无限大,排序则降序拓展选定区域
一般用一个X一个Y
复合指数
医疗条件
原来得过什么病
人口基线
无列分类
不建议
结局变量是具体疾病分类变量(脂肪肝、非脂肪肝、严重脂肪肝)与病例对照相比,
三分类/五分位
X或Y为连续变量的时候
临床意义分
EG高血压分级
概要
人数平均分
最小值与最大值相比Q1比Q4
描述内容:先看 表里的平均值及百分比,然后去描述P值对比显著的Q1及Q4
EG年龄 最高分位的年龄指数较最低分位的年龄指数的年龄是偏低的
种族 在炎症指数较高的指数种中白人少一点,其他种族人数多一点
PUNBED nhanes&X&Y, 参考文章,纳入协变量省时,不然就是相同的Y,很多影响的变量 单位没有医院的杂志可以考虑
效应值,BETA值、OR值
常规用三个模型 模型1;没有协变量 模型2:年龄性别种族(主要人口水平) 模型3:全部都调整
多元线性回归BETA
多元指多个协变量
Y随X值上升而上升,正相关
高密度脂蛋白每上升一个单元,骨密度就随之上升多少
连续变量-骨密度
多元逻辑回归-OR
分类变量-高血压
B正数,如果P值显著,则95%的置信区间应该都大于0CONTIONUOUS β以0为基点,OR以1为基点 X每上升一个单位,得肺CA的风险是1.02倍,OR值只能接近0不能小于0,风险上升2%
第2个P值
中间的比较不用管
从上往下走,X跟Y的关联是不是有意义,P FPR TREND
IMPORTAN
一般保留小数点后两位
TABLE1研究人群描述 2:多个回归方程(线性/回归)
指数
复合型数据
第5行,五统计学意义,如果是正数都要在0的右边,如果是负数在0的左边
逻辑回归,模型3的意义是X每增加一个单位得Y的风险上升1.7倍(连续型变量解释) 模型3的意义是X每增加一个单位会比没有的Y的人群的风险上升1.7倍
万能X
基本是有基线信息和效应值的解读
<25是正常
蓝色非线性关系的95%的置信区间;红色往下走代表负相关;横轴X纵轴Y
亚组分层
拐点代表的正相关和负相关
易尔软件操作
交互作用检验包含亚组分析
在交互检验后面有意义使再用平滑曲线模型
无拐点
找到拐点
手动输入对数自然比指的是?
阈值效应分析就是。自动寻找拐点那一行字那个地方,你可以手动输入这个数字,就你自己找一个拐点,你觉得哪个地方显著,然后你把结果做出来,我们根据对数自然比是不是小于0.5,来判定这个拐点能不能用。如果它大于0.5,我们就不用它,
中心主题
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