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NMPA:抗抑郁药的药物临床试验技术指导原则(2018年第39号)

2018/11/7

NMPA:抗抑郁药的药物临床试验技术指导原则(2018年第39号)

一、概述 治疗抑郁症(Major Depressive Disorder,MDD)的药物(以下简称抗抑郁药)是全球药物研发的热点领域之一。在我国,抗抑郁药研发方兴未艾,但在临床试验设计和实施中存在诸多问题。为更好地鼓励我国抗抑郁药的创新研发,提高新药研发的质量和效率,特制订本指导…

SPSS实战:两个有序分类变量的趋势检验(Mantel-Haenszel卡方检验)

2018/11/7

SPSS实战:两个有序分类变量的趋势检验(Mantel-Haenszel卡方检验)

两个有序分类变量的趋势检验:Mantel-Haenszel卡方检验。这个方法用在什么场合,怎么用SPSS来操作,和Cochran-Armitage趋势检验又有什么区别? 一、问题与数据 研究者想探索慢性疼痛症状数量与疼痛等级间的关系,从一家大型医院入院治疗慢性疼痛的病人中随机招募…

指南下载 指南

2018/11/7

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SPSS实战:有序分类变量和二分类变量的趋势检验(Cochran-Armitage)

2018/11/7

SPSS实战:有序分类变量和二分类变量的趋势检验(Cochran-Armitage)

一、问题与数据 研究者想分析偏头痛药物的剂量与药物眩晕副作用是否存在线性关系。研究者从入院治疗偏头痛的病人中随机选择646名病人。这些病人服用五种剂量的药物并报告是否出现眩晕。 五种药物剂量分别是50mg、100mg、150mg、200mg和250mg,为有序分类变量,分别…

卡方检验—Cochran Armitage趋势性检验

2018/11/6

卡方检验—Cochran Armitage趋势性检验

初见CATT Cochran-Armitage趋势性检验(CATT),是以William Cochran(1954)和Peter Armitage(1955)的名字来命名的,可用来评估一个二分类变量和一个有序分类变量之间的关联性,即R×2列联表资料,因此又称趋势性卡方检验。 使用条件 分组变量为有…

趋势检验中P for trend和Per 1 SD,这些是啥东西?

2018/11/6

趋势检验中P for trend和Per 1 SD,这些是啥东西?

案例。临床上检验一个自变量与因变量的关系,尤其是自变量分为很多等级的话,往往要做p for trend检验,即常见的趋势分析。但是,有时却会见到Per 1 SD,这又是什么呢? 先看案例 The level of galactose-deficient IgA1 in the sera of patients with IgA nephropathy…

趋势检验(P for trend)意义、以及SPSS实现

2018/11/6

趋势检验(P for trend)意义、以及SPSS实现

提到趋势性检验,我们在前期的内容中,介绍过了Cochran-Armitage趋势检验 ,用于检验两个分类变量之间是否存在一定的变化趋势。但是我们在阅读文献时,也常常会看到文章结果展示的表格中,给出了P for trend的检验结果,如下表所示。 针对上表内容,首先复习一下我们…

方差分析后的两两比较方法太多了,该怎么选择?

2018/11/6

方差分析后的两两比较方法太多了,该怎么选择?

两两比较方法的选择,大概是统计学界争议最多的一个话题了,直至今天,也没有一个完全统一的说法。所以,本文虽然说是两两比较方法的选择,但更多的是在基于以往文献的基础上,再结合作者本人的经验和理解,给读者一些提示。两两比较的方法太多了,正因为太多了,所以往往…

交互作用(P for interaction)的统计学分析与解释

2018/11/6

交互作用(P for interaction)的统计学分析与解释

论文实例1:柳叶刀子刊2015年发表的一篇抗肿瘤药物的RCT研究。图3是文章核心结果,Cox回归分析得出HR。X是两种抗肿瘤药物(阿片碱与厄洛替尼相比),Y是死亡。Afatinib versus erlotinib as second-line treatment of patients with advanced squamous cell carcinoma of…

随机、分组隐匿、盲法...本文全帮你搞清楚!

2018/11/6

随机、分组隐匿、盲法...本文全帮你搞清楚!

一、随机化在RCT中,随机化是一项极为重要的原则。将研究对象随机分配到试验组和对照组,以平衡试验组和对照组已知和未知的混杂因素,从而提高两组间的可比性,使研究结论更加可靠。常用的随机化分组的方法有简单随机、区组随机、分层随机和整群随机法。随机化应当在患者…

怎么发现我数据中存在的特异值?教你几招!

2018/11/6

怎么发现我数据中存在的特异值?教你几招!

真实世界的数据,由于测量误差、错误记录等原因,经常存在一些偏离其它大部分样本的特异值。这些特异值,常常会对数据分析造成很大的干扰。所以,如何在保留数据信息的基础上,辨别和剔除特异值,往往成为数据处理的第一步。如果是通过模型来进行分析,同样需要了解数据中…

SPSS教程:卡方拟合优度检验(详细版)

2018/11/6

SPSS教程:卡方拟合优度检验(详细版)

有小伙伴曾经提出过这样的疑问,从下图中SPSS菜单的两个入口进去,都是做卡方检验吗?两者有啥区别? 点击Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs 点击Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → Chi-squar…

统计建模:回归,深度学习,模型可解释性?

2018/11/6

统计建模:回归,深度学习,模型可解释性?

六年前,听一位医学统计的泰斗讲 logistic 回归,说,为什么 logistic 回归叫做logistic?经泰斗查阅浩瀚史料,原来是来自于二战时期美军后勤(logistics)运输中的统计建模。 届时百思不得:后勤情形中,建模用的因变量,如何转化为二分类? 泰斗虽犹在,小可…

SPSS教程:分层卡方检验(有图解)

2018/11/6

SPSS教程:分层卡方检验(有图解)

提到卡方检验,相信很多小伙伴一定会觉得这还不简单,不就是率的比较嘛,只要是看到分类变量,就直接用卡方检验,拿SPSS两三下算出结果,得出P<0.05,然后心里还美美的。 分层分析是一种常用的控制混杂因素的方法,它将数据资料根据混杂因素进行分层,然后计算各层内的O…

多中心临床试验中心效应的统计分析

2018/11/6

多中心临床试验中心效应的统计分析

多中心临床试验可以在较短的时间内招募到足够的病例数,同时,来自多个中心的病例比来自单中心的病例有更好的代表性,从而使得结论的外推性更可靠。但时,由于各中心的试验条件未必完全相同,同一中心数据具有相似性,而不同中心则会存在异质性,这种现象称为“中心效应(…

临床试验中的期中分析相关统计要求

2018/11/4

临床试验中的期中分析相关统计要求

中期分析中一个最重要的统计问题,就是所谓的“Multiple Looks”的问题,其实Multiple Looks也是多重性问题之一。

SPSS分析实战:CMH检验(分层卡方检验)

2018/11/4

SPSS分析实战:CMH检验(分层卡方检验)

只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论。辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学。有些人在看到学校两个学院的综合录…

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