SPSS实战：有序分类变量和二分类变量的趋势检验(Cochran-Armitage)
五种药物剂量分别是50mg、100mg、150mg、200mg和250mg，为有序分类变量，分别赋值为1-5，变量名为drug_dose。如果病人报告眩晕，则报告“yes”，否则报告“no”，为二分类变量，
医咖会 - 趋势检验，SPSS - 2018-11-07
二分类logistic回归中纳入多少自变量合适？
但是每每在使用logistic回归分析的时候，我们都会纠结应该选哪些作为自变量呢？选多少个合适呢？ 选哪些作为自变量，这个问题比较简单。一般情况下，我都是选择那些单因素分析中与因变量有关的自变量进入回归方程。但同时需要提醒，如果某些自变量从作用机制或临床经验上来看，
临床流行病学和循证医学微信号 - logistic回归，自变量 - 2016-09-13
【Leukemia】通过天津血研所852例患者，对比MDS WHO 2016和2022分类
2022年第五版WHO淋巴造血系统肿瘤分类今年公布，它用一个新的概念“骨髓增生异常肿瘤（myelodysplastic neoplasms）”代替了“骨髓增生异常综合征”
网络 - 2022-10-14
要做相关性分析，该如何选择正确的统计方法？
相关性分析主要用于：（1）判断两个或多个变量之间的统计学关联；（2）如果存在关联，进一步分析关联强度和方向。那么，什么样的研究可以进行相关性分析呢？我们在这里列举了几个相关性研究的例子供大家参考：判断拟研究变量的数量确定要进行相关性分析后，对两个变量或多个变量进行相关性分析所采取的统计方法是不同的。那么，怎么判断研究变量的数量呢？我们分别就两个变量的研究和三个及
医咖会 - 相关性分析 - 2019-12-02
涉及≥3个变量的相关性分析，如何选择统计方法？
先看示例分析三个及以上变量的相关性时，我们的主要目的是分析两个“主要”观察变量的相关性，并考虑其它因素对其关联的影响，这就需要纳入其它因素。以三个变量为例，我们拟研究变量A和变量B之间的相关性，但希望“去掉”或“校正”变量C的影响，即分析调整变量C后，变量A和变量B的关系。在这种情况下，我们就需要在该研究中纳入变量C。纳入其它因素是为了去除该类因素对主要观察变量相关性的影响。调整该类因素后，可以减
医咖会 - 医学人文 - 2019-12-04
想要建立预测模型，统计方法怎么选？
预测模型是基于变量之间的相关关系，通过一个或几个变量预测另一个变量的分析方法。我们可以根据自变量（预测变量或解释变量）预测因变量（应答变量或结局变量）。比如，通过久坐时长预测受试者的血液胆固醇浓度，或者根据受试者的年龄、性别、BMI等变量信息预测高血压病发病情况。此外，预测模型还可以帮助我们判断各自变量的重要性，即自变量对因变量的解释能力。
医咖会 - 预测模型 - 2019-12-11
卡方检验及其错误应用——有“率”未必“卡方”
有不少临床工作者，提“率”必“卡方”，似乎卡方检验是分析“率”指标的万能工具，也有的人只要看到分类资料，一律用卡方检验。事实上，不同的研究目的、资料类型所采用的方法是各不相同的。换句话说，卡方检验可以比较两组或多组的分类资料，但分类资料的比较不一定非要用卡方检验。本文主要针对目前论文撰写中常见的一些卡方检验的错误应用进行分析，并给出正确的分析思路。一定要区分“分
小白学统计 - 卡方检验 - 2019-06-13
单样本分析，统计方法如何选？
单样本分析主要用于：（1）对变量进行描述；（2）对比样本与已知分布的差异。单样本分析中仅包含一个变量的一组数据。举例来说，研究者拟分析50-60岁男性的血压情况。其中，血压是该研究中唯一的变量，50-60岁男性是唯一的分组，没有其他数据，这时就适合使用单样本分析。当然，单样本分析也常作为其他统计分析的基础出现在多数报告中，帮助研究者了解各变量的基本情况。
医咖会 - 单样本分析 - 2020-01-02
常用的几种趋势检验方法
趋势检验在临床研究中用得并不太多，但却非常重要。如果能证明各等级间存在线性趋势（如剂量-反应关系或剂量-效应关系），那么该研究的证据等级非常高。最新的GRADE分级将剂量-反应关系放在较高等级。想想也是，两组间存在差异可能是偶然抽样得到的结果，也可能是系统误差导致的。但如果实际上没有等级趋势，抽样样本发现某种趋势的可能性要小很多。随着统计软件功能的强大，很多人习惯通过各种模型回答趋势性问题，比如，
临床流行病学和循证医学 - 趋势检验 - 2018-10-23
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?
医咖会 - 趋势检验 - 2018-11-07
降维分析中最优尺度的SPSS分析
对于两组分类变量，一般通过主成分分析法进行降维，从而在一个二维的平面上直观的表现出两组变量的类别之间有什么关联。如果是多组分类变量呢？则往往可以通过最优尺度分析方法解决变这量之间的关联分析。首先最佳度量水平里有两个选项，所有变量均为多重标称，或某些
MedSci原创 - SPSS，最优尺度，降维 - 2017-06-06
统计方法选用手册
一、 两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（
医学生 - 统计，方法，分析，回归 - 2014-05-20
临床研究中常见变量类型介绍
变量类型直接决定选择何种统计学方法，因此合理表示变量类型，在临床研究中相当重要。如因变量为数值变量时，多因素分析一般采用直线回归，如果为二分类变量时，一般采用二分类logistic回归分析。同时，变量类型之间存在转换关系。往往会将定量变量转换为等级变量，以便临床易于理解和应用。一 变量类型 变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量
MedSci原创 - 变量，类型 - 2013-11-18
科研日历—变量类型
连续性变量（定量变量）：由测量而得到的大多属于连续性变量。等级变量（有序变量）：往往用等级标志，但等级之间有差异。分类变量（名义变量）：包括二分类变量和多分类变量。离散型变量（计数资料）：只能取整数值，一般计算频数，或与样本总数相比得出百分数。带有时间的事件变量：临床上不仅表示该事件发生，还要加上何时发生。相关课程请关注梅斯医学APP！
MedSci原创 - 统计方法，变量 - 2019-11-08
logistic回归由浅入深指南
多重线性回归的因变量y是连续型变量，自变量可以是连续的，也可以是分类的。但是现实中，因变量不一定都是连续的，还有其他分类的情形。比如想分析某病的危险因素，这时因变量就无法用连续资料来表示，而是表示为疾病的“有”或“无”两种情形。在这种情况下，用多重线性回归就不合适了， 而logistic回归则是处理这种数据的得力工具。
MedSci原创 - Logistic，回归 - 2012-04-29
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