meta分析中结果有些会产生偏倚，偏倚的识别方法有: 漏斗图法、 Begg秩相关法、 Egger 回归法。我们今天来介绍使用stata绘制meta分析漏斗图，虽然讲得有点迟了，但是还要讲一讲，也许有些人需要呢。首先要进行stata的meta分析模块进行安装，不懂的看看我的上一篇文章《Stata绘制(meta分析)森林图（1）》，安装好以后我们先要导入数据（回复：森林图数据1，可以获得数据），我就直

Stata版本目前已经更新到17了，外观也精美了许多，很增加了许多新的功能，如制作表格导出，双重差分法。自从更新到了16版本后自带了lasso回归功能，到了17以后功能更加强大了，多了可使用 “贝叶斯信息准则”（Bayesian Information Criterion，简记BIC）选择惩罚参数，新增选择项 “cluster(clustvar)” 来处理聚类数据。LASSO 回归也叫套索回归，是

数据解释如下：low 是否是小于2500g早产低体重儿，age 母亲的年龄，lwt 末次月经体重，race 种族，smoke 孕期抽烟，ptl 早产史（计数），ht 有高血压病史，ui 子宫过敏，ftv 早孕时看医生的次数，bwt 新生儿体重数值。一般分为两种，一种是通过Hosmer-Lemeshow检验，把P值分为10等分，求出每等分的预测值和实际值的差距。校准曲线图表示的是预测值和实际值的差距

今天分享一个R语言的实用小技巧，如果咱们重新安装了电脑（我重装了电脑）或者因为需要卸载旧版本的R软件，安装新版本的R，那么必然会造成R包的库缺失，需要重新下载，有些还不是官方的R包，下载非常麻烦。from就是我旧版本的R软件的位置，to就是我新版本的R软件的位置。这个R包的迁移的函数是copy.packages.between.libraries函数，有点长，大概的格式就是下面这样的。咱们可以使用

蚊帐使用对疟疾影响的因果推断分析 本研究使用R语言对蚊帐使用与疟疾风险的关系进行因果推断分析。通过观察性数据模拟随机对照试验，采用逆概率加权(IPW)方法控制收入、健康评分和气温等混杂因素。初步分析显示使用蚊帐可使疟疾风险降低16.4%，但考虑混杂因素后，加权模型估计风险降低12%。研究还评估了倾向评分权重分布和混杂因素平衡性，并通过自助法解决置信区间估计问题。该案例展示了因果推断方法在公共卫生研

我们前面已经讲了怎么使用R语言制作限制立方条图，今天来讲讲怎么使用stata制作限制立方条图，参考了网上常见的两种做法，顺便比较一下做图出来的差异，然后在和R语言比较一下。首先要导入stata的xblc包，我们可以打入命令search xblc, net安装后以后就可以制作了限制立方条图了，我们继续使用我们的乳腺癌数据来制作先把数据导入我们先来看看数据：age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤

摘要：列线图（诺莫图）是一种基于多变量回归分析的预测工具，通过直观的图形化评分系统预测临床结局或疾病风险。近年来在高质量临床研究中广泛应用，尤其在SEER数据库分析中。本文以一篇16分SCI论文为例，展示了如何使用列线图建立风险预测模型（包括变量筛选、模型构建和可视化），并通过最佳阈值划分低、中、高风险组，最终用KM曲线验证分层效果。分析使用R语言实现，涵盖逐步回归、风险分数计算、截点优化和生存分

3D图形能够从不同的角度解释方程或图形，这样显得更直观，更容易了解变量之间关系，今天我们通过rgl包绘制交互3D图。这样一个简单的3D散点图这样就画好了，我们可以按住鼠标对它进行拖动观察。我们还可以对图形进行进一步的修饰调整点的大小，把点改为立体的。我们先导入R包和数据，数据使用R语言自带的鸢尾花数据来演示。这是R自带的数据，表示的3种鸢尾花的茎叶长宽等数据。rgl包绘制3D图需要分别提,x,y,

什么是亚组，通常就是特殊类型人群，比如男女，种族等，就是说你的数据放入特殊人群中结果还可靠吗？在既往文章《NHANES数据(复杂调查数据)亚组交互函数2.2版（P for interaction）发布—用于一键生成交互效应表》中，咱们发布了svy.scitb5函数，反响还不错，基本没啥大问题，有个小问题是部分结果只能得到可信区间，算不出来P值，这个其实是survey包的问题，对于协变量过多而你的数

在既往文章《scitb5函数1.6版本（交互效应函数P for interaction）发布----用于一键生成交互效应表》中，我发布了本人编写的scitb5函数1.6版本，反应还不错，没有发现很大的问题，本期发布最新的1.7版本scitb5函数，1.7版本修复了1.6版本的一些小问题，最主要的一个是当结果变量Y是连续变量时，生成的表格应该是β而不是OR，虽然结果没错，但是列名没有改，1.7版本修