这里的“高血压”和“慢阻肺”都不是混杂因素，但它们又是我们流行病学病因推断中必须排除、必须考虑的，尤其在统计建模的时候，是必须妥善处理的一类外部因子，这就是。比如说，如果所有人的中介变量都固定为未暴露时，我们施加暴露和未暴露，这两者之间两种潜在结果的差别，就是我们的自然直接效应。它对不同的情景下，包括线性、非线性、有交互、无交互的情景下都是适用的，所以它更灵活，是比较在因果推断中也比较推崇的。在自

当前，总结全国网络公开的医学统计学课程，没有一门既通俗易懂，应用性强、统计分析思维清晰的课程。因此，我们觉得非常有必要，把这门课公开传授给大家，让医学统计学不再是个魔鬼课程。其实，这门微信打卡课，基本上已经不花什么精力了，基本是学员自主学习的过程。比如医学数据分析最基本的方法t检验，你可以先学习15分钟的t检验视频，然后结合推文进一步巩固视频学习成果，接着可以结合t检验数据集进行SPSS演练，最后

例如10对双胞胎，每对中的一个分配到甲组、另一个分配到乙组，两组数据配在一起，属于非独立性数据，需用。，例如我们在统计住院天数时：大多数在10天以内，但少数个体住院天数非常长（30天、60天），存在极大值，数据就会呈现偏态的样式。t检验用于两组均数比较，方差分析用于多组均数比较，偏态资料和等级资料用秩和检验，分类数据用卡方检验或Fisher确切概率法。，用于比较两组或多组的均数、率、构成比是否有差

对于一般的研究来说，统计分析都是探索性的结果，所以你可以看到大部分的医学论文，都不用控制假阳性，包括主要结局指标。pCR率的组间差异为23.8%，其90%置信区间（1.3%-44.7%）未跨越零，进一步支持结果的可靠性，尽管置信区间较宽（反映样本量小的局限）。那文章的假阳性是如何考虑的？临床研究有探索性研究和验证性研究，而验证性研究的场景很少的，一般都是3期临床试验或者前瞻性队列研究。者在讨论部分

对于一般的研究来说，统计分析都是探索性的结果，所以你可以看到大部分的医学论文，都不用控制假阳性，包括主要结局指标。pCR率的组间差异为23.8%，其90%置信区间（1.3%-44.7%）未跨越零，进一步支持结果的可靠性，尽管置信区间较宽（反映样本量小的局限）。那文章的假阳性是如何考虑的？临床研究有探索性研究和验证性研究，而验证性研究的场景很少的，一般都是3期临床试验或者前瞻性队列研究。者在讨论部分

近年来，用NHANES数据库发SCI的热度有增无减，但是提取NHANES数据却成了许多同学的一大难题。今天，我们郑老师团队开发的NHANES分析平台，整理了可以说是史上最全的NHANES死亡与生存时间的数据，希望对你有所帮助。由郑卫军老师主持的NAHNES一站式下载分析平台，从下载到统计分析，半天就能搞定！✅数据实时更新！与官网保持一致！✅基于R语言成熟R包开发，统计准确有保障！✅中英文切换使用，

Nhanes美国营养调查数据库的培训课程来了！“Nhanes数据挖掘”课程即将开始! 欢迎报名, 发表文章即退款量表是一种常用的心理测量工具，它可以帮助我们评估个体的心理特征、状态或症状。量表的结果往往是连续的数值，而我们需要的是对个体进行分类，比如是否有某种心理问题或风险。因此有时候如果想要使用某个量表来对群体进行分类（如分为“是”，“否”两类），以便于探讨阳性事件的影响因素，但是却发现这个量表

Nhanes美国营养调查数据库的培训课程来了！“Nhanes数据挖掘”课程即将开始! 欢迎报名, 发表文章即退款有点挂不住脸，我还真被这个问题所困扰。我们国内的统计分析，做差异性分析，往往需要个统计量，比如t值，F值。但R语言如果采用秩和检验，比如wilcox.test()函数计算的时候，是没有z值的是W值。好吧，我还真被它难住了。z统计量直接算法蛮复杂的，需要通过W来转换。公式如下：这叫我如何去

各模型的受试者工作特征曲线（AUC）分别为：逻辑回归模型0.751，支持向量机模型0.72，随机森林模型0.70，XGBoost模型0.697，决策树模型0.69。我们很难说明，机器学习和普通回归谁一定强过谁，但现在确实有很多文献相继指出，机器学习不优于传统模型，甚至传统回归模型优于机器学习。经多重共线性诊断后，所有指标均在单变量和多变量模型中进行分析，并采用AIC最小化的向前和向后逐步法选择最终

发文利器孟德尔随机化，郑老师一次性讲清楚！孟德尔随机化课程，入门到高级，郑老师团队主讲，一个月搞定，快速发表论文！孟德尔随机化,Mendilian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法，利用公开数据库就能轻装上阵写文章，甚至是高质量的论文。孟德尔随机化通过引入一个称之为工具变量的中间变量，来分析暴露因素和结局之间的因果关系，解决了传统实验方法由于混