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单因素方差分析

2018-07-27 来源：

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小咖这集是不是有个口误？F(3,54)应该是要大于9.09的，说成了小于

2020-06-28 17:46:27 回复

0

那个视频能不能设置速度呀，好快，有写地方看不清

2020-06-28 17:46:27 回复

0

课程目录

UK BioBank介绍及应用研究

UK BioBank介绍及应用研究

高级券X4 兑换

第1章序言

1.

双变量作图（折线图、面积图...）

试学

8:21

2.

计算置信区间

12：16

3.

如何保证分析的可重复性

8：11

4.

保存Stata结果窗口的所有内容『Log File』

9：45

5.

快速重现既往分析结果『Do File』

9：06

6.

8：40

7.

7：08

8.

分类数据和连续数据

17:29

9.

广义估计方程(GEE)

21：08

10.

非劣效随机对照试验的研究设计和统计分析思路

44:57

11.

样本量估算的重要性及估算步骤

44:30

12.

单组连续变量的Meta分析

13.

两组连续变量的Meta分析

14.

诊断试验准确性的Meta分析

15.

单组率的Meta分析

16.

单因素方差分析

17.

组内相关系数（ICC）

18.

统计分析数据时的几大常见错误，有中招的吗？

19.

文章中咋描述随机分组？正确和错误示例这里都有！

20.

聊聊临床研究中容易被错误解读的终点事件！读文献时你真的理解对了吗？

21.

协变量调整，亚组分析...几个实例来看RCT常用的统计分析方法

22.

数据的读入和保存

25:45

23.

回归模型的诊断和改进(方差齐性、多重共线性...)

17:56

24.

25.

26.

1:m匹配病例对照Logistic回归

27.

多项测量指标的ROC曲线分析

28.

Pearson相关分析

29.

Kendall's tau-b相关系数

30.

手把手教绘制回归分析结果的森林图『GraphPad Prism和Excel』

31.

厉害了！百位作者借助Google Docs合作撰文讨论P值问题

32.

Cochran's Q检验（多个相关样本）

33.

只有8个病例的观察性研究，却改变了医学实践

34.

60种SPSS教程，16个合集，医咖会网站做了这些更新！

35.

相关分析中5个常见的困惑，这些问题困扰过你吗？

36.

为了发论文而“美化”数据，你身边有人这样做吗？

37.

【合集】25篇诊断试验和ROC曲线相关文章，从理论到操作，要啥有啥！

38.

病例对照研究：利用“真实世界”证据来发现相关性

第2章 111

1.

卡方检验/Fisher精确检验

10：07

2.

8：55

3.

R拓展包的10个问题

14：48

4.

单因素方差分析

16:06

5.

数据的基本类型和保存形式

13：38

6.

简单线性回归

18：06

7.

15:00

8.

14:56

9.

日期数据和时间数据

25:18

第3章 34

1.

成组设计的病例对照研究

2.

如何提升诊断的灵敏度或特异度？串联与并联试验

3.

正苦恼如何构建疾病风险评分工具？别怕，有教程！

4.

简单线性回归

5.

50种SPSS教程、10种样本量计算教程...全部为你整理在这里！

6.

仅依据P值就下结论，当心犯了这些错！

7.

如何规范而专业地展示研究结果与数据？这么详细的示例+解读不要错过！

8.

相关? 因果? 别让统计学直觉骗了你！

9.

聊聊临床研究中容易被错误解读的终点事件！读文献时你真的理解对了吗？

10.

协变量调整，亚组分析...几个实例来看RCT常用的统计分析方法

第4章 67

1.

多元线性回归

22:43

2.

二分类Logistic回归

17:53

3.

广义线性模型

25:14

4.

有序多分类Logistic回归

14:48

5.

22:35

6.

宽数据与长数据的转换

14:20

7.

如何进行数据清洗和整理

20:37

第5章 78

1.

数据概览及查看数据细节

16:53

2.

查看缺失值及数据总结

19：56

3.

匹配设计的病例对照研究

4.

5.

估计灵敏度和特异度的诊断试验

6.

ROC曲线下面积

7.

非劣效性试验+分类变量

8.

非劣效性试验+连续变量

9.

诊断试验准确性的Meta分析

10.

单样本t检验

11.

利用真实世界数据做好研究：聊聊热门的疗效比较研究（CER）

12.

放弃"统计显著性(P＜0.05)"的时代，已经到来了吗？

13.

K-M曲线绘制和Log-Rank检验

21:16

14.

广义估计方程(GEE)

21:08

15.

高级绘图教程--让图形更美观

44:17

第6章 1

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