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拿到原始数据就直接统计分析，慢着！你听说过数据标准化处理吗？
拿到原始数据就直接统计分析，慢着！你听说过数据标准化处理吗？
为了统一比较的标准，保证结果的可靠性，我们在分析数据之前，需要对原始变量进行一定的处理，即我们本期内容将向大家介绍的数据的标准化处理，将原始数据转化为无量纲、无数量级差异的标准化数值，消除不同指标之间因属性不同而带来的影响，从而使结果更具有
发表于2018-11-21
正苦恼如何构建疾病风险评分工具？别怕，有教程！
正苦恼如何构建疾病风险评分工具？别怕，有教程！
如果说只是单纯的构建疾病风险预测模型，相信大家应该都比较熟悉，至少大家也都用过Logistic回归、Cox回归等这些常用的回归模型。但是如何将自己构建的预测模型转化为风险评分工具，似乎成了一个难题。
发表于2018-11-20
正苦恼如何构建疾病风险评分工具？别怕，有教程！
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如果说只是单纯的构建疾病风险预测模型，相信大家应该都比较熟悉，至少大家也都用过Logistic回归、Cox回归等这些常用的回归模型。但是如何将自己构建的预测模型转化为风险评分工具，似乎成了一个难题。
发表于2018-11-20
文献中常看到的P for trend，该怎么操作实现？
文献中常看到的P for trend，该怎么操作实现？
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。这个P for trend代表的是什么意义呢，它有什么作用呢？我们在实际的分析中怎样才能求得P for trend的结果呢？
发表于2018-11-18
文献中常看到的P for trend，该怎么操作实现？
文献中常看到的P for trend，该怎么操作实现？
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。这个P for trend代表的是什么意义呢，它有什么作用呢？我们在实际的分析中怎样才能求得P for trend的结果呢？
发表于2018-11-18
回归模型的诊断和改进(方差齐性、多重共线性...)
回归模型的诊断和改进(方差齐性、多重共线性...)
上节课程我们主要讲解了线性回归模型的建立以及结果解读，本节课我们继续来详解回归模型，包括检验拟合优度、线性关系、残差正态性、方差齐性、强影响点以及多重共线性等。此外，我们还会讲解如何改进回归模型。
发表于2018-11-13
5分钟学会制作论文中的Table 1
5分钟学会制作论文中的Table 1
今天，我们就以Stata自带数据库auto.dta为例，教你5分钟描述研究对象基本特征——绘制Table 1。
发表于2018-11-13
回归模型的诊断和改进(方差齐性、多重共线性...)
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上节课程我们主要讲解了线性回归模型的建立以及结果解读，本节课我们继续来详解回归模型，包括检验拟合优度、线性关系、残差正态性、方差齐性、强影响点以及多重共线性等。此外，我们还会讲解如何改进回归模型。
发表于2018-11-13
5分钟学会制作论文中的Table 1
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发表于2018-11-13
手把手教你SPSS实现随机抽样的两种方法
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在本期内容中，我们向大家介绍了各种各样的随机抽样方法，并结合SPSS软件介绍了如何进行最基本的简单随机抽样。
发表于2018-11-12
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