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【其他】流行病学数据分析思路

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【其他】线性回归方程的构建与解释

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  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 求助关于多元逻辑回归 22天前
    根据P值,不管是将<0.05改成<0.1或<0.2,筛选纳入多因素分析的变量,是完全错误的。即使加上“专业有影响”的因素,也是不对的。为什么呢?首先可以从以下两点常识来理解:所谓“专业有影响”就受到人们现有认知水平的局限。只要根据P值筛选变量,就受到样本量的影响。这样小样本的数据就没有发表的价值。其次,可以用数学原理与模拟数据来证明。希望各位仔细阅读这篇回归分析基础,真正理解回归分析,理解回归系数。否则只是停留在似懂非懂的水平上。http://dxy.me/ptCpbg
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 关于线性回归中离群值的问题 22天前
    robust回归简单来说就是给那些离群值一个小的权重,而不是单纯地删除。通常如果你的数据里有离群值,(1)删除后再做回归分析,得出结果A,文中要给出删除的标准与删除的理由;(2)robust回归,得出结果B,不需要给理由; (3)保留离群值的一般回归分析,得出结果C,画出散点图与回归线。做(3)的目的是说明有离群值,需要做(1)或/和(2)的分析一般来说(1)的结果A与(2)的结果B应该基本一致,否则就要找原因。论文中如何报告:  不需要报告(3),最多给出散点图。主要结果是(2)的结果B,(1)的结果可以在讨论中说做了敏感性分析,剔除离群值后得出的结果与文中的主要结果一致。
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 关于线性回归中离群值的问题 22天前
    易侕软件robust回归模块:http://dxy.me/mMnyQf
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 生存分析中单变量分析求助 26天前
    hapsyotta1. 针对无序多分类变量,比如图中的race,将White设置为参照,然后求出其余各个race的HR和95%CI。那么该图中单变量的race的HR和95%CI是怎么计算出来的呢? 是通过设置race的哑变量,仅将race的3个哑变量纳入COX回归模型检验,然后得出相应的HR和95%CI吗???? 2. 针对有序多分类变量,比如图中T stage,将T=0设置为参照,因为T是等级资料,无需设置哑变量,那么就算把T stage单独纳入COX回归模型中,软件也只能计算T=1相对于T=0的HR和95%CI。那么图中T=2 3 4的HR和95%CI又是如何计算出来的呢?【我能想到的是把T也设置哑变量,这样是可以得出各个T的HR和95%CI,但是这样做应该是不对的吧,到底该怎么做呢??
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 生存分析中单变量分析求助 26天前
    这是最典型最流行的错误。如这篇PPT中page 20介绍的。
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 如何用R软件做广义相加模型 33天前
    易侕软件,在应变量Y框内,选择变量,然后在“分布”列右击即显示对话框,选择POISSON分布即可。
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 卡方检验和logistic回归高手请来 40天前
    卡方检验是基于理论数应为每个季度发病数相同来计算的。这里不是用的logistic 回归,应该用的是基于 poisson分布的广义线性回归方程做的,不应该用Odd ratio, 确切的应该用RR。以summer为参照,检验的每个季度与summer相比发病率比(RR),当然因为分母人群非常大,RR与OR几乎相等。具体如何实现,很简单,关键是要知道要检验的假设是什么:季度之间发病率是否相等?用易侕统计软件:工具-》统计工具-》R*C列联表分析,把四个数字填进去,点击开始计算即可。易侕软件自动选择统计方法。你不需要纠结如何计算,只需要看懂结果。输入界面如图:输出结果如下:
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 数据分析 40天前
    R*C 列联表分析:http://dxy.me/RvU3qi
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 关于生存率的图片 47天前
    这是KM生存曲线图
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 关于多元线性回归分析以及逻辑回归分析 47天前
    很多资料鱼龙混杂,说的角度不一,所以很容易越看越混淆。自荐你学习这个PPT:http://dxy.me/nq6bAv这个链接上其它几套PPT也是基础课程。当你基础牢了,就不会混淆,就能理解为什么不同的资料说法不一了。看得出楼主学习心强,更好学习机会是听听易侕学院每周5晚上的QQ公开课, 能让你少走很多弯路。http://dxy.me/R77vau
  • changzhong
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 教程:正确使用多元线性模型(第一部分) 54天前
    http://dxy.me/nq6bAv这篇回归分析基础 page 20, 21, 22 重点阐述了此问题。page 21用实例说明了为什么不能用逐步回归。另外易侕学院官网: www.empowerstats.com/empowerU 上有易语16条,其中第9条如下:
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 ROC曲线 55天前
    这个链接可能是最好的开始:http://dxy.me/67RZ7b
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 多元线性回归含有哑变量的结果怎么解释 55天前
    列出的方程要与实际运行的方程一致,不能只取方程中的部分变量。否则别人按你列出来的变量,重复不出来你的结果。
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 多元线性回归含有哑变量的结果怎么解释 57天前
    2.476*(父亲学历=高中以下)+2.649*(母亲学历=高中以下) 这个不正确,如果把父亲学历合并,分成两组,需要重新运行方程,回归系数会发生改变。
  • changzhong
    changzhong  的帖子被加了1分 58天前

    回复:多元线性回归含有哑变量的结果怎么解释

    昨夜风18为什么我做出来的结果,呈现的是这个自变量的哑变量,不像别人那样是一个完整的自变量,而不是这个自变量的哑变量,你明白我的意思吗?因为在答辩的时候被专家提出质疑了,问我为什么得出的结果不是一个个自变量,而是各个自变量的哑变量,所以我就很不明白了。首先你要仔细阅读这个帖子:h...
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 如果你想要学习数据分析,不必需精通统计学/SQL/R,只需要看完这篇文章、转变自己思维方式、选择恰当的工具 58天前
    Follow the crowd will not be success because success is not for everybody. Dare to be different and stop being average.  楼主在这方面做出了一个榜样。
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 多元线性回归含有哑变量的结果怎么解释 58天前
    从上表看得出你有功底。这个表没有问题。单纯从回归系数上看可以尝试把父亲学历分为高中以下、高中或高中以上,但还要结合各组人数。因为高中组的回归系数<0,不显著,与0接近,把它与高中以上合并后再与高中以下组比较,更显著。如果这个变量在后续的多元回归方程中做调整变量的话,为了减少参数(模型中的变量数)就应该这样分组。
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 多元线性回归含有哑变量的结果怎么解释 58天前
    理解了上面我说的回归系数的变化,就真正理解了回归分析,否则还是半懂半不懂。建议看易侕学院官网上的回归分析基础,或听易侕学院每周2、5的QQ远程课。
  • changzhong
    changzhong  回复了帖子 多元线性回归含有哑变量的结果怎么解释 58天前
    “如果同一分类变量的不同哑变量,有些哑变量有统计学差异,有些的没有,我文章中最后的结果列表,要把所有哑变量都列出来”需要这样,同时要指出参照组,这样的结果很清楚地告诉读者该变量分成了几类,参照组是谁?“还是重新做一个模型,只把有意义的哑变量放入模型,得出最后的回归系数”这样就改变了参照组,出来的结果就可能不一样。假如:职业分工人(W)、农民(F)、干部(C)、学生(S)、其它(O)。本来W是参照组回归系数为0,F的回归系数是正的,但不显著,C的回归系数是负值不显著,S的回归系数是正的并显著,O的回归系数是正的不显著。你现在把F、O两个哑变量不放入模型,那么参照组就变成了W+F+O, W本来是0,F与O都是正值,这三组合并后的水平回归系数就朝向正值方向移动了。本来S与0(即W组)比是有显著差异

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