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【讨论】关于疫苗学的一个统计问题

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【求助】请问一个关于进行Titer测定的问题

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  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 生存曲线交叉,怎么办?可以分开处理吗 5天前
    sadhappy 谢谢 14天后的数据 和我的其他数据是相应正的 实验组变好的 最后整体的存活率相差20左右 我如果投稿时 3张图都投还是 投后2张动物实验,尤其是这样的出生老鼠实验,其实用生存分析并不合适。所有样本的生存时间最大也就30天左右,并没有截尾值。用独立T检验比较生存时间和卡方来比较成活率,业界是可以接受的。按你所说,实验组的成活率应该是显著优于Control组的。但从图1来看,老鼠死亡的时间分布还比较平均,估计用T检验会得出两组生存时间无显著差异的结论。Kaplan-Meier Estimator和Log-rank test也应该是得出T检验一致的结果。现在你按时间点为分界线分开分析,得出14天以后两组有显著性差异这个结论的得出其实很牵强,有强行凑结果之嫌。就我这么多年的经验来
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 生存曲线交叉,怎么办?可以分开处理吗 5天前
    hazard rate没有计算的必要。如果你真要算,就得先假定生存时间的分布函数,譬如指数分布,还是伽马分布等等。这些假定本身就不一定让人十分的信服,而且hazard rate是个时间函数,随时变幻,很难解释得清楚的。Cox Model的优点就在于不用假定时间的分布,也不用去计算hazard rate,假定恒定的hazard ratio就可以了。你的提问让我意识到原帖里的错误,现已改正。谢谢!
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 生存曲线交叉,怎么办?可以分开处理吗 7天前
    首先,想怎么做其实是你自己的事情,只有你觉得合理,那就这么做,不用管别人怎么说。当然遇到编辑的问题就是另外一回事了。。。其次,在做生存分析时,是将所有样本视成一个整体来看待的;如果分了组,那么各组就是一个整体。你将某时间点划分成两段,是基于假设(其实是观察到的)组内恒定的hazard rate不能成立,所以分开是必须的。换句话说,你认为在14天前,药物是不起作用的,和Control没有两样。从14天开始起,药物开始起作用了,于是两条曲线出现明显的分离。你觉得这个解释合理么?要是我是你的话,压根不做任何处理。就按原数据整体来做,P值应该是不显著的,说明药物和Control在整体上没有显著差异。但从14天起,药物明显可以提高老鼠的生存状况。这个提高是可以观察到的,并不需要通过改造后的模型和P值来
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 请教SPSS中COX回归分层问题 12天前
    马克叔叔 感谢!已打赏! 文中应该就是把年龄分成两个cohort,取其中一个cohorr做的单因素COX,但是这个P是怎么算出来的?不是很理解先捋捋思路吧。前10楼的帖子是回答原楼主的问题,第11楼你贴出了新图,两张图上都有P值,但传递的意思完全不同。现在我只是针对你11楼的图回答,请别对号入座到了首贴。首先你的图不涉及到分层(stratification)这个概念,完完全全就是个亚组(subgroup)分析。很多人问我如果在SPSS选“分层”来做亚组分析,我不用SPSS,不知道是否他误解了选项的意思,或是SPSS混用了概念(类似的事情SPSS曾经做过,譬如把Fisher精确检验放到卡方检验结果里)。其次,亚组分析大致有两种方法:方法一:By Age,Overall Survival ~ S
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 单位换算 12天前
    1 Millimole/liter = 1000 Micromole/liter或1 mmol/L = 1000 umol/l
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 毕业论文,COX回归的亚组分析问题,不算太急但也还挺急的 12天前
    肯定不是。interaction是交互作用的意思,和层化完全不相干。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 请教SPSS中COX回归分层问题 13天前
    P值不是任意数量的样本就可以下结论,需要做事先的样本量估计。而样本量估计一般只是对总体做出的,而亚组分析将样本量拆分了,即使你用的是和总体情况下一样的模型,但P值的有效性却值得怀疑了。除非你能论证亚组分析下的样本量也是合理的。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 请教SPSS中COX回归分层问题 13天前
    你的这个森林图里的确是把<65 yr单独拿出来做一个cohort,但未必是多因素Cox,很有可能只是一个单因素Cox,就是看Surgery vs No Surgery。看原文怎么定义的。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 求助:观察性研究不同时间入组患者随访时间问题 14天前
    只要能有基线资料,基线后数据至少有1次就可以了,不会被排除出分析。用配对t检验或混合线性模型都可以。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 大家帮忙看看这个算样本量的方法对吗? 14天前
    当率接近边缘点时,可以留给差异的空间就很小了,对样本量的影响也就大了。你举的那个例子放着5%的差异不变,但率往中心点移,因为p=0.5的时候达到方差最大,自然也会增加样本量要求。但这不是问题的关键,因为在实践中遇到低发生率或低治愈率(换成高也一样)的临床试验时,我们都会放弃用power来进行样本量估算,因为伴随的小差异被统计意义上的拒绝需要非常大的样本量。两组率差可以为负数,但率必须是正数。譬如率的范围是0到15%,那么任何两个率的差是不可能达到20%的。就好比测量人的身高,定义0到10米都是合理范围,但事实上人是没有0米高的,也不可能达到10米,一个虚大的范围会丧失统计意义的。LZ的例子中定义误差为±0.2应该是考虑10%和15%率本身就是随机的,也就是5%的差异的95% CI可能是[-1
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 KM法计算的两条生存曲线交叉怎么解读 14天前
    坦白的说,我对landmark方法不是很熟,还是谨慎点不给建议了。只是再次重复,landmark并非业界普遍接受,以此下结论千万要慎重。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 请教SPSS中COX回归分层问题 14天前
    看你的分析目的了。如果你只是针对男性做分析,那么就用分亚组。注意的是亚组的分析数据只是总体的一个子集,这样细分以后的亚组分析要注意P值是否满足样本条件。
  • hexm26
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 大家帮忙看看这个算样本量的方法对吗? 15天前
    你贴的这个公式不适用。LZ给出的两个目标率特别小,0.15和0.1都接近0了,要是用power来控制的话,所需的样本量就是个天文数字了。不过LZ原帖说的“容许误差为0.2”,其实是个伪命题,因为文献最大的P率也才15%,所以20%的CI半宽度根本达不到。要是能把容许误差改成0.15或是0.1倒是更可信一些。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 大家帮忙看看这个算样本量的方法对吗? 15天前
    你用的那个公式是文章中的Significant test,楼上PASS程序选用的公式是Confidence Interval,两者是一回事,所以是可以用的。n1=n2=21应该是对的。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 为什么总体的生存分析有差异而亚组的无差异? 15天前
    你的图画的是Kaplan-Meier估计值,两条曲线一上一下分开的很清楚。所以文章下结论最好是“图的曲线趋势”+“P值”,而不是只用"P值"。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 KM法计算的两条生存曲线交叉怎么解读 15天前
    视具体情况而定。一般情况下,如果预期没有统计学差异,并且实际中也未观测到差异,就不用多余再做了。你要是不放心,可以做个landmark看看。不过要注意landmark的本意是做分段分析,而非总体检验。譬如landmark可能得出一个前期A优于B,而后期B优于A的结论,本身和总体两者无差异其实不矛盾,但解释起来费劲。你举的例子恰好是中部交叉,就交叉一次你用个landmark尚可,要是曲线拧得像个麻花似的就别费那劲了。最后说一句,landmark并非一个业界普遍接受的方法,要是没有那个十足的能力使用和解释,最好还是别用。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 求助:观察性研究不同时间入组患者随访时间问题 15天前
    “假设患者是12周时入的组,只能获得12周后的检验数据”也就是说这些患者都没有基线数据了么?这样的话,只能排除出分析了。你选择的这个入组时间段怎么这么狭窄?6个月也就比24周稍多一点,所以除非是2019.1进入的患者,其他的就很难有完整数据了。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 求解答:没有对照组的病因分析我该怎么做,只能单因素,看看构成比吗? 15天前
    没有对照组就全是病例组,病因分析也就无从说起,没法做。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 cox多因素分析 18天前
    单因素Cox Model或者log-rank test,两者基本上是等价的。

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