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2025 年 03 月

统计学最常见的统计学检验就是两组数据之间的差异性方法。比如两组均数、两组率、两组偏态分布数据的比较等。 常见的方法有t检验、卡方检验、z检验、LogRank检验。 其实这些方法,计算公式都挺复杂的。比如比较两组均数的t检验,公式可见下方所列,难以理解,比较复杂。
很多文章进行统计分析、撰写报告时,当P值比较小的时候(可能<0.000001 之类),由于软件的原因,把P值写成0.000(最常见的就是SPSS,一直都这么展现数据的)。 这样表达结果合适吗? 不合适! 关于P值,我在之前推
相对危险度你可能还不明白是什么?但是缩写RR值你恐怕在很多在文献中都看过,它全称是Relative Risk。 据相关教材介绍,相对危险度是医学研究的重要指标,特别是队列研究和随机对照研究,相对危险度是经常被计算的指标。 在队列研究中,RR=暴露组发病率(或死亡率)/对照组发病率(或死亡率)
统计问题(29): 当卫生当局引入了一个新的基于社区的疫苗推广团队时,MMR(麻疹、腮腺炎、风疹)疫苗的接种率在接下来的两年中有所提高。此项改变具有统计学意义,单侧检验 P
统计问题(30): 诊断出多发性硬化症后的平均生存期比诊断出宫颈癌后长得多。它们的发病率几乎相同,每年每 100000 人中有 5 人,尽管这因地理和人口统计而异。在大量人群中,多发性硬化症的患病率预计为:
这个问题,似乎不值得一提,但又得说一说。 看起来一个简单的问题,很多人还真没有导入成功到SPSS。 我也被问烦了,所以简单做个演示! 1. 构建EXCEL 数据集
医学研究,特别是随机对照试验,置信区间非常重要。但它中文论文文献中被长期忽视,因而我今天特地来科普下。 统计分析结果中,P值很重要。人人都爱P值!但光光这个“屁用”的值是不够的。我一直在说,统计分析报告,要效应值、P值、置信区间三者皆具。 <
答案是显而易见的,错了! 还是有很多人在问我这个问题,为什么错了? 首先是显著性一词,英文的说法是significant,或者significa
今日本公众号头条报道了一个关于电子屏幕与自闭症的关系! 里面介绍一个方法,Jonckheere-Terpstra方法。可能绝大多数人都没有听说过,这里做个简单介绍。
关于置信区间,之前我有长篇文章探讨过。

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