归档 - 风暴统计

2025-03-19

统计方法

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。

大样本偏态数据的比较，也可以用t检验、方差分析吗？

2025-03-19

统计方法

最近教学中讨论到一个话题，偏态数据能不能开展t检验的事情，他们说“我们学校老师都说，根据中心极限定理，大样本数据的样本均数将服从正态分布，所以开展t检验是没有问题”。我今天来解释解释，大样本非常明显的偏态数据能不能进行t检验和方差分析。先来说说，中心极限理论。。。。它的意思是无论原始数据如何分布

临床试验设计，我认为最要多考虑是关于结局指标的设置

2025-03-19

统计方法

虽然临床试验项目项目难实施，但临床、中医、护理很多人还是发起了IIT项目，即研究者发起的临床项目。我也参加了很多的评审，发现结局指标的设置真的是要给大问题，要么主次不分，要么形式不定，要么时间定义不不清晰。我认为结局指标的

困扰很多人的一个问题，数据缺失多少比例以内，方可填补？

2025-03-19

统计方法

现在对医学研究缺失数据填补的问题，很多人都有了一定的思考，有缺失，还是要填补，无论是临床试验、调查研究，无论是前瞻性还是回顾性。但我们都知道缺失数据填补不能随便填，一个变量，过高比例的缺失，填回去也没有价值。

蛇年第1问，大样本偏态数据能否做t检验？

2025-03-19

统计方法

流行病学调查中，许多指标比如量表总得分、个体生理、生化指标等呈现偏态分布。面对这种情况，我们如何处理呢？一组数据，特别是正态性检验P值小于0.05的资料，能否使用t检验或者F检验一直有着争议。这个话题真的很传统、又很重要、往往大家又搞不清。尤其是大样本偏态数据，能否做t检验？因为大样本资料基本上通

博士答辩：发6篇一区SCI的好学生不知道如何处理多因素回归P>0.05

2025-03-19

统计方法

我们开展统计分析，包括线性回归、logistic回归、Cox回归时，习惯“先单后多”，也就是先开展单因素分析，再开展多因素分析。一般情况下，单因素分析统计学意义（P值小于0.05）者，会被纳入进来开展多因素回归。但是，先单后多，最令人沮丧的，莫过于单因素P<0.05，而多因素大多数没有统计学意义

导师：别浪费时间！倾向性得分匹配结果不好就换种方法

2025-03-19

统计方法

现在流行的做法就是倾向得分匹配（PSM）。但是，倾向得分匹配也会碰到问题，其中主要的问题是，两组数据差别太大，相似的个体很难凑，凑不上匹配数据。这样子会删除一大堆匹配不

大样本数据正态性检验P值小于0.001，就能用t检验了吗

2025-03-19

统计方法

网络上、甚至一些统计学教材中认为，大样本资料可以无视正态性问题。他们认为 “根据中心极限定理，无论样本来自何种分布，只要样本量足够大（一般认为样本量大于50或者100以上）

RCT样本量太小，能设计成非随机对照试验吗？

2025-03-19

统计方法

我们先了解一下非随机对照研究的概念。 √非随机对照试验（Non-randomized Controlled Trial, n-RCT），是指未按随机化原则将研究对象分组，患者可以自主选择选择干预组药物还是对照组药物。在这种情

导师：最看好的一个学生，居然不知道轨迹模型可以做预测因子？！

2025-03-14

统计方法

√什么是轨迹模型？简单来说，轨迹模型分组无非将多次测量的变量或多个变量进行聚类，将其整理成一个变量，比如多次测量的暴露因素聚类成一个暴露因素。那么这个暴露因素可以分为：持续上升，先上升后下降，持续下降这么几组。

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2025 年 03 月

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