这项研究采用了一种较为成熟的因果推断分析方法：断点回归设计（RDD），很多朋友可能还觉得比较陌生，今天我们重点讲讲！
中介分析到底该怎么做？最近看到一篇武汉教育部青少年网络心理学与行为重点实验室学者在二区SCI发了一篇论文，做了一个纵向中介模型，我们一起看看！
今天解读一篇2025年11月20日发表在医学顶刊柳叶刀《Lancet》主刊（医学一区，IF=88.5）上的一篇临床试验论文。这项临床试验研究设计很特别，采用2×2析因设计，且不是常规的平行组设计，而是分两阶段实施的序列随机化研究，郑老师团队统计师来详细说说！
《欧洲流行病学杂志》发表了一篇题为“Machine learning in causal inference for epidemiology”的综述。这篇论文没有停留在“机器学习很强大”的泛泛之谈，而是系统回答了三个核心问题
今天分享的这篇中国学者的SCI论文，发表在《Alzheimers & Dementia》（医学一区，IF=11.1）杂志上，重点讲一下文章的统计学方法，集成机器学习与SHAP分析的统计解读。
如果你在医学研究、临床研究、公共卫生或药物评价领域工作，今天要介绍的超级学习者（Super Learner，SL），很可能会改变你的数据分析方式！
今天要了解的这篇文献，直观的向我们展示了传统方法（重复测量方差分析、t检验）和现有方法（线性混合效应模型（LME）、协方差模式模型（CP）、广义估计方程（GEE））在MAR缺失机制下的表现问题。
2025年10月19日，北京大学郭军教授团队发文医学顶刊《NEJM》，研究者做了一项三期多中心开放标签随机试验，双重主要终点为无进展生存期（通过盲法独立评价评估）和总体生存期，样本量该如何计算？研究又该如何设计？
医学顶刊BMJ发表了一篇特稿，题目就是：Causal inference is hard, and advanced statistical analysis is not enough（因果推断很难，仅靠先进的统计分析是不够的）。
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