logistic、Cox回归最新版包括拆分数据集、构建模型、内外部验证模型、ROC曲线、列线图、DCA等

对某个连续型变量开展多次差异性分析，并形成规范三线表，带统计量

二元logistic与有序logistic回归，可批量进行单因素分析

正持续更新分析工具中

利用倾向得分匹配来控制混杂因素，包括线性回归、logistic回归、Cox回归

一键开展线性回归、批量单因素、先因素后多因素，逐步回归、一键产生三线表

t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验等几乎所有常见的假设检验方法

利用logistic或者Cox回归探讨影响因素，构建预测模型，绘制Roc曲线，但不进行内部或者外部验证

干预前后的数据开展配对差异性、差值差异性分析，快速形成统计分析表格

生存曲线、Cox回归

单指标计算灵敏度特异度、绘制ROC曲线

统计分析+SCI结果描述

单模型、多模型法两种

帮助找到变量影响结局发生显著变化的特定阈值，提供拟合曲线与两段式回归三线表

定量、定性数据统计描述及定量数据的正态性检验

备用链接

利用回归开展亚组分析，并绘制三线表、绘制森林图

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此版本用的是mediation包进行的中介分析

利用回归分析，开展线性趋势分析、绘制非线性趋势RCS曲线

适合于多种场景样本量计算

这个版本操作很简单，而且带统计量，开展批量开展分组差异性分析

全面完善利用Cox回归控制混杂偏倚，单模型、多模型法

单模型、多模型两种策略

更稳定的功能