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1、论文类型

从数据分析的角度来看医学论文一般分为机器学习类究诘、病例对照究诘、队伍究诘、随即对照究诘、横断面究诘、非随即对照究诘、meta分析究诘、基因分析究诘。其中后四类附近较少，本系统针对前四类究诘给出统计缱绻想路及模板。

本系统给出的模板仅仅各样究诘最常见的式样，实战不错有多种变化。病例对照究诘、队伍究诘、随即对照究诘模板属于分组相比类究诘，其模板在一定场景下不错相互使用。频年来，也出来聚拢多种究诘法子的新决议，如：病例队伍究诘（case-cohortstudy）。总之，模板不错稳当最为常见的情况，符合入门者脱手。

2、数据

2.1三种数据类型

分类数据：是否患病（患病、未患病）

流畅数据：血压

生涯数据：复发及若干时间后复发

分类数据不错有2分类和多分类，实战中尽量使用2分类。

流畅数据不错转念为分类数据，实战平分组和结局皆以2分类为主。

伸开剩余60%

2.2分组、约束要素、结局

2.2.1分组

分组为分类数据，提出缱绻为2分类。

随即对照究诘：以诊治决议分组

队伍究诘：以显现要素分组（诊治决议、查验成果、生活神态）

病例对照究诘：以是否得病分组

2.2.2约束要素

除了分组一般当作主究诘对象外，咱们相同包含一些其他影响要素，这些要素称为约束要素，约束要素不错是分类数据，也不错是流畅数据。笔者以为流畅数据更为常见（临床的考试成果），而且更容易缱绻统计权术。

2.2.3结局

结局不错是流畅性数据、分类数据、生涯数据，咱们相同将结局设为分类数据，医学究诘中以2分类数据为主，即：阴性、阳性。2分类数据更容易进行统计权术的缱绻。

3、统计权术缱绻

统计缱绻方面分为：（单要素：单结局）、（单要素：多结局）、（多要素：单结局）、（多要素：多结局）四种情况。领先三种究诘法子，皆不错遴荐四种统计权术，下图仅仅最为常见的情况。举例：前瞻性队伍，也不错是（多要素vs多局结局），表中并未列出实例；标有★的本站提供了统计分析模板。由于结局数据、分组数据、约束要素的数据类型不同，是以统计权术呈现各样性，本站给出的模板是入门者常用的。

发布于：北京市