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    手把手教你绘制临床三线表

    各位科研芝士的小伙伴,本站本着给大家提供科研便利的宗旨,继续给大家提供干货, 一般的临床研究,统计分析就“三把斧”:统计描述、差异性比较和回归建模。R语言完美解决了统计分析“三把斧”结果整理成规范三线表的麻烦。在统计描述上,R可以根据不同数据的特征给出不同的统计描述方法,在差异性比较方面,R可以给出不同数据比较的不同差异性比较方法,包括t、F、卡方、fisher法和秩和检验;在回归分析上,不仅是Cox回归,线性回归、logistic回归,R同样可以形成规范的表格。这些表格,如果人工来整理,不仅慢,而且不规范!今天我们就攻下这个高地,学习一下如何整理成三线表。

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    R语言数据分析与挖掘(第五章):方差分析(2)——多因素方差分析

    在实际应用中,更多出现的是包含多因素的试验和处理。多因素试验与双因素试验背后的基本思想是一致的。与单因素方差分析不同,在双因素方差分析中因素间可能会有交互作用。假设有两个因素A和B,因素A和B没有交互作用指的是A的水平值不取决于B的水平值,反之亦然。对于有交互作用的因素,我们不可孤立地看待这些因素。对于双因素的情形,一般从图像上看,没有交互作用的因素水平图表现为两条不相交的线段,而有交互作用的因素水平图为两相交的线段。例如,下图显示的是在研究年龄和性别对身高是否有显著作用过程中,因素年龄与性别之间的交互作用。从图像上看,两曲线没有明显相交,据此可以推测二者间不存在相互作用。当然,要判定是否存在或者不存在交互作用,还需要根据相应的统计量来分析。

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