随笔分类 - R数据分析
摘要：其实很早之前给大家写中介分析的做法的时候我也有思考过当中介变量或者因变量不是连续变量的时候，中介怎么做？或者说这个时候中介的结果如何解释？当时反正是一直没有太想明白这些问题，毕竟这些情况在发表的文献中也较少见，也就稀里糊涂过去了。 近期又被好多同学多次问及这些问题。想着逃避不过去了，试着看些文献给大
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摘要：列线图作为一个非常简单明了的临床辅助决策工具，在临床中用的（发文章的）还是比较多的，尤其是肿瘤预后： Nomograms are widely used for cancer prognosis, primarily because of their ability to reduce statis
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摘要：元旦前在人民日报中央厨房上看到一篇文章，叫做“比肩辉瑞的国产新冠药物VV116，是这样研制和临床试验的”，想来就把文献原文找来读了读，写下本文分享给大家，本文主要关注文章的正文中主要统计设计（文章补充材料中还有很多值得学习的地方），前面的实验设计，包括盲法，纳排标准统统不在本文考虑，主要目的是让大家
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摘要：今天看了一篇新冠肺炎相关后遗症的文章，主要探讨新冠住院病人一年后的后遗症情况，文章的统计分析很简单，不过结果展示中的两个图我觉的大家可以学一学，原文如下 Rivera-Izquierdo, M., Láinez-Ramos-Bossini, A.J., de Alba, I.GF. et al. L
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摘要：好多同学询问孟德尔随机化的问题，我再来尝试着梳理一遍，希望对大家有所帮助，首先看下图1分钟，盯着看将下图印在脑海中： 上图是工具变量（不知道工具变量请翻之前的文章）的模式图，明确一个点：我们做孟德尔的时候感兴趣的是x和y的关系，也就是小b，但是我们直接去跑x对y的回归肯定是不对的，因为有很多的U，因
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摘要：对于复杂问题和现象行为的研究，尤其是他们之间还有复杂的交互影响（complex interplay）的时候，网络分析（备用名：psychological networks, network analysis or network psychometrics）是个备选的好方法，这个方法火了也没几年，感
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摘要：好多同学跑来问，用spss的时候使用多重插补的数据集，怎么选怎么用？是不是简单的选一个做分析？今天写写这个问题。 什么时候用多重插补 首先回顾下三种缺失机制或者叫缺失类型： 上面的内容之前写过，这儿就不给大家翻译了，完全随机缺失，缺失量较小的情况下你直接扔掉或者任你怎么插补都可以，影响不大的。随机缺
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摘要：两个月没更新了，没有其它理由，就是懒惰，间接持续性的懒惰，一直持续了2个月，简直懒惰！！！大家的好多的私信也没回就过期回不了了。请大家批评我！！！。 看了很多高深的算法之后，实在是看不太明白，所以今天又来带大家复习基本功，都是两个非常非常重要的东西，先定两个基调，所谓的特征工程就是数据预处理，所谓的
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摘要：预测模型在各个领域都越来越火，今天的分享和之前的临床预测模型背景上有些不同，但方法思路上都是一样的，多了解各个领域的方法应用，视野才不会被局限。 今天试图再用一个实例给到大家一个统一的预测模型的做法框架（R中同样的操作可以有多种多样的实现方法，框架统一尤其重要，不是简单的我做出来就行）。而是要： e
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摘要：最近看了一篇论文，写的比较系统，也比较基础，对复习强化有作用，顺便写下来分享给大家，文献原文贴在下面： Rosenbusch, H., Soldner, F., Evans, A. M., & Zeelenberg, M. (2021). Supervised machine learning me
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摘要：之前给大家写过一篇plot的基础操作，相信同学们应该没有看过瘾。不过主流的用的多的还是ggplot2，所以今天打算结合一个形成APA样板格式图片的实例写写ggplot2的操作和图的配色。 关于APA格式 大家可以去到美国心理学会的官网，就可以看到APA格式的详细介绍了： 包括论文模板、引注规则等等，
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摘要：今天要给大家分享的文章是 Cone EB, Marchese M, Paciotti M, Nguyen DD, Nabi J, Cole AP, Molina G, Molina RL, Minami CA, Mucci LA, Kibel AS, Trinh QD. Assessment of
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摘要：之前给大家写过一个临床预测模型：R数据分析：跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标，主要是校准calibration和决策曲线Decision curve ana
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摘要：之前给大家写过一篇数据清洗的文章，解决的问题是你拿到原始数据后如何快速地对数据进行处理，处理到你基本上可以拿来分析的地步，其中介绍了如何选变量如何筛选个案，变量重新编码，如何去重，如何替换缺失值，如何计算变量等等 R数据分析：数据清洗的思路和核心函数介绍 今天呢，就更进一步，对于一个处理好的数据，我
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摘要：最近迷恋上了画图，一方面是觉得挺有意思的，另一方面是觉得自己确实画图方面比较弱，所以决定比较系统地回顾反思一下，同时顺带记录下来分享给大家。也确实是好久好久没更新文章了，真的是杂事太多太忙太牵扯精力没法更新，好多粉丝的消息也都回不了。 还有一个原因就是画图这个东西，可以学一点记一点，然后写一点，碎片
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摘要：今天要给大家分享的统计方法是马尔可夫多态模型，思路来源是下面这篇文章： Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild cognitive
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摘要：今天给大家介绍分段潜增长模型的原理和做法，之前我有给大家写增长混合和潜增长，它们的主要的局限在于轨迹都是连续的不能分段，在于对phasic的现象把握其实还是不够的，比如儿童认知的发展，按照理论，它是可以明显分段的，如果这个时候我们非要给人家拟合一个连续曲线？万一人家发展就是分了两个阶段线性发展的呢？
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摘要：样本量问题真的是好多人的老大难，是很多同学科研入门第一个拦路虎，今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题，我想想不止是本科生对这个问题不会，很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白，那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑，也能对大家的科研设计中的样本量设计
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摘要：好多同学把统计和数据清洗搞混，直接把原始数据发给我，做个统计吧，这个时候其实很大的工作量是在数据清洗和处理上，如果数据很杂乱，清洗起来是很费工夫的，反而清洗好的数据做统计分析常常就是一行代码的事情。 Data scientists only spend 20% of their time creat
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摘要：再出一篇用mplus做的多组比较和中介分析的文章，专门谈谈诸如性别差异的各种研究的分析方法，从本文中大家不止可以知道性别差异，各种差异，各种gap只要你感兴趣都可以套进来这个方法来进行你的研究设计。 今天我们参考的论文是 Lietaert, S., Roorda, D., Laevers, F.,
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