随笔档案「2019年8月」 - be·freedom

一致性检验的几种方式--ICC、kappa、weighted kappa、Kendall

摘要：ICC(intraclass correlation coeficient)：用来评价对同一对象的多次测量之间的信度（reliability scale）#在SPSS中就是在这个词组里包含ICC检验的。比如测量实验老鼠的影像学指标，需对同一只老鼠测量8次，取其平均数或中位数来表示该老鼠的最终结果阅读全文

posted @ 2019-08-30 18:23 be·freedom 阅读(29136) 评论(0) 推荐(0)

Excel--批量将批注放入单元格

摘要：将带有批注的A列复制，选择性粘贴--批注在B列选择B列，alt+F11, 运行选择B列，替换：name: >> 空（选择A列删除所有批注）替换换行： CTRL+J >> 空（在替换中，若不想要换行符，需要用delete，而非backspace）阅读全文

posted @ 2019-08-28 17:44 be·freedom 阅读(1605) 评论(0) 推荐(0)

R in action -- chapter 8

摘要：rm(list = ls()) fit <- lm(weight ~ height, women) summary(fit) women$weight fitted(fit) confint(fit) residuals(fit) with(women,plot(height,weight, xlab = "height (in inches)", ylab = "weight (in pound 阅读全文

posted @ 2019-08-22 11:49 be·freedom 阅读(170) 评论(0) 推荐(0)

疾病风险评分--mark

摘要：查找有关疾病风险评分的代码，找到了一个关于银行信贷的R包，不知道行不行得通，日后再细看 https://www.mediecogroup.com/news_detail/514/1/ https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_detail/2 阅读全文

posted @ 2019-08-19 16:24 be·freedom 阅读(408) 评论(0) 推荐(0)

R in action -- chapter 7

摘要：mycars <- c("mpg",'hp','wt') head(mtcars[mycars]) summary(mtcars[mycars]) mystats <- function(x,na.omit=FALSE){ #偏度峰度 if (na.omit) x <- x[!is.na(x)] m <- mean(x) n <- length(x) s <- sd(x) skew <- sum( 阅读全文

posted @ 2019-08-16 18:20 be·freedom 阅读(219) 评论(0) 推荐(0)

R--生成各种列联表

摘要：library(vcd) head(Arthritis) table(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved) with(Arthritis,table(Treatment,Improved)) mytable <- xtabs(~Treatment+Improved,data = Arthritis) with(Arthritis,xtabs(~Treatm 阅读全文

posted @ 2019-08-16 16:47 be·freedom 阅读(3126) 评论(0) 推荐(0)

敏感性分析--有感

摘要：所谓敏感性分析，其实就是在得到某一方案时，通过上下变动关键变量来看对应变量的影响的大小可以理解为查看现有方案的稳健性课本上的话：实际工作中，需要把状态概率值和条件期望值等因素在可能变化的范围内做几次不同的变化，并反复计算，观察所得到的期望有效值是否有变化，或是否影响到最优方案的阅读全文

posted @ 2019-08-15 19:22 be·freedom 阅读(493) 评论(0) 推荐(0)

卡方--有感

摘要：2×2 两随机样本：SPSS，交叉表，chi square 配对：SPSS，交叉表，kappa，McNemar R×C 1，双向无序： 1.1比较多个构成比或率：SPSS，cross table ，chi square 1.2比较两变量的关联性，chi square 及Pearson列联系数 2，阅读全文

posted @ 2019-08-14 10:09 be·freedom 阅读(437) 评论(0) 推荐(0)

EXCEL--查找引用

摘要：单条件查询： =VOOKUP("张",A1:D3,4,0)【第二个参数查找范围必须从第一参数条件所在列开始】 =VLOOKUP(条件，查询范围，显示查询范围内的第几列，精确匹配）结合通配符 =vlookup(A1&"*",A:C,3,0) 【若A1是北京可以找到北京市】模糊匹配：数值区间的查找引阅读全文

posted @ 2019-08-12 18:13 be·freedom 阅读(921) 评论(0) 推荐(0)

缺失值--有感

摘要：首先，三种缺失方式 1，完全随机缺失：这种缺失与缺失变量自身属性无关，与其他变量得取值无关。（看完下面两种缺失，返回来理解这句话）如何判断是否为完全随机缺失：例：现有20人，测了A、B两个指标，A指标缺失5个。B指标完整。以A指标是否缺失，将样本分为两组。对B指标进行t-test。结果无显著阅读全文

posted @ 2019-08-11 17:24 be·freedom 阅读(428) 评论(0) 推荐(0)

COX 比例风险回归模型--有感

摘要：生存分析三大块内容： 1，描述性的生存率、中位生存期、生存曲线等，常用Kaplan-meier法 2，比较分析两组的生存曲线是否有差别，log-rank检验（单个因素） 3，cox比例风险回归类似logistic回归，多个变量对Y的影响，得到一个概率值，只不过加了时间多花点时间聊聊cox的阅读全文

posted @ 2019-08-10 17:41 be·freedom 阅读(8827) 评论(0) 推荐(0)

区组随机化-Block randomization、分组隐匿、双盲

摘要：首先，分清楚一个概念：抽样和随机化抽样sampling是从整体抽出一部分样本。随机化randomization是将样本分到不同的组，使得各组covariate-adaptive，即组间均衡可比 1，完全随机complete randomization 10个患者，随机分两组。首先按照就诊次序牌排阅读全文

posted @ 2019-08-09 11:28 be·freedom 阅读(15903) 评论(0) 推荐(0)

关于RWS（real-world study）有感

摘要：心浮气躁，走马观花，一句话憋不出来。mark一下刚看的，有时间重新看。 https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_detail/301/ https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_de 阅读全文

posted @ 2019-08-08 18:05 be·freedom 阅读(593) 评论(0) 推荐(0)

控制混杂-有感

摘要：在RCT中，为了控制混杂，我们收集样本时采用较为严格的入排标准，使受试者的基线（可能的混杂）尽量相近但是在真实世界研究中，往往事先无法控制这个因素，研究者们采用统计的方法，使得混杂得到控制。常用的方法有以下几种： 1，分层分析 2，多因素分析 3，倾向性评分 4，工具变量分析 1，分层分析顾名阅读全文

posted @ 2019-08-04 19:09 be·freedom 阅读(704) 评论(0) 推荐(0)