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本文介绍了SCI论文中常见的交互作用和中介作用分析方法。交互作用指两个自变量共同影响因变量且效果相互依赖，需通过RERI、AP、SI等指标评估协同或拮抗效应。中介作用则分析自变量通过中介变量间接影响因变量的机制，要求满足时间顺序、统计关联等条件。文章详细说明了使用风锐统计软件进行这两种分析的实操步骤，包括参数设置、结果解读和应用示例，并提供了判断交互作用和中介效应的具体标准与方法。最后附上了软件下载链接，便于读者实践应用。

摘要：本文介绍了风锐统计高级生存分析模块的多种方法及其临床应用场景。针对传统生存分析的局限性，重点讲解了等比例风险检验、Landmark分析、限制平均生存时间(RMST)、时依Cox回归和竞争风险模型等进阶技术。通过具体案例展示了这些方法如何解决临床研究中常见的生存曲线交叉、非比例风险、竞争事件干扰等问题。文章详细演示了软件操作流程，包括结果解读和图表展示，并提供了SCI期刊风格的图表输出选项。这些方法能更准确地评估治疗效果，为临床决策提供更可靠的循证依据。

本文介绍了风锐统计软件的关联研究全自动分析功能。通过一键操作可生成基线特征表、单/多因素回归分析结果、亚组分析表及4种可视化图表（曲线拟合、森林图、KM曲线等），全面展示变量间关联性。重点演示了血糖与死亡风险的关系分析过程，包括在不同亚组中的稳健性检验。该功能可快速完成从数据到结果的全流程分析，适合临床研究使用。文末提供了软件下载链接。

本文介绍了医学研究中常用的回归分析方法及其在风锐统计软件中的实操应用。文章首先讨论了单因素与多因素回归分析的作用，以及不同类型数据（连续、二分类、含时间变量）对应的回归方法选择（线性回归、Logistic回归、Cox回归）。通过示例数据详细演示了风锐统计软件中各类回归分析的操作步骤，包括单因素分析、多因素调整、亚组分析和森林图绘制，并对结果进行专业解读。特别强调了在高血压亚组中发现的交互作用，以及不同回归模型下BMI与各结局指标的关联性分析。文章为医学研究者提供了实用的回归分析操作指南和结果解读方法。

《风锐统计软件数据分析模块操作指南》摘要：本文介绍了风锐统计软件的数据分析模块使用方法，重点讲解数据描述功能。数据描述可帮助研究者了解人群特征、选择统计方法并评估样本代表性。文章详细演示了连续变量分组、偏态变量设置、数据可视化等操作步骤，并提供了纳入/排除人群特征描述的解决方案。通过血糖与死亡关系案例，展示了软件自动识别正态/偏态分布变量的功能，以及如何调整参数优化分析结果。最后分享了软件下载链接，建议读者实操体验。该指南适用于需要进行临床数据分析的研究人员。

上次给大家介绍了这款软件内置的临床常用计算工具及数据扩展功能，今天我们来解决临床常用的另外一些数据处理功能，比如数据库的横向合并和纵向追加，以及文本处理。在进行数据合并之前我们需要了解一些基本概念。a）数据横向合并在临床自建数据库的过程中，我们有时会将患者基本资料、血液指标、影像指标等分开成不同的表格去搜集数据，最终要合并数据时该怎么办呢？今天我就用风锐的数据横向合并功能为大家演示一下。

临床工作中有一些复杂的指标是需要利用另外几个指标组合计算才能得到的，如果用Excel去处理，可能会比较繁琐，风锐统计软件为大家贴心地设置了常用的一些计算工具，例如计算BMI、TyG指数、eGFR（儿童）、BSA、KDM生物年龄和PA表型年龄等，还有一些复杂疾病的诊断，比如牙周炎诊断和肥胖的诊断等。接下来就让我们看看风锐统计是如何实现的吧。

上次给大家介绍了这款软件如何计算新变量以及连续变量和分类变量的处理，今天再给大家介绍一下数据处理模块中的另外一个功能——数据缺失处理。

比如我想计算一个新变量，根据参考文献查找到变量的计算方法后，只需要在新变量值那儿输入计算公式即可，这里有一点需要注意的是，必须使用英文输入法，包括所有标点符号，我随便拿示例数据中的两个连续变量测试了一下，新变量计算的非常快。新变量生成后会直接出现在所有变量最后，变量类型也是自动识别出来的，可以直接用于统计分析。，比如肝炎分级G0，G1、G2、G3和G4，我们可以将G0重编码为0，G1-2重编码为1，G3-4重编码为2，下面我将用示例数据中的性别中1编码为female，2编码为male，具体操作如下图。

上次给大家介绍了风锐统计软件的强大功能，今天就给大家实操一下，看看有没有跟我一样一旦用了，就爱上这款软件的。

本文简单介绍了一款非常强大的统计软件——风锐统计的基本功能模块。如数据处理、统计分析、统计作图、重复测量数据分析、孟德尔随机化分析、NHANES数据库的Survey数据分析以及机器学习全自动分析。

一款超乎你想象的医学统计软件，让科研小白也能进行数据分析，让数据分析像风一样自由！