- 博客(16)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 有序Logistic回归结果表格的解读要点
SPSS有序Logistic回归中，常数项直接读取，其余效应值需加负号进入方程；OR值可手工计算或借广义线性模型模块获取。解释结果时以因变量最低等级为参照，无需再加负号。避免代做，确保论文独立完成。
2026-09-07 09:51:13
199
原创 一篇论文读懂什么是贝叶斯因子！
本文推荐胡传鹏等（2018）发表在《心理科学进展》的论文，系统介绍贝叶斯因子原理、优势及JASP实操。该文通俗易懂，对比p值检验，详述t检验操作、结果解读、稳健性与序列分析，是学习贝叶斯方法的优质参考资料。
2026-09-04 21:02:52
318
原创 影响因素重要性排序怎么做？推荐用随机森林
我们根据要求生成摘要，不超过150字。内容围绕随机森林用于影响因素重要性排序，结合回归对比，适合做摘要。注意字数。</think>随机森林可有效进行影响因素重要性排序。相比回归β值，它不依赖线性假设，对共线性不敏感，能捕捉复杂非线性关系。论文以住院费用为例，先用回归确认显著因素，再用随机森林排序，结果更稳健直观。两者结合，既保证解释清晰，又提升结论可靠性，随机森林是务实强大的工具。
2026-09-04 20:57:40
174
原创 成熟量表在预调查时需要进行验证性因子分析吗？
【摘要】预调查阶段通常不进行验证性因子分析（CFA），主要采用项目分析（相关系数、T检验、信度分析）和探索性因子分析（EFA）。成熟量表若研究明确变量关系，也无需CFA，但需报告信度系数。CFA适用于正式量表数据（样本建议200+）。EFA若结构效度不佳，可调整题目或维度。本文还推荐了相关统计方法的学习资源，包括SPSS因子分析应用、EFA/CFA区别及AVE/CR计算等问题。（98字）
2026-06-15 15:25:11
189
原创 老师转身，AI接棒，作为学生你如何应战？
课堂革命需要师生双向变革：教师需重构课程设计，明确课程定位、核心知识点及产业对接点，将基础教学交给AI；学生要主动思考知识价值，以AI为学习伙伴，聚焦高阶思维训练。中国传媒大学廖祥忠指出，教与学必须同步进化——教师革新授课逻辑，学生转变学习范式，才能真正释放AI时代的教育潜能。（149字）
2026-06-08 09:06:42
209
原创 DeepSeek总结倾向得分匹配，你觉得怎么样？
摘要：倾向性评分匹配（PSM）作为一种成熟的因果推断工具，广泛应用于医学、经济学等领域，通过构建"伪随机"对照组模拟随机试验效果。其核心优势在于控制可观测混杂偏倚，但也存在无法处理未观测变量、样本损失等局限。最佳实践强调严谨流程：审慎协变量选择、多种匹配方法比较、严格平衡性检验，并配合敏感性分析。研究可靠性取决于整个分析链条的透明报告和验证。（149字）
2026-05-27 15:35:11
31
原创 JASP如何将分类变量转换为哑变量？
这篇文章介绍了在JASP中手动将多分类变量转换为哑变量的方法。作者以职业类别变量为例（包含3个水平），说明需要创建k-1个哑变量，并以第一个水平"普通职员"作为参照项。具体操作是通过"创建计算列"功能，使用R语法代码ifelse(jobcat3=="保管员",1,0)和ifelse(jobcat3=="经理",1,0)来生成两个0-1编码的哑变量。文章适用于需要在JASP中进行分类变量转换的研究者，虽然JASP目前没有直接的哑变
2026-05-25 11:18:14
45
原创 练习R语言：randomForest ()函数随机森林模型筛选自变量
本文介绍了使用随机森林回归分析prostate数据集的方法，重点展示自变量重要性排序过程。首先设置随机种子并指定参数（mtry=3）建立初始模型，评估显示模型解释54.59%的变异。通过误差分析确定最优树数量为196棵后重建模型，最终varImpPlot结果显示lcavol、lweight、svi为最重要的三个预测变量。作者同时推广了相关课程和统计咨询服务，为研究者提供快速解决统计问题的途径。全文以实操为导向，演示了从建模到变量筛选的完整流程。
2026-05-22 16:33:11
257
原创 学用R语言的最佳时机出现了！
本文探讨AI时代下R语言学习的转型方向。作者指出传统"精通R语言"的目标已过时，建议调整为：只需掌握基础语法和代码理解能力，重点培养研究设计、统计思维和业务洞察力等核心能力。在AI辅助编码的新环境下，学习者应聚焦于问题转化、模型选择和结果解读等关键环节，将编程任务交给AI处理。文章强调R语言应成为研究者与数据对话的桥梁，而非死记硬背的技能，倡导在AI协作中实现效率与深度的平衡，把精力放在AI难以替代的科研思考上。
2026-05-21 14:11:43
131
原创 轻松R语言：cv.glmnet()函数实现交叉验证的lasso回归
摘要：本文介绍了使用Lasso回归筛选肺动脉栓塞风险因素的方法。针对二分类因变量(group)和13个自变量(包括age、bmi等)，通过R语言建立Lasso回归模型，设置λ值序列(0-0.5)和3折交叉验证。结果显示在最小偏差1个标准差位置仍有7个自变量系数不为零，实现了变量筛选目的。这些筛选出的变量可进一步用于多因素logistic回归分析。该方法参考自《R语言临床预测模型实战》，适用于快速解决统计筛选问题。
2026-05-19 15:59:25
53
原创 北核新发文：“随机森林”胃癌预测模型选题
摘要：王青青等(2026)基于随机森林算法构建四川省胃癌风险预测模型，纳入756例样本(病例组与对照组各378例)。研究识别出20个独立影响因素，其中职业、文化程度和吸烟情况最具预测价值。模型表现优异：准确率99.8%，AUC值0.999，校准曲线和决策曲线分析显示良好一致性及临床效用。该模型为早期识别胃癌高危人群提供了有效工具。研究采用R语言和JASP实现算法，相关技术可通过《快速实现随机森林》课程学习。
2026-05-19 09:58:13
59
原创 批判性追问DeepSeek，让它自证准确性！
摘要：通过追问DeepSeek模型验证了深度提问能获得更精准回答。当论文表述"按7:3拆分为训练集和验证集"时，首次提问得到肯定答复；经质疑"应为测试集"后，模型修正为更规范的表述，并给出完整建议："应说明使用训练集进行交叉验证，最终在独立测试集评估"。实验表明，单次提问需包含质疑和背景信息才能激发模型深度思考，获得更专业的回答。这提示与AI对话时，提问质量直接影响回答深度。
2026-05-18 09:17:04
70
原创 R语言：如何将两个网络的中心性指标合并到同一面板？方便对比呢
摘要：文章介绍了如何用R语言比较两个网络的中心性指标。通过将男性网络(model.m)和女性网络(model.f)合并为一个列表对象(centrality_list)，然后使用centralityPlot()函数在同一面板中绘制两个网络的中心性指标。作者强调遇到问题时要仔细阅读官方文档，必要时可借助AI工具解读。该教程持续更新，欢迎购买学习。
2026-05-17 18:20:02
51
原创 我发现SPSSAU居然完全可以实现预测模型啦啦啦
临床预测模型研究中，ROC曲线、校准曲线、DCA决策曲线和列线图是四大关键评估工具。ROC曲线通过AUC值评估模型区分能力；校准曲线检验预测概率与实际概率的一致性；DCA决策曲线分析临床净获益；列线图则将复杂模型转化为可视化评分工具。文章详细介绍了四种图形的解读方法，并演示了如何利用SPSSAU软件进行绘制，为研究者提供了从模型构建到临床应用的完整评估方案。
2026-05-15 12:16:22
443
原创 R语言中因子结构factor中编码、levels、labels
本文介绍了R语言中因子(factor)变量的创建与编码规则。关键点包括：1) levels参数决定类别顺序和编码（自动从1开始）；2) labels仅改变显示名称，不影响底层编码；3) R因子编码始终从1开始，无法直接设为0/1。特殊情况下需先将字符转为0/1数值，再转换为因子。文章强调R的因子编码是固定规则（第一个level=1，第二个=2），这种内部存储方式不影响实际使用。最后提供了将因子强制转为0/1水平的解决方案：先转换为数值0/1，再声明levels为0和1。
2026-05-15 11:48:28
374
原创 我目前主要推荐的4个统计学软件工具
本文介绍了四款统计软件工具：1. SPSSAU（收费）界面友好、操作简单，适合零基础用户，提供AI辅助和丰富学习资料；2. JASP（免费）可视化的R语言操作界面，无需编程即可完成分析；3. Zstats风暴统计（免费）专为医学研究设计的零代码平台；4. R语言（免费）在AI辅助下学习门槛降低，可通过自动生成代码使用。作者重点推荐JASP和Zstats作为非专业用户的替代方案，同时指出AI技术极大降低了R语言的使用难度。各平台均配套提供详细的学习资源支持用户快速上手。
2026-05-14 09:17:10
76
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人