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RSS订阅原创 最新！北大学者孟德尔随机化研究发文JAMA子刊，IF=14.8
此外，遗传降低 HMGCR 也与 CHD 风险降低相关，当其与 APOC3 共同降低时，CHD 风险进一步降低（OR = 0.93；评估基因预测的较低 APOC3 以及 LDL-C 下降靶点（PCSK9 和 HMGCR）对脂质变化及冠心病（CHD）和 2 型糖尿病风险的联合作用。本研究旨在探讨载脂蛋白 C3（APOC3）靶向药物与低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）降低药物的联合治疗是否与冠心病（CHD）残余风险的降低相关。综上所述，遗传预测的 APOC3 水平降低，与 CHD 风险降低相关。
2025-04-04 00:01:21
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原创 刚刚！浙大附属二院发文《NEJM》，一周内连发2篇医学顶刊论文
在这项临床试验中，在卒中发作后 4.5 至 24 小时内接受阿替普酶治疗的患者在 90 天时观察到功能独立性（改良 Rankin 量表评分为 0 至 2）的百分比。次要结局中，90天无残疾（mRS 0-1分）比例在阿替普酶组为73.9%，标准治疗组为60.7%（校正风险比1.16；研究结果表明，在未接受取栓术且以轻度后循环卒中为主的中国患者中，卒中发病后4.5至24小时给予阿替普酶治疗，相较标准药物治疗可使。调整后风险比1.16；至90天时，阿替普酶组5.2%的患者和标准治疗组8.5%的患者死亡。
2025-04-03 11:56:00
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转载 Zstats教程（5）：相关与线性回归方法
风暴统计是基于R语言搭建的，这里给出了原始的输出结果，像是95%置信区间是没有直接给出的，需要根据Estimate、Std.Ettor自行计算。一般为0.05，当进入多因素回归的变量过少时，也可以放宽要求，0.1，0.2也是可以的。，当因为置信区间过宽或过窄，导致图像中的点估计与参考线显示不全面时，可以通过限制x轴范围或者进行转换，使图像显示更加匀称美观。当P阈值选择不限制时，单因素的全部变量进入多因素回归。，当我们的森林图因为变量过多而显示不完全时，可以通过调整字号大小，来使图像显示完整。
2025-04-03 07:47:24
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原创 机器学习和普通回归预测模型哪个好？来看这项中国学者的比较研究
各模型的受试者工作特征曲线（AUC）分别为：逻辑回归模型0.751，支持向量机模型0.72，随机森林模型0.70，XGBoost模型0.697，决策树模型0.69。我们很难说明，机器学习和普通回归谁一定强过谁，但现在确实有很多文献相继指出，机器学习不优于传统模型，甚至传统回归模型优于机器学习。经多重共线性诊断后，所有指标均在单变量和多变量模型中进行分析，并采用AIC最小化的向前和向后逐步法选择最终纳入模型的变量。但是本文中，由于样本量太小，对机器学习模型的统计功效有限，可能会影响模型的准确性。
2025-04-03 07:47:24
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原创 最新！空军军医大学学者发文BMJ（IF=93.6），她采用了一个特别的分析指标
综上所述，研究发现，较国际指南推荐的12个月双联抗血小板策略，由该团队原创提出的“逐级双联抗血小板降阶策略”可在不增加缺血性事件的前提下，显著降低了大出血发生率1.2%（相对风险降低75.0%），显著提高了患者整体获益（Win Ratio：1.43）。创新性是拉满了，但老郑想夸一下这篇文章的研究设计与统计分析，本文设计严谨，主次分明，分析方法也写的十分详细，将胜率比方法写的很通俗易懂，如何在文章的方法、结果和结论中表述胜率比方法，这篇文章非常值得借鉴！若主要终点达到非劣效性标准，则依次评估预设的次要终点，
2025-04-02 00:01:35
622
原创 Zstats教程（4）：如何开展定量数据批量差异性分析
对于定量数据的批量分析，无论是SPSS还是R语言现有R包，都没办法直接出结果，风暴统计算是独一份的快捷，下面我们就从以下3点详细介绍此功能。默认情况下，统计描述结果与统计量保留2位小数，P值保留3位小数。默认情况下，组间比较提供统计量与P值，选择否的话，将仅展示统计描述结果。结果描述即统计学结果规范描述，有简单版还有完整版2种选择，是中文结果。两个连续数据的差异性分析，通常使用线性回归实现，本模块并不涉及。，同时提供了统计量与P值，表格下方脚注也会标注清楚。统计分析方法，是根据分析结果个性化生成的，
2025-04-01 17:30:00
472
原创 浙大二院王建安院士领衔，连发医学顶刊柳叶刀、NEJM
在发表在《NEJM》的FLAVOUR研究中，研究者观察到冠状动脉狭窄程度在40%至70%之间的患者，FFR指导的PCI与IVUS指导的PCI在临床结果上没有显著差异。总之，研究取得了可喜的成果，FLAVOURⅡ研究的结果表明，在非复杂冠心病患者中，基于血管造影的FFR指导的PCI策略在临床结局上不劣于IVUS指导的PCI策略，且具有减少支架植入的优势。在1年的随访期间，73.9%的患者接受了AngioFFR指导的PCI，83.1%患者接受IVUS指导的PCI；以期找到更加简便、安全、有效的PCI指导方法。
2025-04-01 00:02:44
327
原创 Zstats教程（3）：如何开展分组差异性批量分析
如果对AI结果不满意，还可以通过3类关键词（参照医学顶刊、精简版、详细版）或者自定义输入，对结果进一步调整，最多可以调整三次。需要注意的是，对于大样本数据，正态性检验P值已不具备参考价值，建议结合直方图综合判定。默认情况下，统计描述结果与统计量保留2位小数，P值保留3位小数。就会得到我们的三线表结果了，平台会自动附上一段统计分析方法描述，可以放在文章的方法学部分。默认情况下，组间比较提供统计量与P值，选择否的话，将仅展示统计描述结果。，将具体介绍如何使用分组差异性分析功能，一键生成规范的三线表。
2025-03-31 08:58:25
572
原创 震惊！对Nature、Science论文调查发现，90%统计方法不正确
在 t 检验 (双尾) 的功效与效应量 (Cohen d) 和样本量 (n = 3 至 6) 的关系图中，显然，在合理的效应量值 (Cohen d ≤ 4) 下，每组少于 5 名受试者不足以达到 80% 的功效。截至 2023 年 6 月 30 日，在这三本期刊中，研究者分别搜索了 50 篇涉及需要伦理委员会同意的实验的文章。在样本极小的情况下，检验总是缺乏连续性校正，而在比较两个以上的组时，检验总是缺乏多重比较校正。I 类错误控制同样十分重要，郑老师统计小食系列也做了很多的科普，有需要诸位可以看看！
2025-03-31 08:58:25
359
原创 审稿人：为何不控制Ⅰ类错误？老生常谈了，再讲讲
医学研究，我们针对一个指标，可能会多次进行比较，计算多个P值，并下结论，或者多个指标多次比较，这称之为多重比较，多重比较会增加假阳性错误，或者一类错误，这个大部分统计学教科书会提到，但是为什么大多数的论文亚组分析的时候，没有进行控制假阳性概率呢？临床研究有探索性研究和验证性研究，而验证性研究的场景很少的，一般都是三期临床试验或者前瞻性队列研究，对于一般的研究来说，统计分析都是探索性的结果，所以你可以看到大部分的医学论文，都不用控制假阳性，包括主要结局指标。我是郑卫军老师，现在来解答大家统计学问题。
2025-03-30 19:11:08
186
转载 最惨的大学--吉林大学，院士快被薅光了！又有一位离开成为浙大校长
吉林大学，这所蜚声国内外的985高校，被誉为学术界的“巨无霸”。因此，我们呼吁各界人士在选聘高校领导或考虑空缺岗位时，能够给予吉林大学更多的关注与支持，而非仅仅将其视为人才的“源头活水”。毕竟，保持吉林大学人才队伍的稳定，不仅有利于学校的长远发展，更关系到我国学术领域的繁荣与未来。，更是吉林大学的传奇人物。他的才华和努力得到了广泛的认可，最终在2021年当选为工程院院士。他曾在母校担任建设工程学院的院长和副校长，后来出任中国地质大学（北京）的校长。68岁的冯守华院士，59岁的张希院士。
2025-03-29 00:01:37
80
原创 Zstats教程（2）：如何进行数据整理（下）
这里默认情况下是全选，例如这里我取消勾选id及其他分析用不到的变量，那么后续分析时，这些变量将不再显示，被剔除数据集了。再譬如说，面对缺失数据时，可以采取直接删除处理（一般统计分析不太建议这样暴力处理），那么这一步也可以直接取消勾选缺失数据，后续只分析完整变量的数据集。，将详细说明如何使用数据整理模块，因为涉及内容比较多，分为上中下三篇，此为下篇。修改也非常简单，下拉框中勾选对应的变量类型，点击"开始转换"，最后完成全部的数据整理转换处理后，可以直接保存新的数据集，支持导出xlsx、csv、rds格式。
2025-03-28 20:00:00
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原创 正态性检验，哪种方法更靠谱？
大家如果要用正态性检验，还是不妨考虑我的免费的Zstats风暴统计平台，无论Shapiro-Wilk 、Kolmogorov-Smirnov还是直方图、QQ图、箱式图我们全部都提供， 可以方便大家整体来把握。已经说过，医学研究中，样本量2000根本都不需要正态性检验了，因为这个时候正态性检验P值肯定小于0.05，因为P值和样本量有关系，这个时候用KS检验还有意义?而一般情况下，我们的医学研究都是小样本，所以我们都推荐SW检验，夏皮罗威尔克检验。有朋友问，正态性检验方法，常见有两种方法，
2025-03-27 17:30:00
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原创 用Zstats风暴统计发论文靠谱吗？编辑和审稿人能认可？
大家有这样的顾虑也无可厚非，但风暴统计虽然上线不久，已经有不少学员使用平台分析，并发表文章了哦！如果您觉得平台对您科研分析有帮助，愿意在文章中提及风暴统计，那真真是不胜感激！随着平台功能愈加完善，相信通过风暴统计平台发表文章的数量也会越来越多！平台基于R语言开发，准确性有保障，并且功能全面，操作简单！平台使用人数虽然已小有规模，但不少学友仍在观望，大家最担心还是——平台上线2年，能取得这样的成绩，离不开大家的肯定与支持！如果您也有科研需要，但是统计基础薄弱，欢迎使用风暴统计，在线使用，简直是科研开挂神器！
2025-03-27 08:48:28
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原创 Python构建机器学习预测模型，相较R语言有何优势？其实，Python更简单
Python得益于其高效的库和工具，通过NumPy、Pandas和Dask等高效的库能够更快地进行数据预处理和运算，在处理和计算大量数据时表现更为优异！综上所述，Python凭借其高效的数据处理能力、丰富的机器学习生态系统以及易于上手的语法优势，成为医学科研中构建机器学习预测模型的首选工具。R语言的语法和函数设计对初学者来说可能比较复杂，尤其是没有统计学背景的用户，学习和使用R语言可能需要更多的时间和精力。这几年，郑老师团队相继开设了多门临床科研设计与统计课程，如果您需要，选择多门课程，有更多优惠，
2025-03-26 19:00:00
613
原创 DeepSeek最新版来了 ！ 实测统计分析直接出三线表
我分别用DeepSeek-V3-0324和DeepSeek-R1版本，给我写一段logistic回归多模型策略的R语言函数，我提供了示例数据以及供它参考的多模型策略word表格，看看两个版本生成的R语言函数哪个更准确，更加方便！还有就是，追问V3不会轻易卡顿，R1虽然没有以前那样只能问一次，但是我再想追问时已经服务器繁忙了！可以看到，结果上，无论是DeepSeek-V3-0324还是DeepSeek-R1，都没有问题；其次，就体验感而言，貌似V3更胜一筹，但这也是我一次的体验，哈哈哈，大家可以也试试；
2025-03-26 11:48:20
391
原创 Zstats教程（2）：如何进行数据整理（中）
以我们生成的四分位数BMI变量为例，通常BMI<18.5为过低，18.5-24正常，24-28为过高，≥28为肥胖，因此在有些分析中，需要以第2组BMI正常人群做对照，这里只需要拖动对照组滑块到。分类变量设置对照组，首先需要在下方图片红色选框中选入分类变量、之后绿色选框中才会出现对应的变量，不然设置对照组时无法选入哦!，将详细说明如何使用数据整理模块，因为涉及内容比较多，分为上中下三篇，此为中篇。修改后，在图像上就可以看到新变量的显示是变量赋值，而不再是单纯的数字。本篇我们继续介绍数据整理模块的。
2025-03-26 11:48:20
333
原创 Zstats教程（2）：如何进行数据整理（上）
包括转换后的等级变量（以custom后缀），以组中值表示的分类变量（以cus_median后缀），可以自行设定界值，例如说这里我想把BMI按照评价标准18.5，24，28的界值分为4组。，将详细说明如何使用数据整理模块，因为涉及内容比较多，分为上中下三篇，此为上篇。，譬如说下方的运算用到了加减乘除、开方与平方，最终结果应该是age原本的数值。在数据转换前，平台会自动提供该连续变量的简单统计学描述，为界值选择提供参考。，在这里BMI分组是(-∞，18.5)，[18.5，24)，
2025-03-25 21:00:00
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原创 “机器学习预测模型”实训营开启，化繁为简，一个周末就搞定！欢迎报名
基于Python的XGBoost、随机森林等算法构建的预测模型，在疾病诊断、预后评估中展现出惊人优势。5. 目前，全部课程包括真实世界研究、R语言、Meta分析、重复测量资料分析、临床试验数据分析、临床预测模型、NHANES。公共数据库挖掘，GBD公共数据库挖掘，孟德尔随机化方法课程（初级班+高级班）、机器学习均可马上观看课程回放视频。这几年，郑老师团队相继开设了多么临床科研设计与统计课程，如果您需要，选择多门课程，有更多优惠，，答疑时限1年，课程结束后，确保学习效果，帮助学员提升！
2025-03-25 08:51:01
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原创 顶刊BMJ杂志最新发布：临床研究者如何使用有向无环图（DAG）？干货满满!
因此，在本文中，研究者探讨了 DAG 在生物医学研究中的重要性，强调了其局限性，并提出在临床研究中如何以协作方式构建和传播 DAG 的建议。根据研究问题（步骤 1）和共识有向无环图（步骤 3）确定分析方法、结局和暴露的测量方式，以及协变量。基于不可用或易受测量误差影响的变量，确定敏感性分析，以量化未测量变量或测量误差的潜在影响。步骤 3：与其他专家共同开发有向无环图，直至达成共识，并在任何预注册研究中包含共识。在未来的研究发表中包含有向无环图，并在描述调整集和敏感性分析时引用它。
2025-03-25 08:51:01
336
原创 全套代码，Python机器学习预测模型及其SHAP解释
多种机器学习模型的构建及优化代码，包含Logistic模型、决策树模型、随机森林、Xgboost、LightGBM、支持向量机、人工神经网络等模型；二分类、生存机器学习预测模型及其解释性的全套代码，附带直播课程详细讲解，代码如何使用，从Python入门，数据预处理到模型构建（常见机器学习模型构建、模型调参），以及模型结果可解释性解读（SHAP、LIME）等，全流程直播讲解。模型预测效果验证（包含混淆矩阵，ROC曲线、校准曲线、DCA曲线、所有模型的验证集预测效果）①单条ROC、校准曲线、DCA曲线绘制；
2025-03-24 11:02:06
337
原创 把t检验玩出花来！我们开发了非常全面的统计分析工具
那这么多软件，SPSS可以做，R语言也很简单，郑老师何必费劲的搞个函数，还要上线平台，现在专门向大家推广呢？因此，这个操作简单、结果简洁明了、功能还十分全面的t检验工具就来啦！t检验可以说是统计学里面最基础入门的方法了，郑老师为什么还要搞呢？类似，但它对样本量较小的情况进行了修正，能够更准确地估计效应大小。因为我们的Zstats风暴统计平台这个功能真的很全面！2025年，Zstats风暴统计迎来了升级版！，实现统计分析+AI写作的一站式解决方案！大家有兴趣可以试一试，真的可全了呢！
2025-03-23 18:19:38
289
原创 放大看看，那些生物医学巨型水刊，2025、2024年比较，中科院分区变化如何？
与2025年比较，Scientific Reports 又重回3区，Cancers变成3区，Frontiers in Pharmacology变成3区，Chemosphere连SCI都不是了，BMJ open 变成4区，Heliyon重回4区，International journal of Molecular Sciences变成3区。最后老郑顺便评论下昨晚发布的预警期刊，只有区区本，我就想说，发布方要么变成怂货，要么已经严重是利益关联方了，简直胡来制定规则，单从不遵守规则。①指导学习R语言基本技巧。
2025-03-21 08:30:56
220
原创 说实话，零基础没数据发SCI，只需学习这一个！
GBD 不同与其他数据库，它不仅涵盖了全球层面的分析，还能够提供区域（如各大洲、WHO区域）、国家甚至次国家级的详细数据。，孟德尔随机化方法等，风靡全国很快时间就发了成千上万篇文章，导致后面再学习再想发一篇，那真是很难找到合适的数据和主题了。谁能最快掌握数据检索、合并、整理、统计分析方法，谁就能抢在其他人前面发表属于自己的 GBD数据挖掘 SCI。越来越多的人关注到这个数据库，想要通过GBD数据库挖掘发表SCI论文，那，得抓紧了。包括所有主要疾病和伤害，如心血管疾病、癌症、呼吸系统疾病、交通事故等。
2025-03-20 19:00:00
359
原创 Zstats教程（1）：数据如何导入
"Unique values"则展示了数据的种类数，比如第二行数据为2分类变量，第三行数据为连续变量，有27种不同赋值。风暴统计平台基于R语言开发，因此在分析处理上保留有R语言的特点，比如变量名不符合要求会报错，编码有特殊字符也无法识别分析。其实数据导入模块有不少开发人员的小巧思，以及关键提示说明，但大家常常忽略，因此，在后续分析模块发生一些报错，影响分析效率。在本界面有一份"数据集格式介绍"，主要说明了风暴统计平台对导入数据集的格式要求。在"View"界面可以全面的展示我们的数据，还提供了。
2025-03-20 08:39:33
317
转载 2025中科院分区表已公布！Scientific Reports降至三区
并在“k=”后添加你想要查询的期刊名称。期刊名称支持模糊查询，如果期刊名称中有空格，需用“%20”代替。目前官网还无法查询，不过不用着急，通常官方会发布免费版小程序，就可以免费查询。如果实在等不及，可以试试网上看到的小方法，祝大家全都升区🆙🆙。：输入完成后，即可查看该期刊在2025年的分区情况。（一年内不限时间，周末、晚上均统计师一对一指导）：登录后，点击进入期刊分区表升级版。等等，特别是SR，之前发文量巨大。③课程R语言代码运行bug修复。一对一R语言指导开展统计分析。①指导学习R语言基本技巧。
2025-03-20 08:39:33
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原创 敏感性分析，逐一剔除法结果没有较大差异，下一步该做什么？
可以剔除低质量的文献，验证低质量研究是否对结果产生影响，剔除小样本的研究，剔除发表偏倚的文献，剔除不同研究设计等。在Meta分析中，敏感性分析的方法有很多，其中逐一剔除法是最常用的。因为敏感性分析不是主要的结果，所以一些Meta分析中仅用了逐一剔除法进行敏感性分析。如果所有的敏感性分析均未显著改变合并效应量方向或幅度，提示结果具有一定稳健性；是Meta分析中最为常见的一个敏感性分析，说明结果不会因为个别文献的影响。如果敏感性分析引起效应量大幅度的改变，说明结果不稳定，还需要进一步验证。√什么是逐一剔除法？
2025-03-19 18:00:00
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原创 Python方法临床预测模型培训班来了，化繁为简，一个周末就搞定！欢迎报名
基于Python的XGBoost、随机森林等算法构建的预测模型，在疾病诊断、预后评估中展现出惊人优势。5. 目前，全部课程包括真实世界研究、R语言、Meta分析、重复测量资料分析、临床试验数据分析、临床预测模型、NHANES。公共数据库挖掘，GBD公共数据库挖掘，孟德尔随机化方法课程（初级班+高级班）、机器学习均可马上观看课程回放视频。这几年，郑老师团队相继开设了多么临床科研设计与统计课程，如果您需要，选择多门课程，有更多优惠，，答疑时限1年，课程结束后，确保学习效果，帮助学员提升！
2025-03-19 09:06:45
331
原创 小白式教程！如何用回归控制混杂因素？
其实这个并没有严格的标准，通常情况下模型1就是焦点因素与结局的单因素模型，最后一个模型则是调整了全部的混杂因素，中间模型可以分不同类别的协变量进行调整，比如人口学变量、慢性疾病变量、生化指标变量等。多模型一般通过2个及以上的多因素模型逐步校正混杂因素，仅展示焦点因素的回归结果，这样做的好处是可以观察到结果的稳健性，同时简洁明了。有人问，郑老师，免费你怎么赚钱？，模型1就是我们的单因素模型，因此我们直接开始选择model2的协变量，之后就的到我们的回归结果了，可以直接得到单因素与多因素的合并表格！
2025-03-19 09:06:45
608
原创 Meta分析得出结果就万事大吉？导师说，结果规范解读才是真正的大关
而是“当前证据提示干预A可能优于干预B（合并RR=0.8, 95% CI: 0.7–0.9），但受异质性和偏倚风险限制，需进一步验证。阳性结果更易被发表，导致Meta分析遗漏未发表的阴性研究，高估效应量。合并效应量可能无法代表真实效应，甚至掩盖亚组间的相反趋势，所以对总结果的解释要。Meta分析合并的研究通常存在人群、设计、干预措施或结局指标的差异，导致异。今天的统计小食，陈老师来给大家讲一讲怎么准确解释Meta分析的结果。多方法的影响，异质性、原文献偏倚、发表偏倚都会影响结果的可靠性。
2025-03-18 17:30:00
262
原创 为何说：用了 Zstats风暴统计，不太会再用 SPSS 了？
无论是数据描述、差异性分析，还是回归模型、生存分析，都能轻松实现，真正做到了“有手就会”。如果你还在为统计烦恼，不妨试试 Zstats风暴统计。相信在体验过它的便捷与强大之后，你会毫不犹豫地选择它作为你的科研助手。Zstats风暴统计是一款基于浏览器的在线平台，无需下载安装，只要有网络，就能随时随地进行分析，极大提升了科研效率。无论是学生、临床医生，还是科研工作者，都能轻松享受高质量的统计分析服务。Zstats风暴统计平台的出现，兼具SPSS的简单易上手，更以其。的特点，开辟了新型统计思路。
2025-03-18 08:50:29
401
原创 预测模型缺失数据比例大于10%怎么办？可直接剔除吗？来看Lancet子刊文章
研究团队对原始数据集的缺失数据模式进行了分析，采用 Little'MCAR（完全随机缺失）检验，结果显示 χ² 值为 5888.25（p < 0.001），表明。基本原理在于，如果数据缺失模式是完全随机的，那么缺失数据与观察到的数据之间应该无关。以医院数据为例，收集的数据不够完整，存在缺失，这些缺失数据如同鸡肋，食之无味，弃之可惜。因此，在本研究中，为确保数据尽可能贴近真实世界情况，研究者排除了缺失率超过10%的患者。所以，现在对医学研究缺失数据填补的问题，很多人都有了一定的思考，
2025-03-18 08:50:29
457
原创 Meta分析异质性很大，回归结果该怎么解释？
如果R方小，说明该因素引起的变异在结果总的异质性中比重不大，那么异质性还有其他因素引起，如果找不到的话，这时候的结论也是不可靠的。不管是单组meta分析，还是传统干预的meta分析，异质性大，那么这时候结果就不稳定，一般也不会用这个结果下。，而这两种方法就是为了找到是什么原因导致结果差异性大的，是不是因为年龄、性别因素，或者研究设计方法等原因。在Meta回归中，假设某个因素的P值小于0.05，就说明该因素是产生结果异质性的原因。又一个学员，做了单组Meta分析，异质性很大，问我结果该怎么解读？
2025-03-17 17:35:00
226
原创 喜大泪奔！“我终于把不复杂的R语言函数写出来了”
目前，大家可以在郑老师、陈老师开发的Zstats风暴统计平台上直接用魔改过的分析平台进行全面的成组两样本t检验数据分析了！从此，统计分析不再头疼，论文写作不再抓狂——风暴统计2025版，让你的科研效率翻倍，轻松产出高质量成果！任务也很简单，对成组两样本t检验模块，写出R语言函数，并且形成shiny在线分析模块。可能是导师太笨，或者自己学生太笨，培养了半天，终于让我的研究生学会写R语言函数了!不过，别看这段函数好像比较短，但它很全面，并且经过反复修改，可以放心用！这是浙中大郑老师开发的教研工具，
2025-03-17 08:50:26
151
原创 Meta分析异质性高，而且结果差异不显著，这还能发表吗？
在meta分析的结果中，异质性分析是一个大问题，当碰到异质性大的结果，就要去找到这个异质性的来源，去解释异质性产生的原因。如果异质性来源找不到，这个结果就不可信，还需要在讨论中说明其对结果影响有多大，讨论时，对结果进行下结论就需要保守一些。如果异质性源于研究设计、人群或干预措施的差异，那可以通过亚组分析或元回归等方法探讨其来源，并在讨论部分详细说明；事实上，Meta分析文章是否能发表，并不完全取决于结果的好坏，最主要还是其。，得到的结论是否能指导临床，但结果的好坏其实也决定着结论的可靠性。
2025-03-16 18:00:00
182
原创 国产药立功，中山大学又登顶JAMA正刊
在450名患者（平均年龄45岁，标准差10岁；分层风险比：0.53（95% CI：0.28-0.99，P =0 .046）。卡瑞利珠单抗组：92.4%（95% CI：88.9%-95.9%）卡瑞利珠单抗组：92.8%（95% CI：89.3%-96.4%）卡瑞利珠单抗组：96.4%（95% CI：93.9%-98.9%）标准治疗组：84.5%（95% CI：79.8%-89.6%）标准治疗组：87.0%（95% CI：82.5%-91.7%）标准治疗组：92.9%（95% CI：89.5%-96.5%）
2025-03-16 08:07:15
472
原创 郑老师团队开新课啦！基于Python的机器学习在临床预测模型中的应用培训，欢迎报名
基于Python的XGBoost、随机森林等算法构建的预测模型，在疾病诊断、预后评估中展现出惊人优势。5. 目前，全部课程包括真实世界研究、R语言、Meta分析、重复测量资料分析、临床试验数据分析、临床预测模型、NHANES。公共数据库挖掘，GBD公共数据库挖掘，孟德尔随机化方法课程（初级班+高级班）、机器学习均可马上观看课程回放视频。这几年，郑老师团队相继开设了多么临床科研设计与统计课程，如果您需要，选择多门课程，有更多优惠，，答疑时限1年，课程结束后，确保学习效果，帮助学员提升！
2025-03-14 19:00:00
316
原创 柳叶刀子刊！中国学者用常规回归方法构建预测模型，该文章有什么优势？
所建立的列线图和评分模型可帮助临床医生预测和选择治疗方案，从而实现儿童 VVS 患者的个体化治疗。利用多种临床和生理学指标开发预测模型，以识别可能从美托洛尔治疗中获益的VVS患儿，并验证这些模型在临床实践中的应用价值。最终保留的变量在逻辑回归模型中均具有统计学意义、较低的多重共线性，并对美托洛尔治疗效果预测具有较高的预测价值。结果显示，预测模型的准确率为0.806，Kappa值为0.608，表明该模型具有较好的预测价值。4.似然比检验：评估每个变量对模型的贡献，P值>0.05的变量在选择过程中被移除。
2025-03-14 09:10:43
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原创 构建预测模型总出错？是不是选错了方法？
引言“不同类型的预测模型，是不是要用不同的方法评估模型性能？”这个问题，相信很多预测模型初学者都问过。不同类型的数据该用什么分析方法，对于模型性能的评价指标又有什么差别，今天陈老师就来给大家讲一讲。如果你也有统计问题还未解惑，欢迎评论留言，我们将选取一些共性问题，陈老师和郑老师为您解答！在临床预测模型中，结局主要是二分类数据和生存数据，而这两个数据类型分别是用logistic回归和cox回归构建预...
2025-03-13 18:00:00
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原创 一键开展中介分析的工具来了，画出两张你肯定喜欢的三线表
2025版风暴统计平台正式上线，除了各模块的优化升级，推出的全新功能——中介分析，也是一大亮点！作为一种相对复杂的统计方法，无论是用R语言还是SPSS实现都有一定难度。而风暴统计的中介分析基于R语言的"median"包开发，仍是小白式操作，结果与R语言完全一致，实现了统计分析上"异路同归"，分析事半功倍！话不多说，下面我们主要从平台操作步骤、结果解读两方面，给大家简要介绍一下这个全新功能！中介分析...
2025-03-13 08:53:48
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空空如也
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