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 analysis. 校准曲线 做预测模型都应该报告校准曲线的: Reporting on calibration performance is recommended by the TRIPOD (Tran…

临床预测模型也是大家比较感兴趣的,今天就带着大家看一篇临床预测模型的文章,并且用一个例子给大家过一遍做法. 这篇文章来自护理领域顶级期刊的文章,文章名在下面 Ballesta-Castillejos A, Gómez-Salgado J, Rodríguez-Almagro J, Hernández-Martínez A. Development and validation of a predictive model of exclusive breastfeeding at hospital…

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部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计…

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,因此我们借助工具变量G(关于工具变量我们之前的文章有详细的解释,请自行查阅),去估计我们感兴趣的小b. 现在有天然良好的工具变量G,也就是我们的基因变量,此时有上面的图,再次重申:我们感兴趣的,最终希望…

中介本身就是回归,基本上我看到的很多的调查性研究中在中介分析的方法部分都不会去提混杂,都是默认一个三角形画好,中介关系就算过去了,这里面默认的逻辑就是前两步回归中的混杂是一样的,计算中介效应的时候就自动消掉了. 但是,实际上对不对,还是有待具体分析的: Traditional, non-instrumental variable methods for mediation analysis experience a number of methodological difficulties, i…

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: eliminate syntactical differences between many of the functions for building and predicting models 数据…

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 statistical predictive models into a single numerical estimate of the probability of an event, such as dea…

最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数.但是文献中的叫法和花样就比较多了. 像本文写的latent class trajectory models,之前写的潜类别增长模型LCGA和增长曲线模型GMM都是潜类别线性混合模型latent class linear…

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说…

哲学告诉我们:世界是一个普遍联系的有机整体,现象之间客观上存在着某种有机联系,一种现象的发展变化,必然受与之关联的其他现象发展变化的制约与影响,在统计学中,这种依存关系可以分为相关关系和回归函数关系两大类,本次分享,jacky将跟您分享如何用python做相关关系,并以真实金融案例为依托,深入浅出,探讨相关分析在实际工作中应用. 基础铺垫 相关系数(correlation coefficient) 相关系数是变量间关联程度的最基本测度之一,如果我们想知道两个变量之间的相关性,那么我们就可以计算相…