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第十五讲logistic回归方法的正确应用及结果的正确解释
logistic回归是研究当因变量为二分变量时,因变量与自变量关系的常用方法,自20世纪80年代初引入国内后,随着计算机技术的发展,统计软件的日益成熟而得到了十分广泛的应用.
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中华病理学杂志统计学应用情况简析(Ⅳ)
第三讲计量数据的表达和处理及其他问题病理学杂志中计量数据相对于计数数据来说,应用比例少一些,所以问题的暴露亦少一些.所谓计量数据是指带度量衡单位的测量数据,如某脏器重量(g)、心室收缩压(mm Hg)等.一般情况下计算算术平均数()和标准差(s),在近似正态分布及方差齐性的条件下,两组间比较采用t检验,多组间比较采用方差分析(F检验);分析两变量和多变量关系时,采用相应的相关和回归分析. 一、计量数据表达和处理方面
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结构方程模型在卫生学研究中的应用
结构方程模型(structural equation modeling,SEM)又称为协方差结构分析(covariance structure analysis),是应用数理统计的一个重要方向, 近十年来,作为一种对复杂的多变量关系进行研究的手段, 被越来越多地运用于社会科学(包括行为科学、新闻学等)、经济学、市场营销学、医学和教育学等领域.
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学龄前儿童乙肝表面抗体定量检测结果分析
乙肝感染是世界性的公共卫生问题,中国是乙肝高流行区,感染人数高达数亿人.由于幼儿免疫功能尚未健全,比其他人群更易感染乙肝病毒,而接种乙肝疫苗是是预防乙肝病毒感染的有效方法,所以儿童接种乙肝疫苗就显得非常重要.关于儿童乙肝表面抗体阳性率随年龄增长而降低文献虽有报道,但以定性或半定量方法为多见,为了探明乙肝表面抗体含量与年龄段闻的变量关系,我们收集了418例在我院作乙肝三系定量检测的学龄前儿童的血清抗-HBs检测结果进行整理分析,现报告如下.
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线性结构方程模型评价指标的应用
线性结构方程模型是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术.结构方程模型起源于20世纪早期的探索性因子分析和通径分析,到了20世纪70年代,因子分析的度量方法和通径分析的结构相结合,形成了结构方程模型的框架[1].线性结构方程模型的主要目的在于对一些解释可观察变量与隐变量关系的预测理论模型做出评价[2],不但能研究可观测变量,还可研究不能直接观测的隐变量,既可研究变量间的直接作用,又可研究变量间的间接作用,它主要是一种证实性研究.
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在临床心理学领域运用结构方程模型的思路与步骤
80年代初,在各专业杂志上发表的问卷和实地调查报告中研究者大多数采用平均数差异检验、相关分析或因素分析等传统方法进行统计分析。后来,回归分析、路径分析等方法的使用逐渐增多。近十年来,作为一种对复杂的多变量关系进行研究的手段,结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)被越来越多地运用于社会和行为科学的研究之中[1]。 结构方程模型是一种复杂的因果模型,又称协方差结构分析(covariance structure analysis)因果模型(causal modeling)。结构方程模型需要我们首先提出多个自变量和因变量之间、多个自变量相互之间因果关系的假设,建立变量关系的模型。然后根据从现场调查中得到的数据组成各变量之间的相关矩阵,根据这个矩阵来对模型进行比较和评估,如果变量之间的关系与从模型中得出的关系一致时,我们就可以说模型被验证了[2]。
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关于下午体温测量时间的探讨
体温是病情变化的客观指征之一.住院病人每天都要常规测体温两次,体温单上显示为7Am、3Pm,7Am体温测试时间基本为6Am~7Am,3Pm体温测试时间各医院存在差异,有的医院在12~13时测,有的医院在14~15小时测,为了验证测温时间的变量关系,我们进行了临床实验,并作了临床分析,现将结果汇报如下.