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分类资料的相关与回归分析
分类资料的相关分析通常采用x2检验,根据x2值及相应P值判断两变量间是否可能存在相关,并根据列联系数判断具体的相关性大小.对于配对的分类资料,还可以用Kappa检验判断两变量之间是否具有一致性及一致性有多大.所有这些指标和结果都可以在统计软件中指定相应的选项轻松输出,基本上不需要动太多脑筋.本文的重点放在回归分析上.
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Meta分析系列之二:Meta分析的软件
随着循证医学的发展,Meta分析(Meta-analysis)已被公认为客观评价和合成针对某一特定问题研究证据的佳手段,被视为高级别的证据,成为循证决策的良好依据[1].上一篇文章我们对Meta分析的类型进行了介绍[2],为了适应不同类型的需要,多种Meta分析软件被开发出来了.这些软件中有的软件可以进行各种Meta分析,有的仅仅是针对某一种类型的Meta分析开发的;基于的操作系统有Windows、DOS、Linux和Mac;按照是否需要编程又分为编程软件和非编程软件(表1).这些软件为行Meta分析提供了很好的支持,但也为评价者的选择带来了疑惑.鉴于此,本文拟对当前常用的Meta分析的软件进行简介,以期为使用者提供参考.
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非晶硒平板探测器故障检修与改进
故障现象:于2007年1月10日安装1台德国西门子乳腺DR并投入使用,图像质量好,使用5个月后,于2007年5月31日图像出现2条亮线伪影,随后图像上又出现4条亮线和2条暗线伪影.经过探测器增益校准和坏像素校准,亮线变成暗线,但不能去掉,进入采集工作站syngo软件中的Local Service选项,查看错误信息提示平板损坏,故障上传西门子公司德国总部,考虑探测器本身故障,于2007年6月10日更换型号为MP3738的探测器.更换探测器后图像质量好,无伪影.
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细节动人
玉器上的细节缺陷叫做瑕疵;电影中的细节破绽叫做穿帮;软件中的细节漏洞叫做bug……百尺之室,焚于隙烟.现实中,总是有些易被忽视的小问题令辛苦为之的事业差强人意.
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日期型数据在SAS和SPSS中的处理
在对实际科研数据进行统计分析的工作中,经常遇到需要对日期型变量进行处理的问题.例如,在对流行病学的现场调查问卷进行整理录入时,经常需要录入调查对象的一般情况,如出生日期以及调查日期等信息.笔者通过多年的数据处理工作的实践,将有关日期型数据经常遇到的问题在SAS 8.0及更高的版本和SPSS 13.0及更高的版本软件中的处理经验总结如下,并通过具体例子给予说明,为了方便读者比较,本文所用到的变量名及取值在SAS和SPSS软件中相同,供读者参考.
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在stata软件中实现Contour-enhanced meta-analysis funnel plots绘制
Contour-enhanced meta-analysis funnel plots产生的背景漏斗图是做meta分析时常会用到的一种方法.我们可以很直观的从图上看出散点图的分布是否对称,来评估meta分析结果的稳定性和真实性.这种方法虽然直观,简便,但却不能定量的评估出漏斗图的偏倚.常用的定量评估漏斗图对不对称的方法有Beggand Mazumdar'S等级相关检验[1],Egger's回归分析[2],失安全系数的计算[3]和剪补法[4].通常我们把漏斗图不对称的原因归结到发表偏倚上,但事实上,引起漏斗图不对称的原因有很多,比如那些样本量小,设计简单的研究往往会影响到到漏斗图顶部的那些样本量大,设计严谨的研究效应,也会导致不对称的漏斗图出现[5].J.L.Peters在2008年提出了一种新的方法——Contour-enhanced meta-analysis funnel plots,用来帮助我们识别漏斗图不对称的原因[6].
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用SPSS宏程序实现观察对象的倾向评分配比
倾向评分配比(propensity score matching,PSM)是平衡观察性研究中混杂因素的有效方法,越来越多的研究者将其应用于流行病学的设计和分析阶段[1,2].但在统计软件中没有现成的模块进行PSM过程,需要编制宏程序来实现.本文结合实例介绍用SPSS宏程序实现PSM的过程.