从检验效能角度说说统计推断下结论的方式

对于数据的正态性检验,方差齐性检验,还有重复测量方差分析中的球形性检验,如果P>0.05,则我们就认为满足正态性、方差齐性和球形性假定(也就是接受了H0),但是,为什么进行差异性检验,P>0.05时我们没有接受H0,即没有作出无差异的推断呢?统计推断就像是法官判案,对于正态性检验、方差齐性检验以及球形性检验,适用了“疑罪从无”的原则,也就是P>0.05时(证据不足)接受了原假设,

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从美国CDC网站下载NHANES数据并进行整合

为了制作一个方差分析相关的课件,去美国CDC网站下载了几个数据集并进行了整合。过程很简单,记录如下:因为要用到糖化血红蛋白检测结果以及人种、年龄、是否糖尿病患者等数据,所以要下载3个数据集:先进入站点:NHANES Questionnaires, Datasets, and Related Documentation (cdc.gov)选择一个比较近的年份 NHANES 2017-2018:下载列

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今天聊聊数据的分布

对任何数据的统计分析,都是从统计描述开始的。而数据的分布情况,是统计描述最基本最核心的内容。什么是数据的分布统计上的分布,与位置(location)和频数(frequency)有关;在一个坐标系中,数据在不同位置上往往具有不同的频数,数据的分布就是用来描述这个特征的。比如,男性和女性(某研究中定期进行锻炼的研究对象)的体重指数(计量资料)分布:体重指数(计量资料)分布再比如,在UCLA的演示数据集

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统计推断的实质与内涵

任何抽样研究,抽样误差都是不可避免的。当我们抽取了一个样本,如何知道这个样本的特征,就一定是总体特征的真实反映,而不是由于抽样误差导致的假象呢?比如:正常的新生儿,体重平均是6斤半,某医生收集了35例早产儿的体重,平均体重是5斤。那么能不能从他收集的数据,直接得出早产儿的体重,要比足月的新生儿低这个结论呢。能不能下这个结论,最重要的,要解决一个问题:样本中的这30个数据,会不会存在较大的抽样误差,

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常在河边走, 哪有不湿鞋--关于假设检验与检验水准α

[细说统计]之-统计基础(2)统计学中的假设检验,是一种基于概率的反证法,我们称之为“小概率反证法”。与数学上的反证法不同,用假设检验的方法证明了的命题,也有可能是错误的。用假设检验的方法,证明小明同学作弊了,需要分三步走:Step 1:明确两个假设(命题),并明确冤枉小明的概率大小H0(无效假设):小明没有作弊H1(备择假设):小明作弊了检验水准:α=0.05(当拒绝H0、接受H1时,犯错的概率

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一张图讲完统计学基本概念

[细说统计]之-统计基础(1)统计学由数学发展而来,因此统计学也构建于“概念”之上。作为细说统计系列的第一篇,本文用一张图,先把统计学中最重要的基本概念讲讲清楚。总体(population):由研究目的所确定的所有研究对象。如:想研究某降压药对高血压伴冠心病患者的疗效与安全性(研究目的),则研究的总体是高血压且伴有冠心病的所有患者。随机(random):事件结果的不确定性。比如,抛硬币落地后有两种

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评DeepTech深科技 - 瑞德西韦与双黄连试验之比较... 一文

既然DeepTech深科技号称是关注三个方面:基于科学的发现;真正的科技创新;深科技应用的创新。既然你们要以科学的名义进行评价(review?),那么:一、关于文章的题目虽然你们写的不是论文,但尚未起跑已分高下,这样的题目,想要告诉读者什么?你们这个标题,起得足够科学吗??这和标题党有多大的区别?二、关于针对的患者人群(trial population)原文:两个试验,一个注册在国内的世卫组织临床

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研究设计中关于统计学处理的一般描述(通用模板)

参加研究生的中期考评,发现很多人对研究中的统计学内容,表述不清,甚至错误。下面给出一个统计学处理的“通用模板”,在需要时进行适当的修改,就可以放到研究方案或者论文中了。统计学处理:1、统计软件SPSS 25/R 3.6.0/SAS 9.42、统计分析的基本原则所有统计推断,双侧检验设定检验水准α为0.05,单侧检验α为0.025;参数的可信区间估计采用95%可信区间。3、统计描述计量资料给出均数、

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多中心临床试验的定义与理解

Wiki百科给出的多中心临床试验的定义非常简单[1]:A multicenter research trial is a clinical trial conducted at more than one medical center or clinic. 即其认为只要参与临床试验的临床中心或诊所数量超过1个,这个试验就是多中心的。而我国的《医疗器械临床试验质量管理规范》[2](国家食品药品监督管

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