多因素方差分析之交互效应

评论列表

发表评论

目录(107)

P For Trend 到底是个啥？
随机对照实验
总体、样本、个体
队列研究
病例对照研究
横断面研究
描述性研究
比值、比例、率
比值比
RR（相对危险度）
贝叶斯统计
风险比
标准化均数差（SMD）
RWR（真实世界研究）
实效比较研究（CER）
简单线性回归
简单线性回归——结果评价
多变量统计方法的选择策略
简单线性回归——残差分析
简单线性回归——预测
试验设计之完全随机设计
试验设计之随机区组设计
实用性临床实验
试验设计之正交试验设计
利用错误发现率校正多重比较
再议多重比较
某某变量
样本量估计总论
样本含量估计之单纯随机抽样
样本含量估计之分层随机抽样
样本含量估计之整体随机抽样
重复测量数据和纵向数据的差别
样本含量估计之队列研究
样本含量估计之单样本实验
样本含量估计之与已知样本率的比较
样本含量估计之双样本比较
样本含量估计之多个样本均数比较
实用性临床实验
样本含量估计之两独立样本率的比较
生存分析
样本含量估计之病例对照研究
样本含量估计之多个样本率的比较
生存分析之结局删失
样本含量估计之直线相关分析
生存分析之图解生存率
生存分析之统计方法
医学参考值
贝叶斯统计
聚类分析之相识度度量
聚类分析
聚类分析的步骤
贝叶斯公式
贝叶斯统计之蒙特卡洛方法
贝叶斯统计之马尔可夫链
贝叶斯和频率学派的差别
数据预处理之核查数据
数据预处理之单变量
数据预处理之多变量
数据预处理之缺失值的处理
统计方法的选择
统计方法的选择之单变量数据
统计方法的选择之双变量
多变量统计方法的选择策略
最小临床重要性差值（MCID）
试验设计方法
需治数（NNT）
临床研究中的单一结局与复合结局
多重比较的假阳性问题
临床预测模型分布指南Step1-3
临床预测模型分布指南Step4-6
利用错误发现率校正
临床预测模型分步指南Step7-8
临床预测模型分布指南Step9-10
临床预测模型分布指南Step11-13
缺失数据插补后评价
线性混合模型
广义线性混合模型
数据特征中的“中心趋势”
理解“变异程度”
分布是什么?-以正态分布为例
标准化方法-Z分数是个啥？
如何理解标准误？
如何理解P值（P- value）
统计显著性检验中的P值及其方法原理
什么是效应量？为什么它和P值同等重要？
总体率及率差的95%置信区间怎么算呀？
相关性分析到底是什么？
相关性研究中的皮尔逊指标是什么？
相关性研究之点二列系数
相关性研究之φ相关系数
独立样本t检验
配对样本t 检验
假设检验Ⅰ类错误
方差分析
方差分析之多重比较
假设检验Ⅱ类错误
5大类型方差分析辨析
多因素方差分析
多因素方差分析之主效应
多因素方差分析之交互效应
重复测量修改
重复测量方差分析
卡方分布及卡方检验原理
卡方检验之拟合优度检验
卡方检验之列联分析
卡方检验中的自由度
卡方检验之列联表的相关测量

轻轻松松理解医学统计学

多因素方差分析之交互效应

评论列表

发表评论

目录(107)

相关课程

临床研究与医学统计

医学统计系统课程

轻轻松松理解医学统计学

医学统计分析要如何入门

医学基础科研如何规划