一起學(xué)統(tǒng)計(jì)工具咨詢回復(fù)合集

如何SPSS常用統(tǒng)計(jì)分析的配套資源 MedCalc常用統(tǒng)計(jì)分可以了么 如何分析ELISA數(shù)據(jù) 分析A變化對B變化的用什么方法 哪里可以免費(fèi)SPSS軟 SPSS計(jì)算變量時(shí)，出現(xiàn)警告怎么辦 如何終止SPSS命令 Minitab與SPSS比較有哪些優(yōu)勢 EpiData綜 如何在EpiData中增加變量 干預(yù)研究中何時(shí)用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)？何時(shí)用配對t檢驗(yàn) 如何比較8個(gè)組的構(gòu)比 Logistic回 如何得到啞變量的綜合P值 如何比較兩個(gè)模型的c-index值 用spss軟件計(jì)算IC50時(shí)，總觀測值應(yīng)輸入什么 如何比較ROC曲線下面積或不同時(shí)點(diǎn)的生存率 COX回 COX回歸系數(shù)的卡方值在哪 取樣30個(gè)相同的數(shù)據(jù)做GageR&R的結(jié)果會(huì)是怎么樣 Bland—Ahman分析是什么方法 bradley-blackwood檢驗(yàn)如何實(shí)現(xiàn) ROC曲 ROC曲線下面積有多少預(yù)測價(jià)值 如何比較ROC曲線下面積或不同時(shí)點(diǎn)的生存率 兩樣本t檢驗(yàn)的樣本含量范圍 大購書都可以買得到。文版)(第4版)》適用么？ 如何SPSS常用統(tǒng)計(jì)分析的配套資源問題：我買了的那本SPSS常用統(tǒng)計(jì)分析，怎么配套資MedCalc常用統(tǒng)計(jì)分可以了么問題：medcalc常用統(tǒng)計(jì)分現(xiàn)在可以了么這個(gè)問題最好回答了，應(yīng)根據(jù)你的研究目的以及數(shù)據(jù)類型選擇相應(yīng)的方法。可回復(fù)“統(tǒng)計(jì)方歸分析可以嗎?謝謝!回復(fù)：可以用logistic 回復(fù)：如果綜合指標(biāo)是根據(jù)那“幾個(gè)指標(biāo)”用特定（權(quán)重）計(jì)算出來的話，那么這“幾個(gè)指標(biāo)”都影響因素的分析方法都有哪些問題：請問李老師，知道如下各變量之間的關(guān)系用什么統(tǒng)計(jì)方法，下圖是我的研究假設(shè)，即根6個(gè)主要人口社會(huì)學(xué)資料影響，并探尋需求與生活質(zhì)量關(guān)系。其中需回復(fù)：未能很好地理解您的設(shè)計(jì)以及資料類型，需求和生活質(zhì)量都可能受6個(gè)主要人口社會(huì)學(xué)資料的關(guān)系，可考慮進(jìn)行典型相關(guān)分析《SPSS常用統(tǒng)計(jì)分析 （P292（P164（P211，數(shù)據(jù)處 回復(fù)：可以考慮ROC曲線等診斷試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法，診斷指標(biāo)的篩選可以考慮單個(gè)診斷指標(biāo)或多個(gè)指標(biāo)聯(lián)合診斷（logistic回歸結(jié)合ROC曲線）以及其他一些診斷試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法，但是診斷統(tǒng)計(jì)學(xué)有比較完 回復(fù)：p值嗎？”，如是，可先回復(fù)“兩兩比較”處理是如何去做呢？我的中有一部分做的是相關(guān)性分析。但從目前得到的數(shù)據(jù)表明，并不樂觀。問題：0.530…因?yàn)槌隽藱z驗(yàn)范圍…他回報(bào)的時(shí)候就報(bào)為只是報(bào)<0.5或者>30,而不是像平常的時(shí)候報(bào)具體值…如1.5，2.5或者13這樣回復(fù)：《監(jiān)測結(jié)果低于最低檢出限數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理相關(guān)規(guī)定》一文的方法進(jìn)行處理。而對于高于最大檢測限的數(shù)值，可以取將高于最大檢測限的一個(gè)固定的數(shù)值表示，如>30，取3.1或88 蓋遠(yuǎn)數(shù)據(jù)文件的重名變量中數(shù)據(jù)（這是很的。建議將目標(biāo)名變量名稱設(shè)置為數(shù)據(jù)文件中的變量名SPSS綜合 體重小于同出生孕周的平均出生體重的第十百分位數(shù)以下，對兩個(gè)變量都有條件限制，如何實(shí)現(xiàn)？我么操作呢？SELECTIF((=28&BW<0.67)|(=29&BW<1.00)|(=30&BW<1.00)).謝謝老師！SPSS綜 組條件。但次用計(jì)算變量的“如果（if）”按鈕只能選一個(gè)分組條件賦值？要怎么實(shí)現(xiàn)5個(gè)分組條件， 回復(fù)55次即可，值得注意的是，操作過程問題：SPSS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中計(jì)算指數(shù)函數(shù)時(shí)，出現(xiàn)如下警告，怎么辦？警告號(hào)612EXP709.78。Theresulthasbeensettothesystem-missingCommandline:44Currentcase:4Currentsplitfilegroup:回復(fù)：SPSS的指數(shù)函數(shù)計(jì)算指數(shù)值最大過709.78，超過此數(shù)值，指數(shù)函數(shù)將返回缺失值，那么有什么辦法呢？可以考慮將轉(zhuǎn)換的變量統(tǒng)一除以某常數(shù)值后（如將單位“厘米”轉(zhuǎn)換為單位“分米”、“米”等，在進(jìn)行轉(zhuǎn)換。值得注意的是，如取x=x/10，再進(jìn)行指數(shù)函數(shù)計(jì)算：exp（x/10，如對進(jìn)=exp（xy=3ep（x/10?；貜?fù)：鼠標(biāo)選擇【文件】->Ctrl+.（句點(diǎn)。注：千萬不要使用重啟Minitab綜合如等效性檢驗(yàn)、樣本含量計(jì)算、試驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE、能力分析、可靠性分析、測量系統(tǒng)分析、數(shù)據(jù)變換等等。網(wǎng)友們?nèi)绺?，可對比本兩本書的看看：《SPSS常用統(tǒng)計(jì)分析(SPSS22.0中英文版)(4版)》及《新書及軟件：Minitab18.1功能搶先看》。SPSSSPSS更專業(yè)，功能t檢驗(yàn)為例，SPSSMinitab中，既有雙側(cè)檢驗(yàn)又有單側(cè)檢審稿人呀，Minitab叫您看過來，看過來 EpiData問題：請問是用epidata過程中，想增加變量，而以前已經(jīng)錄入的數(shù)據(jù)也不想丟失，怎么操作??？REC文件。但是建議盡可能不要這樣做，因?yàn)樵黾幼兞亢?，之前已錄入的?shù)據(jù)中，該變 答案mean±SD1、第3四分位數(shù)表示，如中位數(shù)（1四分位數(shù)，第3四分位數(shù)），即Q2（Q1，Q3?；貜?fù)：可以參考《Minitab統(tǒng)計(jì)分析方法及應(yīng)用(2版)P122《SPSS(SPSS22.0等）方面有無差異是不是就用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)就可以？干預(yù)后看實(shí)驗(yàn)組在某一指標(biāo)的變化是不是用配對t檢驗(yàn)或者獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)?zāi)?？答案：您的表述不夠全面，是不能進(jìn)行t檢驗(yàn)的，對于臨床試驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)方法，您可以參考本公眾號(hào)6月24日的回復(fù)，在相關(guān)文章中找找答案。也可以在我國臨床試驗(yàn)的葵花寶典中找答案：CFDAtt檢驗(yàn)，后者需進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)，問題：構(gòu)成比8個(gè)組，比較是否有差異，每個(gè)組只有一個(gè)樣本，卡方值不正確吧？怎么處理？回復(fù)：這篇文章及文章內(nèi)的可能對您有幫助：《單樣本的構(gòu)成比可以比較嗎？能夠兩兩比較問題：，您好，請教一個(gè)關(guān)于構(gòu)成比和樣本率的問題，就是上圖causes兩組的比較，一P值，但也會(huì)碰到像這樣作者橫著比較了每個(gè)樣本率，每個(gè)都對應(yīng)一個(gè)得到就不得而知，建議詳細(xì)閱讀文章中方法介紹。此類資料可采用構(gòu)成比比較的χ2檢驗(yàn)后，進(jìn)行高血鈉癥發(fā)生率的兩兩比較（可回復(fù)“兩兩比較”或“多重比較”查看的文章），當(dāng)然也可以做ligsitic答案：由于F值為比值，其為，組間變異相對于組內(nèi)變異越大，F(xiàn)值就越大，越有把握認(rèn)為各組的均值有差別。從F分布的曲線圖可見，F(xiàn)分布是正偏態(tài)分布，F(xiàn)值為0～+∞，其區(qū)域大正F值，即組間差異相對于組內(nèi)差異越大。因此結(jié)合和F分布曲線，就不難理解為什么說方差分 問題：老師您好，問一下如果三組做完方差分析后P＞0.05，但是做兩兩比較有一組有意義，回復(fù)：多數(shù)的多重比較（兩兩比較）為事后檢驗(yàn)（posthoctest，通俗說，經(jīng)方差分析檢驗(yàn)H0回復(fù)：您的問題有點(diǎn)大，建議您先參考這篇文章（/RKBkQOK）后再來追問，相關(guān)的操作回復(fù)：在7月1的問題可分為兩種情形：1、如果兩個(gè)因子存在交互效應(yīng)，則需要固定其中一個(gè)因子進(jìn)行單因素方差分析，即單獨(dú)效應(yīng)分析。2、如果兩個(gè)因子不存在交互效應(yīng)，則直接雙因子方差分析的結(jié)果即可（如下圖，詳見《intab（第2版》168頁。2*2問題：ABR(篩選的被試分組)。三因素交互顯著，是否可以把被試間因素分開，單獨(dú)分析兩個(gè)2*2的方差分析？符合正態(tài)分布；、總智商為連續(xù)變量，組別、為二分類變量；1.為了組和的主效應(yīng)及交互效應(yīng)，使用雙因素方差分析，spss中實(shí)現(xiàn)。ALFF值轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布，作為因變量；和組別放入固定因子選項(xiàng)，、總智商放入?yún)f(xié)變量選項(xiàng)。構(gòu)建模型時(shí)，除了上述提到的各自變量的主效應(yīng)在模型中，還加了組別和的交互效應(yīng)。最后得出ALFF值是否有交互效應(yīng)。請問這樣是否合理？2.上述得出結(jié)果，存在交互效應(yīng)，接下來想不同段（兒童、青少年、成人）中各組內(nèi)的病例組和對照組ALFF值差異（如僅想兒童組中，病例組和對照組ALFF值是否有差異），因ALFF不符合正態(tài)分布，這時(shí)是否需要轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布？這種情況下是不是需要在做兩樣本的t檢驗(yàn)或非參數(shù)檢驗(yàn)之后spssBoferroniFDR回復(fù)：1.第1點(diǎn)所表述的方法是可行的。但是如果協(xié)變量和智商均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則可將協(xié)變2×2的析因設(shè)計(jì)資料的方差分析。2.2×2×3的析因設(shè)計(jì)，析因設(shè)計(jì)資料的方應(yīng)分析，又稱固定水平分析，即分別固定一個(gè)因子后，對另外的因子進(jìn)行單因子方差分析。在SPSS如t檢驗(yàn)（或協(xié)方差分析，如果另外一個(gè)因子是3個(gè)水平，則進(jìn)行單因素方差分析/協(xié)方差分析。即先拆分，比較兩注：本提問雖然問題較多，較長，但是結(jié)合了結(jié)合專業(yè)（臨床），對各指標(biāo)（A、B指標(biāo)協(xié)方差分析中調(diào)整協(xié)變量后，為什么不能得到各分組的標(biāo)準(zhǔn)差準(zhǔn)差，試過不同軟件如SPSS、SAS都是如此，謝謝老師。在回答這個(gè)問題之前，首先應(yīng)看看協(xié)方差分析的定義，協(xié)方差分析（ysisofcovariance,ANCOVA/MANCOVA）是把線性回歸（linearregression）與方差分析（ysisofvariance,ANOVA/MANOVA）結(jié)合起來應(yīng)用的法，其目的是要把與因變量y值呈線性關(guān)系的自變量（independentvariable）x值調(diào)整成相等以扣除其影響后，用于檢驗(yàn)兩個(gè)或多個(gè)校正平均值間有無差別的x值的不同所引起的偏倚，更恰當(dāng)?shù)卦u價(jià)各種處理的線性回歸方法。經(jīng)筆者測試，不光SAS、SPSS的結(jié)果是均值的標(biāo)準(zhǔn)誤，連Minitab也是。 下面用本新書第178頁中一個(gè)例子來解釋一下（插入一個(gè)，其可查看：新書及軟件：Minitab18.1功能搶先看）研究者認(rèn)識(shí)到這30株花生的健康水平與成長水平并不完全相同。因此，研究者在試驗(yàn)開始前記錄下每2】扣除協(xié)變量影響后（校正高度=49.90cm12.31、15.899.17。如要進(jìn)一步比較不同肥料組和對照組的差別，可進(jìn)行均值的多重比較，詳見例7-32?！锟梢?，最終調(diào)整平均值是將協(xié)變量（花生高度為49.90cm）分別代入上面的三個(gè)方程所得到的估擬合值的標(biāo)準(zhǔn)誤(SEFit)（擬合）3.80天，SE0.08SE擬合值可以與擬合值一起，用于創(chuàng)建此預(yù)測變量設(shè)置組合的預(yù)測平均響應(yīng)的置信區(qū)間。例如，根據(jù)樣本數(shù)量，95%的預(yù)測置信區(qū)間將從預(yù)測均值向外展開大約+/-兩個(gè)SE擬合值。對于此示例，預(yù)測平均響應(yīng)的95%置信區(qū)間為(3.64,3.96)天?？傮w均值落于此范圍內(nèi)的置信度為95%。（”， 相關(guān)分 問題：您好。請問例如分析病例組和對照組，抗體水平和型的關(guān)系（抗體水平和型的關(guān)系得出的是一個(gè)相關(guān)系數(shù)。這個(gè)相關(guān)系數(shù)，在病例和對照組間僅僅是簡單的比較大小），在兩組回復(fù)：MedCalc的【相關(guān)系數(shù)對比】功能。由于不了解抗體水平問題：尊敬的老師您好，想問一下決定系數(shù)R2越大越好，但是有沒有說具體的范圍？大于多少就回復(fù)：決定系數(shù)（coefficientofdetermination，R2）是反映模型擬合優(yōu)度的重要的統(tǒng)計(jì)量，為回歸平方和與總平方和之比。R201之間，且無單位，其數(shù)值大小反映了回歸貢獻(xiàn)的相對程度，即在Y的總變異中回歸關(guān)系所能解釋的百分比。R2是最常用于評價(jià)回歸模型優(yōu)劣程度的指標(biāo)，R2越歸方程中，指數(shù)曲線（log(y)=1.9656-0.2199x）為最優(yōu)方程。雖然22不同個(gè)數(shù)自變量的回歸方程進(jìn)行比較時(shí)，不能簡單地用2作為評價(jià)回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)，還必須考慮方程所包含的自變量個(gè)數(shù)的影響，此時(shí)應(yīng)用校正的決定系數(shù)（2-adjuted：c2，所謂“最優(yōu)”回歸方程是指Rc2Rc2。至于R2大于多少才有意義呢？這時(shí)我們可以看另外一個(gè)指標(biāo)：復(fù)相關(guān)系數(shù)（Multiplecoefficient）R，RR2Y與多個(gè)自變量間的線性相關(guān)程度，即觀察值Y與估計(jì)值之間的相關(guān)程度。我們可以參考《女朋友在化妝品上花錢越多，買衣服的費(fèi)用越應(yīng)R2大于0.3才有意義。本回復(fù)摘自本編著《MedCalc常用統(tǒng)計(jì)分析》書稿。問題：目前已知ABCD四種因素和續(xù)變量Y有關(guān)。我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)變量E，試圖用多元線性回歸模型證實(shí)E和Y獨(dú)立相關(guān)。ABCD中A是（兩分類變量），BCD是連續(xù)變量。我發(fā)現(xiàn)一個(gè)很奇怪的問題：如果把A作為協(xié)變量放方程中，E是有價(jià)值的。如果分別在和女性中做一次多元線性回歸，E就沒有價(jià)值了（P0.05ABCDE取對數(shù)，E是有價(jià)值的，如果不取，E就沒價(jià)值了。我觀察過總相關(guān)系數(shù)，取對數(shù)時(shí)更大些，是不是意味著我可以0（3（6（由于僅當(dāng)所有這些假定都滿足時(shí)，OLS回歸才會(huì)提供最佳估計(jì)值，因此檢驗(yàn)這些假設(shè)極為重要。常上述內(nèi)容摘自本新書第225頁（其 問題：多元線性回歸中給自變量賦值時(shí)照顧者以原值納入是什么意思？不用賦值分析？多元線性回歸中給自變量賦值時(shí)照顧者與老年人的關(guān)系（其他，夫妻，，媳婿），以“其他”為對照，設(shè)3回復(fù)：在各類回歸中，如多重線性回歸，logistic回歸，COX回歸等，連續(xù)資料（如、血壓、行回歸。對于某些有序多分類資料，如BMI指數(shù)、腫瘤分級(jí)等，一般按其程度賦值進(jìn)行計(jì)算，如果當(dāng)《logistic回歸啞變量對比的設(shè)置方法（1）：概述》以及《logistic回歸啞變量對比的設(shè)置方法（2）：指回復(fù)：秩和比法（ank-umraio稱RR法是、預(yù)田于1988年，集古參數(shù)統(tǒng)計(jì)與近非參數(shù)統(tǒng)各自優(yōu)點(diǎn)于一體的統(tǒng)計(jì)析方法，它不僅用于四格表資料的綜合評價(jià)，也適用于行列表資料的綜合評價(jià)，同時(shí)也適用于計(jì)量資料和分類資料的綜合問題：老師您好！想問一下，我用限制性立方樣條（restrictedcubicspline）擬合續(xù)變量的回復(fù)：這問題有深研究，但以提一個(gè)供參考。intab了27個(gè)預(yù)定義數(shù)非線回歸函數(shù)（見圖條之后，對照這些非線性函數(shù)的曲線，找出類似形狀的函數(shù)進(jìn)行擬合，最終探索出“最佳”的方程。非線性回歸可考《intab統(tǒng)計(jì)分方法及用（第2版》P234SPSS常用計(jì)分析(PSS2.中英文版)(第4版)》211，對于限制性立方樣條，可參閱如下文獻(xiàn)：ht /-49819704746hml。為ya1和a2。用ps進(jìn)行統(tǒng)分析如圖我得了ya1和a2的p值但是要一綜合P值，就是說明這個(gè)型與血壓是否相關(guān)，不需要他們之間相互比較。我應(yīng)該如何設(shè)置。謝謝老師，望回復(fù)。如問題：老師，我最近投的文章建立了新的預(yù)后模型，給了新舊兩個(gè)模型的c-index值，審稿人要求Pc-indexstata。謝謝回復(fù)logisticROC曲線下面積（AUC）又稱C統(tǒng)計(jì)量（c-statistic、一致性指數(shù)附：MedCalc：logistic回歸中，ROC曲線下面積（AUC）ROC AnothermethodtoevaluatethelogisticregressionmodelmakesuseofROCcurve ysis.Inthisysis,thepowerofthemodel'spredictedvaluestodiscriminatebetweenpositiveandnegativecasesisfiedbytheAreaundertheROCcurve(AUC).TheAUC,sometimesreferredtoasthec-statistic(orconcordanceindex),isavaluethatvariesfrom0.5(discriminatingpowernotbetterthanchance)to1.0(perfectdiscriminatingpower).如何確定“最佳”logistic的回歸方程，logisticlogistic回歸方假設(shè)H0：模型的擬合效果好，α可取0.1或0.2。2、Pearsonχ2檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)量為3、Homser-Lemeshow檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)量判斷原則：χ2值越小，P越大，模型擬合效果越好。2、AIC3、SC三、logistic回歸模型的預(yù)測準(zhǔn)確度1、廣義決定系數(shù)：Cox-Snell廣義決定系數(shù)（Cox-SnellR2、Nagelkerke廣義決定系數(shù)（Nagelkerke Kendall'sTau-aKendaIl'sTau-c，指標(biāo)的絕對值越大，表示預(yù)測概率與反應(yīng)變量之間的關(guān)聯(lián)程度越logistic回歸模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，準(zhǔn)確率越高效果越好。讀者可結(jié)合上述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對擬合所得到模型進(jìn)行綜合評價(jià)，在統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合專業(yè)知識(shí)，回復(fù)“l(fā)ogistic回歸”可閱讀的文章分別估算每個(gè)的截?cái)嘀担枰總€(gè)單獨(dú)繪制ROC曲線。logisticlogist回歸，但我的檢驗(yàn)指標(biāo)都是連續(xù)計(jì)量數(shù)值，且有的還是開口型資料（一端小于某值），回復(fù)：對于開口型資料（一端小于某值）的連續(xù)性資料，在logistic回歸時(shí)，可將這些資料轉(zhuǎn)換有序資料，類似于將劃分成5歲或10歲一個(gè)組一樣。昨天已經(jīng)強(qiáng)調(diào)過了，無論是診斷試驗(yàn)還是logistic回歸，都需要有對照組的，當(dāng)然，對照組并不要求一定是健康人群。例如，研究胰，可以用spssIC50回復(fù)：IC50(half alinhibitoryconcentration)是指被測量的拮抗劑的半抑制濃度。它能指示某一抑制濃度，即凋亡細(xì)胞與全部細(xì)胞數(shù)之比等于50%時(shí)所對應(yīng)的濃度，IC50值可以用來衡量藥物誘導(dǎo)凋Observed，總觀測數(shù)】變量則均為100?；貜?fù)：根據(jù)國立（NIC）的定義，特異性生存率實(shí)際上就是在某個(gè)生存時(shí)間，沒有disease-specificsurvivalThepercentageofpeopleinastudyortreatmentgroupwhohavenotdiedfromaspecificdiseaseinadefinedperiodoftime.Thetimeperiodusuallybeginsatthetimeofdiagnosisoratthestartoftreatmentandendsatthetimeofdeath.Patientswhodiedfromcausesotherthanthediseasebeingstudiedarenotcountedinthismeasurement.生存分 ROC曲線下面積比較的一、生存率比較的Log-rank2年生存率或3年生存率?比較兩組某時(shí)間點(diǎn)處的生存率，可按下式計(jì)算：Bonferroni校正，即α'=α/kk為比較的次數(shù)，以保證總函數(shù)輸入生存率和標(biāo)準(zhǔn)誤后自動(dòng)計(jì)算Z值。二、ROC但值得注意的是，上述ROC曲線比較的，僅能用于比較獨(dú)立樣本診斷試驗(yàn)的ROC曲線下的面積，不能比較相依樣本的ROC曲線下面積？那么何為獨(dú)立樣本何為相依樣本呢？獨(dú)立樣本是不同人群0.5以上的生存率或曲線下面積，0.5以下的生存率或曲線下面積那就無大家不用擔(dān)心，編者已為各位編制了一個(gè)Excel計(jì)算小工具了，輸入兩個(gè)生存率/ROC面積及其標(biāo)準(zhǔn)誤，即可得到Z值（A2P值（B2）P值（C2。其結(jié)果與上圖一致。 回復(fù)：Log-rank檢驗(yàn)的應(yīng)用條件為各組生存曲線呈比例風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系，各組生存曲線不能交叉，生存曲線有交叉時(shí)，提示存在混雜因素，如果只分析一個(gè)因素的影響，可采用分段分析Log-rank檢驗(yàn)或者Tarone-Ware檢驗(yàn)。如果需要分析多個(gè)因素的影響，可采用如下方法來解決：①將不成比例關(guān)系的協(xié)變量作為分層變量，然后再用其余變量進(jìn)行多Cox回歸模型分析；②采用參數(shù)回歸模型替代Cox回歸模型進(jìn)行分析；③采用時(shí)依協(xié)變量的Cox模型分析。Minitab、STATASPSS中都有。本文部分內(nèi)容摘自本新書《MedCalc常用統(tǒng)計(jì)分析》書稿。問題：cox回歸如何得到各自變量回歸系數(shù)的卡方值或標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)那？回復(fù)：如下圖，Wald值即Wald卡方值。問題：好，三個(gè)獨(dú)立組非參數(shù)檢驗(yàn)采用克瓦氏單向方差分析差異顯著之后如何進(jìn)行倆倆5411份資料，準(zhǔn)備進(jìn)行問卷的信效5個(gè)維度是根據(jù)理論已經(jīng)設(shè)定好了