1、论文类型云开体育

从数据分析的角度来看医学论文一般分为机器学习类商榷、病例对照商榷、队伍商榷、立时对照商榷、横断面商榷、非立时对照商榷、meta分析商榷、基因分析商榷。其中后四类愚弄较少，本系统针对前四类商榷给出统计策动想路及模板。

本系统给出的模板仅仅各样商榷最常见的体式，实战不错有多种变化。病例对照商榷、队伍商榷、立时对照商榷模板属于分组相比类商榷，其模板在一定场景下不错相互使用。频年来，也出来诱骗多种商榷门径的新决策，如：病例队伍商榷（case-cohortstudy）。总之，模板不错适合最为常见的情况，相宜入门者泉源。

2、数据

2.1三种数据类型

分类数据：是否患病（患病、未患病）

诱骗数据：血压

糊口数据：复发及若干时间后复发

分类数据不错有2分类和多分类，实战中尽量使用2分类。

诱骗数据不错调理为分类数据，实战等分组和结局皆以2分类为主。

2.2分组、混浊要素、结局

2.2.1分组

分组为分类数据，残暴策动为2分类。

立时对照商榷：以调理决策分组

队伍商榷：以自大要素分组（调理决策、查验着力、生活模样）

病例对照商榷：以是否得病分组

2.2.2混浊要素

除了分组一般当作主商榷对象外，咱们经常包含一些其他影响要素，这些要素称为混浊要素，混浊要素不错是分类数据，也不错是诱骗数据。笔者以为诱骗数据更为常见（临床的磨练着力），况且更容易策动统政策略。

2.2.3结局

结局不错是诱骗性数据、分类数据、糊口数据，咱们经常将结局设为分类数据，医学商榷中以2分类数据为主，即：阴性、阳性。2分类数据更容易进行统政策略的策动。

3、统政策略策动

统计策动方面分为：（单要素：单结局）、（单要素：多结局）、（多要素：单结局）、（多要素：多结局）四种情况。领先三种商榷门径，皆不错遴荐四种统政策略，下图仅仅最为常见的情况。举例：前瞻性队伍，也不错是（多要素vs多局结局），表中并未列出实例；标有★的本站提供了统计分析模板。由于结局数据、分组数据、混浊要素的数据类型不同，是以统政策略呈现千般性，本站给出的模板是入门者常用的。