笑死🤣，你聽說過那個統計分析的笑話嗎？

分類：搞笑
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考一考：研究 x、y 的相關性，採用什麼樣的統計辦法？
👩🏻‍🎓有人說：笑死🤣，不說 x、y 的變數類型，誰知道怎麼選啊？
❗️沒錯，x、y 的變數類型決定統計方法的選擇！
◆ 兩大變數類型，必須搞懂！
1. 計數資料（qualitative variable）
又稱分類變數、定性變數，如：性別、種族、血型、是否患病等。
2. 計量資料（quantitative variable）
又稱連續型變數、定量變數，如：身高、體重、濃度、血壓、血脂水平等。
下面來看一個具體的實例👇
在這裡，性別、療效是定性觀察的結果，屬於計數數據，也就是分類變數；而年齡、心率、收縮壓、舒張壓是定量觀察的結果，屬於計量數據，即連續型變數。
⚠️但是，計量資料和計數資料可以相互轉變，有 3 種方法：
→ 根據文獻找界值
→ 常規的經驗
→ 等分位法
◆ 確定了變數，數據該如何描述？
1. 計數資料如何描述？
大範圍抽樣調查可用率（95% 可信區間）表示；
普通資料可用頻數（百分率）表示，組間比較用卡方檢驗。
2. 計量資料如何描述？
如果符合正態分布：
用「均數 ± 標準差」或標準誤表示；
組間比較，用 t 檢驗、方差分析、線性回歸分析。
如果不符合正態分布:
用中位數（四分位間距或者全距）表示；
組間比較，可用非參數檢驗（mann-whitney 檢驗、k-s 檢驗等）。
◆ 研究 x、y 回歸，3 大回歸盤點
你知道單因素分析和多因素分析嗎？先搞清概念：  
單因素分析：對單個因素和因變數的關係進行分析，得出兩個因素相關性的初步結果，數據描述也是單因素分析。
多因素分析：將單因素分析結果中滿足一定條件的變數納入多因素分析中，可進行各種
回歸分析，得出進一步調整後的結果，更具有說服力。
⚠️在多因素分析中，根據變數類型不同，常用到 3 種回歸模型：線性回歸、邏輯回歸及 cox 回歸。
3 大類型盤點，請收藏：
◆ 一表總結：描述方法及回歸方法
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不只是統計有問題？最近經常有同學自稱是「三無」人員，細問下來，是沒基礎、沒實驗條件、沒病例數據🤦‍♀️

要麼導師放養，要麼臨床繁忙，說到底，發文章不能太老實，得會變通（不是學術不端）！
別急，沒基礎、沒數據、不用數據都能發！

零基礎？

入門方法新手友好

用自己的臨床數據做研究，相比 rct 和前瞻性，回顧性研究絕對是新手入門佳選！不用實驗，也不用回訪；整理一下過往的病曆數據，建立自己的研究資料庫，找幾個指標做下回顧性分析就能完成一篇文章。適合囤積了一定量病曆數據的臨床醫護。
新手友好的方法：回顧性、橫斷面、隊列研究，科研會員都覆蓋，每門課程都系統全面，超高性價比！

沒有數據？也能發！

用公開免費資料庫

1、孟德爾隨機化

這兩年真是太火了，它是流行病學領域應用廣泛的一種方法，它基於遺傳變異的因果推斷方法，研究一個因素對於某個結果的影響是否具有因果關係。
他的優勢：

  • 選題範圍廣泛，適合 98%的慢性病方向
  • 涉及範圍廣泛，幾乎覆蓋所有跟健康相關的研究
  • 易發高分，不收病例，不用實驗驗證！

圖片來源:pubmed

2、 nhanes 資料庫——覆蓋 90% 臨床科室的研究主題

■ 數據夠「全」，多科室適用：目前涵蓋 264 個不同主題的數據模塊，擁有近 1,400+ 分析量，可以覆蓋大部分臨床科室的選題。

■ 數據夠「多」，還基本免費：該資料庫目前已經涵蓋了 11,600+ 人群的數據調查，每年持續更新；大部分數據都可以免費下載，無需註冊。

3、 mimic 資料庫——急重症最大資料庫

mimic 資料庫開放問世至今，至少已經發表了兩千多篇 sci，其中更不乏頂刊的身影，甚至去年還有一篇發表在了《jama》上！它數據量大且質量好、數據量詳細、病例豐富，能發文的空間還很大。

適合誰：沒數據、不想做隨訪、科室里有要進重症的病例的同學
老網紅 meta 分析

meta 火了十年，發文量依然穩固， 截止24 年6 月 6 日，就發了 22,370 篇，無需原始數據、研究方法簡單、分析流程固定是它受歡迎的原因，如果你的單位承認 meta，選它作為第一篇 sci 也是選擇之一。

圖片來源:pubmed

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