班贝克曼
2024-07-28 17:00
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一、先打個基礎
1. 總體率的95%可信區間估計
2. 判斷數據正態分佈的方法
3. 數據正態轉換的方法
二、t檢驗
1. 單樣本t檢驗
2.1 獨立樣本t檢驗（簡潔版）
2.2 獨立樣本t檢驗（詳細版）
3.1 配對樣本的t檢驗（簡潔版）
3.2 配對樣本的t檢驗（詳細版）
三、卡方檢驗/Fisher精確檢驗
1.1 卡方檢驗(2×2) (簡潔版）
1.2 卡方檢驗和Fisher精確檢驗(2×2)(詳細版)
2.1 卡方檢驗(2xC)（簡潔版）
2.2 卡方檢驗(2xC)（詳細版）
3. Fisher精確檢驗（2×C）
4. 卡方檢驗(R×C列聯表)
5.1 配對卡方檢驗 (簡潔版）
5.2 配對卡方檢驗 (詳細版)
6. OR值計算
7. RR值計算
8. 分層卡方檢驗
9. Cochran-Armitage趨勢檢驗
10. Mantel-Haenszel卡方檢驗
11. 卡方擬合優度檢驗
四、方差分析
1.1 單因素方差分析（簡潔版）
1.2 單因素方差分析（詳細版）
2. 雙因素方差分析
3. 三因素方差分析
4. 單因素重復測量的方差分析
5.1 兩因素重復測量的方差分析（簡潔版）
5.2 兩因素重復測量的方差分析（詳細版）
6. 三因素重復測量方差分析
7.1 協方差分析（簡潔版）
7.2 協方差分析（詳細版）
8. 單因素多元方差分析
9. 兩因素多元方差分析
五、Logistic回歸
1.1 二分類Logistic回歸（簡潔版）
1.2 二分類Logistic回歸（詳細版）
2.1 有序多分類Logistic回歸（簡潔版）
2.2 有序多分類Logistic回歸（詳細版）
3. 無序多分類Logistic回歸
4. 1:m匹配病例對照Logistic回歸
六、生存資料
1.1 KM法生存分析（簡潔版）
1.2 KM法生存分析（詳細版）
2. 生存資料的Cox回歸分析
七、線性回歸
1. 簡單線性回歸
2. 多重線性回歸
3. 做多重線性回歸，方差不齊怎麼辦？加權最小二乘法
4. 多重線性回歸中，自變量多重共線性怎麼辦？嶺回歸
八、相關分析
1. Pearson相關分析
2. Spearman相關分析
3. Kendall's tau-b相關系數
九、非正態分佈數據——非參數檢驗
1.1 Mann-Whitney U檢驗(兩獨立樣本)（簡潔版）
1.2 Mann-Whitney U檢驗(兩獨立樣本)（詳細版）
2.1 Wilcoxon符號秩檢驗(配對樣本) (簡潔版)
2.2 Wilcoxon符號秩檢驗(配對樣本) (詳細版)
3.1 Kruskal-Wallis H檢驗(多個獨立樣本) (簡潔版)
3.2 Kruskal-Wallis H檢驗(多個獨立樣本) (詳細版)
4. Friedman檢驗(多個相關樣本)
5. Cochran's Q檢驗(多個相關樣本)
十、診斷試驗
1. 多項測量指標的ROC曲線分析
2. 組內相關系數（ICC）
3. Kappa值計算
4. 加權Kappa
5. Kendall's W檢驗
十一、其他
1. 設置啞變量
2. 1:1傾向性評分匹配(PSM)
3. 1:n傾向性評分匹配(PSM)
4. 病例與對照的1:1匹配
5. 分層回歸(hierarchical multiple regression)
6. 廣義估計方程（GEE）
7. 信度分析(克朗巴哈系數)
8. 主成分分析
9. 對數線性模型
10. 隨機抽樣
11. 多階段抽樣
12. 輕松實現隨機分組