2023年鄭老師多門科研統(tǒng)計課程：多次直播，含孟德爾隨機化方法? ?

之前，鄭老師的"風(fēng)暴統(tǒng)計"更新了利用logistic回歸構(gòu)建預(yù)測模型。

1分鐘構(gòu)建預(yù)測模型+快速開展內(nèi)部驗證分析！臨床預(yù)測模型工具logistic版來了

今天我們利用Cox回歸構(gòu)建臨床預(yù)測模型。

Cox回歸臨床預(yù)測模型

1.?隨即拆分為訓(xùn)練集、驗證集

2. 訓(xùn)練集與內(nèi)部驗證人群特征差異性比較

3. 批量單因素回歸

4.?根據(jù)P值挑選自變量納入模型

5. 逐步回歸篩選自變量

6.?快速繪制生存曲線

7. 生存曲線不僅可以直接顯示P值，還可以顯示HR?

8.?形成Cox回歸三線表，一鍵下載word報告

9. 自動列線圖、校準圖、Roc曲線圖、Dca圖。

10. 一鍵下載臨床預(yù)測模型四圖

就部署在本人開發(fā)的"風(fēng)暴統(tǒng)計平臺"

它的網(wǎng)址是www.medsta.cn（在電腦端瀏覽器打開，位于“風(fēng)暴智能統(tǒng)計”模塊）

瀏覽器輸入medsta.cn即可或者百度“風(fēng)暴統(tǒng)計”

本平臺上線的所有工具都是免費的, 目前的功能包括：

樣本量計算|?正態(tài)性檢驗?|?t檢驗?|?方差分析?

秩和檢驗?|?卡方檢驗?|?差異性分析帶統(tǒng)計量

線性回歸分析?|?logistic回歸?|?Cox回歸?

批量單因素分析?|?先單后多?|?臨床預(yù)測模型?

roc曲線?|?列線圖?|?校準圖?|?DCA曲線

1. 歡迎交流

歡迎有意向開展數(shù)據(jù)分析的朋友加下方交流，也請?zhí)岢鰧氋F意見，或者干脆加入我們制作隊伍。。

2.?操作介紹

比如，我想研究肺癌患者的相關(guān)因素因素，采用Cox回歸分析，采用R語言survial自帶的數(shù)據(jù)集lung

首先，導(dǎo)入數(shù)據(jù)（各位可以用測試數(shù)據(jù)試驗下）

Cox回歸之前，我們可以對變量值和變量值進行整理轉(zhuǎn)換，比如我對性別變量值，男性和女性打標簽

可以, 拆分變量，形成訓(xùn)練集與驗證集

進行訓(xùn)練集與內(nèi)部驗證人群特征差異性比較

然后, 可以繪制生存曲線，并直接下載pdf或者高清PNG版本，生存曲線不僅直接顯示P值，還顯示HR 和95%CI。

然后，開展Cox回歸

我們可以選擇逐步回歸法開展多因素回歸、我們自己可以設(shè)置，根據(jù)P值來判斷哪些單因素回歸的結(jié)果將選擇進來開展多因素回歸

立即可以顯示批量單因素回歸分析的結(jié)果！

以及多因素回歸

以及兩者的結(jié)合

Cox回歸做好了，預(yù)測模型4圖也自動產(chǎn)生，而且可以分時間點繪制分圖

最最重要的是，可以一鍵導(dǎo)出word版的表格！

本周更新到此結(jié)束，歡迎各位多提提意見，新的更新，下周一見！

詳情請點擊下方：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTYyMDY3OQ==&mid=2650407150&idx=1&sn=250926af8a21cd227e588d27e2e05b3d&chksm=83527d46b425f4502b5b614124de62de65e88c167c2c84c58f3b25b92748bb58b7c737c3bc33&token=1814709572&lang=zh_CN#rd