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百味科研芝士

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手把手掌握临床研究的必备绘图技能:列线图
列线图(Alignment Diagram),又称诺莫图(Nomogram图),它是建立在多因素回归分析的基础上,这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归,通过回归分析将多个预测指标进行整合,然后采用带有刻度的线段,表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
百味科研芝士
2019-12-24
3.4K0
手把手教你绘制临床三线表
各位科研芝士的小伙伴,本站本着给大家提供科研便利的宗旨,继续给大家提供干货, 一般的临床研究,统计分析就“三把斧”:统计描述、差异性比较和回归建模。R语言完美解决了统计分析“三把斧”结果整理成规范三线表的麻烦。在统计描述上,R可以根据不同数据的特征给出不同的统计描述方法,在差异性比较方面,R可以给出不同数据比较的不同差异性比较方法,包括t、F、卡方、fisher法和秩和检验;在回归分析上,不仅是Cox回归,线性回归、logistic回归,R同样可以形成规范的表格。这些表格,如果人工来整理,不仅慢,而且不规范!今天我们就攻下这个高地,学习一下如何整理成三线表。
百味科研芝士
2019-11-13
2.2K0
手把手教你画不一样的韦恩图
看到这两张图是不是突然觉得有一种我文章正好需要这个图的感觉,我们接下来将每周分享一图。一提到韦恩图大家感觉都可以画,但是好看的美观的韦恩图却不是那么多,今天我们就来学习一下如何基于R语言绘制上面的图形。
百味科研芝士
2019-09-08
2.5K0
这可能是目前最实用的医学R语言绘图教程
在一篇论文中,最引人注目的除了标题和摘要,便是嵌于文中的各种图表了。而图形凭借其更为直观的表达效果一直备受学术界青睐,可以说如何用更为美观的图形更恰当、更全面、更精准地展现研究结果,是所有研究者一直在探索的课题。
百味科研芝士
2019-08-12
3.3K0
最新5.5分纯生信文章,解读复旦小哥哥的套路
在小编的印象中,2年前纯生信文章要是发5分以上还是比较容易的。However,不知什么时候,某个审稿人大脑抽筋,要求做实验来验证,现在的纯生信文章想突破5分还是不容易啊!那么今天,我们就来欣赏这个复旦小哥哥生信文章的魅力吧!文章是今年7月15日发的(最新啊!),题目如下:
百味科研芝士
2019-07-30
10.7K1
手把手教你比较两个模型的预测能力
各位科研芝士的朋友,大家好。最近学习到用NRI进行模型比较,起初当听到NRI这个词的时候,我的表情可能是这样的。
百味科研芝士
2019-07-22
3K0
手把手教你做倾向评分匹配
各位科研芝士的朋友大家好,今天和大家分享一下新的知识点—PSM,或许大家早已听过这个名词了,或许你对它还是半知半解,不过没关系,希望可以通过今天的帖子帮助你对该名词有一定的理解。
百味科研芝士
2019-07-17
4.7K0
R语言系列五:①R语言与多元回归
这一节里我们将要讨论包含多个预测变量的回归分析问题。不过模型设定和结果输出等内容与前面系列讲过的关于回归分析和方差分析的内容差别不大,链接:R语言系列第四期:②R语言多组样本方差分析与KW检验、R语言系列第四期:④R语言简单相关与回归。
百味科研芝士
2019-05-24
9450
R语言系列五:②R语言与逻辑回归建立
在上一篇文章里,我们给大家介绍了之前系列里提及的线性回归的扩展部分,详情点击:R语言系列五:①R语言与多元回归
百味科研芝士
2019-05-23
1.4K0
手把手教你用R语言下载TCGA数据库:FirebrowseR
各位科研芝士的朋友,大家好,今天我们继续分享关于TCGA数据下载的专题,如果把TCGA比作一座山,聪明的科研工作者,便可以开发出无数有效的翻山越岭的工具,今天,我们同样的比对着之前的网页版工具,来看看又有什么好工具来值得开发?
百味科研芝士
2019-05-23
1.9K0
手把手教你画漂亮的和弦图(上)
今天我们开启R语言绘图的旅程,第一站我们看一下,今天要绘制的图长什么样?如下两张图:
百味科研芝士
2019-05-23
4.5K0
R语言系列第四期:①R语言单样本双样本差异性检验
之前详细介绍了利用R语言进行统计描述,详情点击:R语言系列第三期:③R语言表格及其图形展示、R语言系列第三期:①R语言单组汇总及图形展示、R语言系列第三期:②R语言多组汇总及图形展示
百味科研芝士
2019-05-23
1.6K0
R语言系列第四期:③R语言表格数据率的比较
连续型数据的组间比较往往可以采用t检验/wilcoxon检验或者ANOVA方差分析/KW检验来完成。但是对于分类资料来说,这些方法就是行不通的了。详情点击:R语言系列第四期:①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期:②R语言多组样本方差分析与KW检验
百味科研芝士
2019-05-23
8530
R语言系列第六期: ④R语言高级绘图(下)
上一节我们重点介绍了plot()和matplot()两个绘图函数的几个重点参数,他们可以根据使用者的需要进行修改,绘制出自己需要的图形。当需要添加其他元素或者对全局进行设定的时候,我们就需要一些其他的函数来支持了。
百味科研芝士
2019-05-23
2.3K0
R语言系列第六期:③R语言高级绘图(上)
这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法,主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
百味科研芝士
2019-05-23
3.8K0
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