考一考：研究 X、Y 的相关性，采用什么样的统计办法？
👩🏻🎓有人说：笑死🤣，不说 X、Y 的变量类型，谁知道怎么选啊？
❗️没错，X、Y 的变量类型决定统计方法的选择！
◆两大变量类型，必须搞懂！
1. 计数资料（Qualitative variable）
又称分类变量、定性变量，如：性别、种族、血型、是否患病等。
2. 计量资料（Quantitative variable）
又称连续型变量、定量变量，如：身高、体重、浓度、血压、血脂水平等。
下面来看一个具体的实例👇
在这里，性别、疗效是定性观察的结果，属于计数数据，也就是分类变量；而年龄、心率、收缩压、舒张压是定量观察的结果，属于计量数据，即连续型变量。
⚠️但是，计量资料和计数资料可以相互转变，有 3 种方法：
→ 根据文献找界值
→常规的经验
→等分位法
◆ 确定了变量，数据该如何描述？
1. 计数资料如何描述？
大范围抽样调查可用率（95%可信区间）表示；
普通资料可用频数（百分率）表示，组间比较用卡方检验。
2. 计量资料如何描述？
如果符合正态分布：
用「均数 ± 标准差」或标准误表示；
组间比较，用 t 检验、方差分析、线性回归分析。
如果不符合正态分布:
用中位数（四分位间距或者全距）表示；
组间比较，可用非参数检验（Mann-Whitney 检验、K-S 检验等）。
◆ 研究X、Y 回归，3 大回归盘点
你知道单因素分析和多因素分析吗？先搞清概念：
单因素分析：对单个因素和因变量的关系进行分析，得出两个因素相关性的初步结果，数据描述也是单因素分析。
多因素分析：将单因素分析结果中满足一定条件的变量纳入多因素分析中，可进行各种
回归分析，得出进一步调整后的结果，更具有说服力。
⚠️在多因素分析中，根据变量类型不同，常用到 3 种回归模型：线性回归、逻辑回归及 Cox 回归。
3 大类型盘点，请收藏：
◆ 一表总结：描述方法及回归方法
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不只是统计有问题？最近经常有同学自称是「三无」人员，细问下来，是没基础、没实验条件、没病例数据🤦♀️
要么导师放养，要么临床繁忙，说到底，发文章不能太老实，得会变通（不是学术不端）！
别急，没基础、没数据、不用数据都能发！
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1、孟德尔随机化
这两年真是太火了，它是流行病学领域应用广泛的一种方法，它基于遗传变异的因果推断方法，研究一个因素对于某个结果的影响是否具有因果关系。
他的优势：
- 选题范围广泛，适合98%的慢性病方向
- 涉及范围广泛，几乎覆盖所有跟健康相关的研究
- 易发高分，不收病例，不用实验验证！
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图片来源 ubMed
2、NHANES数据库——覆盖90%临床科室的研究主题
■数据够「全」，多科室适用：目前涵盖 264 个不同主题的数据模块，拥有近 1,400+分析量，可以覆盖大部分临床科室的选题。
■数据够「多」，还基本免费：该数据库目前已经涵盖了 11,600+人群的数据调查，每年持续更新；大部分数据都可以免费下载，无需注册。
3、MIMIC数据库——急重症最大数据库
MIMIC 数据库开放问世至今，至少已经发表了两千多篇 SCI，其中更不乏顶刊的身影，甚至去年还有一篇发表在了《JAMA》上！它数据量大且质量好、数据量详细、病例丰富，能发文的空间还很大。
适合谁：没数据、不想做随访、科室里有要进重症的病例的同学
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老网红 Meta分析
Meta 火了十年，发文量依然稳固， 截止24 年6 月 6 日，就发了 22,370 篇，无需原始数据、研究方法简单、分析流程固定是它受欢迎的原因，如果你的单位承认 Meta，选它作为第一篇 SCI 也是选择之一。
图片来源ubMed
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