今天被粉丝发的文章给难住了，又偷偷去学习了一下竞争风险模型，想起之前写的关于竞争风险模型的做法，真的都是皮毛哟，大家见笑了。想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍。什么时候用生存分析当你关心结局和结局发生时间的时候，就要考虑生存分析了，这种既有结局又有时间的数据叫做生存数据，英文叫做Time-to-event data. 只不过因为这个方法医学上用来分析存活情
## 如何实现“R语言效度分析”
### 整体流程
首先，我们需要了解效度分析的概念及其在数据分析中的重要性。效度分析是指评价一个测量工具或模型测量的准确性和有效性的过程。在R语言中，我们可以通过一系列统计方法来进行效度分析，以确保我们得到的结果是可靠的。
接下来，我们将展示如何在R语言中进行效度分析。下面的表格展示了整个流程的步骤：
```mermaid
erDiagram
理解
R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） 笔者寄语：本文中大多内容来自《数据挖掘之道》，本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候，觉得在监督学习之后，做一个混淆矩阵就已经足够，但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率。需要完整的评价模型的方式。 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差（M
# R语言效度分析入门指南
## 整体流程
进行效度分析通常包括几个步骤。以下是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------------|
| 1 | 安装并加载必要的R包 |
| 2
# R语言信度效度分析
## 导言
在社会科学研究中，信度和效度分析是非常重要的步骤。信度指的是测量工具的稳定性和一致性，而效度则指的是测量工具与实际情况的关联性和准确性。在R语言中，我们可以使用一些包来进行信度和效度分析，例如psych和lavaan包。本文将介绍如何使用R语言进行信度效度分析。
## 流程概览
下面是进行R语言信度效度分析的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --
文章目录主要函数描述性统计比较均值增强R中的ANOVA事后检验（post-hoc）比较比例比较方差计算效应量相关性分析计算相关性重塑相关矩阵相关矩阵取子集可视化相关矩阵添加P值和显著性标记提取统计信息数据处理辅助函数其他安装和加载描述性统计t检验单样本t检验配对t检验两样本t检验分组后进行比较多组间的两两比较方差分析完全随机设计方差分析随机区组设计资料的方差分析拉丁方设计方差分析两阶段交叉设计资料
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2023-08-05 14:09:16
223阅读
1、数据源： 我们将会使用在信用评级建模中非常常用的德国信贷数据（German credit dataset）作为建模的数据集。德国信贷数据共有1000条数据，每条数据20个特征。2、数据源下载： https://github.com/frankhlchi/R-scorecard3、建模过程4、完整版（源代码）：rm(list=ls())
gc()
library(caret)
library(
作者：就在那里000 之前写过生存分析的数学相关基础知识，这次直接使用R语言进行生存分析的实战演练。1. 生存分析install.packages(c("survival", "survminer"))
# Load the packages
library("survival")
library("survminer")导入示例需要的数据# Example data sets
data("lun
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2023-09-21 16:44:04
480阅读
一、背景 数据集展示了X市常住外来人口的基本情况，包括人口学变量和一些行为特征。假定这些变量的取值在观测期间内都保持不变，仔细查看和分析数据情况，试利用生存分析法完成下面的题目。二、要求和代码#*********************************前期数据处理***********************************
#1
#①利用R读取数据。注意：不要事先改动样本的数据内
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2023-08-28 13:25:37
173阅读
在R中用最经典的Apriori关联算法对问卷调查结果进行简单的关联分析，包括对规则的筛选，输出以及可视化。主流程主流程包括4个部分，数据介绍，关联分析主流程代码，主流程子代码，可视化。数据介绍数据包含360份问卷对14个问题的答案，类似下表：问卷编号Q1Q2Q3Q4···1大三一线城市安全收费情况···2大三一线城市相对安全安全系数···3大三一线城市安全使用方便···关联分析主流程##读取数据，
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2023-06-20 14:13:35
405阅读
今天给大家写写生存分析：Survival analysis corresponds to a set of statistical approaches used to investigate the time it takes for an event of interest to occur.生存分析研究的我们感兴趣的事件发生的时间的分布情况。这里面的“生存”不一定指存活，因为生存分析在医学随
survminer是专门用来进行生存分析可视化的R包，主要函数如下：生存曲线ggsurvplot():arrange_ggsurvplots():ggsurvevents():surv_summary():surv_cutpoint():pairwise_survdiff():Cox模型的诊断ggcoxzph():ggcoxdiagnostics():ggcoxfunctional():Cox模型
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2023-09-06 11:04:21
687阅读
效度（Validity）在英文原术语中即为有效性，衡量的指标是某一实验的有效性和准确性。其统计学意义是使用的测量手段是否能准确反映所测量内容的程度，主要反映测量结果和被测内容的关系。如果实验结果与被考察内容的吻合程度越高，则说明实验效度越高；反之效度越低。如果想要获取高质量的实验数据，效度分析是对测量结果进行进一步分析的基础保障。接下来就让我们一起对效度分析的全流程进行逐步解读吧。一
目录1.什么是生存分析？2.生存分析方法的种类？3.生存分析使用的方法？4.什么是生存曲线？5.卡普兰-迈耶生存分析的计算方法？6.代码实现1.什么是生存分析？生存分析是研究生存时间的分布规律，以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法。生存分析可用来预测在某一时间点上的事件是否会出现，它需要通过时间的维度来完成事件在某一时间发生概率的预测。2.生存分析方法的种类？（1）参数法：知道生存时间
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2023-06-20 15:47:28
262阅读
生存分析全人群肿瘤登记资料常用的统计分析指标包括发病率、死亡率、现患率以及生存率等，其中肿瘤生存率是评估肿瘤治疗效果和肿瘤负担的必要指标，其计算涉及肿瘤患者的发病、 死亡和随访三个方面的资料， 数据整理和计算过程均较为复杂， 如何及时、 准确地计算肿瘤生存率， 并使其可以在不同地区、 不同人群、不同时期间被客观公正地比较和评价，仍然是统计学家们一直在研究的主题。人群肿瘤登记生存率的分析指标包括观察
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2023-08-28 10:07:37
285阅读
目录专题一：Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用专题二：Meta分析与R语言数据清洗及相关应用Meta分析的常用方法与R语言应用专题三：R语言Meta分析与精美作图R语言Meta分析专题四：R语言Meta回归分析R语言Meta回归分析专题五：R语言Meta诊断分析与进阶R语言Meta诊断进阶专题六：R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用专题七：深度拓展机器学习在Meta分析中的
问卷信效度是指问卷测量所得到的结果与实际情况之间的一致性程度。在研究中，我们常常需要通过问卷来收集数据，而问卷信效度的高低直接影响到我们研究的可信度和准确性。因此，了解如何评估问卷信效度是非常重要的。
R语言是一种广泛使用的统计分析工具，提供了丰富的函数和包来进行问卷信效度的分析。本文将介绍如何使用R语言进行问卷信效度的评估，并给出相应的代码示例。
## 流程图
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原创
2023-09-21 07:02:00
737阅读
文章目录R语言进行生存分析1.下载示例数据2.R语言代码实例详解3.难点解读4.补充：如何用R语言 手动计算生存率 R语言进行生存分析1.下载示例数据示例数据连接2.R语言代码实例详解#示例数据输入
clinical <- read.table("clinical_clust.txt",header = T, row.names = 1, sep = "\t", check.names =
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2023-08-04 13:52:57
67阅读
描述该函数用于将向量编码为因子（ 术语“类别”和“枚举类型”也用于 因素）。如果参数为 ，则因子 假定级别已排序。为了与 S 兼容，有 也是一个函数.factororderedTRUEorderedis.factor、 和 是这些类的成员资格和强制函数。is.orderedas.factoras.ordered用法factor(x = character(), levels, labels = l
https://bioconnector.github.io/workshops/r-survival.html[https://bioconn...
原创
2022-03-18 10:14:30
177阅读
