在进行MVMR研究时,我们不建议使用很多的暴露,因为这会带来比较严重的共线性问题,一般3~5个为宜。如果暴露间的共线性问题比较严重,建议使用“TwoSampleMR”包的mv_lasso_feature_selection()函数来帮助你去除不必要的暴露。 关于多变量孟德尔随机化研究就简单介绍到这里,希望对大家有所帮助!
如果暴露间的共线性问题比较严重,建议使用“TwoSampleMR”包的mv_lasso_feature_selection()函数来帮助你去除不必要的暴露。 2.中介孟德尔随机化 中介分析:在因果推断中,我们不仅对暴露对结局的影响程度感兴趣,而且对暴露影响该结局的机制或途径感兴趣。中介分析试图确定暴露影响结局的因果途径及其相对重要性。当暴露难以...
在进行MVMR研究时,我们不建议使用很多的暴露,因为这会带来比较严重的共线性问题,一般3~5个为宜。如果暴露间的共线性问题比较严重,建议使用“TwoSampleMR”包的mv_lasso_feature_selection()函数来帮助你去除不必要的暴露。 关于多变量孟德尔随机化研究就简单介绍到这里,希望对大家有所帮助!
在进行MVMR研究时,我们不建议使用很多的暴露,因为这会带来比较严重的共线性问题,一般3~5个为宜。如果暴露间的共线性问题比较严重,建议使用“TwoSampleMR”包的mv_lasso_feature_selection()函数来帮助你去除不必要的暴露。 参考:多变量孟德尔随机化研究(MVMR)简介...
立即打开 @颜值鉴赏君 - 关注 赞 评论 司机开到一半撞上路障,没想到方向盘被顶飞 金灿荣:老百姓对国家的期待值很高的 美国爆发1400场示威抗议特朗普 火星探测器毅力号在火星的探索之旅 新兵授枪现场整齐如复制粘贴 三种神奇药片,搞定头晕困扰 打开APP阅读更多精彩内容...