首先,导入我们从NHANES数据库中提取处理好的数据,本次复现数据包括19481名研究对象(原文章n=23110),样本量略有出入,这里大家请多关注统计方法的运用。 “医学论文与统计分析”公众号回复“241复现文章”获取全部代码与数据 02:基线差异性分析 本次复现基线表格用到了tableone包,这里“myVars”汇总了基线表中的全部变...
【文献解读】13分+ 1区Top JAMA子刊,NHANES+EHR临床公共数据库联用,模型开发测试新思路!性价比超给力,抓紧看过来 06:28 【文献解读】4张主图直取10分+纯生信!单细胞和空间转录组联合,助力家族基因泛癌分析,CNS顶刊关注的热门方向,创新性超赞! 06:25 【文献解读】线粒体生信方向又上新啦!CRISPR药物预测、...
NHANES官网是要求在研究的时候进行加权分析数据。因为加权更为真实地反映出整体的情况。当然你也会看到一些已经发表的文章没有考虑权重,是因为作者没有考虑,期刊也没有要求,但是确保研究结果的可靠性,还是建议进行加权分析。 问题3:如何选择权重? 数据库的demo文件中已经给了wtint2yr,wtmec2yr,一些人数更少的调查项目...
NHANES数据库实战--NHANES加权回归模型的趋势分析, 视频播放量 244、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人数 10、转发人数 1, 视频作者 医学小雷, 作者简介 分享各种医学科研知识,搬砖日常, 苦力见解。W+ lqyx0033 ,白嫖勿加,相关视频:NHANES数据库实战--Quantile
2)NHANES数据库分析:基于NHANES数据库进行疾病的流行病学分析; 3)多组学分析:利用公共转录组和动物实验蛋白组数据分析疾病关键基因和发病机制; 4)网络药理学:从大数据角度研究中药方剂对疾病的治疗机制。 这4个版块的内容,每一个单拎出来都是比较简单或者说是很常规的操作,但组合在一起就产生了非常神奇的化学反应,...
这也告诉我们了,NHANES数据库分析和挖掘中,权重的应用是非常重要的,用于解决因复杂抽样而带来的有偏问题。 针对NHANES2015-2016这个周期,我用R语言来演示下无加权和有加权处理后,种族占比的情况。 R语言代码片段 ### 1 准备工作环境 ### library(pacman) p_...
首先来到我们NHANES加权数据分析界面,根据提示,完成数据的导入。 接着来到"研究设计及权重"模块,主要是选中我们的权重变量。 主抽样单位(SDMVPSU)、分层变量(SDMVSTRA):在NHANES数据库中有固定编码,因此平台会自动识别选入。 权重变量:原则是同一个周期选择最小子样本的权重,多周期权重还需要额外进行转换计算。
4.数据异常：识别异常值、缺失值等，并对其进行处理。在使用NHANES数据库进行描述性分析时，以下步骤仅供...
经典的生物统计学方法大多依赖于监督变量来估计生理老化,而没有捕获参数间相互作用的全部复杂性。本研究基于机器学习(ML)利用国家健康和营养检查调查(NHANES)数据库收集生理功能的常规实验室值,建立了一个全面的基于ML的分析策略,探讨了衰老的个体化生理特征。
用Nhanes数据库做分析真的好简单❗快码住👆 #mimic数据库 #医学 #医学生 #研究生 - 统计之光于20240324发布在抖音,已经收获了25.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!