P for trend是线性趋势检验的P值,用于反映自变量和因变量是否存在线性趋势关系。线性趋势检验,之前介绍过Cochran Armitage检验,不过是针对分类变量的。 今天要介绍的P for trend主要是针对连续型变量的。 关于p for trend具体含义和数值型变量分箱的方法,大家可以参考医咖会的文章:p for trend是个啥 把连续性变量转...
P for trend是线性趋势检验的P值,用于反映自变量和因变量是否存在线性趋势关系。线性趋势检验,之前介绍过Cochran Armitage检验,不过是针对分类变量的。 今天要介绍的P for trend主要是针对连续型变量的。 关于p for trend具体含义和数值型变量分箱的方法,大家可以参考医咖会的文章:p for trend是个啥 把连续性变量转...
P for trend是线性趋势检验的P值,用于反映自变量和因变量是否存在线性趋势关系。线性趋势检验,之前介绍过Cochran Armitage检验,不过是针对分类变量的。 今天要介绍的P for trend主要是针对连续型变量的。 关于p for trend具体含义和数值型变量分箱的方法,大家可以参考医咖会的文章:p for trend是个啥 把连续性变量转...
接下来，我们介绍 p for interaction 的概念及其在 R 语言中的实现。该值评估两个或多个变量之间的交互作用是否具有统计学意义。通常通过新建一列代表变量相乘的值，然后进行回归分析来计算 p for interaction。方法1：通过构建变量相乘列并进行回归，得到的 P 值（如 0.217）反映了 x1 与 x7（假设...
这里算出来的也和tableone包一模一样, 这样连续和分类变量的都算出来啦。间接印证了咱们使用tableone包计算是正确的,新手还是使用tableone包来计算容易点。 最后聊下近期,近期一直在写一键生成NHANSE数据亚组交互效应表的函数(P for interaction),但是出现一个小问题卡住了,就是就是在函数内部生成svyglm模型的时候,我们...
亚组变量：即在哪些不同人群中开展分析，例如：选择性别作为亚组变量，就代表分别在男性、女性群体中开展回归分析。亚组变量必须是分类型变量，可以同时选择多个。这里我们同时选择"sex"，"race"，"level"3个变量。选择完毕后，平台就直接给出单因素回归分析结果以及森林图了，P for interaction就包括在内！如果亚组...
亚组变量:即在哪些不同人群中开展分析,例如:选择性别作为亚组变量,就代表分别在男性、女性群体中开展回归分析。亚组变量必须是分类型变量,可以同时选择多个。这里我们同时选择"sex","race","level"3个变量。 选择完毕后,平台就直接给出单因素回归分析结果以及森林图了,P for interaction就包括在内!
亚组变量:即在哪些不同人群中开展分析,例如:选择性别作为亚组变量,就代表分别在男性、女性群体中开展回归分析。亚组变量必须是分类型变量,可以同时选择多个。这里我们同时选择"sex","race","level"3个变量。 选择完毕后,平台就直接给出单因素回归分析结果以及森林图了,P for interaction就包括在内!
可以从图中看到,在年龄的亚组分析中,虽然小于50岁和大于50岁患者都可以从HAIC治疗获益(HR值小于1且95%CI不过1),但是其交互作用p for interaction为0.01。HAIC治疗治疗在不同年龄分组之间的差异是有统计学意义,换句话说,就是说HAIC治疗对于年青组获益更多。
**R语言 p for interaction** 在统计学和数据分析领域,我们经常需要研究不同变量之间的相互作用。相互作用是指当两个或多个变量同时对另一个变量产生影响时所发生的情况。R语言提供了一种称为p for interaction(交互效应)的方法,用于评估不同变量之间的交互效应。本文将给出关于p for interaction的科普介绍,并通过...