前几天演示了如何使用purrr进行回归模型的亚组分析及森林图绘制,本来找了好久没找到可以实现这个功能的R包,都打算自己写个包了,没想到这几天找到了! 完美实现COX回归和logistic回归的亚组分析,除此之外,还支持svyglm、svycoxph的结果,并且数据结果可直接用于绘制森林图,连NA和各种空行都给你准备好了! 包的名字叫...
尔云间meta分析:【Meta分析,Stata/Excel】轻松制作高大上的亚组分析森林图:汇总所有亚组分析的合并结果 尔云间meta分析:Meta分析发表偏倚大盘点(egger, begg, Harbord, peter等定量检验) 尔云间meta分析:Meta分析常见困惑之:OR、RR还是HR? 尔云间meta分析:如果你是新手,我绝不建议你使用Stata16做meta分析 尔云间me...
本文介绍了使用R语言进行亚组分析交互作用的实现流程。首先,我们需要导入所需的R包和数据;然后,进行数据预处理,例如去除缺失值和分组;接下来,构建线性模型,考虑交互作用效应;最后,通过检验交互作用的显著性和解释效应,得出结论。希望这篇文章能够帮助到刚入行的小白开发者。
主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分。 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法,通过寻找一组更小 的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、变量间的关系。 1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和...
在R中，我们使用metabin（meta包）函数计算效应值，需要提供以下参数：event.e 实验组发生的事件数 n....
亚组分析公式:cox1<-coxph(Surv(time,status==0)~RT, subset= (R14[,i]=='1'), data=R14),time和ststus是数据的随访时间和结局,0为感兴趣事件;RT是要进行亚组分析的变量;subset=(x=='1')是亚组,即做关于x变量中第1个亚组的RT的单因素分析;数据来源是R14。
本期介绍基于生存率的亚组分析森林图 1.png 生存率是基于KM曲线函数结果,关于某变量的KM曲线及结果已在R语言|8. Kaplan-Meier曲线及美化和R语言|10. KM曲线代码进阶:各种亚组分析助你深入分析数据详细介绍。 但是,有些小伙伴想做某变量在所有亚组下的生存率,那就需要我们做很多组KM曲线,例如上图8个变量,若...
不分亚组的分析 亚组分析 画森林图 准备数据 使用survival包中的colon数据集用于演示,这是一份关于结肠癌患者的生存数据,共有1858行,16列,共分为3个组,1个观察组+2个治疗组,观察他们发生终点事件的差异。 各变量的解释如下: id:患者id study:没啥用,所有患者都是1 ...
在R语言中进行临床研究的亚组分析有几种常见的方法，以下是其中的一种基本流程：1. 数据导入：将临床...