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...
# 计算亚组分析P值anova_result<-anova(model)interaction_p_value<-anova_result["independent_var:group_var","Pr(>F)"]print(interaction_p_value) 1. 2. 3. 4. 总结 通过以上步骤,你可以实现R语言亚组分析交互作用P值的计算。这种方法可以帮助你研究变量之间的交互作用,从而更深入地理解数据的特性。希望...
Interaction<-c("ln_yesno","er","pr","histgrad") 然后一句话代码就可以生成表格,data是你的数据,必须是数据框形式,x是你研究的目标变量,y是你的结局变量,time是你的时间变量,Interaction是你的分层变量,这个必须是分类变量并转成因子,cov是你的协变量,family="cox"这个是固定的。 out<-scitb5.coxph(d...
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。 亚组分析的交互作用P值可以确定干预在不同亚组的区分...
GINet:Graph Interaction Network for Scene Parsing(ECCV 2020)详解 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2009.06160.pdf 一、背景 Scene Parsing 任务属于语义分割的一个分支,也是把每个像素点分成一个具体的语义类别,它和常见的语义分割的区别在于 Scene Parsing 任务的数据集里的类别分为 Object 和 Stuff 两种类别,...
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! 如果亚组分析,需要调整其他协变量进行多因素回归分析,可以在协变量设置这里选择"自定义"。 接着在下拉框中,勾选需要调整的协变量。接着就会更新出多因素亚组分析表格以及森林图啦!
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! 如果亚组分析,需要调整其他协变量进行多因素回归分析,可以在协变量设置这里选择"自定义"。 接着在下拉框中,勾选需要调整的协变量。接着就会更新出多因素亚组分析表格以及森林图啦!
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