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Hello！大家好，这里是 SPSSAU 。 今年由于疫情原因，同学们早早离开了校园，也度过了在校时间最短的一学期。如今暑假生活已经过半，有的同学更是已经开始返校报到，为新学期做准备。 随着新学期的开始，大家的论文任务是不是也该提上日程了呢？贴心的SPSSAU，已为大家整理好一份 保姆级教程 。 如果你错过了之前的各种干货分享，那么这次一定记得 收藏、点赞 。 「SPSSAU操作技巧」 新手指南 | 数据格式 | 加权数据 | 变量处理 数据管理 | 数据异常 「统计入门」 数据准备 | 方法选择 | 分析思路 | 图表选择 「常用方法」 相关分析 | 线性回归 | 因子分析 | 卡方检验 t检验 | 方差分析 | 非参数检验 二元logit | 多分类logit | 有序logit 「问卷分析」 问卷设计 | 信度分析 | 效度分析 聚类分析 | 验证性因子分析 | 结构方程模型 调节作用 | 中介作用 | 多选题 | 排序题 「医学/实验研究」 卡方检验 | RSR秩和比 | 重复测量方差 ROC曲线 | COX回归 | 一致性检验 「权重计算」 权重方法选择 | 主成分 | AHP | 熵值法 熵权topsis | 耦合协调度 「常见问题」 三线表 | 哑变量 | 正态性 区分 方差分析、T检验、卡方检验 没有盘点到的方法及问题，都可通过SPSSAU提供的帮助手册

数据统计分析软件的理想工具：Stata 　　Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。快速，准确，易于使用。 　　为什么选择Stata？ 　　 Stata的数据管理功能让您完全控制 　　同时管理多个数据集 　　导入、导出 　　ODBC、SQL 　　排序、匹配、合并、连接、附加、创建 　　内置的电子表格 　　Unicode 　　处理文本或二进制数据 　　访问本地或web上的数据 　　跨组收集统计信息 　　blobs—可以保存整个文档的字符串 　　数十亿的行 成千上万的变量 生存资料、面板资料、多层次资料、调查资料、离散选择资料、多重输入资料、分类资料、时序资料 　　更重要的是，支持您所有的数据科学需求。 　　 广泛的统计功能 　　Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法之外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说，Stata具有如下统计分析能力： 　　数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较

点击上方 “一起学SPSS” 可以订阅哦！ 微信订阅号“杨氏书屋”授权转发，敬请关注。 《中华风湿病学杂志》 2002 年 4 月第 6 卷第 2 期 ——杨岫岩 （中山医科大学附属第一医院风湿免疫科创始人、主任医师、教授、博导） 疾病的预后是指对疾病的转归作出事先的估计。在进行临床决策时，需要了解疾病的预后，也要了解影响预后的因素。因此预后研究是临床研究的一个重要内容。下面讨论有关疾病预后研究的一些要点。 一．疾病预后研究的目的 通过这类研究，我们可以了解：①疾病的时间生存率，如系统性红斑狼疮的1年、5年、10年生存率，狼疮性肾炎5年、10年肾脏存活率等。②寻找出对疾病转归的预测指标，如狼疮性肾炎IV型者肾脏预后比较差，提示需要积极治疗，狼疮性肾炎肾功能不全者，超声影像学显示肾脏缩小者肾功能恢复的几率甚微，提示保守治疗为主。③筛选出哪些因素会影响疾病的预后，是临床治疗可以设法消除这些因素，以改善疾病的预后，如高血压会影响狼疮性肾炎的远期预后，提示在治疗狼疮性肾炎时，如果合并有高血压，需要注意控制血压。 二．选择恰当的研究策略 疾病预后研究一般应采用 队列研究（cohort study） ，而不可能随机对照试验，因为影响预后的研究因素不可能按研究者的意愿进行随机分配，暴露因素存在与否是取决于自然，对病人随访一定的时间后，比较不同暴露状态下，阳性结局的发生率

点击上方蓝字 记得关注我们哦！ ▼ 往期精彩回顾 ▼ 简单线性回归（一） 简单线性回归（二） 非线性回归 多重线性回归分析 二元logistic回归分析 Cox回归分析 有序多分类logistic回归分析 何为回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 为什么用回归分析 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 它表明自变量和因变量之间的显著关系； 它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员

【重磅】中山医人微信订阅号介绍（V 1.4版） 《SPSS常用统计分析教程(SPSS 22.0中英文版)(第4版)》 配套教学视频 不断制作及持续更新ing…… 【SPSS入门】软件界面的语言设置方法 SPSS Statistics 24.0 抢鲜看 【我问一起学SPSS】卡方值后面为什么有个小a？ 【一起学Minitab】聚类分析：Q型聚类 【一起学SPSS】订阅号使用技巧 回复“ SPSSD “获取PPT下载网址 00 统计综合知识 随机化意义的流行病学阐释 关于医学科研设计的若干要点（建议收藏备查） 统计方法选用手册，以后再也不用问别人啦！ 有这样一门学科，叫做流行病学 在临床流行病学的基础上谈循证医学 SCI论文常见的统计学问题和处理方法 加强风湿病临床研究力度 如何识别和控制临床研究中的混杂与偏倚 临床研究方法学（一）：如何寻找临床研究题目？ 临床研究方法学（二）：疾病预后研究的设计与分析方法 临床研究方法学（三）：因果关系的推导及一些相关的概 念 临床研究方法学（四）：确定实验室指标的临床意义与诊断试验 临床研究方法学（五）：治疗学研究的设计与分析方法 临床研究方法学（六）： 临床医学论文书写要点 常用的多重比较统计方法 P值的迷思（一）：显著与非常显著 P值的迷思（二）：P值告诉我们什么 P值的迷思（三）：与P值相关的几个概念 P值的迷思（四）：什么是效应量？ 【干货

在本文的 第一部分 的结尾，我承诺要写关于接口的内容。我不想在这里写有关接口或完整或简短的讲义。相反，我将展示一个简单的示例，来说明如何定义和使用接口，以及如何利用无处不在的 io.Writer 接口。还有一些关于反射reflection和半主机semihosting的内容。 ] 接口是 Go 语言的重要组成部分。如果你想了解更多有关它们的信息，我建议你阅读《 高效的 Go 编程 》 和 Russ Cox 的文章 。 并发 Blinky – 回顾 当你阅读前面示例的代码时，你可能会注意到一中打开或关闭 LED 的反直觉方式。 Set 方法用于关闭 LED， Clear 方法用于打开 LED。这是由于在 漏极开路配置open-drain configuration 下驱动了 LED。我们可以做些什么来减少代码的混乱？让我们用 On 和 Off 方法来定义 LED 类型： type LED struct { pin gpio.Pin } func (led LED) On() { led.pin.Clear() } func (led LED) Off() { led.pin.Set() } 现在我们可以简单地调用 led.On() 和 led.Off() ，这不会再引起任何疑惑了。 在前面的所有示例中，我都尝试使用相同的 漏极开路配置open-drain

为什么这么设计（Why’s THE Design）是一系列关于计算机领域中程序设计决策的文章，我们在这个系列的每一篇文章中都会提出一个具体的问题并从不同的角度讨论这种设计的优缺点、对具体实现造成的影响。如果你有想要了解的问题，可以在文章下面留言。 Go 是一门语法元素少、设计简单的编程语言，简单的设计往往意味着较弱的表达能力，工程师也需要使用更多时间编写重复的逻辑。Go 语言从发布到今天已经过去了 10 多年，向 Go 语言添加泛型的讨论也从 2010 年一直持续到今天。社区对泛型的讨论非常多，呼声也非常高，下这里列举一些泛型相关的讨论和反馈： proposal: spec: generic programming facilities 有 500 多条泛型相关的讨论1； Generics · ExperienceReports 列出了一些讨论 Go 语言泛型的文章2； Go 2 Generics Feedback 包含对 Go 2 泛型草案的反馈和建议3； 很多人都认为 Go 语言永远不会加入泛型，然而这不是正确的结论，Go 语言很可能会在第二个主要版本中加入泛型4。所以本文要分析的问题是 —— 为什么 Go 语言到目前为止都没有泛型，以及这些原因是否已经被解决，又是如何被解决的。 如果你对 Go 语言的标准库稍微有一些了解，你能找到一些如下所示的函数签名： package

作者|GUEST BLOG 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 “事实是每个人都相信的简单陈述。也就是事实是没有错的，除非它被人发现了错误。假设有一个没人愿意相信的建议，那么它要直到被发现有效的时候才能成为事实。” –爱德华·泰勒 我们正在应对一场空前规模的流行病。全世界的研究人员都在疯狂地试图开发一种疫苗或COVID-19的治疗方法，而医生们正试图阻止这种流行病席卷整个世界。 我最近有了一个想法，把我的统计知识应用到这些大量COVID数据中。 考虑这样一个场景：医生有四种医疗方法来治疗病人。一旦我们有了测试结果，用最少时间治愈病人的治疗会是最好的方法。 但如果这些病人中的一些已经部分治愈，或者其他药物已经在治疗他们呢？ 为了作出一个有信心和可靠的决定，我们需要证据来支持我们的做法。这就是方差分析的概念发挥作用的地方。 在本文中，我将向你介绍方差分析测试及其用于做出更好决策的不同类型。我将在Python中演示每种类型的ANOVA（方差分析）测试，以可视化它们并处理COVID-19数据。 注意：你必须了解统计学的基本知识才能理解这个主题。最好了解t检验和假设检验。 什么是方差分析测试(ANOVA) 方差分析，或称方差分析，可以看作是两组以上的t检验的推广。独立t检验用于比较两组之间的条件平均值。当我们想比较两组以上患者的病情平均值时，使用方差分析。

　　腾讯科技讯，钟南山院士团队与腾讯 AI Lab 日前披露了利用 AI 预测 COVID-19 患者病情发展至危重概率的研究成果，可分别预测 5 天、10 天和 30 天内病情危重的概率，有助合理地为病人进行早期分诊。这项研究已在 2020 年 7 月 15 日发布于国际顶级期刊《Nature》子刊《Nature Communications》。 　　这项名为《深度学习在新冠肺炎危重患者早期分诊中的应用》的研究，是钟南山院士团队与腾讯公司共同成立的大数据及人工智能联合实验室的成果之一，第一作者分别是广州呼吸健康研究院院长助理梁文华博士，以及腾讯 AI Lab 医疗中心首席科学家姚建华博士，钟南山院士、广州呼吸健康研究院院长何建行、腾讯 AI Lab 医疗中心负责人黄俊洲均为共同作者。 　　大数据及人工智能联合实验室副主任、腾讯医疗副总裁吴文达医生指出，当前新冠肺炎疫情在全球持续蔓延，高效抗疫、降低患者死亡风险，仍是取得抗疫胜利的关键，希望大数据、人工智能等新技术，以及腾讯海量的用户触达能力，腾讯云安全、快速部署的能力，能够在抗疫常态化中发挥作用，更有效地防控流行病疫情。 　　此项研究基于人工智能深度学习所建立的生存模型，对 COVID-19 患者入院时的 10 项临床特征进行分析，可以帮助预测患者发展至危重病情的风险，如在患者住院期间持续采用此模型进行分析，预测结果会更加准确

这里写目录标题 一.前言 二. Go Modules有哪些特点 三.如何使用Go Modules 1.首先安装Go 1.13或升级到Go 1.13 2.配置环境变量 3.配置gomod 四.配置goland 五.其他你可能需要知道的知识 1.go.sum 2.更换依赖版本 3.gomod相关命令 一.前言 初学者使用golang的时候可能会遇到这样几个问题 1.在使用go get的时候，由于一些众所周知的原因，经常会下载失败 2.拿到一个项目，很难知道使用了哪些依赖库，这些依赖库都是什么版本的 3.go的项目必须放在gopath下面，我想放在任意目录下 如果你有相同的疑问，那么go Modules就能很好的解决这些问题 二. Go Modules有哪些特点 Go Modules是官方正式推出的包依赖管理项目，由Russ Cox （即Go 现在的掌舵人）推动，dep是“official experiment”仅此而已。 Go modules 出现的目的之一就是为了解决 GOPATH 的问题，也就相当于是抛弃 GOPATH 了。以前项目必须在 G O P A T H / s r c 里 进 行 ， 现 在 G o 允 许 在 GOPATH/src 里进行，现在Go 允许在 G O P A T H / s r c 里 进 行 ， 现 在 G o 允 许 在 GOPATH