探索择偶偏好中的因果复杂性——使用QCA对调查实验数据的再分析

不过,无论是传统的研究路径,还是运用调查实验法的最新研究,学者们在数据分析时使用的仍是线性回归、logistic回归等回归模型,而回归模型所固有的线性、可加及对称的模型假定使其无法全面分析择偶偏好的复杂性。这具体表现在以下两个方面。首先,人们在择偶时会对潜在配偶的所有条件进行综合评估,进而做出接受还是拒绝的决...

NHANES 数据挖掘太绝了,徐州新健康老年病医院斩获 7.3 分 SCI,速...

(1)研究精髓借鉴:深度解读研究,借鉴其方法论,选取具有代表性的大规模NHANES样本,通过采用加权logistic回归分析、亚组分析、RCS分析,以及未加权logistic回归的敏感性分析等多元统计分析手段,来复制该研究的核心步骤。(2)CDAI跨领域应用探索:研究者可以将CDAI应用于心血管疾病、代谢性疾病或其他健康问题...

回归分析的介绍和结果展示,应该注意什么问题

目前绝大多数文章的介绍回归分析时,都轻描淡写地一句:采用线性回归(logistic回归等)进行分析。然而,所有的回归都有其适用条件,应对这些条件有所说明,否则不清楚数据是否满足应用条件,也就无法保证结论的可靠性。例如,COX回归至少应说明数据是满足等比例假定,如果不能满足,采用了什么方法进行替代;再如,线性回归应明确...

临床研究的灵魂是统计学,浅谈个人学习统计学的经验与感想

一、多重线性回归模型用于分析一个连续性因变量与一组自变量之间的关系,但是若因变量为分类变量,那么因变量与自变量之间就丧失了这种线性关系,但是经过Logist变化,则将模型转变为线性关系,这便是Logistic回归模型。二、Logistic回归应用条件1.两分类Logistic回归分析的因变量必须是两分类变量,如是否患病、是否死亡、成...

心塞!样本量不够多,还能开展logistic回归吗?

1.对于定量变量结局(特别是连续型数据),如需开展线性回归分析,有效样本量直接由总的观察对象数决定。比如一项研究如果总样本量200例,如果定量结局为血压值,那么开展线性回归分析时,将允许纳入同时20个自变量进入模型。2.对于二分类结局,一般开展logistic回归分析。关于样本量,目前网络上流传的概念是logistic回归要求阳性...

7种回归分析方法,你用哪一种?

使用回归分析的好处良多(www.e993.com)2024年11月26日。具体如下:1.它表明自变量和因变量之间的显著关系;2.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,数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量,用...

大数据和数据科学为政治学带来了什么?

1.数据科学从何而来?数据科学的方法主要来自于计算机科学、统计学、图书馆或信息科学,有些则源于生物学家为模拟人脑中神经元之间的联系所做的努力,以及认知科学家(如多才多艺的政治学家赫伯特-西蒙)为发展人工智能所作的努力。这些不同流派的研究混合产生了混乱,因为类似的方法(如神经网和逻辑回归)在这些学科领...

基于同业存单信用利差的商业银行隐含违约率测算方法分析

第二类方法是借助公司关键财务指标、市场因素等构建违约概率测算模型,包括Logistic模型、Probit模型、熵权法模型等,由于财务信息和市场因素信息相对方便获取,这些模型更具实用性。但以上模型均假设估计量具备无偏性,同样由于缺少有效样本数据,难以直接套用模型进行测算。第三类方法是基于风险中性市场假设,通过市场价格数据推导...

全身麻醉眼科手术患儿术后新发低氧血症危险因素分析

2.2Logistic回归分析将筛选出来的差异有统计学意义的因素作为自变量,进行单因素Logistic回归分析(虽然体重和使用阿片类药物差异没有统计学意义,但是根据临床的经验,认为它们可能是一个影响因素,所以也纳入了单因素回归分析)。见表2。再将单因素回归分析结果中P<0.2的因素纳入多因素Logistic回归分析。结果显示,低胎龄...

基于SEER 数据库构建的甲状腺微小乳头状癌颈淋巴结转移预测模型的...

将SEER数据库中的患者资料根据淋巴结转移的情况,将所有入组病例拆分为训练集(70%)和内部验证集(30%),在训练集中使用R语言的“stats”软件包(版本号:4.0.3)进行单因素和多因素非条件二分类logistic回归分析,探索PTMC患者淋巴结转移的影响因素,将单因素logistic回归中P<0.1的因子纳入Lasso回归对因子进行进一步筛选,...