定量研究必须了解的五种变量

比如讲生活地点对结婚年龄的影响,就要控制长相因素,如果我们研究长相对结婚年龄的影响,那长相就是自变量了。演员:中介变量特长:演三角恋心理学中的定义:介于自变量和因变量之间,帮助解释自变量如何影响因变量中介变量也是能够影响因变量的因素,但由于中介变量是会受到自变量的影响,所以它实际上解释了自变量为什么...

周翔|算法规制如何场景化

为进一步挖掘关于算法解释后的用户理解机制,本文采取线性回归进行相关性分析,模型的自变量为算法解释的类型,模型的因变量为算法解释后的用户对算法的理解程度,其余变量为控制变量。从回归分析看,有以下数据发现:其一,算法解释的类型,对算法解释后的用户理解有显著的相关性。当加入更多的控制变量后,算法解释技术的类型和...

社会参与和抑郁症状对中老年人认知的影响

我们使用t检验和方差分析来检验连续变量的社会参与组之间和抑郁组之间的差异,并采用卡方检验来检验分类变量。采用线性回归和逐步调整协变量分析社会参与和抑郁症状与认知功能的横断面关联。模型1未进行调整。模型2根据年龄、性别、居住地、婚姻状况和教育程度进行了调整。在模型的基础上,对模型的吸烟、饮酒、睡眠时长、日...

万字综述:大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?| 追问...

举一个简单的假设性例子,人们可以(1)从通过文本记录的注释标签或其他实验变量生成语义嵌入,(2)从目标本体中存在的术语生成嵌入,或(3)计算两组嵌入之间的余弦距离,以识别每个基于文本的实验变量与来自目标本体的“最近邻”术语。虽然这种方法可能无法达到领域专家的准确性水平,但它在分辨率上的不足通过客观性和操作一...

术后急性疼痛的预测:一项多变量分析

对于二分类参数,分类器定义子组(例如,男性和女性为模型参数“sex”)。对于连续参数(如手术时间),各组按中位数进行分组。考虑到大样本量和中心极限定理的适用性,采用双尾t检验检验被测变量在两组间是否均匀分布。邦弗朗尼调整后的P值小于5.0E-02被认为是显著的。

回归模型中引入连续变量,还有哪些玩法?

因此,我们可以将连续型自变量以一个设定好的固定间距,采用等距分组的方式,将其转换为哑变量,然后再引入到模型中进行分析(www.e993.com)2024年11月25日。这样分组的好处在于,分析结果在实际的临床应用中易于患者理解和应用。例如我们纳入的研究人群年龄为31-80岁,我们可以按照年龄每10岁一组进行划分,分为31-40、41-50、51-60、61-70、71-80...

...脑动脉瘤手术后比实际年龄更有用的相关因素:一项全国性登记研究

分类变量比较采用Fisher精确检验或chisquare检验。连续变量比较采用t检验或Mann-WhitneyU检验。多变量逻辑回归分析用于减少潜在的偏倚来源和检查从入院到出院,BI评分恶化、住院死亡率和住院并发症的危险因素。对3个年龄组从入院至出院期间的BI评分恶化和住院并发症分别进行了相同的分析。然而,由于住院死亡患者的数量较少,...

SPSS教程:手把手教你设置哑变量及解读结果!

在构建回归模型时,如果自变量X为连续性变量,回归系数β可以解释为:在其他自变量不变的条件下,X每改变一个单位,所引起的因变量Y的平均变化量;如果自变量X为二分类变量,例如是否饮酒(1=是,0=否),则回归系数β可以解释为:其他自变量不变的条件下,X=1(饮酒者)与X=0(不饮酒者)相比,所引起的因变量Y的平均变...

怎么抓住人生的“变量”?

有序分类变量(ordinal)在表达什么呢?浅显的解答为「等级变量」,好比学历分为文盲,小学、初中、大学,研究生等;你可以把它理解为按照等级分组,观察各数据倍增状态。如同:在医学界把高血压分为四个等级,(0=正常,1=正常高值;2=1级高血压,3=2级高血压,4等3级高血压);尿蛋白水平也是同样(1=±,2=+,3=++,...

以JAMA子刊一项研究为例,聊一聊工具变量分析的用法

对于治疗结局为连续型变量,治疗分组为二分类变量的疗效研究,一个常用的工具变量分析方法是两阶段回归模型。第一阶段方程式用于估计每位患者接受治疗的预期概率,主要是作为工具变量的函数,同时调整其他因素。在第二阶段中,以第一阶段中接受治疗的预测概率作为自变量,同时再次调整其他因素,以治疗结局作为因变量构建线性回归模...