作者查詢 / andy10217

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作者 andy10217 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共43則
限定看板:Statistics
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[問題] Trinetx 修圖
[ Statistics ]1 留言, 推噓總分: +1
作者: WangElly - 發表於 2025/12/12 11:44(2月前)
1Fandy10217: 輸出後用excel/stata/R都可以改圖02/18 10:40
[問題] 回報 p 值和信心區間
[ Statistics ]34 留言, 推噓總分: +2
作者: saltlake - 發表於 2024/08/30 11:12(1年前)
33Fandy10217: 可以提供更多精確度的訊息,如果是臨床文獻,建議可參09/04 22:05
34Fandy10217: 考看看GRADE guideline09/04 22:05
[問題] standard deviation可以比較嗎?
[ Statistics ]10 留言, 推噓總分: +2
作者: heading - 發表於 2023/09/07 22:51(2年前)
3Fandy10217: 變異數分析?09/11 01:26
[問題] p value interaction的解釋
[ Statistics ]21 留言, 推噓總分: +3
作者: barryb1224 - 發表於 2023/09/02 16:32(2年前)
16Fandy10217: 應該是時間跟組別兩個因子的交互作用09/11 01:28
[問題] 找一本生物統計相關的題目書
[ Statistics ]2 留言, 推噓總分: +1
作者: jamesxxx1997 - 發表於 2023/07/01 11:31(2年前)
1Fandy10217: 建議直接從paper會遇到的統計方法去著手學習會比看書07/04 13:45
2Fandy10217: 還快(如果是從臨床應用角度出發的話)07/04 13:45
[問題] 效果量effect size 的範圍值已刪文
[ Statistics ]9 留言, 推噓總分: +4
作者: imtpp - 發表於 2023/06/01 20:23(2年前)
6Fandy10217: 應該只是方向性的問題吧?06/03 19:07
7Fandy10217: 看錯問題,抱歉@@ 但兩組平均值看起來就差很多了,除非06/03 19:09
8Fandy10217: 該差距以這個變項來說還不夠明顯06/03 19:09
請教meta analysis 的effect size觀念
[ Statistics ]18 留言, 推噓總分: +6
作者: nolick15845 - 發表於 2022/12/19 21:48(3年前)
12Fandy10217: 連續變項如果要看effect size, revman可以轉smd (但通12/20 12:14
13Fandy10217: 常不會這樣用)12/20 12:14
14Fandy10217: Revman的smd是hedges, 如果要用cohen可能要改用R, 另外12/20 12:16
15Fandy10217: 建議要改用random-effect mdoel12/20 12:16
[程式] SPSS無法在mac上安裝
[ Statistics ]1 留言, 推噓總分: +1
作者: faceoflove56 - 發表於 2022/10/05 23:38(3年前)
1Fandy10217: 安全與隱私+終端機 google看看是不是這個解法呢10/07 18:58
[問題] 請益生物統計,t-test與ANOVA的區別與圖示
[ Statistics ]22 留言, 推噓總分: +2
作者: hubert53 - 發表於 2022/08/29 10:12(3年前)
21Fandy10217: 推y大08/30 12:27
[問題] 獨立樣本t檢定和ANCOVA結果
[ Statistics ]40 留言, 推噓總分: +2
作者: V1t4m1n - 發表於 2022/05/06 23:58(3年前)
4Fandy10217: 隨機分派得宜的話,應該用後測就可以代表結果了;如果05/08 17:56
5Fandy10217: 要用ANCOVA的顯著來發表,就只能針對校正的變項說明可05/08 17:56
6Fandy10217: 能有仍有小幅度影響,但我覺得出來的Effect size可能也05/08 17:56
7Fandy10217: 不會太高,剛好過顯著的邊緣。或者發表的時候可以兩者05/08 17:56
8Fandy10217: 一起分享?類似SRMA有些會同時發表random跟fixed effec05/08 17:56
9Fandy10217: t model來解釋05/08 17:56
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