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spss 之roc曲线ROC曲线的概念受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve ROC曲线)最初用于评价雷达性能又称为接收者操作特性曲线ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)以真阳性率(灵敏度)为纵坐标假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点必须将试验结果分为两类再进行统计分析RO
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级例: 某医师收集20例脑瘤患者甲乙两种疗法的生存时间试估计两疗法组的生存率并比较两疗法组生存率有无差异甲组 总共11人 存活8人 死亡3人 生存率27.3生存时间 状态 累积生存率 标准误 累计死亡例数 剩余存活例数生存时间 标准误 95CI(上限 下限)
例: 某医师收集20例脑瘤患者甲、乙两种疗法的生存时间,试估计两疗法组的生存率,并比较两疗法组生存率有无差异?甲组 总共11人 存活8人 死亡3人 生存率273%生存时间状态累积生存率标准误累计死亡例数剩余存活例数生存时间 标准误 95%CI(上限 下限)中位生存时间标准误 95%CI(上限 下限)甲乙两种疗法log-Rank比较的卡方值自由度 p值如果是三组或多组且多组之间有差异,再做两两比较,
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级实验三种群生命表编制和存活曲线实验目的和意义生命表是描述种群死亡过程及存活情况的有力工具通过编制生命表可获得有关种群存活率实际死亡数死亡率存活曲线和群内个体未来预期余年(平均期望年龄)生命表编制过程包括野外种群调查及实验室数据分析两个部分生命表的意义在于提供一个分析和对比种群个体起作用生因子的函数数量基础利用生命表中的数据描述
生存分析SPSS过程(SPSS of Survival Analysis) 邹莉玲预防医学教研室1 何为生存分析?生存分析(survival analysis)是将事件的结果(终点事件)和出现结果经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。2 生存分析的目的:描述生存过程:估计不同时间的总体生存率,计算中位生存期,绘制生存函数曲线。统计方法包括Kaplan-Meier(K-M)法、寿命表法。比较
SPSSSurvival(生存分析)菜单SPSS Survival菜单包括Life Tables过程、Kaplan-Meier过程、Cox Regression过程、Cox w/Time-Dep Cov过程。这里只介绍Life Tables过程和Kaplan-Meier过程。Life Tables过程Life Tables过程用于:1、?估计某生存时间的生存率。2、绘制各种曲线如生存函数、风险
SPSS统计分析示例7(曲线拟合)例一:对两个品系小麦栽培观察测量数据如下:品系I株高cm147128115103142140106112101124穗长cm47383541364646384444穗重品系II株高cm10298869795881029498104穗长cm35354050202544484344穗重请对上述数据进行数据描述对株高穗重穗长两两间做相关回归分析:Analyze ?
标准曲线制作—考马斯亮蓝法测蛋白质含量一 标准曲线一般用分光光度法测物质的含量先要制作标准曲线然后根据标准曲线查出所测物质的含量因此制作标准曲线是生物检测分析的一项基本技术二 蛋白质含量测定方法1 凯氏定氮法2 双缩脲法3 Folin-酚试剂法4 紫外吸收法5 考马斯亮蓝法三 考马斯亮蓝法测定蛋白质含量—标准曲线制作(一)试剂:1 考马斯亮蓝试剂:考马斯亮蓝G—250 100mg溶于50ml 95
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