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生物统计学

生物统计学家庭作业帮助 什么是生物统计学? 生物统计学是负责对生物,公共卫生和其他健康科学(即生物医学科学)中产生的科学数据进行适当解释的统计数据分支。在这些科学中,受试者(患者,小鼠,细胞等)在其刺激反应方面表现出相当大的变化。这种变化可能是由于不同的治疗方法,或者可能是由于个体受试者的机会,测量误差或其他特征引起的。生物统计特别关注解开这些不同的变异来源。它旨在区分相关性和因果关系,并从已知样本中对其绘制的人群进行有效的推断。 (例如,用两种疗法治疗患者的结果证明一种治疗优于另一种治疗的结论?)生物统计学家经常参与跨学科合作,并通过追求生物医学应用统计方法的方法学发展来提高其纪律。生物统计学是一个广泛的学科,包括将统计学理论应用于现实世界的问题,设计和实施生物医学实验和临床试验的实践(与人类科目的实验),相关计算算法和数据显示的研究以及开发数学统计理论。生物统计学是生物学,卫生政策,临床医学,公共卫生政策,卫生经济学,蛋白质组学,基因组学等知识进步的组成部分。在范德比尔特,生物统计学家通过提供方法学专业知识和与科学家和医师研究人员紧密合作来促进生物医学研究。 生物统计学家是将数据评估为科学证据的专家。他们了解数据的通用结构,并提供超越科学背景的数学框架,以推广研究结果。他们的专业知识包括实验的设计和实施,收集数据的方式和方式,数据分析以及结果的解释。实验结果的有意义的泛化需要为科学背景应用适当的数学框架。研究结果的有效性取决于该应用和实验方法的重现性。生物统计学家用数学来加强科学,弥合理论与实践之间的差距。 什么是生物统计学? 生物统计学(或生物统计学)处理应用于生物学现象分析的统计过程和方法。生物统计学的科学结合了生物实验的设计,并解释了这些实验的数据的收集,总结和分析。 生物统计学职业的学位选择是什么? 成为生物统计学家的旅程可以是密集和漫长的,但是它也可以是一个有益和有福的职业道路。生物统计学中的大多数教育课程都是研究生水平的,通常在公共卫生学院,附属于医学院,林业或农业学校,或作为统计部门的重点领域。生物统计学硕士和博士课程旨在通过利用流行病学,生物学和计算机科学的基本要素,培养统计科学的基础技能,强调健康科学的应用,保持统计学的性质和独立性。虽然生物统计学硕士学位是随时可用的,例如生物统计学科学硕士学位,但它有时可用作公共卫生,专业科学或计算机科学研究生学位课程的专业领域。 生物统计硕士学位 – 生物统计学硕士学位课程通常包含30-48学分,可能需要两到三年才能完成。完成学位的时间可以更短或更长,这取决于个别课程,以前的大学学分,以及是全职还是兼职课程。生物统计学硕士学位专注于应用描述性和推论性统计学,因为它适用于生物医学研究和与人类相关的临床,公共卫生和工业问题。课程可以包括:生物统计学,统计计算和流行病学原理。完成硕士学位可能要求学生完成数据分析项目,并提交其结果 生物统计学博士学位 – 博士学位课程为个人在学术机构内的研究和教学职位,以及在卫生组织和行业的执行领导职位做准备。大多数生物统计学博士生已经完成了生物统计学硕士学位或同等学历,在数学,生物统计学,统计学或其他定量领域拥有强大的背景。生物统计学博士课程是为那些希望在生物,医学或健康科学方面开展职业的人设计的。课程可以根据背景和兴趣进行调整。 有人在生物统计学方面做了什么? 生物统计学家在医疗机构,政府机构,大学甚至私人公司工作。他们负责监测疾病传播和死亡原因,以保护人民。生物统计学是一个十亿美元的行业,它是改善人类健康和增加公共卫生问题知识的重要组成部分。政府和制药业是生物统计学行业的主要贡献者。 统计学定义作为“科学遗产词典”的定义,将统计学定义为:“数学数据的数学,组织和解释数学,特别是通过推论推测人口特征的分析”。Merriam-Webster的“大学词典”定义是:“一个分支的数学处理数字数据的收集,分析,解释和表达。 8.Croxton和Cowden的简单但简明的定义:“统计数据被定义为数字数据的收集,呈现,分析和解释”。 9.在Croxton和Cowden的定义中,统计学的综合定义可以是:“统计定义为数字数据的收集,组织,呈现,分析和解释的科学”。 10.收集DATATHIS是统计调查的第一个也是最重要的阶段。由于数据是任何统计调查的原材料,因此必须非常小心收集可靠准确的数据。第一手数据收集是非常困难的因此,调查人员应该看看是否为此目的而提供的数据已经被某些其他方面收集了。这将有助于节省时间,金钱和重复的努力。 DATATH组织从发布的二级来源收集的数据是无组织的形式。从asurvey收集的大量数据需要组织。组织数据的第一阶段是编辑。编辑完整性,编辑不一致性,编辑均匀性,编辑准确性,编辑可靠性,组织数据的第二阶段是数据分类。这意味着根据收集数据的单位的某些常用特征排列数据。最终一步是列表。目的是以行和列的形式呈现数据,以便在要呈现的数据中有绝对的清晰度 生物统计学家庭作业帮助 Homeworkchina在所有与统计相关的话题中提供在线生物统计学家庭作业帮助。无论是生物实验设计,分析生物数据还是解读我们的导师,都使学生把握理念,彻底了解应用。我们的生物统计学家庭作业帮助服务包括与生物统计学相关的复杂问题的所有解决方案。我们一步一步的方法可以帮助学生了解自己的解决方案。我们通过电子邮件提供生物统计学家庭作业帮助,学生可以在我们的网站上快速上传生物统计学作业,并在到期日之前完成。 生物统计学家庭作业帮助 生物统计学家庭作业帮助涵盖生物统计学中的所有作业和课程工作问题。我们的导师在健壮的在线平台教学中使用和应用生物统计学软件非常有效。学生可以学习从Biostatistics软件中获得最大的优势,解决各种统计问题。我们的在线生物统计学家庭作业帮助是在考试,实践,测验和测试中获得最后一分钟帮助的一站式解决方案。 生物统计在线导师 学习生物统计学是有趣的;然而,找到合格和精通生物统计学导师可能是一个棘手的工作。如果您正在寻找生物统计学研究帮助,您为什么不在线聘请我们专业的生物防治剂帮助?我们有一个生物统计学专家导师团队,他们能够为您提供优质的学习支持,以及时完成您的生物统计学作业,并保持最佳质量。我们的导师有足够的经验,学生友善,并尽最大努力提供最好的学习功课帮助。我们的在线学习有助于我们的家庭作业送达服务。我们以其他方式扩展我们的在线学习帮助,如免费提供成本修改,并提供友好的在线澄清课程,为我们的学生按需提供解决方案。学生可以随时联系他指定的生物统计导师,随时随地在线提供我们的生物统计学帮助,全天候在我们的客户服务。

方差分析(ANOVA)和回归分析

方差分析(ANOVA)和回归分析家庭作业帮助 方差分析(ANOVA)是统计学家和进化生物学家罗纳德·费舍尔(Ronald Fisher)开发的统计模型的一个统计模型,用于分析组织手段与其相关程序之间的差异(如组间和组间差异)。 如果你的研究生统计培训是像我这样的,你就会学到一种类别的方差分析,另一种是线性回归。我的教授经常会说“方差分析只是一个特殊的回归情况”,但按压时会给出模糊的答案。 直到我开始咨询,我才意识到方差分析和回归的密切相关。他们不仅是相关的,他们是一回事。不是四分之一和镍的不同方面的同一枚硬币。 所以这里是一个非常简单的例子,显示为什么。当有人向我展示这个时候,即使我已经知道方差分析(ANOVA)和多重线性回归(很简单),并且已经有了我的统计数据!我相信理解这个小概念是我理解总体线性模型的关键,它的应用范围是非常广泛的。 使用具有单一分类自变量的就业类别的模型,具有3类:管理,文书和监护。因变量是前几个月的经验。 (该数据集是employment.sav,它是SPSS自带的数据集之一)。 我们可以将其作为ANOVA或回归来运行。在方差分析中,分类变量是有效编码的,这意味着每个类别的平均值与大平均值相比较。在回归中,分类变量是虚拟代码**,这意味着每个类别的截距与参考组的截距进行比较。由于截距被定义为当所有其他预测值为0时的平均值,并且没有其他预测值,所以三个截距仅仅是平均值。 有人要我解释回归与方差分析之间的差异。这是有挑战性的,因为回归和方差分析就像同一个硬币的两面。他们是不同的,但他们有更多的共同点,你可能会乍一看。 一个非常简单的解释是,回归是您用于基于一个或多个连续预测变量来预测连续结果的统计模型。相比之下,ANOVA是您用于基于一个或多个分类预测变量来预测连续结果的统计模型。大多数人将为“一个或多个分类变量”声明中划出一个大例外。如果您有一个单一的分类变量,它只有两个级别(换句话说,二进制类别),那么大多数人会将方法/方法描述为双样本t检验。具有三个或更多个级别或两个加上具有任意数量级别的分类预测变量的单个分类预测器将被认为是ANOVA模型。 因此,如果您想使用母亲年龄作为预测变量来预测母乳喂养的持续时间,那么您将使用回归模型。如果您想使用母亲的婚姻状况(单身,已婚,离婚,丧偶)预测母乳喂养的持续时间,您将使用ANOVA模型。如果您想使用产前吸烟状况(在怀孕期间抽烟,怀孕期间未抽烟)预测母乳喂养的持续时间,那么您将使用双样本t检验。如果您将交付类型(阴道/ c部分)添加到产前吸烟状态,则使用ANOVA模型分析两个二进制预测变量。 如果你有两个预测变量,一个连续和一个分类?例如,假设您想要使用母亲的年龄和分娩类型来预测几周内母乳喂养的持续时间?是回归模型,ANOVA模型还是t检验?有些人会使用一个全新的术语来描述这个模型,ANCOVA(协方差分析)。其他人可能会用这个术语嘲笑。一般而言,统计学语言并不像您所希望的那样标准化,有时不同的人将会使用不同的术语来实质上相同的模型 但是你应该总是记住,回归和方差分析有很多共同之处。首先,只有当您有一个连续的结果变量时,这两个模型才适用。分类结果变量将排除使用回归模型或ANOVA模型。 其次,您可以使用基于最小二乘法原理的回归算法来拟合ANOVA模型。您不必使用最小二乘法原则,因为还有其他方法来生成方差分析模型。但是由于最小二乘回归模型的基础也适用于方差分析模型,有些人认为回归模型是较为一般的模型。您可以通过使用指标变量将分类预测值纳入回归模型。指标变量对于特定类别等于1,其余类别为零。如果您有k级别的分类预测变量,则可以在回归程序中输入k-1指标变量(最后一个指标总是冗余的),并有效获得与ANOVA模型相同的结果。 第三,在ANOVA模型中,将变异分解为平方和(SS)的概念也提供了一种检验复杂回归模型的好方法。在ANOVA模型中,总变异(总SS)被划分为组之间(SS)和组内变化(SS内)之间的变化。您可以对回归模型做同样的事情,由于模型(模型SS)和由模型(错误SS)不明确的变化,将总体变化分解为变化。 第四,回归模型和方差分析模型共享许多相同的诊断程序(用于检查潜在假设的程序)。特别是,您可以计算两种模型中的残差,并且涉及这些残差的图通常非常有用。 在大多数科学界,有“笨蛋”和“分手”。 。ers。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。分裂者尝试创建大量具有较少成员的组,但具有许多共同之处。如果你是一个笨蛋,那么你将描述大多数(如果不是全部)涉及连续结果的模型作为回归模型。方差分析模型,甚至t检验与大多数其他回归模型有很大的不同,但是对于所有这些模型来说,组合者发现足够的共性来使用单个术语。分割器对于不同的名称是完全舒适的,并且会在回归,方差分析和t检验之间进行仔细的区分,并提出新的术语,如ANCOVA来处理其他情况。

分析和联合数据

分析和联合数据家庭作业帮助 临床试验设计与分析 今天,人类疾病的分子和基因组特性被认为是不均匀的。生物技术的最新进展导致了向分子靶向药物的转变。这些新的治疗方法对特定的遗传途径起作用,这些遗传途径仅在一些较小亚型的患者中被调节。需要新的和一般的统计方法,以便可以使用遗传学或其他生物标志物来辅助个性化医学的临床数据分析。个性化医学提出的挑战是如何找到可以识别可能或不太可能受益于要考虑的大量生物标志物中的特定治疗的患者的预测生物标志物,以及如何在随机临床试验中纳入生物标志物信息,同时考虑效率和医疗伦理。已经开发了用于评估和比较患者治疗选择的生物标志物的几种统计方法。目前可用的方法远远不足以应对临床试验实践中患者治疗选择的并发症。临床试验的良好设计可以使用较少数量的总患者,将更多的患者送往更好的治疗手段,并使较少的患者暴露于高毒性治疗。我们将在这些领域工作,帮助推进临床试验设计。 一旦预测性生物标志物鉴定出来,需要进行III期试验,以自适应地修改作为比较新治疗与对照的基础的目标患者群体。在这样的设计中,招生将最初开放给广大的患者群体,并且可以将临床分析后的入选限制在那些似乎从实验疗法中受益的那些生物标记亚组。然而,如果在临时获得主要终点测量需要很长时间,这种设计或方法的好处可能会受到限制。相当于对短期终点的兴趣。可以使用几种预后事件和预后测量来预测主要终点。然而,将所有类型的预后测量结合到适应性浓缩试验中是统计学上的挑战。我们认为延迟结果为缺失,并建议通过从短期终点估算来减轻延迟效应。这样的设计既可以提高临床试验的效率,也可以保护患者免受暴露于严重毒性的治疗,而这些毒性可能几乎不受益。 相关数据分析 在临床和流行病学研究中,有趣的观察很少是独立的。对于时间到事件数据,对于给定的受试者,事件可能发生多次,例如患有囊性纤维化的患者的重复肺部感染,脑积水患儿的复发性分流失败以及老年人的复发性中风。经常事件的一个重要特征是事件时间是相关的,包括主题内相关性,事件特定依赖性,事件类型相关性等。因此,进行统计建模时,相关结构需要进行研究和调整。我们考虑了复发事件时间之间的两种相关性,这是与受试者特异性异质性和事件特异性依赖关系。受试者特异性异质性表示在事件时间之间引起受试者内相关性的未测量变量。或者,可以通过事件发生率提高或降低未来复发事件的风险的复发事件过程来诱导相关性。我们将考虑两种类型的相关性,并量化事件发生率如何改变未来事件的风险以及随事件发生率增加而变化的长期风险因素影响。 此外,独立变量可能与响应变量无直线关系。例如,年龄是心血管疾病的最大危险因素之一,其心血管疾病风险的功能形式可能不是线性的。多项研究报告说,老年人心血管疾病的风险大大增加。在非参数框架中,回归函数的形状由数据确定,而在参数框架中,形状由模型确定并受线性假设约束。药物发现和临床试验研究的典型应用是PK / PD模型,剂量研究,时间依赖性治疗效果,GWAS研究,预测模型,功能数据分析等。在经典方法中,如果模型中的平滑函数的数量很大,那么通过交叉验证来选择平滑参数是困难的,因此计算最优解的计算努力变得棘手,而同时估计的函数和平滑参数贝叶斯方法相当 医学研究统计 – 基本原理一,介绍统计数据分析的基本原理。概率概念及其演示,实验设计原则,假设检验原则。临床研究中的名义,序数和连续数据及其可视化方法。临床资料“专业”及分析后果。数据描述,变异性和数据中心量化,数据分布。分布函数及其在数据分布图形表示中的应用。校准,预后,模型的定义。 医学研究统计 – 基本原理二。模型分布及其应用(正常,对数正态,替代,二项式,泊松,学生,t,F和c2统计的分布)。置信区间估计,算术/几何平均值,变异性和其他参数的估计。中位数估计连续和离散数据的汇总统计。汇总统计报告的例子。 医学研究统计 – 基本原理三,数据准备用于数据可视化的图形工具 – 探索性分析/“PP图,QQ图,正态概率图,箱形和晶须图,散点图,茎和叶显示,直方图,3D直方图,矩阵图 – 面图,轮廓图,曲面地块“/。分析实践中的数据转换。异常值的识别在临床数据分析中使用和滥用电脑。非参数方法 – 不符合参数技术先决条件的数据替代方法。非参数化技术的例子。总结课程的实例I – III。 单变量统计 – 连续数据。连续数据的单变量分析。单样本和双样本测试。独立和依赖(配对)数据的T检验。方差分析(ANOVA) – 单因素和多因素方差分析的基本原理,对比检验。非参数方法(Mann-Whitney检验,Wald-Worowitz检验,Kolmogorov-Smirnov双样本检验,Kruskal-Wallis检验)。用于可视化上述测试结果的图形方法。 单变量统计 – 离散数据。离散数据的单变量分析。单样本和双样本测试。以百分比表示的数据的百分比和参数的估计。二项式测试。 Fisher精确检验。适合性测试及其在临床资料中的应用。频率表分析 – 其他测试。 相关和回归的基础。相关分析原理。参数和非参数相关。回归分析原理线性模型及其分析。相关和回归的应用和图形呈现。多项式和非线性回归的实例和基础。 多变量和逻辑回归原理。多变量和逻辑回归 – 临床数据的预测方法。多变量回归原理。模型质量和错误的可能性。多变量回归的应用和实例,用于预测实际重要的临床参数。逻辑回归模型 – 个体预测患者的可能工具。预测模型的呈现。例子。 生存分析。生存的概率。 Kaplan-Meier生存分析和参数估计/中位生存时间… /。两种或多种生存曲线比较的方法范围/对数秩检验,风险比,趋势对数秩,生存概率的置信区间。 “队列生活表”及其生存分析。生存模型,Cox回归。示例和应用。研究的设计集中在生存分析 – 实验设计的定量方面,样本量估计。分层临床试验的生存分析。 EORTC标准实验设计的生存分析。互联网和生存分析:针对生存分析的试验咨询,生存分析软件。生存分析试验设计的Nomograms。 现在你不会受到任何你的任务恐惧,因为家庭作业提供了一个专家团队来帮助你在家庭作业,作业,课程作业和项目分析和相关数据。来自阿联酋,英国,美国,澳大利亚和加拿大等国家的学生一直在使用我们的服务取得最大的成果。在家庭作业中,我们在截止日期之前提供免费的高质量解决方案,并以您选择的参考风格(Havard,ASA,APA,MLA,芝加哥等)提供剽窃。

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