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在观察性研究中，我们经常同时构建多个统计模型，不同的模型放入不同的协变量，从零个的单因素回归分析，到多个协变量的回归模型。看看，结果的稳健性，来控制混杂偏倚。
比如这张图：
还有这个
我们平时统计分析，画个三线表挺容易的，但要一下子快速形成多个模型的统计分析结果。还挺费劲的！
于是，郑老师我抽空花了2周时间，才搞定这个。
就部署在本人开发的"风暴统计平台",一键完成匹配，一站式完成控制混杂因素研究，形成多模型分析的三线表结果！
这大大减少了绘制统计表的时间！
它的网址是www.medsta.cn/（在电脑端浏览器打开，位于“风暴智能统计”模块） 浏览器输入medsta.cn即可或者百度“风暴统计” 本平台上线的所有工具都是免费的, 目前的功能包括： 样本量计算| 正态性检验 | t检验 | 方差分析 秩和检验 | 卡方检验 | 差异性分析带统计量 线性回归分析 | logistic回归 | Cox回归 批量单因素分析 | 先单后多 | 临床预测模型 roc曲线 | 列线图 | 校准图 | DCA曲线 |
1. 欢迎交流
欢迎有意向开展数据分析的朋友加下方交流，也请提出宝贵意见，或者干脆加入我们制作队伍。。。
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2. 操作介绍
这样的操作就很简单，在网站https://shiny.medsta.cn/con2/我做个展示
1. 首先是导入数据，这里就不做解释了。本案采用平台自带的“测试数据集”。
这里我们使用的是R语言自带数据集MASS中的birthwt，birthwt是一份与婴儿出生体重低相关的危险因素数据，其中包含的变量见下表，根据研究设计，以“low”作为结局变量。
2. 导入数据后接着是可以对数据集进行整理加工，这里不再赘述，有兴趣可以看之前的教程
最方便快捷的数据整理工具来了，实时动态更新！真心比SPSS和R好使
3. 控制混杂偏倚，有两个步骤，第一是挑选出分组不均衡的变量，然后第二步可构建多个回归模型；或者直接第二步，构建多个模型，协变量从少到多。
我们直接挑到第二步：多模型构建回归模型
（1）可以选择三种回归模型
（2）可以开展单模型统计分析
（3）也可以开展多模型统计分析
多模型统计分析，在单模型统计分析的基础上，逐步增加自变量。
比如比如我们构建三个模型；第一个模型是单因素logistic回归，则因变量是low，自变量是smoking，没有协变量。
或这个：
第二个模型，我增加age和lwt的变量，第三个模型，我增加ht、ui、race的变量。
立刻得到以下统计分析结果：
怎么样，这个结果能够接受吧！
多个模型分析结果显示，吸烟smoking对低出身体重low的影响具有统计学意义。
当然，我还是差了一点，表格下方没有脚注，显示每个模型到底校正了哪些协变量。过两天我就把它搞出来！
欢迎各位使用！这些方法，是不收费的！
本公众提供各种科研服务了！
一、课程培训 2022年以来，我们召集了一批富有经验的高校专业队伍，着手举行短期统计课程培训班，包括R语言、meta分析、临床预测模型、真实世界临床研究、问卷与量表分析、医学统计与SPSS、临床试验数据分析、重复测量资料分析、nhanes、孟德尔随机化等10门课。如果您有需求，不妨点击查看： 发表文章后退款！2023年郑老师团队多门科研统计直播课程，欢迎报名 二、统计服务 为团队发展，我们将与各位朋友合作共赢，本团队将开展统计分析服务，帮忙进行临床科研。欢迎了解详情： 医学统计服务| 医公共数据库论文一对一指导 |
