Звіт Каплана—Мейєра
Повний звіт із результатів аналізу виживання
Звіт Каплана—Мейєра
Повний звіт із результатів аналізу виживання
Опис
Створює повний текст розділів «Методи» та «Результати» на основі кривої виживання Kaplan–Meier, тесту log-rank і результатів регресії Кокса. Правильно інтерпретує відношення ризиків, окремо вказує на високу частку цензурованих спостережень і нагадує перевірити припущення про пропорційність ризиків для моделей Кокса. Для кого: дослідники, які працюють із клінічними або епідеміологічними даними про виживання.
Рекомендовано
Shuting@YouMind
Чому нам подобається ця навичка
Вибір редакції для перетворення кривих Каплана—Майєра та статистичних результатів на готові до публікації тексти розділів «Методи», «Результати» й підписів до рисунків.
Попередній перегляд
Кому підійде
Дослідники, які готують клінічні або епідеміологічні звіти за результатами Kaplan–Meier, log-rank і регресії Кокса.
Як використовувати цей Skill
Надайте вхідні дані
Надайте дані груп Kaplan–Meier, медіану виживання, результати log-rank, тривалість спостереження, частку цензурування та, за потреби, результати регресії Кокса.
Запустіть Skill
Навичка інтерпретує надані результати аналізу виживання та готує зрозділи «Методи» й «Результати».
Перевірте результат
Отримайте готовий до редагування звіт із підсумком медіани виживання, статистичними інтерпретаціями, приміткою про обмеження за потреби та запропонованим підписом до рисунка Kaplan–Meier.
Схожі навички
Переглянути всі
ДослідженняАвтор звіту Каплана—Мейєра
Створює повний текст розділів «Методи» + «Результати» на основі ваших даних про криву виживання Каплана—Мейєра, тесту log-rank і регресії Кокса. Правильно інтерпретує відношення ризиків, чітко зазначає високий рівень цензурування та нагадує перевірити припущення про пропорційність ризиків для моделі Кокса. Для кого: дослідники, які працюють із клінічними або епідеміологічними даними про виживання.
ДослідженняАвтор тексту тестів груп
Створює готовий до рукопису текст розділу «Результати» відповідно до APA 7 на основі результатів t-тесту, ANOVA або хі-квадрату. Використовує правильний формат статистичного звіту (t(df)=..., p=..., d=...) та інтерпретує розмір ефекту за пороговими значеннями Коена. Нагадує зазначити метод корекції множинних порівнянь, якщо порівнюються три або більше груп. Для кого: дослідники й аспіранти, які проводять експериментальні або порівняльні дослідження.
ДослідженняАвтор логістичної регресії та ROC-AUC
Перетворює результати аналізу логістичної регресії (відношення шансів, довірчий інтервал, ROC-AUC) на академічний розділ «Результати», готовий для безпосереднього включення до рукопису. Правильно класифікує значення ROC-AUC за стандартними орієнтирами й ніколи не перебільшує значущість статистично незначущих змінних. Для кого: дослідники, які створюють клінічні прогностичні моделі, і студенти магістратури та аспірантури.
