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EQUATOR Network是促進健康研究品質及公開透明(Enhancing the QUAlity and Transparency Of healthResearch)的縮寫,這是一個收錄各種類型的研究,應揭露的研究報告格式及內容的資訊整合平台。EQUATOR計畫由2006/3時開始(由UK NHS National Knowledge Service所贊助的一年期計畫),EQUATOR Network2008/6正式啟動,核心成員來自臨床試驗最重要的報告指引(Reporting guidelineCONSORTstatement的草擬者。

EQUATOR Network的主旨在於協助加強健康領域研究的品質及透明度,透過標準化且詳細的報告檢核項目(Checklist),讓每篇文章的技術細節能夠充分被揭露,以實行在科學研究裡所注重的實驗可重複性(Reproducibility or Repeatability)。然而隨著各種研究類型與專科領域的發展,報告指引的種類越來越多,EQUATOR network即是一個集中收錄的資訊整合平台,截至目前為止(2017/7/24)共收錄367種報告指引。

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【單因子獨立樣本變異數分析】

1Test family選擇「F tests」。

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筆者過去曾經介紹關於線性迴歸分析、羅吉斯迴歸分析之樣本數規劃,為了讓這系列的文章更為完整,此次將補充有關獨立t、成對t、單因子變異數分析與相關分析關於G-power的樣本數計算操作,並包含效果量的解說。

在以下的操作中,型一誤差α皆設為0.05,而Power(1-β)皆設為0.8,雙尾檢定。

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本篇文章延續上一篇,分享資料整理過程中常會使用到的另個小技巧:在多頻次的資料集中,如何讓同樣ID的數據們,按照時間序列往前提。

SAS中如何運用lead達成把資料往前提的任務呢?

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繼筆者於2017/4發表關於新英格蘭醫學雜誌(The New England Journal of Medicine, NEJM)的統計分析之歷年趨勢(網址連結:https://goo.gl/IJ7eSQ),本次分享另一頂尖醫學期刊美國醫學協會雜誌(Journal of the American MedicalAssociation, JAMA2015Impact Factor37.7)的統計方法分析,本篇報告刊登在2013年的PLOS ONE(連結:https://goo.gl/oLRNkT),是經過同儕審核的文章,之前關於NEJM那一篇文章僅是評論,在學術嚴謹度略有差別。

一、研究設計與統計軟體

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記得之前有向大家介紹SPSS建立虛擬變項的功能,但因為該功能是要搭配較新版本的SPSS並且有安裝Python Essentials,請參考「
SPSS Create Dummy Variables ToolSPSS建立虛擬變數工具)http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/447970946),多數的研究者取得不易,在一個偶然的機會下,得知還有另外其他簡單的建立方式,因此藉由此篇來跟大家分享,若是對虛擬變項的概念不熟,或是不知道為什麼要建立虛擬變項,那請參閱這篇(http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/340316597)。

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我們曾在另一篇文章中,介紹EXCEL進行單因子ANOVA分析(詳見「應用Excel大數據提高客戶滿意度班-課程重點分享」一文),這裏進一步介紹事後比較。下圖複習單因子ANOVA,假設已完成各學歷組摘要及F檢定,p值小於0.05為顯著,雖然長條圖可以看出「高中/職以下」滿意度較高。不過,仍須以事後比較來證明

 

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當遇到要用G-power來計算樣本數的問題時,最常遇到這兩種論文題目,一種是建立迴歸預測模型(http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/34469720),另外一種則是RCT的介入研究,是我們今天要介紹的內容。

RCT的組別只分成實驗組與對照組兩組時,在公式的選擇上,會建議使用Diggle et al.2002)【Diggle, P. J., Heagerty, P., Liang, K.-Y. and Zeger, S. L. (2002). Analysis of Longitudinal Data (2nd edition). Oxford University Press.】所提除的公式(如下),此公式常被研究者拿來使用,或被其他研究者加以延伸發展。

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在許多分析步驟中,資料清檔檢查與變數的產生是基本動作,如何讓資料集(dataset)能乖乖的達成預想中的結構,需要技術人員與程式達到邏輯上的共鳴。技術人員按照程式邏輯的遊戲規則,下達準確的指令,產出預期的結構。本篇文章分享資料整理過程中常會使用到的小技巧之一:在多頻次的資料集中,如何讓同樣ID的數據們,按照時間序列往後挪

首先介紹,在SAS中如何單純的把資料往後挪(lag)

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