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上單元我們已實例示範RCS在存活分析及邏輯斯迴歸分析的應用,本單位我們繼續介紹RCS在線性迴歸分析的應用

範例三、分析醫師的執刀經驗(累積執刀數目)情形與病患住院日數的相關性

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傳統迴歸分析模型的一重要假設為自變項和依變項呈線性關係,然實際收案資料在分析時甚少能符合此假設條件,若能以模式模擬自變量與依變項之間的非線性關係,將可更忠實呈現自變項和依變項的相關。其中Restricted cubic spline (RCS) 可清楚描述自變項與依變項之間的關係(無論線性或非線性關係),且適用於各分析模式(包括線性迴歸、邏輯斯迴歸、存活COX迴歸分析等),而成為近年最常見的非線性相關分析方法。本單元我們依序實例示範RCS在各分析的應用(使用R statistic)

首先請先安裝及執行相關package

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在前一篇文章中,我們示範了如何在二階層橫斷面資料中(人/時間點)點選 GLMM 的操作,本篇文章將仔細介紹報表的解讀。

下圖為報表最先出現的「Case Processing Summary」,。首先要注意資料有沒有遺漏值,有可能結果變項(Y)或解釋變項(X)具有遺漏值,此時會刪除在任何一個變項具有遺漏值的樣本(listwise deletion),本例中剛好有一筆遺漏值。下方「Model Summary」則顯示機率分佈為常態分佈以及連結函數為 identity,此即為標準的 linear regression

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筆者在不久之前示範了線性混合模式(Linear mixed model, LMM)以SPSS 25版應用於二個階層橫斷面資料的操作與解讀(請見:https://reurl.cc/9X6qrVhttps://reurl.cc/m9R2LMhttps://reurl.cc/ygD0EO),本系列文章則介紹二個階層縱貫面資料(longitudinal)的操作與應用。

我們使用一個真實的耳鼻喉科的資料作為示範,此資料一共包括 122 名阻塞睡眠呼吸中止症(Obstructive sleep apnea, OSA)的未成年患者,他們全部都接受扁桃腺線樣體切除手術治療,且術前及術後第三個月、術後第六個月皆有完整的 24 小時血壓測量數據,因此該 SPSS 資料一共 122*3 = 366 筆的橫列資料筆數。

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新冠肺炎噬虐全球,已造成數以百萬計的民眾死亡,以及目前為止在許多國家仍有嚴重災情。而新冠肺炎疫苗的研發、試驗與上市,則成為了近期最為最大的事件,例如國際大藥廠輝瑞(Pfizer)德國生技公司 BioNTech BNT162b2 疫苗試驗最終結果顯示「疫苗有效率」為 95%,而此結果也已經於 2020/12/10 發表在最頂尖醫學雜誌「The New England Journal of Medicine; NEJM」(新英格蘭醫學雜誌),全文 PDF 檔可以免費下載(https://reurl.cc/6l1ZVk)。

最近幾週(筆者撰寫文章的時間為 2020/12/20)也有許多關於疫苗研究的新聞,但畢竟不是每位民眾都具有醫學研究的背景知識,因此新聞稿上面會有各樣的醫學研究的專有名詞,本篇文章就略微解釋常見的幾個名詞,以幫助廣大民眾在閱讀相關新聞時,能有正確的觀念。

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筆者前一陣子去參加「2020科技部生科司舉辦的心臟學門學術研討會:運用資料庫解決臨床研究問題的心法寶典」,會議中聽到了一些新的觀念以及未來的展望想跟各位讀者分享,首先真實世界的證據(RWE, Real World Evidence)相較於過去變得越來越重要,因為現在資料取得比起過去更加的便利與快速,科技的進步也使得這些大量的資料能被使用者分析與應用,以新藥的開發為例,新藥的開發到上市,都會透過進行嚴格的臨床試驗研究(Randomized controlled trial, RCT)來去評估藥物安全性及有效性,但因為執行一個RCT需要花費大量的金錢與人力,而且往往需要一段很長的時間,且RCT狹隘的收案條件往往無法使試驗結果外推至更廣的族群(缺乏真實世界的情況),長期的療效及安全性也無法從有限的追蹤期間得知。因此,運用真實世界數據 (Real-world data; RWD)進行研究所產生的真實世界證據 (Real-world evidence; RWE) 可提供較為貼近真實世界的情況。

 

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一、Phi相關係數(φ)是甚麼:

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下方的DM是晨晰2021即將舉辦的三種統計課程,請大家參考之後到我們公司網站上線上報名即可,今年比較特別的是試辦兩堂線上課程,觀察看看上課的成效如何,畢竟網路上課應該是未來的趨勢,希望大家可以踴躍報名參加。目前我們的課程都是小班制而且不增班,如果有興趣的好朋友們可以提早報名,學術研究的路上你需要推你一把的好夥伴

 

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在醫學統計的領域中,針對信度的分析,若研究者有一個新的測量工具想與黃金指標(Gold standard)或是過去常用的測量工具進行比較時,我們一般希望新的方法與黃金指標(Gold standard) 或是過去常用的測量工具兩者之間具有相當程度的一致性(agreement),這樣才能證明新的測量工具具有一定的準確性。當針對類別型資料(categorical data),實務上最常使用的是 kappa 統計量,計算方式如下:

如表格所示,假設今天研究者想比較新工具與黃金指標工具在測量上的一致性,藉以用來作為新工具是否能用於實務上的標準,因此蒐集了兩種工具使用在同樣條件(協助測量的人、測量的時間等等非隨機因素)下,針對同一群人進行測量的結果。

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微軟的Power BI身為資料視覺化之王,連結各種資料庫的強大能力早已不是新鮮事;而GA作為google的主力產品,也已建立了廣大使用者與分析服務的生態系。那麼二者強強結合,激盪出的火花,想必非常精彩。今天我要來介紹一個在Power BI.com上的AppGA模板,讓你可以輕鬆使用Power BI的強大圖像,提供你有別於googleGA儀表版。

首先,你必須有Power BI Pro帳號,如果沒購買,可以申請試用60天。

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