會議介紹
培訓內容：
主要是關於臨床或流行病學研究中的一些統計分析方法，側重統計分析思路的講解，而不是簡單介紹方法和操作。比如多因素分析的思路、如何判斷混雜、各種應用條件的判斷等等。當然也有操作部分，操作主要介紹SAS公司的JMP軟件，JMP軟件擁有無可比擬的可視化技術、強大的數據探索功能和分析功能，個人認為是目前人機交互性最好的一款軟件。
培訓時間：
10月21日 -- 10月22日
培訓地點：
京鐵大酒店(北京市豐台區廣蓮路13號)
培訓費用：
2600元/人(包含茶歇、教材、午餐，食宿需自理)
聯係人：張薇
郵箱：enquiry@review-solutions.cn
電話：0535-2105212
| 天數 | 課程名稱 | 主要內容 |
| 第一天上午 | 臨床試驗中的統計分析方法 |
Ø為什麼我的文章中采用t檢驗，結果頻頻被退回修改（t檢驗真的可以“踢”遍全世界？） Ø卡方檢驗可以用於所有“率”的比較？ Ø等級資料到底是用卡方檢驗還是秩和檢驗？ Ø快速、簡單、有效地選擇統計分析方法（再也不用為到底是選擇t檢驗還是卡方檢驗還是秩和檢驗犯愁了） Ø用t檢驗發現兩組P>0.05，為什麼不能說兩組療效相等（等效性檢驗的統計分析） Ø發現一種新的治療方法，可以用t檢驗說明它跟傳統治療方法療效一樣嗎？（什麼情況下用t檢驗，什麼情況下用等效性檢驗？） Ø為什麼我覺得兩條生存曲線差別挺大，但是log-rank檢驗卻無統計學意義？（生存資料組間比較的方法選擇） Ø為什麼別人畫出的生存曲線圖更漂亮（生存曲線及其置信區間的展示） Ø如何從成千上萬的基因中篩選出有意義的基因（多指標分析的P值校正方法） Ø發現了一個新基因，如何評價它對疾病診斷有多大的價值（診斷試驗的ROC曲線分析） Ø兩種影像診斷技術，如何評價它們的診斷結果一致性如何（Kappa一致性係數的計算及比較） Ø兩個指標，到底要看相關性，還是一致性？（相關與一致性的區別） |
| 第一天下午 | 橫斷麵研究與回顧性研究中的統計分析方法 |
連續資料的結局 Ø為什麼有的因素我在從專業認為應該有影響，但是回歸分析卻總是檢驗不出來（線性回歸的多因素分析思路） Ø危險因素篩選中，可以同時有分類資料和連續資料嗎？（一般線性模型的分析） Ø血壓值是一直隨著年齡增加而升高嗎？還是中年升高、老年又降低？（如何探索兩個變量之間的真實變化關係）分類資料的結局 Ø為什麼有的指標在單因素分析中有意義，而多因素分析沒有意義，我到底該選擇哪個？（解釋單因素分析與多因素分析的差異） Ø我知道了一個初產年齡和流產次數，可以預測一個女性發生乳腺增生的概率嗎（利用logistic回歸預測疾病發生情況） Ø我想在報告中把預測結果展示的炫酷一些，怎麼辦呢？（繪製分類樹，可視化展示預測分類） |
| 第二天上午 | 追蹤隨訪數據的統計分析方法 |
分類資料的結局 Ø分析某個性別與幽門螺杆菌陽性的關係，吸煙需要校正嗎？（如何判斷一個因素是否混雜因素，是否需要校正）計數資料的結局 Ø疾病反複複發，探討複發次數的影響因素，用線性回歸分析合適嗎？（Poisson回歸的應用）生存資料的結局 Ø我可以預測一個人的死亡時間嗎？可以預測一個人1年後死亡概率有多大嗎？（利用Weibull模型預測死亡發生率） Ø我有一堆疾病發生時間的數據，隻能列個頻數表？（利用參數模型將手中已有數據變廢為寶） Ø如何分析癌症死亡的危險因素到底有哪些？（腫瘤分析中的Cox回歸多因素分析） |
| 第二天下午 | 多層次數據的統計分析方法 |
縱向觀測數據 Ø對患者在治療後觀察了4個周，我可以在每個周分別用t檢驗比較嗎？（目前對重複測量數據的常見誤用方法） Ø我想了解患者服藥後4個周的療效變化趨勢是什麼樣的，可以做到嗎？（采用重複測量方差分析探索隨時間變化的趨勢） Ø不同治療的兩組，觀察了4次，發現A組變化慢，B組變化快。怎麼發現兩組變化趨勢是不是一致呢？（采用重複測量方差分析探索兩組變化趨勢是否相同）多家醫院/多個地區的調查數據 Ø多中心的數據，我可以直接合並起來分析嗎？如果每個中心結果不一致怎麼辦？（隨機效應模型和固定效應模型的理解） Ø調查了全國多個地區的數據，可以合在一起分析嗎？（多水平模型分析案例） |
