SCI论文数据分析教学，如何分析SCI论文数据？
2021-11-08
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SCI论文的数据应该怎样去分析?有哪些方法呢?本期艾思科蓝小编整理了一些SCI论文数据分析的方法，希望能帮到大家。
SCI论文敏感性分析是一种通过改变方法、模型、未测量的变量值以及假定来评估方法的稳健性(数据分析的假定和方法改变时，结果和主要结论一致)。本质上是变换假定条件和统计方法再次进行统计分析，确定结果是否发生改变。目的是考察结果的稳定性，提升结论的可信度。
一、适用于哪些场景
1、数据
2、分析人群
3、变量定义
4、统计模型
5、分布假定
二、有哪些展现形式
1、统计图(形式丰富、色彩多样)
2、统计表格(制作方便，可提供精确数据)
3、图+表
(1)统计图：
将敏感性分析的结果与主要分析结果整合在一张效应估计的统计图中，常见于带亚组分析的森林图。
将敏感性分析结果与主要分析结果整合在一张效应估计统计表格中，常见于不同程度的协变量校正。
(2)如何体现敏感性分析的结果?
敏感性分析结果=主要分析结果 【简要说明】作为附表或附图
敏感性分析结果≠主要分析结果【分析解释】直接呈现敏感性分析结果
三、数据中有哪些常用的统计方法?
(1)离群值1、假设检验2、标签法
①标准差法(>3*SD)②Z值法(绝对值>3)
③改良Z值法(Median、MAD)
④箱线图(>四分位数间距(Q3-Q1)的两倍以上)
⑤比较纳入、剔除标签法标记的离群值
⑥稳健回归(最小中位平方(LMS)法、M估计法)
(2)缺失值
1、完全数据法(适用:样本量较大,缺失值比例较少(<5%))
2、缺失数据标记法
3、缺失值插补法
①单值插补((优点:简单易操作)
单值插补法包括均值((用于正态连续变量)、中位数(偏态连续变量)、众数(分类变量)插补末次数据截转法、最佳数据截转法、最差数据截转法。推荐阅读：论文造假
②多重插补
包括线性回归、预测均数匹配、倾向性评分、Logistic回归、判别函数、马尔科夫链蒙特卡洛、全条件定义。
四、统计模型中有哪些常用的统计方法?
(1)群组效应
目的:控制群组效应。
常用广义估计方程(GEE)、混合效应模型二、竞争风险模型
①估计每个事件累积发生率(CIF), Gray's进行组间差异检验;
②原因别风险函数、部分分布风险函数。
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