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1.
本文目的是扼要介绍调查研究包含的主要内容和调查设计的关键技术.不仅对调查研究中的调查对象、调查方法、抽样方法、调查前准备工作、调查的实施及调查过程中的注意事项进行了宏观概述,还对调查设计方案、实施调查过程中的关键技术做了简要介绍,这些内容可为科研工作者开展调查研究提供参考和借鉴,以期提高调查研究工作的速度、质量和效益.  相似文献
2.
样本含量估算是科研人员进行科研设计所关注的重要问题之一,合理估算样本含量是试验设计中的一个重要内容.本文应用PASS 11.0软件对临床研究中观察性研究(即队列研究、病例-对照研究和横断面研究)的样本含量进行计算.探讨PASS软件在科研过程中计算样本含量的实用性和准确性,为科研工作者在进行观察性研究设计阶段进行科学的样本含量估算提供参考.  相似文献
3.
问卷调查在科学调查研究以及实施中都至关重要,问卷设计必须紧扣研究目的,并且同调查研究的主题相适应;还应力求做到系统全面、提纲挈领.问卷调查法是实证研究中常用的方法,在社会调查研究、医学调查研究等众多领域内均做出了巨大的贡献.在问卷调查法应用过程中,多方面的因素都直接或间接影响着调查研究的质量.本文从调查问卷及量表的设计、关于沿用现有量表或者自行设计新量表的注意事项等几个关键问题进行了剖析与总结.对调查问卷中的影响因素与评价指标以及制定量表的技巧加以阐述,并就问卷如何进行信度与效度分析等问题开展了讨论.同时对调查问卷中的核心内容,即量表的设计要点进行了探讨、归纳与呈现,包括如何合理沿用或修改现有量表或者自行设计新量表过程中存在的问题与设计要点.  相似文献
4.
复杂抽样是在抽样过程中采用除一阶段单纯随机抽样外,其他抽样方法或其组合的抽样方案.本文对复杂抽样资料的特点、基于复杂调查资料进行差异性分析、多重回归分析以及进行生存资料多重回归分析的要点进行宏观概述.为科研工作者进行复杂抽样资料的分析提供参考和借鉴.  相似文献
5.
传统的统计分析方法在进行差异性分析、线性与广义线性回归分析时,基本上都是基于样本来自无限总体、完全随机抽样的基础上估计抽样误差.而调查数据往往来自于分层、整群、多阶段或不等概率等复杂随机抽样方法,此时若采用前述提及的经典统计分析方法,则不能准确估计抽样误差.本文通过具体实例,介绍如何应用SAS软件中的SURVEYMEANS过程,更好地实现对通过各种抽样方法获得的数据进行统计描述和简单的统计分析,以便达到准确估计抽样误差、对总体参数描述和估计的目的.  相似文献
6.
本文的目的是全面介绍定性资料的数据结构与统计分析方法。从4种不同视角来划分定性资料的数据结构:研究类型与设计类型、定性结果变量的表现、表达资料的形式以及观测点个数。共呈现了7类最常用的处理定性资料的统计分析方法,即广义差异性分析、相关分析、关联分析、聚类分析、判别分析、对数线性模型分析和回归分析。  相似文献
7.
本文的目的是介绍非配对设计二值资料一水平多重Logistic回归模型的构建与求解方法。基于SAS软件分别对以列联表和数据库形式呈现的定性资料进行全面分析,并得出了4个对提高模型拟合优度很有价值的结论:第一,若资料以列联表形式呈现,应拟合"加权"Logistic回归模型;第二,若资料中包含定量自变量,不适合将其定性化;第三,若资料中包含定量自变量,应依据定量自变量和二值自变量产生出派生自变量;第四,若资料中有定性自变量时,必须将多值名义或有序自变量进行哑变量变换,不需要依据二值自变量产生出派生自变量。  相似文献
8.
本文的目的是介绍"1∶1""1∶2"和"1∶r"配对设计二值资料一水平多重Logistic回归分析方法。统计分析的前提条件是资料值得分析,而确保配对设计二值资料值得分析的重要基础是"配对设计"科学合理。为此,本文从六个方面阐述"配对设计的要领",不仅介绍了构建"1∶1""1∶2"和"1∶r"配对设计二值资料一水平多重Logistic回归模型的方法,还通过三个实例,介绍了采用SAS软件实现统计分析及结果解释的详细步骤。  相似文献
9.
本文的目的是介绍m∶n配对设计二值资料一水平多重Logistic回归分析方法。首先,介绍了需要了解的基本概念;其次,介绍了构建此类回归模型的基本原理;最后,通过一个实例介绍了使用SAS实现计算的全过程。在此过程中,获得了如下四点启示:其一,有必要确保所获得的科研资料是值得分析的;其二,有必要基于定量自变量产生派生变量;其三,有必要同时采用"逐步法""前进法"和"后退法"筛选自变量;其四,有必要采用多种方法评价不同回归模型对资料的拟合优度。  相似文献
10.
本文目的是介绍复杂抽样调查设计二值资料多重logistic回归分析方法。通过一个实例,利用八种不同的分析策略(不考虑抽样设计和抽样权重、考虑抽样设计不考虑抽样权重、不考虑抽样设计考虑抽样权重、同时考虑抽样设计和抽样权重以及分别不考虑与考虑派生变量)对数据进行建模。对所得结果进行比较得出如下结论 在对复杂抽样设计资料进行统计分析的过程中,同时考虑抽样设计和抽样权重可以得到符合数据内部变量间依赖关系真实情况的结论。此外,本研究还介绍了采用SAS软件中SURVEYLOGISTIC过程对复杂抽样调查数据进行多重Llogistic回归分析的详细步骤。  相似文献
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