二分类变量

能。在医学领域中，有一些随机事件是只具有两种互斥结果的离散型随机事件，称为二项分类变量（dichotomousvariable），能直接聚类分析。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，它是一种重要的人类行为。

案如下图所示：方程的同解原理：⒈方程的两边都加或减同一个数或同一个等式所得的方程与原方程是同解方程。⒉方程的两边同乘或同除同一个不为0的数所得的方程与原方程是同解方程。整式方程：方程的两边都是关于未知数的整式的方程叫做整式方程。分式方程：分母中含有未知数的方程叫做分式方程。

有四种方法可供参考：1、分组回归。以调节变量的两个取值分别做y对x的回归分析，可以得到两个回归方程，比较两个回归方程的回归系数是否相等，若相等，认为m不具有调节效应。2，虚拟变量回归。将调节变量作为虚拟变量，也就是说调节变量取值recode为0和1。为减轻共线性，将自变量和调节变量中心化后相乘构建乘积项。为使得符号简洁，设xm就是中心化后的乘积项，x、m都已中心化。3，采用Hayes的PROCESS的程序做。直接选择model1、将相关变量放到相应的变量框里即可。4，采用Amos、Mplus等软件做多组比较。

相关分析 两个定性变量之间的相关做卡方 两个定量之间的相关关系做pearson 一个定性变量一个定量变量做t或者方差

可以，只是对回归结果的解释与普通回归不同。请参考《现代医学统计方法与STATA应用》。

spss熟练掌握，我可以代分析

有2分类主成分分析 的

目前有很多软件用于meta分析，各个软件都有自己的优势和劣势，总体来说，reveman简单，stata强大，R软件无所不能，但稍微困难。今天给大家介绍的这个medcalc软件，则是我认为是最简单直观的软件，但是功能就显得单薄一些，适合初学者使用。1.介绍这款软件的功能主要包括合并连续性变量，相关系数，单个率，RR，OR，RD，以及诊断的ROC的合并。2.下载软件这款软件，在园子里随便检索就可以找到，在这里就不赘述了。3.连续性变量的合并输入数据这个数据输入格式和stata相似，A为研究，B为实验组总数，C为实验组均数，D为实验组标准差；E,F,G依次为对照组的总数，均数和标准差。统计分析这张图是统计分析，也很简单，由上至下依次为研究，实验组总数，均数和标准差，对照组总数，均数和标准差。最后一行为过滤器，一般不用，在亚组分析时，可以利用。右边的Options包括3个，第一个未森林图，第二个为研究的权重，第三个为合并效果使用什么图形表示。结果1这张是结果的总结，非常简单，我想不用过多的介绍，主要说一下最后几个格子关于异质性的内容，这里提供了Q检验以及相应的P值以及I2值。结果2这个就是森林图了，还算美观，而且直接给出了固定和随机两个模型下的结果。下期继续更新OR，RR，RD的合并实现。使用medcalc软件对二分类变量结局OR的合并演示1.数据的录入这张图也很简单，从左至右，依次为研究的ID，治疗组总人数，治疗组阳性人数，对照组总人数，对照组阳性人数。一共5项研究。2.统计按照该软件的帮助文件说明，点击菜单栏中的statistics，然后meta-analysis，最后选择odds ratio选项，之后出现如下对话框：这个对话框从上至下依次为，studies：选择研究的ID，就是使用那一列变量来识别研究。Intervention group(干预组)总人数阳性人数Control group（对照组）总人数阳性人数注：以上选择均和数据录入时是一一对应的，只要按规则选择正确就好。Selection（选择分组变量）Filter：就是分组变量，或者仅对部分研究进行合并，这是用来选择分组依据的变量。3.结果结果很简单，同连续性变量，这里不做过多解释，该meta分析结果，合并or值无论是固定效应模型还是随机效应模型，结果均大于1，说明干预措施和对照组相比是会增加结果发生率的，而且I2为0%，提示没有明显的异质性，研究是同质的，结果比较稳定。4.森林图上图就是合并的OR，也可以看出，合并结果均大于1，另外各个研究重合的区域也比较大，提示研究间的异质性较小。 3. 使用medcalc软件对单个率进行合并录入数据这张图共三列，从左至右依次为研究的ID，阳性个数，以及总人数设置这张图从上往下依次为：Studyies：选择研究的IDData总人数阳性个数Filter：亚组分组的变量注：右侧的options是选择性，供对森林图的设置结果结果的解读非常简单，这里就不再赘述了，可参考连续性变量。森林图上图就是森林图了，这么样，简单吧！4.medcalc对相关系数的合并。菜单，按照如下流程一次打开即可录入数据上图的录入数据，我想经过前面的描述已经不用赘述了吧，极其简单，从左至右，依次为研究ID，相关系数，以及样本量参数设置参数设置也极其简单，基本同连续性变量和二分类变量结果展示以上就是对结果的合并，是不是很简单啊！森林图的展示：5.medcalc对受试者工作特征曲线下面积的合并菜单选择：数据录入相信大家都能看得懂吧，AUC就是受试者工作特征曲线下面积，SE就是AUC的标准误参数设置真的好简单啊，同上述。结果展示我想这个也不用我唠叨了，如果从开头看到这里的同学，应该都懂的。森林图

因为原始研究也是这样的，meta合并是基于钻石研究的，所以meta中也以二分类变量为多。为什么原始研究中二分类变量会多呢？昨天课上老师讲的，因为病人更关注这些结局。在临床上我们会遇到病人问，这病能治好不？能救活不？吃了一个药物会不会有效？会不会有副作用？当你回答这个问题后，病人才会问你连续性变量的结局，比如，多久能治好，要花多少钱？不能治好，那么能活多久？我在肾内科实习就遇到新来的病人经常问，我的肾功能正常不？很少有人问，医生，我的肌酐多少？研究服务于病人，所以要关注病人所关注的结局，所以二分类变量多见些。

有效率属于二分类变量，，它是从两方面来进行考虑这个问题的，所以它是属于二分类变量的。

可以的。二分类变量也可以进行方差分析，并不影响，X作为普通变量也可以进行方差分析的，本身两者互无关联，所以它是什么并不影响方差分析。

簇状条形图。根据查询相关公开信息显示，spss二分类变量画簇状条形图，可以直观呈现多种统计检验或数据自身特征。spss是统计产品与服务解决方案软件，最初软件全称为社会科学统计软件包，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为统计产品与服务解决方案。

属于的，有很多定性数据

需要。根据查询二分类变量的相关信息得知，二分类变量需要因子化。二分类变量即为那些结局只有两种的变量,如有效与否,心梗,心血管不良事件,死亡等,将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。

如下参考；因变量是二分类变量 不是用多元logistic回归,因为这个必须要超过2个分类的因变量 你需要用的是二元logistic回归分析. 操作方式跟回归分析一样的 如果你有多选题,是需要把多选题按照每个选项设置为单独题目,采用01输入的方式编码。

有。分类变量（categoricalvariable）是说明事物类别的一个名称，二分类变量有置信区间，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造业”等。

二分类变量是指只有两种结果的变量，通常用0和1表示，其中0表示否定或不具备某种特征，1表示肯定或具备某种特征。而01和12是两种不同的二分类变量。其中，01变量是指只包含0和1两种取值的二分类变量，表示两种互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用01变量来记录参与者是否吸烟，0表示不吸烟，1表示吸烟。而12变量则是指包含1和2两种取值的二分类变量，表示两种非互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用12变量来记录参与者的性别，1表示男性，2表示女性。由此可见，01和12的差别在于其所表示的状态是互斥的还是非互斥的。这种差别在统计学中非常重要，因为它涉及到了不同类型的变量和不同的统计方法。在实际应用中，需要根据需要选择适当的变量类型和统计方法，以便更好地处理数据并得到有意义的结果。

二分类变量平均值：y=bx+a。在回归分析中，相关指数R2为越大，越接近1，模型拟合的效果越好，故相关指数R2为0.98的模型比相关指数R2为0.80的模型拟合的效果好，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。变量概述由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏幕上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。

二分类变量不是等级变量。二分类变量和等级变量有一定上的区别，二分类变量是按照观察对象的某一特性或特点，将调查对象分为两组的变量。而等级变量则是心理变量的一种。其值仅表明事物属性在数量大小、多少上的次序的变量。可通过顺序量表观测。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的。

可以。roc曲线二分类变量能作为检验变量。在作ROC曲线分析时，诊断/预测变量（自变量）可以为连续、二分类、等级变量，无序分类的变量不能作为诊断变量；结局变量（因变量）一般为二分类变量。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。

选入分类协变量。二分类变量即为那些结局只有两种变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，二分类变量选择参考值选入分类协变量，对比处选择指示符最常用，参考类别选择第一个，点击继续。

其实自变量和因变量都是来源于你原有的数据，只是在做回归时将他们看做自变量或者因变量。因此输入的数据都有可能是自变量或因变量。（一）定义变量输入数据前首先要定义变量。单击valuable view 定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度（小数位数）、变量标签（或值标签）和变量的格式。每一行表示一个变量的定义信息，包括Name、Type、Width、Decimal、Label、Values、Missing、Columns、Align、Measure等。（二）数据的输入与编辑定义了所有变量后，单击“Data View”标签，即可在出现的数据视图（编辑）窗中输入数据。数据录入时可以逐行录入，也可以逐列。由于各种原因，已经输入的数据有时会需要修改，这就需要进行编辑，可用方向键或鼠标将黑框移动到要修改的单元，键入新值。 方差分析是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析的基本思想：通过分析研究不同变量的变异对总变异的贡献大小，确定控制变量对研究结果影响力的大小。方差分析的前提要求：（1）样本是独立的随机样本；（2）各样本皆来自正态总体；（3）总体方差具有齐性，即各总体方差相等。方差分析实质：对各总体均值相等假设进行检验。（用F统计量进行检验）单因素方差分析测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显著差异和变动。单因素方差分析的零假设H0为一个控制变量在不同水平下各总体均值之间不存在显著差异。判断方式：如果相伴概率≤显著性水平a，则拒绝H0，如果相伴概率＞显著性水平a，则不拒绝H0，认为控制变量在不同水平下各总体均值之间不存在显著差异。多因素方差分析中的控制变量在两个或两个以上，它的研究目的是要分析多个控制变量的作用、多个控制变量的交互作用以及其他随机变量是否对结果产生了显著影响。多因素方差分析的零假设H0为多个控制变量的不同水平下，各总体均值没有显著差异。判断方式：如果相伴概率≤显著性水平a，则拒绝H0，如果相伴概率＞显著性水平a，则不拒绝H0，认为控制变量在不同水平下各总体均值之间不存在显著差异。协方差分析是将那些很难控制的因素作为协变量，在排除协变量影响的条件下，分析控制变量对观察变量的影响

spss里二分类变量对应标度吗表示两个(组)变量是否是显著性相关；另一个相关系数，它用来表示两个变量的相关强度有多强，一般相关系数都在-1~1之间，越接近1和-1代表相关强度越强(正向和负向)，越接近0，代表强度越弱。

Pearson 相关要求自变量和因变量都是正态数据，个人推荐混合线性模型。但自己还不熟悉，抱歉。

使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框，连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了其实操作是很简单的，

ROC曲线体现的是多个“自变量的界限”下的敏感度、特异度变化，如果你的自变量是个两分类变量（即只有一个“界限”，将其分为正常或异常），那么ROC曲线虽然可以画，但却没有任何意义。

分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。连续性变量：在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。

1，二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2，常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。3，二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。连续变量：1，在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。2，符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量;如果它的域是连续的，它就是连续变量。3，连续变量与离散变量的简单区别方法，连续变量时一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即，1，2，3..........

比较指标对不同性别是否显示显著差异，一般使用方差分析，方差分析对应的统计量服从卡方分布。秩和检验是非参数统计，涉及到排序统计量的时候使用

SPSS 203个变量：Groups、hsCRP、X(值)图形Graphs->旧对话框Legacy Dialogs->条形图Bar复式条形图Clustered:，个案组摘要Summaries for groups of cases，定义Difine其他统计量(例如均值)Other Statistics，将X放入变量框Variable，Groups放类别轴Category Axis，hsCRP放定义聚类Difine clusteres by右上角，选项Options显示误差条形图Display error bars，置信区间Confidence Interval，继续，确定。

分类变量做分析时通常需要设定哑变量，有N个分类变量就设定N-1个哑变量。二分类变量比较特殊，自己刚好就可以作为一个哑变量，所以不需要特殊的处理，按照连续变量处理即可，中介分析也是一样。

录入1和2

较容易。比如，你想这样二分：4和5一组，1-3一组。点转换--计算新变量，就可以实现。下面有一个if按钮，可以点它，你尝试一下，很快会明白。

可以的啊，需要将自变量哑变量化，就是将自变量转化为0和1的虚拟变量，你这里可以将干预组设置为1，将对照组设置为0。剩余的分析步骤和连读变量是一样的。

二分类变量和连续变量相关分析不显著手动移除出共线性的自变量调。因为变量关系不显著，可以尽量引用更多关于变量关系的理论依据，手动移除出共线性的自变量调节增强相关性。所以二分类变量和连续变量相关分析不显著手动移除出共线性的自变量调。二分类变量是按照观察对象的某一特性或特点，将调查对象分为两组的变量。

在SPSS里面的重新编码即可。f变量=1，生成新变量为=1，其余为0。fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0。解决spss数据的变量类型如何转换的步骤如下：1、将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。2、在【目标变量】中直接输入变量的名称。3、然后在【数字表达式】中输入值即可对新变量赋值了。4、可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联，选择【如果】选项。5、添加逻辑条件即可。6、最后点击确认即可。这样就解决了spss数据的变量类型如何转换的问题了。SPSSspss是统计产品与服务解决软件，SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件。

用SPSS进行多元回归以后，系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和，相减就是解释率。

Logistic回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。这里只讲二分类。　　对于二分类的Logistic回归，因变量y只有“是、否”两个取值，记为1和0。这种值为0/1的二值品质型变量，我们称其为二分类变量。　　假设在自变量x1,x2,u22ef,xpx1,x2,u22ef,xp作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p，研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量x1,x2,u22ef,xpx1,x2,u22ef,xp的关系。

如果是二分类变量不用设为哑变量。二分类变量是指只有两种结果的变量，通常用0和1表示，其中0表示否定或不具备某种特征，1表示肯定或具备某种特征。而01和12是两种不同的二分类变量。其中，01变量是指只包含0和1两种取值的二分类变量，表示两种互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用01变量来记录参与者是否吸烟，0表示不吸烟，1表示吸烟。而12变量则是指包含1和2两种取值的二分类变量，表示两种非互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用12变量来记录参与者的性别，1表示男性，2表示女性。由此可见，01和12的差别在于其所表示的状态是互斥的还是非互斥的。这种差别在统计学中非常重要，因为它涉及到了不同类型的变量和不同的统计方法。在实际应用中，需要根据需要选择适当的变量类型和统计方法，以便更好地处理数据并得到有意义的结果。变量概述：由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏幕上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。

连续型举例，比如河水的水位，他就是一个连续型随机变量，因为水位之间是不间断的，是连起来的，所以叫做连续型随机变量．离散型举例，打靶，每次打靶之间没有必然联系．

因为原始研究也是这样的，meta合并是基于钻石研究的，所以meta中也以二分类变量为多。 为什么原始研究中二分类变量会多呢？昨天课上老师讲的，因为病人更关注这些结局。在临床上我们会遇到病人问，这病能治好不？能救活不？吃了一个药物会不会有...