这个模块学什么
- • 把连续、二分类、计数型结局对应到合适的建模策略。
- • 掌握 Logistic 回归和泊松回归的核心解释方式。
- • 理解临床预测模型、列线图和森林图的应用场景。
- • 把统计模型结果整理成论文可展示的图表输出。
🧭
模块切换与学习路径
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这一页是从“会做线性模型”继续往前走的关键环节：二分类用 Logistic，计数结局用泊松回归，预测模型和森林图则把结果带到论文级别的展示。
6+ 个
脚本
1 个
.sav 样例
重点
二分类/计数
推荐学习顺序
- 1先定义结局变量与自变量编码，再选择 Logistic 或泊松。
- 2完成主模型后，再根据需要补充预测模型或森林图输出。
- 3最后统一整理结果表和图，形成可汇报或可写作版本。
用什么数据
- • `logistic-case-1.csv`、`logistic-case-2.csv` 适合练二分类结局。
- • `lowweight.sav` 适合练临床预测模型与相对路径读入。
- • `forest-plot.csv`、`forest-plot-2.xlsx`、`forest-plot.pdf` 适合练论文图形输出。
适合什么课题
- • 发病/未发病、复发/未复发、有效/无效等二分类结局课题。
- • 事件次数、住院次数、不良事件频数等计数结局课题。
- • 需要做风险预测、列线图、森林图或论文图表汇报的人。
图形预览
这一模块里有可直接用于论文或汇报的图形产出素材。先看预览，再决定下载脚本和数据做复现。
可下载资源
模块包适合整包带走，下面的资源卡适合按需单独下载。