"Ang pinakamalaking kaaway ng kaalaman ay hindi kamangmangan, ito ay ang ilusyon ng kaalaman." – Stephen Hawking Ang pagharap sa nawawalang data ay isang karaniwang hamon sa pagsusuri ng data. Dahil man ito sa mga error sa pagpasok ng data, hindi pagtugon sa survey, o mga teknikal na isyu, ang nawawalang data ay maaaring makaapekto nang malaki sa katumpakan ng iyong pagsusuri at humantong sa mga may pinapanigang resulta. Napakahalaga na matugunan nang epektibo ang nawawalang data upang matiyak…
Ang pagsusuri sa istatistika ay isang mahusay na tool na nagbibigay-daan sa mga mananaliksik na i-unlock ang mga misteryong nakatago sa loob ng data. Ngunit paano natin matitiyak na tumpak at maaasahan ang mga resultang nakukuha natin? Dito pumapasok ang mga pamamaraan sa pagwawasto ng istatistika, at ang isa sa pinakamalawak na ginagamit at mahahalagang pamamaraan ay ang pagwawasto ng Bonferroni. Sa artikulong ito, tutuklasin natin ang kamangha-manghang mundo ng pagwawasto ng istatistika...
Tinatapos ng isang trial coordinator ang pagpasok ng datos sa 400 pasyenteng post-surgical at nahaharap sa isang praktikal na tanong. Alin sa labinlimang baryabol na naitala sa baseline ang aktwal na humuhula kung sino ang muling makaka-admit, sino ang magkakaroon ng komplikasyon, o sino ang makakaligtas limang taon pagkatapos ng diagnosis? Ang mga modelo ng regresyon sa pananaliksik sa medisina ay eksaktong sumasagot sa tanong na iyan. Tinatantya nila kung paano nauugnay ang isa o higit pang mga predictor sa isang kinalabasan habang pinapanatiling matatag ang iba pang mga predictor,...
Pagdating sa pagsasagawa ng istatistikal na pananaliksik at pagsusuri, naiintindihan namin ang kahalagahan ng pagkakaroon ng mga tamang tool. Bilang mga mananaliksik mismo ng statistical software, alam namin ang epekto ng tamang software sa aming trabaho. Ito ay hindi lamang tungkol sa paghahanap ng tool na nakakatugon sa aming quantitative research na pangangailangan; ito ay tungkol sa paghahanap ng tool na personal naming kumonekta. Baguhan ka man sa…
Alam mo ba na ang hindi tumpak na pag-uulat ng mga medikal na istatistika sa mga journal ay maaaring magkaroon ng malalayong kahihinatnan? Habang nagsusumikap ang mga mananaliksik na isulong ang kaalaman sa pangangalagang pangkalusugan, ang malinaw at tumpak na pag-uulat ay mahalaga upang matiyak ang integridad at pagiging maaasahan ng mga natuklasang istatistika. Sa artikulong ito, susuriin natin ang kahalagahan ng malinaw na pag-uulat sa mga medikal na journal at kung paano ito nakakatulong sa pinahusay na pag-unawa at interpretasyon ng medikal na data. Kami…
