问：统计学中 b se χ2 p or 95%ci分别代表什么意思？
答：se应该是sem。
1、b代表回归系数
回归系数在回归方程中，表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大，表示x对y影响越大，正回归系数，表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。例如回归方程试Y=bX+a中，斜率b称为回归系数，表示X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。
2、sem代表标准误
标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。
3、χ2代表卡方值
卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中，它是卡方检验中的一个主要测试指标，卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，它属于非参数检验的范畴。
主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比），以及两个分类变量的关联性分析，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
4、p代表p值
P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。
5、OR代表比值比
OR值又称比值比、优势比，主要指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值，是流行病学研究中病例对照研究中的一个常用指标。
6、95%CI代表95%置信区间
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。
扩展资料；
为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。左侧检验
P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
右侧检验
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
双侧检验
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
参考资料来源；百度百科——回归系数
百度百科——sem
百度百科——卡方值
百度百科——p值
百度百科——OR值
百度百科——置信区间
问：hr是o.84,如何理解p值和ci值？
- 答：hr，0.76;95%ci，0.65-0.89;p<0.001是指风险率为0.76，小于1，为保护性因素，其95%可信区间为0.65-0.89，p小于0.001，说明有显著性统计学意义。
1、HR是指风险率、危害比（hazard ratio, HR）［HR=暴露组的风险函数h1(t)/非暴露组的风险函数h2(t)，t指在相同的时间点上］。Cox比例风险模型可以得到HR。资料的类型通常是临床治疗性研究，也可以是流行病学的队列观察性研究。
2、CI指可信区间（confidence interval，CI），对某事件的总体进行推断。可信区间是按一定的概率去估计总体参数（均数或率）所在的范围，它是按预先给定的概率（1-a，常取 95%或99%）确定未知参数值的可能范围，这个范围被称为所估计参数值的可信区间或置信区间。
如95%可信区间，就是从被估计的总体中随机抽取含量为n 的样本，由每一个样本计算一个可信区间，理论上其中有95%的可能性（概率）将包含被估计的参数。
3、P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。例如，P<0.05,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%，或者说，别人在同样的条件下重复同样的研究，得出相反结论的可能性不足5%。
P>0.05称“不显著”；P<=0.05称“显著”，P<=0.01称“非常显著”。
扩展资料：
生存资料分析中，风险率HR大于1，表示是危险因素；小于1，表示保护因素， 表示试验组与对照组相比，发生终点事件的风险的比值，是试验组和对照组患者生存情况相比的相对值。风险是单位时间段内，发生终点事件的患者数占该时间段开始时的患者总数的百分比。
HR 常通过 Cox 比例风险回归模型计算得到，危害比HR的计算不仅考虑了终点事件的有无，还考虑了到达终点所用的时间及截尾数据。
用 HR 来比较两组患者的生存情况具有以下优势：
1、在某些研究中，研究结束时试验组或对照组可能有 50% 以上的患者仍未发生终点事件或删失，在此种情况下中位生存时间无法获得；
2、生存数据常常服从偏态分布，仅用中位生存时间来代表生存数据整体的分布状态比较片面；
3、通过中位生存时间相减来比较两组患者的生存情况，无法对基线时不平衡的协变量进行调整，得到的效应估计值受到混杂因素的影响，而使用 HR 则可通过多变量 Cox 模型调整混杂因素的影响，得到无偏的效应估计值。
参考资料：
百度百科——风险率（hazard ratio）
百度百科——可信区间
百度百科——P值
回答于 2019-09-26
问：p值是什么意思？
答：p值统计学意义：结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。
P值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料：
p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。
然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
问：p值是什么意思？
答：p值统计学意义是：
结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法，专业上P 值为结果可信程度的一个递减指标，P 值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。
如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料：
选择一个检验统计量（例如z 统计量或Z 统计量），该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果P<0.01，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值；如果0.01<P值<0.05，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值；如果P值>0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
问：p值是什么意思呢？
答：P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。
P值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
发展历史：
R·A·Fisher（1890-1962）作为一代假设检验理论的创立者，在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序，研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说，他认为假设检验是数据分析的一种形式，是人们在研究中加入的主观信息。
当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对，他们认为假设检验是一种方法，决策者在不确定的条件下进行运作，利用这一方法可以在两种可能中作出明确的选择，而同时又要控制错误发生的概率。这两种方法进行长期且痛苦的论战。虽然Fisher的这一观点同样也遭到了现代统计学家的反对，但是他对现代假设检验的发展作出了巨大的贡献。
问：请问一下glm跑出来截距项(Intercept)那一行的OR、P值有什么意义,可以删除吗？
- 答：P值是检验该常数项是否有统计学意义,OR值代表比值比
流行病学有这个概念,这两个值只是作为参考浏览
不可以删除
问：临床流行病学方面PICOs 是什么意思？
- 答：是英文“患者干预比较结果”的缩写，Patient, Intervention, Comparison and Outcome。
P: patient(患者)，也就是判断患者患有哪类疾病。
I: intervention(干预)，也就是打算为患者做哪种检查或治疗方法？
C: comparison(对比)，也就是做对比了。比如说，两种药物之间做对比，或者一种药物跟安慰剂做对比。
O: outcome(结果)，希望达到的医疗效果，比如说，是缓解消除症状，减少不良反应，还是改善功能或增加生活质量。
