多因素与预测模型工作站
模型性能、校准、区分度及内部验证。
选择与研究问题相匹配的统计方法,进入对应工作站完成数据输入、方法核查、结果计算与论文表达。整套系统按 00—14 统一编号,后续工具将在这里持续开放。
标记“已开放”的项目可以直接进入;“待上线”的项目先保留系统位置,待工具文件完成后再开放入口。
自定义样本量、变量类型、分布与变化方向,生成统计练习数据并导出 CSV 或 Excel。
01χ²、Fisher 精确检验、OR、RR、率差、效应量及常用诊断指标。
02多分类、等级资料、配对分类资料及分层分析。
03单样本、两独立样本和配对样本 t 检验,置信区间与效应量。
04One-way ANOVA、Welch ANOVA、重复测量 ANOVA 与事后比较。
05Mann–Whitney U、Wilcoxon、Kruskal–Wallis 与 Friedman 检验。
06Pearson、Spearman、Kendall、偏相关,以及简单、多元与分层线性回归。
07Kaplan–Meier、Log-rank、Cox 回归、竞争风险与 RMST。
08二元 Logistic、多因素调整、OR、95% CI 与模型诊断。
09AUC、DeLong 检验、最佳截断值、诊断指标与论文核查。
10Kappa、ICC、Bland–Altman、效应量与论文核查。
模型性能、校准、区分度及内部验证。
合并效应量、异质性、亚组分析与敏感性分析。
样本量估算、统计功效与最小可检测效应。
批量解析论文表格,重算统计结果并核查报告值、P值、效应量与舍入一致性。