近年来,在临床真实世界研究中,当自变量是定量变量时,单纯报告一个回归系数早已不够。审稿人和读者更期待看到一套完整的趋势分析“三件套”:
哑变量设置分析:将连续变量分组,观察不同区间的效应变化;
线性趋势性分析:计算 P for trend,检验是否存在线性剂量–反应关系;
非线性趋势分析:用 RCS 曲线直观展示非线性形态,并进一步通过阈值效应分析,找到潜在的关键拐点。
其中,RCS 曲线和阈值效应分析都是探究非线性关系的利器,但很多研究者在画出漂亮的 RCS 图后,最关心的问题往往是:图上的“拐点”到底怎么算?
然而,真相可能让人意外——RCS 曲线本身并不能计算拐点。曲线上看似转折的位置,其实只是样条的分位数节点,并不具有临床切点的参考价值。RCS 的核心任务,是通过 P for nonlinear 判断整体是否存在非线性关系就够了。
那文献中那些给出明确参考线、甚至分段效应值的结果,又是如何得出的?
没错,正是阈值效应分析的结果!
如今,为了让大家不再为“RCS 拐点”而困惑,也不再需要在多个工具间来回切换,郑老师团队风暴统计平台【Zstats高级版】已正式上线趋势分析“三件套”。
一口气集成了哑变量分析、线性趋势检验、RCS 曲线绘制与阈值效应分析,帮你一站式搞定定量自变量的深度趋势性分析。
功能基于R语言开发,但是相较于R语言更加方便,也更加直观,省时省力,绝对好用,小白也能轻松上手的程度,欢迎诸位使用!
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Zstats高级版:趋势性与阈值分析
该功能包括线性回归/logistic回归/cox回归线性趋势性分析,非线性趋势RCS曲线绘制以及阈值分析功能。
可以实现哑变量分析、线性趋势检验、RCS 曲线绘制与阈值效应分析。
下面一起来看看。
1.数据导入及数据整理
第一步自然是导入数据。
趋势性分析常见于自变量是连续数据的情况,无论是哑变量分析还是计算P for trend基本都需要对数据进行转换。
平台数据整理功能中有多种定量转分类的方式,其中计算P for trend会用到的主要是分位数转换、标准化转换。
按照分位数分组后,平台会生成两个新变量。以四分位数分组为例,后缀为_four的变量是以1,2,3,4赋值的等级数据,后缀为_four_median的变量时以组中值赋值的等级数据。
2.哑变量分析
我们导入的示例数据因变量为定量数据,因此我们以线性回归线性趋势性分析模块为例。
首先,选入我们的因变量,cox回归包括生存结局与生存时间;线性回归是连续型结局;logistic回归为二分类结局。
前面对定量变量进行转换后,就得到了新的分类变量(后缀_four变量)。
当自变量(后缀_four变量)为分类形式时,开展的分析则为哑变量分析。
3.线性趋势性分析
我们经常见到论文中展示 P for trend,P for trend的计算常见有4种形式,其中最推荐第3种:
✅方法1:直接使用原始的定量数据
✅方法2:定量数据转换为等级数据,不设置哑变量(后缀_four变量)
✅方法3:取等级数据的组中值,不设置哑变量(后缀_four_median变量)【推荐👍】
✅方法4:数据标准化处理(数据整理使将变量转换为标准化Z值)
【详细教程】计算P trend的四种方法介绍!
分析其实都很简单,以第3种为例。
第3种方法,其实就是在焦点暴露因素中选入后缀为_four_median的变量,也就是以组中值赋值的等级数据。
必须要注意的一点是,平台会自动识别变量:暴露_维生素D_four_median为分类变量,在分析前需要在“请指定分类自变量”处,取消对暴露_维生素D_four_median变量的指定,让其以定量变量形式进入分析。
最后得到的P值即为 Pfor trend。
4.非线性趋势分析:RCS曲线、阈值分析
(1)非线性趋势RCS图
操作上没什么难度,选择回归模型、因变量、自变量,另外就是设置RCS曲线的节点数及参照值,节点数的选择可以自定义,也可以通过AIC准则或BIC准则来找到选择合适的节点数。
具体教程可查看:Zstats风暴统计教程(13):线性趋势分析与RCS曲线绘制
设置好后,结果直接在右侧展示,也可对RCS曲线图进行各种参数设置,以美化图片,诸位可以自行探索一下。
(2)阈值分析
操作可以用傻瓜式来形容了。仅仅只需要选入结局变量、暴露变量及协变量,再点击分析,结果直出。
平台直接给出我们本次阈值分析的结果,包括阈值分析三线表结果、方法与结果描述、阈值分析绘图。平台还提供了许多参数,以美化绘图,大家可以多进行尝试。
关于阈值分析,感兴趣可以看一下这篇推文,更加详细:Zstats风暴统计教程(14):阈值效应分析
以上就是风暴统计高级版整合的新功能,诸位可以尽情使用!
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