【摘 要】
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配对相关数据经常在医学研究中应用,例如,在眼科或耳鼻喉科研究中,对配对器官中每个样本信息进行数据分析.配对器官的测量数据通常具有高度相关性,而大多数统计推断方法假定样本的观测值是相互独立的.研究表明,忽略配对数据的组内相关性会导致显著性水平的增加.有很多统计方法来解决配对数据的组内相关性.此外,忽略配对数据的相关性或混杂效应可导致结果发生偏差,因此,调整和控制统计推断中的混杂效应至关重要.本文回顾
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配对相关数据经常在医学研究中应用,例如,在眼科或耳鼻喉科研究中,对配对器官中每个样本信息进行数据分析.配对器官的测量数据通常具有高度相关性,而大多数统计推断方法假定样本的观测值是相互独立的.研究表明,忽略配对数据的组内相关性会导致显著性水平的增加.有很多统计方法来解决配对数据的组内相关性.此外,忽略配对数据的相关性或混杂效应可导致结果发生偏差,因此,调整和控制统计推断中的混杂效应至关重要.本文回顾讨论这些统计方法,并提出统计推断方法的建议.
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