LogisticApp-基线比较介绍-Base包方法

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医学科研设计、统计分析、SCI解读

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服务范围：临床研究设计、统计方法选择与验证、SCI图表解读与撰写支持

精通 SPSS、STATA、SAS、R、GraphPad Prism 等多种医学统计软件，提供全流程统计分析支持！可覆盖各类医学领域 SCI 研究 / 二次分析，从「样本量估算→统计模型构建→混杂因素校正→敏感性验证→图表可视化→异质性 / 稳健性分析」一站式助力，擅长破解「复杂数据混杂」「非正态变量处理」「多中心效应控制」等统计难题，精准拆解 SCI 文献统计逻辑，助力高效吃透研究设计与结果解读，加速高分医学 SCI 产出！

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正文开始

基线比较模块共使用4种包进行分析，分别是gtsummary包、table1包、tableone包、base包，其中极力推荐base包，其速度最快、结果更加丰富，其他包可作为参考。

base包操作及结果呈现

1.变量选择

分层变量：必须是分类变量，可不选；
因变量：二分类变量，比如发病与否，生存与否，；
连续自变量：比如身高、体重等；
分类自变量：比如性别、学历；
点击提交：输出结果

2.详细设置

预设1：智能选择T检验、秩和检验；
预设2：智能选择卡方检验、校正卡方检验、确切概率法；
预设3：按列计算构成比；
预设4：小数位数；
预设5：正态性检验方法，使用Shapiro-Wilk检验；
预设6：方差齐性检验方法，使用Levene检验，使用中位数进行中心化；
详细设置中已预设最优选择，也可自定义修改

3.输出结果

🧠 智能统计算法

自动完成正态性检验（Shapiro-Wilk/Kolmogorov-Smirnov）、方差齐性检验（Levene/Bartlett），智能匹配参数 / 非参数检验（t 检验 / 秩和检验）。
分类变量自动适配卡方检验 / Fisher 精确检验 / 校正卡方，符合医学统计规范，避免方法选择错误。
内置标准化均数差（SMD）评估，直观判断组间均衡性，支持医学领域公认的均衡性标准。

📌 分层分析能力

支持按性别、亚组等维度分层分析，分层后自动生成独立的组间比较结果，分别展示：
分层样本量、分析变量数、筛选变量数
分层后各变量的检验方法、P<0.05 的差异变量
分层详细结果表，满足多亚组研究需求

📋 专业结果输出

完整方法学详述：清晰说明每种检验的适用场景、R 语言实现逻辑，专业透明可溯源。
结构化结果表格：包含均值 / 中位数、频数 / 百分比、组间差值（95% CI）、SMD、统计量、P 值，直接适配论文三线表格式。
结果解读指南：提供专业解读提示（如 SMD 阈值、多重比较校正、临床意义判断），帮助非统计专业用户理解结果。

📋 高效便捷操作

一键下载三线表 / 复制结果，直接用于论文写作、汇报 PPT，大幅提升科研效率。
支持多数据集切换（训练集 / 验证集 / 全数据集），适配模型开发全流程。
界面直观，无需编写代码，点击即可完成复杂统计分析，降低医学科研门槛。

3.1 训练集结果

3.2 验证集结果

3.3 训练集 VS 验证集结果

3.4 全部数据集结果

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