Stata教程第21期：K-M曲线绘制和Log-Rank检验
上节课程我们一起学习了包括线性回归、Logistic回归、泊松回归、Log-Binomial回归在内的“广义线性模型”，不知道小伙伴们是不是都完全消化了~
本节课程，我们将通过4步，来详解很多人都关注的“K-M曲线和Log-Rank检验”：① 数据集的初步观测； ② 声明数据为生存分析数据；③ 生存数据再观测； ④ 绘制K-M曲线及检验组间差别（Log-Rank 检验）。下节课我们将一起学习Cox回归和比例风险假定！
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关于讲者：医咖会“Stata小课堂”的主讲人Brian，来自约翰霍普金斯大学流行病学系，研究兴趣包括心血管流行病学，环境对于儿童早期疾病发展的影响等。
Stata课程往期回顾
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6. 绘制散点图
8. 计算置信区间
9. 如何保证分析的可重复性
10. 保存Stata结果窗口的所有内容『Log File』
12. t检验
13. 卡方检验/Fisher精确检验
14. 相对危险度(RR)的计算
15. OR值的计算
16. 单因素方差分析
17. 简单线性回归
18. 多元线性回归
19. 二分类Logistic回归
20. 广义线性模型
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