第一节 孟德尔随机化的概念及应用前提
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第二节 孟德尔随机化的常见类型
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第四节 使用在线数据进行孟德尔随机化研究的过程
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第五节 孟德尔随机化研究，本地数据如何处理？
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第三节 孟德尔随机化常用数据库及网站
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第六节 孟德尔随机化研究资料分享
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缺失值多重插补的方法及插补次数如何选择？
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临床预测模型评价方法——ROC曲线
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缺失值插补后结果如何分析？
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第10.1节 Logistic回归分析的适用场景及检验方法
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基因芯片技术的原理
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第2节 SPSS基础知识———变量的种类及命名规则
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三代测序技术的原理
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缺失值的类型及处理方法
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临床预测模型之自变量筛选——随机森林法
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如何处理收集的临床数据中的缺失值？
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如何一步完成临床预测模型所需样本量的估算？
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一代测序技术的原理
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临床预测模型之自变量筛选——传统方法
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临床预测模型的评价方法——列线图的解读
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临床预测模型之数据集拆分方法
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R语言导入Excel数据的方法
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临床预测模型之自变量筛选——逐步法
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缺失值插补前需要做哪些分析？
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R语言矩阵操作
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二代测序技术的原理（454测序方法）
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第10.2节 二项逻辑回归分析步骤及结果解读
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临床预测模型评价——NRI的解读
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SPSS快速入门及应用：为什么选择SPSS？
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第6.2节 单样本非参数检验———总体分布的卡方检验
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临床预测模型评价——DCA曲线的解读
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第8.1节 相关性分析
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二代测序技术的原理（DNBSEQ测序方法）
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第6.1节 非参数检验应用场景、类型及检验方法简介
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Excel Power Query，简单快速的数据分析工具
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第4.4节 基本统计分析———多选项分析（调研问卷多选项问题的统计）
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二代测序技术的原理（Ion torrent测序方法）
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缺失值差补中通量图有什么作用？
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Power Query对比数据（筛选两个表格相同的数据）