北京
近期查看文獻時，常看到一些研究使用了公共數據庫，例如NHANES數據庫，更甚者會對兩庫進行聯合分析。例如醫咖會以前的推文：
如果再多看一些文獻，或許可以從中發現一些統計方法上的“套路”，例如：單因素+多因素分析、模型調整（model1粗模型、model2...），敏感性分析、亞組分析、森林圖等等。
想要全部學完這些方法可不簡單，更郁悶的是，也沒有充裕的時間來一點點學習。
這時候，你可能學習這套標準化統計分析工具！往下看這個平臺都能做什么。
一、平臺上都包含哪些分析方法？
目前包含的分析方法有：基線表、單因素+多因素回歸分析、線性回歸、模型調整、敏感性分析、亞組分析、森林圖、限制性立方樣條曲線（RCS曲線）、中介分析。
每一種分析方法都已經配置好了，包括圖表生成。當我們選擇某個統計分析方法時，只需要點選設置，不需要寫任何代碼，例如模型調整：
二、數據從哪里來？
平臺已經對多個公共數據庫的數據進行了清理，從而能夠快速用于分析，我們在分析時可以直接選擇對應的數據集（已經清理好），如下圖：
目前包含的公共數據庫有：
老齡數據庫：CHARLS、LASI、KLoSA、SHARE、HRS、ELSA、MHAS
重癥醫學：MIMIC、eICU、NWICU、Inspire
健康與營養調查：NHANES
癌癥數據庫：Seer
特別提醒：同時提供清洗后數據庫的下載功能，下載后也可以自己去分析。
三、還提供哪些分析套路？
除了前面提到的分析方法，還提供預測模型、機器學習的常見分析套路。
找數據、篩變量、清數據、跑分析…… 每一步，本可以更簡單。如果你也正在為找數據、做分析發愁，想讓科研更高效——
如果你也正在為找數據、做分析發愁，想讓科研更高效——
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