Common errors in statistics and methods.
As statistical reviewers and editors for BMJ Paediatrics Open (BMJPO), we frequently see methodological and statistical errors in articles submitted to our journal. To make a list of these common erro...
Statistiques comme sujet : Questions médicales fréquentes
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic 5
#1
Comment les statistiques aident-elles au diagnostic médical ?
Elles permettent d'analyser des données cliniques pour identifier des tendances et des anomalies.
#2
Quel rôle jouent les statistiques dans les tests de dépistage ?
Elles évaluent la sensibilité et la spécificité des tests pour déterminer leur efficacité.
#3
Comment les statistiques influencent-elles les critères de diagnostic ?
Elles aident à établir des seuils basés sur des données probantes pour des maladies spécifiques.
#4
Les statistiques peuvent-elles prédire des maladies ?
Oui, elles utilisent des modèles prédictifs basés sur des données épidémiologiques.
#5
Quel est l'impact des statistiques sur le diagnostic précoce ?
Elles permettent d'identifier des biomarqueurs et d'améliorer le dépistage précoce.
Symptômes 5
#1
Comment les statistiques aident-elles à identifier des symptômes ?
Elles analysent la fréquence et la distribution des symptômes dans des populations.
#2
Les statistiques peuvent-elles quantifier la gravité des symptômes ?
Oui, elles mesurent l'intensité des symptômes à l'aide d'échelles validées.
#3
Quel est le lien entre statistiques et symptômes rares ?
Elles aident à caractériser et à comprendre la prévalence des symptômes rares.
#4
Comment les statistiques influencent-elles la reconnaissance des symptômes ?
Elles fournissent des données sur les symptômes les plus courants associés à des maladies.
#5
Les statistiques peuvent-elles aider à l'évaluation des symptômes chroniques ?
Oui, elles permettent d'analyser l'impact des symptômes chroniques sur la qualité de vie.
Prévention 5
#1
Comment les statistiques contribuent-elles à la prévention des maladies ?
Elles identifient les facteurs de risque et évaluent l'efficacité des interventions préventives.
#2
Quel rôle jouent les statistiques dans les campagnes de vaccination ?
Elles évaluent l'impact des campagnes sur l'incidence des maladies évitables.
#3
Les statistiques peuvent-elles aider à cibler les populations à risque ?
Oui, elles analysent les données démographiques pour identifier les groupes vulnérables.
#4
Comment les statistiques évaluent-elles les programmes de dépistage ?
Elles mesurent l'impact des programmes sur la détection précoce et la mortalité.
#5
Quel est l'impact des statistiques sur les recommandations de santé publique ?
Elles fournissent des données probantes pour orienter les politiques de santé publique.
Traitements 5
#1
Comment les statistiques évaluent-elles l'efficacité des traitements ?
Elles comparent les résultats cliniques entre groupes traités et non traités.
#2
Quel rôle jouent les statistiques dans les essais cliniques ?
Elles déterminent la taille de l'échantillon et analysent les résultats pour valider les traitements.
#3
Les statistiques peuvent-elles prédire la réponse au traitement ?
Oui, elles utilisent des modèles pour identifier les facteurs prédictifs de réponse.
#4
Comment les statistiques aident-elles à personnaliser les traitements ?
Elles analysent les données génétiques et cliniques pour adapter les traitements aux patients.
#5
Quel est l'impact des statistiques sur le suivi des traitements ?
Elles permettent d'évaluer l'adhérence et les effets secondaires des traitements au fil du temps.
Complications 5
#1
Comment les statistiques aident-elles à identifier les complications ?
Elles analysent la fréquence des complications dans les études cliniques et épidémiologiques.
#2
Quel rôle jouent les statistiques dans la gestion des complications ?
Elles évaluent les résultats des traitements pour minimiser les complications post-opératoires.
#3
Les statistiques peuvent-elles prédire les complications ?
Oui, elles utilisent des modèles pour identifier les facteurs de risque de complications.
#4
Comment les statistiques influencent-elles la recherche sur les complications ?
Elles fournissent des données pour orienter les recherches sur la prévention des complications.
#5
Quel est l'impact des statistiques sur le suivi des complications ?
Elles permettent d'évaluer l'évolution des complications et d'ajuster les traitements.
Facteurs de risque 5
#1
Comment les statistiques identifient-elles les facteurs de risque ?
Elles analysent les données épidémiologiques pour établir des associations entre facteurs et maladies.
#2
Quel rôle jouent les statistiques dans l'évaluation des facteurs de risque ?
Elles quantifient l'impact des facteurs de risque sur l'incidence des maladies.
#3
Les statistiques peuvent-elles aider à réduire les facteurs de risque ?
Oui, elles évaluent l'efficacité des interventions pour réduire les comportements à risque.
#4
Comment les statistiques influencent-elles les recommandations sur les facteurs de risque ?
Elles fournissent des données probantes pour orienter les conseils de santé publique.
#5
Quel est l'impact des statistiques sur la sensibilisation aux facteurs de risque ?
Elles aident à communiquer les risques aux populations pour promouvoir des comportements sains.
Contenu validé par Dr Olivier Menir
Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 09/04/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
Sous-catégories
64 au total
└─
Analyse actuarielle
Actuarial AnalysisD000206 -
N06.850.520.830.100
└─
Analyse de variance
Analysis of VarianceD000704 -
N06.850.520.830.150
└─
Aire sous la courbe
Area Under CurveD019540 -
N06.850.520.830.200
└─
Analyse de regroupements
Cluster AnalysisD016000 -
N06.850.520.830.250
└─
Intervalles de confiance
Confidence IntervalsD016001 -
N06.850.520.830.275
└─
Interprétation statistique de données
Data Interpretation, StatisticalD003627 -
N06.850.520.830.300
└─
Analyse discriminante
Discriminant AnalysisD016002 -
N06.850.520.830.350
└─
Utilisation des installations et des services
Facilities and Services UtilizationD000078336 -
N06.850.520.830.375
└─
Analyse statistique factorielle
Factor Analysis, StatisticalD005163 -
N06.850.520.830.400
└─
Analyse appariée
Matched-Pair AnalysisD016555 -
N06.850.520.830.475
└─
Modèles statistiques
Models, StatisticalD015233 -
N06.850.520.830.500
└─
Méthode de Monte Carlo
Monte Carlo MethodD009010 -
N06.850.520.830.525
└─
Analyse multiniveaux
Multilevel AnalysisD055361 -
N06.850.520.830.562
└─
Probabilité
ProbabilityD011336 -
N06.850.520.830.600
└─
Utilisation des procédures et des techniques
Procedures and Techniques UtilizationD000078337 -
N06.850.520.830.675
└─
Analyse de régression
Regression AnalysisD012044 -
N06.850.520.830.750
└─
Sensibilité et spécificité
Sensitivity and SpecificityD012680 -
N06.850.520.830.872
└─
Analyse spatiale
Spatial AnalysisD062206 -
N06.850.520.830.933
└─
Lois statistiques
Statistical DistributionsD016008 -
N06.850.520.830.994
└─
Statistique non paramétrique
Statistics, NonparametricD018709 -
N06.850.520.830.995
└─
Processus stochastiques
Stochastic ProcessesD013269 -
N06.850.520.830.996
└─
Analyse de survie
Survival AnalysisD016019 -
N06.850.520.830.998
└─└─
Analyse multifactorielle
Multivariate AnalysisD015999 -
N06.850.520.830.150.500
└─└─
Analyse de structure latente
Latent Class AnalysisD000077272 -
N06.850.520.830.250.338
└─└─
Analyse de positionnement multidimensionnel
Multidimensional Scaling AnalysisD000084142 -
N06.850.520.830.250.507
└─└─
Analyse en petite superficie
Small-Area AnalysisD017062 -
N06.850.520.830.250.675
└─└─
Analyses secondaires des données
Secondary Data AnalysisD000094422 -
N06.850.520.830.300.500
└─└─
Analyse de médiation
Mediation AnalysisD000081983 -
N06.850.520.830.400.500
└─└─
Modèles économiques
Models, EconomicD018803 -
N06.850.520.830.500.600
└─└─
Nomogrammes
NomogramsD049451 -
N06.850.520.830.500.625
└─└─
Théorème de Bayes
Bayes TheoremD001499 -
N06.850.520.830.600.200
└─└─
Fonctions de vraisemblance
Likelihood FunctionsD016013 -
N06.850.520.830.600.400
└─└─
Odds ratio
Odds RatioD016017 -
N06.850.520.830.600.600
└─└─
Score de propension
Propensity ScoreD057216 -
N06.850.520.830.600.650
└─└─
Risque
RiskD012306 -
N06.850.520.830.600.800
└─└─
Incertitude
UncertaintyD035501 -
N06.850.520.830.600.900
└─└─
Méthode des moindres carrés
Least-Squares AnalysisD016018 -
N06.850.520.830.750.400
└─└─
Modèles linéaires
Linear ModelsD016014 -
N06.850.520.830.750.425
└─└─
Modèles logistiques
Logistic ModelsD016015 -
N06.850.520.830.750.450
└─└─
Limite de détection
Limit of DetectionD057230 -
N06.850.520.830.872.500
└─└─
Rapport signal-bruit
Signal-To-Noise RatioD059629 -
N06.850.520.830.872.750
└─└─
Cartographie géographique
Geographic MappingD062305 -
N06.850.520.830.933.249
└─└─
Régression spatiale
Spatial RegressionD000068916 -
N06.850.520.830.933.375
└─└─
Analyse spatio-temporelle
Spatio-Temporal AnalysisD062211 -
N06.850.520.830.933.500
└─└─
Loi binomiale
Binomial DistributionD016010 -
N06.850.520.830.994.250
└─└─
Loi du khi-deux
Chi-Square DistributionD016009 -
N06.850.520.830.994.300
└─└─
Loi normale
Normal DistributionD016011 -
N06.850.520.830.994.500
└─└─
Loi de Poisson
Poisson DistributionD016012 -
N06.850.520.830.994.750
└─└─
Chaines de Markov
Markov ChainsD008390 -
N06.850.520.830.996.500
└─└─
Survie sans rechute
Disease-Free SurvivalD018572 -
N06.850.520.830.998.300
└─└─
Estimation de Kaplan-Meier
Kaplan-Meier EstimateD053208 -
N06.850.520.830.998.650
└─└─
Survie sans progression
Progression-Free SurvivalD000077982 -
N06.850.520.830.998.825
└─└─
Modèles des risques proportionnels
Proportional Hazards ModelsD016016 -
N06.850.520.830.998.912
└─└─└─
Analyse canonique des corrélations
Canonical Correlation AnalysisD000089342 -
N06.850.520.830.150.500.250
└─└─└─
Modèles économétriques
Models, EconometricD017059 -
N06.850.520.830.500.600.500
└─└─└─
Facteurs de protection
Protective FactorsD065840 -
N06.850.520.830.600.800.582
└─└─└─
Appréciation des risques
Risk AssessmentD018570 -
N06.850.520.830.600.800.715
└─└─└─
Facteurs de risque
Risk FactorsD012307 -
N06.850.520.830.600.800.725
└─└─└─
Secteur de recensement
Census TractD000091368 -
N06.850.520.830.933.249.500
└─└─└─
Agrégat spatio-temporel
Space-Time ClusteringD013029 -
N06.850.520.830.933.500.500
└─└─└─└─
Analyse des modes de défaillance et de leurs effets en soins de santé
Healthcare Failure Mode and Effect AnalysisD000067495 -
N06.850.520.830.600.800.715.500
└─└─└─└─
Facteurs de risque de maladie cardiaque
Heart Disease Risk FactorsD000082742 -
N06.850.520.830.600.800.725.500
└─└─└─└─└─
Facteurs de risque cardiométabolique
Cardiometabolic Risk FactorsD000083202 -
N06.850.520.830.600.800.725.500.500
└─└─└─└─└─
Paradoxe de l'obésité
Obesity ParadoxD000094408 -
N06.850.520.830.600.800.725.500.750
Auteurs principaux
Henrik Zetterberg
4 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Psychiatry and Neurochemistry, Institute of Neuroscience and Physiology, The Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg, Mölndal, Sweden.
Publications dans "Statistiques comme sujet" :
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Hye-Jeong Choi
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Georgia Center for Assessment, Department of Educational Psychology, University of Georgia, Athens, GA, United States.
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-
Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-02-09
-
Corrigendum: Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-10-11
Seohyun Kim
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Psychology, University of Virginia, Charlottesville, VA, United States.
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Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-02-09
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Corrigendum: Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-10-11
Allan S Cohen
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Georgia Center for Assessment, Department of Educational Psychology, University of Georgia, Athens, GA, United States.
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Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-02-09
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Corrigendum: Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-10-11
Jonathan Templin
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Psychological and Quantitative Foundations, University of Iowa, Iowa City, IA, United States.
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Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-02-09
-
Corrigendum: Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-10-11
Yasemin Copur-Gencturk
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Rossier School of Education, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States.
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Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-02-09
-
Corrigendum: Integrating a Statistical Topic Model and a Diagnostic Classification Model for Analyzing Items in a Mixed Format Assessment.
Frontiers in psychology 2021-10-11
Priya Ranganathan
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Anaesthesiology, Critical Care and Pain, Tata Memorial Centre, Homi Bhabha National Institute, Mumbai, Maharashtra, India.
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-
An Introduction to Statistics: Choosing the Correct Statistical Test.
Indian journal of critical care medicine : peer-reviewed, official publication of Indian Society of Critical Care Medicine
-
An Introduction to Statistics: Understanding Hypothesis Testing and Statistical Errors.
Indian journal of critical care medicine : peer-reviewed, official publication of Indian Society of Critical Care Medicine
Kaj Blennow
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Institute of Neuroscience and Physiology, Department of Psychiatry and Neurochemistry, The Sahlgrenska Academy at University of Gothenburg, Mölndal, Sweden.
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
None None
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Stephen Salloway
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Alpert Medical School of Brown University, Providence, RI, USA.
- Butler Hospital, Providence, RI, USA.
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Tejaswi D Sudhakar
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- University of Washington School of Medicine, Seattle, WA, USA.
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Swati Rane Levendovszky
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- University of Washington School of Medicine, Seattle, WA, USA.
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Everard G B Vijverberg
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Alzheimer Center Amsterdam, Amsterdam UMC, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, Netherlands.
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Regina Ey Kim
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Research Institute, Neurophet Inc., Seoul, Korea Republic of (South).
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Hye Weon Kim
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Research institute, seoul, Korea, Korea Republic of (South).
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Hasan Fallah Huseini
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Medicinal Plants Research Center, Institute of Medicinal Plants, ACECR, Karaj, Iran.
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Topical Application of
The international journal of lower extremity wounds 2019-09-03
-
Topical Administration of
The international journal of lower extremity wounds 2021-11-01
Maryam Yaghoobi
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Clinical Research Unit, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran.
- Department of Epidemiology, Faculty of Public Health, Iran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
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Topical Application of
The international journal of lower extremity wounds 2019-09-03
-
Topical Administration of
The international journal of lower extremity wounds 2021-11-01
Mojtaba Ziaee
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Medicinal Plants Research Center, Maragheh University of Medical Sciences, Maragheh, Iran.
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Topical Application of
The international journal of lower extremity wounds 2019-09-03
-
Topical Administration of
The international journal of lower extremity wounds 2021-11-01
Liana G Apostolova
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA.
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Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
-
Developing Topics.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Marinos Pitsikalis
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Industrial Chemistry Laboratory, Department of Chemistry, National and Kapodistrian University of Athens, Panepistimiopolis Zografou, 15771 Athens, Greece. pitsikalis@chem.uoa.gr.
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Statistical Copolymers of
Polymers 2019-09-16
-
Statistical Copolymers of
Polymers 2023-04-21
Sources (7307 au total)
Subcortical encoding of summary statistics in humans.
Statistical encoding compresses redundant information from multiple items into a single summary metric (e.g., mean). Such statistical representation has been suggested to be automatic, but at which st...
Adopting Optimal Statistical Practices: Applied Researchers.
In keeping with this year's focus on how we might foster a culture of research that values and consistently adopts optimal statistical practices, this column entry highlights practices our applied res...
Good Statistical Practice-development of tailored Good Clinical Practice training for statisticians.
Statisticians are fundamental in ensuring clinical research, including clinical trials, are conducted with quality, transparency, reproducibility and integrity. Good Clinical Practice (GCP) is an inte... The Good Statistical Practice (GCP for Statisticians) project was instigated by the UK Clinical Research Collaboration (UKCRC) Registered Clinical Trials Unit (CTU) Statisticians Operational Group and... The survey confirmed the need and desire for the development of dedicated GCP training for statisticians. An accessible, comprehensive, piloted training package was developed tailored to statisticians... All research staff should have training in GCP yet the training undertaken by most academic statisticians does not cover activities related to their role. The Good Statistical Practice (GCP for Statis...
Outlier detection and rejection in scatterplots: Do outliers influence intuitive statistical judgments?
According to a growing body of research, human adults are remarkably accurate at extracting intuitive statistics from graphs, such as finding the best-fitting regression line through a scatterplot. He...
Key considerations for choosing a statistical method to deal with incomplete treatment adherence in pragmatic trials.
Pragmatic trials offer practical means of obtaining real-world evidence to help improve decision-making in comparative effectiveness settings. Unfortunately, incomplete adherence is a common problem i...
Measurement and analysis of change in research scholars' knowledge and attitudes toward statistics after PhD coursework.
Knowledge of statistics is highly important for research scholars, as they are expected to submit a thesis based on original research as part of a PhD program. As statistics play a major role in the a... One hundred and thirty research scholars who had completed PhD coursework in the last three years were invited by e-mail to be part of the study. Knowledge and attitudes toward statistics before and s... Knowledge and attitude scores improved significantly subsequent to the coursework (i.e., soon after, percentage of change: 77%, 43% respectively). However, there was significant reduction in knowledge... The study concluded that the coursework program was beneficial for improving research scholars' knowledge and attitudes toward statistics. A refresher program 2-3 years after the coursework would grea...
Statistical learning methods and cross-cultural fairness: Trade-offs and implications for risk assessment instruments.
The use of statistical learning methods has recently increased within the risk assessment literature. They have primarily been used to increase accuracy and the area under the curve (AUC, i.e., discri...
Perceptions of attitudes toward statistics among medical undergraduates: insights from a regional medical college in China.
Among Chinese medical students, medical statistics is often perceived as a formidable subject. While existing research has explored the attitudes of Chinese postgraduate medical students towards stati... 1266 medical undergraduates participated in this study, completing a questionnaire that included SATS-36 and additional queries. Furthermore, an examination was administered at the end of the medical ... Undergraduate medical students generally exhibit a favorable disposition towards statistics concerning Affect, Cognitive Competence, and Value components, yet harbor less favorable sentiments regardin... Educators should carefully consider the influence of attitudes toward statistics, especially the variations observed among majors and genders when formulating strategies and curricula to enhance medic...
The Crosswise Model for Surveys on Sensitive Topics: A General Framework for Item Selection and Statistical Analysis.
When surveys contain direct questions about sensitive topics, participants may not provide their true answers. Indirect question techniques incentivize truthful answers by concealing participants' res...