线性混合效应（多水平）模型：结局为连续性变量|Mstata 医学统计机器人

线性混合效应（多水平）模型：结局为连续性变量

1）根据上传的科研数据，简单点击设置后，自动完成线性混和效应模型分析； 2）结局类型：结局为连续性变量，如血糖、血压值等； 3）自动对连续性自变量进行 Z score 标准化处理（...

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1）根据上传的科研数据，简单点击设置后，自动完成线性混和效应模型分析； 2）结局类型：结局为连续性变量，如血糖、血压值等； 3）自动对连续性自变量进行 Z score 标准化处理（审稿人常要求） 4）生成英文版统计报告，助力于SCI论文撰写

数据统计

1）支持logistic，probit，poisson，负二项等模型； 2）支持交互作用，事后检验，估计边际均值等

1）根据上传的科研数据，简单点击设置后，自动完成Logistic混和效应模型分析； 2）结局类型：结局为二分类变量，如有效、无效；缓解、无缓解等； 3）自动对连续性自变量进行 Z score 标准化处理（审稿人常要求）； 4）生成英文版统计报告，助力于SCI论文撰写