我的数据结构说这样的

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我的数据如下

group	age	gender	w1_L23	w2_L23	w3_L23	w4_L23	w9_L23	w10_L23	w11_L23	w12_L23	w13_L23	w14_L23	w15_L23	w16_L23
1	39	2	0.00048934	0.00048125	0.00040931	0.0004255	0.00020593	0.00045425	0.00056187	0.00050043	0.00054251	0.00049149	0.00048999	0.00056272
1	38	2	0.00048676	0.00044408	0.0004069	0.00040205	0.00025213	0.00046608	0.00055177	0.00051316	0.00055771	0.00050599	0.00051824	0.00056767
1	46	2	0.00055349	0.00052201	0.00045777	0.00044832	0.00027044	0.00046693	0.00063774	0.00056754	0.00062244	0.00053948	0.00055979	0.00059962
1	50	2	0.00052916	0.00049142	0.00042397	0.00042213	0.00024717	0.00051128	0.000604	0.00060899	0.00056069	0.00061936	0.00050899	0.00057253
1	35	2	0.00052933	0.00047794	0.00043655	0.00043347	0.00026902	0.0004713	0.00055875	0.00050828	0.00052225	0.00049025	0.00054317	0.00052335
1	46	2	0.00058642	0.00049027	0.00043232	0.00043498	0.00022233	0.00052598	0.00055477	0.00055934	0.00053926	0.00048554	0.00054042	0.00062385
1	49	2	0.00053186	0.00051969	0.00047144	0.00047615	0.00025114	0.00052077	0.00058964	0.00053496	0.00056103	0.0005329	0.00053276	0.00054893
1	23	2	0.00054093	0.00051823	0.00043891	0.00043495	0.00025734	0.00045432	0.00053053	0.00050735	0.00053407	0.00049193	0.00050876	0.00059122
1	38	2	0.00053369	0.00051097	0.00043166	0.00044269	0.00025567	0.00049064	0.00060453	0.00053866	0.00056756	0.00048999	0.00051148	0.00061892
1	17	2	0.00055267	0.0005759	0.0004726	0.00045626	0.00019977	0.00048307	0.00058845	0.00050955	0.0005923	0.00048274	0.00057332	0.00058334
1	9	2	0.0005781	0.0005417	0.0004712	0.0004525	0.0001963	0.0005268	0.000612	0.0005141	0.0006014	0.0005291	0.0005918	0.0006853
2	23	2	0.00048296	0.00046872	0.00041709	0.00043736	0.0001885	0.00043021	0.00051847	0.00051246	0.00055395	0.00053122	0.00055429	0.00062054
2	22	2	0.00047386	0.00042435	0.00042383	0.0004135	0.00019926	0.00044278	0.00050714	0.00045647	0.00049887	0.00045949	0.00046617	0.00051184
2	22	2	0.00051399	0.0004793	0.00041779	0.00043556	0.00022258	0.00048229	0.00058604	0.00052352	0.00057912	0.00050811	0.00054008	0.00058465
2	21	2	0.00049093	0.00045711	0.00042329	0.0004207	0.0001663	0.00040567	0.00051277	0.00046372	0.00049682	0.00044605	0.00051226	0.00053261
2	38	2	0.00052341	0.00042068	0.00039733	0.00039069	0.00022618	0.00044605	0.00053764	0.00049907	0.00051528	0.00048091	0.00052887	0.00056241
2	44	2	0.00049896	0.00046445	0.00039754	0.00040291	0.00023695	0.00046161	0.00052311	0.0004755	0.00053215	0.0004758	0.00050695	0.0005711
2	44	2	0.00054377	0.00046438	0.00042202	0.00041536	0.0002126	0.00048062	0.00056036	0.00045846	0.00053625	0.00046581	0.0005078	0.00050837
2	43	2	0.00047567	0.00047745	0.00040075	0.00040218	0.00020707	0.00046934	0.00054347	0.00050797	0.00052715	0.00048344	0.00049775	0.00059841
2	26	2	0.00047333	0.000447	0.0003877	0.00039676	0.0002328	0.00040346	0.00053692	0.0004886	0.00050649	0.00048021	0.00051271	0.00057109
2	11	2	0.0004993	0.0004578	0.0003898	0.0003621	0.0002119	0.0004642	0.0005414	0.0005162	0.0005151	0.0005288	0.0005024	0.0005342

我编写的脚本如下
<code>

clear
clc
%[num,txt,raw] = xlsread(___)  returns the numeric data in array num,the text fields in cell array txt, and the unprocessed data (numbers and text) in cell array raw
[num,txt,raw] = xlsread('E:\LHON_DTI_bydinghao\FA_mask\tbss_lmm\pcorr\nc_cr_regree_robust.xls');% the data is extracted from fa907.xls
% get the type of variable out into different matrix
%get the group
group=num(:,1);
age=num(:,2);
gender=num(:,3);
title_num=txt(:,2:28);
l23=num(:,4:15);
% FA=num(:,16:27);

%regress out age and sex for fa
statsvalue=zeros(3,12);
for i=1:12
%这一块的程序不会编,
%should use this command https://ww2.mathworks.cn/help/st ... cal-covariates.html   
%fit = fitlm(group,fa(:,i)); %but fitlm doesn't exist.
[b,dev,stats] = glmfit(group,[l23(:,i)],'normal');
% statsvalue(1,i)=h;
% statsvalue(2,i)=t;
% statsvalue(3,i)=p;
end
% [pthr,pcor,padj] = fdr(statsvalue(3,:),0.05);
% new=[statsvalue,padj];</code>

其实我也可以使用stata的命令regress  w1_L23 group c.age gender来做,但是那样的缺点是我需要反复拷贝t值和p值,而且还要做一个多重校正,如果使用matlab就可以一步到位.但是fitlm程序居然没有,而glmfit给出了两组各自的回归系数,但是没有进行进一步的统计.各位老师能否指导一下.

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖