وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصون في التحليل الإحصائي

بسهولة ChatGPT، لكن محليًا

افتح مجلدًا واسأل بكلماتك. يشغّل Blade لغة R على جهازك، فتحصل على الجداول والرسوم والسكربت بسرعة.

Study A CHD risk factors

Study A › CHD risk factors

framingham.csv4,240 rows · 16 columns

age	sysBP	BMI	TenYearCHD
39	106	26.97	0
46	121	28.73	0
48	127.5	25.34	0
61	150	28.58	1
46	130	23.1	0
43	180	30.3	0

Which risk factors relate most to ten-year CHD?

Thinking

Shell.ExecRscript framingham_stats.RDone

Age and systolic BP are the strongest, then hypertension and diastolic BP.

with TenYearCHD	r	95% CI	p
age	0.23	0.20 to 0.25	< .001
sysBP	0.22	0.19 to 0.24	< .001
prevalentHyp	0.18	0.15 to 0.21	< .001
diaBP	0.15	0.12 to 0.17	< .001

Supervised

Study A CHD risk factors

Study A › CHD risk factors

R 4.4RunningRan in 0.4 s

1# Framingham -- linear regression output (OLS)2df <- read.csv("framingham.csv", check.names = FALSE)3 4# 2. multiple: sysBP5m2 <- lm(sysBP ~ age + male + BMI + heartRate + totChol,6         data = df)7print(summary(m2))

Console

Call:lm(formula = sysBP ~ age + male + BMI + heartRate + totChol,     data = df) Residuals:    Min      1Q  Median      3Q     Max -64.300 -12.481  -2.465   9.921 125.865  Coefficients:             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    (Intercept) 22.531293   3.091221   7.289 3.72e-13 ***age          0.864168   0.035665  24.230  < 2e-16 ***male        -1.128182   0.596856  -1.890   0.0588 .  BMI          1.425642   0.072987  19.533  < 2e-16 ***heartRate    0.290839   0.024571  11.837  < 2e-16 ***totChol      0.036349   0.006852   5.305 1.19e-07 ***---Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 18.84 on 4165 degrees of freedom  (69 observations deleted due to missingness)Multiple R-squared:  0.2642,	Adjusted R-squared:  0.2633 F-statistic: 299.1 on 5 and 4165 DF,  p-value: < 2.2e-16

	male	age	education	currentSmoker	cigsPerDay	BPMeds	prevalentHyp	totChol	sysBP	diaBP	BMI	heartRate	glucose	TenYearCHD
1	1	39	4	0	0	0	0	195	106	70	26.97	80	77	0
2	0	46	2	0	0	0	0	250	121	81	28.73	95	76	0
3	1	48	1	1	20	0	0	245	127.5	80	25.34	75	70	0
4	0	61	3	1	30	0	1	225	150	95	28.58	65	103	1
5	0	46	3	1	23	0	0	285	130	84	23.1	85	85	0
6	0	43	2	0	0	0	1	228	180	110	30.3	77	99	0
7	0	63	1	0	0	0	0	205	138	71	33.11	60	85	1
8	0	45	2	1	20	0	0	313	100	71	21.68	79	78	0
9	1	52	1	0	0	0	1	260	141.5	89	26.36	76	79	0
10	1	43	1	1	30	0	1	225	162	107	23.61	93	88	0
11	0	50	1	0	0	0	0	254	133	76	22.91	75	76	0
12	0	43	2	0	0	0	0	247	131	88	27.64	72	61	0
13	1	46	1	1	15	0	1	294	142	94	26.31	98	64	0
14	0	41	3	0	0	1	1	332	124	88	31.31	65	84	0
15	0	39	2	1	9	0	0	226	114	64	22.35	85	NA	0
16	0	38	2	1	20	0	1	221	140	90	21.35	95	70	1
17	1	48	3	1	10	0	1	232	138	90	22.37	64	72	0
18	0	46	2	1	20	0	0	291	112	78	23.38	80	89	1
19	0	38	2	1	5	0	0	195	122	84.5	23.24	75	78	0
20	1	41	2	0	0	0	0	195	139	88	26.88	85	65	0

==============================================================================
0. SAMPLE
==============================================================================
Rows: 4240   Columns: 16

==============================================================================
1. SIMPLE LINEAR REGRESSION: systolic BP ~ age
==============================================================================

Call:
lm(formula = sysBP ~ age, data = df)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-57.382 -13.627  -2.627  10.182 148.042 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 82.14199    1.82570   44.99   <2e-16 ***
age          1.01276    0.03628   27.91   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 20.25 on 4238 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.1553,	Adjusted R-squared:  0.1551 
F-statistic:   779 on 1 and 4238 DF,  p-value: < 2.2e-16


Equation: sysBP = 82.142 + 1.0128 * age
n = 4240, R2 = 0.1553, adj R2 = 0.1551, residual SE = 20.253 mmHg
95% CI for slope: [0.9416, 1.0839]

==============================================================================
2. MULTIPLE LINEAR REGRESSION: sysBP ~ age + male + BMI + heartRate + totChol
==============================================================================

Call:
lm(formula = sysBP ~ age + male + BMI + heartRate + totChol, 
    data = df)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-64.300 -12.481  -2.465   9.921 125.865 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 22.531293   3.091221   7.289 3.72e-13 ***
age          0.864168   0.035665  24.230  < 2e-16 ***
male        -1.128182   0.596856  -1.890   0.0588 .  
BMI          1.425642   0.072987  19.533  < 2e-16 ***
heartRate    0.290839   0.024571  11.837  < 2e-16 ***
totChol      0.036349   0.006852   5.305 1.19e-07 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 18.84 on 4165 degrees of freedom
  (69 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.2642,	Adjusted R-squared:  0.2633 
F-statistic: 299.1 on 5 and 4165 DF,  p-value: < 2.2e-16


n = 4171, R2 = 0.2642, adj R2 = 0.2633, F = 299.07, residual SE = 18.840

اسأل عن بياناتك

افتح ملفات CSV أو Excel أو SPSS وحدد ما تريد معرفته.

اقرأ النتائج

الجداول والرسوم وفحوص الافتراضات في مكان واحد.

احتفظ بسكربت R

راجع الكود أو شغّله مجدداً أو شاركه مع زميل.

مساحة عمل لكل دراسة

احتفظ بالبيانات والمحادثات ونصوص R معًا. تنقّل بين المشاريع دون أن تفقد موضعك.

Blade Desktop

Study A

Study A 4 files

framingham.csvCSV · 192 KB2m
framingham_analysis.RR · 6 KB2m
R_fig3_correlation.pngPNG · 258 KB2m
framingham_analysis.pngPNG · 360 KB1h

البحث صعب. الإحصاء لا ينبغي أن يكون كذلك

استغرق جمع البيانات شهورًا. التحليل لا ينبغي أن يستغرق ذلك.

أين تعثّرت 588 دراسة سريرية:

44.3%
تجنيد المرضى
26.7%
جمع البيانات
21.5%
تحليل البيانات وتفسيرها
20.4%
تصميم الدراسة
20.2%
النشر

كل مربع يمثل 1% من الدراسات الـ588. Cullati et al., BMC Medical Research Methodology, 2016

ثقة قادة الأعمال

لقرارات الأعمال والأبحاث التي تحتاج إلى إجابات واضحة.

Skala

«يجمع Blade البيانات والتحليل ونص R معًا، حتى يتمكن فريقنا من تتبّع كل نتيجة.»

Febrilian

CEO, Skala

Risetku

«يجب أن تبقى الدراسة متكاملة: البيانات والتحليل والمحادثات التي تقف وراءها.»

Elvan Wiyarta

CEO, Risetku

من البيانات الخام إلى نتائج جاهزة للعرض

تفاصيل الأسعار

Blade Free

Rp0

اكتشف ما يفعله Blade ببياناتك.

تطبيق سطح المكتب الكامل
تحليل بلغة R على جهازك
بضعة أسئلة يوميًا

تنزيل Blade

يعمل على macOS وWindows.

Blade Pro

Rp299.000 لمدة شهر

لمواعيد التسليم وأشهر البحث المزدحمة.

كل ما في Free
اسأل بقدر ما يحتاجه العمل
دفعة واحدة، دون تجديد تلقائي

احصل على Blade Pro

ادفع عبر QRIS أو حساب بنكي افتراضي.