本文主要内容
1. 连续变量的多种转换形式及适用场景
2. 超便捷科研工具，1秒即可实现数据转换！
连续变量的多种变化形式
关于连续变量的神奇七十二变，大致可以分为两大类：
按照一定的分组切点转换为分类变量
通过等比例缩放或计算，转换为新连续变量
第一种 按照一定的分组切点转换为分类变量，常见的有二分类分组、等分位分组、临床界值分组、自定义分组。这些分类转换形式都是大家熟悉并且很好理解的。
因此今天着重为大家介绍：将原变量通过等比例缩放或计算，转换为新连续变量进入模型的几种方式：
固态增量转换方式：其实很简单，100 units，只需要将原始变量除以100代入模型即可；同样，如果是0.1 units（变化幅度缩小10倍），只需要将该原始变量乘以10即可。
将原始的连续型变量进行标准化处理后再带入到回归模型中（更常用）。
直接把原始变量带入到模型中，得出未标化的回归系数，然后再乘以该自变量的标准差，此时即为自变量每增加1个SD时对因变量的影响。
只需1秒！实现多种数据转换
这个统计工具是由浙江中医药大学郑卫军老师研发的，以R语言为基础的风暴统计平台，操作便捷简单，无需代码基础，统计小白也可轻松上手完成多种分析，如倾向性得分匹配、预测模型、趋势性分析，绘制亚组森林图、KM曲线、RCS曲线等，全部免费使用！
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接着来到"数据整理"模块，开始我们的连续变量转换处理！
1.按照一定的分组切点转换为分类变量
选入我们的目标连续变量后，平台会自动提供描述性结果，包括中位数，标准差，最大值，最小值，中位数，四分位数，四分位数间距，标准误等，为数据转换提供节点依据。
③每变化1个标准差（per SD increase）：这个数据转换单独部署在趋势性分析模块，常常结合趋势性分析一起使用。来到操作界面后，步骤也很简单，选入变量→点击数据标准化→开始处理。
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（标准化处理网址）
以上便是我们连续数据转换的全部内容啦~此外，平台还有许多其他常见规范表格的绘制：三大回归影响分析、预测模型、倾向性得分匹配、趋势性分析......欢迎大家试用哦！
如果您在使用过程中出现报错，可以参考下方推文，排查一下问题所在哦！
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