R和Medcalc结果不同怎么办

Question

R和Medcalc软件根据相同的数据集，计算Passing-Bablok回归，得到的结果有轻微的差异，该如何解释？
在R和Medcalc中输入同样的迭代次数与置信方法、种子数（method.reg = "PaBa",alpha=0.05, method.ci = c("bootstrap"),rng.seed = 978,iter.max = 1000），得到的系数与截距相同，但其置信区间有较小的差异（小数点保留两位时相同，保留四位就不一样了），这是因为什么呢

R使用的是R4.4.1；Medcalc使用的是Medcalc23.0.5

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

在处理相同数据集时，不同的统计软件可能会产生微小的差异，这可能是由于软件内部算法实现、数值计算精度、随机过程（如bootstrap抽样）的差异等原因造成的。对于您提到的R和Medcalc在计算Passing-Bablok回归时的差异，以下是可能的解释和建议：

1. Bootstrap抽样的随机性：在进行bootstrap抽样时，每次抽样的结果都会略有不同，因为涉及到随机性。即使设置了相同的种子数（rng.seed = 978），由于软件内部随机数生成器的差异，可能会导致每次抽样的细微差异，从而影响到最终结果的置信区间。
2. 软件内部算法和计算精度：不同的软件可能在处理数据和计算时采用不同的算法和计算精度。这可能导致在处理相同数据集时产生微小的差异。
3. 保留小数位数的影响：您提到在保留两位小数时结果相同，但在保留更多位小数时存在差异。这可能是软件在计算时使用的内部精度不同所导致的。在实际科学研究中，通常关注的是结果的模式和趋势，而不一定要求完全相同。

针对这种情况，您可以考虑以下建议：

1. 验证方法：为了确保结果的可靠性，您可以手动检查R和Medcalc的源代码或相关文档，了解它们在计算过程中的具体实现。如果可能的话，尝试使用其他统计软件（如Stata、SAS等）来验证结果，以确定差异是否普遍存在。
2. 敏感性分析：进行敏感性分析，研究不同软件得出的结果之间的差异是否对实际应用或结论产生实质性影响。如果差异很小且不影响主要结论，那么这种差异可能是可以接受的。
3. 咨询专家意见：如果您对软件之间的差异感到困惑，可以咨询统计学领域的专家或软件开发者，以获取更专业的解释和建议。
4. 数据备份和记录：为了确保数据的完整性和可重复性，建议备份您的数据和分析过程，并详细记录使用的软件和版本信息。这有助于在将来进行复查或验证。

总之，轻微的差异可能是由于软件之间的差异和随机过程引起的。在评估结果时，重要的是要关注主要趋势和结论，而不是过分关注微小的差异。