如何合理選擇統(tǒng)計(jì)方法——常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法匯總

1、01如何選擇合適的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法？1連續(xù)性資料1.1 兩組獨(dú)立樣本比較1.1.1 資料符合正態(tài)分布,且兩組方差齊性,直接采用t檢驗(yàn)。1.1.2 資料不符合正態(tài)分布，（1）可進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,如對數(shù)轉(zhuǎn)換等,使之服從正態(tài)分布,然后對轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)采用t檢驗(yàn)；（2）采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。1.1.3 資料方差不齊，（1）采用Satterthwate 的t檢驗(yàn)；（2）采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。1.2 兩組配對樣本的比較1.2.1 兩組差值服從正態(tài)分布，采用配對t檢驗(yàn)。1.2.2 兩組差值不服從正態(tài)分布，采用wilcoxon的符號配對秩和檢驗(yàn)。1.3 多組完全隨機(jī)樣本比較1.3.1資

2、料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，直接采用完全隨機(jī)的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。1.3.2資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的KruscalWallis法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成組的Wilcoxon檢驗(yàn)。1.4 多組隨機(jī)區(qū)組樣本比較1.4.1資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，直接采用隨機(jī)區(qū)組的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn)，Bo

3、nferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。1.4.2資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Fridman檢驗(yàn)法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符號配對的Wilcoxon檢驗(yàn)。*需要注意的問題：（1） 一般來說，如果是大樣本，比如各組例數(shù)大于50，可以不作正態(tài)性檢驗(yàn)，直接采用t檢驗(yàn)或方差分析。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)上有中心極限定理，假定大樣本是服從正態(tài)分布的。（2） 當(dāng)進(jìn)行多組比較時，最容易犯的錯誤是僅比較其中的兩組，而不顧其他組，這樣作容易增大犯假陽性錯誤的概率。正確的做法應(yīng)該是，先作總的各組間的比較，如

4、果總的來說差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，然后才能作其中任意兩組的比較，這些兩兩比較有特定的統(tǒng)計(jì)方法，如上面提到的LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。*絕不能對其中的兩組直接采用t檢驗(yàn)，這樣即使得出結(jié)果也未必正確*（3） 關(guān)于常用的設(shè)計(jì)方法：多組資料盡管最終分析都是采用方差分析，但不同設(shè)計(jì)會有差別。常用的設(shè)計(jì)如完全隨即設(shè)計(jì)，隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，析因設(shè)計(jì)，裂區(qū)設(shè)計(jì)，嵌套設(shè)計(jì)等。2分類資料2.1 四格表資料2.1.1 例數(shù)大于40，且所有理論數(shù)大于5，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。2.1.2 例數(shù)大于40，所有理論數(shù)大于1，且至少一個理論數(shù)小于5，則用校正的 檢驗(yàn)或Fis

5、hers確切概率法檢驗(yàn)。2.1.3 例數(shù)小于40，或有理論數(shù)小于2，則用Fishers確切概率法檢驗(yàn)。2.2 2×C表或R×2表資料的統(tǒng)計(jì)分析2.2.1 列變量行變量均為無序分類變量，則（1）例數(shù)大于40，且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。（2）例數(shù)小于40，或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目的25，則用Fishers確切概率法檢驗(yàn)。2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為有序多分類變量，行變量為分組變量，用普通的Pearson 檢驗(yàn)只說明組間構(gòu)成比不同，如要說明療效，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。2.

6、2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為二分類變量，行變量為有序多分類變量，則可采用普通的Pearson 檢驗(yàn)比較各組之間有無差別，如果總的來說有差別，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2.3 R×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析2.2.1 列變量行變量均為無序分類變量，則（1）例數(shù)大于40，且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。（2）例數(shù)小于40，或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目的25，則用Fishers確切概率法檢驗(yàn)。（3）如果要作相關(guān)性分析，可采用Pearson相關(guān)系數(shù)。2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為有序多分類變量

7、，行變量為分組變量，用普通的Pearson 檢驗(yàn)只說明組間構(gòu)成比不同，如要說明療效或強(qiáng)弱程度的不同，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為無序多分類變量，行變量為有序多分類變量，則可采用普通的Pearson 檢驗(yàn)比較各組之間有無差別，如果有差別，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2.2.4 列變量行變量均為有序多分類變量，（1）如要做組間差別分析，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。如果總的來說有差別，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意

8、義。（2）如果要做兩變量之間的相關(guān)性，可采用Spearson相關(guān)分析。2.4 配對分類資料的統(tǒng)計(jì)分析2.4.1 四格表配對資料，（1）bc>40，則用McNemar配對 檢驗(yàn)。（2）bc<40，則用校正的配對 檢驗(yàn)。2.4.1 C×C資料，（1）配對比較：用McNemar配對 檢驗(yàn)。（2）一致性檢驗(yàn)，用Kappa檢驗(yàn)。在SPSS軟件相關(guān)分析中,pearson(皮爾遜), kendall（肯德爾） 和spearman（斯伯曼/斯皮爾曼）三種相關(guān)分析方法有什么異同兩個連續(xù)變量間呈線性相關(guān)時，使用Pearson積差相關(guān)系數(shù)，不滿足積差相關(guān)分析的適用條件時，使用Spearman秩

9、相關(guān)系數(shù)來描述.Spearman相關(guān)系數(shù)又稱秩相關(guān)系數(shù)，是利用兩變量的秩次大小作線性相關(guān)分析，對原始變量的分布不作要求，屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，適用范圍要廣些。對于服從Pearson相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)亦可計(jì)算Spearman相關(guān)系數(shù)，但統(tǒng)計(jì)效能要低一些。Pearson相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式可以完全套用Spearman相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式，但公式中的x和y用相應(yīng)的秩次代替即可。Kendall's tau-b等級相關(guān)系數(shù)：用于反映分類變量相關(guān)性的指標(biāo)，適用于兩個分類變量均為有序分類的情況。對相關(guān)的有序變量進(jìn)行非參數(shù)相關(guān)檢驗(yàn)； 取值范圍在-1-1之間，此檢驗(yàn)適合于正方形表格；計(jì)算積距pearson相關(guān)系數(shù)，

10、連續(xù)性變量才可采用;計(jì)算Spearman秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或不滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù); 計(jì)算Kendall秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或不滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù)。計(jì)算相關(guān)系數(shù)：當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布未知，或原始數(shù)據(jù)用等級表示時，宜用 spearman或kendall相關(guān)Pearson 相關(guān)復(fù)選項(xiàng) 積差相關(guān) 計(jì)算連續(xù)變量或是等間距測度的變量間的相關(guān)分析Kendall 復(fù)選項(xiàng) 等級相關(guān) 計(jì)算分類變量間的秩相關(guān)，適用于合并等級資料Spearman 復(fù)選項(xiàng) 等級相關(guān) 計(jì)算斯皮爾曼相關(guān)，適用于連續(xù)等級資料注：1若非等間距測度的連續(xù)變量 因?yàn)榉植疾幻?可用等級相關(guān)/也可用P

11、earson 相關(guān)，對于完全等級離散變量必用等級相關(guān)2當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布型未知或原始數(shù)據(jù)是用等級表示時,宜用 Spearman 或 Kendall相關(guān)。3 若不恰當(dāng)用了Kendall 等級相關(guān)分析則可能得出相關(guān)系數(shù)偏小的結(jié)論。則若不恰當(dāng)使用，可能得相關(guān)系數(shù)偏小或偏大結(jié)論而考察不到不同變量間存在的密切關(guān)系。對一般情況默認(rèn)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的，故用Pearson分析方法。在SPSS里進(jìn)入CorrelateBivariate，在變量下面Correlation Coefficients復(fù)選框組里有3個選項(xiàng)：PearsonKendall's tau-bSpearman：Spear

12、manspearman（斯伯曼/斯皮爾曼）相關(guān)系數(shù)斯皮爾曼等級相關(guān)是根據(jù)等級資料研究兩個變量間相關(guān)關(guān)系的方法。它是依據(jù)兩列成對等級的各對等級數(shù)之差來進(jìn)行計(jì)算的，所以又稱為“等級差數(shù)法”斯皮爾曼等級相關(guān)對數(shù)據(jù)條件的要求沒有積差相關(guān)系數(shù)嚴(yán)格，只要兩個變量的觀測值是成對的等級評定資料，或者是由連續(xù)變量觀測資料轉(zhuǎn)化得到的等級資料，不論兩個變量的總體分布形態(tài)、樣本容量的大小如何，都可以用斯皮爾曼等級相關(guān)來進(jìn)行研究Kendall's相關(guān)系數(shù)肯德爾(Kendall)W系數(shù)又稱和諧系數(shù)，是表示多列等級變量相關(guān)程度的一種方法。適用這種方法的數(shù)據(jù)資料一般是采用等級評定的方法收集的，即讓K個評委（被試）評定

13、N件事物，或1個評委（被試）先后K次評定N件事物。等級評定法每個評價者對N件事物排出一個等級順序，最小的等級序數(shù)為1 ，最大的為N，若并列等級時，則平分共同應(yīng)該占據(jù)的等級，如，平時所說的兩個并列第一名，他們應(yīng)該占據(jù)1，2名，所以它們的等級應(yīng)是1.5,又如一個第一名，兩個并列第二名，三個并列第三名，則它們對應(yīng)的等級應(yīng)該是1,2.5,2.5,5,5,5,這里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。肯德爾(Kendall)U系數(shù)又稱一致性系數(shù)，是表示多列等級變量相關(guān)程度的一種方法。該方法同樣適用于讓K個評委（被試）評定N件事物，或1個評委（被試）先后K次評定N件事物所得的數(shù)據(jù)資料，只不過評定時采

14、用對偶評定的方法，即每一次評定都要將N個事物兩兩比較，評定結(jié)果如下表所示，表格中空白位（陰影部分可以不管）填入的數(shù)據(jù)為：若i比j好記1，若i比j差記0，兩者相同則記0.5。一共將得到K張這樣的表格，將這K張表格重疊起來，對應(yīng)位置的數(shù)據(jù)累加起來作為最后進(jìn)行計(jì)算的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)記為ij。正態(tài)分布的相關(guān)檢驗(yàn)對來自正態(tài)總體的兩個樣本進(jìn)行均值比較常使用T檢驗(yàn)的方法。T檢驗(yàn)要求兩個被比較的樣本來自正態(tài)總體。兩個樣本方差相等與不等時用的計(jì)算T值的公式不同。進(jìn)行方差齊次性檢驗(yàn)使用F檢驗(yàn)。對應(yīng)的零假設(shè)是：兩組樣本方差相等。P值小于0.05說明在該水平上否定原假設(shè)，方差不齊；否則兩組方差無顯著性差異。U檢驗(yàn)時用服

15、從正態(tài)分布的檢驗(yàn)量去檢驗(yàn)總體均值差異情況的方法。在這種情況下總體方差通常是已知的。雖然T檢驗(yàn)法與U檢驗(yàn)法所解決的問題大體相同，但在小樣本（樣本數(shù)n）=30作為大樣本）且均方差未知的情況下就不能用U檢驗(yàn)法了。均值檢驗(yàn)時不同的數(shù)據(jù)使用不同的統(tǒng)計(jì)量使用MEANS過程求若干組的描述統(tǒng)計(jì)量，目的在于比較。因此必須分組求均值。這是與Descriptives過程不同之處。檢驗(yàn)單個變量的均值是否與給定的常數(shù)之間存在差異，用One-Sample T Test 單樣本T檢驗(yàn)過程。檢驗(yàn)兩個不相關(guān)的樣本是否來自來具有相同均值的總體，用Independent-Samples T test 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)過程。如果分組樣

16、本不獨(dú)立，用Paired Sample T test 配對t檢驗(yàn)。如果分組不止兩個，應(yīng)使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于檢驗(yàn)幾個獨(dú)立的組，是否來自均值相等的總體）過程進(jìn)行單變量方差分析。如果試圖比較的變量明顯不服從正態(tài)分布，則應(yīng)該考慮使用一種非參數(shù)檢驗(yàn)過程N(yùn)onparametric test.如果用戶相比較的變量是分類變量，應(yīng)該使用Crosstabs功能。當(dāng)樣本值不能為負(fù)值時用右側(cè)單邊檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)科研中如何用好應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門透過同質(zhì)事物的變異性、揭示內(nèi)在事物規(guī)律性和實(shí)質(zhì)性的科學(xué)，確切地講，是一門關(guān)于客觀數(shù)據(jù)分析的科學(xué)，研究數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，包括理論和應(yīng)用兩個方面。

17、醫(yī)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)，側(cè)重于實(shí)際應(yīng)用，是在傳承和借鑒傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)“理論·原理·公式·應(yīng)用”模式基礎(chǔ)上，創(chuàng)造性地以“目的·數(shù)據(jù)庫一變量類型一變量間關(guān)系”模式為指導(dǎo)的統(tǒng)計(jì)學(xué)。它遵循簡單實(shí)用的原則，力避復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理和公式推導(dǎo)，以解決實(shí)際問題為導(dǎo)向，以建立統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、分清變量類型為基礎(chǔ)，以分析變量與變量間關(guān)系為核心闡述統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，對于廣大醫(yī)學(xué)科研工作者，具有內(nèi)容簡單、思維明確、操作可行、方法實(shí)用的特點(diǎn)。因此，學(xué)好用好醫(yī)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)需要掌握如下一些基本方法。一、明確研究目的和研究設(shè)計(jì)研究目的是研究設(shè)計(jì)的目標(biāo)和方向，科學(xué)研究的基本要素及其基本原則是科研設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)和

18、指南。完整的科研設(shè)計(jì)包括專業(yè)設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)兩部分：專業(yè)設(shè)計(jì)是指課題的實(shí)際意義和研究價值，入選對象的診斷標(biāo)準(zhǔn)、納入標(biāo)準(zhǔn)及排除標(biāo)準(zhǔn)等，決定研究課題的先進(jìn)性和實(shí)用性；統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)包括選擇研究類型與設(shè)計(jì)方案，確定研究總體、樣本量、觀察指標(biāo)、隨機(jī)化分組或抽樣方法，以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制和統(tǒng)計(jì)分析方法等，影響課題的可信度和科學(xué)價值。因此，正確的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析一定要建立在明確的研究目的和研究設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)之上，那些事先沒有研究目的和研究設(shè)計(jì)，事后找來一堆數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析都是不可取的。在醫(yī)學(xué)論文的撰、編、審、讀過程中經(jīng)常遇到的問題是研究的題目與課題設(shè)計(jì)、論文內(nèi)容不符，包括文章的方法解決不了論文的目的、文章的結(jié)果說明不了論文的

19、題目、文章的討論偏離了論文的主題；還有是目的不明確、設(shè)計(jì)不合理。如題目過小，論文不夠字?jǐn)?shù)，而一些無關(guān)緊要的變量指標(biāo)或結(jié)果被分析被討論；又如題目過大，論文的全部內(nèi)容不足以說明研究的目的，使論文的論點(diǎn)難以立足。所以，合理明確的論文題目或目的以及研究設(shè)計(jì)方案是撰、編、審、讀者應(yīng)當(dāng)關(guān)注的首要問題。此外，樣本含量是否滿足，抽樣是否隨機(jī)，偏倚是否控制等，也是不可忽視的問題。二、建好分析用的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫即存放數(shù)據(jù)的“倉庫”，是指將不同研究對象不同觀測指標(biāo)的觀察結(jié)果逐一有序記錄的二維表格形式。二維表中除第一行屬于觀察指標(biāo)外，其余每一行代表一個觀察對象的所有觀察指標(biāo)值（即數(shù)據(jù)）；每一列代表某項(xiàng)觀察指標(biāo)所有觀察對

20、象的觀察值。嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)可以直接應(yīng)用相關(guān)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。由于不同軟件對文字存在可識別性問題，一般在統(tǒng)計(jì)分析時要求數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)值全部用阿拉伯?dāng)?shù)字表示，必要時可在適當(dāng)位置附加批注。對于論文作者來講，統(tǒng)計(jì)分析需要借助于統(tǒng)計(jì)分析軟件計(jì)算，而統(tǒng)計(jì)分析軟件都要有完整、符合要求的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫，所以建好分析數(shù)據(jù)庫是統(tǒng)計(jì)分析的需要。此外，建好分析數(shù)據(jù)庫還可以理清分析思路。在試驗(yàn)或調(diào)查研究中獲取的數(shù)據(jù)有時多而零散，如果不能進(jìn)行科學(xué)的整理匯總，就會顯得雜亂無章，理不清頭緒，抓不住要點(diǎn)，甚至無所適從，最后可能束之高閣、棄之不用，造成數(shù)據(jù)的極大浪費(fèi)。相反，建好數(shù)據(jù)庫，可以使觀察對象的研究指標(biāo)一目了然，使研究思路清

21、晰明確。因此，建好數(shù)據(jù)庫是正確統(tǒng)計(jì)分析的前提和基礎(chǔ)，甚至決定了論文分析結(jié)果的成敗。對于編、審、讀者來講，一般由于篇幅的限制，往往得不到數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，而只有作者在數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上經(jīng)統(tǒng)計(jì)描述計(jì)算后給出的諸如各指標(biāo)均數(shù) x、標(biāo)準(zhǔn)差 s 或中位數(shù) M、百分位數(shù) Px 的“二手”數(shù)據(jù)，或?qū)⒀芯繉ο蟮哪骋恢笜?biāo)按其數(shù)值大小或特征屬性分組，清點(diǎn)各組觀察單位出現(xiàn)的個數(shù)或頻數(shù)的頻數(shù)表數(shù)據(jù)等。無論是否能夠得到數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，作者在統(tǒng)計(jì)分析過程中一定依據(jù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得出結(jié)果。如果對“二手”數(shù)據(jù)或頻數(shù)表數(shù)據(jù)的結(jié)果等存在疑惑，編輯、審稿專家或讀者有權(quán)要求作者提供數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)以檢查其完整性、準(zhǔn)確性和真實(shí)性，確保研

22、究數(shù)據(jù)的質(zhì)量。假若在投稿須知中對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)作出必要的要求，無疑對于保證刊物的發(fā)表質(zhì)量有著積極的意義。三、分清楚指標(biāo)（或變量）的性質(zhì)和類型指標(biāo)，即觀察指標(biāo)，是由研究目的確定的觀察對象的內(nèi)在屬性特征或其相關(guān)的影響因素。例如，需要研究本體感覺訓(xùn)練對腦卒中偏癱患者運(yùn)動功能（本體感覺、平衡功能）的影響，那么本體感覺、平衡功能反映了腦卒中偏癱患者運(yùn)動功能的特征，分別稱為研究的本體感覺指標(biāo)、平衡功能指標(biāo)，影響本體感覺和平衡功能的有關(guān)因素，比如年齡、性別、病種、病程等，稱為研究的年齡指標(biāo)、性別指標(biāo)、病種指標(biāo)和病程指標(biāo)。變量即觀察變量，也稱變化的量，實(shí)際上就是觀察指標(biāo)，一般特指用于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)或軟件計(jì)算的分析指標(biāo)

23、。例如，腦卒中偏癱患者運(yùn)動功能的本體感覺、平衡功能指標(biāo)，在統(tǒng)計(jì)計(jì)算時，分別稱為本體感覺變量和平衡功能變量。按變量是否影響其它變量或是否受到其它變量的影響有影響變量和結(jié)果變量之分。影響變量，也稱自變量，是指自身變化并影響結(jié)果變量變化的量；結(jié)果變量，又稱因變量，是指隨影響變量變化而變化的量，看作是影響變量變化的結(jié)果。如果分析康復(fù)訓(xùn)練對冠心病患者有氧運(yùn)動功能的影響，那么康復(fù)訓(xùn)練可看作是影響變量，有氧運(yùn)動功能則為結(jié)果變量；如果分析不同性別之間冠心病患者有氧運(yùn)動功能是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，那么性別是影響變量，有氧運(yùn)動功能是結(jié)果變量。分清楚變量的性質(zhì)，即什么是結(jié)果變量、什么是影響變量，是選擇統(tǒng)計(jì)分析方法的第一

24、步。一般而言，那些相對固有的、不易改變的特征（如性別、籍貫等）或易于被人控制的處理因素（如實(shí)驗(yàn)分組、疫苗接種與否等）作為影響變量或影響因素；而那些容易變化、較難確定的觀察效應(yīng)或結(jié)局（如療效、患病與否等）作為結(jié)果變量，看成是最后觀察的結(jié)果。但影響變量和結(jié)果變量的劃分是相對的，視研究目的和具體情況而定，有時甚至不加區(qū)分。從數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析的角度來看，變量是指那些能反映數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的內(nèi)在數(shù)量關(guān)系，可用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算包括軟件計(jì)算的指標(biāo)。一般而言，不同的研究目的決定了不同的數(shù)據(jù)庫，實(shí)際上決定了組成數(shù)據(jù)庫的不同變量。變量的類型分為數(shù)值變量和分類變量。數(shù)值變量，又稱定量變量，是指能用定量方法測定的、具有數(shù)值大小、

25、高低或多少的指標(biāo)，變量值一般有度量衡單位，可以帶小數(shù)點(diǎn)，如身高、體重、血壓等；分類變量，又稱定性變量，是指能用定性的方法確定的、觀察單位某項(xiàng)屬性或特征分類的指標(biāo)。根據(jù)分類變量的分類項(xiàng)數(shù)和各項(xiàng)數(shù)間有無等級程度差異分為二項(xiàng)分類變量、多項(xiàng)無序分類變量、多項(xiàng)有序分類變量，如表 1。表 1  分類變量的不同類別與舉例從應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)選擇統(tǒng)計(jì)分析方法的角度考慮，變量可考慮分為數(shù)值變量、多項(xiàng)有序分類變量、多項(xiàng)無序分類變量、二項(xiàng)分類變量四種。此外，不同類別變量可遵循下列順序轉(zhuǎn)化：數(shù)值變量一多項(xiàng)有序分類變量一多項(xiàng)無序分類變量一 - 項(xiàng)分類變量，稱為降級轉(zhuǎn)化，但這種轉(zhuǎn)化過程會不斷喪失蘊(yùn)藏的數(shù)據(jù)信息，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)

26、分析過程中假陰性結(jié)果的不斷增加。至于逆向轉(zhuǎn)化即升級轉(zhuǎn)化，盡管理論上認(rèn)同，但實(shí)際應(yīng)用中不建議采用。很多研究表明，掌握好統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用條件，正確選擇統(tǒng)計(jì)分析方法是學(xué)習(xí)并應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個突出難點(diǎn)。對于醫(yī)學(xué)論文作者而言，分清楚數(shù)據(jù)庫中變量的性質(zhì)（影響變量與結(jié)果變量）、類型（數(shù)值變量、多項(xiàng)有序分類變量、多項(xiàng)無序分類變量、二項(xiàng)分類變量）以及它們之間的降級轉(zhuǎn)化關(guān)系（數(shù)值變量一多項(xiàng)有序分類變量一多項(xiàng)無序分類變量一二項(xiàng)分類變量）是學(xué)好用好應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，可以有效避免張冠李戴、缺乏原則地選錯統(tǒng)計(jì)分析方法；對于文章的編審和讀者來說，這是判斷作者正確選擇統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法與否的一個簡單有效的途徑。四、正確選用統(tǒng)計(jì)學(xué)方

27、法應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)（嚴(yán)格而言是指統(tǒng)計(jì)學(xué)的假設(shè)檢驗(yàn)）可以簡單地看作是一門關(guān)于結(jié)果變量與影響變量之間關(guān)系分析的科學(xué)。由于結(jié)果變量（因變量）、影響變量（自變量）各有 4 種類型，所以相互組合有 16 種情形，相對應(yīng)的有 16 種首選的統(tǒng)計(jì)分析方法（表 2 中第一個或用表示的方法），如，二項(xiàng)分類變量與二項(xiàng)分類變量關(guān)系的分析選用兩個率比較的 X2 檢驗(yàn)（四格表 X2 檢驗(yàn)），二項(xiàng)分類變量與多項(xiàng)無序分類變量關(guān)系的分析選用多個率比較的 X2 檢驗(yàn)，多項(xiàng)無序分類變量與二項(xiàng)分類變量關(guān)系的分析選用兩個構(gòu)成比比較的 X2 檢驗(yàn)，多項(xiàng)無序分類變量與多項(xiàng)無序分類變量關(guān)系的分析選用多個構(gòu)成比比較的 x2 檢驗(yàn).數(shù)值變量與二項(xiàng)分

28、類變量關(guān)系的分析選用 t- 檢驗(yàn)，數(shù)值變量與多項(xiàng)無序分類變量關(guān)系的分析選用完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的，F(xiàn)- 檢驗(yàn)，數(shù)值變量與數(shù)值變量關(guān)系的分析選用 Pearson 直線相關(guān)回歸分析，等等。如果首選統(tǒng)計(jì)方法的條件不適合，一般通過降級轉(zhuǎn)化選擇“低”一級或“低”二級、三級的統(tǒng)計(jì)方法或其它統(tǒng)計(jì)方法。如，t 一檢驗(yàn)是數(shù)值變量與二項(xiàng)分類變量關(guān)系分析時首選的統(tǒng)計(jì)方法，如果該方法的條件不適合，此時將 - 檢驗(yàn)中數(shù)值變量“降級”當(dāng)作多項(xiàng)有序分類變量看待，故可次選 Wilcoxon 秩和檢驗(yàn)，如果再“降級”，依次低選兩構(gòu)成比比較的 x2 檢驗(yàn)，甚至四格表 X2 檢驗(yàn)。又如，如果 Pearson 直線相關(guān)回歸分析的條件不符合，

29、可根據(jù)情況將其中的一個或兩個數(shù)值變量“降一級”，選擇 Spearman 等級相關(guān)，如果再“降級”，相應(yīng)可以選擇秩和檢驗(yàn)、Logistic 回歸或者 t 一檢驗(yàn)、X2 檢驗(yàn)，等等。其它仿此，詳見表 2。它涵蓋了基本統(tǒng)計(jì)分析的絕大部分，是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析的核心內(nèi)容。當(dāng)然，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析除了單一變量分析、兩變量間關(guān)系的分析以外，其它諸如一個自變量和多個因變量、多個自變量和多個因變量之間關(guān)系的分析當(dāng)屬多變量關(guān)系分析的內(nèi)容。由于分類變量與數(shù)值變量各不相同，不同個數(shù)不同變量的組合方式多種多樣，所以相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法也有很多種，主要有：1 個數(shù)值變量與多個數(shù)值變量之間的關(guān)系，如多元相關(guān)回歸分析；1 個分類變量與多個數(shù)

30、值變量之間的關(guān)系，如多因素方差分析、重復(fù)設(shè)計(jì)方差分析；l 個數(shù)值變量與混合多個變量之間的關(guān)系，如協(xié)方差分析、COx 模型;l 個分類變量與混合多變量之間的關(guān)系，如 Logistic 回歸分析；多個數(shù)值變量與多個數(shù)值變量之間的關(guān)系，如典則相關(guān)等。表 2 兩變量關(guān)系分析的統(tǒng)計(jì)方法因此，醫(yī)學(xué)論文的作者，在分清楚數(shù)據(jù)庫中分析變量的性質(zhì)、類型和降級轉(zhuǎn)化關(guān)系時，可以應(yīng)用表 2 迅速確定首選的統(tǒng)計(jì)方法以及備選或次選的統(tǒng)計(jì)方法，應(yīng)用相關(guān)軟件或計(jì)算工具快速實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析。醫(yī)學(xué)論文的編審和讀者也可應(yīng)用該表 2，準(zhǔn)確判斷作者是否正確選擇了統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，甚至分析錯誤選擇統(tǒng)計(jì)方法的原因與后果。如，欲評價某種藥物的降舒張

31、壓效果，試驗(yàn)組用該降壓藥、對照組不用藥，假如測量的舒張壓值符合 t 檢驗(yàn)的條件（正態(tài)分布、方差齊等），很明顯該數(shù)據(jù)首選 f 檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)方法。如果降級轉(zhuǎn)化可以選擇 Wilcoxon 秩和檢驗(yàn)，如果降壓效果轉(zhuǎn)化為有效和無效兩種情況，甚至可以選擇四格表 X2 檢驗(yàn)。但需要注意的是，如此降級選擇統(tǒng)計(jì)方法，可能出現(xiàn)假陰性或漏診錯誤，即把差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)果（有降壓效果）當(dāng)作差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)果（無降壓效果）看待，從而低估藥物的作用，在論文討論中至少要加以必要的說明，否則統(tǒng)計(jì)方法不能視為正確有效，可作為退修或退稿處理。五、熟悉常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件統(tǒng)計(jì)分析軟件是統(tǒng)計(jì)分析的必備工具，常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件有：統(tǒng)

32、計(jì)分析系統(tǒng) SAS、社會學(xué)統(tǒng)計(jì)程序包 SPSS、微軟公司電子表格系統(tǒng) Microsoft Office Excel 等。SAS(statistics analysis system) 是統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的英文縮稱，最早由北卡羅來納大學(xué)的兩位生物統(tǒng)計(jì)學(xué)研究生編制，1976 年由 SAS 軟件研究所正式推出。SAS 完全針對專業(yè)用戶進(jìn)行設(shè)計(jì)，以編程為主。其最大特點(diǎn)是分析模塊調(diào)用，功能強(qiáng)大，深淺皆宜，簡短編程即可同時對多個數(shù)據(jù)文件進(jìn)行分析。但對一般用戶而言，人機(jī)界面不太友好，最初編寫使用程序時可能會存在各種難度。SPSS(statistical package for the social scienc

33、e) 是社會學(xué)統(tǒng)計(jì)程序包的英文縮稱，20 世紀(jì) 60 年代末由美國斯坦福大學(xué)的 3 位研究生研制，1975 年由芝加哥 sPss 總部推出。sPss 系統(tǒng)的最大特點(diǎn)是菜單操作，方法齊全，繪制圖形、表格較為方便，輸出結(jié)果比較直觀。但其統(tǒng)計(jì)分析功能略顯遜色，特別是難以同時分析處理多個數(shù)據(jù)文件。Microsoft Office Excel 是美國微軟公司開發(fā)的電子表格系統(tǒng)，是目前應(yīng)用最為廣泛的辦公室表格處理軟件之一。Excel 作為 Office 軟件的一員被眾多用戶所熟知，具有數(shù)據(jù)處理、函數(shù)運(yùn)算、數(shù)據(jù)庫、圖表制作等功能，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時具有易得，快速、直觀、簡單、運(yùn)算可視等優(yōu)點(diǎn)，是建立數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行常用統(tǒng)計(jì)分析的好工具。其中，SAS、sPss 是國際通用的統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算軟件。即便如此，不同軟件仍各有利弊、互有長短，用戶可根據(jù)需求和使用習(xí)慣，選擇一種或幾種軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。特別一提的是 Microsoft Office Excel由于其獨(dú)特的優(yōu)勢，統(tǒng)計(jì)計(jì)算功能也逐漸得到開發(fā)應(yīng)用，如 Excel 統(tǒng)計(jì)分析程序等，必將得到廣大科技論文作者、編審和讀者認(rèn)可與使用。本文作者：陳青山