醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)(7)

1、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)（7 7） 兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 配對樣本比較的非參數(shù)檢驗配對樣本比較的非參數(shù)檢驗 隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗檢驗n診斷試驗診斷試驗ROCROC曲線分析曲線分析n基于秩次的非參數(shù)檢驗基于秩次的非參數(shù)檢驗 非參數(shù)檢驗非參數(shù)檢驗又稱為任意分布檢驗又稱為任意分布檢驗，這類方這類方法并不依賴總體分布的具體形式，應(yīng)用時法并不依賴總體分布的具體形式，應(yīng)用時可以不考慮研究變量為何種分布以及分布可以不考慮研究變量為何種分布以及分布是否已知，進行的不是參數(shù)之

2、間的檢驗，是否已知，進行的不是參數(shù)之間的檢驗，故稱非參數(shù)檢驗。故稱非參數(shù)檢驗。 基本特點：基本特點：與分布無關(guān)與分布無關(guān) 基本方法：基本方法： 2 2 檢驗檢驗基于秩基于秩( (等級，等級，rank)rank)的方法的方法基于特定參照點（如中位數(shù)）的方法基于特定參照點（如中位數(shù)）的方法非參數(shù)檢驗的優(yōu)點：非參數(shù)檢驗的優(yōu)點： 適用范圍廣適用范圍廣受限條件少。受限條件少。參數(shù)檢驗對總體分布等有特別限參數(shù)檢驗對總體分布等有特別限定，而非參數(shù)檢驗的假定條件少，也不受總體分定，而非參數(shù)檢驗的假定條件少，也不受總體分布的限制，更適合一般的情況。布的限制，更適合一般的情況。具有穩(wěn)健性。具有穩(wěn)健性。參數(shù)檢驗是建

3、立在嚴(yán)格的假設(shè)條參數(shù)檢驗是建立在嚴(yán)格的假設(shè)條件基礎(chǔ)之上的，一旦不符合假設(shè)條件，其推斷的件基礎(chǔ)之上的，一旦不符合假設(shè)條件，其推斷的正確性將受到懷疑；而非參數(shù)檢驗都是帶有最弱正確性將受到懷疑；而非參數(shù)檢驗都是帶有最弱的假定，所受的限制很少，穩(wěn)健性好。的假定，所受的限制很少，穩(wěn)健性好。 對符合用參數(shù)檢驗的資料，如用非參數(shù)對符合用參數(shù)檢驗的資料，如用非參數(shù)檢驗，會丟失部分信息。檢驗，會丟失部分信息。雖然非參數(shù)檢驗計算簡便，但有些問題雖然非參數(shù)檢驗計算簡便，但有些問題的計算仍顯繁冗。的計算仍顯繁冗。 已知總體分布類型已知總體分布類型，對，對未知參數(shù)進行統(tǒng)計推斷未知參數(shù)進行統(tǒng)計推斷依賴于特定分布類依賴于特

4、定分布類型，比較的是型，比較的是參數(shù)參數(shù) 參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗 （parametric testparametric test） 非參數(shù)檢驗非參數(shù)檢驗 （nonparametric testnonparametric test）對總體的分布類型對總體的分布類型不作嚴(yán)格要求不作嚴(yán)格要求 不受分布類型的影響，比不受分布類型的影響，比較的是較的是總體分布位置總體分布位置 優(yōu)點優(yōu)點：方法簡便、易學(xué)易用，易于推廣使用、：方法簡便、易學(xué)易用，易于推廣使用、應(yīng)用范圍廣；可用于參數(shù)檢驗難以處理的資料應(yīng)用范圍廣；可用于參數(shù)檢驗難以處理的資料( (如等級資料，或含數(shù)值如等級資料，或含數(shù)值“50mg50mg”等等 )

5、)缺點缺點：方法比較粗糙，對于符合參數(shù)檢驗條件者，采用：方法比較粗糙，對于符合參數(shù)檢驗條件者，采用非參數(shù)檢驗會損失部分信息，其非參數(shù)檢驗會損失部分信息，其檢驗效能較低檢驗效能較低；樣本含；樣本含量較大時，兩者結(jié)論常相同量較大時，兩者結(jié)論常相同應(yīng)用非參數(shù)檢驗的情況應(yīng)用非參數(shù)檢驗的情況1. 1.不滿足正態(tài)和方差齊性條件的小樣本資料；不滿足正態(tài)和方差齊性條件的小樣本資料；2.2.總體分布類型不明的小樣本資料；總體分布類型不明的小樣本資料；3.3.一端或兩端是不確定數(shù)值（如一端或兩端是不確定數(shù)值（如0.0020.002、6565等）的資料（必選）；等）的資料（必選）；4.4.單向（雙向）有序列聯(lián)表資料

6、；單向（雙向）有序列聯(lián)表資料；5. 5. 各種資料的初步分析。各種資料的初步分析。方法的起點排隊與秩次 統(tǒng)計描述中排秩思想的成功應(yīng)用統(tǒng)計描述中排秩思想的成功應(yīng)用百分位數(shù)、中位數(shù)百分位數(shù)、中位數(shù) 排隊的優(yōu)點排隊的優(yōu)點廣泛適用于多種分布廣泛適用于多種分布 排隊的結(jié)果排隊的結(jié)果將原始數(shù)據(jù)的比較轉(zhuǎn)化為將原始數(shù)據(jù)的比較轉(zhuǎn)化為秩次秩次的比較的比較秩次秩次(rank)(rank)將數(shù)值變量值從小到大，或等級變量值從弱到強將數(shù)值變量值從小到大，或等級變量值從弱到強所排列的序號。所排列的序號。例例1 11只大鼠存活天數(shù)：只大鼠存活天數(shù)：存活天數(shù)存活天數(shù)4，10，7，50，3，15，2，9，13，60，60例例2

7、 9名名 肺炎病人的治療結(jié)果：肺炎病人的治療結(jié)果：療效療效 治愈治愈 治愈治愈 死亡死亡 無效無效 治愈治愈 有效有效 治愈治愈 有效有效 無效無效 SPSS中的菜單位置中的菜單位置 兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 配對樣本比較的非參數(shù)檢驗配對樣本比較的非參數(shù)檢驗 隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗檢驗n診斷試驗診斷試驗ROCROC曲線分析曲線分析n基于秩次的非參數(shù)檢驗基于秩次的非參數(shù)檢驗1 1建立檢驗假設(shè)，確定檢驗水準(zhǔn)建立檢驗假設(shè)，確定檢驗水準(zhǔn)( ()H H0 0: :兩總體

8、分布相同兩總體分布相同H H1 1: :兩總體分布不同兩總體分布不同=0.05=0.05。 2 2編秩編秩按數(shù)值由小到大排列，若有相同數(shù)據(jù)按數(shù)值由小到大排列，若有相同數(shù)據(jù), ,取取平均秩。平均秩。 基本思想基本思想兩樣本來自同一總體兩樣本來自同一總體 任一組秩和不應(yīng)太大或太小任一組秩和不應(yīng)太大或太小 假定：兩組樣本的總體分布形狀相同假定：兩組樣本的總體分布形狀相同 T T 與平均秩和應(yīng)相差不大與平均秩和應(yīng)相差不大 =),min( ,=212121nnRRnnT較小例數(shù)組的秩和 3 3計算秩和，確定檢驗統(tǒng)計量秩和計算秩和，確定檢驗統(tǒng)計量秩和T T值值當(dāng)當(dāng)n n1 11010或（或（n n2 2-

9、n-n1 1）1010時，則可采用正時，則可采用正態(tài)近似法求態(tài)近似法求u u（Z Z）值來確定）值來確定P P值，其公式值，其公式如下：如下：12/ ) 1+(5 . 0-) 1+(21-=211nnnnnTu 4 4確定確定P P值和作出推斷結(jié)論值和作出推斷結(jié)論 當(dāng)當(dāng)n n1 1=10=10或（或（n n2 2-n-n1 1）=10146,P146,PP T T在界值范圍外在界值范圍外 P P3k3或或n ni i55時，時，H H值的分布近似于值的分布近似于自由度為自由度為k-1k-1的的2 2分布，此時可查分布，此時可查2 2界值表得到界值表得到P P值。值。 最后按最后按P P值作出推

10、斷結(jié)論。值作出推斷結(jié)論?！纠? 3】比較小白鼠接種三種不同菌型傷寒桿菌比較小白鼠接種三種不同菌型傷寒桿菌9D9D、11C11C和和DSCDSC1 1后存活日數(shù)，結(jié)果見表。后存活日數(shù)，結(jié)果見表。問小白鼠接問小白鼠接種三種不同菌型傷寒桿菌的存活日數(shù)有無差別？種三種不同菌型傷寒桿菌的存活日數(shù)有無差別？序號序號12345678910119D222344457711C55666781012DSC135666779101111) 1+( 3-) 1+(12=2NnRNNHii)-()-(-1=33NNttCcHHjjcP=1-CDF.CHISQ(9.97,2)P=1-CDF.CHISQ(9.97,2)S

11、PSS軟件操作軟件操作 第一步：建立變量。第一步：建立變量。 第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第二步：輸入原始數(shù)據(jù) 第三步：非參數(shù)檢驗第三步：非參數(shù)檢驗 第四步：結(jié)果解讀第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：x x2 2=9.940,P=0.007=9.940,P=0.007【例例4 4】四種疾病患者痰液內(nèi)嗜酸性白細胞的檢查四種疾病患者痰液內(nèi)嗜酸性白細胞的檢查結(jié)果見表。結(jié)果見表。問四種疾病患者痰液內(nèi)的嗜酸性白細問四種疾病患者痰液內(nèi)的嗜酸性白細胞有無差別？胞有無差別？白細胞白細胞- -+ +支氣擴張支氣擴張0296肺水腫肺水腫3552肺癌肺癌5732病毒性呼吸道感染病毒性呼吸道感染3530) 1+( 3-)

12、1+(12=2NnRNNHii)-()-(-1=33NNttCcHHjjcP=1-CDF.CHISQ(15.52,3)P=1-CDF.CHISQ(15.52,3)SPSS軟件操作軟件操作 第一步：建立變量。第一步：建立變量。 第二步：第二步：輸入原始數(shù)據(jù)輸入原始數(shù)據(jù) 第三步：加權(quán)個案第三步：加權(quán)個案 第四步：非參數(shù)檢驗第四步：非參數(shù)檢驗 第五步：結(jié)果解讀第五步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：x x2 2=15.506,P=0.001=15.506,P=0.001【例例5 5】某臨床藥理基地觀察某臨床藥理基地觀察5 5組接受不同治療的婦組接受不同治療的婦科病人，結(jié)果見表?？撇∪?，結(jié)果見表。問問5

13、5組療效有無差別組療效有無差別? ?療效療效對照組對照組 中藥中藥A A組組 中藥中藥B B組組 中藥中藥C C組組 西藥組西藥組合計合計I211900040II44413052III006113148IV023154262V000217798) 1+( 3-) 1+(12=2NnRNNHii)-()-(-1=33NNttCcHHjjcP=1-CDF.CHISQ(195.50,4)P=1-CDF.CHISQ(195.50,4)SPSS軟件操作軟件操作 第一步：建立變量。第一步：建立變量。 第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第二步：輸入原始數(shù)據(jù) 第三步：加權(quán)個案第三步：加權(quán)個案 第四步：非參數(shù)檢驗第四步：非參

14、數(shù)檢驗 第五步：結(jié)果解讀第五步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：x x2 2=195.504,P=0.000=195.504,P=0.000 兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 配對樣本比較的非參數(shù)檢驗配對樣本比較的非參數(shù)檢驗 隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗檢驗n診斷試驗診斷試驗ROCROC曲線分析曲線分析n基于秩次的非參數(shù)檢驗基于秩次的非參數(shù)檢驗 配對設(shè)計差值比較的符號秩和檢驗配對設(shè)計差值比較的符號秩和檢驗由由WilcoxonWilcoxon19451945年提出，又稱年提出，又

15、稱WilcoxonWilcoxon符號秩和檢驗符號秩和檢驗，常用于檢驗常用于檢驗差值的總體中位數(shù)是否等于零。差值的總體中位數(shù)是否等于零。（1 1）建立檢驗假設(shè)，確定檢驗水準(zhǔn)）建立檢驗假設(shè)，確定檢驗水準(zhǔn) H Ho o：差值總體差值總體中位數(shù)中位數(shù)MMd d=0=0 H H1 1：差值總體差值總體中位數(shù)中位數(shù)MMd d00 =0.05=0.05分析步驟：分析步驟：（2 2）編秩：）編秩：求差值求差值編秩方法：依差值的絕對值從小到大編秩。編秩方法：依差值的絕對值從小到大編秩。編秩時注意兩點：編秩時注意兩點： 遇差值為遇差值為0 0者，舍去不計，者，舍去不計，n n相應(yīng)減少相應(yīng)減少 差值的絕對值相等差

16、值的絕對值相等, ,符號不同者應(yīng)取平均秩次符號不同者應(yīng)取平均秩次編秩后，按差值的正負(fù)給秩次冠上符號。編秩后，按差值的正負(fù)給秩次冠上符號。（3 3）求差值為）求差值為正或負(fù)正或負(fù)的秩和的秩和 差值為正的秩和以差值為正的秩和以T T+ +表示表示 差值為負(fù)的秩和以差值為負(fù)的秩和以T T- -表示。表示。 T T+ +T+T- -=n(n+1)/2=n(n+1)/2 T=min T=min（T T+ +，T T- -） （4 4）確定）確定P P值和作出推斷結(jié)論：值和作出推斷結(jié)論： 當(dāng)當(dāng)n50n50時，查時，查T T界值表界值表 T T在界值范圍內(nèi)在界值范圍內(nèi) PP T T在界值范圍外在界值范圍外

17、P P50，可采用正態(tài)近似法，計算u值。24/ ) 1+2)(1+(5 . 0-4/ ) 1+(-=nnnnnTu 若相同秩次較多，應(yīng)作校正計算。若相同秩次較多，應(yīng)作校正計算。 Z Z 或或 式中，式中，t tj j為第為第j j（j=1j=1，2 2，）個相同差個相同差值的個數(shù)。值的個數(shù)。 48)-(24) 1+2)(1+(5 . 0-4/ ) 1+(-=3jjttnnnnnTu【例例6 6】對對1010名患者分別用甲法與乙法，測得名患者分別用甲法與乙法，測得血汞值。血汞值。問兩種方法的結(jié)果有無差別問兩種方法的結(jié)果有無差別? ?n=10-1=9n=10-1=9 T=min(26.5,18.5

18、)=18.5T=min(26.5,18.5)=18.5 n=9n=9 p0.05p0.05SPSS軟件操作軟件操作 第一步：建立變量。第一步：建立變量。 第二步：輸入第二步：輸入原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù) 第三步：非參數(shù)檢驗（第三步：非參數(shù)檢驗（1 1） 第三步：非參數(shù)檢驗（第三步：非參數(shù)檢驗（2 2） 第四步：結(jié)果解讀（第四步：結(jié)果解讀（1 1）結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分位間距等。位間距等。標(biāo)準(zhǔn)差較大標(biāo)準(zhǔn)差較大 第四步：結(jié)果解讀（第四步：結(jié)果解讀（2 2）結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：Z=0.474,P=0.635Z=0.474,P=0.635【例例7

19、7】對對1212份血清分別用原方法（檢測時間份血清分別用原方法（檢測時間2020分分鐘）和新方法（檢測時間鐘）和新方法（檢測時間1010分鐘）測谷分鐘）測谷- -丙轉(zhuǎn)氨丙轉(zhuǎn)氨酶，結(jié)果見表。酶，結(jié)果見表。問兩法所得結(jié)果有無差別？問兩法所得結(jié)果有無差別？序號序號123456789101112原法原法6014219580242220190251983823695新法新法76152243822402202053824344190100 T=MIN(54.5,11.5)=11.5T=MIN(54.5,11.5)=11.5 n=11n=11 P0.05P0.05SPSS軟件操作軟件操作 第一步：建立變量。

20、第一步：建立變量。 第二步：輸入第二步：輸入原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù) 第三步：非參數(shù)檢驗（第三步：非參數(shù)檢驗（1 1） 第三步：非參數(shù)檢驗（第三步：非參數(shù)檢驗（2 2） 第四步：結(jié)果解讀（第四步：結(jié)果解讀（1 1）結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分位間距等。位間距等。標(biāo)準(zhǔn)差較大標(biāo)準(zhǔn)差較大 第四步：第四步：結(jié)果解讀（結(jié)果解讀（2 2）結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：Z=1.913,P=0.056Z=1.913,P=0.056 兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 配對樣本比較的非參數(shù)檢驗配

21、對樣本比較的非參數(shù)檢驗 隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗檢驗n診斷試驗診斷試驗ROCROC曲線分析曲線分析n基于秩次的非參數(shù)檢驗基于秩次的非參數(shù)檢驗 隨機區(qū)組設(shè)計資料比較，如果觀察結(jié)隨機區(qū)組設(shè)計資料比較，如果觀察結(jié)果不滿足方差分析條件，可用果不滿足方差分析條件，可用FriedmanFriedman檢驗（檢驗（Friedman testFriedman test）。）。 1. 1.建立檢驗假設(shè)和確定檢驗水準(zhǔn)建立檢驗假設(shè)和確定檢驗水準(zhǔn)2.2.編秩：編秩：先在每一配伍組內(nèi)將數(shù)據(jù)從小到大編秩，先在每一配伍組內(nèi)將數(shù)據(jù)從小到大編秩，如有相同數(shù)據(jù)，取平均秩次；如有相同數(shù)據(jù)

22、，取平均秩次；再求各處理組秩和再求各處理組秩和RiRi，i i=1=1，2 2，.，g g。分析步驟分析步驟3.3.計算檢驗統(tǒng)計量計算檢驗統(tǒng)計量MM值值（1 1）查表法）查表法(n15(n15，g15)g15)：M=M=（R Rj j-R-R）2 2 （R=R= R Rj j/g/g） = =MM界值表界值表基于基于2 2分布近似法得到分布近似法得到2 2值查有關(guān)的值查有關(guān)的2 2界值表界值表（2 2）2 2分布近似法分布近似法) 1+(3-) 1+(12=1=22gnRgnggjjr) 1+(12=2gngMr自由度為（自由度為（g-1g-1） 當(dāng)各區(qū)組間出現(xiàn)相同秩次時，需進行校正當(dāng)各區(qū)組間

23、出現(xiàn)相同秩次時，需進行校正 校正公式為校正公式為cc22=) 1-()-(-1=23gngttcjjb為區(qū)組個數(shù)為區(qū)組個數(shù),k為處理組個數(shù)為處理組個數(shù)4 4確定確定P P值和作出推斷結(jié)論值和作出推斷結(jié)論【例例8 8】8 8名受試對象在相同實驗條件下分別接受名受試對象在相同實驗條件下分別接受4 4種種不同頻率聲音的刺激，他們的反應(yīng)率（不同頻率聲音的刺激，他們的反應(yīng)率（%）資料）資料見表。見表。問問4 4種頻率聲音刺激的反應(yīng)率是否有差別？種頻率聲音刺激的反應(yīng)率是否有差別？SPSS軟件操作軟件操作 第一步：建立變量。第一步：建立變量。 第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第二步：輸入原始數(shù)據(jù) 第三步：非參數(shù)檢驗（第

24、三步：非參數(shù)檢驗（1 1） 第三步：非參數(shù)檢驗（第三步：非參數(shù)檢驗（2 2） 第四步：結(jié)果解讀（第四步：結(jié)果解讀（1 1）結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分位間距等。位間距等。 第四步：第四步：結(jié)果解讀（結(jié)果解讀（2 2）結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：x x2 2=15.152,P=0.002=15.152,P=0.002一個討論案例一個討論案例【例例9 9】某中醫(yī)醫(yī)院采用中西醫(yī)結(jié)合方法治療某中醫(yī)醫(yī)院采用中西醫(yī)結(jié)合方法治療228228例例不同病情的腦卒中患者，療效情況如下表不同病情的腦卒中患者，療效情況如下表。SPSS軟件操作軟件操作 第一步：建立變量。

25、第一步：建立變量。 第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第二步：輸入原始數(shù)據(jù) 第三步：加權(quán)個案第三步：加權(quán)個案1 1、不同病情的腦卒中患者，療效有無差別？、不同病情的腦卒中患者，療效有無差別？ 第三步：秩和檢驗第三步：秩和檢驗 第四步：第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：x x2 2=24.319,P=0.000=24.319,P=0.0002 2、腦卒中患者病情與療效有無相關(guān)？、腦卒中患者病情與療效有無相關(guān)？ 第三步：等級相關(guān)分析第三步：等級相關(guān)分析 第四步：結(jié)果解讀第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：r rs s=0.311,P=0.000=0.311,P=0.0003 3、腦卒中患者病情與療效變

26、化趨勢如何？、腦卒中患者病情與療效變化趨勢如何？ 第三步：線性趨勢檢驗（第三步：線性趨勢檢驗（1 1） 第三步：線性趨勢檢驗（第三步：線性趨勢檢驗（2 2）輸出輸出4 4種卡方種卡方檢驗結(jié)果：檢驗結(jié)果：1 1、pearsonpearson卡方卡方2 2、卡方值的校正值、卡方值的校正值3 3、似然比卡方，、似然比卡方，一一般用于對數(shù)線性模般用于對數(shù)線性模型。型。4 4、fisherfisher的精確檢的精確檢驗驗線性趨勢檢驗線性趨勢檢驗 第四步：第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀結(jié)果解讀：結(jié)果解讀：x x2 2=21.797,P=21.797,P=0.000=0.000線性趨勢檢驗線性趨勢檢驗 計量資料計

27、量資料線性回歸線性回歸 等級有序資料等級有序資料線性趨勢檢驗線性趨勢檢驗 基本原則：將基本原則：將x2值進行分解，將總變異分為值進行分解，將總變異分為線性回歸分量和偏離線性回歸分量。線性回歸分量和偏離線性回歸分量?？傋儺惪傋儺惥€性回歸分量線性回歸分量 兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗兩個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗多個獨立樣本比較的非參數(shù)檢驗 配對樣本比較的非參數(shù)檢驗配對樣本比較的非參數(shù)檢驗 隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗檢驗n診斷試驗診斷試驗ROCROC曲線分析曲線分析n基于秩次的非參數(shù)檢驗基于秩次的非參數(shù)檢驗診斷試驗的概念診斷試驗

28、的概念 評價某種疾病診斷方法的臨床試驗。評價某種疾病診斷方法的臨床試驗。 診斷試驗的用途診斷試驗的用途 診斷疾病診斷疾病 篩選無癥狀的病人篩選無癥狀的病人 判斷疾病的嚴(yán)重程度判斷疾病的嚴(yán)重程度 估計疾病臨床過程及預(yù)后估計疾病臨床過程及預(yù)后 估計對治療的反應(yīng)估計對治療的反應(yīng) 判斷治療效果判斷治療效果確定金標(biāo)準(zhǔn)確定金標(biāo)準(zhǔn) 當(dāng)前醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的診斷某疾病最可靠、準(zhǔn)確度最當(dāng)前醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的診斷某疾病最可靠、準(zhǔn)確度最高的診斷方法。高的診斷方法。 常用的金標(biāo)準(zhǔn)包括常用的金標(biāo)準(zhǔn)包括 病理學(xué)診斷（活檢、尸檢）病理學(xué)診斷（活檢、尸檢） 外科手術(shù)或診斷性操作外科手術(shù)或診斷性操作 特殊的影像學(xué)診斷特殊的影像學(xué)診斷 權(quán)威機

29、構(gòu)頒布的綜合診斷標(biāo)準(zhǔn)權(quán)威機構(gòu)頒布的綜合診斷標(biāo)準(zhǔn)選擇研究對象選擇研究對象 要求：代表性好、盲法要求：代表性好、盲法 試驗組試驗組 經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)確診為某疾病的患者，具有反應(yīng)該疾病的全經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)確診為某疾病的患者，具有反應(yīng)該疾病的全部特征，如病情、病程、癥狀體征、并發(fā)癥、治療或部特征，如病情、病程、癥狀體征、并發(fā)癥、治療或未治療等。未治療等。 對照組對照組 經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)證實未患該疾病的患者（可患其它疾?。┗蚪?jīng)金標(biāo)準(zhǔn)證實未患該疾病的患者（可患其它疾病）或正常人。正常人。診斷試驗結(jié)果表診斷試驗結(jié)果表診斷試驗金標(biāo)準(zhǔn)合計有病(D+)無病(D-)陽性(T+)aba+b陰性(T-)cdc+d合計a+cb+da+b+c+d

30、診斷試驗的評價指標(biāo)診斷試驗的評價指標(biāo) 基本指標(biāo)基本指標(biāo) 靈敏度、特異度、誤診率、漏診率靈敏度、特異度、誤診率、漏診率 預(yù)測值預(yù)測值 陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值 綜合評價指標(biāo)綜合評價指標(biāo) 正確率、約登指數(shù)、優(yōu)勢比、似然比正確率、約登指數(shù)、優(yōu)勢比、似然比 陽性似然比、陰性似然比陽性似然比、陰性似然比靈敏度（靈敏度（SensitivitySensitivity，SeSe） 計算公式：計算公式：SeSe = =a a/( /(a a+ +c c) ) 又稱真陽性率又稱真陽性率 將實際有病的人正確判斷為患者的能力將實際有病的人正確判斷為患者的能力漏診率（漏診率（omission dia

31、gnosticomission diagnostic， ） 計算公式：計算公式： =c c/( /(a a+ +c c) ) 又稱假陰性率又稱假陰性率 將實際有病的人錯誤判斷為非患者的比例將實際有病的人錯誤判斷為非患者的比例高靈敏度試驗的適用范圍高靈敏度試驗的適用范圍 漏診可能造成嚴(yán)重后果漏診可能造成嚴(yán)重后果 排除某病的其他診斷排除某病的其他診斷 篩檢無癥狀病人而且該病發(fā)病率較低篩檢無癥狀病人而且該病發(fā)病率較低特異度（特異度（SpecificitySpecificity，SpSp） 計算公式：計算公式： SpSp = =d d/( /(b b+ +d d) ) 又稱真陰性率又稱真陰性率 將實際

32、無病的人正確判斷為非患者的能力將實際無病的人正確判斷為非患者的能力誤診率（誤診率（ mistake diagnostic ratemistake diagnostic rate， ） 計算公式：計算公式： =b b/( /(b b+ +d d) ) 又稱假陽性率又稱假陽性率 將實際無病的人錯誤判斷為患者的比例將實際無病的人錯誤判斷為患者的比例高特異度試驗的適用范圍高特異度試驗的適用范圍 假陽性會使病人受到嚴(yán)重危害假陽性會使病人受到嚴(yán)重危害 確診某病確診某病靈敏度和特異度的關(guān)系靈敏度和特異度的關(guān)系 都是反映診斷試驗準(zhǔn)確性的最基本指標(biāo)都是反映診斷試驗準(zhǔn)確性的最基本指標(biāo) 提高一方面水平，會降低另一方

33、面水平提高一方面水平，會降低另一方面水平 一般選擇敏感度和特異度都較高的試驗作為診斷依據(jù)一般選擇敏感度和特異度都較高的試驗作為診斷依據(jù) 根據(jù)研究目的，調(diào)整靈敏度和特異度來確定臨界值根據(jù)研究目的，調(diào)整靈敏度和特異度來確定臨界值 以產(chǎn)生漏診和誤診之和最小時的數(shù)據(jù)確定臨界值以產(chǎn)生漏診和誤診之和最小時的數(shù)據(jù)確定臨界值ROCROC曲線評價方法曲線評價方法 受試者工作特征曲線（受試者工作特征曲線（Receiver Operator Receiver Operator Characteristic curveCharacteristic curve，簡稱，簡稱ROCROC曲線）曲線） 表示一個特定的診斷方法

34、對區(qū)別特定的患者組與非患者表示一個特定的診斷方法對區(qū)別特定的患者組與非患者組樣本的檢測性能。組樣本的檢測性能。 表示不同診斷水平的真陽性率對假陽性率的函數(shù)關(guān)系。表示不同診斷水平的真陽性率對假陽性率的函數(shù)關(guān)系。受試者工作特征曲線受試者工作特征曲線receiver operating characteristic curve, ROCreceiver operating characteristic curve, ROC 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1完全無價值的診斷完全無價值的診斷試驗其試驗其ROCROC曲線與曲線與機會線重合，而機會線重合，而ROCR

35、OC曲線越偏離機曲線越偏離機會線，會線，ROCROC曲線下曲線下面積就越大，則診面積就越大，則診斷試驗的真實性也斷試驗的真實性也就越好。就越好。ROCROC曲線評價方法曲線評價方法以靈敏度和假陽性率為兩個軸的取值作的圖性；以靈敏度和假陽性率為兩個軸的取值作的圖性；通常用于測定值為連續(xù)或等級數(shù)據(jù)；通常用于測定值為連續(xù)或等級數(shù)據(jù)；常用于確定最佳臨界值，也可用于比較兩種和兩種以上診斷試驗常用于確定最佳臨界值，也可用于比較兩種和兩種以上診斷試驗的診斷價值。的診斷價值。以試驗靈敏度為以試驗靈敏度為y y軸，以假陽性率為軸，以假陽性率為x x軸，由不同決策界值產(chǎn)生圖軸，由不同決策界值產(chǎn)生圖中各個點，采用線

36、段連接圖中所有的點，繪制而成的線圖。中各個點，采用線段連接圖中所有的點，繪制而成的線圖。圖中反映了隨著靈敏度的增加，假陽性率也隨之增加。圖中反映了隨著靈敏度的增加，假陽性率也隨之增加。ROCROC曲線的特點曲線的特點 綜合了靈敏度和特異度兩個指標(biāo)；綜合了靈敏度和特異度兩個指標(biāo)； 不受患病率的影響；不受患病率的影響； 考慮了所有可能的診斷臨界值的影響；考慮了所有可能的診斷臨界值的影響； 全面客觀地評價診斷試驗的準(zhǔn)確性；全面客觀地評價診斷試驗的準(zhǔn)確性； 描述了診斷試驗區(qū)分事件發(fā)生與不發(fā)生描述了診斷試驗區(qū)分事件發(fā)生與不發(fā)生的固有能力。的固有能力。ROCROC曲線下的面積曲線下的面積 Area Und

37、er CurveArea Under Curve，簡稱，簡稱AUCAUC 以點以點(0(0，0)0)、(1 (1，0)0)、(0(0、1) 1)和和(1 (1，1) 1)圍成的面積做為圍成的面積做為1 1或或100100。 ROCROC曲線和曲線和X X軸圍成的面積軸圍成的面積占總面積的百分比作為曲線占總面積的百分比作為曲線面積的估計值。面積的估計值。 ROCROC曲線下面積的取值在曲線下面積的取值在0 01 1之間。之間。 曲線越接近左上角，面積越曲線越接近左上角，面積越接近接近1 1，說明試驗的準(zhǔn)確度越，說明試驗的準(zhǔn)確度越高；高； 越接近對角線，越接近越接近對角線，越接近0.50.5，則說

38、明試驗的準(zhǔn)確度越差；則說明試驗的準(zhǔn)確度越差； 一般認(rèn)為：面積在一般認(rèn)為：面積在0.50.50.70.7之之間時診斷價值較低，在間時診斷價值較低，在0.70.70.90.9之間時診斷價值中等，在之間時診斷價值中等，在0.90.9以上時診斷價值較高。以上時診斷價值較高。ROCROC曲線下的面積曲線下的面積最佳診斷界值的確定最佳診斷界值的確定 ROCROC曲線上最靠近左上角的點所對應(yīng)的靈曲線上最靠近左上角的點所對應(yīng)的靈敏度和特異度都是較大的，該點為敏度和特異度都是較大的，該點為ROCROC曲曲線的正切線與曲線相交的點，常以此點所對線的正切線與曲線相交的點，常以此點所對應(yīng)的診斷界值作為最佳診斷界值。應(yīng)

39、的診斷界值作為最佳診斷界值。 靈敏度靈敏度+ +特異度最大的點就是最佳診斷界值。特異度最大的點就是最佳診斷界值。 通過解擬合通過解擬合ROCROC曲線的方程尋找該點。曲線的方程尋找該點。 理想的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布理想的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布 現(xiàn)實的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布現(xiàn)實的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布采用不同血糖陽性界值所致假陽性和假陰性采用不同血糖陽性界值所致假陽性和假陰性 病人與非病人某項診斷指標(biāo)數(shù)值分布示意圖病人與非病人某項診斷指標(biāo)數(shù)值分布示意圖 ROCROC分析分析 ROCROC分析主要做三件事：分析主要做三件事：計算計算ROCROC曲線下面積及

40、其曲線下面積及其95%CI95%CI繪制繪制ROCROC曲線圖曲線圖尋找截斷點（尋找截斷點（cut offcut off）【例例1010】為評價紅細胞平均容積（為評價紅細胞平均容積（MCVMCV）對缺鐵）對缺鐵性貧血患者的診斷價值，以性貧血患者的診斷價值，以100100例可疑為缺鐵性貧例可疑為缺鐵性貧血患者作診斷，并以骨髓診斷作為金標(biāo)準(zhǔn)。將金標(biāo)血患者作診斷，并以骨髓診斷作為金標(biāo)準(zhǔn)。將金標(biāo)準(zhǔn)確診為缺鐵性貧血的準(zhǔn)確診為缺鐵性貧血的3434例作為病例組，其余例作為病例組，其余6666例作為對照組。然后對每組的每一例測量紅細胞平例作為對照組。然后對每組的每一例測量紅細胞平均容積（均容積（MCVMCV）。骨髓診斷(金標(biāo)準(zhǔn)