常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法

1、選擇合適的統(tǒng)計學(xué)方法連續(xù)性資料兩組獨立樣本比較,t檢驗。（）可進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換如對數(shù)轉(zhuǎn)換等,使之服從正態(tài)分布,轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)采用t（）,如Wilcoxon檢驗。資料方差不齊（）采用Satterthwate 的t（2）如Wilcoxon驗。兩組配對樣本的比較t檢驗。wilcoxon的符號配對秩和檢驗。多組完全隨機樣本比較LSD 法，Scheffe法，SNK法等。資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗的KruscalWallis BonferroniPWilcoxon檢驗。多組隨機區(qū)組樣本比較LSD 法，Scheffe法，SNK法等。Fridman BonferroniPWilcoxon檢

2、驗。*需要注意的問題：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，直接采用檢驗或方差分析。因為統(tǒng)計學(xué)上有中心極限定理，假定大樣本是服從正態(tài)分布的。LSD 絕不能對其中的兩組直接采用t 檢驗，這樣即使得出結(jié)果也未必正確*別。常用的設(shè)計如完全隨即設(shè)計，隨機區(qū)組設(shè)計，析因設(shè)計，裂區(qū)設(shè)計，嵌套設(shè)計等。 2分類資料四格表資料405，則用普通的Pearson 檢驗。例數(shù)大于405檢驗或確切概率法檢驗。402，則用Fishers確切概率法檢驗。2C表或R2表資料的統(tǒng)計分析列變量行變量均為無序分類變量，則例數(shù)大于 40，且理論數(shù)小于 5 目25，則用普通的Pearson （2）例數(shù)小于4

3、0，或理論數(shù)小于5 25Fishers確切概率法檢驗。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 驗只說明組間構(gòu)成比不同，如要說明療效，則可用行平均分差檢驗或成組的Wilcoxon 檢驗。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 明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計學(xué)意義。RC 表資料的統(tǒng)計分析列變量行變量均為無序分類變量，則例數(shù)大于 40，且理論數(shù)小于 5 的格子數(shù)目25，則用普通的Pearson （2）例數(shù)小于40，或理論數(shù)小于5 的格總格子數(shù)目的 25，則用 Fishers （3）如果要作相關(guān)性分析，可采用P

4、earson相關(guān)系數(shù)。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Wilcoxon秩和檢驗或Ridit分析。的Pearson 列變量行變量均為有序多分類變量（）如要做組間差別分析，則可用行平均分差檢驗或成組的Wilcoxon 秩和檢驗或Ridit （2）可采用Spearson相關(guān)分析。配對分類資料的統(tǒng)計分析（）bc4，則用McNemar配對 （c4，則用校正2.4.1CC（1McNemar配對 2Kappa檢驗。SPSS ,pearson(), kendall（肯德爾）spearman（/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Pe

5、arson 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Pearson 相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)亦可計算 Spearman Pearson 相關(guān)系數(shù)的計算公式可以Spearman 相關(guān)系數(shù)計算公式，但公式中的x y 用相應(yīng)的秩次代替即可。Kendalls tau-b-1-1 之間，此檢驗適合于正方形表格；計算積距 pearson ;計算 Spearman 秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序; Kendall 滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù)。spearmankendall相關(guān)Pearson

6、 Kendall 注：/Pearson 等級離散變量必用等級相關(guān)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Spearman 或Kendall相關(guān)。Kendall 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Pearson分析方法。SPSS CorrelateBivariateCorrelation Coefficients 3個選項：Pearson Kendalls tau-bSpearman：Spearmanspearman（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“”斯皮爾曼等級相關(guān)對數(shù)據(jù)條件的要求沒

7、有積差相關(guān)系數(shù)嚴(yán)格布形態(tài)、樣本容量的大小如何，都可以用斯皮爾曼等級相關(guān)來進行研究Kendalls 相關(guān)系數(shù)肯德爾(Kendall)W K （被試N 件事物， 1 個評委（被試）先后K 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 N1，2 1.5,又1,2.5,2.5,5,5,5, 2.52,34,5,6的平均。肯德爾(Kendall)U K 個評委（被試）評定N 件事物，或1 個評委（被試）先后K N 件事物所得的數(shù)據(jù)資料，只不過評定時采用對偶評定的方法，即每一次評定都要將 N 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）i

8、比j1ij00.5KK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行計算的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)記為ij。正態(tài)分布的相關(guān)檢驗對來自正態(tài)總體的兩個樣本進行均值比較常使用T T 本來自正態(tài)總體。兩個樣本方差相等與不等時用的計算T 值的公式不同。進行方差齊次性檢驗使用 F 檢驗。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 檢驗時用服從正態(tài)分布的檢驗量去檢驗總體均值差異情況的方法通常是已知的。雖然T 檢驗法與U （樣本數(shù)n=30 作為大樣本U 檢驗法了。均值檢驗時不同的數(shù)據(jù)使用不同的統(tǒng)計量使用 MEANS 過程求若干組的描述統(tǒng)計

9、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。檢驗單個變量的均值是否與給定的常數(shù)之間存在差異，用One-SampleTTestT過程。Independent-Samples T test t 檢驗過程。如果分組樣本不獨立，用 Paired Sample T test 配對 t 檢驗。如果分組不止兩個，應(yīng)使用 One-Way ANOVO 一元方差分析（用于檢驗幾個獨立的組，是否來自均值相等的總體）過程進行單變量方差分析。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)檢驗過程Nonparametric test.如果用戶相比較的變量是分類變量

10、，應(yīng)該使用Crosstabs 功能。當(dāng)樣本值不能為負(fù)值時用右側(cè)單邊檢驗醫(yī)學(xué)科研中常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法統(tǒng)計學(xué)是一門透過同質(zhì)事物的變異性統(tǒng)計學(xué)是一門透過同質(zhì)事物的變異性是一門關(guān)于客觀數(shù)據(jù)分析的科學(xué)“公式應(yīng)用”模式基礎(chǔ)上，創(chuàng)造性地以模式基礎(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)計學(xué)。一、明確研究目的和研究設(shè)計研究目的是研究設(shè)計的目標(biāo)和方向因此，正確的統(tǒng)計學(xué)分析一定要建立在明確的研究目的和研究設(shè)計的基礎(chǔ)之上，那些事先沒有研究目的和研究設(shè)計，事后找來一堆數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析都是不可取的。題。此外，樣本含量是否滿足，抽樣是否隨機，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

11、倉庫由于不同軟件對文字存在可識別性問題對象的研究指標(biāo)一目了然，使研究思路清晰明確。礎(chǔ)上經(jīng)統(tǒng)計描述計算后給出的諸如各指標(biāo)均數(shù) s 或中位數(shù) M 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。二手”三、分清楚指標(biāo)（或變量）的性質(zhì)和類型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)果變量之分變量、什么是影響變量，是選擇統(tǒng)計分析方法的第一步。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（如實驗分組、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)

12、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。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。1。表 1分類變量的不同類別與舉例從應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)選擇統(tǒng)計分析方法的角度考慮- 項分類變量，稱為降級轉(zhuǎn)化，但這種轉(zhuǎn)化過程會不斷喪失蘊藏的數(shù)據(jù)信息，導(dǎo)致統(tǒng)計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，但實際應(yīng)用中不建議采用。一個突出難點。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（）以及它們之間的降級轉(zhuǎn)化關(guān) （數(shù)值變量一多項有序分類變量一多項無

13、序分類變量一二項分類變量是學(xué)好用好應(yīng)用統(tǒng) 四、正確選用統(tǒng)計學(xué)方法（嚴(yán)格而言是指統(tǒng)計學(xué)的假設(shè)檢驗變量之間關(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）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)計分析方法（表 2 中第一個或用表示的方法），項分類變量與二項分類變量關(guān)系的分析選用兩個率比較的 X2 檢驗（四格表 X2 檢驗）， 二項分類變量與多項無序分類變量關(guān)系的分析選用多個率比較的 X2 檢驗，多項無序分類變量與二項分類變量關(guān)系的分析選用兩個構(gòu)成比比較的 X2 檢驗，多項無序分類變量與多x2 檢驗.數(shù)值變量與二項分類變量關(guān)系的分析選用 t-檢驗，數(shù)值變量與數(shù)

14、值變量關(guān)系的分析選用 Pearson 直線相低”“低” 二級、三級的統(tǒng)計方法或其它統(tǒng)計方法。降級Wilcoxon 秩降級”，依次低選兩構(gòu)成比比較的 x2 檢驗，甚至四格表 X2 檢驗。又如，如果 Pearson 直線相關(guān)回歸分析的條件不符合，可根據(jù)情況將其中的一個或兩個數(shù)值變降一選擇 Spearman等級相關(guān)如果降級相應(yīng)可以選擇秩和檢驗回歸或者 t一檢驗、X2 檢驗，等等。其它仿此，詳見表 2。它涵蓋了基本統(tǒng)計分析的絕大部分，是應(yīng)用統(tǒng)計分析的核心內(nèi)容。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

15、應(yīng)的計方法也有很多種，主要有 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 個分類變量與多個數(shù)值變量之間的關(guān)系如多因素方差分析重復(fù)設(shè)計方差分析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 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)計方法應(yīng)用表 2 快速實現(xiàn)統(tǒng)計分析。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)計學(xué)分析方法，甚至分析錯誤選擇統(tǒng)計方法的原因與后果。如，欲評價某種藥物的降舒張壓效果，試驗組用該降壓藥、對照組不用藥t檢驗的條件（正態(tài)分布、方差齊等），很明

16、顯該數(shù)據(jù)首選 f如果降級轉(zhuǎn)化可以選擇 Wilcoxon 秩和檢驗，如果降壓效果轉(zhuǎn)化為有效和無效兩種情況， X2 檢驗。五、熟悉常用的統(tǒng)計分析軟件統(tǒng)計分析軟件是統(tǒng)計分析的必備工具，常用的統(tǒng)計分析軟件有：統(tǒng)計分析系統(tǒng) SAS 、社學(xué)統(tǒng)計程序包 SPSS 、微軟公司電子表格系統(tǒng) Microsoft Office l。 SAS(statistics analysis 統(tǒng)計分析系統(tǒng)的英文縮稱，最早由北卡羅來納大學(xué)的兩位生物統(tǒng)計學(xué)研究生編制 年由 SAS軟件研究所正式推出SAS完全針對專業(yè)用戶進行設(shè)計，以編程為主。其最大特點是分析模塊調(diào)用功能強大深淺皆宜簡短編程即可同時對多個數(shù)據(jù)文件進行 分析。但對一般用

17、戶而言，人機界面不太友好，最初編寫使用程序時可能會存在各種難度SPSS(statistical package for the social scine會學(xué)統(tǒng)計程序包的英文縮稱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 l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，

18、具有數(shù)據(jù)處理、函數(shù)運算、數(shù)據(jù)庫、圖表制作等功能，進行統(tǒng)計分析時具有易得，快速、直觀、簡單、運算可視等優(yōu)點，是建立數(shù)據(jù)庫，并進行常用統(tǒng)計分析的好工具。 sPss 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行數(shù)據(jù)分析。特別一提的是Microsoft Office Exe由于其獨特的優(yōu)勢，統(tǒng)計計算功能也逐漸得到開發(fā)應(yīng)用，如 Excel統(tǒng)計分析程序等，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 孟晶 楊劍 周亞敏 劉曉玲2014 年 6 月第 36 卷第 6 期 P483485選擇統(tǒng)計方法一般可遵循以下步驟：研究目的變量個數(shù)設(shè)計類型資料類型樣本個數(shù)分析目的分析方法運算方法形成報告。計量資料應(yīng)考慮以下兩點：資料是否滿足參數(shù)檢驗的應(yīng)用條件；判定計量資料屬于何種設(shè)計類型常用的統(tǒng)計指標(biāo)及方法有：均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差、方差、均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤tUT歸分析等。在交代定量資料統(tǒng)計分析方法之前，一定要加上實驗設(shè)計的名稱，例如，采用成組設(shè)計定量資料的WilcoxonKruskal-WallisFriedmantqLSDDunnett計數(shù)資料應(yīng)先分類匯總，清點觀察單位數(shù)，編制分類資料的頻數(shù)表，常用的統(tǒng)計指標(biāo)及方法有：率、構(gòu)成比、相對比、率的標(biāo)準(zhǔn)誤、率的標(biāo)準(zhǔn)化法、(