臨床醫(yī)學(xué)研究統(tǒng)計(jì)分析方法解析

1臨床研究資料常用統(tǒng)計(jì)分析方法2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析是一門(mén)綜合技術(shù)，也是一門(mén)高超的藝術(shù)！醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)知識(shí)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論知識(shí)計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件技術(shù)3學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)理論知識(shí)，并不代表已經(jīng)有能力進(jìn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析。要不斷進(jìn)行實(shí)踐。實(shí)際科研工作中的“原型”資料與教科書(shū)上的

“標(biāo)準(zhǔn)型”例子有一定差距。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行計(jì)算分析一定要有正確的綜合的統(tǒng)計(jì)理論方法的后臺(tái)背景指導(dǎo)。不但要注重對(duì)統(tǒng)計(jì)方法的選擇，而且要注重對(duì)分析結(jié)果的解釋。4一、概述二、原始數(shù)據(jù)的錄入三、數(shù)據(jù)處理的幾個(gè)基本問(wèn)題四、統(tǒng)計(jì)方法選擇的基本思路五、統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的表述5醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理觀察性研究實(shí)驗(yàn)性研究統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)推斷假設(shè)檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)(調(diào)查)6調(diào)查設(shè)計(jì)系統(tǒng)

分層隨機(jī)

整群調(diào)查方法調(diào)查對(duì)象

調(diào)查指標(biāo)研究目的按范圍按時(shí)間抽樣普查橫向(現(xiàn)況調(diào)查)非概率概率簡(jiǎn)單隨機(jī)縱向病例對(duì)照研究隊(duì)列研究

調(diào)查工具

調(diào)查員nestedcasecontrolstudy7實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)分類(lèi)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)臨床試驗(yàn)社區(qū)干預(yù)試驗(yàn)基本要素處理因素受試對(duì)象實(shí)驗(yàn)效應(yīng)診斷試驗(yàn)疾病防治病因疾病預(yù)后8實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基本原則隨機(jī)化、盲法對(duì)照重復(fù)(樣本含量)形式原則：專(zhuān)設(shè)、同步、均衡

1-

、、

自身處理前后平行：無(wú)治療安慰劑陽(yáng)性治療不同劑量9統(tǒng)計(jì)描述資料類(lèi)型數(shù)學(xué)

連續(xù)型(計(jì)量)離散型：計(jì)數(shù)計(jì)量：脈搏次數(shù)/分統(tǒng)計(jì)

等級(jí)(有序分類(lèi))計(jì)量

計(jì)數(shù)(無(wú)序分類(lèi))定比(0表示無(wú)，如體重kg)定距(0不表示無(wú)，如溫度0C)10統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)表制表原則制表要求

簡(jiǎn)單明了主辭在左、賓辭在右一張表表達(dá)一個(gè)中心內(nèi)容備注數(shù)字

線條

標(biāo)目標(biāo)題11統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)圖制圖原則制圖要求

連續(xù)型資料(計(jì)量)離散型資料(計(jì)數(shù)、計(jì)量)圖例刻度

縱軸、橫軸

標(biāo)目標(biāo)題

條圖、圓圖、百分比條圖

線圖、直方圖、散點(diǎn)圖12統(tǒng)計(jì)描述

統(tǒng)計(jì)指標(biāo)計(jì)量資料(單變量)中心位置

正態(tài)：非正態(tài)：對(duì)數(shù)正態(tài)：

離散程度

個(gè)體值

樣本均數(shù)：

正態(tài)非正態(tài)：

量綱相同：量綱不同：計(jì)量資料(雙變量)偏度：g1

峰度：g213統(tǒng)計(jì)描述

統(tǒng)計(jì)指標(biāo)計(jì)量資料(單變量)計(jì)量資料(雙變量)離散程度：r、b14統(tǒng)計(jì)描述

中心位置：均數(shù)向量離散程度：離均差平方和矩陣協(xié)方差矩陣相互關(guān)系：相關(guān)矩陣計(jì)量資料

(多變量)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)15統(tǒng)計(jì)描述等級(jí)資料統(tǒng)計(jì)指標(biāo)計(jì)數(shù)資料率、構(gòu)成比、相對(duì)比RR(OR)離散程度：標(biāo)準(zhǔn)誤離散程度：秩號(hào)、秩和秩和的標(biāo)準(zhǔn)誤單變量雙變量：rs16統(tǒng)計(jì)描述參考值范圍估計(jì)正態(tài)偏態(tài)或雙側(cè)：?jiǎn)蝹?cè)：雙側(cè)：?jiǎn)蝹?cè)：或17統(tǒng)計(jì)推斷區(qū)間估計(jì)參數(shù)估計(jì)點(diǎn)估計(jì)雙側(cè)：?jiǎn)蝹?cè)：或雙側(cè)：?jiǎn)蝹?cè)：或RR(OR)：18統(tǒng)計(jì)推斷假設(shè)檢驗(yàn)步驟1.進(jìn)行檢驗(yàn)假設(shè)假設(shè)樣本來(lái)自某一特定總體2.確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)確定最大允許誤差3.選定檢驗(yàn)方法計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算樣本與總體的偏離程度4.根據(jù)某一特定分布計(jì)算與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值5.作出結(jié)論根據(jù)小概率反證法思想作出推斷19統(tǒng)計(jì)推斷比較差別：

2、t、F、q、log-rank、秩和檢驗(yàn)等聯(lián)系：相關(guān)、回歸分析分類(lèi)：回歸分析、判別分析推測(cè)：回歸分析篩選影響因素：回歸分析綜合變量信息：主成分分析尋找潛在支配因素：因子分析假設(shè)檢驗(yàn)方法20

統(tǒng)計(jì)分析軟件

SPSS

(有人稱(chēng)“鼠標(biāo)軟件”)

SAS

(StatisticalAnalysisSystem)

Stata

R

(方法新、提供源程序、免費(fèi))21SPSS軟件

StatisticalPackageforSocialScience(社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包)

后改名為:

StatisticalProductandServiceSolutions(統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案)現(xiàn)改名為PASWPredictiveAnalyticsSoftware

預(yù)測(cè)分析軟件22一、概述二、原始數(shù)據(jù)的錄入三、數(shù)據(jù)處理的幾個(gè)基本問(wèn)題四、統(tǒng)計(jì)方法選擇的基本思路五、統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的表述23原始數(shù)據(jù)的記錄形式行：觀察單位列：變量24標(biāo)識(shí)變量分析變量25標(biāo)識(shí)變量分析變量自變量(解釋變量)反應(yīng)變量26原始數(shù)據(jù)的錄入文件類(lèi)型：數(shù)據(jù)庫(kù)文件：EpiDataExcel文件：Excel統(tǒng)計(jì)軟件數(shù)據(jù)文件：SPSS(PASW)、SAS、Stata變量名及標(biāo)簽：變量值及標(biāo)簽：名義變量值的量化：有序、無(wú)序分類(lèi)資料2728數(shù)據(jù)編輯窗口數(shù)據(jù)窗標(biāo)題欄菜單欄工具按鈕欄數(shù)據(jù)單元格顯示數(shù)據(jù)文件建立原則一個(gè)觀測(cè)占一行一個(gè)變量占一列2729變量度量類(lèi)型變量名變量類(lèi)型變量寬度保留小數(shù)位數(shù)變量名標(biāo)簽變量值標(biāo)簽缺失值顯示數(shù)據(jù)列寬數(shù)據(jù)對(duì)齊方式數(shù)據(jù)編輯窗口變量窗2830定量變量

Scale

等級(jí)變量

Ordinal名義變量

Nominal2931標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值型科學(xué)記數(shù)法圓點(diǎn)數(shù)值型逗號(hào)數(shù)值型日期型帶美元符號(hào)數(shù)值型自定義字符型3032名義變量的啞變量化原資料姓名性別X1年齡X2

療法

X3張三150中西醫(yī)李四120西醫(yī)王五018中醫(yī)劉六070中醫(yī)趙七135中西醫(yī)孫八029西醫(yī)啞變量化姓名X1X2X31X32張三15001李四12010王五01800劉六07000趙七13501孫八0291033一、概述二、原始數(shù)據(jù)的錄入三、數(shù)據(jù)處理的幾個(gè)基本問(wèn)題四、統(tǒng)計(jì)方法選擇的基本思路五、統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的表述34數(shù)據(jù)的凈化

邏輯檢查

計(jì)算檢查

離群數(shù)據(jù)的處理

離群值(outliner)

與P25或P75的距離為“四分位數(shù)間距”的1.5~3.0倍。

極端值(extremevalue)

與P25或P75的距離為“四分位數(shù)間距”的3.0倍以上。

剔除離群或極端值要予以合理解釋。35數(shù)據(jù)質(zhì)量有問(wèn)題，使用的統(tǒng)計(jì)方法越高級(jí)，欺騙性越大!36一、概述二、原始數(shù)據(jù)的錄入三、數(shù)據(jù)處理的幾個(gè)基本問(wèn)題四、統(tǒng)計(jì)方法選擇的基本思路五、統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的表述37設(shè)計(jì)類(lèi)型：完全隨機(jī)、隨機(jī)區(qū)組、拉丁方、交叉、析因、正交、嵌套、裂區(qū)設(shè)計(jì)處理因素：?jiǎn)我蛩亍㈦p因素、多因素水平：?jiǎn)嗡健伤?、多水平處理效?yīng)：?jiǎn)巫兞俊㈦p變量、多變量資料類(lèi)型：計(jì)量、無(wú)序分類(lèi)、有序分類(lèi)數(shù)據(jù)情況：完全數(shù)據(jù)、不完全數(shù)據(jù)、重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)、層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)方法前提條件：

獨(dú)立、方差齊性、正態(tài)分布重要38二個(gè)處理因素，觀測(cè)指標(biāo)為單變量。39一個(gè)處理因素，觀測(cè)指標(biāo)為三個(gè)變量。40(一)單變量計(jì)量資料1.樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較

單因素服從正態(tài)分布

單樣本t檢驗(yàn)

可信區(qū)間法不服從正態(tài)分布

單個(gè)樣本中位數(shù)與總體中位數(shù)比較412.兩個(gè)相關(guān)樣本均數(shù)的比較單因素配對(duì)設(shè)計(jì)或自身前后對(duì)照設(shè)計(jì)差值服從正態(tài)分布

成對(duì)t檢驗(yàn)可信區(qū)間法差值不服從正態(tài)分布

Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)(一)單變量計(jì)量資料(1-α)可信區(qū)間不包括μd=0,P<α423.兩個(gè)獨(dú)立樣本的比較

單因素、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)服從正態(tài)分布且方差齊性

兩樣本均數(shù)比較t檢驗(yàn)兩樣本均數(shù)的差數(shù)可信區(qū)間法不服從正態(tài)分布或方差不齊性

兩獨(dú)立樣本W(wǎng)ilcoxon秩和檢驗(yàn)

反應(yīng)變量為生存時(shí)間且含有截尾數(shù)據(jù)

log-rank檢驗(yàn)(時(shí)序檢驗(yàn))(一)單變量計(jì)量資料434.多個(gè)樣本均數(shù)的比較(1)一個(gè)處理因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)服從正態(tài)分布、方差齊性

完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方差分析兩兩比較：SNK-q、Dunnett-t檢驗(yàn)不服從正態(tài)分布或方差不齊性

多個(gè)獨(dú)立樣本比較Kruskal-WallisH檢驗(yàn)兩兩比較：Nemenyi檢驗(yàn)(一)單變量計(jì)量資料444.多個(gè)樣本均數(shù)的比較(2)一個(gè)處理因素、一個(gè)控制因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)

(對(duì)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布、方差齊性不作要求)

隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析處理因素各組均數(shù)間兩兩比較：

SNK-q、Dunnett-t檢驗(yàn)

(一)單變量計(jì)量資料454.多個(gè)樣本均數(shù)的比較(3)一個(gè)處理因素、二個(gè)控制因素(行、列)

拉丁方設(shè)計(jì)

(對(duì)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布、方差齊性不作要求)

拉丁方設(shè)計(jì)方差分析處理因素各組均數(shù)間兩兩比較：

SNK-q、Dunnett-t檢驗(yàn)

(一)單變量計(jì)量資料464.多個(gè)樣本均數(shù)的比較(4)一個(gè)處理因素、二個(gè)控制因素(階段、受試者)

二階段交叉設(shè)計(jì)

服從正態(tài)分布、方差齊性前一階段處理效應(yīng)不持續(xù)作用到下一階段

二階段交叉設(shè)計(jì)方差分析

(一)單變量計(jì)量資料474.多個(gè)樣本均數(shù)的比較(5)處理因素≥2、每個(gè)因素的水平數(shù)≥2

完全隨機(jī)分組析因設(shè)計(jì)

服從正態(tài)分布分析各因素主效應(yīng)與交互作用

完全隨機(jī)分組析因設(shè)計(jì)方差分析(一)單變量計(jì)量資料48494.多個(gè)樣本均數(shù)的比較(6)處理因素≥2、每個(gè)因素的水平數(shù)≥2

正交設(shè)計(jì)分析各因素主效應(yīng)與主要因素一階交互作用

正交設(shè)計(jì)直接分析、方差分析(一)單變量計(jì)量資料504.多個(gè)樣本均數(shù)的比較(7)處理因素≥2，每個(gè)因素的水平數(shù)≥2

處理因素中有一個(gè)為重復(fù)測(cè)量因素

滿足“球?qū)ΨQ(chēng)”(組間、組內(nèi)方差齊性)假設(shè)分析各因素主效應(yīng)與交互作用

重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)的方差分析(一)單變量計(jì)量資料51重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)(兩因素)52SPSS(PASW)軟件分析：GeneralLinearModel以析因設(shè)計(jì)方差分析為例(一)單變量計(jì)量資料5354(二)計(jì)數(shù)資料1.一個(gè)樣本率與總體率比較

基于二項(xiàng)分布的直接概率法正態(tài)近似法u檢驗(yàn)552.兩樣本率比較

(二)計(jì)數(shù)資料

(1)兩組完全隨機(jī)設(shè)計(jì)N40且T

5Pearson

2檢驗(yàn)N40但5>T

1

Pearson

2檢驗(yàn)

(Yates校正公式)N<40或T<1

Fisher確切概率法

(2)配對(duì)設(shè)計(jì)

McNemar

2檢驗(yàn)Logistic回歸分析56Y(療效)=

1有效0無(wú)效X1(療法)=

1新療法0傳統(tǒng)療法組別療效頻數(shù)

119910501750021數(shù)據(jù)輸入格式573.病例對(duì)照研究成組資料分層分析(二)計(jì)數(shù)資料58(1)檢驗(yàn)病例組與對(duì)照組有暴露史(飲酒)的比例是否有差異:分層Pearson

2檢驗(yàn)(2)剔除混雜因素(吸煙)影響后分析飲酒與食管癌關(guān)聯(lián):Mantel-Haenszel

2檢驗(yàn)(3)計(jì)算暴露與疾病的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度

分層OR值計(jì)算;

分層OR值一致性檢驗(yàn);

如一致，計(jì)算Mantel-Haenszel公共OR值。594.R

C列聯(lián)表相關(guān)、相差

(1)雙向有序備擇假設(shè)：行變量與列變量為非零相關(guān)Cochran-Mantel-Haenszel

2檢驗(yàn)有序分組資料的線性趨勢(shì)檢驗(yàn)2回歸(二)計(jì)數(shù)資料60雙向有序的R×C表資料614.R

C列聯(lián)表相關(guān)、相差

(2)單向(反應(yīng)變量)有序備擇假設(shè)：行平均得分不同Cochran-Mantel-Haenszel

2檢驗(yàn)Wilcoxon秩和檢驗(yàn)(二)計(jì)數(shù)資料分組變量無(wú)序62單向有序(僅指反應(yīng)變量)的R×C表資料634.R

C列聯(lián)表相關(guān)、相差

(3)雙向無(wú)序備擇假設(shè)：行變量與列變量有一般關(guān)聯(lián)Cochran-Mantel-Haenszel

2檢驗(yàn)Pearson

2檢驗(yàn)(二)計(jì)數(shù)資料64雙向無(wú)序的R×C表資料651.配對(duì)設(shè)計(jì)

Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)2.兩組獨(dú)立樣本

Wilcoxon兩樣本秩和檢驗(yàn)3.完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多個(gè)樣本比較

Kruskal-WallisH檢驗(yàn)4.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)多個(gè)樣本比較

FriedmanM檢驗(yàn)(三)等級(jí)資料661.相關(guān)分析

X1與X2服從二元正態(tài)分布

Pearson積差相關(guān)分析

X1與X2不服從二元正態(tài)分布

Spearman秩相關(guān)分析2.回歸分析

Y與X服從二元正態(tài)分布或Y服從正態(tài)分布而X為控制變量

Y與X間呈直線趨勢(shì)

直線回歸分析(四)雙變量計(jì)量資料673.曲線回歸分析（SPSS）683.曲線回歸分析（SPSS）694.協(xié)方差分析比較帶有協(xié)變量(Xj)的各組均數(shù)()間的差別協(xié)變量Xj對(duì)Yj有影響分為完全隨機(jī)設(shè)計(jì)與隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)701.有應(yīng)變量的多元分析(五)多變量資料711.有應(yīng)變量的多元分析

Y為計(jì)量資料且服從正態(tài)分布自變量服從多元正態(tài)分布

多元線性回歸或多元逐步回歸分析(五)多變量資料βj的意義為在其它自變量保持不變時(shí)，Xj增加或減少一個(gè)單位時(shí)Y的平均變化量?？膳懦祀s因素影響。721.有應(yīng)變量的多元分析

Y為二分類(lèi)或多分類(lèi)變量以分析影響Y的危險(xiǎn)因素為主要目的

Logistic回歸分析(五)多變量資料731.有應(yīng)變量的多元分析

Y為生存時(shí)間且含有截尾數(shù)據(jù)以分析影響Y的危險(xiǎn)因素為主要目的

Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析(五)多變量資料74開(kāi)始觀察時(shí)間:1992.01.01終止隨訪時(shí)間:2001.12.31751.有應(yīng)變量的多元分析

Y為二分類(lèi)或多分類(lèi)變量根據(jù)判別對(duì)象若干個(gè)指標(biāo)的觀測(cè)值判定其應(yīng)屬于哪一類(lèi)為主要目的

Bayes判別分析(五)多變量資料762.無(wú)應(yīng)變量的多元分析(五)多變量資料772.無(wú)應(yīng)變量的多元分析主成分分析將所有變量化為少數(shù)幾個(gè)互不相關(guān)的綜合變量因子分析

從所有變量中找出有限個(gè)不可觀測(cè)的潛在因素典型相關(guān)分析分析兩組集團(tuán)變量之間的相關(guān)關(guān)系(五)多變量資料78一、概述二、原始數(shù)據(jù)的錄入三、數(shù)據(jù)處理的幾個(gè)基本問(wèn)題四、統(tǒng)計(jì)方法選擇的基本思路五、統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的表述791.統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的正確表述

在報(bào)告結(jié)論時(shí)，最好列出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值，盡量寫(xiě)出具體P值，而不簡(jiǎn)單寫(xiě)成

P﹤0.05，以便讀者與同類(lèi)研究進(jìn)行比較或進(jìn)行循證醫(yī)學(xué)時(shí)采用Meta分析。經(jīng)常遇到PASW軟件計(jì)算結(jié)果中P=0.000的情況，這是由于P值小于0.0005或更小，因保留3位小數(shù)四舍五入所致，在論文中可寫(xiě)為P＜0.0005。(一)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的表述與理解801.統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的正確表述統(tǒng)計(jì)結(jié)論P(yáng)≤

，按

檢驗(yàn)水準(zhǔn)，拒絕H0，接受H1差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義…thedifferencewasstatisticallysignificant.Wecoulddrawtheconclusionthat…

專(zhuān)業(yè)結(jié)論可以認(rèn)為…不同，…高于(低于)…。結(jié)論較肯定，因知犯第一類(lèi)錯(cuò)誤概率范圍。(一)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的表述與理解81統(tǒng)計(jì)結(jié)論P(yáng)＞

，按

檢驗(yàn)水準(zhǔn)，不拒絕H0差別無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義…thedifferencewasnotstatisticallysignificant

.

專(zhuān)業(yè)結(jié)論還不能認(rèn)為兩總體均數(shù)或率不同。結(jié)論不肯定，因不知犯第二類(lèi)錯(cuò)誤概率范圍。不拒絕H0不意味能證實(shí)H0是正確的(兩總體均數(shù)或率相同)。(一)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的表述與理解822.統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)論與醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)結(jié)論有分岐時(shí)

統(tǒng)計(jì)結(jié)論“有意義”，專(zhuān)業(yè)結(jié)論“無(wú)意義”，最終結(jié)論為無(wú)臨床意義。

統(tǒng)計(jì)結(jié)論“無(wú)意義”，專(zhuān)業(yè)結(jié)論“有意義”，可能原因：樣本含量較小；試驗(yàn)誤差較大；誤用統(tǒng)計(jì)分析方法。(一)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的表述與理解83

體重均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值對(duì)照組療前68.918.79425299(111例)療后68.958.79925199

差值0.04500.9666-23

前后比較t=0.4905P=0.6248試驗(yàn)組療前68.977.78755592(114例)療后68.727.86795395

差值-0.19300.9855-34

前后比較t=2.0921P=0.0387

兩組差值比較t=1.1372P=0.2567統(tǒng)計(jì)學(xué)上有意義，但無(wú)臨床意義實(shí)例84研究某藥物對(duì)腦梗塞患者的作用，采用歐洲腦卒中評(píng)分(ESS)，試驗(yàn)組與對(duì)照組各50例。試驗(yàn)組療后比療前E