科研數(shù)據(jù)的種類及處理方法.ppt

科研數(shù)據(jù)的種類 及處理方法,廣東省心血管病研究所 麥勁壯,什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)？,統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門處理數(shù)據(jù)中變異性的科學(xué)與藝術(shù) 內(nèi)容包括 數(shù)據(jù)收集、整理、分析、解釋和推斷,統(tǒng)計(jì)學(xué)與醫(yī)學(xué)研究,統(tǒng)計(jì)學(xué)思維和方法已經(jīng)滲透到醫(yī)學(xué)研究中 如：醫(yī)學(xué)雜志 課題申請 藥物開發(fā) 相對隨機(jī)化有對照的臨床試驗(yàn)而言，醫(yī)生個(gè)人的臨床經(jīng)驗(yàn)是無計(jì)劃、雜亂的，而且是非常不可靠的,統(tǒng)計(jì)工作步驟,統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì) 資料收集 資料整理 數(shù)據(jù)分析 寫出報(bào)告,數(shù)據(jù)分類,數(shù)據(jù)分類有多種方法 計(jì)數(shù)資料、計(jì)量資料 連續(xù)資料、離散資料,變量的類型,一）定量變量 二）定性變量,一）定量變量,變量值是定量的，有大小之分，有度衡量單位，這種變量稱定量變量， 離散型 連續(xù)型,1.離散型定量變量,只能取整數(shù)，這些定量變量稱離散型定量變量，如人數(shù)、手術(shù)數(shù)量、紅細(xì)胞數(shù)量等,2.連續(xù)型定量變量,直接測量獲得，可以是任意大小，可以有小數(shù)點(diǎn)，有度量單位，如血壓、身高等測量值。,定量變量常用的統(tǒng)計(jì)描述,均數(shù)、全距、幾何均數(shù)、中位數(shù)、分位數(shù)、眾數(shù)、方差 、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)、偏度系數(shù)等 資料分布不同，要用相應(yīng)指標(biāo) 均數(shù)：近似服從對稱分布 幾何均數(shù)：等比數(shù)資料 中位數(shù)和分位數(shù)：偏態(tài)資料，尤其包 含不完全信息的資料，比如簡易血糖儀 測量的血糖值,定量資料的統(tǒng)計(jì)分析,單因素： 單組 t檢驗(yàn)（滿足正態(tài)性）、非參數(shù)檢驗(yàn) 兩組 t檢驗(yàn)（滿足正態(tài)性）、非參數(shù)檢驗(yàn) 多組（大于2組） 方差分析（滿足正態(tài)性）、非參數(shù)檢驗(yàn) 多因素： 相關(guān) 回歸,定量資料的統(tǒng)計(jì)分析,單因素多組（3組以上） 使用方差分析 分別有： 一般方差分析 配伍設(shè)計(jì)方差分析 拉丁方設(shè)計(jì)方差分析 交叉設(shè)計(jì)方差分析 析因設(shè)計(jì)方差分析 重復(fù)測量數(shù)據(jù)方差分析,定量資料的統(tǒng)計(jì)分析,單因素定量資料假設(shè)檢驗(yàn)，均須滿足 正態(tài)性和方差齊性否則，需作變量變換或選用非參數(shù)檢驗(yàn),二）定性變量,1.二分類變量與無序定性變量 2.有序定性或等級變量,二）定性變量,二分類變量與無序定性變量 雖然這些變量可能用1、2、3等數(shù)字表示，但并不一定代表其大小或水平,1.1二分類變量,科學(xué)研究中，常用1、2代表男女，0、1代表疾病有無，這些就是二分類變量，這里0、1、2并無大小、水平之分，可以用字母代替。,1.2 無序定性變量,一些變量雖然可以用1、2、3代表，但是也是無大小或水平之分的，如職業(yè)、民族等，其中的工、農(nóng)、商、干部、技術(shù)人員等，并無大小、等級或水平之分，這些也可以用A、B、C等代表，因此稱無序的定性變量，也稱分類變量或名義變量。,2. 有序定性或等級變量,一些定性變量是有序或有等級的，這種定性變量就是有序定性或等級變量。 例如，臨床檢驗(yàn)結(jié)果、 、等， 療效：治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無效、死亡,定性資料的統(tǒng)計(jì)描述,通過頻率分布及相對數(shù)指標(biāo)來描述其分布特征 百分比 構(gòu)成比 發(fā)（患）病概率 感染率 相對比（男女比） OR（比值比）/ RR（相對危險(xiǎn)度）,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,常見錯(cuò)誤：直接根據(jù)率的大小作出統(tǒng)計(jì)推斷 例如：用某藥治療某病，甲醫(yī)院治療100人，40人有效，乙醫(yī)院治療5人，2人有效，兩家醫(yī)院有效率均為40%，從而判斷甲、乙醫(yī)院療效相差不大。,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,另外一個(gè)常見錯(cuò)誤：用 2分析一切列聯(lián)表資料 一般來說，22列聯(lián)表一般用 2分析，但是，來自不同研究，分析又略有不同 RC表須根據(jù)行列數(shù)據(jù)性質(zhì)不同，選擇不同方法,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,來自橫斷面研究的資料,兩種藥物治療某病患者療效觀察結(jié)果,該表可以選擇一般的 檢驗(yàn)公式進(jìn)行計(jì)算,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,來自隊(duì)列研究設(shè)計(jì)的22表 例子: “中美心血管疾病危險(xiǎn)因素研究”，研究基線血壓對10年后心腦血管事件發(fā)生的影響，列表如下,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,基線血壓狀況隨訪10年心血管腦卒中事件結(jié)果,先進(jìn)行一般 檢驗(yàn)，如果P0.05，進(jìn)行第2步，否則停止； 計(jì)算相對危險(xiǎn)度RR（Relative Risk，RR）； 用MH 檢驗(yàn)RR與1之間的差異是否顯著。,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,來自病例對照研究設(shè)計(jì)的22表,婦女孕前6個(gè)月服用某藥者其子代染色體異常的調(diào)查結(jié)果,先進(jìn)行一般 檢驗(yàn)，如果P0.05，進(jìn)行第2步，否則停止； 計(jì)算比值比OR（Odds Risk，OR）； 用MH 檢驗(yàn)OR與1之間的差異是否顯著。,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,來自配對研究設(shè)計(jì)的22表,可以有兩種方法: 檢驗(yàn)兩種方法不一致的，可以用McNemar ; 檢驗(yàn)兩種檢驗(yàn)方法結(jié)果是否具有一致性，可以用Kappa檢驗(yàn)。,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,雙向無序RC資料,心律失常種類與心肌梗塞部位關(guān)系,用一般的 檢驗(yàn)，或Fisher精確檢驗(yàn),定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,單向有序RC資料,3種藥物治療某病療效觀察結(jié)果,可以選用： 秩和檢驗(yàn) Ridit分析 有序變量Logistic分析,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,雙向有序且屬性不同RC資料,甲狀腺腫各年齡組療效觀察,按目的不同，可以選擇：秩和檢驗(yàn)、Ridit分析、有序變量Logistic分析、Spearman秩相關(guān)分析、線性趨勢檢驗(yàn)等方法。,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,雙向有序且屬性相同RC資料,腦瘤患者M(jìn)R與CT診斷結(jié)果,與配對設(shè)計(jì)的22列聯(lián)表資料一樣，采用一致性檢驗(yàn)，或稱Kappa檢驗(yàn),變量是否可以變換？,答案是肯定的 但是，僅能連續(xù)型 有序無序 二分類這樣轉(zhuǎn)換，不能作相反方法轉(zhuǎn)換 有的時(shí)候，離散型定量變量可以通過適當(dāng)?shù)淖儞Q變成連續(xù)型定量變量進(jìn)行分析 常見例子，通過連續(xù)型定量變量“血壓值”，變換成二分類變量“是否高血壓”,啞變量,Logistic、Cox回歸分析中，如果自變量是分類變量，如職業(yè)、血型，或特殊目的時(shí)，需要變換成多個(gè)啞變量才能分析 以血型為例，血型有A、B、AB 、O型，需轉(zhuǎn)換成4-1=3個(gè)啞變量（假設(shè)X1、X2、X3），具體方法如下,啞變量,這里是選定“O“型為基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換成啞變量，意味著，假如血型 X=A，則X1=1，X2=0，X3=0； X=B，則X1=0，X2=1，X3=0； X=AB，則X1=0，X2=0，X3=1； X=O，則X1=0，X2=0，X3=0；,如果分類變量有n個(gè)水平， 則需建立n-1個(gè)啞變量。,啞變量,啞變量意義 在Logistic回歸中，單純用血型（X）作為自變量，分析結(jié)果X對應(yīng)的OR是1.89，這時(shí)是沒有辦法解釋結(jié)果的，因?yàn)?，不知道誰跟誰比，徒有結(jié)果，但沒有意義,啞變量,但是，如果用3個(gè)啞變量作為自變量，結(jié)果對應(yīng)的OR分別是ORX1=1.90、 ORX2=0.89、 ORX3=2.11，這樣，我們可以解釋為，相對“O”型血，A型血相對危險(xiǎn)是1.90倍、B型是0.89倍、AB型是2.11倍。,啞變量,同樣，如果連續(xù)型定量變量，我們也可以變成啞變量，例如，如果我們單純用收縮壓(SPB)作自變量，計(jì)算ORSBP=1.02，按此