常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

1、選擇合適的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法連續(xù)性資料兩組獨(dú)立樣本比較,t檢驗(yàn)。（）可進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換如對(duì)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(yàn)。資料方差不齊（）采用Satterthwate 的t（2）如Wilcoxon驗(yàn)。兩組配對(duì)樣本的比較t檢驗(yàn)。wilcoxon的符號(hào)配對(duì)秩和檢驗(yàn)。多組完全隨機(jī)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(yàn)的KruscalWallis BonferroniPWilcoxon檢驗(yàn)。多組隨機(jī)區(qū)組樣本比較LSD 法，Scheffe法，SNK法等。Fridman BonferroniPWilcoxon檢

2、驗(yàn)。*需要注意的問(wèn)題：一般來(lái)說(shuō)，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。LSD 絕不能對(duì)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*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(lèi)資料四格表資料405，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。例數(shù)大于405檢驗(yàn)或確切概率法檢驗(yàn)。402，則用Fishers確切概率法檢驗(yàn)。2C表或R2表資料的統(tǒng)計(jì)分析列變量行變量均為無(wú)序分類(lèi)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(yàn)。列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為有序多分類(lèi)變量，行變量為分組變量，用普通的 Pearson 驗(yàn)只說(shuō)明組間構(gòu)成比不同，如要說(shuō)明療效，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon 檢驗(yàn)。列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為二分類(lèi)變量，行變量為有序多分類(lèi)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(jì)學(xué)意義。RC 表資料的統(tǒng)計(jì)分析列變量行變量均為無(wú)序分類(lèi)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(lèi)變量，行變量為分組變量，用普通的 Pearson 檢Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。的Pearson 列變量行變量均為有序多分類(lèi)變量（）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 （2）可采用Spearson相關(guān)分析。配對(duì)分類(lèi)資料的統(tǒng)計(jì)分析（）bc4，則用McNemar配對(duì) （c4，則用校正2.4.1CC（1McNemar配對(duì) 2Kappa檢驗(yàn)。SPSS ,pearson(), kendall（肯德?tīng)枺﹕pearman（/曼）三種相關(guān)分析方法有什么異同兩個(gè)連續(xù)變量間呈線(xiàn)性相關(guān)時(shí)，使用Pe

5、arson 積差相關(guān)系數(shù)，不滿(mǎn)足積差相關(guān)分析的適用條件時(shí)，使用 Spearman 秩相關(guān)系數(shù)來(lái)描述.Spearman 相關(guān)系數(shù)又稱(chēng)秩相關(guān)系數(shù)，是利用兩變量的秩次大小作線(xiàn)性相關(guān)分析，對(duì)原始變Pearson 相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)亦可計(jì)算 Spearman Pearson 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式可以Spearman 相關(guān)系數(shù)計(jì)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(yàn)適合于正方形表格；計(jì)算積距 pearson ;計(jì)算 Spearman 秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序; Kendall 滿(mǎn)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(jí)離散變量必用等級(jí)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(jí)表示時(shí),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(gè)選項(xiàng)：Pearson Kendalls tau-bSpearman：Spearmanspearman（斯伯曼/斯皮爾曼）相關(guān)系數(shù)斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)是根據(jù)等級(jí)資料研究?jī)蓚€(gè)變量間相關(guān)關(guān)系的方法“”斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)對(duì)數(shù)據(jù)條件的要求沒(méi)

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(jí)相關(guān)來(lái)進(jìn)行研究Kendalls 相關(guān)系數(shù)肯德?tīng)?Kendall)W K （被試N 件事物， 1 個(gè)評(píng)委（被試）先后K N 件事物。等級(jí)評(píng)定法每個(gè)評(píng)價(jià)者對(duì)N 件事物排出一個(gè)等級(jí)順序，最小的等級(jí)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?？系?tīng)?Kendall)U K 個(gè)評(píng)委（被試）評(píng)定N 件事物，或1 個(gè)評(píng)委（被試）先后K N 件事物所得的數(shù)據(jù)資料，只不過(guò)評(píng)定時(shí)采用對(duì)偶評(píng)定的方法，即每一次評(píng)定都要將 N 兩比較，評(píng)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(lái)，對(duì)應(yīng)位置的數(shù)據(jù)累加起來(lái)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(duì)來(lái)自正態(tài)總體的兩個(gè)樣本進(jìn)行均值比較常使用T T 本來(lái)自正態(tài)總體。兩個(gè)樣本方差相等與不等時(shí)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(duì)應(yīng)的零假設(shè)是：兩組樣本方差相等。P 值小于 0.05 說(shuō)明在該水平上否定原假設(shè)，方差不齊；否則兩組方差無(wú)顯著性差異。U 檢驗(yàn)時(shí)用服從正態(tài)分布的檢驗(yàn)量去檢驗(yàn)總體均值差異情況的方法通常是已知的。雖然T 檢驗(yàn)法與U （樣本數(shù)n=30 作為大樣本U 檢驗(yàn)法了。均值檢驗(yàn)時(shí)不同的數(shù)據(jù)使用不同的統(tǒng)計(jì)量使用 MEANS 過(guò)程求若干組的描述統(tǒng)計(jì)

9、量，目的在于比較。因此必須分組求均值。這是與Descriptives 過(guò)程不同之處。檢驗(yàn)單個(gè)變量的均值是否與給定的常數(shù)之間存在差異，用One-SampleTTestT過(guò)程。Independent-Samples T test t 檢驗(yàn)過(guò)程。如果分組樣本不獨(dú)立，用 Paired Sample T test 配對(duì) t 檢驗(yàn)。如果分組不止兩個(gè)，應(yīng)使用 One-Way ANOVO 一元方差分析（用于檢驗(yàn)幾個(gè)獨(dú)立的組，是否來(lái)自均值相等的總體）過(guò)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(guò)程N(yùn)onparametric test.如果用戶(hù)相比較的變量是分類(lèi)變量

10、，應(yīng)該使用Crosstabs 功能。當(dāng)樣本值不能為負(fù)值時(shí)用右側(cè)單邊檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)科研中常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)透過(guò)同質(zhì)事物的變異性統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)透過(guò)同質(zhì)事物的變異性是一門(mén)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(kù)一變量類(lèi)型一變量間關(guān)系模式為指導(dǎo)的統(tǒng)計(jì)學(xué)。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(méi)有研究目的和研究設(shè)計(jì)，事后找來(lái)一堆數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析都是不可取的。題。此外，樣本含量是否滿(mǎn)足，抽樣是否隨機(jī)，偏倚是否控制等，也是不可忽視的問(wèn)題。 二、建好分析用的數(shù)據(jù)庫(kù)

11、倉(cāng)庫(kù)由于不同軟件對(duì)文字存在可識(shí)別性問(wèn)題對(duì)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(jì)描述計(jì)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?duì)象的某一指標(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(gè)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(lèi)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(jì)分析方法的第一步。一般而言，那些相對(duì)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)

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(duì)的，視研究目的和具體情況而定，有時(shí)甚至不加區(qū)分。定了組成數(shù)據(jù)庫(kù)的不同變量。變量的類(lèi)型分為數(shù)值變量和分類(lèi)變量。1。表 1分類(lèi)變量的不同類(lèi)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- 項(xiàng)分類(lèi)變量，稱(chēng)為降級(jí)轉(zhuǎn)化，但這種轉(zhuǎn)化過(guò)程會(huì)不斷喪失蘊(yùn)藏的數(shù)據(jù)信息，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程中假陰性結(jié)果的不斷增加。至于逆向轉(zhuǎn)化即升級(jí)轉(zhuǎn)化，盡管理論上認(rèn)同，但實(shí)際應(yīng)用中不建議采用。一個(gè)突出難點(diǎn)。對(duì)于醫(yī)學(xué)論文作者而言，分清楚數(shù)據(jù)庫(kù)中變量的性質(zhì)（影響變量與結(jié)果變量）、類(lèi)型（）以及它們之間的降級(jí)轉(zhuǎn)化關(guān) （數(shù)值變量一多項(xiàng)有序分類(lèi)變量一多項(xiàng)無(wú)

13、序分類(lèi)變量一二項(xiàng)分類(lèi)變量是學(xué)好用好應(yīng)用統(tǒng) 四、正確選用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法（嚴(yán)格而言是指統(tǒng)計(jì)學(xué)的假設(shè)檢驗(yàn)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(lèi)型，所以相互組合有 16 種情形，相對(duì)應(yīng)的有 16 種首選的統(tǒng)計(jì)分析方法（表 2 中第一個(gè)或用表示的方法），項(xiàng)分類(lèi)變量與二項(xiàng)分類(lèi)變量關(guān)系的分析選用兩個(gè)率比較的 X2 檢驗(yàn)（四格表 X2 檢驗(yàn)）， 二項(xiàng)分類(lèi)變量與多項(xiàng)無(wú)序分類(lèi)變量關(guān)系的分析選用多個(gè)率比較的 X2 檢驗(yàn)，多項(xiàng)無(wú)序分類(lèi)變量與二項(xiàng)分類(lèi)變量關(guān)系的分析選用兩個(gè)構(gòu)成比比較的 X2 檢驗(yàn)，多項(xiàng)無(wú)序分類(lèi)變量與多x2 檢驗(yàn).數(shù)值變量與二項(xiàng)分類(lèi)變量關(guān)系的分析選用 t-檢驗(yàn)，數(shù)值變量與數(shù)

14、值變量關(guān)系的分析選用 Pearson 直線(xiàn)相低”“低” 二級(jí)、三級(jí)的統(tǒng)計(jì)方法或其它統(tǒng)計(jì)方法。降級(jí)Wilcoxon 秩降級(jí)”，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(xiàn)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(gè)或兩個(gè)數(shù)值變降一選擇 Spearman等級(jí)相關(guān)如果降級(jí)相應(yīng)可以選擇秩和檢驗(yàn)回歸或者 t一檢驗(yàn)、X2 檢驗(yàn)，等等。其它仿此，詳見(jiàn)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。多個(gè)因變量、多個(gè)自變量和多個(gè)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(lèi)變量與數(shù)值變量各不相同不同個(gè)數(shù)不同變量的組合方式多種多樣所以相

15、應(yīng)的計(jì)方法也有很多種，主要有 個(gè)數(shù)值變量與多個(gè)數(shù)值變量之間的關(guān)系，如多元相關(guān)回歸分析 個(gè)分類(lèi)變量與多個(gè)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(jì)方差分析l個(gè)數(shù)值變量與混合多個(gè)變量之間的關(guān)系，如協(xié)方差分析COx模型;l個(gè)分類(lèi)變量與混合多變量之間的關(guān)系，如 回歸分析；多個(gè)數(shù)值變量與多個(gè)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)方法應(yīng)用表 2 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(cuò)誤選擇統(tǒng)計(jì)方法的原因與后果。如，欲評(píng)價(jià)某種藥物的降舒張壓效果，試驗(yàn)組用該降壓藥、對(duì)照組不用藥t檢驗(yàn)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(jí)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(wú)效兩種情況， X2 檢驗(yàn)。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)計(jì)分析系統(tǒng) SAS 、社學(xué)統(tǒng)計(jì)程序包 SPSS 、微軟公司電子表格系統(tǒng) Microsoft Office l。 SAS(statistics analysis 統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的英文縮稱(chēng)，最早由北卡羅來(lái)納大學(xué)的兩位生物統(tǒng)計(jì)學(xué)研究生編制 年由 SAS軟件研究所正式推出SAS完全針對(duì)專(zhuān)業(yè)用戶(hù)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(jiǎn)短編程即可同時(shí)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行 分析。但對(duì)一般用

17、戶(hù)而言，人機(jī)界面不太友好，最初編寫(xiě)使用程序時(shí)可能會(huì)存在各種難度SPSS(statistical package for the social scine會(huì)學(xué)統(tǒng)計(jì)程序包的英文縮稱(chēng)20 世 紀(jì) 60 年代末由美國(guó)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(shí)分析處理多個(gè)數(shù)據(jù)文件。Microsoft Office l美國(guó)微軟公司開(kāi)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(hù)所熟知，

18、具有數(shù)據(jù)處理、函數(shù)運(yùn)算、數(shù)據(jù)庫(kù)、圖表制作等功能，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)具有易得，快速、直觀、簡(jiǎn)單、運(yùn)算可視等優(yōu)點(diǎn)，是建立數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行常用統(tǒng)計(jì)分析的好工具。 sPss 有長(zhǎng)短，用戶(hù)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 Exe由于其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，統(tǒng)計(jì)計(jì)算功能也逐漸得到開(kāi)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 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(jì)方法一般可遵循以下步驟：研究目的變量個(gè)數(shù)設(shè)計(jì)類(lèi)型資料類(lèi)型樣本個(gè)數(shù)分析目的分析方法運(yùn)算方法形成報(bào)告。計(jì)量資料應(yīng)考慮以下兩點(diǎn)：資料是否滿(mǎn)足參數(shù)檢驗(yàn)的應(yīng)用條件；判定計(jì)量資料屬于何種設(shè)計(jì)類(lèi)型常用的統(tǒng)計(jì)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(jì)分析方法之前，一定要加上實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的名稱(chēng)，例如，采用成組設(shè)計(jì)定量資料的WilcoxonKruskal-WallisFriedmantqLSDDunnett計(jì)數(shù)資料應(yīng)先分類(lèi)匯總，清點(diǎn)觀察單位數(shù)，編制分類(lèi)資料的頻數(shù)表，常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)及方法有：率、構(gòu)成比、相對(duì)比、率的標(biāo)準(zhǔn)誤、率的標(biāo)準(zhǔn)化法、(