顏虹醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)分析案例選

- .--.--案例1-1著手撰寫一份爭論打算書，你所選的爭論課題應(yīng)當關(guān)系到人類安康。簡潔表達立題依據(jù)、爭論背景、爭論目的、爭論內(nèi)容、爭論方法和需要什么樣的資料，如何獲得和分析資覺察了什么問題，應(yīng)如何修改？你的收獲是什么？2-1《丹梔逍遙散治療混合性焦慮抑郁障礙的臨床爭論〔202324862〕欲觀看丹梔逍遙散治療混合性焦慮抑郁障礙的臨床療效，以某西藥作為比照組。將64例符合納入標準的病例按診療次序交替分組，即單號為中藥組，雙號為西藥組。請爭論該分組方法是否隨機？2-228〔19993153172199011998328序分組，199510A組，199510B組。A組〔米索組〕于手術(shù)前3小時服米索60μg或手術(shù)前1小時后穹隆放置米索20g14B組〔比照字〕單純承受常規(guī)流產(chǎn)術(shù)機械擴張宮頸后吸宮。作者認為該法“符合2-324小時食管pH監(jiān)測法診斷食管原性胸痛〔199533269〕3024小時食管pH監(jiān)測，其中16例晝夜均特別，8218pH監(jiān)測是診斷胃食管反流所致的食管原發(fā)性胸痛的有效方法的結(jié)論，請爭論該文結(jié)果是否成立？案例2-4〔中藥藥與臨床藥理，2023年154284目的是觀看強骨膠囊與骨松寶顆粒對骨質(zhì)疏松癥患者的療效與安全性。30761293松寶顆粒，其余開放組52例。但對開放組患者的特征、所用藥物、用藥方法、觀看方法、3組之間有無可比性？小結(jié)1、一項爭論設(shè)計的內(nèi)容包括：提出假說，確定爭論類型，確定爭論對象的范圍和數(shù)量，打算的實施與質(zhì)量掌握，數(shù)據(jù)治理，統(tǒng)計分析，結(jié)果與爭論。233、試驗設(shè)計必需遵循：比照、隨機、重復(fù)的根本原則。爭論中所設(shè)立的比照組應(yīng)盡可能到達對等、同步、專設(shè)的條件；隨機包括3方面的內(nèi)容，及隨機抽樣、隨機分組和隨機試驗挨次；重復(fù)是指爭論結(jié)果的重復(fù)、觀看對象的重復(fù)和觀看指標的重復(fù)。思考與練習(xí)簡答題1、爭論設(shè)計的作用是什么？2、爭論設(shè)計的根本內(nèi)容是什么？3、試驗設(shè)計應(yīng)當遵循的根本原則是什么？4、試驗設(shè)計為什么要設(shè)立比照？設(shè)立比照要留意些什么？5、隨機化的含義是什么？目的是什么？6、區(qū)組化的目的是什么？3-1某地〔100〕擬開展當?shù)刂欣夏耆朔且葝u素依靠型糖尿病的現(xiàn)況調(diào)查，目的5401532街道中隨機抽取兩個村或居委。被抽中村或居委的全部40歲以上居民包括原糖尿病患者均參與調(diào)查。調(diào)查結(jié)果男女兩性比例為0.94:，并劃分為5與當?shù)厝丝谛詣e和年齡的分布狀況相符。調(diào)查內(nèi)容包括：①問卷調(diào)查：被調(diào)查者的一般狀況、糖尿病及其他病史、家族史、糖尿病臨床表現(xiàn)、飲食調(diào)查、吸煙、飲酒狀況及體力活動等；②體格檢查：包括身高、體重、腰圍、臀圍及血壓等；③血糖測定。⑴該爭論承受的是全面調(diào)查還是抽樣調(diào)查？各有何優(yōu)缺點？⑵該爭論承受的抽樣方法有何優(yōu)點？是否有更好的抽樣方法？⑶該爭論的設(shè)計方案是否合理？請你設(shè)計一個爭論的方案。⑷該爭論承受的調(diào)查表應(yīng)當包括哪些工程？請你設(shè)計該調(diào)查表。小結(jié)1分析覺察大事的分布特點與差異，從而獲得有關(guān)因果假設(shè)的啟發(fā)，為進一步爭論供給線索。23、橫斷面爭論是依據(jù)事先制定的打算，調(diào)查特定人群特定時點某種疾病的患病狀況，以及與患病有關(guān)的因素。橫斷面爭論的設(shè)計要考慮爭論目的、對象、調(diào)查方法、調(diào)查表設(shè)計、樣本量、組織打算、質(zhì)量掌握和分析打算等。4、問卷是調(diào)查爭論中用來收集資料的一種工具，它的形式是一份細心設(shè)計好的問題表格，介紹問卷設(shè)計的根本原則和步驟。5、隨機抽樣是抽樣調(diào)查中樣本具有代表性和能進展總體參數(shù)估量的保證，常用的抽樣方法有單純隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣、分層抽樣和整群抽樣。簡答題1、觀看性爭論與試驗性爭論有何異同？二者能否同時使用或結(jié)合使用？2、觀看性爭論主要有哪些方法？各有何優(yōu)缺點？3、為什么大多數(shù)的觀看性爭論是抽樣調(diào)查爭論？4、依據(jù)對全國誕生缺陷監(jiān)測資料的統(tǒng)計分析，覺察神經(jīng)管缺陷的發(fā)生具有明顯的季節(jié)性，表現(xiàn)為1～3月份誕生的孩子的發(fā)生率比較高。今欲調(diào)查其緣由，應(yīng)實行什么調(diào)查方法？請做出完整的調(diào)查設(shè)計并制定出調(diào)查表。5、欲了解某市乙型病毒性肝炎患病狀況及其影響因素，請做一個調(diào)查設(shè)計。6、現(xiàn)擬在大學(xué)生中進展一項吸煙習(xí)慣調(diào)查，請你考慮調(diào)查問卷應(yīng)包括哪些工程，并設(shè)計出調(diào)查問卷。案例4-1表4-24使用效果。病人編號 性別年齡(歲) 抗生素細菌培育所在科住院時間病人編號 性別年齡(歲) 抗生素細菌培育所在科住院時間使用室123037.282215227336.7521110324037.2122226424736.8422211522536.9112225618236.0612214716037.5811130825637.0722111924336.77221171015036.71221231125936.472119121436.6322231322237.51112281423336.91411281522036.91121251613237.2922251713637.3612271816936.7622241914736.1512132012236.8622272111136.81022292221937.014122112326736.44221112424337.0522292524136.752214注：性別：1=男，2=女；抗生素使用：1=是，2=否；細菌培育：1=是，2=否；所在科室：1=內(nèi)科，2=外科。試分析：⑴構(gòu)造性別的頻數(shù)分布表，并繪制性別的頻數(shù)分布條圖；⑵以20⑶以5其分布特征；⑷計算住院時間的算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)；⑸計算住院時間的最大值、最小值、四分位數(shù)與四分位數(shù)間距；⑹計算住院時間的全距、方差、標準差和變異系數(shù)；⑺構(gòu)造內(nèi)、外科使用抗生素狀況的統(tǒng)計表、條圖和圓圖；⑻構(gòu)造內(nèi)、外科承受細菌培育狀況的統(tǒng)計表、條圖和圓圖；⑼構(gòu)造內(nèi)、外科使用抗生素和承受細菌培育狀況的統(tǒng)計表、條圖和圓圖；⑽繪制箱圖，比較用與不用抗生素的住院患者住院天數(shù)的差異；⑾以住院天數(shù)為縱坐標，以年齡為橫坐標，繪制散點圖；小結(jié)1、計量資料的統(tǒng)計描述，主要了解數(shù)據(jù)的分布范圍、集中位置以及分布形態(tài)等特征。大樣本數(shù)據(jù)，需要編制頻數(shù)分布表，通過頻數(shù)分布表觀看數(shù)據(jù)的分布特征。2、頻數(shù)分布表的主要作用是提醒資料的分布特征；描述其集中趨勢和離散趨勢，有助于覺察數(shù)據(jù)中遠離數(shù)據(jù)群體的離群值。3、數(shù)據(jù)的分布外形分為對稱分布與偏態(tài)分布。偏態(tài)又分為右偏態(tài)和左偏態(tài)。4、描述計量資料集中趨勢的平均指標有：算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)等。算術(shù)均數(shù)適合于對稱分布資料，幾何均數(shù)、中位數(shù)等。算術(shù)均數(shù)適合于對稱分布資料，幾何均數(shù)適用于2右偏態(tài)和呈現(xiàn)比例遞增的資料，中位數(shù)適合于任意分布的資料。5、描述計量資料離散趨勢的變異指標有：全距、方差、標準差和變異系數(shù)、四分位數(shù)間距散程度的差異。6、描述計數(shù)資料根本特征的指標有：比、比例和率。比可以是任意兩個數(shù)值之比，包括比和比率。當分子是分母的一局部時，稱為比例；當比例與觀看時限有關(guān)時，稱為率。比例又件發(fā)生的可能性大小。流行病學(xué)爭論中常用的兩個比是相對危急度和優(yōu)勢比〔比數(shù)比。7、內(nèi)部構(gòu)成不同的兩個率比較時，應(yīng)計算標準化率。8、動態(tài)數(shù)列用來描述一組依據(jù)時間挨次排列起來的統(tǒng)計指標，如確定數(shù)、相對數(shù)、平均數(shù)等，在時間的變化和進展趨勢。9、醫(yī)學(xué)常用統(tǒng)計指標有：人口統(tǒng)計指標、誕生與死亡統(tǒng)計指標、生育統(tǒng)計指標、疾病統(tǒng)計指標、期望壽命等。104局部組成，必要時增加注釋。11、常用統(tǒng)計圖有：條圖、百分條圖、園圖、線圖、半對數(shù)線圖、箱圖、散點圖等，這些統(tǒng)計圖所適用的數(shù)據(jù)類型，繪圖目的和有關(guān)說明列在表4-25中。5-1一般人群先天性心臟病的發(fā)病率為8‰，某爭論者為探討母親吸煙是否會增大其子20～353204試爭論：⑴假設(shè)以X表示觀看中患先天性心臟病的小孩數(shù)，X的分布是什么分布？83204心臟病的概率。⑶這一爭論過程是否有可改進的地方？案例5-2依據(jù)對青少年生長發(fā)育大樣本的調(diào)查資料，計算得 7歲男童的身高均數(shù)X=119.95cm，標準差=4.725-4.5-4身高范圍(cm) 實際人數(shù) 百分比115.32～124.56 81 67.5111.47～130.14 113 94.17

身高范圍(cm) 實際人數(shù) 百分比106.49～133.87 118 98.33試計算所給身高范圍的理論人數(shù)和百分比。實際人數(shù)和理論人數(shù)〔百分數(shù)〕有何不同與聯(lián)系。小結(jié)1隨機變量。2、二項分布和Poisson分布是離散型隨機變量最為常見的分布類型。在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域，假設(shè)n次消滅陽性的次數(shù)X聽從二項分布。X0，1，2，…，n，X=k的概率按下式計算：n!P(X k)

)kn其中π為每次試驗消滅陽性的概率，且k0

k)1。Poisson分布主要用于描述在單位時間、面積、空間上某大事的發(fā)生數(shù)。醫(yī)學(xué)和衛(wèi)生領(lǐng)域中PoissonX取值為非負整數(shù)0，1，…，其相應(yīng)概率為kP(X k) k!當n大，π小時，二項分布近似Poisson分布。此時計算而項分布概率的工作量很大，可用Poisson分布公式作近似計算。3正態(tài)分布具有優(yōu)良的性質(zhì)和規(guī)律。在解決實際問題時，很多爭論指標聽從〔或近似聽從〕正態(tài)分布。理論上，正態(tài)分布是很多統(tǒng)計方法的理論根底，一方面很多統(tǒng)計方法是在正態(tài)分布的根底上建立起來的；另一方面很多統(tǒng)計方法在肯定條件下，有正態(tài)近似的方法。4承受抽樣爭論的方法。3個基于正態(tài)分布的抽樣分布入

2分布、t分布、F分布是統(tǒng)計推斷的根底，具有重要的理論價值。案例6-1某地隨機抽樣調(diào)查了局部安康成人的血紅蛋白含量g/，結(jié)果見表6-16.性別例數(shù)均數(shù)標準差標準值男360134.57.1140.2女255117.610.2124.7〔1976〕所載均數(shù)〔轉(zhuǎn)為法定單位〕有人認為該地男女性血紅蛋白含量均低于上表的標準值〔假設(shè)測定方法一樣〕且男性血紅蛋白含量低于女性，你是否同意該結(jié)論？如何估量男女性血紅蛋白含量的總體均數(shù)和參考值范圍，兩者有何區(qū)分？小結(jié)1、抽樣分布是通過大量重復(fù)抽樣和計算各樣本統(tǒng)計量并作樣本統(tǒng)計量的頻數(shù)分布圖來提醒間存在差異，此差異稱為抽樣誤差。由于總體中個體變異的客觀存在，抽樣誤差不行避開。2、標準誤是反映抽樣誤差大小的指標。均數(shù)標準誤的理論值是XS S/nX p

/np(1p)/np(1p)/np3、參數(shù)估量是指用樣本統(tǒng)計量推斷總體參數(shù)。有點估量和區(qū)間估量兩種方法。7-130-40〔見表7-。試分析比較工人和干部，男女的該項血脂水平有無差異？7-2正常成人按不同職業(yè)、性別分類的血清甘油三脂含量人數(shù)均數(shù)標準差工人1121.200.33干部1061.080.30男1161.170.32女1021.110.32試分析：120.45-1.81mmol/L女：0.40-1.53mmol/L3血清甘油三脂的上升？推論因果關(guān)聯(lián)？40.12mmol/L，是否有實際意義？5、本爭論工人組的血清甘油三脂高于干部組，男女血清甘油三脂未見有統(tǒng)計學(xué)差異，是否是混雜因素影響？在比較均數(shù)之間差異時，如何依據(jù)現(xiàn)有資料分組計算均數(shù)，最大限度地削減性別對工人組和干部組血清甘油三脂的影響？小結(jié)1、假設(shè)檢驗承受的是反證法思想，依據(jù)“小概率大事在一次試驗中不行能發(fā)生”原理，用一次試驗〔觀看〕結(jié)果發(fā)生的概率打算是否拒絕原假設(shè)。假設(shè)檢驗的常用方法有u、、F、χ2檢驗與秩和檢驗。2H、H，確定檢驗水準α。②計算檢驗統(tǒng)計0 1量；③確定P值并作出推斷結(jié)論。3

2μ與總體均0數(shù)μ是否有差異，可承受Z2并且兩組的樣本量n和n

比較大時，0 0 1 2用X X推斷兩總體均數(shù)之差是否為零，可承受兩均數(shù)比較的Z檢驗。1 4Znp1 于0.1-0.60假設(shè)樣本率p介于0.1-0.np或n(1-最5。5、假設(shè)檢驗的兩類錯誤：當H為真時，由于抽樣的偶然性而得到P≤α的檢驗結(jié)果，假設(shè)0檢驗結(jié)論拒絕H，承受了Hα。當0 1真實狀況不成立而H成立時，得到P＞α的檢驗結(jié)果，拒絕H，承受了H。這類錯誤稱為1 1 0其次類錯誤或Ⅱ類錯誤，其概率大小用β表示。6、單側(cè)檢驗與雙側(cè)檢驗：單側(cè)檢驗不僅關(guān)心差異，同時關(guān)心差異的方向，備擇假設(shè)為H：1μ＜μH：μ＞μH：μ1 2 1 1 2 1 1≠μ。兩個均數(shù)或兩個率的比較一般用雙側(cè)檢驗。承受單側(cè)檢驗應(yīng)當在爭論設(shè)計階段作出2規(guī)定，不應(yīng)當在計算出統(tǒng)計量后再主觀打算。7H的時候可以下“有差異”的結(jié)論，在不拒絕H的時候不能下“無差0 0P對假設(shè)檢驗結(jié)果的實際意義或臨床意義的判定，肯定要結(jié)合專業(yè)學(xué)問。81－βH為真，假設(shè)檢驗結(jié)果拒絕HH的概率。檢驗效能越高，1 0 1通過樣本覺察總體差異的把握越大。影響檢驗效能的4個因素分別是總體參數(shù)的差異、個體差異的總體標準差σ，樣本量n和檢驗水準α。9、在同一個爭論中屢次重復(fù)檢驗，即使總體參數(shù)沒有差異，重復(fù)檢驗1005是假陽性錯誤，或重復(fù)檢驗20次，平均有一次是假陽性錯誤。因此，在試驗設(shè)計時就應(yīng)當確定主要分析指標，不能事后通過大量重復(fù)檢驗查找陽性指標。10、要使假設(shè)檢驗的P值成為因果聯(lián)系的證據(jù)，前提是要求爭論設(shè)計符合“重復(fù)、比照、3預(yù)。9-149-16。表9-16 4組病人某基因的表達率比較組別 n XS t P喉癌1923.0±8.75.38＜0.01喉息肉1816.0±10.26.24＜0.01轉(zhuǎn)移癌159.0±4.72.20＞0.05比照組227.0±5.0〔〕該資料分析是否恰當？理由是哪幾方面？〔2〕假設(shè)該資料交給你統(tǒng)計分析，你的分析打算怎樣？9-2A，B，C36336(g9-17的資料：表9-17 3種養(yǎng)分素喂養(yǎng)小白鼠所增加體重窩別ABC均數(shù)150576958.7248596657.5355616761.0466547665.2576818380.1637466850.2763505455.7845434845.3均數(shù)55.156.266.459.2經(jīng)過隨機區(qū)組設(shè)計的方差分析得3種養(yǎng)分素間的F=6.31P=0.01F=6.67P=0.00反映遺傳因素，證明遺傳因素對增加體重影響明顯?！乘媒y(tǒng)計方法是否正確，為什么？〔2〕作者結(jié)論是否正確，表現(xiàn)在什么方面？小結(jié)133結(jié)果與t檢驗等價，即有如下關(guān)系：t2=F2兩局部，由此估量出處理均方和組內(nèi)均方，前者反映處理作用及隨機誤差，后者僅為隨機誤差；進一步將處理均方與組內(nèi)均方之比值構(gòu)成FF界值，最終做出是否拒絕檢驗假設(shè)的選擇。3、方差分析由多種設(shè)計類型，但根本思想和計算方法是一樣的，只是因素的個數(shù)不同。45、方差分析的前提條件是正態(tài)性和方差齊性，可通過假設(shè)檢驗來推斷，但通常狀況下樣本比較小，由專業(yè)學(xué)問推斷顯的很重要。6、假設(shè)數(shù)據(jù)不滿足方差分析的條件，可考慮承受數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法改善數(shù)據(jù)，或者承受非參數(shù)檢驗。第十章2檢驗10-1某爭論者欲比較甲、乙兩城市空氣質(zhì)量狀況，在甲、乙兩城市個測定30010-17數(shù)據(jù)，試比較兩城市空氣質(zhì)量有無差異?？諝赓|(zhì)量類別10-17空氣質(zhì)量類別組別 優(yōu) 良輕度污染中度污染重度污染合計甲城市 193 672875300乙城市 154 9428186300合計 347 161562511600檢驗步驟：〔1〕建立檢驗假設(shè)，確定檢驗水準H:甲乙兩城市空氣質(zhì)量無差異0H:甲乙兩城市空氣質(zhì)量有差異1α=0.05計算檢驗統(tǒng)計量1932 672 622 600 ... 1 13.84300347300161 30011P查2界值表，

2

2

2 2

，P<0.01。按α=0.05的檢驗水準，拒絕H0，承受H1請爭論如下問題：該資料結(jié)論是否正確？你認為應(yīng)當如何分析資料？小結(jié)1T不能夠太小，樣本要求各格子理論頻數(shù)不小于1，并且T<5的格子數(shù)不宜多于總格子數(shù)的五分之一，假設(shè)理論頻數(shù)太小，最好的方法是增加觀看例數(shù)以增大理論頻數(shù)，或考慮使用精準概率法。2獨立的。設(shè)計方法不同，資料性質(zhì)不同，分析方法也不同。3、對反映兩個屬性的分類變量，假設(shè)有一份隨機樣本，可作穿插分類的頻數(shù)表，利用關(guān)于獨立性的卡方檢驗和列聯(lián)系數(shù)來描述關(guān)聯(lián)性。關(guān)聯(lián)性分析卡方檢驗所用公式與兩個或多個頻數(shù)分布比較的卡方檢驗所用公式是一樣的，但它的設(shè)計和意義有根本區(qū)分，作關(guān)聯(lián)性分析的資料是一份隨機樣本，同時按兩種屬性分類，而兩個或多個頻數(shù)分布是兩分份或多份樣本，談不上關(guān)聯(lián)性問題。4因果關(guān)系。案例11-1某醫(yī)生為評價甲乙兩種藥物對皮膚廯菌的殺菌作用，以咪康唑散為比照藥物，將31510410510611-9，試比較甲乙兩藥物治療淺部真菌的療效如何？表11-1 某藥物治療某病的療效療效甲組乙組比照組合計痊愈564038134顯效365056142好轉(zhuǎn)10121133無效2316合計104105106315對于該資料，爭論者進展了列聯(lián)表卡方檢驗：A22 n 1nnrc

=9.99df=P<0.1255的格子數(shù)太多，用Fisher準確概率法得P=0.107=0.05請爭論：該資料的分析方法是否適宜？為什么？應(yīng)當如何分析資料？小結(jié)1、留意非參數(shù)方法不涉及特定的總體分布，又稱為任意分布檢驗或稱為分布無關(guān)檢驗，是由于其推斷方法與總體分布無關(guān)，不應(yīng)理解為與全局部布〔例如有關(guān)秩的分布〕無關(guān)。2又五適當?shù)臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，或者無法進展數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；③等級資料，均可承受非參數(shù)檢驗。3Y案例12-1某地衛(wèi)生防疫站依據(jù)10年乙腦發(fā)病率1/10萬，預(yù)報量Y，與相應(yīng)前一年7月份日照時間〔小時，預(yù)報因子X〕建立回歸方程，將乙腦發(fā)病率作平方根反正弦變換，即：YY sin1

，計算得回歸方程為：Y

S

xx

5690，n=10。19907月份日照時間X0=260小時。試估量該地1991年的乙腦發(fā)病率？〔=0.0。SY0

0.02331

1 (260237.43)2 0.024310 5690按α=0.05，df=10-2=8，查t界值表，得t

0

=-1.97+0.008

95%的容許區(qū)間為：〔0.571-2.360.0240.571+2.30×0.024〕=〔0.5150.627〕Y=(siY，得95%容許區(qū)間為0.0000800.000119。故可推測該地萬之間。Y在肯定范圍內(nèi)波動，可以通過自變量X的取值來實現(xiàn)。這是回歸應(yīng)用的另乙方面。案例12-2依據(jù)某缺碘地區(qū)10例產(chǎn)婦在妊娠15-17周時母血TSH水平X，與足月分娩時TSH水平〔Y〕數(shù)據(jù)建立的直線回歸方程為Y

=2.993+0.9973X,

=0.3285生兒臍帶血TSH5mU/L，可認為生兒缺乏碘，應(yīng)當對妊娠產(chǎn)婦實行補碘干預(yù)TSH水平應(yīng)當掌握在什么水平可使得生兒臍帶血TSH水平不超過5mU/L〔=0.0。在扣除X對Y的影響之后Y本身對回歸直線的離散程度為t 雙側(cè)或t〔單側(cè)，/2,df ,df本例自由度df=10-2=8t界值表，單側(cè)t0.05,8

=1.86095%Y Y。1 當Y=5時，解得X=1.3985mU/L，即只有將母血TSH水平掌握在1.3985mU/L195%的可能使得生兒臍帶血TSH水平不超過5mU/L小結(jié)1、簡潔線性回歸分析時爭論兩個變量之間線性關(guān)系的數(shù)量表示，例如身高與體重、血糖與胰島素之間關(guān)系回歸方程為Y abx可依據(jù)最小二乘法計算最小二乘法使得實際應(yīng)變量Y與回歸方程推測值Y之差的平方和到達最小。i i2、進展簡潔線性回歸分析需要滿足線性line、獨立indenpdenc、正態(tài)norma〕與〔equalvariac443線性關(guān)系，僅當對X進展變換之后，假設(shè)呈現(xiàn)線性關(guān)系，可進展回歸分析；假設(shè)需要對Y進展線性變換后才滿足線性，則需要進展非線性回歸分析。13-160613-3。觀看序號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10體溫〔℃〕 39.840.239.638.838.338.138.238.037.837.5呼吸次數(shù)〔次分鐘〕28 29 26 25 24 24 21 22 20 21該醫(yī)生對上述資料進展雙變量正態(tài)性檢驗，α=0.2P0.2，不能拒絕Pearso相關(guān)系數(shù)得r=0.937P=0.000的95%的可信區(qū)間為0.7500.985。因此該醫(yī)生推斷：體溫與呼吸次數(shù)呈現(xiàn)線性相關(guān)。請問：你對該醫(yī)生作上述相關(guān)分析和所下結(jié)論有何異議？案例13-2219例資料整理乘表13-4，問：年齡與地方甲狀腺腫患者之間是否存在某種相關(guān)性？13-2年齡〔歲〕 療效〔Y〕〔X〕痊愈顯效好轉(zhuǎn)無效合計<30679105913015108235≥101123549合計109435314219小結(jié)1ρ>0ρ=0ρ<02、相關(guān)系數(shù)的大小與樣本量有關(guān)，不能夠僅憑相關(guān)系數(shù)大小推斷兩變量是否存在相關(guān)，而應(yīng)當依據(jù)假設(shè)檢驗的結(jié)果做出推斷。3、作PearsonSpearman4Pearson相關(guān)系數(shù)為線性相關(guān)系數(shù)，要求變量X和Y聽從雙變量正態(tài)分布，并且在作相關(guān)分析時，一般先作散點圖，考察是否存在直線相關(guān)。5X和Y聽從雙變量正態(tài)分布，則t=trb6X和Y不聽從雙變量正態(tài)分布，可用Spearson等級相關(guān)進展分析。7X和Y均為多分類有序資料，可以承受Spearson秩相關(guān)進展相關(guān)分析。8是受第三變量影響而誕生的伴隨現(xiàn)象，所以相關(guān)分析只是刻畫了一種伴隨現(xiàn)象，因此在作相關(guān)分析時，還應(yīng)當考慮兩變量相關(guān)是否具有實際意義。9H0ρ=0，但P<α?xí)r，是推斷ρ≠0。僅能說明兩P的大小無關(guān)。14-13不同儀器在陽性標本檢出率方面是否存在顯著性差異3種不同廠家不同型號的尿干化學(xué)及配套試紙條對60〔葡萄糖GLU、蛋白PRO、隱血BLD、白細胞LEU這四種至少有1〕進展平行檢測，并對檢4處理將各項指標分別計算陽性檢出率并計算2值，同時將每P1和一般符合率P2〔即兩種檢出結(jié)果不超過一各等級的比率，然后用Kappa之間的符合程度。分析結(jié)果列在表14-1和14-2中。依據(jù)爭論結(jié)果，作者認為3種尿干80%以上，各檢測工程的Kappa>0.4，3〔GLU〔PRO、白細胞〔LEU〕3最終的結(jié)論：由于儀器本身的靈敏度、試紙條所規(guī)定的量級和檢測原理以及穩(wěn)定主要工程(GLU,PRO,LEU)的檢出率和檢出結(jié)果方面的全都性還是良好的，完全能夠滿足臨床醫(yī)生對病人診斷、觀看的需要。試分析以下問題：你是否認同作者的數(shù)據(jù)分析方法和所做出的結(jié)論？你認為應(yīng)如何做這一試驗和進展數(shù)據(jù)分析？14-13工程GLUPROBLDLEUFA16.763.381.733.3日本US16.758.378.331.7匈牙利DO18.348.351.728.32值 0.0782.8515.60.363P值 >0.05>0.05<0.005>0.0514-2檢查 中國FA與日本US指標P P Kappa1 2

FA與匈牙利DOP P Kappa1 2

日本US與匈牙利DOP P Kappa1 2GLU71.793.30.69444.096.70.78671.796.70.707PRO31.788.30.75435.090.00.43645.590.00.568BLD40.088.30.95243.383.30.59343.383.30.635LEU50.096.70.53645.090.00.40166.793.30.702小結(jié)1、臨床測量結(jié)果中可能含有多個誤差成分，它主要包括生物變異、隨機測量誤差和系統(tǒng)誤差。正確生疏不同誤差的性質(zhì)和來源，有助于醫(yī)生臨床診斷和對臨床試驗做出客觀的評價。臨床測量誤差評估方法有多種SN比值法Kpaap全都性評價方法。2、方差重量法的根本思想是：將試驗結(jié)果的變異分解為受試者個體變異和重復(fù)測量誤差的小，則說明測量的可信度高；同時可以對重復(fù)測量的誤差范圍進展估量。3、S/N比值是指測量信號與影響測量信號識別的噪聲的比值，用于真值的條件下對測后依據(jù)回歸系數(shù)和方差分析中誤差均方估量出SNR值及測量誤差范圍。4、Kappa值是評價臨床定性測量結(jié)果的全都度和信度的一種重要指標，常常用于評價不同Kappa值低。說明臨床測定結(jié)果的全都性差，試驗結(jié)果缺乏信度，分析結(jié)果不行靠。5、評價診斷試驗最根本的指標是靈敏度〔Se〕和特異度〔Sp。靈敏度為實際患病檢測結(jié)果正確判為有病的概率，1-Se是假陰性率；特異度是實際未患病且檢測結(jié)果正確判為沒病的概率，1-SpYouden指數(shù)綜合了靈敏度和特異度兩個指標的值，推測值除與靈敏度和特異度有關(guān)外，還與檢測人群的患病率有關(guān)。6、ROC1-SpSe的診斷閾值，由不同靈敏度和特異度繪制的曲線。ROC曲線繪制可以承受原始數(shù)據(jù)分組和利用模型擬合兩種不同的方法。7、使用ROC分析是對診斷試驗數(shù)據(jù)進展分析與評價，其優(yōu)點是評價結(jié)果比較客觀和全都，ROC分析的結(jié)果主要包括ROC曲線的圖形和綜合評價統(tǒng)計兩A。前者可以直觀描述診斷效果及靈敏度特異度之間的變化關(guān)系，后者可理解為在全部特異度下的平均靈敏度，也可以理解為患病組測量值高于非患病組測量值的概率。8、計算ROC曲線下面積，可以承受雙正態(tài)參數(shù)法和Hanley-McNeil非參數(shù)法。前者適用于定量資料的分析，后者適合等級資料分析。ROC曲線下面積比較，有成組設(shè)計和同源配對設(shè)計兩種不同的數(shù)據(jù)分析方法，前者計算簡潔，后者可以承受Delong給出的非參數(shù)計算方法。案例15-1《利多卡因手控定量霧化吸入治療激素抵抗型哮喘的爭論〔臨床內(nèi)科雜志20236216415〔SR〕哮喘的療效。受試者吸入利多卡因3個月，觀看臨床療效和口服激素減停劑量的狀況。原文沒有設(shè)立平行比照，而承受單盲、自身前后比照。15例患者治療3個月后，咳嗽、喘息病癥改善P<0.00，肺部哮鳴音明顯削減P<0.00〕EOS數(shù)目削減P<0.0FEV1%(P<0.01入治療激素抵抗型哮喘安全有效，可以提高FEVI的水平，并能成功地削減口服激素。案例15-4多糖是冬蟲夏草的主要活性成分之一，具有抗腫瘤、增加機體免疫力和降低血糖1001加熱至微沸，維持一段時間，冷卻，離心，殘渣重復(fù)提取。為進一步確定蟲草多糖的最正確提取工藝，擬考慮3個主要因素，ABC238、10、120.5、11.51、2、3單獨考慮一個因素時，承受何種設(shè)計方法？同時考慮三個因素時，不考慮交互作用，承受何種設(shè)計？同時考慮三個因素時，考慮全部的交互作用，承受何種設(shè)計？同時考慮三個因素時，只是考慮一級交互作用，承受何種設(shè)計？小結(jié)1、常用的單因素設(shè)計方法有完全隨機設(shè)計，完全隨機區(qū)組設(shè)計、拉丁方設(shè)計、穿插設(shè)計。完全隨機設(shè)計是將爭論對象按完全隨機分組的方法進展分組3〔不考慮交互作用的設(shè)計方法，適用有自愈傾向，或病程短的疾病治療爭論。2、常用的多因素設(shè)計有析因設(shè)計和正交設(shè)計。析因設(shè)計是多因素各水平組合的完全隨機設(shè)完全設(shè)計或局部組合的平衡不完全設(shè)計，主要用于試驗方案的優(yōu)選。3、臨床試驗和臨床治療不同，需要依據(jù)統(tǒng)一的臨床試驗方案進展。臨床試驗中除了要遵循比照、隨機、重復(fù)的原則，還要符合倫理，并且盡可能地進展盲法試驗，以避開主觀偏性的〔GDP及相應(yīng)的知道原則進展。4例組和比照組各因素的暴露史之差異，推斷爭論因素與疾病存在的統(tǒng)計學(xué)聯(lián)系程度，得到OR值。隊列爭論通過對爭論對象隨訪觀看，比較暴露組與非暴露組在觀看期內(nèi)某疾病的發(fā)病的聯(lián)系，得到RR值。案例16-1藥臨床試驗爭論是典型的試驗爭論，在復(fù)方甘露醇注射液、甘露醇注射液治療藥的各期臨床試驗規(guī)定，確定每組個100例，考慮不合格病例的淘汰，每組幾乎撒完成120《藥審批方法》規(guī)定的樣本量是如何確定的？在藥臨床試驗中是否不需要對樣本量進展估算？藥臨床試驗爭論中如何確定樣本量？案例16-2在胸腔積液良惡性〔癌性與結(jié)核性胸腔積液〕鑒別診斷爭論中，覺察胸水中的乳這兩種酶的公布不聽從正態(tài)公布，確定爭論對象為120醫(yī)學(xué)參考值范圍制定是否屬于總體參數(shù)估量的抽樣爭論？這種規(guī)定的統(tǒng)計學(xué)依據(jù)是什么？怎樣確定樣本量？在醫(yī)學(xué)參考值范圍爭論中，是否樣本量不得少于100例？100多例是否就足夠了？小結(jié)1、樣本量估算是依據(jù)統(tǒng)計方法在保證爭論肯定牢靠性前提下確定的最少樣本觀看單位數(shù)，實際爭論應(yīng)結(jié)合爭論推論的總體、爭論中對象的失效和人力、物力和財力綜合考慮。足夠的樣本量能夠保證爭論中誤差的估量，削減抽樣誤差，覺察事物應(yīng)有的差異。同時，也是保證組間均衡性的根底。2、樣本量估算的影響因素是容許誤差δ、第一類錯誤α、其次類錯誤β、總體標準差σ和單雙側(cè)檢驗以及爭論設(shè)計類型。3調(diào)查設(shè)計〕類型、效應(yīng)指標〔觀看指標〕類型和爭論目的選用相應(yīng)的估算方法。4、率的估量和假設(shè)檢驗的樣本容量估算。常見有以總體率估量為目的的單純隨機抽樣調(diào)查、單個總體率的假設(shè)檢驗、兩個總體率與多個總體率的檢驗的完全隨機設(shè)計以及總體率檢驗的配對設(shè)計時的樣本含量估算公式和相應(yīng)的查表方法。5樣調(diào)查、單個總體均數(shù)的假設(shè)檢驗或均數(shù)的配對設(shè)計、兩總體和多總體比較的完全隨機設(shè)計、多個總體均數(shù)檢驗的配伍組設(shè)計、試驗效應(yīng)指標為計量資料的重復(fù)測量爭論設(shè)計和直線相關(guān)與回歸分析中的樣本量估算公式和相應(yīng)的查表法。6、系統(tǒng)抽樣可依據(jù)單純隨機抽樣的估算公式進展估量，有限總體時需要進展調(diào)整；分層隨機抽樣在無限總體時可對各層參數(shù)估量值進展加權(quán)后依據(jù)單純隨機抽樣的估算公式進行估量，有限總體時有特地估量公式，總樣本量估量后需要依據(jù)比例或最優(yōu)安排方法分量估算。7OR和RR在單因素條件下的估量和假設(shè)檢驗時給出了生存率估量和假設(shè)檢驗時樣本量的估算的公式；并介紹了作Log-rank檢驗時樣本量的估算公式。案例17-1某爭論探討鋅對熱應(yīng)激大鼠β內(nèi)啡肽的影響，取鋅飼料和熱暴露時間兩個因素，其中飼料中的鋅含量有高中低三個水平；熱暴露時間有：無人暴露〔比照組、暴露組5分鐘、30604SD726給出的試驗結(jié)果見表17-β530605時高，飼料鋅水平對熱暴露大鼠β-內(nèi)啡肽含量的影響：無論哪一個時間點上，高鋅、中鋅組含量均比低鋅高，統(tǒng)計學(xué)有顯著性差異表17-1鋅和熱暴露對大鼠血β內(nèi)啡肽含量〔pg.mg-〕的影響〔X S〕組別比照組5min30min60min高鋅組60.82±6.2260.14±6.7690.48±6.9883.20±5.79中鋅組57.13±6.1365.41±6.5583.20±7.1182.28±6.35低鋅組28.04±5.2843.76±4.6249.14±6.0257.13±4.813×4*6而沒有通過析因分析來分析主效應(yīng)和交互效應(yīng)合輪廓圖，會使爭論結(jié)論更豐富和全面一些。本案例在公開發(fā)表的文獻中具有肯定代表性。小結(jié)12、析因分析可分析各因素的主效應(yīng)，因素間的的交互效應(yīng)以及因素的單獨效應(yīng)。交互主效應(yīng)和交互效應(yīng)。3、析因設(shè)計最好選用平衡設(shè)計，由于效率比較高，但啡平衡設(shè)計也是可行的。析因設(shè)計的因素不宜安排太多，比方最好不要超過44物爭論。519-1101224364間點上谷丙轉(zhuǎn)氨酶〔ALT〕19-3。19-3A〔ALT〕水平〔U/L〕患者編號治療前12治療24后36116010514713524153712581823327943651417411363505201265520628920172178544566281761651368397621534811075945159試答復(fù)以下問題：寫出方差分析的檢驗假設(shè)和備擇假設(shè)對上述數(shù)據(jù)進展隨機區(qū)組設(shè)計的方差分析，結(jié)論如何？承受隨機區(qū)組設(shè)計妥當嗎？對上述數(shù)據(jù)進展重復(fù)測量設(shè)計的方差分析，結(jié)論如何？承受重復(fù)測量設(shè)計妥當嗎？s假設(shè)兩種方法結(jié)論不同，試解釋其緣由。案例19-2〔ALT〕水平的影響，將20名慢性乙肝患者隨機等分為兩組，一組服用國產(chǎn)藥品作為試驗組，另1224364ALT水平，試驗結(jié)果如下。試爭論：該爭論類型？每個患者的療效變化用什么數(shù)據(jù)表示？適用什么統(tǒng)計量說明療效的差異？慢性乙型肝炎患者的ALT水平受哪些因素影響？用什么統(tǒng)計方法推論兩藥物的治療效果？結(jié)論如何？分組編號治療前觀看時間12分組編號治療前觀看時間122436試驗組比照組11601051471352415371258182332794365141741136350520126552062892017217854456628176165136839762153481107594515912586727252271495292731009445734164441168251306312012561091331424577513467568851183120933574492710176小結(jié)84128971、前后測量設(shè)計不同于配對設(shè)計，配對設(shè)計可以同期觀看試驗結(jié)果，可以比較處理組之間的差異。前后測量設(shè)計不能同期觀看試驗結(jié)果，例如考察減肥藥的服用效果，本質(zhì)上比較的是前后差異，推論處理是否有效是有條件的，即假定測量時間對觀測結(jié)果沒有影響。配對t檢驗要求同一對子的兩個試驗單位的觀看結(jié)果分別與差值相互獨立，并且差值聽從正態(tài)公布。而前后測量設(shè)計兩次觀看結(jié)果通常與差值不獨立，常常不聽從正態(tài)公布，大多數(shù)狀況第一次觀看結(jié)果與其次次觀看結(jié)果差值負相關(guān)關(guān)系，即相關(guān)系數(shù)為負值。配對設(shè)計和前后設(shè)計都可以使用平均差值推論處理的作用，前后設(shè)計還可以進展相關(guān)分析，建立直線回歸方程2t≥3當重復(fù)測量數(shù)據(jù)滿足“球?qū)ΨQHuynh-Feld簡稱H-F條件〕假設(shè)時，可用隨機區(qū)組方差分析比較處理組間差異。假設(shè)不滿足“球?qū)ΨQ”假設(shè)，需要對方差分析表的F值〔Epliso〕乘以處理間效應(yīng)F界值的自df1df2df1εdf2ε，應(yīng)用F,df1,df2

εEpliso〕估量方法常用的有Green-GeissrHuy-Feld和Lower-bound3種方法，235SPSS操作局部。3Hotelling檢驗分析各時間點的差異有無統(tǒng)計學(xué)意義。4理組與測量時間的交互作用、受試對象的隨機誤差以及重復(fù)測量誤差5個局部。假設(shè)處理與時間存在交互作用、說明試驗組各時間點的單獨效應(yīng)與比照組各時間點的單獨效應(yīng)的變化趨勢不同，應(yīng)依據(jù)比照組與處理組各時間點的變化趨勢判定處理效應(yīng)。5t檢驗，“平均”生長曲線不能夠覺察個體曲線變化特征，差值比較通常不滿足正態(tài)性、方差齊性等假設(shè)。6、協(xié)方差分析也是設(shè)立比照的前后測量設(shè)計可選用的一種分析方法，單必需檢驗作為反響變量的測量結(jié)果是否滿足協(xié)方差分析的前提條件，例如：總體斜率相等、正態(tài)性、方差齊性等。20-1為了爭論糖尿病患者的C反響蛋白YX1和體重指數(shù)X2的關(guān)系，某爭論60C反響蛋白Y〔mg/L〕與年齡X1和體重指數(shù)X220-15C反響蛋白Y與年齡X1和體重指數(shù)X220-15C反響蛋白Y與年齡X1和體重指數(shù)X2的資料NoX1X2YNoX1X2YNoX1X2YNoX1X2Y14826.22.0166124.11.8314622.41.2468025.42.228126.32.0176023.72.7325322.41.6478229.73.536725.61.0188128.13.0337325.72.7486124.11.645126.22.4197527.72.7347427.33.2495123.51.355224.41.7207526.22.4356724.72.0504724.01.767826.11.0216626.62.5368125.72.5517528.12.574921.71.0227926.02.0376026.72.7526727.02.585423.81.2236525.42.0384621.91.2538127.32.097524.92.0245323.40.6396125.61.8545623.61.1107426.21.6256625.31.2406927.52.4555325.91.1117426.32.4266223.01.0416524.62.0565723.80.4126325.21.1275526.81.7426327.02.5578029.42.5137826.12.2287625.92.0437725.91.2585122.90.5146027.02.2294622.41.7444825.42.0597427.01.3158026.52.5305022.01.2458327.22.2606423.71.8(1)C反響蛋白Y與年齡X1的回歸方程：Y-0.063+0.030X1.建立C反響蛋白Y與體重指數(shù)X2Y

-4.521+0.251X2.建立C反響蛋白Y與年齡X1和體重指數(shù)X2

-4.320+0.004X1+0233X2分析123〕三個回歸方程有無統(tǒng)計學(xué)意義，并解釋X1X2對Y年齡與Y小結(jié)1、多重線性回歸要求推測值與應(yīng)變量的差值〔即殘差〕聽從正態(tài)分布，當樣本量比較大時，可無視正態(tài)性的要求；多重線性回歸一般要求觀看單位之間是獨立的，因此傳染病資料藥慎重處理。2、在多重線性回歸分析中，名義變量需要數(shù)量化；等級變量可依據(jù)實際狀況選擇直接引入回歸模型貨數(shù)量化后引入回歸模型；連續(xù)變量直接引入。3、在多重回歸中，不同爭論問題要承受不同的回歸分析策略，對于查找最正確推測模型或查找主要影響因素，可承受最優(yōu)子集的方法，例如逐步回歸分析就是最優(yōu)子集的近似，在夏結(jié)論時要慎重。對于試驗性爭論一般不宜承受逐步回歸。特別對干預(yù)性爭論，一般在模型中保存干預(yù)變量，并依據(jù)實際爭論，引入適宜的子變量掌握可能的混雜因素。4應(yīng)變量無關(guān)聯(lián)。5自變量還是有可能對應(yīng)變量與某個因素〔爭論因素〕之間的關(guān)聯(lián)性構(gòu)成混雜作用，所以在試驗性統(tǒng)計分析一般不宜承受逐步回歸。案例21-1表21-8掌握身高變量對分析結(jié)果的影響。21-8運發(fā)動身高肺活量大學(xué)生身高肺活量184.94300168.73450167.93850170.84100171.04100165.03800171.04300169.73300188.04800171.53450179.04000166.53250177.05400165.03600179.54000165.03200187.04800173.03950187.04800169.04000169.04500173.84150188.04780174.03450176.73700170.53250179.05250176.04100183.04250169.53650180.54800176.33950179.05000163.03500178.03700172.53900164.03600177.03450174.04050173.038504033.254399.003667.50。常用是對兩組肺活量變化Y做tF=27.92P<0.0001〔F=10.679,P=0.0，掌握其影響后，兩組肺活量的差異仍舊存在〔F=9.22P=0.00，故可以認為兩組間肺活FSPSS軟件作協(xié)方差分析，并考慮協(xié)變量對F21-2〔A1,A2,A38測得每頭豬的初始重量X〕和增重Y，數(shù)據(jù)見表21-921-93種飼料喂養(yǎng)豬的初始重量和增重〔單位：kg〕XA1YXA2YXA3Y1585179722891383169024911165181002083127618962395128021103251001691221062710214841999301051790189432110請分析3種飼料對豬的催肥效是否一樣？小結(jié)1、本章介紹協(xié)變量與協(xié)變量掌握的根本思想，介紹完全隨機設(shè)計分組的協(xié)方差分析的軟件實現(xiàn)。2、協(xié)方差分析的應(yīng)用條件是：一是與線性回歸的應(yīng)用條件一樣，理論上要求殘差聽從正態(tài)系并且斜率一樣〔回歸線平行〕即要求各樣本回歸系數(shù)有顯著性，但是各個樣本回歸系數(shù)假設(shè)檢驗，必需滿足這兩個條件才能夠作協(xié)方差分析。3〔協(xié)變量分析或多元線性回歸的方法。其次十二章logistic案例22-1為了探討糖尿病與血壓、血脂等因素的關(guān)系，爭論者對56例糖尿病家族史、吸煙、血壓、總膽固醇、甘油三脂、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白1122-1糖尿病10因素性別年齡學(xué)歷體重指數(shù)家族史吸煙血壓總膽固醇甘油三脂高密度脂蛋白低密度脂蛋白糖尿病

變量名X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11Y

賦值男=1，女=2小學(xué)以下=1，小學(xué)=2，初中=3，高中=4，大專及以上=5<24=1，24<26=2，26=3無=1，有=2不吸=1吸=2正常=1,2比照=0，病例=1 表22-2糖尿病與血壓、血脂等因素的關(guān)系爭論的數(shù)據(jù) 編號性別年齡學(xué)歷

體重家族史吸煙血壓 總膽指數(shù) 固醇

甘油 高密度低密度糖尿病三脂 脂蛋白脂蛋白1160221114.301.501.242.3002148321114.601.321.152.3003263211124.601.151.152.3004168322114.151.431.073.2105145212113.421.220.632.3006145332114.160.960.982.6507159211114.321.021.053.4908168331113.801.422.860.8509263221113.871.552.440.81010258221115.420.874.463.14011144222124.351.015.132.20012146311213.421.261.400.28013262121123.181.381.670.48014265121113.300.851.920.69015258211124.411.052.971.79016122512225.101.633.240.96017169111215.091.503.290.75018255211123.981.410.664.25019266121114.271.352.301.05020147212114.191.242.491.65021247322114.191.042.431.02022264222114.471.603.010.95023263121114.231.504.041.14024164111214.161.441.631.95025170221214.771.081.792.69026148121113.781.001.192.63027264211115.201.561.211.28028147222124.251.063.340.94029254421123.561.351.240.88030257121114.801.263.190.93031145221114.650.922.990.79032162221124.231.153.281.07033152122123.700.852.552.97034250221114.111.232.541.67035250232213.851.352.341.09036158311113.011.081.861.14037154321213.021.231.550.40038160132114.161.022.460.80039260211125.121.313.501.11040263311114.301.402.800.97041165222113.670.722.290.66042137321115.461.453.560.94043252221124.351.133.861.11044246131113.600.872.271.00045263122123.160.682.301.23046263222123.821.361.981.18047260322114.631.282.460.33048158221124.050.852.600.77049265311123.801.421.850.79050143222114.981.485.071.03051158122215.041.133.770.77052261421113.530.741.660.55053146421123.501.531.940.44054158222114.830.832.820.96055254421112.881.041.580.55056245122113.311.691.630.72057238221124.131.383.921.26058222532213.660.730.710.53059144131224.151.311.900.73060149331124.211.592.491.02061249231123.971.344.101.10062241321113.130.751.620.57063144332114.461.332.860.27064148111214.061.542.350.80065148221114.331.604.811.17066251231112.751.100.841.59167260131124.501.220.743.27168167121212.701.000.960.80169148131213.540.631.211.90170258222213.090.822.052.50171241122215.120.711.382.61172152131214.811.660.753.29173254121114.931.430.613.12174160222224.381.561.933.71175167231123.611.141.172.60176243132224.231.341.263.06177161121124.971.321.050.45178252122124.421.311.242.30179160122224.801.650.852.92180150121224.441.491.202.91181245121224.831.661.040.96182245331215.681.431.441.44183260132115.852.571.393.03184234131224.692.041.122.86185254122214.303.100.752.05186258231224.671.762.290.84187261122224.912.562.370.86188153132223.440.742.770.78189146122123.951.651.182.04190272111223.861.321.192.30191158221223.680.971.311.97192250132225.174.312.541.63193260222124.072.452.421.19194255132223.381.152.680.49195234131224.752.452.510.32196264222223.891.291.930.61197262121215.731.724.410.66198165332213.680.971.970.61199143212223.571.172.821.081100252131225.501.793.951.401101261122213.826.472.671.111102253132223.081.392.281.121103164132123.871.191.720.351104138122119.472.382.260.861105260131113.061.032.070.671106244122224.170.942.210.831107162121216.792.653.820.681108260122223.030.892.140.901109255422224.511.242.980.871110160222214.981.973.310.991111265121115.012.593.281.021112163122114.281.693.010.601113167112124.020.932.760.741114142122215.121.584.051.361115160131213.581.512.121.431116157122225.481.773.761.021117169321114.811.732.950.861118162122215.721.243.500.961119155422224.711.202.920.881120167522215.411.302.991.081121165122214.101.101.720.731SPSS統(tǒng)計軟件作logistic小結(jié)1logistic〔值變量〕的工具，依據(jù)爭論目的的不同分為條件的和非條件logistic2logisticOR值有關(guān)，logistic析，承受logistic3logisticlogistic歸分析，解釋不同，特別是在病因?qū)W爭論時，應(yīng)依據(jù)流行病學(xué)的病因?qū)W分析原則和相關(guān)專業(yè)學(xué)問，作出正確解釋。案例23-126例急性混合型白血病患者，欲了解某種不良染色體是否會影響患者病情的緩解，于是將治療后120為結(jié)果變量〔緩解=01ch〔10時也調(diào)查了患者的年齡age(歲)，骨髓原幼細胞數(shù)分組bl〔50%=150%=0、CD34表達c〔10、性別se〔10〕這幾個變量〔數(shù)據(jù)見表23-1。不同爭論者對此數(shù)據(jù)進展如下幾種統(tǒng)計分析，請爭論哪種分析方法比較恰當，最終結(jié)論如何？對此數(shù)據(jù)中病癥是否緩解和有無不良染色體兩個變量承受Fisher準確檢驗?？紤]患者年齡、骨髓原幼細胞數(shù)分組、CD34表達、性別這幾個變量，承受多因素logisticlog-rank檢驗比較有無不良染色體的兩組病人的生存曲線?？紤]了患者年齡、骨髓原幼細胞數(shù)分組、CD34表達、性別這幾個變量，承受多因Cox23-12急性混合型白血病患者化療后觀看數(shù)據(jù)ageblcdchrsextyageblcdchrsexty2800103048101115033111112014810101201350010704810101201390010504810001201400010160491100120042001020540101120421101120155110111604301111201571101109044001040600110400440010190610010160440110120162011011804510001080631100120147001018074001070小結(jié)1其主要特點是考慮每一對象消滅某一結(jié)局所經(jīng)受的時間長短〔治療的反響、類數(shù)據(jù)的特別統(tǒng)計方法。2是多個時段的累積結(jié)果。生存率的啡參數(shù)估量方法有乘積限法〔Kaplan-Meier法〕和壽命表〔隨訪接在一起的曲線圖。分析時要留意曲線的高度和下降的坡度。中位生存期表示恰好有50%法或線性內(nèi)查法。3log-ranktest實際工作應(yīng)用比較多。多組生存率比較時，如分組變量是等級變量，在log-ranktest統(tǒng)計意義后還可以分析危急率是否隨分組等級而變化的趨勢，稱為趨勢檢驗。4Coxβ的統(tǒng)計學(xué)意i義是，經(jīng)其他變量調(diào)整后，變量Xi每變化一個單位所引起的相對危急度轉(zhuǎn)變量，或使得風險函數(shù)增加exp()PI=bX+B

X+…+bX

i越差。

11 22 PP24-1通過cDNA微陣列對急性白血病病人的外周血單個核細胞趨化因子基因表達水平的檢測，爭論白血病的分類和鑒定。依據(jù)臨床表現(xiàn)和病例特征，選擇22名被診斷為急性白血病的病人。其中，B細胞急性淋巴細胞核白血病〔ALL-B〕6T型細胞急性淋巴細胞核白血病〔ALL-T〕8〔AML〕89cDNA微陣列掃描數(shù)據(jù)〔X1-X9。用系統(tǒng)聚類法〔類間相像系數(shù)承受重心法核類平均法〕進展聚類分析。試述系統(tǒng)聚類法的根本思想與基因網(wǎng)絡(luò)理論之間的異同點，并對各種聚類結(jié)果予以評述。試用系統(tǒng)聚類法進展指標聚類。試建立該資料的多類FisherBayes24-924-9白血病病人cDNA微陣列掃描結(jié)果編號XXX XXXXXX12345678912.574032.537822.534032.127102.000002.000002.000002.536562.4456022.874482.806862.883662.740362.000002.000002.303203.266233.4328132.559912.000002.568202.000002.563482.000002.456372.985433.3865042.650312.276462.372912.017032.000002.107212.000002.456372.5865953.123522.536562.651282.348302.264822.170262.437753.157463.8089563.145512.722633.028572.000003.187242.000002.852483.113273.1789872.774522.017032.525042.220232.774522.000002.000002.834423.7861183.052312.600972.432972.164352.315972.227892.659922.951822.0000092.974972.340442.774522.350252.000002.000002.000002.874483.31639103.008172.812912.659922.000002.037432.000002.575193.020783.21958112.956172.881382.617002.000002.716002.000002.511883.006893.34420123.015782.419962.598792.227892.000002.292262.344392.802093.76686132.722632.416642.161372.000002.603142.000002.447162.876223.07518142.980462.992112.698102.000002.000002.164352.557512.963793.35468152.956652.419962.484302.000002.133542.000002.000002.729163.17114163.042972.376582.298852.367362.307502.008602.103802.783193.40261172.622212.540332.547772.000002.703292.000002.000002.658963.13098183.134812.000002.471292.082792.041392.466872.660872.790293.29535192.987672.471292.780322.000002.096912.000002.689312.772322.85612202.929932.301032.586592.037432.000002.021192.000002.795183.23729213.052312.600972.432972.164352.315972.227892.659922.951822.00000223.023252.835692.775252.614902.000002.000002.478573.464193.51322小結(jié)1、聚類是一種重要的數(shù)據(jù)探究性分析方法，主要用于爭論未知類別的前提下，對事物的類R型聚類〔指標聚類〕Q型聚類〔樣品聚類。2、聚類分析使用相像性系數(shù)度量分類對象間的關(guān)系，通常有多種定義。經(jīng)典的聚類分析有系統(tǒng)聚類法、動態(tài)聚類法以及用于有序樣品聚類的最優(yōu)分割法。系統(tǒng)聚類法，首先假定動態(tài)樣品聚類首先選擇分散點，形成初始分類，再按某種原則逐次修改分類，直至分類依據(jù)全部的全局部割方案，結(jié)合專業(yè)學(xué)問，分析推斷應(yīng)當分成即類比較合理，確定分割方法。3、比較抱負的樣品聚類結(jié)果應(yīng)當使得類間差異大，內(nèi)內(nèi)差異小。分類后，可應(yīng)用方差分析4〔例如變化比較小，缺失值比較多的變量。一般需要對變量作標準化變換或極差變換，以消退量綱和變異系數(shù)大幅波動的影響。聚類分析的結(jié)果解釋應(yīng)親熱結(jié)合專業(yè)學(xué)問，同時嘗試用多種聚類分析方法，才能獲得抱負的結(jié)論。5、判別分析是通過觀看到的分誒對象特征，建立分類對象類別歸屬的推測模型。它要求樣本足夠大，具有比較好的代表性，樣本的原始分類必需正確無誤；判別指標的選擇要恰當，能代表分類對象的主要特征，必要時對判別指標進展篩選。6BayesFisherBayes用于計數(shù)資料，F(xiàn)isher和bayes判別適用于計量資料。最大似然法和Bayes立在獨立大事乘法公式和Bayes公式根底上。Fisher判別借助于方差分析思想，選擇適當?shù)耐队胺较颍诡悆?nèi)差異盡可能小，而類間差異盡量大；Bayes使查找錯分損失盡可能小的劃分方法；逐步判別使一種自動篩選指標的分類方法，與逐步回歸思想類似。7Fisher判別、Bayes另外，二分類Logisti回歸也可用于二判別，稱為logistc別，使非線性的。用Y表示判別，YA，建立logistic屬于B類1)exp(01exp(X1 XX)m mX)獲得 0

,...,的最大似然估量，判別規(guī)章如下：1 mi1)0.5i1)0.51)0.5判為B類案例25-1某醫(yī)院為了合理地評價該院各月的醫(yī)療工作質(zhì)量，搜集了三年有關(guān)門診人次、出院人數(shù)、病床利用率、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、平均住院天數(shù)、治愈好轉(zhuǎn)率、病死率、診斷符合923-8。試進展因子分析。25-8某醫(yī)院三年的醫(yī)療工作質(zhì)量有關(guān)指標實測值門診出院病床病床周平均住治愈病死率診斷搶救年月人次人數(shù)利用率轉(zhuǎn)次數(shù)院天數(shù)好轉(zhuǎn)率符合率成功率X0 X X X X X X〔%〕X〔%〕X〔%〕X〔%〕1 2 3 4 5 6 7 8 991.014.3438999.061.2325.4693.153.5697.5161.6691.023.4527188.280.8523.5594.312.4497.9473.3391.034.38385103.971.2126.5492.534.0298.4876.7991.044.1837799.481.1926.8993.862.9299.4163.1691.054.32378102.011.1927.6393.181.9999.7180.0091.064.1334997.551.1027.3490.634.3899.0363.1691.074.5736191.661.1424.8990.602.7399.6973.5391.084.3120962.180.5231.7491.673.6599.4861.1191.09