单因素方差分析医学论文

一、问题与数据        为调查A、B、C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶（ALT）的影响，某科室将45名患者随机分为三组，每组15人，分别采取A、B、C三种治疗措施。治疗后ALT水平（U/L）如下。试问应用三种治疗措施后，患者的ALT水平是否有差异？       表1. 三组患者治疗后的ALT水平（U/L） 二、对数据结构的分析        整个数据资料涉及3组患者，每组15人，测量指标为血常规报告的ALT水平，因此属于多组设计的定量资料。        要想知道不同治疗措施对ALT水平的影响是否相同，则要比较3组的总体均数之间的差异是否具有统计学意义。若各组观察值满足独立性，服从正态分布或近似正态分布，并且各组之间的方差齐，可选用单因素方差分析。 三、SPSS分析方法1. 数据录入SPSS（1=A组，2=B组，3=C组）2. 选择Analyze→General Linear Model→Univariate （假设三组数据服从正态分布） 3. 选项设置 1）主对话框设置：将分析变量（ALT）送入Dependent Variable 框中→将分组变量（Group）送入Fixed Factor(s) 框中。 2） Options设置：点击Options按钮，勾选Descriptive statistics（显示统计描述）和Homogeneity tests（方差齐性检验）→Continue→OK。 四、结果解读 Descriptive Statistics表格给出了三组和总体ALT水平的部分统计信息，包括组别（Group）、均数（Mean）、标准差（Std. Deviation）和例数（N）。 Levene’s Test of Equality of Error Variances表格给出了方差齐性检验的结果。F值=，P（Sig.）=，说明三组数据方差齐，满足方差分析的适用条件。 Tests of Between-Subjects Effects表格给出了方差分析的结果。其中，Corrected Total一行表示总变异，Group一行表示组间变异，Error一行表示组内变异，Type Ⅲ Sum of Squares表示离均差平方和，Mean Square表示均方。方差分析的结果主要看Group一行，F值=，P（Sig.）<。 五、撰写结论        A组患者ALT水平为（ ± ）U/L，B组患者ALT水平为（ ± ）U/L，C组患者ALT水平为（ ± ）U/L。A、B、C三种治疗措施对患者ALT水平的影响差异具有统计学意义（F=，P<）。

关于医学护理的论文1000字

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1、材料

动物

清洁级11周龄SHR，雄性，体质量（290±20）g；相同周龄Wister-Kyoto（WKY）大鼠，雄性，体质量（290±20）g。所有大鼠均由上海斯莱克实验动物有限责任司提供［批号SCXK（沪）2007-0005］，实验前观察1周，各组大鼠活动、进食、粪便等情况均无异常变化，然后进行实验。

药物

①QYHJ：由地黄、钩藤、女贞子、牡蛎等9味中药组成，上海中医药大学附属曙光医院药剂科提供。使用时酌加双蒸水，分别制成含生药，， g/ml的水溶液，用于高、中、低剂量组；② 福辛普利：10 mg/片，使用时碾碎，过药典100目筛后置于加入％混悬剂（羧甲基纤维素钠）的双蒸水，制成 mg/ml浓度的福辛普利混悬剂。

2、方法

动物分组与处理

正式实验前每天测压训练1次，连续7 d，待大鼠适应环境、血压稳定后，将SHR随机分为5组：QYHJ高、中、低剂量组，福辛普利组和模型对照组，每组8只；8只WKY为正常对照组。开始药物干预前测定大鼠体质量。给药剂量：根据《人和动物按体表面积折算的等效剂量比值表》折算的`剂量为，QYHJ中剂量组大鼠给药剂量 g／kg，低剂量组 g／kg，高剂量组 g／kg；福辛普利组给药剂量为 mg／kg；模型对照组和正常对照组给予等量双蒸水。给药方法：灌胃1次/d，每周6次，连续8周。

大鼠血压、心率和体质量的测定

应用尾动脉血压仪测定血压。测压时将大鼠置入鼠袋内加温，温度控制在39～40℃，以大鼠保持安静和尾动脉有搏动信号为度，在大鼠清醒状态下以间接法测量大鼠的尾动脉收缩压及心率。用药前及用药后每2周（13：00～16：00pm）均以鼠尾测压法测量血压及心率，各测3次取平均值。用药前及用药后每周用天平称量大鼠体质量1次。

统计学处理

采用SPSS for windows进行统计学处理。计量资料均以±s表示，多组样本均数的比较采用单因素方差分析（One-way ANOVA），资料符合正态分布，且各组方差齐性，选用LSD检验，方差不齐选用Tamhanes TZ检验；重复测量的数据均数的比较采用重复测量设计的方差分析（repeated ANOVA），资料符合正态分布，且各组方差齐性，采用LSD检验，资料不符合正态分布，或各组方差不齐，采用非参数检验的Kruscal-Wallis检验。P<有显着性差异。

3、结果

实验结果表明，自12周龄起SHR的血压稳定增高，其后至20周龄时血压无显着增高。QYHJ具有降低SHR血压的作用，QYHJ高、中剂量组大鼠血压较QYHJ低剂量组明显降低，并呈一定的剂量相关性。福辛普利组在14周龄时血压较同周龄模型对照组明显降低，QYHJ高、中剂量组在16周龄时血压较同周龄模型对照组明显降低；在20周龄时，福辛普利组、QYHJ高、中剂量组血压均较同周龄模型对照组明显降低，但较同周龄WKY大鼠仍明显升高。结果提示QYHJ具有一定的降压作用，其降压作用和缓。

实验各组大鼠体质量，经重复测量设计的方差分析检验组间比较无显着性差异，组内比较有显着性差异（P＜）。组间比较经LSD检验，QYHJ低剂量组较正常对照组降低（P＜），其它各模型组大鼠体质量较正常对照组无显着性差异，各模型组之间比较无显着性差异。经Oneway-ANOVA LSD检验，15周龄时，QYHJ低剂量组体质量较正常对照组降低（P＜）；18周龄时，QYHJ高剂量组较同周龄正常对照组降低（P＜）；20周龄时，QYHJ高、中、低剂量组及福辛普利组均较同周龄正常对照组降低（P＜，P＜），而5组模型组之间的比较无显着性差异。

医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。 检验t检验是英国统计学家 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验 [3]。②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析：随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。3.卡方检验（χ2检验）χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n（1— p）均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的χ2检验分为如下几类：①2×2表χ2检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T＜5时，需对χ2值进行连续性校正。因为T值太小，会导致χ2值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n＜40，或有某个T值＜1，此时即使采用校正公式计算的χ2值也有偏差，需要用2×2表χ2检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和＜40，需要对计算的χ2值进行校正。③R×C表χ2检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R×C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R×C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。 2×2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2×2表资料、队列研究设计的2×2表资料、病例-对照研究设计的2×2表资料、配对研究设计的2×2表资料。研究者应注意不同类型的2×2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2×2表资料时，如果用χ2公式计算得到P＜，研究者则应再计算相对危险度（RR）并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行R×C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并。其次，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样。①双向无序的R×C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R×C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R×C表资料，可以将其视为双向无序的R×C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。③双向有序且属性不同的R×C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spearman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的χ因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类：①配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）：是配对设计的非参数检验。当n≤25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n＞25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。②两样本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1＜n2；当n1≤10、n2—n1≤10时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。③多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验（前两类秩和检验实际上已经被u检验替代）时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。公式计算。④双向有序且属性相同的R×C表资料：这类资料实际上就是配对设计2×2表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4. 非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料[2]：①总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n＜30时)；②等级资料；③个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；④各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。

统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。