医学论文数据统计都用什么

1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test)直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验 (多个均数两两之间的全面比较 )、LSD-t检验 (适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验 (适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较 )。3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和 Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和 Friedman 检验）4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊 娠的精子参数比较：数据类型及变量的说明：y：计量拟采用的分析方法：卡方检验拟采用的分析软件：spss原始数据附件及格式：word表能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为）。6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。

医学统计方法概述 第一节 医学统计学 在临床医学中的作用和意义 一、医学统计学 1、统计学 统计学（statistics）是研究数据搜集、整理与分析的科学，是认识社会和自然现象数量特征的重要工具。 2、医学统计学 统计学在医学研究领域的应用称为医学统计学。 医学统计学与生物统计学、卫生统计学是统计学原理和方法在互有联系的不同学科领域的应用，三者间有少许区别，但无截然界限。 二、医学统计学在临床医学中的应用及意义 1、临床科研设计 2、对搜集资料的内在规律进行分析 3、为医务工作者阅读科技文献和撰写科研论文提供工具 第二节 统计工作的基本步骤 统计工作的基本步骤通常分为四步：(研究)设计、搜集资料、整理资料和分析资料。 一．研究设计(design) 设计一般包括专业设计和统计设计。专业设计即确定调查题目、内容等。统计设计包括资料收集、整理与分析。 统计设计包括资料收集、整理与分析全过程的统计设想和科学安排。 设计需考虑以下几方面： 1、研究的目的和假设是什么? 2、研究对象的选择范围是什么？如何确定？ 3、研究方法是什么？技术路线如何？ 4、具体的研究内容、观察项目与指标是什么？ 5、研究对象的数量大小，如何抽样？怎样分组？ 6、对观察指标如何进一步计算？具体采用哪些统计分析方法？ 7、有哪些可能存在的误差？如何避免与减少其影响？ 8、时间、人员、经费方面的安排。 实验三要素：处理因素、受试对象、实验效应 设计四原则：对照、随机化、重复、盲法 二、搜集资料(data collection) 按照设计要求，原则是及时、准确、完整地收集原始数据。 1、病历 2、日常医疗工作记录 3、临床检查与化验记录 4、疾病监测报表 5、专题研究 三、整理资料（data sorting） 1、资料的录入和清理 资料录入前后初步的清理是核实，其次是发现异

excel只能做简单的数据处理，稍微难度些的建模分析，则需要用spss或者r等，一般毕业设计中都是不承认excel的吧

缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。