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大睿2010
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别惹阿玉

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一般常用的统计检验方法有:t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。

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嘻嘻哈哈喽

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。

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浩予妈妈

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

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Rita泱泱

1 设计方面的问题

11 分组没有严格遵循随机化原则研究对象的分组与抽样离不开随机化原则,在足够样本的前提下,随机抽样,随机分组,明确交代随机方法,各组样本量、基本特征等。随机不等于随便,有的作者滥用随机,只要抽样或分组,一概冠以随机,不描述随机方法,把随意、随便当做随机,使研究结果不可信。

12 无对照组或不合理医务科技工作者开展研究的目的就是验证假设是否正确,没有对照,无法做出判断。有的论文无对照组,没有对比观察,所得结论没有说服力。有的论文虽设有对照组,但不是严格的随机分组,组间缺乏可比性,如非同期对照,组间性别、年龄、患病状况不一致等。在实验组和对照组的可比性方面,两组例数要基本一致,否则没有可比性。

13 样本含量过少抽取恰当的样本量,结果才有可靠性。有些文章例数太少,这样抽样误差大,导致结果不可靠。研究对象变量标准差小的,样本可以小一些。观察计数指标的样本一般不少于20~30例,计量指标的样本不少于5~10例。有的作者仅仅观察了数例患者,就得出百分之多少的有效率,显然是不恰当的。

对于对比分析,样本太少得出的结果不可靠,往往随着样本量的增大而发生变化。

2 统计学处理不恰当在进行统计学处理时,首先要明白研究资料是计数资料还是计量资料,尽管是一个常识性的问题,但仍有不少作者搞混了。先分类再计数的资料叫计数资料,如A组30例,B组32例,可根据研究目的计算出阳性率、治愈率等。测定某项具体数值的资料叫计量资料,如身高、体重、脉搏、血压等许多物理诊断和化验结果。在医学科研论文中,计数资料最常用的统计学方法是检验,计量资料最常用的是t检验。在研究设计时,就应根据研究资料的特点,决定假设检验的方法。在处理资料时,因均数和标准差是用来描述正态分布资料集中和离散趋势的指标,可否采用均数±标准差描述研究资料的分布特征,首先要看资料是否是正态分布,如果资料不是正态分布或者方差不齐时,应对资料进行转换处理,使其符合正态分布,方差齐性后采用t检验或方差分析,达不到上述要求,用秩和检验。来稿中,不少作者不考虑适用条件,盲目使用t检验。造成统计学方法使用不当,结果不可靠。更有甚者,有的作者不分计数资料还是计量资料,乱用检验或t检验,其结果可想而知。这是无统计学常识或极不负责任的表现。

有的研究资料数据庞大,只能在表格描述中用阿拉伯数字或特殊符号表示与比较对象的P值,如 P>005 , P<005, P<001,无法一一给出具体的P值。但有的作者既不交代使用的统计学方法,也不给出具体的P值,直接列出 P<005或 P>005,认为差异有统计学意义或无统计学意义,使读者对无法判断结果的可靠性。正确的做法是写明使用的统计学方法,使用了什么统计学软件,如进行了校正检验。亦应说明。这才有说服力。

3 描述不严谨日常生活中对差异的判断与统计学上差异是否有统计学意义是两个完全不同的概念。我们主观上感觉差异不大,而经统计学处理差异可能具有统计学意义;主观上感觉差别很大,但经统计学处理差异可能有统计学意义。有相当数量的作者,在描述统计学结果时,常用差异显着或差异非常显着,易与日常生活中差异的概念混淆,使用差异有统计学意义或差异无统计学意义更为确切。

我们把检验水准设定为 a=005时就是以 P>005为界值,一般以 P>005, P<005, P<0O1 3个档次描述差异有无统计学意义即可,有的作者出现 P<0001,以强调差异的显着性。有的作者用 P>O01或 P<01来表示,是错误的, P>0O1既可能是 P>005,也可能是 P<005,二者有本质的不同。

4 统计符号使用不规范统计符号使用不规范是论文中经常出现的问题,把卡方检验中的 写成x或x2,丢掉平方或把希腊字母x写成英文字母x;把均数±标准差( ±s),丢掉z 上方的一横,既影响论文质量,又影响阅读效果。

5 统计表格不规范统计表格是论文的重要组成部分,表格是否符合统计学要求,对论文有重要影响。常见的问题有:

① 无表题;

② 表题过于简单或过于繁琐。不确切;

③ 横纵标目倒置,不符合语法规律;

④ 标目层次过多;

⑤ 线条太多。甚至左上角有斜线;

⑥ 表内同一栏目数字不对齐,小数点后位数不一致。

表题如同文章的题目,简明扼要,字数控制在15个字以内。表格左侧的标目叫横标目,相当于汉语的主语,表明相应横行内数字的涵义;纵标目位于表格的上方,相当于汉语的谓语部分,说明表格内相应纵行数字的'涵义。

主谓语倒置是统计表格最常见的错误,一般情况下主语做横标目,谓语做纵标目。统计表用三线表,即顶线、底线和隔开纵标目与表内数字的横线,必要时可在纵标目下加辅助线,其余线条一概省略。

统计表格和文字叙述相辅相成,互相补充,能用简洁的文字说明的,一般不用表格,文字描述不要和表格内容完全重复。表格要简洁明快,重点突出,让人一目了然,不要变成数字的堆彻。出现统计表前,要用简要文字描述或强调主要发现,不要把文字叙述放在表格后。

6 使用统计指标不当常见的问题是率与构成比、发病率与患病率、死亡率与病死率等的混淆。

61 把构成比当率构成比是说明事物或现象内部各构成部分的比重,构成比表示某事物内部各组成部分的比重或分布,单位为%,各组成部分之和应为100%。计算公式为:构成比=某组成部分的观察单位数/同一事物各组成的观察单位总数例如2011年某市围产儿死亡总数为18例,其中死胎7例、死产3例、新生儿死亡8例。其构成比分另0为3889%、1667%、4444%。

率为表示某种现象发生的频率或强度。常以%、/万或/lo万表示。计算公式为率=某时期内某现象实际观察单位数/同时期内可能发生该现象的观察单位总数,如共检测568名5~7岁儿童,患龋齿儿童314人,检出率5528%。

构成比和率都是相对数指标。有一篇题为某年某地区4种乙类传染病疫情分析。经数据处理后,作者认为,4种传染病的发病率依次为痢疾5453%(1546/2 835)、肝炎1619%(459/2 835)、乙脑921%(261/2 835)、流脑689% (569/28352007)。该资料是构成比,不是发病率。作者犯了以比代率的错误。

62 发病率与患病率发病率是指观察期内(年、季、月等)新发生某病的例数与同期平均人口数之比,强调在观察期内的新发病例数,常以‰、/7/或/lO万表示。其计算公式为:某病发病率等于某年(期)内所发生的新病例数除以同年(期)平均人口数乘1000%o。例如某地某年年平均人口数为2500人,白喉发病28人,该地白喉年发病率为1120%0。而患病率则指观察时点的某病的现患病例数与该时点人口数之比强调的是该观察时点上某病的现患(新、旧病例)情况,常以百分率表示。有人调查16 875人,其中男性8 674人,沙眼患者7 632人,发病率为8799%;女性8 201人,沙眼患者6 210人。发病率为7572%。这样的结论当然是错误的,其所描述的结果应该是患病率。

63 死亡率与病死率这也是两个容易混淆的指标。某病死亡率是观察人群中某病的死亡频率。常以‰、/万或/10万表示;某病病死率是某病患者中因该病而死亡的频率。

一般以百分率表示。前者反映人群因该病而死亡的频率,后者反映疾病的预后。部分作者常将某病住院病死率误为某病死亡率。如重症监护室患者死亡情况分析一文中报道,颅脑损伤32例,死亡20例,死亡率为625%;严重心衰26例,死亡9例,死亡率为346%;严重肾衰竭18例,死亡11例,死亡率为611%。很明显,作者在这里是将住院病死率误作死亡率来讨论。

我们在编辑医学论文中经常会发现存在这样那样的统计学问题,致使文章质量下降,甚至无法刊用,十分可惜。提高统计学应用水平,减少统计学差错,是作者、审稿专家和编辑共同的责任。树立严谨的科学态度,选择正确的统计学方法,对提高科研水平,确保论文质量有着十分重要的意义。

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