吃鱼的猫g
配对样本t检验的上传格式要求两组对比数据要分别录入成一列。可以使用spssau操作分析,网页直接使用,并且有智能文字分析解读结果报告。
配对样本t检验产生三个表,第一个表描述了这两个配对变量的一般情况,包括平均值(mean), 样本量,标准差(SD),标准误,这个表格在发表论文的时候是需要的。
第三个表(Paired Samples Test)是最重要的,描述了配对样本t检验情况,这个表格在发表论文的时候是绝对需要的。
扩展资料:
Microsoft Word 2003中制作三线表的方法
(1)先制作一个普通表格。打开菜单“表格-插入表格”,选择列数“3”、行数“4”,文档中出现一个三列四行的带框线表格。输入内容,然后将表格各列除第一行外合并单元格(选中要合并的单元格右击选择 合并单元格.
(2)添加顶线和底线:…边框(B)\边框(B):…②线型(Y):实线;颜色(C):黑色;宽度(W):1y 磅/③预览:上线框,底线框\确定。
(3)定义栏目线:表格\栏目栏(主词栏)\格式(O)\边框和底纹(B)¼\边框和底纹:边框(B)\边框(B):①设置\设置:自定义(U)/②线型(Y):实线;颜色(C):黑色;宽度(W): 磅/③预览:底线框\确定。
参考资料来源:百度百科-三线表
安哥拉天使
秋风送爽,也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来,说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法,一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验,这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法(几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法),那到底该采用何种统计学方法呢?今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前,一定要进行数据类型的划分(图1),因为不同数据类型资料,描述的方式不一样,统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子(表1):表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析(描述与统计推断)1.计量资料特点:每个观察单位的观察值之间有量的区别,有单位;描述形式:最常见采用“X±S”(一般文献中经常见到),用算数均数描述其平均水平,用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”(特别是标准差大于算数均数),就采用Md(P25,P75)(Md为中位数,P25和P75为四分位数)(表2)。正态分布检验请大家复习:医学科研课堂丨统计说说(三):你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法:一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点:一是划清数据类型(计量资料);二是明确试验设计类型(完全随机设计?几组样本?);三是注意所用方法的应用条件;四是满足正态方差齐性时采用t检验(注意t检验有三种形式哦!)或单因素方差分析,不满足时采用秩和检验(图2)。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点:① 如果样本数据不服从正态分布的话,那就只能用非参数检验(秩和检验),但其检验效能低于参数检验(t检验或方差分析)。所谓检验效能低就是本身有差异,却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时,不能采用t检验(会导致假阳性错误概率增加),应该采用方差分析。若方差分析的P<,需再进一步两两比较,常用的方法为LSD法或SNK法(注意依旧不能采用t检验)。在上两讲内容中我们已经学过t检验(医学科研课堂丨统计说说(二):你的t检验做对了吗?)和方差分析(医学科研课堂丨统计说说(四):统计学方法之灵魂—方差分析)了,至于秩和检验,我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析,主要是线性回归分析,以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点:无序分类,同类别中各观察单位之间没有量的差别,但各类别间有质的不同,各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料(例如性别只有男/女之分,是否继发某种疾病只有继发/未继发之分),而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别,即为计数资料(例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶,就属于多分类,但各分类没有程度等级差别,因此为计数资料,尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++,属于具有程度等级差别的多分类资料,就不属于计数资料,属于等级资料了)。描述形式:最常见采用“例数(%)”(一般文献中经常见到),主要要分清构成比(结构相对数)和率(强度相对数)的差别(表3)。而且在应用时,分母(就是样本量啦)一般不宜过小,分母太小不足以反映数据的客观事实,也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说:1.某地肺癌患者中男性A例,女性B例,则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种,总株数为A+B+C,其中一种致病菌检出株数为A,那么A/(A+B+C)就是构成比,即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者(总例数为B)进行治疗,结果治愈的患者例数为A,则A/B即为率(可以理解为治愈率)。统计推断方法:一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点:一是划清数据类型(计数资料);二是明确试验设计类型(完全随机设计?几组样本?);三是注意所用方法的应用条件;四是多样本率比较,若卡方检验的P<,需再进一步两两比较,并进行Bonferroni校正,以控制假阳性(图3)。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点:① 构成比是以100作为基数,各构成部分所占的比重之和必须为100%,故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重;② 构成比和率在实际应用时容易混淆,主要区别在分母上,所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析,主要是Logistic回归分析,以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点:属于多分类资料,满足多分类在性质上有程度等级上的差别,各分类属性按一定顺序排列(有序),即为等级资料。描述形式:最常见采用“例数(%)”(一般文献中经常见到),这和计数资料的描述大体相同,主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行(从小到大或从弱到强)。统计推断方法:等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验(秩和检验),当然对于双向有序R×C资料,也就说分组变量和结局变量都是有序(等级)的情况,构成比的比较采用卡方检验,程度的比较采用秩和检验,趋势关联性的比较用秩相关(也称等级相关)。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意:分类变量(计数资料和等级资料)在软件分析操作时,要适当数量化处理(赋值),赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择(图4)。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里,同学们多多复习,有什么问题和不懂的可以在下面留言,我们会请刘岭教授一一解答。好了,让我们期待下一期吧!撰稿:刘岭 约稿编辑:刘芹排版:毕丽 审核:王东专家简介刘岭:陆军军医大学卫生统计学教研室副教授,主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员,重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员,并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说(四):统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说(三):你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说(二):你的t检验做对了吗? 医学科研课堂丨统计说说(一):样本量估算是个什么东东?
无痕之音
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上,那些事先没有研究目的和研究设计,事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符,包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题;还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小,论文不够字数,而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论;又如题目过大,论文的全部内容不足以说明研究的目的,使论文的论点难以立足。 所以,合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外,样本含量是否满足,抽样是否随机,偏倚是否控制等,也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础,甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲,一般由于篇幅的限制,往往得不到数据库数据,而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据,或将研究对象小或特征属性分组,清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据,作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算,得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑,编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性,确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求,无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
蓝色琴弦
摘要:医学论文中的表格是论文内容的重要表达形式,借助它可以将大量的实验数据和统计学数据简洁明了地表达出来,使论文论述清晰准确,层次分明,篇幅紧凑,从而避免冗长繁复的文字叙述。如果作者对表格的运用不熟悉,设计不当,制作不规范,不仅不能准确地表达统 医学论文中的表格是论文内容的重要表达形式,借助它可以将大量的实验数据和统计学数据简洁明了地表达出来,使论文论述清晰准确,层次分明,篇幅紧凑,从而避免冗长繁复的文字叙述。如果作者对表格的运用不熟悉,设计不当,制作不规范,不仅不能准确地表达统计数据的含义和分析结果,反而影响了论文的撰稿质量。为此,笔者结合工作体会,在参考有关文献的基础上,就医学论文撰稿中表格的规范应用简要介绍如下,供作者参考。1 医学论文表格的构成在科技论文中目前普遍倡导和推荐使用“三线表”(是卡线表经简化和改造而成的),它保留了传统卡线表的全部功能,使表格以其形式简洁、功能分明、阅读方便而被大多数期刊采用。 “ 三线表”通常只有三条线,即顶线、底线和栏目线。其中顶线和底线为粗线,栏目线为细线,必要时可加辅助线。“ 三线表”由表序(表号)、表题(表名)、表头(项目栏)、表身及表注等项目组成,其构成及绘制如表1[1]。表1 ××××××表序、表题(略)注:××××××表注1.1 表序和表题 表序即表格的序号,一篇论文中如只有1个表格,则表序编为表1,有两个及以上的表格,应按先后顺序标出表的序号。序号用阿拉伯数字表示,一般不用罗马数字和中文数字;表的序号和标题多置于表的上方。表题即表格的名称,应准确得体(能确切反映表格的特定内容)、简短精练,中间不用标点,末尾不加句号。1.2 表头(项目栏) 指表格顶线与栏目线之间的部分,栏目是该栏的名称,反映了表身中该栏信息的特征或属性。1.3 表身 三线表内底线以上,栏目线以下的部分叫做表身,是表格的主体,表身内的数字一般不带单位,百分数也不带百分号,均归并在栏目中,表身中不应有空项,如确系无数字的栏,应区别情况对待,在表注中简要说明,不能轻易写“0”或画“—”线等填空,因“0”代表实测结果为零,“—”可代表阴性反应。1.4 表注 必要时,应将表中的符号、标记、代码,以及需要说明的事项,以最简练的文字,横排于表题下,作为表注,也可以附注于表下。2 表格应用的选择 2.1 如表格栏目中的内容基本相同或为相同类型的表格,应尽量删除或合并。2.2 如表格的内容简单,仅少数几组统计数据,可用一两句话表达清楚的,应以简要文字叙述。2.3 如同时使用插图和表格表述同一内容,应选择更为合适的表述形式。通常强调事物的形貌或参量变动的总体趋势时,以插图为宜;相反,对比事项的隶属关系或对比量的准确程度时,则以表格为宜。3 表格制作的要求 3.1 结构完整 一个表格在整体外型上,其表题、标目(总标目、横标目、纵标目)等应齐全,给读者一个完整的印象。3.2 内容突出 表题、表的各栏栏目文字应简明、贴切,中心思想突出。3.3 逻辑排列 一个设计合理的表格,其内容和测试项目由左至右横读应构成一个完整的句子。因此,表格的主语、谓语应划分清楚, 逻辑排列、层次分明。3.4 对比鲜明 作为分析用的表格,其主要作用就是进行比较。为更好地达到此目的,应将不同的组别,不同参数的数据进行必要的准确的归类,按比较的需要靠近排列。3.5 表达准确 医学论文很多重要结论都是从表的数据中获得,如果指标计算结果有误,标准差(s),标准误(sx)用法不妥,均可导致结论上的错误。3.6 自明性强 表格是完整的、可独立存在的形象化语言。表格的内容应简洁直观,以数字表达为主, 给人以强烈的对比效果,避免夹杂过多的文字。3.7 主谓清楚 表的横标目为主语,指表中所要说明的对象;纵标目为谓语,表示对主语的说明,读表的顺序为:主语→谓语→数据。特殊情况时,主、谓语可以换位,但换位后的主谓语的性质不变。作者在精心设计表格时,应力求科学、准确、一目了然。一个好的表格应具有语言学上的逻辑性,即主谓清楚、层次分明、标目合理。4 表格应用中的注意事项 4.1 表格内的数字 应准确无误,一律用阿拉伯数字,上下个位数对齐,数字中如有 “±”或“~”号,则以其为中心对齐。数字为零的例数或百分数应分别写作“0”和“0.0”。表内不宜用“同上” 、“同左” 、“″”同类似词,一律填入具体的数字或文字。未取得数据者以 “…”表示;未做者则以“—”表示。表内有效数字应一致。4.2 表格内的单位 表格内的单位有共用单位和特有单位,共用单位可直接写在表题后并加圆括号,特有单位可写在相应标目后并加圆括号,且表内单位应与正文一致。4.3 表格的注释 表中不设“备注”栏,表题、标目或某个数据需注释时,可在其右上角加标准形式的注释符号,如*,**,+,++,Δ,ΔΔ…等。并在表的底线之下用相同的符号加注相应的文字。对表需作附加说明者,可在表下加“注:……”,句末不用标点。4.4 表格中的统计符号 论文中的显著性检验,只在表下注释P值是不够的,应将检验方法、计算结果及P值均列出,以便读者进一步了解实际差异的大小。一般将统计结果的表示方法如x±s或x±sx写在表题后面或谓语标目处。t值或P值等作为标目词时不能只写“P”、“t”,而应加“值” 。表下注释P值结果时,应注明比较对象(如××与××比较,t=××,*P<0.05)。4.5 表格的编排位置 表格的位置应紧随“见表×”或“(表×)” 之文字的自然段落之下,即先见文字后见表。表格是表述医学论文的重要形式,其使用得当,设计合理,制作规范,不仅可以很好地表达论文内容,而且可以增加论文的视觉效果和可读性,提高论文撰稿质量。
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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
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检验医学与临床杂志是中国科技核心期刊,入选中国科技统计源期刊。是重庆主办。杂志分类没有省级、国家级之分,只有核心期刊、和非核心期刊之分。