我是睡觉大王
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是:你怎么做的就怎么写,每篇文章都是唯一的存在。好装,汗……。如果我们尝试去归纳和小结,这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课,人很和蔼,他主编的书也不错,操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到,统计分析部分应该包括如下内容:统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案(如ITT或PP等)、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得:统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读,同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一,也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作,其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》,在统计分析的报告上写得更专业。言归正传,本文既然是要小结“统计分析”部分,那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容:(1)样本量估算及随访/数据收集情况;(2)数据录入和管理的软件和方法;(3)本研究所使用的统计分析软件和分析方案;(4)统计描述的方法,分计量和计数资料两种;(5)统计推断的方法,分单因素和多因素两种;(6)检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因,很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案(ITT/PP)。所以简单举例如下:本研究采用……数据库进行数据录入和管理,数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验,符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述,不符合正态分布的计量资料采用中位数(25%位数,75%位数)进行描述,计数资料采用例数(百分比)进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行,不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行,计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上,采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分,该怎么办?同样,你需要多阅读别人的优秀文章,然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有:(1)数据采集:Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.(2)统计软件:All statistical analyses were performed using SAS version (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).(3)统计描述:…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.(4)单因素分析:A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….(5)多因素分析:Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….(6)检验水准:A p value of less than (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
另一种追逐
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。
dodolong64
描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表,以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的一种最基本的统计方法。描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程度和相关强度,最常用的指标有平均数()、标准差(σx)、相关系数(r)等。
所谓描述性统计分析,就是在表示数量的中心位置的同时,还能表示数量的变异程度(即离散程度)。描述性统计分析一般有二种方法可以进行:
1、频数分布分析
2、列联表分析
综述
描述性研究利用常规检测记录或通过专门调查获得的数据资料(包括实验室检查结果),按不同地区、不同时间及不同人群特征进行分组,描述人群中有关疾病或健康状态以及有关特征和暴露因素的分布状况,在此基础上进行比较分析,获得疾病三间(人群、地区、时间)分布的特征,进而获得病因线索,提出病因假设和线索。是流行病研究工作的起点。
以上内容参考:百度百科-描述性统计
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是:你怎么做的就怎么写,每篇文章都是唯一的存在。好装,汗……。如果我们尝试去归纳和小结,这部分内容
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