浅析医学统计方法的选择
临床研究中常用统计分析方法及选择
临床研究中常用统计分析方法及选择临床研究是指通过观察和实验等方法，对人类或动物进行疾病诊断、治疗和预防等方面进行研究的过程。
统计分析方法在临床研究中起着至关重要的作用，它能够帮助研究人员从大量的数据中提取有意义的信息，并对实验结果进行科学的解读。
本文将介绍临床研究中常用的统计分析方法及其选择。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整理、概括和描述的方法，可以包括测量数据的集中趋势、离散程度、分布形态等。
常用的描述性统计方法有平均数、中位数、众数、标准差等。
这些方法能够直观地反映数据的特征，帮助研究人员对数据进行初步了解。
二、推断统计分析推断统计分析是在对数据进行描述性统计分析的基础上，通过样本中的观察结果推断总体的特征。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析等。
这些方法能够帮助研究人员对实验结果进行科学的推断，得出统计显著性的结论。
三、生存分析生存分析是研究事件发生时间的统计方法，常用于临床研究中对患者的生存期进行分析。
生存分析方法包括生存函数、生存率、生存曲线、生存时间中位数等。
生存分析能够帮助研究人员了解疾病的进展情况，评估治疗效果。
四、相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间相关关系的统计方法。
常用的相关性分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、判定系数等。
相关性分析能够帮助研究人员了解变量之间的相关强度和方向，揭示变量之间的关联规律。
五、回归分析回归分析是研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
常用的回归分析方法有线性回归、Logistic回归、多元回归等。
回归分析能够帮助研究人员建立模型，预测变量之间的依赖关系，为临床研究提供科学依据。
在选择统计分析方法时，需要根据研究的目的、数据类型和数据分布等因素进行综合考虑。
一般来说，对于定量数据，可以采用描述性统计分析、推断统计分析和生存分析等方法；对于定性数据，可以采用相关性分析和回归分析等方法。
在具体应用时，还需要注意选择合适的统计软件进行数据分析，例如SPSS、SAS、R等。
临床研究中常用统计分析方法及选择
临床研究中常用统计分析方法及选择在临床研究领域中，统计分析方法扮演着至关重要的角色。
通过统计分析方法，我们可以对研究样本进行合理的总结和推断，从而得出准确的结论并支持医学决策的制定。
本文将介绍临床研究中常用的统计分析方法，并探讨如何选择适当的方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是临床研究的起点，用于对数据的基本特征进行描述和总结。
常用的描述性统计方法包括均值、中位数、标准差、百分比等。
通过这些统计指标，我们可以了解研究样本的集中趋势、离散程度以及样本的特征分布情况。
2. t检验t检验广泛应用于两组样本之间差异的统计推断。
当我们想要比较两组样本均值是否存在显著差异时，可以使用t检验。
t检验根据研究目的的不同，分为独立样本t检验和配对样本t检验。
如果两组样本是相互独立的，则选择独立样本t检验；如果两组样本是配对的或相关的，则选择配对样本t检验。
3. 方差分析（ANOVA）方差分析用于比较多个样本均值之间的差异。
当我们需要比较三个以上样本均值是否存在显著差异时，可以使用方差分析。
方差分析根据研究设计的不同，分为单因素方差分析和多因素方差分析。
单因素方差分析适用于只有一个自变量的情况，而多因素方差分析适用于多个自变量的情况。
4. 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系强度和方向。
通过计算相关系数，我们可以判断变量之间的线性相关程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
如果变量服从正态分布且呈线性关系，可以选择皮尔逊相关系数；如果变量不服从正态分布或呈非线性关系，可以选择斯皮尔曼相关系数。
5. 回归分析回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
根据自变量和因变量的特点，回归分析可以分为线性回归分析和非线性回归分析。
线性回归分析适用于自变量和因变量之间存在线性关系的情况，而非线性回归分析适用于非线性关系。
6. 生存分析生存分析用于研究时间至事件发生（例如患者死亡）之间的关系。
医学研究中统计学方法抉择
医学研究中统计学方法抉择医学研究中，统计学方法的选择对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
在医学研究中，统计学方法可以帮助研究者对数据进行分析和解释，从而使得研究结论更具说服力和可信度。
统计学方法的选择要根据研究设计、数据类型和研究问题的特点来决定。
本文将从几个方面介绍医学研究中的统计学方法的抉择。
首先，研究设计是决定统计学方法选择的关键因素之一、在医学研究中常见的研究设计包括观察研究和实验研究。
观察研究是通过观察已经发生的现象来推测其原因与结果之间的关系，而实验研究则是通过人为干预来观察其对结果的影响。
在观察研究中，常用的统计学方法包括相关分析和回归分析。
相关分析可以用来研究两个变量之间的关系，而回归分析可以用来预测一个变量对另一个变量的影响。
在实验研究中，常用的统计学方法包括方差分析和t检验。
方差分析可以用来比较多个组之间的差异，而t检验可以用来比较两个组之间的差异。
其次，数据类型也是决定统计学方法选择的重要因素之一、医学研究中的数据类型可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数字表示的数据，可以进行数值计算和统计分析，如血压、体重等。
统计学方法选择包括描述统计和推断统计。
描述统计是用来描述和总结数据的方法，包括平均数、标准差、频率等指标。
推断统计是用来推断总体参数的方法，包括抽样分布、置信区间和假设检验等。
定性数据是用描述性词语表示的数据，通常不能进行数值计算和统计分析，如性别、疾病类型等。
对于定性数据的分析，常用的统计学方法包括卡方检验和Fisher精确检验。
最后，研究问题的特点也会影响统计学方法的选择。
在医学研究中，常见的研究问题包括比较两个或多个组之间的差异、关联性研究、预测模型建立等。
对于比较两个或多个组之间的差异的问题，可以使用方差分析、t检验、非参数检验等统计学方法。
对于关联性研究的问题，可以使用相关分析、回归分析等统计学方法。
对于预测模型建立的问题，可以使用Logistic回归、Cox回归等统计学方法。
应用于医学研究的统计方法与实验设计原则
应用于医学研究的统计方法与实验设计原则统计方法是现代医学研究的重要工具之一，它通过数据的收集、整理、分析和解释，为医学研究提供科学依据。
然而，在进行医学实验设计时，必须遵循一些原则和方法，以确保研究结果的可靠性和可解释性。
本文将讨论在医学研究中常用的统计方法，以及与实验设计相关的原则。
一、统计方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是医学研究中最基本的统计方法之一。
它通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标，对数据进行描述和总结。
例如，在观察某种药物对癌症患者的疗效时，可以计算治疗组和对照组的平均生存时间，并进行比较。
2. 推断统计分析推断统计分析通过从样本中得出总体特征的推断，帮助研究人员进行推断性结论。
其中最常见的方法是假设检验和置信区间估计。
例如，在评估某种新药物的疗效时，可以使用假设检验方法来比较治疗组和对照组的治愈率差异，并判断差异是否显著。
3. 相关性分析相关性分析用于评估两个或多个变量之间的相关性。
在医学研究中，常常需要确定各种因素之间的关系，如疾病与风险因素、药物剂量与药物效果等。
通过相关性分析，可以了解这些因素之间的关联程度，并作出相应的结论，以指导医学实践。
4. 回归分析回归分析是一种用于研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
在医学研究中，回归分析常用于确定和量化与某种疾病发生有关的危险因素。
通过回归分析，研究人员可以确定哪些因素对疾病风险的增加或减少起了重要作用。
二、实验设计原则1. 随机化随机化是实验设计中至关重要的一步。
通过将参与者或样本随机分配到不同的组别，可以消除个体差异对实验结果的影响，使各组之间的比较更具有可靠性和可解释性。
例如，在新药物临床试验中，研究人员通过随机将患者分配到不同的治疗组和对照组，来评估药物的疗效。
2. 盲法和双盲法盲法和双盲法在医学实验设计中起到重要的作用，可以减少主观因素对研究结果的干扰。
单盲法是指实验参与者不知道自己所处的实验组别，而双盲法是指既实验参与者又实验者不知道实验组别。
临床研究中常用统计分析方法及选择
（一）研究设计
-同时研究多个实验因素对结果的影响 -例如，研究药物剂量(3mg、6mg)及给药方式(口服、肌注)对结果的影响，每种组合均需要做试验(3mg+口服，3mg+肌注， 6mg+口服，6mg+肌注)，为2×2析因设计
-同一对象在不同时间点上进行某个指标的观测，以分析该指标在时间上的变化。 -临床上很常见的一类资料
三、数据资料的描述
108例高血压患者治疗后临床记录
编号 年龄 性别 治疗组 舒张压 心电图 疗效 NO X1 X2 X3 X4 X5 X6 1 37 男 A 11.27 正常 显效 2 45 女 B 12.53 正常 有效 3 43 男 A 10.93 异常 有效 4 59 女 B 14.67 异常 无效 … … … 108 54 男 B 16.80 正常 无效
配对资料的比较
n较大（任意分布）
配对设计Z检验
（配对设计）
n较小，差值为正态
配对设计的t检验
n较小，差值为非正态
配对设计的秩和检验
多组资料的比较
正态分布，方差齐
方差分析
（完全随机设计）
非正态分布，方差不齐
秩和检验（H检验）
配伍资料的比较
正态分布，方差齐
配伍设计的方差分析
（配伍设计）
非正态分布，方差不齐
实例4 两组手术病人，采用两种不同的镇痛方式（试验组、对照组），于手术后24小时测定血清中的IL-6，结果如下表。
资料特点：计数资料，两组，例数比较少 不妥的方法：卡方检验 恰当的方法：Fisher精确检验
实例5 两组病人，采用两种药物治疗，治疗疗效如下表。经卡方检验，P=0.0486，差异有统计学意义。因此可以认为试验组的疗效比对照组的疗效好。
医用统计方法
医用统计方法
医学统计学是一门研究利用统计学方法，把领域中出现的数据和
事件加以分析，对有关兴趣问题进行探究的科学。
在医学研究中，医
学统计学在实验设计、纵向研究、横向研究、临床试验等各个领域都
有重要的地位。
目前，医学统计方法有用于收集、整理、分析医学信息、提炼结论和显示数据的多种工具。
医学统计方法具有特殊的优点，可以使我们得到正确的结论，准
确的分析结果，从而更快地确定治疗手段。
一般来说，以下几种统计
方法已经广泛应用在医学研究中：
（1）样本协调性统计：主要应用于大量数据的收集和处理，比如
疾病现况统计、时空距离分析以及迁移数据分析等。
（2）多因分析：由于每一个医学证据对应多个因素，多因素分析
统计方法可以帮助我们进行权衡和考量，以便于更准确地下结论。
（3）随机化实验：主要应用到临床试验中，目的是在一定的范围内，根据随机原理，以事先准备的实验条件，及时和准确地测试新药、新技术、新方法对疾病治疗的创新性能。
（4）准确性统计：主要用于评估检测方法和结果的准确性，如sensitivity、specificity等。
（5）协变因素分析：主要用于研究应用新方法后，病人情况与疾
病变化的关系，比如：新方法降低患者的死亡率，延长生存期等。
在医学研究中，一定的医学统计方法的运用可以使有关的数据在
科学视角更加清晰有效，即使存在许多因素混杂在一起，也能恰当因
果关系，依据实际情况，合理区分变量之间的联系，更深入了解生物
学方面的研究结果以及医学结果的影响。
它将帮助医学研究者更好更
全面地运用更有效的统计学方法来加速医学研究进程，加快科学发现，改善人们良好的健康水平。
临床医学研究统计分析方法解析
临床医学研究统计分析方法解析1. 引言临床医学研究是指为了解决临床问题，提高诊治水平而进行的科学研究。
而统计分析方法在临床医学研究中具有重要的作用，可以帮助我们获取和解读研究数据，对临床实践进行指导。
本文将从样本选择、数据收集和统计分析三个方面，对临床医学研究中常用的统计分析方法进行解析。
2. 样本选择在临床医学研究中，样本选择是非常关键的一步。
一个好的样本选择可以保证研究结果的可靠性和代表性。
常见的样本选择方法包括随机抽样、分层抽样和方便抽样。
随机抽样是一种随机选择个体的方法，可以保证每个个体有相等的机会被选择进入研究。
分层抽样则是根据个体的某些特征将总体分为几个层次，再从每个层次中进行随机抽样。
方便抽样是指根据研究者的方便选择个体，虽然方便，但是容易导致样本的偏倚。
3. 数据收集数据收集是临床医学研究中的一项重要任务。
正确、准确地收集数据可以为后续的统计分析提供可靠的基础。
常见的数据收集方法包括问卷调查、观察和实验。
问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过设计问卷并向受试者发放，收集他们的回答来获取数据。
观察方法是指研究者直接观察个体或事件，记录所需的数据。
实验方法则是通过设立实验条件，观察不同处理组间的差异。
4. 统计分析方法在临床医学研究中，统计分析方法可以帮助我们描述和分析研究数据，发现数据中的规律和差异。
常见的统计分析方法包括描述统计和推断统计。
描述统计是对研究数据进行整理、总结和展示的方法，可以通过计算均值、标准差、频数等指标来揭示数据的特征。
推断统计则是基于样本数据对总体数据进行推断的方法，可以通过假设检验、置信区间等方法对研究结果进行分析和解释。
除了描述统计和推断统计，临床医学研究中还常用到生存分析、回归分析、方差分析等方法。
生存分析可以用于研究患者的生存时间和生存率，回归分析可以探究多个变量之间的关系，方差分析可以比较多个样本间的均值差异等。
5. 结论统计分析方法在临床医学研究中具有重要的应用价值，可以帮助研究者从大量的数据中提取有用的信息，并进行科学准确的解释。
医学研究中统计方法的选择和应用
医学研究中统计分析方法的选择与应用一般人认为统计学在医学研究中的应用就是资料的统计分析，这是因为这部分工作容易被人觉察到，并且也是统计学中非常重要的一部分，然而这是一种不太全面的看法。
因为统计学在医学科研中的作用不仅仅是资料的统计分析，它的应用贯穿于整个研究过程之中，包括计划、设计、实施、资料处理与分析，到结果的展示和解释，直至到最后论文发表，都需要统计学知识的支持。
因此，学好统计学基本理论，掌握每一种统计方法的适用条件及其使用技巧，对每一位医学研究人员来讲是必须具备的基本功之一。
第1节临床科研中研究变量的类型在进行资料统计分析之前，必须辨别清楚将要统计分析的研究变量的性质和在研究中所起的作用。
因为不同类型的资料所选用的统计量和统计方法不同，在病因学科研中研究变量所起的作用以及研究其目的不同，对它们的处理也不一样。
以下按测量单位和病因学研究的目的对研究变量的类型加以介绍。
一、按测量尺度分类1.计量资料对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的大小，所得的资料称为计量资料(measurement data)，一般有度量衡等单位。
例如在研究血压与身高、体重等身体型态指标的关系时，以人为观察单位，测得的身高(cm)、体重(kg)和血压(mmHg)属于计量资料。
又如在环境污染与人体健康关系的研究时，以每个采样点为观察单位，测量不同采样点空气中二氧化碳、氮氧化物、悬浮颗粒等的浓度(mg/L)。
再如临床实验室检验中，血脂的浓度、血糖的含量、血清中肌酸磷酸激酶浓度(IU)等也属于计量资料。
计量资料又可分为离散型和连续型资料两种。
离散型资料往往是一种计数，如每名儿童口腔中的龋齿个数、单位面积内细菌菌落的个数、显微镜下每个方格中的红细胞数。
这种计数只能是0和正整数，不可能是负数，也不会有小数点。
连续型资料，理论上在任何两个数值之间都会有无穷多个数据，如身高，在175厘米与176厘米之间理论上存在无穷多个数据。
2.计数资料将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组观察单位的个数所得的资料称为计数资料(enumeration data)。
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多分类变量 ， 如性别 、 血 型、 民族等 。（ ３ ） 等级 资料 （ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｌ ｄ ａ — ｔ ａ ） ： 某种属 性 的不 同程 度 的半定 量 观测 结 果 ， 有 序 多 分 类 变 量， 如病情（ 轻、 中、 重） 、 尿蛋 白（ 一、 ±、 ＋、 ＋＋ 、 ＋＋＋） 。 １ ． ３ 小 概 率 事 件 如 果 事 先 假 定 发 生 概 率 最 多 为 ０ ． ０ ５的 事 件为小概率事 件 ， 那么根据小概率事件原 理 ， 即“ 小 概 率 事 件 在
国际检 验 医学杂志 ２ ０ １ ４ 年 ６ 月第３ ５ 卷第 １ ２期
Ｉ ｍ Ｊ Ｌ ａ ｂ Ｍｅ ｄ ， Ｊ ｕ ｎ ｅ ２ ０ １ ４ ， Ｖｏ １ ． ３ ５ ， Ｎ ｏ ． １ ２
・
检 验 科与 实验 科管理 ・
浅 析 医学统 计 方法 的 选择
刘跃 平 ， 刘 岭。 ， 府伟灵 （ １ ． 第三 军 医大 学西 南 医院检 验科 ， 重庆 ４ ０ ０ ０ ３ ８ ； ２ 。 中 国人 民解放 军 第 四七七 医院检 验科 ， 湖北襄 阳 ４ ４ １ ０ ０ ０ ； ３ ． 第三 军 医大学预 防 医学 学院统计 教研 室 ， 重庆 ４ ０ ０ ０ ３ ８ ）
根 据 统 计 方 法 选 择 的 一 般 原 则 和 临 床 医 学 实 验 常 用 的 统 计方法 ， 利 用 Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｏ ｆ ｔ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ２ ０ ０ ３绘 制 统 计 方 法 选 择 流 程 图 ， 见图 １ （ 见《 国际检验医学杂志》 网 站 主 页“ 论文附件” ） 。 ４ 多变 量统 计 方 法 的 选 择 在医学研究 中， 特别是在 临床研究 中， 每 个 观 察 对 象 记 录 的 观 察 指 标 往 往 不 止 １个 ， 即有多个 反应变量 ， 分 析 变 量 间 的 多 参 数 统 计 方 法 常 用 于 这 类 研 究 问 题 的分 析 。在 医学 科 研 中 ， 常 用 的 多 参 数 统 计 方 法 有 ３种 ： 多元线性 回归 、 Ｉ ． ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回归 分析 和 生存 分 析 ］ 多 元 线 性 回归 要 求 应 变 量 是 连 续 型 变 量 ， 但 是 在 医 学 研 究 中经 常 遇 到的应变 量为非连 续的分类 变量 ， 如某种疾病 的患病与 否 ， 器
５ 结 语
象、 频率与概率 、 误 差等０ ］ 。
１ ． ２ 统 计 资 料 的 类 型 （ １ ） 计量资 料（ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ） ： 定 量测 量获得的定量结果 ， 如体 质量 、 年龄 、 心 律。（ ２ ） 计 数 资 料
（ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ） ： 某种属性 的定 性观 测结果 ， 包 括 二 分 类 和 无 序
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ４ １ ３ ０ ． ２ ０ １ ４ ． １ ２ ． ０ ７ ３ 文献标识码 ： Ｂ 文章 编 号 ： １ ６ ７ ３ — ４ １ ３ ０ （ ２ ０ １ ４ ） １ ２ — １ ６ ６ ３ — ０ ２
情 况 。在 此 ， 笔 者 把 统 计 方 法 选 择 的基 本 原 则 及 选 择 流 程 图 报
告如 下， 以供 同行 参 考 。 １ 医 学 统 计 的 基 本 概 念 １ ． １ 统 计 中常 用 名 词 概 念 统 计 中常 用 的 名 词 概 念 包 括 ： 同 质与 异质 、 总体与样 本 、 参数 与统计 量 、 确 定 性 现 象 与 随 机 现
现 在很 多文 章 都 涉及 血 清 标 记物 或 方 法 学 的评 价 ， 如 ２ ０ １ １年 美 国 临 床 化 学 杂 志 （ Ｃ ｌ ｉ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｃ ｈ ｅ ｍｉ ｓ ｔ ｒ ｙ ） 发 表 的 文 章 大 约７ Ｏ 都是与此相关 的ｌ ＿ １ ］ ， 标 记 物 或 方 法 学 的 评 价 包 括 灵 敏
度、 特异度 、 多个 测 量 指 标 之 间 的 关 系 、 多个 测 量 指 标 与 应 变 量
随机 、 配对还是 随机区组 ； （ ５ ） 判 断 资 料是 否 符 合 拟 采 用 的 统 计 分 析 方 法 的应 用 条 件 ， 必要时可考虑变量变换 。
３ 单 变 量基 本 统 计 方 法 的 选 择 流 程
的关 系 等 。这 些评 价 都 要 与 测 量 数 据 、 实验数 据打交道 ， 因 此
掌 握 一 些 医学 统计 的基 本 概 念 和 医学 统 计 方 法 的 正 确 选 择 就 显 得 尤 为 重要 。基 本 的 医 学 统计 方 法 有 很 多 ， 如样 本 均 数 与 已
知 样 本 均 数 比较 、 两 样 本 均 数 比较 、 多 个 样 本 均 数 的 比较 、 两 个 样 本 率 的 比较 、 多 个 样 本 率 的 比较 、 两 组 或 多 组 构 成 比的 比较 、 非参数检验 、 多 因素 资 料 的方 差 分 析 等 。如 果 对 于 统计 方 法 没 有 一 个 整 体 的 把握 和认 识 ， 可 能 就 会 出现 误 用 滥用 统 计 方 法 的
官 移 植 之 后 是 生 存 还 是 死 亡 。研 究 分 类 应 变 量 与 诸 多 自变 量
间的相互关 系 ， 进行 疾 病 的病 因分 析 常选 用 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回 归 分 析 。在 医 学 随 访 研 究 中 ， 不 仅 要 看 是 否 出现 了 某 种 结 局 （ 如 器 官移植后是否死亡） ， 还 要 考 虑 出 现 这 些 结 局 所 经 历 的 时 间 长 短 。生 存 分 析 就 是 将 观 察 结 局 和 出 现 这 一 结 局 所 经 历 的 时 间 结 合 起 来 分 析 的一 种 统 计 分 析 方 法 ［ ５ ］ 。