临床医学科研中的常用统计方法-2013.7.16
临床试验中常用统计分析方法
临床试验中常用统计分析方法在临床试验中，常用的统计分析方法有很多。
下面将介绍一些常见的统计学方法及其作用。
1.描述性统计：描述性统计是对试验数据进行整理和总结，以描述试验样本的特征和分布情况。
它包括了均值、标准差、中位数、百分位数、频率等指标的计算和展示。
2. 整体效应分析：整体效应分析用于评估治疗措施的总体效果。
其中，使用t检验可以比较两个样本的均值差异，配对t检验可以比较同一组样本在不同时间点的均值差异，方差分析可用于比较三个或三个以上组别的均值差异。
此外，如果存在荟萃分析（meta-analysis）数据，可以使用统计学的合并技术进行整体效应的定量分析。
3. 变量关联分析：变量关联分析用于评估两个或多个变量之间的关系。
相关系数可以用来度量两个变量之间的线性关系，如Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
此外，还可以通过回归分析来研究一个或多个自变量对因变量的影响。
4. 风险评估与预测：在临床试验中，风险评估和预测是一项重要的统计方法。
例如，Kaplan-Meier生存分析用于评估治疗组和对照组的生存曲线差异，Cox回归分析用于评估多个自变量对生存时间的风险影响。
5.随机性分析：随机性分析用于评估试验中的随机抽样过程是否满足预设的随机性要求。
例如，随机化完整性检查可用于检查随机分配的效果，查找可能的偏倚。
6.安全性分析：安全性分析主要用于评估药物或治疗措施的不良事件和副作用情况。
可以利用卡方检验或费希尔精确概率检验来比较不良事件在不同组别中的发生率。
以上是临床试验中常用的几种统计分析方法，不同的研究目的、研究设计和数据类型，可能需要采用不同的统计方法进行分析。
此外，临床试验中还可以使用一些高级的统计技术，如生存分析、荟萃分析和多个比较法等，以获得更详细和准确的研究结果。
临床科研中常用的统计分析方法
2.2 临床试验的优效性、等效性、非劣效性检验方法
差异性检验：通常所用的统计分析方法都是进行的差异 性检验
临床试验的三种检验，确切的说是为三种设计而进行的 分析方法
金丕焕. 临床试验. 复旦大学出版社.p86
统计分析方法同差异性检验方法，但是单侧检验。 须在研究设计阶段确定。
可信区间估计
0
S
2 1a
S
2 2a
S
2 aa
协方差阵的球对称性是指该对角线元素（方差）
相等、非主对角线元素（协方差）为零
若球对称性得不到满足，方差分析的F值是有偏的， 会增大Ⅰ类错误的概率
2. 用Mauchly法检验协方差阵的球形性质
如果P值大于α，说明协方差阵的球对称性质得 到满足。否则，必须对与时间有关的F统计量的 分子和分母自由度进行调整，减少Ⅰ类错误的
平行性假定：
•各组协变量和因变量的关系是线性的
•各组残差正态 •各组回归斜率相等，即各组回归线是平行的
ˉ
三、协方差举例
1、比较三种猪饲料 A1，A3，A3对猪催肥的效 果，测得每头猪增加的重量（y）与初始重量（x） 与数据如表。试测定三种饲料对猪的催肥有无显
著的不同？初始重量与猪的增加重量之间有无明 显的关系？
受试者 1 2: n
测量时间点
1 2…
p
yy1211
yy1222
… …
yy12pp
yn1 yn2 …
y np
2.多组重复测量（多组并不等于多因素）
指将受试者按处理的不同水平分为几个组，对这些组内的每一受 试者，都在不同时间点对他们的反应变量进行测量。
表3.1（余松林）
● 单变量重复测量方差分析
1. 单组重复测量数据方差分析 2. 两组重复测量数据方差分析
临床研究中常见的统计方法
临床研究中常见的统计方法在临床研究中，统计方法被广泛应用于数据分析和结果解释。
统计方法通过对数据进行收集、整理、分析和解读，可以帮助研究人员得出准确和可靠的结论。
本文将介绍在临床研究中常见的统计方法，包括描述统计、推断统计和生存分析。
一、描述统计描述统计是对收集到的数据进行汇总和描述的过程。
它主要通过计算和呈现基本的统计量来揭示数据的特征和分布情况，常用的统计量包括均值、中位数、众数、标准差、百分位数等。
通过描述统计，研究人员可以对数据的整体情况有一个直观的认识，并从中发现数据的趋势和异常情况。
二、推断统计推断统计是通过从样本中获得的信息来推断总体属性的情况。
它主要使用概率理论和抽样方法来进行推断。
推断统计的核心是假设检验和置信区间的计算。
假设检验用于判断研究结果是否具有统计学上的显著性，置信区间用于估计总体参数。
在临床研究中，推断统计可以帮助研究人员确定治疗效果的可靠性，对比不同组间的差异，评估药物的安全性等。
三、生存分析生存分析广泛应用于临床研究中的生存数据分析，用于评估疾病和治疗对患者生存时间的影响。
生存分析的核心是生存曲线和风险比（hazard ratio）的计算。
通过生存曲线，研究人员可以了解不同组别患者的生存率以及生存时间的差异；而风险比可以衡量不同因素对患者生存的相对风险。
生存分析在临床试验和观察研究中具有重要的意义，可以帮助医生和研究人员更好地了解疾病进展、预测患者生存时间以及评估治疗效果。
四、其他常见统计方法除了上述三种常见的统计方法外，临床研究中还存在其他一些常用的统计方法。
例如，线性回归分析、方差分析、多元分析、非参数检验、序列分析等。
这些方法可以根据研究的具体问题和数据类型进行选择和应用，以得到更准确和丰富的研究结果。
总结：临床研究中的统计方法在数据分析和结果解释中起到了重要的作用。
描述统计帮助研究人员了解数据的基本特征和趋势；推断统计可以判断研究结果的统计学显著性和可靠性；生存分析用于评估疾病治疗对患者生存时间的影响。
临床科研中常用的统计分析方法
临床科研中常用的统计分析方法在临床科研中，统计分析方法是一种非常重要的工具，它能够帮助研究者对数据进行有效的描述、推断和解释。
下面将介绍临床科研中常用的一些统计分析方法。
1.描述统计分析：描绘数据的一些基本特征，如平均数、中位数、标准差等。
它能够帮助研究者了解数据的集中趋势和变异程度，从而进行进一步的分析和解释。
2.t检验：用于比较两个样本均值是否存在显著差异。
例如，当研究者想要知道两种药物治疗效果是否有显著差异时，可以使用t检验进行分析。
3.方差分析：用于比较三个或以上样本均值是否存在显著差异。
例如，当研究者想要比较不同年龄组之间药物治疗效果是否存在差异时，可以使用方差分析进行分析。
4.相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系。
例如，当研究者想要了解一个连续变量与另一个连续变量之间是否存在关联时，可以使用相关分析进行分析。
5.回归分析：用于研究一个或多个自变量与一个连续因变量之间的关系。
例如，当研究者想要了解年龄、性别等因素对一些生物指标的影响时，可以使用回归分析进行分析。
6.生存分析：用于研究时间至事件发生的概率或风险。
例如，当研究者想要了解其中一种治疗方式的生存时间时，可以使用生存分析进行分析。
7. Logistic回归分析：用于研究一个或多个自变量对二分类因变量的影响。
例如，当研究者想要了解年龄、性别等因素对患其中一种疾病的风险的影响时，可以使用Logistic回归分析进行分析。
8.系统评价和荟萃分析：用于综合分析多个研究的结果。
例如，当研究者想要了解其中一种治疗方式的总体效果时，可以使用系统评价和荟萃分析来综合分析多个研究的数据。
9.因子分析：通过探索变量之间的关系，将多个变量转化为少数几个未相关的综合变量，从而简化数据。
例如，当研究者想要了解一组症状的内在结构时，可以使用因子分析进行分析。
上述只是一些临床科研中常用的统计分析方法，实际上还有很多其他的方法。
在选择合适的统计分析方法时，研究者需要根据具体研究设计、数据类型和研究目的来进行选择，并注意合理解释结果的局限性。
临床试验数据分析的常用统计方法
临床试验数据分析的常用统计方法在医学领域，临床试验是评估新药物、治疗方法或医疗器械安全性和有效性的重要手段。
而临床试验数据的分析则是评估试验结果的关键环节。
为了确保数据的可靠性和科学性，临床试验数据分析常常采用一系列统计方法，下面将介绍其中的几种常用方法。
1. 描述统计分析描述统计分析是对试验数据进行总结和描述的方法。
它包括计算均值、标准差、中位数、百分位数等指标，以及绘制直方图、箱线图等图形。
通过描述统计分析，我们可以了解试验样本的分布情况、集中趋势和离散程度，为后续的推断统计分析提供基础。
2. 参数估计参数估计是根据样本数据对总体参数进行估计的方法。
在临床试验中，常常需要估计的参数包括治疗效果、副作用发生率等。
参数估计的常用方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据计算出一个数值作为总体参数的估计值，例如计算出的相对风险（RR）为0.85。
而区间估计则是给出一个范围，例如计算出的相对风险的95%可信区间为0.75-0.95。
区间估计可以提供更多的信息，例如置信水平和可信区间的宽度，帮助我们评估估计结果的可靠性。
3. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否符合某个假设的方法。
在临床试验中，常常需要判断新治疗方法是否显著优于对照组，或者某个变量是否与治疗效果相关。
假设检验的过程包括建立原假设和备择假设、选择适当的检验方法、计算检验统计量和确定显著性水平等。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
假设检验的结果通常以p值表示，p值越小，拒绝原假设的依据越充分。
4. 生存分析生存分析是研究事件发生时间和事件发生率的统计方法。
在临床试验中，常常需要评估患者的生存时间和治疗对生存的影响。
生存分析的常用方法有生存曲线分析和Cox比例风险模型。
生存曲线分析可以绘制出患者生存率随时间变化的曲线，比较不同组别之间的生存差异。
而Cox比例风险模型可以估计不同因素对生存的影响，并计算出相应的风险比值。
临床研究的统计方法
临床研究的统计方法引言：临床研究是评估医疗干预措施效果的重要方法，而统计方法在临床研究中起着至关重要的作用。
本文将介绍临床研究中常用的统计方法，包括样本量计算、数据分析方法和结果解释等，旨在帮助研究人员正确运用统计学方法进行临床研究。
一、样本量计算在进行临床研究前，样本量的计算是必不可少的。
通过样本量计算，研究人员可以确定所需的研究对象数量，以确保研究结果的准确性和可靠性。
样本量计算的关键因素包括研究目的、预期效应大小、显著性水平和统计功效等。
根据这些因素，可以使用不同的统计方法进行样本量计算，如t检验、方差分析、生存分析等。
二、数据收集与整理在临床研究中，数据的收集和整理是决定后续数据分析的基础。
研究人员需要根据研究设计和目的，选择合适的数据收集方式和工具，并保证数据的准确性和完整性。
数据的整理包括数据清洗、缺失值处理和数据转换等步骤，以确保数据的可靠性和一致性。
三、数据分析方法在临床研究中，常用的数据分析方法包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析主要用于对数据进行总结和描述，包括计数、比例、均值、中位数和标准差等指标。
推断性统计分析则用于从样本数据中推断总体参数，并进行假设检验和置信区间估计等。
常用的推断性统计方法包括t检验、方差分析、相关分析和回归分析等。
四、结果解释在临床研究中，结果解释是研究人员向读者和医学界传达研究发现的重要环节。
结果解释应该准确、清晰地描述研究结果，并进行合理的解释和推断。
在结果解释中，研究人员需要注意避免歧义和错误信息的出现，尽量使用丰富的词汇和科学的表达方式，以确保研究结果的可信度和可行性。
五、其他注意事项在进行临床研究中，还需要注意一些其他的统计方法和问题。
例如，多重比较问题是指在进行多个统计假设检验时，由于多次比较而产生的统计显著性水平的调整问题。
研究人员需要采取相应的方法进行调整，以避免错误的结论和推断。
此外，数据的可视化分析也是临床研究中常用的方法，通过绘制图表和图形，可以更直观地展示数据的分布和关系。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法临床研究资料常用统计分析方法介绍临床研究是评估新药、治疗方法和医疗技术的重要手段。
在临床研究过程中，统计分析起着至关重要的作用。
本文档将介绍常用的临床研究资料统计分析方法，以帮助研究人员更好地分析和解释数据。
一、描述统计学分析方法1、平均数：计算样本或总体的平均值，用于描述数据的集中趋势。
2、中位数：计算样本或总体的中间值，用于描述数据的中间位置。
3、众数：计算样本或总体中出现频率最高的值，用于描述数据的峰值。
4、标准差：计算样本或总体的变异程度，用于描述数据的离散程度。
5、百分比和百分位数：计算样本或总体的某个特定百分比位置的值，用于描述数据的分布情况。
二、推断统计学分析方法1、假设检验：检验样本或总体是否存在差异或相关性。
\t- t检验：比较两组样本均值之间的差异。
\t- 方差分析：比较多组样本均值之间的差异。
\t- 相关分析：检验两个变量之间的相关性。
2、置信区间：计算样本或总体参数的区间估计，用于描述参数的不确定性范围。
3、非参数检验：基于排序和秩次的方法，不依赖于数据的分布情况。
\t- Mann-Whitney U检验：比较两组样本的中位数之间的差异。
\t- Wilcoxon符号秩检验：比较配对样本的中位数之间的差异。
\t- Kruskal-Wallis检验：比较多组样本的中位数之间的差异。
三、回归分析方法1、线性回归分析：建立自变量和因变量之间的线性关系，并估计回归系数。
2、逻辑回归分析：建立自变量与因变量之间的逻辑关系，并计算概率和几率比。
3、生存分析：用于分析生存时间数据，包括生存曲线、生存率、危险比等指标。
四、多变量分析方法1、方差分析（ANOVA）：用于比较多个自变量对因变量的影响。
2、多元线性回归分析：建立多个自变量和一个因变量之间的线性关系，并估计回归系数。
3、因子分析：用于探索多个变量之间的共性和相关性。
五、生存分析方法1、Kaplan-Meier曲线：用于描述生存率随时间的变化。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法近年来，随着医学研究的发展，临床试验在医学领域中扮演着至关重要的角色。
为了得出准确和有说服力的结论，统计分析方法在临床研究中起着不可或缺的作用。
本文将介绍一些常用的临床研究资料统计分析方法，以帮助读者更好地理解和运用这些方法。
1. 描述性统计分析法描述性统计分析法是研究者在进行临床研究时常用的一种方法。
它通过计算平均数、标准差、中位数、最大最小值等指标来描述研究数据的基本特征。
例如，在一项针对药物治疗效果的临床试验中，研究者通常会计算出药物治疗组和对照组疗效指标的平均数和标准差，以比较两组之间的差异。
2. 生存分析法生存分析法是研究生存时间和事件发生率的一种统计方法。
在临床实践中，生存分析法常用于评估治疗干预对患者生存时间的影响，尤其是在肿瘤治疗领域中广泛应用。
生存分析方法包括卡普兰-迈尔（Kaplan-Meier）生存曲线和考克斯比例风险模型等。
3. T检验和方差分析T检验和方差分析是常用的比较两个或多个样本平均值之间是否有统计学差异的方法。
T检验适用于两个样本的比较，而方差分析则适用于三个或更多个样本的比较。
这些方法都依赖于计算样本的均值和方差，并通过分析差异的大小和显著性水平来判断组间是否存在差异。
4. 相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
在临床研究中，研究者常常需要探索变量之间的相关性，以了解潜在的因果关系或者预测未来事件的可能性。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和判定系数等。
5. 多元回归分析多元回归分析是一种可以同时考虑多个自变量对因变量影响的统计方法。
在临床研究中，多元回归分析常用于探究多个因素对某一指标结果的影响，如预测疾病发展风险的影响因素。
这种方法可以消除单个变量的干扰，提高模型的预测准确性。
综上所述，临床研究中常用的统计分析方法涵盖了描述性统计分析法、生存分析法、T检验和方差分析、相关性分析以及多元回归分析等。
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四、数据的统计描述
2、常用统计图的类型和图形的选择
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五、统计学检验方法的选择
（一）单变量定量资料统计学检验方法的选择
五、统计学检验方法的选择
（二）单变量定性资料的统计学检验方法的选择
五、统计学检验方法的选择
（三）单变量等级资料统计学检验方法的选择
等级资料分组比较多用非参数检验，
若为两组配对等级资料的比较，选Wilcoxon符号秩和检验 若为两组独立样本等级资料的比较，选Wilcoxon两样本秩 和检验 若为多组独立样本等级资料的比较，选Kruskal-Wallis H检 验 若为多组配伍设计的等级资料的比较，选用随机区组设计 的Friedman M检验。
2）标目：有横标目和纵标目。横标目反映主要研 究的事物和现象，位于表的左侧，说明每行数字 的含义；纵标目是用来说明主语的统计指标，位 于表的上端，说明各列数字的含义。标目的文字 应简明扼要，有单位的要用括号注明单位
四、数据的统计描述
2、列表要求 3）线条：最基本的线有三条，即顶线、底线和纵标 目与表体之间的分隔线。如需合计，则各组数字 与“合计”数字之间也可有分隔线。如果需要有 总标目，则纵标目与总标目之间也要画线分开。 表中更不能有斜线和纵线 4）数字：表中的数字一律使用阿拉伯数字，同类 指标数据应取相同的小数位，位次对齐。当数据 不详时可用“…”填充，无数据时用“－”表示， 零值应用“０”表示 5）备注：一律列在表的下方，可用“*”等符号表
2、分类变量的代码：输入计算机进行统 计分析表示：如性别（男/女）、疾病 （有/无）、结局（存活/死亡）等二分类 变量，采用代码0、1表示，对于多分类变 量，可以采用代码1、2、3、4、5…来表 示各个类别
二、变量类型及处理
3、哑变量的设置：进行定量分析时，对于有g类的多 分类变量，需要用g-1个取值为0或1的哑变量来完整 地表达这些类别。 如治疗原发性高血压有中医、西医及中西医结合三 种不同的治疗方法，可用两个哑变量X1、X2表示，赋 值方法为：X1=(1 西医法，0 其他)， X2=(1 中西医结 合法，0 其他)，即: (X1=0、X2=0) 表示中医法 (X1=1、X2=0) 表示西医法 (X1=0、X2=1) 表示中西医结合法
3、数据的分布和方差齐性的考察
如：水中细菌数等符合Possion分布的数据可
通过平方根转换；非传染病患病率、淋巴细胞
转换率、钡餐胃排空检查的残留率等符合二项
分布的数据可通过平方根反正弦函数转换；抗
体滴度资料可通过对数转换
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四、数据的统计描述
四、数据的统计描述
（二）计数资料的统计描述
1、构成比：表示各类别在总数中的比重或百分比
四、数据的统计描述
（三）等级资料的统计描述 等级数据可以用构成比或率来计算，如临床
疗效可表示为治愈率、好转率等，腹痛根据
程度分为无、轻、中、重，可计算各程度的
构成比，即用各种程度病人数除以总病例数，
各构成比之和应为100%。
四、数据的统计描述
（四）统计表
四、数据的统计描述
2、列表要求
1）标题：应简明扼要、清晰准确地反映出统计表 的中心内容，必要时需注明时间和地点。在表上 端中间位置，若一篇文章中引用有多张表格，标 题前应加上表号
变量：表达总体中个体的特性的指标称为变量，变量 的取值称为变量值，统计学中的变量通常是指随机变量。 变量可分为定量变量和定性变量两种
二、变量类型及处理
（一）定量变量
1、定量变量(数值变量)：是对每个观察对象的
观察指标用定量方法测定其数值大小，一般有度 量衡单位。由定量变量构成的资料称为计量资料 (数值变量资料) 2、分类：分为离散型变量和连续型变量 离散型变量只能取整数值， 连续型变量可以取实数值上任何数值
4、绘制统计图中存在的问题
七、临床科研中医学统计应用典型错误
（二)统计推断错误辨析 1、定量资料统计推断的错误辨析 （1）忽视 t 检验和方差分析的前提条件
（2）误用成组设计资料的t 检验分析配对设计资 料
（3）误用配对设计资料的t 检验处理具有一个重 复测量的单因素设计资料 （4）误用t 检验处理析因设计的定量资料
资料正态性考察：方法多，可用频数图考察或正 态性检验 方差齐性考察：两组方差齐性检验可用Ｆ 检验， 多组方差齐性检验可以用Bartlett检验和Levene检验
某些属于某种特殊分布或具有一定特征的数据， 虽不呈正态或方差不齐，但经过一定数据转换后可使 其变成正态或方差齐性
三、科研数据考察
六、统计学分析方法的选择实例分析
分析： 该研究为完全随机设计、资料为计量资料、 正态分布、方差齐性，两组的比较—选用两 样本均数比较的t检验或单因素方差分析
试验药：X1=2.0650mmol/L, s1=3.0601mmol/L 对照药：X2=2.6250mmol/L, s2=2.4205mmol/L
变成分类数据。
三、科研数据考察
注意： 如：研究者将患者的血红蛋白含量用 正常、 轻、中、重度贫血来表示，这样虽然照顾了 临床工作的习惯，却减少了资料所提供的信 息量。
三、科研数据考察
2、离群数据的处理
离群数据：个别数据与群体数据严重偏离
时被称为离群数据或极端数据，离群数据可能 是错误数据 局外值与局内值：某些奇异数据与其他数据 不是属于同一总体，称为局外值；某些数据虽 与其他数据相差较远，若仍属同一总体，这样 的数据称为局内值
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三、科研数据考察
1、资料类型的考察
若每个观察单位都有一个数值，而无
论这个数值是具有度量衡单位，还是没 有度量衡单位的资料都是定量资料； 若每个观察单位只有属性或类别之 分，而没有数值的资料都是定性资料。
三、科研数据考察
1、资料类型的考察 如：中性粒细胞分类计数的百分比，若是以 白细胞为观察单位，则每个白细胞没有相应 数值而只有不同的类别，此时应判为定性资 料；若是以人为观察单位，则每个人有一个 相应数值（中性粒细胞的百分比），故此时 应判为定量资料。
六、统计学分析方法的选择实例分析
例2：在上述例6国产四类新药阿卡波糖胶糖的降血 糖效果研究中，测得用拜唐苹胶囊对照组20病人 和用阿卡波糖胶囊试验组20例病人,其中8周时糖 化血红蛋白HbAc(%)下降如表2。问用两种不同药 物的病人其HbAc(%)下降值是否不同？ 表2：对照组和试验组HbAc下降值(%)
分 组
对照组 试验组
n
20 20
x
1.46 1.13
s
1.36 0.70
六、统计学分析方法的选择实例分析
例 3
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七、临床科研中医学统计应用典型错误
（一）统计描述典型错误辨析
1、不考虑资料的分布状态滥用均数和标准差
2、相对数应用错误
（1）以“构成比”代“率”
（2）计算相对数时分母太小
3、统计表使用中存在的错误
二、变量类型及处理
（三）变量的处理
1、变量类型的转化：一种类型的变量可转化 为另一种类型的变量。但只能由高级向低级转 化，即按照连续型、有序、无序、二分类变量 的顺序转化，不能作相反方向的转化。离散型 变量通过适当的变换或连续性校正后借用连续 型变量或有序变量的方法来分析。
二、变量类型及处理
（三）变量的处理
三、科研数据考察
注意：
有些临床科研工作者，常人为地将定量的结果转
化为分类变量的临床指标，然后进行统计分析。
定量资料提供的信息量最为充分，可进行统计分
析的手段也较为丰富、经典和可靠；定性资料在这
些方面都不如定量资料。因此，在临床实验中要尽
可能选择量化的指标反映实验效应，只有确实无法 定量时，才选用分类数据，通常不宜将定量数据转
（五）单变量、多变量？
（六）分析目的？
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二、变量类型及处理
总体：任何一种研究都有特定的研究对象，根据研究 目的确定的同质全部研究对象称作总体 样本：根据随机化的原则从总体中抽出的有代表性的
一部分观察单位组成的子集称作样本
同质与变异：一个总体中有多个个体，具有一些共同 的特征（即同质），同时也具有一定的差异（即变异）
三、科研数据考察
2、离群数据的处理
处理方法：首先要找出离群的数据，看是否 在可能的范围内；其次分析原因，可能是由于 错误而造成的误差，如抄错的数据或仪器失灵 记录的数据；最后，决定是否从分析中剔除。 对错误数据，要坚决剔除；对奇异数据，要根 据统计学方法决定是否保留
三、科研数据考察
3、数据的分布和方差齐性的考察
四、数据的统计描述
（五） 统计图
1、统计图的结构
4）尺度（刻度）：纵横两轴都有尺度，横轴尺度自 左至右，纵轴尺度自下而上，数值一律由小而大。 尺度间隔要宽松。用算术尺度时，等长的距离应代 表相等的数量
5）图例：说明统计图中各种图形所代表的事物。当 图中用不同线条或颜色来表示不同事物和对象时， 需用图例加以说明。图例通常可放在图的右上角空 隙处或右侧，或下方中间位置
2、率：表示发生强度或频率的指标，是表示某种现
象发生的实际数与该现象可能发生的总数之比
构成比一般不能说明事物发生的强度
两个率进行比较时，如果某一指标足以对率的大
小有影响，而该指标的构成在两组内不同，则需对
该指标进行标化。
四、数据的统计描述
（二）计数资料的统计描述
3、相对比：两个有关指标之比，用以描述两 者的对比水平。优势比(OR)与相对危险度 (RR)：说明暴露因素与疾病之间的联系强度。 RR是两种暴露条件下发病率之比，OR是在病 例对照研究中表示暴露与疾病发生之间的相关 程度，是RR的近似值
临床医学科研中的常用统计方法
南华大学公共卫生学院 吴成秋
主 要 内 容