SPSS与研究方法 CH14
spss基本知识点
spss基本知识点【篇一：spss基本知识点】结论不同麻醉诱导方法存在组间差别；患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同，其中 a 组不同诱导时相收缩压较为稳定。
第八章非参数检验（nonparametrictests 菜单）参数检验：?? 通过样本的参数来检验总体参数的方法是参数检验。
如：通过样本的均值、方差来检验总体的数学期望与总体方差提出的假设是否为真.?? 参数检验对总体的分布有一定的要求，比如正态性和方差齐性非参数检验：?? 对总体分布情况未知时，无法用参数检验方法?? 非参数检验通过样本的分布对总体的分布进行检验非参数检验所要处理的问题：?? 两个总体分布未知，它们是否相同（用两组样本来检验）?? （由一组样本）猜出总体的分布（假设），然后用另一组样本去检验它是否正确注：两种分布是否相同，一般包含了参数（均值、方差等）是否相同的问题。
如果两个总体的分布函数形式相同，而参数不同，也被视为概率分布不同nonparametrictest 菜单(1) nonparametrictest 菜单(2) 卡方检验chi‐square?? 适用于拟合优度检验，即检验单变量的分布与理论分布是否一致?? 实例 1：贫困调查.sav 中身体状况变量的数据分布是否符合以往的经验：?? 完全不能自理 5%?? 基本不能自理10%?? 能自理无劳动能力 20%?? 部分丧失劳动能力 25%?? 身体健康 40% ?? 1.weightcasesby：death??2.analyze‐nonparametrictest‐chisquare 二项分布检验binomial ?? 二项分布的变量将总体分为两类（如医学中的生与死），二项分布的检验是通过样本中这两类的频率来检验总体中这两类的概率是否为给定的值 ?? binomial 过程可检验二项分类变量是个来自概率为 p 的二项分布例 1：一般来说，新生儿染色体异常率为1%，某医院观察了 400 名新生儿，只发现一例异常，请问该地新生儿异常率是否低于一般水平？数据文件见 6.2sav 1.weight cases by：num 2.analyze－nonparametric test－binomial 例 2：某地某一时期内出生 40 名婴儿，其中女性 12 名（定 sex＝0），男性28名（定 sex＝1）。
spss中怎样进行fisher精确概率法统计
spss中怎样进行fisher精确概率法统计最短距离法是把两个类之间的距离定义为一个类中的所有案例与另一类中的所有案例之间的距离最小者.缺点是它有链接聚合的趋势,因为类与类之间的距离为所有距离中最短者,两类合并以后,它与其他类之间的距离缩小了,这样容易形成一个较大的类.所以此方法效果并不好,实际中不太用. 2.最长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得最远的两个案例之间的距离.最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者,加大了合并后的类与其他类的距离. 3.平均联结法,最短最长距离法都只用两个案例之间的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛. 4.重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点.与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心.重心法也较少受到特殊点的影响.重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能保证合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离. 5.离差平方和法,也称沃尔德法.思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大.求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止.采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类.此方法效果较好,使用较广.个独立样本率比较的χ2检验属四格表资料χ2检验。
这类资料在医学研究中较为多见。
例如比较两种方法治疗某种疾病的有效率是否相同？治疗结果如下：有效无效有效率（％）试验组12 1 92.31对照组 3 8 27.27可以在SPSS中进行统计分析，具体操作详见附件中的.EXE文件。
spss中怎样进行fisher精确概率法统计
spss中怎样进行fisher精确概率法统计最短距离法是把两个类之间的距离定义为一个类中的所有案例与另一类中的所有案例之间的距离最小者.缺点是它有链接聚合的趋势,因为类与类之间的距离为所有距离中最短者,两类合并以后,它与其他类之间的距离缩小了,这样容易形成一个较大的类.所以此方法效果并不好,实际中不太用. 2.最长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得最远的两个案例之间的距离.最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者,加大了合并后的类与其他类的距离. 3.平均联结法,最短最长距离法都只用两个案例之间的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛. 4.重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点.与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心.重心法也较少受到特殊点的影响.重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能保证合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离. 5.离差平方和法,也称沃尔德法.思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大.求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止.采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类.此方法效果较好,使用较广.个独立样本率比较的χ2检验属四格表资料χ2检验。
这类资料在医学研究中较为多见。
例如比较两种方法治疗某种疾病的有效率是否相同治疗结果如下：有效无效有效率（％）试验组 12 1对照组 3 8可以在SPSS中进行统计分析，具体操作详见附件中的.EXE文件。
SPSS实验报告
第四章描述性统计分析一、实验目的通过计算诸如样本均值、中位数、样本方差等重要基本统计量，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够使分析者把握数据的基本特征和数据的整体分布形态，对进一步的统计推断和数据建模工作起到重要作用。
并且，通过例子学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现，包括统计量的定义及计算、频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析和多重响应分析，能够使分析者更好的掌握基本的统计分析，即单变量频数分布的编制、基本统计量的计算以及数据的探索性分析等。
二、实验内容1．打开数据文件data4-8.sav，完成以下统计分析。
（1）计算各科成绩的描述统计量：平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值和最小值；①解决问题的原理：描述性分析②实验步骤：通过“分析-描述统计-描述”，打开“描述性”对话框，根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析：表中分析变量“成绩”的个案数、所有个案中的极大值、极小值、均值、标准差及方差。
（2）使用Recode命令生成一个新变量“成绩段”，其值为各科成绩的分段：90～100为1，80～89为2，70～79为3，60～69为4，60分以下为5，其值标签：1—优，2—良，3—中，4—及格，5—不及格。
分段以后进行频数分析，统计各分数段的人数，最后生成条形图和饼图。
①解决问题的原理：频率分析。
②实验步骤：通过“分析-描述统计-频率”，打开“频率”对话框，根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析：成绩频率百分比有效百分比累积百分比有效15 1 2.2 2.2 2.219 1 2.2 2.2 4.424 1 2.2 2.2 6.728 1 2.2 2.2 8.930 1 2.2 2.2 11.132 2 4.4 4.4 15.633 1 2.2 2.2 17.834 1 2.2 2.2 20.036 1 2.2 2.2 22.237 2 4.4 4.4 26.743 1 2.2 2.2 28.949 1 2.2 2.2 31.150 1 2.2 2.2 33.355 1 2.2 2.2 35.656 4 8.9 8.9 44.460 3 6.7 6.7 51.162 1 2.2 2.2 53.363 1 2.2 2.2 55.669 1 2.2 2.2 57.870 1 2.2 2.2 60.073 3 6.7 6.7 66.774 1 2.2 2.2 68.975 1 2.2 2.2 71.176 1 2.2 2.2 73.378 1 2.2 2.2 75.681 1 2.2 2.2 77.883 1 2.2 2.2 80.085 2 4.4 4.4 84.486 1 2.2 2.2 86.790 2 4.4 4.4 91.191 1 2.2 2.2 93.395 2 4.4 4.4 97.898 1 2.2 2.2 100.0合计45 100.0 100.0表中显示了变量“成绩段”在各个取值上出现的次数（频率）、其频率占所有个案中的百分比、有效百分比及累积百分比。
t检验
第三节 两独立样本均数的t检验
适用资料：完全随机设计资料 完全随机设计：将受试对象完全随 机地分为两组，分别接受两种不同 的处理。两组例数可相等或不等， 数据间相互独立，无对子关系。 目的：推断两总体均数(μ1，μ2)是否 相同。
27
3.05 3.76 2.75 3.23 3.67 4.49 5.16 5.45 2.06 1.64 2.55 1.23
----
1.建立假设、确定检验水准α
H0： μd = 0
H1： μ d ≠ 0
α=0.05
2.计算检验统计量
d = 4.79 12 = 0.399 ， ∑ d = 4.79 ， ∑ d 2 = 4.1721 ，u变换
标准正态分布 N(0，12) 标准正态分布 N(0，12) Student t分布 自由度：n-1
4
N (μ ,σ
n)
X −μ u= σ n
X −μ X −μ t= = SX S n
t分布曲线
t分布有如下性质：
①单峰分布，曲线在 t ＝0 处最高，并以 t ＝0为中心 左右对称 ②与正态分布相比，曲线 最高处较矮，两尾部翘得 高（见彩色线） ③ 随自由度增大，曲线逐 渐接近正态分布；分布的 极限为标准正态分布。
Sd =
t=
∑d
2
− (∑ d )2 / n n−1
=
4.1721 − 4.79 2 / 12 = 0.453 12 − 1
|d | 0.399 = = 3.051, ν = n − 1 = 12 − 1 = 11 S d / n 0.453 / 12
3.查相应界值表，确定 P 值，下结论。 查表 t 0.05 / 2 ,11 = 2.201 , t > t 0.05 / 2,11 ，P ＜0.05，按α=0.05 水准，拒 绝 H0，接受 H1，差别有统计学意义，可以认为两种方法的测量结果 不同。
弹力带抗阻运动对高龄老年人工作记忆的影响—来自fNIRS_的证据
专题探索弹力带抗阻运动对高龄老年人工作记忆的影响—来自fNIRS的证据蔡治东1,2，江婉婷2，王 兴2（1. 苏州科技大学体育部，江苏苏州 215009；2. 上海体育大学体育教育学院，上海 200438）摘 要: 目的观察长期弹力带运动改善高龄老年人工作记忆的效果，采用近红外光谱技术探究可能的脑机制。
方法将60名高龄老年人随机分为弹力带组与对照组，弹力带组接受16周、每周3次、每次40 min的弹力带干预，对照组保持原有生活状态；采集实验前后受试者完成工作记忆任务期间的前额叶血流动力学指标。
结果反应时的时间×组别交互效应具有统计学意义（P<0.001）；正确率的时间×记忆负荷交互效应具有统计学意义（P=0.003）；正确反应率的时间×组别交互效应具有统计学意义（P<0.001）；氧合血红蛋白结果显示，9条通道组别×时间×记忆负荷交互效应均具有统计学意义（P<0.002）。
结论规律性中低强度弹力带抗阻运动能改善高龄老年人的工作记忆表现；在低记忆负荷时前额叶激活不明显，中、高记忆负荷时双侧腹外侧前额叶、左背外侧前额叶、左额极区显著激活，这种前额叶激活优化模式可能是弹力带抗阻运动改善工作记忆的脑机制。
关键词: 高龄老年人；执行功能；功能性近红外光谱；抗阻运动；弹力带；脑激活中图分类号: G804.7文献标志码：A文章编号：1000-5498（2024）03-0065-10DOI：10.16099/j.sus.2023.01.09.0002随着我国老龄化的不断深入，高龄化趋势日益凸显，高龄老年人认知功能损害已成为影响其生活质量的重要因素。
我国60～69岁、70～79岁、80～89岁、90岁及以上4个年龄段轻度认知障碍（Mild CognitiveImpairment，MCI）的患病率分别为11.83%、19.23%、24.15%、32.46%，痴呆患病率分别为2.89%、8.38%、14.35%、31.23%[1]，随着年龄的增大，MCI、痴呆的患病率急剧增加。
spss卡方检验和非参数检验
疫苗免疫效果实验
发病 未发病 合计
实验组 14
86 100
对照组 30
90 120
合计
44 176 220
实验组发病率：P实验组
实验组发病人数 实验组总人数 100%
14 100
Cont inuity Correaction1.004
Asy mp. Sig.Exact Sig. Exact Sig.
df
(2-sided) (2-sided) (1-sided)
1
.119
1
.316
Likelihood Rat io
2.418
1
.120
Fisher's Exact Test
.267
n ≥ 40，且所有格子的理论频数E≥5 不校正。
n ≥ 40，且任一格子的理论频数 5>E>1 需要校正。
n<40，或任一格子的理论频数E≤1 不能用χ2检验，应该用直接概率法。
H0：π1=π2 疫苗对疾病的发生没有影响 H1：π1≠π2 疫苗对疾病的发生有影响 α=0.05 所有理论频数E>5，不需校正。
常用非参数检验
实际研究中，有很多实验数据不服从正态分布，或无 法确定分布类型，也不能通过数学变换的方法使其满 足正态性，无法应用参数检验的方法。
非参数检验不要求数据服从正态分布。 SPSS中常用的非参数检验
Analyze- Nonparametric test
两个独立样本比较的非参数检验
Test Statistics b
df
细胞角蛋白检测对儿童ALL药物性肝损伤预测价值
第60卷 第1期2024年02月青岛大学学报(医学版)J O U R N A LO FQ I N G D A O U N I V E R S I T Y (M E D I C A LS C I E N C E S)V o l .60,N o .1F e b r u a r y2024[收稿日期]2023-09-06; [修订日期]2024-01-17[基金项目]河南省医学科技攻关计划项目(L H G J 20220615)[第一作者]郭佳(1983-),女,硕士,主治医师㊂[通信作者]赵东菊(1974-),女,硕士,主任医师,硕士生导师㊂E -m a i l :z d j1896@163.c o m ㊂细胞角蛋白检测对儿童A L L 药物性肝损伤预测价值郭佳1,周彦生2,李培岭1,赵东菊1(新乡医学院第一附属医院,河南新乡453100 1 儿科; 2 感染控制管理部)[摘要] 目的 探究血清细胞角蛋白18-M 30(C K 18-M 30)和18-M 65(C K 18-M 65)对儿童急性淋巴细胞白血病(A L L )治疗后发生药物性肝损伤(D I L I )的预测价值㊂方法 2019年3月 2022年2月,新乡医学院第一附属医院收治A L L 病儿66例,依据D I L I 分为观察组49例(发生)和对照组17例(未发生),观察组依据D I L I 病情分为轻度㊁中度和重度亚组㊂收集病儿相关临床资料,检测血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力㊂分析发生D I L I 的影响因素及血清C K 18-M 30和C K 18-M 65表达对并发D I L I 的预测价值㊂结果 观察组血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力高于对照组(t =14.230㊁12.735,P <0.05)㊂D I L I 病情越严重,血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力越高(F =20.122㊁5.551,P <0.05)㊂A L L 疾病危险程度㊁感染㊁输血㊁血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力等均为A L L 病儿发生D I L I 的危险因素(O R =1.869~2.866,95%C I =(1.205~1.799)~(2.773~4.257),P <0.05),保肝药应用则为发生D I L I 的保护因素(O R =0.522,95%C I =0.395~0.670,P <0.05)㊂血清C K 18-M 30和C K 18-M 65预测A L L 病儿发生D I L I 的受试者工作特征曲线下面积(A U C )分别为0.739和0.699,两者联合预测效能更高㊂结论 A L L 病儿血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力可作为发生D I L I 的预测指标㊂[关键词] 前体细胞淋巴母细胞白血病淋巴瘤;药物疗法,联合;化学性与药物性肝损伤;角蛋白18;L o g i s t i c 模型;R O C 曲线[中图分类号] R 733.73;R 341.26 [文献标志码] A [文章编号] 2096-5532(2024)01-0095-05d o i :10.11712/jm s .2096-5532.2024.60.022[开放科学(资源服务)标识码(O S I D )][网络出版] h t t ps ://l i n k .c n k i .n e t /u r l i d /37.1517.R.20240319.1459.002;2024-03-21 14:21:58V a l u e o f c y t o k e r a t i n s i n p r e d i c t i n g d r u g -i n d u c e d l i v e r i n j u r y i nc h i l d r e nw i t ha c u t e l y m ph o b l a s t i c l e u k e m i a G U OJ i a ,Z H O U Y a n -s h e n g ,L IP e i l i n g ,Z HA O D o n g j u (D e p a r t m e n t o f P e d i a t r i c s ,T h eF i r s tA f f i l i a t e dH o s p i t a l o fX i n x i a n g M e d i c a lC o l l e g e ,X i n -x i a n g 453100,C h i n a )[A b s t r a c t ] O b je c t i v e T o i n v e s t i g a t e t h e v a l u e of s e r u mc y t o k e r a t i n18-M 30(C K 18-M 30)a n dc y t o k e r a t i n18-M 65(C K 18-M 65)i n p r e d i c t i ng d r u g -i n d u c e dl i v e ri n j u r y (D I L I )a f t e rt r e a t m e n ti nchi l d r e n w i t ha c u t el y m p h o b l a s t i cl e u k e m i a (A L L ).M e t h o d s At o t a l o f 66c h i l d r e nw i t hA L Lw h ow e r e a d m i t t e d t oT h e F i r s tA f f i l i a t e dH o s p i t a l o f X i n x i a n g M e d i c a l U n i v e r s i t yf r o m M a r c h2019t oF e b r u a r y 2022w e r e e n r o l l e d ,a n d a c c o r d i ng t o th e p r e s e n c e o r a b s e n c e o fD I L I ,t h e y we r e d i v i d e d i n t o o b s e r v a t i o n g r o u p (49c h i l d r e nw i t hD I L I )a n d c o n t r o l g r o u p (17c h i l d r e nw i t h o u t D I L I ).T h e o b s e r v a t i o n g r o u p w a sf u r t h e r d i v i d e d i n t om i l d ,m o d e r a t e ,a n d s e v e r e s u bg r o u p s a c c o r d i n g t o th e s e v e ri t y of D I L I .R e l a t e d c l i n i c a l d a t aw e r e c o l l e c t e d f r o ma l l c h i l d r e n ,a n d t h e a c -t i v i t i e s o f s e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65w e r em e a s u r e d .T h e i n f l u e n c i ng f a c t o r s f o r th e o n s e t o f D I L Iw e r e a n a l y z e d ,a sw e l l a s t h ev a l u e o f s e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65i n p r e d i c t i n g t h e d e v e l o p m e n t o f D I L I . R e s u l t s C o m p a r e dw i t h t h e c o n t r o l g r o u p ,t h eo b s e r v a t i o n g r o u p h a d s i g n i f i c a n t l y h i g h e r a c t i v i t i e s o f s e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65(t =14.230,12.735;P <0.05),a n d t h e a c t i v i t i e s o f s e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65i n c r e a s e dw i t h t h e i n c r e a s e i n t h e s e v e r i t y of D I L I (F =20.122,5.551;P <0.05).T h e s e v e r i t y o fA L L ,i n f e c t i o n ,b l o o d t r a n s f u s i o n ,a n d t h e a c t i v i t i e s o f s e r u m C K 18-M 30a n dC K 18-M 65w e r e r i s k f a c t o r s f o rD I L I i n c h i l d r e nw i t hA L L (O R =1.869-2.866,95%C I =1.205-1.799t o 2.773-4.257,P <0.05),w h i l e t h e u s e o f l i v e r -p r o t e c t i ng d r u g s w a s a p r o t e c t i v e f a c t o r a ga i n s tD I L I (O R =0.522,95%C I =0.395-0.670,P <0.05).S e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65h a d a n a r e a u n d e r t h eR O Cc u r v e o f 0.739a n d 0.699,r e s p e c t i v e l y ,a n d t h e c o mb i n a t i o no f t h e t w oh a dab e t t e r p r e d ic t i v e e f f i c a c y . C o n c l u -s i o n T h e a c t i v i t i e s o f s e r u m C K 18-M 30a n dC K 18-M 65c a nb e u s ed a s p re d i c t i v ef a c t o r s f o r t h ed e v e l o pm e n t o fD I L I i nc h i l d r e n w i t hA L L .[K e y wo r d s ] p r e c u r s o r c e l l l y m p h o b l a s t i c l e u k e m i a -l y m p h o m a ;d r u g t h e r a p y ,c o m b i n a t i o n ;c h e m i c a l a n dd r u g i n d u c e d l i v e r i n j u r y ;k e r a t i n -18;L o gi s t i cm o d e l s ;R O Cc u r v e 急性淋巴细胞白血病(A L L )在儿童肿瘤性疾病中占比约为1/3[1]㊂随着医疗水平的不断进步,A L L 病儿的5年生存率已接近90%[2]㊂目前公认首选的A L L 治疗方法为化疗,其疗效确切,但是化96青岛大学学报(医学版)60卷疗药物种类的增加和剂量的加大容易导致病儿出现相关器官受损,发生药物性肝损伤(D I L I)等不良反应[3]㊂细胞角蛋白18-M30(C K18-M30)是一种肝脏中间丝蛋白,其表达与细胞形态学变化具有相关性[4]㊂C K18-M65也是C K-18的一个片段,其与肝细胞的坏死相关,对肝脏的炎性损伤有提示作用[5]㊂目前临床上对A L L病儿化疗引起的肝损伤的研究较少,国内鲜见对A L L病儿化疗后发生D I L I的预测指标研究㊂因此,本研究探究血清C K18-M30㊁C K18-M65表达与A L L病儿化疗后发生D I L I之间的关系,为降低A L L病儿化疗后发生D I L I风险提供理论依据㊂现将结果报告如下㊂1资料与方法1.1研究对象选取新乡医学院第一附属医院2019年3月 2022年2月收治A L L病儿66例,根据是否发生D I L I将病儿分为损伤组(观察组,49例)和非损伤组(对照组,17例)㊂根据D I L I病情将观察组分为轻度(15例)㊁中度(24例)和重度(10例)亚组㊂D I L I分级标准[6]:轻度,总胆红素<42.8μm o l/L,凝血酶原时间标准化比值(I N R)<1.5,碱性磷酸酶(A L P)和(或)丙氨酸转氨酶(A L T)水平呈可恢复性上升;中度,总胆红素为42.8~85.5μm o l/L,或I N R>1.5,A L P和(或)A L T水平上升;重度,总胆红素ȡ85.5μm o l/L,血清A L P和(或)A L T水平上升㊂纳入标准:①符合A L L诊断标准[7];②观察组病儿符合‘药物性肝损伤诊治指南“(2017版)中D I L I诊断标准[6];③年龄1~14岁;④均为初治病例;⑤化疗前肝功能检测正常㊂排除标准:①混合型白血病;②合并基础肝脏疾病㊁病毒性肝炎等其他肝病或影响肝功能的疾病;③合并自身免疫病;④合并其他肿瘤者;⑤放弃积极治疗者㊂1.2研究方法采集病儿清晨外周血5m L,以3000r/m i n离心10m i n,取上清液置于-70ħ环境下保存待检㊂采用酶联免疫吸附法分别检测血清C K18-M30和C K18-M65活力,试剂盒均购自苏州和锐生物科技有限公司㊂检测步骤严格按照试剂盒说明书进行㊂对两组及不同D I L I病情类型病儿的血清C K18-M30和C K18-M65水平进行比较㊂收集所有入组病儿的相关临床资料,包括性别㊁年龄㊁体质量指数(B M I)㊁A L L危险程度㊁有无感染和输血㊁是否应用保肝药等,并收集其在确诊A L L 时肝功能指标(血清A L P㊁A L T㊁胆红素等),以及血清C K18-M30和C K18-M65检测结果㊂对影响A L L病儿D I L I发生及其病情程度的因素进行单因素和多因素分析㊂采用受试者工作特征(R O C)曲线分析血清C K18-M30以及C K18-M65对A L L病儿发生D I L I的预测价值㊂1.3统计学处理用S P S S20.0软件进行统计分析㊂计数资料数据以例数和百分数表示,组间比较采用χ2检验㊂计量资料数据以 xʃs形式表示,两组均数比较采用两独立样本t检验;多组均数比较采用单因素方差分析,两两比较采用L S D法㊂采用多因素L o g i s t i c 回归分析A L L病儿发生D I L I的影响因素㊂采用R O C曲线分析血清C K18-M30和C K18-M65对A L L发生D I L I的预测价值,联合预测采用L o g i s t i c 回归模型㊂以P<0.05为差异具有统计学意义㊂2结果2.1 D I L I及其病情程度对血清细胞角蛋白影响观察组血清C K18-M30和C K18-M65活力明显高于对照组,差异均有统计学意义(t=12.735㊁14.230,P<0.05)㊂见表1㊂观察组病儿D I L I病情越重,血清C K18-M30和C K18-M65活力越高,差异有统计学意义(F=5.551㊁20.122,P<0.05)㊂见表2㊂表1两组A L L病儿血清C K18-M30和C K18-M65比较(z/U㊃L-1, xʃs)组别n C K18-M30C K18-M65对照组17121.92ʃ26.16316.16ʃ36.49观察组49256.16ʃ35.63*459.34ʃ41.03*与对照组比较,*t=12.735㊁14.230,P<0.05㊂表2不同D I L I病情程度血清C K18-M30和C K18-65比较(z/U㊃L-1, xʃs)程度n C K18-M30C K18-M65轻度15215.54ʃ29.54432.50ʃ41.97中度24263.41ʃ33.39461.73ʃ46.16重度10299.59ʃ38.63493.89ʃ48.39注:组间比较,F=5.551㊁20.122,P<0.05㊂2.2影响A L L病儿发生D I L I的单因素分析与对照组相比较,观察组A L L疾病危险程度较高,感染和输血病儿构成比较大,应用保肝药物病1期郭佳,等.细胞角蛋白检测对儿童A L L 药物性肝损伤预测价值97儿构成比较小,差异均有统计学意义(χ2=4.440~10.686,P <0.05)㊂见表3㊂表3 影响A L L 病儿发生D I L I 的单因素分析组别n性别*男女年龄(岁)B M I(k g/m 2)A L L 疾病危险程度*低危中危高危对照组179(52.9)8(47.1)8.5ʃ2.316.8ʃ1.48(47.1)7(41.2)2(11.8)观察组6927(55.1)22(44.9)8.6ʃ2.116.5ʃ1.310(20.4)19(38.8) 20(40.8)#组别n感染*是否输血*是否应用保肝药物*是否诱导缓解*对照组175(29.4)12(70.6)4(23.5)13(76.5)17(100.0)0(0)17(100.0)观察组6929(59.2)#20(40.8)26(53.1)#23(46.9) 28(57.1)#21(42.9)49(100.0)组别n完成治疗阶段*巩固治疗髓外预防早期强化维持加强A L P(z /U ㊃L -1)A L T(z /U ㊃L -1)胆红素(c /μm o l ㊃L -1)对照组1717(100.0)16(94.1)15(88.2)13(76.5)74.5ʃ6.924.4ʃ3.68.8ʃ1.5观察组6948(98.0)48(98.0)45(91.8)42(85.7)72.2ʃ6.823.2ʃ3.38.7ʃ1.4注:计量资料指标以 x ʃs 表示,*单位为例(χ/%)㊂与对照组比较,#χ2=4.440~10.686,P <0.05㊂2.3 影响A L L 病儿发生D I L I 的多因素分析采用逐步回归分析变量选择方法(向后-条件)进行分析㊂根据单因素分析结果,以A L L 病儿发生D I L I 为应变量,对自变量进行赋值:A L L 疾病危险程度中㊁低危赋值0,高危赋值1;未感染赋值0,感染赋值1;未输血赋值0,输血赋值1;未应用保肝药物赋值0,应用保肝药物赋值1;血清C K 18-M 30㊁C K 18-M 65活力原值代入㊂结果显示,A L L 疾病危险程度㊁感染㊁输血㊁血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力等均为A L L 病儿发生D I L I 的危险因素(O R =1.869~2.866,95%C I =(1.205~1.799)~(2.773~4.257),P <0.05),而保肝药应用则为其保护因素(O R =0.522,95%C I =0.395~0.670,P <0.05)㊂见表4㊂表4 影响A L L 病儿发生D I L I 的多因素L o gi s t i c 回归分析指标回归系数S .E 值W a l dχ2值OR 值P 值95%C I常数-12.6432.95818.274<0.001<0.001A L L 危险程度 0.8960.23914.128 2.451<0.0011.506~3.836感染 1.0530.22022.962 2.866<0.0011.799~4.257输血0.7960.22912.069 2.217 0.0011.394~3.423应用保肝药物-0.6500.13523.260 0.522 0.0020.395~0.670C K 18-M 30 0.6560.20710.033 1.928 0.0021.247~2.810C K 18-M 650.6250.2138.652 1.869 0.0031.205~2.7732.4 细胞角蛋白预测D I L I 的R O C 曲线分析R O C 曲线分析结果显示,血清C K 18-M 30与C K 18-M 65活力预测A L L 病儿发生D I L I 的曲线下面积(A U C )分别为0.739和0.699,灵敏度分别为79.6%和71.4%,特异度分别为68.2%和71.4%,两者联合预测的A U C 为0.871,灵敏度和特异度分别为81.6%和90.9%㊂见表5和图1㊂表5 血清C K 18-M 30和C K 18-M 65预测D I L I 的R O C 分析指标截断值(z/U ㊃L -1)A U C95%C IP 值灵敏度(χ/%)特异度(χ/%)C K 18-M 30224.810.7390.607~0.871 0.00179.668.2C K 18-M 65425.150.6990.565~0.832 0.00871.472.7联合预测-0.8710.775~0.966<0.00181.690.9图1 C K 18-M 30和C K 18-M 65预测D I L I 的R O C 曲线3 讨 论A L L 目前的主要治疗方式为化疗,化疗过程中使用的多种药物对机体均会造成不同程度的损伤,常见的有血小板和白细胞减少,严重时甚至导致肝功能损伤[8-9]㊂D I L I 是A L L 病儿治疗过程中的常见不良反应,大部分病儿在治疗过程中会出现A L T水平上升,并于停药后迅速恢复正常水平㊂C K 18是组成细胞骨架的重要成分,参与肝细胞的成熟过程[10-12]㊂当肝细胞出现坏死㊁凋亡与自98青岛大学学报(医学版)60卷噬时,C K18-M30和C K18-M65会被释放进入血液中,其在血清中的活力升高,因此C K18被视为肝细胞损伤的特异性标志之一[13-15]㊂有研究结果显示, C K18-M30和C K18-M65对于抗结核药物性肝损伤具有较高的鉴别诊断价值,其与其他肝功能指标如A L P㊁A L T等具有相似的临床意义[16-17]㊂C K18-M30和C K18-M65对肝功能损伤的诊断特异性较高,其原因为A L P等因子来源复杂,能由心脏㊁肾脏释放,当心脏和肾脏等出现损伤时,其表达水平也会出现异常[18-20]㊂B A E等[21]研究认为,C K18-M30对于慢性乙型肝炎病人发生显著炎症有预测价值,其表达水平与炎症分级之间存在相关性㊂L I等[22]的研究也得出相似的结论㊂D E N G等[23]认为,C K18-M65能够预测非乙醇性脂肪性肝炎的发生㊂在本研究中,发生D I L I的A L L病儿血清中C K18-M30和C K18-M65活力明显高于未发生者㊂R O C曲线分析显示,C K18-M30和C K18-M65对于接受治疗的A L L病儿发生D I L I有较高的预测价值,两者联合预测效能更高㊂A L L病儿在治疗期间容易出现肝功能异常,且该异常多无临床症状,导致临床上易出现漏诊㊂因此,明确A L L病儿发生D I L I的危险因素,并对危险因素进行干预,这对疾病治疗有较高的指导价值㊂在本研究的观察组病儿中,中轻度D I L I病儿构成比较大,重度者较少,出现该结果的原因可能是儿童具有较强的肝脏代谢能力和再生能力,同时在对病儿进行化疗时,大都进行了保肝治疗[24-25]㊂本文不同性别A L L病儿在接受治疗后发生D I L I的风险无差异㊂但是有研究显示,A L L病人中女性并发D I L I的风险相较于男性更高,其原因为女性对药物敏感性更高;同时也有动物实验研究显示,雌激素和雄激素会对肝脏药物的代谢产生不同的影响[26-28]㊂而本研究中不同性别病儿之间D I L I发生率无差异,其原因可能与研究纳入样本量较小有关㊂有研究结果表明,高危型A L L病儿发生D I L I 的风险高于中低危型者,但也有研究显示中危型病儿D I L I发生率更高[29-30]㊂本文的研究结果与其不一致的原因可能为化疗方案和个体差异性之间存在相关性,需要在未来的研究中加大样本量深入分析㊂在A L L化疗的各阶段应用保肝药物对于病儿发生D I L I有较高的抑制作用㊂本研究结果还显示,化疗过程中感染和输血均会使病儿D I L I风险增高㊂其原因为发生感染的病儿会释放大量炎性因子,导致肝脏组织受到损伤[31-32]㊂另一方面,感染病儿需要接受抗生素治疗,而抗生素的使用会加剧肝损伤程度[33-34]㊂此外,感染还会激活人体免疫机制,加重肝细胞的免疫损伤[35-36]㊂输血病儿存在骨髓抑制,这可能是由于化疗药物使用剂量较大造成的,而机体在此状态下,更易发生肝功能异常[37-38]㊂本研究多因素L o g i s t i c回归分析也显示,A L L疾病危险程度㊁感染㊁输血㊁血清C K18-M30和C K18-M65活力等均为A L L病儿发生D I L I的危险因素,而保肝药应用为其保护因素㊂综上所述,A L L病儿血清C K18-M30和C K18-M65活力可作为发生D I L I的预测指标,其血清活力越高,疾病危险程度越高,发生D I L I的风险越高,且化疗过程中感染和输血均为发生D I L I的危险因素,需要对这些因素进行干预㊂而应用保肝药物进行干预,可以降低D I L I的发生风险㊂[参考文献][1]徐祖超,刘艳冰.联合检测m i R-195㊁S O C S3m R N A㊁m i R-210对急性淋巴细胞性白血病的诊断价值分析[J].广州医科大学学报,2021,49(2):54-60.[2]D U F F I E L D AS,MU L L I G H A N CG,B O R OW I T Z MJ.I n-t e r n a t i o n a l C o n s e n s u s C l a s s i f i c a t i o n o f a c u t el y m p h o b l a s t i c l e u k e m i a/l y m p h o m a[J].V i r c h o w s A r c h i v:a nI n t e r n a t i o n a l J o u r n a l o f P a t h o l o g 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多此一舉?
答案 : 不一定
因為自變數與依變數之間潛藏了一些研究者所 不知道或不能確定的因素（典型因素）存在 ，為求嚴謹起見，就不逕自以Pearson積差相 關分析來看自變數與依變數之間的關係。
分析之後，所產生的典型變量數目（線
性組合數目）等於自變數或依變數中最 小的數目。如果一組自變數中有三個變 數，一組依變數中有二個變數，則典型 變量（線性組合）的數目等於二。每對 典型變量獨立於另一組典型變量。除了 典型變量以外，典型分析還可以分析典 型變量之間的典型相關、統計顯著性及 重疊指數（redundancy measure）
14.4 語法說明
14.5
報表解讀
所產生的報表，分析如下： （呈現的方式是原報表在前，說明在後）
以上為典型相關分析的結果。如果以Pearson積差相 關分析，分別求出通路整合、通路激勵與績效變數 （效率、生產力、控制、適應力）的相關係數，其 結果與上述以典型相關分析是否相同？ 答案是：這兩種分析結果是大同小異、相互輝映的
如前述，線性組合的數目等於自變數X或依變數Y中最小的數目 ，在此例中，X變數有2個，Y變數有4個， 所以我們可建立兩組線性組合模式：
14.3
SPSS程序
開啟檔案（檔案名稱： ...\Chap14\ChannelStudy.sav），檔中的變項有： X變數（通路整合、通路激勵）以及Y變數（效率、 生產力、控制、適應力）。這些變項均是區間尺度 或稱量尺量數（scale）。 按〔File〕、〔New〕、〔Syntax〕（〔檔案〕〔 開新檔案〕〔語法〕），在SPSS Syntax Editor（ SPSS語法編輯器）中，建立如圖14-3所示的程序 。
典型相關分析
內容大綱
14.1 14.2 14.3 14.4 14.5
認識典型相關分析 路徑圖與線性組合 SPSS程序 語法說明 報表解讀
14.1
認識典型相關分析
典型相關分析（canonical correlation analysis）， 又稱典型分析、規則相關分析、正準相關分析 試圖在解釋一組變數（每組可能有若干個變數）與 另一組變數之間的關係，也就是說，某一組變數對 另外一組變數的影響如何。 在多元迴歸中，我們有興趣研究的是一組自變數與 某一個依變數的關係。但是如果我們有興趣研究的 是一組依變數呢？同時我們想同時考慮依變數，而 不是「每次一個依變數」的話呢？這時候，典型分 析就派上用場了。
典型相關分析是相依法的一種多變量分析技 術，其依變數的數目大於1，且屬於量尺量數 （scale），其自變數亦屬於量尺量數， 如圖14-1所示。
在樣本數要求方面，每個變數至少必須要有10個以 上的觀察值。
14.2
路徑圖與線性組合
我們現在以一個例子來說明路徑圖與線性組合。某研究者企 圖研究X變數（通路整合、通路激勵）以及Y變數（也就是 績效變數，包括效率、生產力、控制、適應力）的關係，以 發現目前的通路現象，進而採取適當的措施。典型相關分析 所表現的路徑圖如圖14-2所示。
典型分析
在典型分析中，自變數（X）會集結成一組或稱加權 組（weighted set），而且依變數（Y）也會集結成 一組或稱加權組。例如，我們可以從家庭大小及所得（
這二個是自變數）來解釋信用卡的數目及平均每月支出（這 二個是依變數）。
分析之後，會產生成對的典型變量（canonical variate）或稱線性組合，這些典型變量最能解釋二 組變數的關係。在典型分析中， 我們有兩組變數X與Y。典型分析的目的在於找出X的 線性組合與Y的線性組合，並使得這二個線性組合的 簡單相關係數為最大。這些能使這二個線性組合的 簡單相關係數為最大的權重，稱為典型係數（ canonical coefficient）。
典型相關分析和 多變量變異數分析（MANOVA） 主成分分析（principal component analysis）
典型相關分析和多變量變異數分析（MANOVA）頗 為相似；典型相關分析與因素分析中的主成分分析 （principal component analysis）也頗為類似，但 是主成分分析是考慮一組變數內部的相互關係。而 典型相關分析則著重於二組變數之間的關係 Tatzuoka（1971）將典型相關稱為「雙管的主成分 分析」。但是典型相關分析的自變數（X）是量尺 量數（區間尺度）的變數，而MANOVA的自變數是 名義量數（名目尺度或類別）的變數。