临床科研设计思路与SPSS统计
SPSS在医学科研中的运用
SPSS在医学科研中的运用
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Analyze -> Compare Means-> One-Samples T test
SPSS在医学科研中的运用
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Variable（s）：脉搏数（次/分）
Statistics…描述统计量 Charts…绘制统计图
SPSS在医学科研中的运用
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SPSS在医学科研中的运用
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1、部分统计指标
Percentile Values（百分位数）
Percentiles： 2.5 / 25 / 50 / 75 / 97.5 （5个百分位点）
SPSS在医学科研中的运用
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单样本t检验
概念：检验单个变量均值是否与给定常数(总体均数)之间是否
存在显著性。要求样原来自正态分布总体。
菜单： Analyze -> Compare Means-> OneSamples T test
Test Variable(s)：要求平均值变量 Test Value：总体均数
SPSS在医学科研中的运用
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数据编辑窗口（Data Editor）
SPSS在医学科研中的运用
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变量格式设置窗口(Variable View)
SPSS在医学科研中的运用
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在Variable View窗口中
Name—更改变量名称 Type—选择变量类型（如numeric 、string) Decimals—设定小数显示位数 Label—分析输出结果中变量显示名称 Values —输出结果中变量内容显示名称。
直方图
Charts…（绘制统计图） Chart Type Histogram（直方图）
临床统计方法及SPSS应用
临床统计方法及SPSS应用临床统计方法及SPSS应用临床统计方法是指将统计学的方法应用于临床研究中，通过对患者数据的收集、整理和分析，来得出科学合理的结论，并为临床决策提供依据。
临床统计方法的应用，可以帮助医务人员更好地理解和分析患者的数据，为临床决策提供可靠的科学依据。
本文将重点介绍临床统计方法中常用的SPSS软件及其应用。
SPSS全称为Statistical Package for the Social Sciences，是一款专业的统计分析软件，常用于社会科学领域的数据处理和分析。
在临床研究中，SPSS软件也被广泛应用。
首先，SPSS可以对患者数据进行描述性统计分析。
描述性统计是指对数据进行整理、总结和展示，包括计数、比例、均值、方差等。
通过SPSS可以轻松计算出这些统计量，并通过表格和图表进行可视化展示。
这有助于研究人员从整体上了解患者数据的分布和特征。
其次，SPSS还可以进行假设检验。
假设检验是利用统计学的方法对研究假设进行验证的过程。
在临床研究中，常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
通过SPSS软件，可以方便地进行各种假设检验，并得出显著性水平。
这样可以判断研究结果是否具有统计学意义，并对结果进行解释和讨论。
此外，SPSS还可以进行回归分析。
回归分析是研究变量之间相互关系的常用方法。
在临床研究中，回归分析可以用来研究患者的变量之间的相关性，并预测某一变量对另一变量的影响。
SPSS软件可以进行多元线性回归、Logistic回归等各种回归分析，并给出参数估计值、显著性和置信区间等信息，帮助研究人员理解和解释变量之间的关系。
此外，SPSS还可以进行生存分析。
生存分析是研究时间变量和事件变量之间关系的一种方法，在临床研究中常用于研究生存时间和不良事件之间的关系。
SPSS 软件可以进行生存分析中的Kaplan-Meier生存曲线分析、Cox比例风险模型等，帮助研究人员评估预后因素的重要性和预测患者的生存概率。
医学研究中的临床试验设计与数据统计分析
医学研究中的临床试验设计与数据统计分析在医学研究中，临床试验设计和数据统计分析是十分重要的环节。
它们不仅有助于评估治疗的有效性和安全性，还为医学实践和决策提供了科学依据。
本文将探讨医学研究中的临床试验设计和数据统计分析的基本原则和方法。
一、临床试验设计1. 随机对照试验随机对照试验是临床试验设计中最常见的一种类型。
它将参与者随机分配到接受新治疗或对照治疗的组别中，以比较两组之间的治疗效果。
随机分组可以减少实验过程中的偏倚，使得研究结果更具说服力和可靠性。
2. 单盲和双盲试验在单盲试验中，参与者不知道自己所接受的治疗组别，而在双盲试验中，既有参与者也有研究者都不知道治疗组别。
这样可以减少主观因素对研究结果的干扰，提高试验的科学性和客观性。
3. 平行对照试验和交叉试验平行对照试验是将参与者随机分配到两个或多个组别中，每个组别接受不同的治疗，比较它们之间的差异。
而交叉试验是每个参与者都接受不同治疗的序列，以进行比较。
平行对照试验适用于长期治疗的研究，而交叉试验适用于短期效果的评估。
二、数据统计分析1. 描述性统计描述性统计是对收集到的数据进行整理和概括的过程。
常见的描述性统计方法包括平均数、中位数、标准差等。
它们可以帮助研究者了解数据的分布和集中趋势，为后续的推断性统计分析提供基础。
2. 推断性统计推断性统计是根据样本数据推断总体特征的过程。
常用的推断性统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以判断两个或多个组别之间的差异是否显著，而置信区间估计可以提供参数的范围估计。
3. 生存分析生存分析是对事件发生时间进行统计和分析的方法。
它通常应用于研究患者的生存时间、失效时间或复发时间等。
常见的生存分析方法包括生存函数估计和生存曲线比较，可以帮助研究者评估治疗对生存时间的影响。
4. 多元分析多元分析是同时考虑多个变量对结果影响的统计方法。
常用的多元分析方法包括线性回归分析、逻辑回归分析和生存回归分析等。
SPSS在医学科研中的运用
SPSS在医学科研中的运用引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域的研究中，包括医学科研。
SPSS提供了一系列的统计分析和数据处理工具，可以帮助研究者对医学数据进行分析、可视化和解释。
本文将探讨SPSS在医学科研中的运用，介绍其常用的功能和方法。
数据导入与清洗在医学科研中，数据收集是一个重要且常见的步骤。
SPSS可以通过导入数据文件的方式将已收集的数据导入到软件中进行后续的分析。
SPSS支持导入多种数据格式，包括Excel、CSV等，使研究者能够轻松地将数据转化为SPSS可识别的格式。
在导入数据后，常常需要对数据进行清洗。
SPSS提供了一系列的数据清洗工具，可以帮助研究者删除异常值、处理缺失数据等。
通过这些工具，研究者可以保证后续的分析结果的准确性和可靠性。
描述统计分析描述统计分析是医学科研中常用的分析方法之一。
它通过对数据的概括和分析，揭示出数据的特征和规律。
SPSS提供了丰富的描述统计分析工具，包括均值、标准差、频数、百分比等。
研究者可以使用这些工具对数据进行描述和汇总，进一步了解数据的特点。
统计检验统计检验是医学科研中重要的分析方法之一。
它通过对样本数据进行假设检验，判断样本之间、样本和总体之间是否存在显著性差异。
SPSS提供了多种统计检验方法，包括t 检验、方差分析、相关分析等。
研究者可以根据实际需求选择合适的统计检验方法，并使用SPSS进行分析。
回归分析回归分析是医学科研中常用的预测和建模方法之一。
它用于研究因变量与自变量之间的关系，并建立预测模型。
SPSS提供了多种回归分析工具，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。
研究者可以使用这些工具进行回归分析，并得到相关的模型结果和参数估计。
生存分析生存分析是医学科研中常用的分析方法之一。
它用于研究事件发生的时间和概率，并分析其与其他因素之间的关系。
临床试验设计与统计分析
临床试验设计与统计分析临床试验是从研究随机分配治疗手段的有效性开始的科学研究过程。
在这个过程中，试验设计和统计分析扮演着至关重要的角色。
本文将介绍临床试验的设计与统计分析，并探讨其在医学研究中的重要性。
一、临床试验设计临床试验设计是指研究者在进行试验之前所制定的整体计划。
一个好的试验设计能够确保结果的准确性和可靠性，提高研究的可信度。
在试验设计过程中，需要考虑以下几个关键因素：1. 研究问题的明确性：研究者需要明确试验的目标和研究问题。
他们应该确定主要研究问题，并制定相应的假设。
2. 样本大小和研究人群：样本大小的确定是试验设计中的重要因素。
需要考虑到统计功效和显著性水平，确保能够检测到所关注的效应。
此外，试验设计还需要考虑研究对象的选择和分组方法。
3. 随机分配和对照组设计：为了降低研究结果的偏倚，试验设计中通常需要采用随机分配方法来将研究对象分配至不同的治疗组。
对照组设计则使得研究者能够比较不同治疗手段的效果。
二、临床试验的统计分析临床试验的统计分析是基于试验数据进行推断和决策的过程。
通过合理的统计分析，能够从数据中得出可靠的结论，并对临床实践提供指导。
以下是临床试验统计分析的几个关键步骤：1. 数据收集和清洗：在进行统计分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和整理，排除异常值和缺失数据，并确保数据的质量。
2. 描述性统计分析：描述性统计分析可以帮助研究者对数据有一个全面的认识。
通过计算均值、标准差、频率等统计指标，可以描述数据的集中趋势和变异性。
3. 推断统计分析：推断统计分析是基于样本数据对总体参数进行估计和假设检验的过程。
通过计算置信区间和假设检验的结果，可以用来判断是否存在统计显著性，并对研究问题进行推断。
4. 子组分析和亚组分析：在一些复杂的试验中，可能存在不同亚组之间的差异。
通过子组分析和亚组分析，可以进一步研究不同亚组之间的效应差异，并得出相关结论。
5. 生存分析：对于一些涉及生存时间的临床试验，需要进行生存分析。
临床研究常用统计分析方法SPSS实例教程
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
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内容摘要
《临床研究常用统计分析方法SPSS实例教程》是一本介绍临床研究常用统计分析方法与SPSS实 现的教程。本书旨在帮助读者掌握临床研究中常用的统计分析方法，并通过实例演示帮助读者更 好地理解和应用SPSS软件进行数据分析。
“统计学是研究数据的科学，它通过对数据的收集、整理、分析和解释，来 探究事物的本质和规律。”这段文字简洁明了地阐述了统计学的定义和目的。书 中还介绍了统计学的基本原则，如变量、总体、样本、随机抽样等概念，为后续 的统计分析奠定了基础。
描述性统计分析是临床研究中常用的方法之一，它通过对数据的描述性统计 指标进行分析，来了解数据的分布特征和规律。书中通过实例展示了如何使用 SPSS进行描述性统计分析，如计算均值、标准差、中位数、四分位数等指标，以 及如何绘制直方图、箱线图等图形来直观地展示数据的分布情况。
结构清晰：目录按照统计分析方法的分类和SPSS实例教程的内容进行组织， 使得读者可以快速找到自己需要的内容。
内容全面：目录涵盖了临床研究中的各种统计分析方法和SPSS实例教程，满 足了读者对于不同层次和不同方面的需求。
实例丰富：目录中提供了大量的实例教程，这些实例教程不仅具有很强的实 用性，而且能够帮助读者更好地理解和应用所学知识。
使用SPSS进行临床数据分析的技巧
在临床研究中，预后研究旨在评估患者接受某种治疗后的疾病进展和生存情况 。使用SPSS进行数据分析，可以分析影响预后的因素，并建立预测模型。
预后研究分析方法
常见的分析方法包括生存分析、Cox回归分析等，SPSS提供了相应的统计分析 工具来实现这些方法。
病因研究
病因研究
病因研究旨在探讨疾病发生的原因和危险因素。使用SPSS进 行数据分析，可以帮助研究者识别与疾病发生相关的因素， 并评估其因果关系。
多重共线性问题
处理方式
可以采用相关系数矩阵、VIF等方法检测多 重共线性，然后通过减少变量、使用因子分 析等方法解决多重共线性问题。
注意事项
在处理多重共线性问题时，应深入分析变量 之间的关系，避免简单地将变量删除或整合 。同时，应注意保持模型的解释性和稳定性
。
06
SPSS与其他软件的结合 使用
与Excel的结合使用
推论性统计分析
总结描述
推论性统计分析是通过样 本数据来推断总体特征， 利用样本信息对总体做出 科学推断。
参数估计
使用样本数据估计总体参 数，如总体均值、总体比 例等，并给出估计的精度 和置信区间。
假设检验
根据研究目的提出假设， 然后利用样本数据对假设 进行检验，判断假设是否 成立。
高级统计分析
总结描述
启动方法
安装完成后，可以通过开始菜单 或桌面快捷方式启动SPSS。首次 启动时，系统会提示创建或打开 数据集。
数据输入与整理
数据导入
除了手动输入数据，SPSS支持多种 数据格式的导入，如Excel、CSV等 。通过“文件”菜单下的“导入数据 ”功能，选择相应格式导入即可。
数据整理
在数据输入后，需进行数据整理，如 添加或删除变量、编码分类变量等。 SPSS提供了强大的数据整理工具，如 “数据转换”功能。
临床医学研究数据统计分析思路概述
临床医学研究数据统计分析思路概述一、引言在临床医学研究中，数据统计分析是十分重要的一个环节。
通过对临床数据进行统计分析，可以揭示潜在的关联性、趋势以及效果等问题，为临床决策提供有力支持。
本文将对临床医学研究数据统计分析的思路进行概述。
二、数据收集与整理临床医学研究需要通过数据收集来获取所需信息。
在数据收集的过程中，需要制定明确的研究目标和研究问题，并采用合适的数据采集方式，如病历回顾、实验观察等。
同时，为了减少数据的误差和偏倚，应当制定严格的数据收集标准和操作规范。
在数据收集完成后，需要对数据进行整理。
整理数据包括数据清洗、去除异常值以及数据的格式化等操作。
数据清洗的目的是去除重复数据、无效数据和异常值，使得数据集更加干净和规范，提高后续分析的可靠性和可解释性。
三、数据描述与可视化数据描述是对采集到的数据进行总结和概括的过程。
通常可以通过描述性统计指标来展示数据的中心趋势、离散程度和分布情况。
例如，可以使用均值、中位数、标准差等指标对数据进行描述，以了解数据的基本特征。
此外，通过数据可视化技术也能更好地展示数据的特征。
常用的数据可视化方法包括直方图、散点图、箱线图等。
通过可视化，可以直观地看到数据的分布情况、异常值以及不同变量之间的关系，帮助研究者深入理解数据的特性和潜在规律。
四、假设检验与置信区间假设检验是临床医学研究中常用的统计分析方法之一，用于检验某个假设的有效性。
在进行假设检验时，需要提出一个原假设和备择假设，并利用样本数据进行统计分析来判断是否拒绝原假设。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
通过假设检验，可以评估不同组别、不同治疗方法之间的差异性，为临床决策提供可靠依据。
除了假设检验，置信区间也是临床研究中常用的统计分析手段。
置信区间是对总体参数的一个范围估计，通常用于估计点估计的精度和稳定性。
通过置信区间的计算和解释，可以更准确地评估研究结果的可靠性和实际意义。
五、回归分析与生存分析回归分析是一种用于研究因变量与自变量之间关系的统计方法。
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病例报告
是有关单个病例或10例以下病例的详尽临床 报告，系对罕见病进行临床研究的主要形 式。
对新发生的疾病或临床事件的首例报告具 有重要的价值，许多疾病首次认识都是通 过病例报告形式，如AIDS、莱姆病等
实例1
1980-1981年6个月的时间内，洛杉矶三家 医院先后发现5例以前健康的男性同性恋青 年患卡氏肺囊虫肺炎，这种情况引起了人 们的注意，因为这种类型的肺炎以前几乎 毫无例外地发生于老年男性或女性，因为 他们的免疫系统受到了抑制。这种不常见 的情况提示医生他们可能患了一种以前不 知道的疾病，后来证实他们患的是获得性 免疫缺陷综合征，即艾滋病。
临床科研设计方法与 SPSS统计
仪征市人民医院科教科
临床研究的定义
是以病人为主要研究对象的医学科学研究，
其目的是提高诊断水平、治疗效果，改善 预后和进行疾病病因的研究。
诊断
疗效
预后
病因
临床研究的过程
1、顶层设计 ①提出临床问题；②将临床问题转变为科学问题； ③文献检索复习；④针对研究的问题提出假说； ⑤提出研究方案。
2、研究方案的设计与实施 ①设计临床研究方案；②收集临床资料；③建立 数据库；④统计分析；⑤统计学评价与临床评价。
3、分析、总结、撰写论文及投稿、发表论文。
临床研究分类
研究有时有无设计干预因素
实验性研究
观察性研究
是否随机 随机对照研究 非随机对照研究
有无对照组
分析性研究
描述性研究
时间方向 队列研究 病例对照研究 横断面研究
容易发生失访偏倚，如失访率在10%以上就可能会 影响研究结果
由于随访时间较长，在此过程中会发生许多事件 或因素，很难判定最后出现的结果只与所研究的 暴露因素有关
横断面研究
横断面研究又称横断面调查，因为所获得 的描述性资料是在某一时点或在一个较短 时间区间内收集的，所以它客观地反映了 这一时点的疾病分布以及人们的某些特征 与疾病之间的关联。由于所收集的资料是 调查当时所得到的现况资料，故又称现况 研究或现况调查(prevalence survey)；又因横 断面研究所用的指标主要是患病率，又称 患病率调查。
病例－对照研究 又称回顾性研究。是一种 探索病因的流行病学研究方法。它是以一 组患有某种疾病的人与末患这种病的人相 对照，调查他们过去是否暴露于可疑致病 因子及其程度，通过比较，推断某种因子 作为病因的可能性。如果病例组有暴露史 者的比例显著高于对照组可认为这种暴露 与患病存在联系。
实例1
瑞典进行了一项大规模病例-对照研究来探讨胃-食管反流和食管腺癌 的关系。研究者收集了189例食管腺癌患者和820例经年龄、性别配对 的对照组，以同样方式调查了两组烧心等症状的情况
临床应用广，病因研究、预后研究、防治效果远 期疗效的观察等都可以应用，特别是在病因及危 险因素的研究中有重要价值。RCT不能进行时，队 列研究是最好的设计方案
评价-缺点
在发病率很低的疾病需要很大的样本数，并且有 些暴露因素从接触到发病有很长的潜伏期，因此 不适用于少见疾病的研究
队列研究属于观察性研究，分组是自然形成的， 与试验性研究相比，容易产生偏倚
实例2
评价
缺乏严格的科研设计和规范的对照分析， 科学性差，论证强度低，只能为进一步进 行分析性和试验性研究提供线索，本身并 不能验证假设。但描述性研究容易进行， 临床医生面临大量临床资料和病史记录， 随时可以总结分析，所需时间短，不需很 多的人力、物力。
病例－对照研究（case-control study）
选择合适对照组非常困难，对照组系由研究 者自行选择，难免产生选择偏倚；暴露率和 暴露水平的测量是在患病之后回顾而获得， 因此特别容易受到回忆性偏倚的影响
论证强度不及队列研究和试验性研究，因此 当病例-对照研究得出的结论有争议时，应 进一步设计队列研究加以证实。
队列研究 cohort study
问题1.为进一步研究和确立HBV与食管癌的关系， 应该考虑用何种分析性研究方法？
评价-优点
可设立前瞻性的同期对照，除了暴露因素接触与 否外，各队列中纳入的观察对象、诊断标准和纳 入/排除标准以及观察指标等都可作到标准化，因 此论证强度高，可靠性强；
因为暴露在前，疾病在后，确定暴露没有偏倚， 由于是前瞻性观察，没有回忆性偏倚；
将特定的人群按其是否暴露于某因素或按 不同暴露水平分为n个群组或队列，追踪观 察一定时间，比较两组或各组发生率的差 异，从而判定暴露因素与发病有无因果关 联及关联大小的一种观察性研究方法。
队列研究基本原理
目标人群
暴露者 (暴露组)
可比
未暴露者 (非暴露组)
发病
a
a/(a+b)
未发病 b
发病
比较 c
c/(c+d)
未发病 d
实例1
世界上最著名的队列研究是通过问卷随访了34440 名英国医生，将他们分为四个队列（非吸烟者、 轻度吸烟者、中度吸烟者、重度吸烟者），应用 全病因死亡率和特异病因死亡率作为观察结果。 在1964年发表的10年初步报告中，显示吸烟者无 论肺癌死亡率还是全病因死亡率都大幅度升高， 并且有剂量-效应关系（吸烟越多，患肺癌的几率 越大）。这项重要研究的20年和40年的结果（对 1951年收集并且没有死亡的研究对象的随访率达 到惊人的94%），不仅表明了吸烟的危害性，也表 明了从一个执行良好的队列研究中获得证据的重 要作用。
食管腺癌组
对照组
烧心、反胃或都有
113
135
（至少每周一次）
无上述症状
76
685
OR = 7.5, 95%CI = 5.3-11.4, 严重者OR = 43.5(18.3-103.5)
评价
所需样本量较少，调查暴露情况采用回顾性 方法，允许同时调查许多因素与研究疾病的 联系，可以使用病史记录作为数据来源。
实例2
江苏如皋地处苏北江海平原，历来是食管癌的高 发区，同时又是乙型肝炎病毒感染的高流行区， 近10多年来食管癌、肝癌的发病率和死亡率呈同 步增高趋势。在病例对照研究中发现，血清乙型 肝炎表面抗原（HBsAg）阳性是食管癌的独立危险 因素之一，国内也有类似的发现，但未做系统研 究。众所周知，原发性肝癌与乙型肝炎病毒（HBV） 的关系已经确定。