医学科研中的统计分析方法和案例
最新临床研究中常用统计分析方法及选择
例子2：英国某年全人口统计资料
矛盾：移民组的发病率在各个年龄组均高于英格兰和威尔士组，为什么它的合计发病率反而低？
分析中混杂因素的控制
胃癌 228 235 143 187 250 … 胃炎 100 153 178 143 200 … 非胃病 98 123 170 100 120 …
资料特点：计量资料，两组，标准差相差比较大(方差不齐) 不妥的方法：t检验 恰当的方法：t’检验 或者 Wilcoxon秩和检验
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。
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
（二）分析目的
数值变量资料 － 计量资料 无序分类变量资料 － 计数资料 有序分类变量资料 － 等级资料
（三）资料类型
无序分类：指类别或属性间无顺序、程度之分 例如，性别（男、女）为二分类 血型（A、B、AB、O）为多分类
有序分类：指类别间存在着次序，或程度上的差异。 例如，治疗效果：无效、好转、显效、治愈 实验室检验：–、+、++、+++
统计学方法有什么用？ 合理选择统计方法的四个因素 数据资料的描述 数据资料的组间比较 变量间关系研究
主要内容
一张关于统计学的图片
一、统计学方法有什么用？
例子1：一研究者宣布找到一种治疗某病的新药，试验的结果如下：
药物
例数
有效
有效率
新药
60
42
50%
该新药是否值得推广？
几个例子
比较目的
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
医学研究资料统计分析方法选择及分析步骤
案例 6 欲比较某种药物对哮喘患者肺功能的改善 , 将符合该研究入选标准的 25例哮喘患者在用药前测量肺 功能的最大呼气流量 ,然后测量其用药 4周后最大呼气流 量 ,请比较和分析用该药前后的最大呼气流量平均改变量 有何差异 。
·232·
C h in J E v id B a s e d P e d ia tr S ep tem b e r 2006, V o l 1, N o 3
·讲座·
文章编号 : 1 67 3 25 50 1 (20 06 ) 0 3 20 23 2 20 4
医学研究资料统计分析方法选择及分析步骤
赵耐青
作者单位 复旦大学公共卫生学院卫生统计教研室 上海 , 200032 通讯作者 赵耐青 , E2mail: nqzhao@ shmu. edu. cn
中国循证儿科杂志 2006 年 验的 P < 0110 或者至少有一组资料的正态性检验的 P < 0105 (如果大样本资料可不做正态性检验 ) ,则可以采 用 Kruskal2W allis检验 (亦称 H 检验或多组秩和检验 ) ,如 果多组检验差异有统计学意义 ,可以采用 M ann2W hitney秩 和检验做两两比较 ,但 α水平 = 0105 /比较次数 ,即 :如果 3 组资料 作 两 两 比 较 , 就 要 比 较 3 次 , 则 α = 0105 /3 = 01016 666 67,即 :当某两组检验的 P < 01016 666 67,则认 为这两组差异有统计学意义 。一般而言 ,要尽量减少比较 的次数 ,如 :研究设计为高剂量试验组 、低剂量试验组和对 照组 ,研究 者 仅 考 虑 两 个 试 验 组 与 对 照 组 比 较 , 则 α = 0105 /2 = 01025,即 :当某两组检验的 P < 01025,则认为这 两组差异有统计学意义 。
常用医学统计学方法在护理科研中的应用
3. 正确计算合计率
若 p1 X 1 n1 , p2 X 2 n2 X1 X 2 则合计率p n1 n2
例如用某疗法治疗肝炎，甲医院治疗150人，治 愈30人，治愈率为20%；乙医院治疗100人，治 愈30人，治愈率为30%。两个医院合计治愈率应 该是[(30+30)/(150+100)] ×100% =24%。
29
三类数据间的相互转化
例：一组2040岁成年人的血压
<8 低血压 1
等 级 数 据
8 正常血压
12 轻度高血压
2
3
计量数据
计数数据
15 中度高血压
17 重度高血压
4
5
以12kPa为界分为正常（＝0）与异常（＝1）两组，
统计每组例数
三类数据间的相互转化
不同资料转化举例（每分钟脉搏次数）
n
Xi
X
X2
3.36 4.32 2.34 2.68 2.95 2.63 2.86 2.93 2.17 2.72 2.56 2.52 2.27 2.98 3.72 2.28 2.39 2.28 2.48 2.28 2.32 2.61 3.64 2.58 3.65 2.42 2.41 2.66 3.29 2.70 1.06 1.08 1.27 1.63 1.89 1.74 2.16 3.37 2.97 1.69 2.51 1.88 1.41 3.19 1.92
进行了分析，得出40~49岁组患病率高，0~9岁组和70 岁及以上组患病率低的错误结论。
2.计算相对数分母不宜太小
如果例数较少会使相对数波动较大。如某种疗
法治疗5例病人5例全部治愈，则计算治愈率为 5/5×100% =100%，若4例治愈，则治愈率为
医学科研设计和统计分析方法医学医药
在自然环境中观察受试者的行为和 健康状况。
04
临床试验设计
Ⅰ期临床试验
初步评估新药或干预措施的安全性和耐受性。
Ⅱ期临床试验
评估新药或干预措施的有效性和剂量范围。
Ⅲ期临床试验
对新药或干预措施进行大规模、多中心试验，以评估其效果和安全性。
Ⅳ期临床试验
对新药或干预措施上市后的效果和安全性进行长期评估。
案例三：某治疗方法比较研究
• 总结词：随机对照试验、双盲法、有效性
• 详细描述：在某治疗方法比较研究中，研究人员采用了随机对照试验和双盲法等统计分析方法，对不同治疗方法的疗效 进行了比较。在试验过程中，研究人员将受试者随机分为试验组和对照组，分别接受不同的治疗方法。为了确保试验结 果的客观性和准确性，研究人员采用了双盲法，即受试者和研究人员都不知道受试者所属的组别。通过对比试验组和对 照组的治疗效果，研究人员得出了不同治疗方法的疗效差异和优劣。该研究方法有助于筛选出更有效的治疗方法，为临 床实践提供依据。
公共卫生监测与预警
在公共卫生监测和预警中，医学科研设计和统计分析方法用于监测传染病等公共卫生事件，及时发现 异常情况并采取应对措施，保障公众健康。
基础医学应用
药物研发与实验设计
在基础医学研究中，医学科研设计和统计分析方法用于药物研发、实验设计和数据分析。 通过科学的设计和统计分析，可以评估药物的疗效和安全性，为新药的研发和应用提供
02
统计分析方法
描述性统计分析
描述性统计分析
通过计算各种统计指标，对数据进行整理和描述，以 揭示数据的中心趋势和离散程度。
频数分布表
将数据分为若干个组别，并计算每个组别的频数和频 率。
描述性统计量
统计分析在医学科研中的应用
统计分析在医学科研中的应用医学科研的本质是解决人类健康问题，而统计分析是医学科研的重要工具之一。
统计分析可以使医学研究者通过对数据的分析和解释发掘有用的信息和关系，从而更好地推动医学研究的进展。
本文将从患者随访研究、临床试验、生存分析、质量控制等几个方面介绍统计分析在医学科研中的具体应用。
一、患者随访研究患者随访研究是评价某些慢性疾病的有效性和生存率的一种指标，主要是通过对患者随访的时间和结果进行分析，得出某种疾病的有效性和治疗效果。
统计分析在患者随访研究中具有重要意义，可以帮助研究者评估患者随访过程中的质量，确定事件发生的时间，计算生存率、存活时间、复发率和再次治疗率等指标。
例如，有一项针对胃食管反流病（GERD）患者的随访研究中，研究者通过统计分析得出，手术治疗的患者比药物治疗的患者长期效果更好，患者的症状和生命质量得到了明显的改善。
这说明，随访研究通过统计分析的支持，能够帮助研究者深入了解某种疾病的治疗效果、生存时间和质量。
二、临床试验临床试验是一种为了检测新药物和治疗方法的效果而进行的实验，在临床试验的设计和分析过程中，统计学扮演着非常重要的角色。
统计分析在临床试验中的应用包括样本量的统计学计算、随机化分配治疗和对照组等以及测试不同变量之间的关系。
举例来说，一项针对头颈癌治疗的临床试验中，研究者运用统计分析得出结论：加入吉司达比（一种癌症药物）的治疗方案，能够显著提高患者的无复发生存率。
临床试验的统计分析帮助研究者在实验设计和结果解释方面更加准确和合理。
三、生存分析生存分析是评估疾病或其他事件所需时间的过程，生存分析可以用来预测治疗方法的长期有效性、评估和预测疾病发展的风险以及评估特定人群或疾病的生存时间。
在医学科研中，生存分析可以应用于癌症、心血管疾病、流行病学研究和慢性疾病等方面。
例如，一项慢性肾病的生存分析研究中，通过统计分析得出：在人口中普遍存在的常见的成年人临床状态下，高血压、白蛋白水平和年龄是与肾病进展并发症、死亡风险和疾病进展的显著相关因素之一。
03-02 医学论文中常用统计分析方法SPSS操作及结果的正确表达
SPSS演示：Frequencies
Analyze => Descriptive Statistics => Frequencies
矩法
统计描述指标
SPSS演示：Descriptives
Analyze => Descriptive Statistics => Descriptives
矩法
统计描述指标
总体均数的区间估计?
t分布法
X t / 2, S X ，X t / 2, S X
正态近似法
S SX n
X Z / 2 S X , X Z / 2 S X
总体率的区间估计
1. 正态近似法
（n足够大且np与n（1-p）均大于5 时）
( p u / 2 S p , p u / 2 S p )
2. 查表法
（当n≤50，特别是p很接近于0或1时）
Sp
p(1 p) n
SPSS演示
总体均数可信区间估计： Analyze => Descriptive Statistics => Explore
问题5：如何进行两个均数的比较？
奥美沙坦酯/ 氢氯噻嗪复方片剂用于奥美沙坦酯单药治疗血 压未达标的原发性轻中度高血压患者的临床研究
SPSS演示
Analyze => Descriptive Statistics => Crosstabs
SPSS演示
问题3：如何正确使用统计图或统 计表描述你的科研数据？
A tabular presentation of data is often the heart or, better, the brain, of a scientific paper. ------Peter Morgan
医学研究数据分析方法介绍
医学研究数据分析方法介绍医学研究中，数据分析是一个关键的环节，可以帮助研究人员从收集的数据中提取有价值的信息，从而得出科学准确的结论。
本文将介绍几种常用的医学研究数据分析方法，以及其应用场景和基本原理。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行基本的统计描绘，目的是了解数据的分布特征。
常见的描述性统计指标包括平均数、中位数、众数、标准差和频率分布等。
这些指标可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度以及样本的分布情况。
在医学研究中，描述性统计分析常用于描述人口学特征、临床表现等数据。
二、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推测和推断。
通过使用概率理论和假设检验等方法，我们可以利用样本数据得到总体参数的估计值，并对其进行显著性检验。
推断统计分析通常用于医学研究中的实验和观察研究，以验证研究假设，比较不同组别的差异，或者评估治疗效果。
1. 方差分析（ANOVA）方差分析是用于比较三个或更多组别间均值差异的一种统计方法。
对于医学研究，方差分析常用于比较多个组别的治疗效果或者不同患者群体间的临床特征等。
通过方差分析，可以确定各组别的均值是否存在显著性差异。
2. t检验t检验是用于比较两组样本均值差异的一种统计方法。
在医学研究中，t检验常用于比较不同治疗组别或者观察组别的差异。
通过t检验，我们可以判断两组样本的均值是否存在显著性差异。
3. 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的相关关系。
在医学研究中，我们可以使用相关分析来探索两个变量之间的相关性，比如研究某项临床指标与患者预后之间的相关性。
相关系数的大小和方向可以帮助我们判断两个变量之间关系的紧密程度。
4. 回归分析回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度。
在医学研究中，回归分析常用于建立预测模型，评估多个变量对某一临床指标的影响。
通过回归分析，可以得到自变量与因变量之间的关系方程，并进行预测和解释。
三、生存分析生存分析是一种用于研究在一定时间内事件发生的风险及其相关因素的统计方法。
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医学科研中的统计分析方法和案例医学是一门基础科学，研究的是人体结构、功能和生理机制，以及各种疾病的防治。
医学科研中的统计分析是一项重要的技术工具。
随着科技的不断发展，越来越多的医学研究采用了统计分析方法，以便更准确地分析数据并得到可靠的结论。
本文将讲述医学科研中常用的统计分析方法和案例。
一、统计分析方法
1.描述性统计学
描述性统计学是对数据进行总结、概括和描述的一种方法。
它可以用表格、图形和文字等方式来表示数据的特征、分布、中心位置、离散程度和对称性等。
医疗领域中常用的描述性统计学方法有频率分布、百分比、均值、中位数、标准差、方差和不同形式的图表等。
2.推论统计学
推论统计学是基于抽样数据的一种统计学方法，它是从样本数据中推断总体数据的特征、参数和分布。
推论统计学方法可以通过参数检验、置信区间、ANOVA和回归分析等方法来进行数据分析和假设检验等。
3.多元统计学
多元统计学是研究多个变量相互影响和关联的一种方法，它具有处理大量数据和准确分析复杂数据的能力。
多元统计学在医学领域中广泛应用，尤其是在预测疾病发生、药物效果和治疗方案等方面的研究中。
二、统计分析案例
1.糖尿病患者的胰岛素敏感试验
研究目的：检测糖尿病患者的胰岛素敏感性，以便为治疗方案的制定提供依据。
样本选择：随机选择50名糖尿病患者。
研究设计：使用胰岛素敏感性试验来测量患者的血糖和胰岛素水平。
数据分析：使用均值和标准差统计患者的血糖和胰岛素水平，并使用ANOVA方法来比较各组之间的差异。
结果：胰岛素敏感测试验结果显示，患者血糖水平较高，而胰岛素水平较低。
并且，不同性别和不同年龄的患者，其胰岛素敏感性也存在显著的差异。
2.癌症患者的治疗方案
研究目的：确定在癌症患者治疗中不同方案的疗效和安全性。
样本选择：选择50名癌症患者。
研究设计：设计两种治疗方案，一种是放疗，一种是化疗，比较其疗效和不良反应。
数据分析：使用均值和标准差统计疗效和不良反应，并使用回归分析和多元统计方法，探讨不同治疗方案的疗效差异和影响因素。
结果：研究结果显示，放疗和化疗均可以达到较好的疗效，但化疗引起的不良反应较为严重。
此外，性别、年龄、病程和病情也会影响治疗方案的选择和疗效。
结论
统计分析在医学研究中的应用越来越普遍，可以帮助医学研究者更好地理解各种医学数据，并对疾病的预防、诊断、治疗和监测进行更准确的评估。
在进行医学科研时，正确选择和应用合适的统计分析方法是十分重要的。
只有掌握好统计分析方法，才能更好地推进医学科学的发展和人类健康的事业。