医学科研和论文撰写中常用的数据处理和统计分析方法
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
医学论文中统计图表的正确使用
医学论文中统计图表的正确使用在医学研究中，统计图表是表达和分析数据的重要工具。
本文将介绍如何在论文中正确使用统计图表，以提高研究成果的可读性和可信度。
关键词：医学论文、统计图表、数据表达、数据分析医学论文中通常需要处理大量的数据，包括临床试验、流行病学调查、基因组学等多方面的信息。
统计图表作为一种直观的数据表达方式，能够清晰地呈现研究结果，从而帮助读者更好地理解数据分析的结论。
在选择统计图表时，应根据研究数据的类型、数量和所要呈现的信息进行选择。
例如，对于比较两组数据的均值差异，可以选择柱状图或线图；对于展示多组数据间的关系，可以选择散点图或饼图。
选择合适的图表后，需要正确设置图表的各项参数。
例如，坐标轴的标签、图例、标题等，以便清晰地表达图表的含义。
同时，还需注意图表的尺度，确保数据表达的准确性。
选择正确的数据分析方法对于统计图表的使用至关重要。
常用的统计分析方法包括描述性统计、方差分析、卡方检验等。
作者需根据数据的特点和研究目的选择合适的方法进行数据分析。
统计图表中的尺度应设置合理，确保数据的准确性。
例如，在柱状图中，各柱子的高度应与其所代表的数据成比例；在线图中，线条的起伏应能反映出数据的变化。
在展示实验数据时，通常会涉及标准误差。
标准误差反映了数据散布的范围，帮助读者更好地理解数据的波动情况。
在制作图表时，应正确计算和标注标准误差。
为了使图表更加完整和易于理解，通常需要提供一些补充数据。
例如，可以在图表下方列出数据的平均值、中位数等指标，以便读者对数据进行整体把握。
下面通过一个实例来说明如何正确使用统计图表。
在一项探讨高血压与年龄关系的研究中，研究者收集了500名患者的血压和年龄数据，并采用统计图表来呈现分析结果。
由于要探讨的是高血压与年龄之间的关系，可以选择散点图来展示数据点，同时绘制一条趋势线来反映二者的关系。
在散点图中，横坐标为年龄，纵坐标为血压。
为了便于观察，可以将数据点的大小和颜色进行调整，使其在图中更加突出。
医学科研方法与数据处理
数据处理技术
01
数据格式统一化
02
数据分析
描述性统计：均值、中位数、频数等。
03
数据处理技术
• 推断性统计：回归分析、方差分析、卡方 检验等。
数据处理技术
数据可视化
1
2
图表制作：条形图、饼图、散点图等。
数据分析报告编写。
3
04
数据分析与解读
统计分析方法选择
描述性统计
用于描述数据的基本特征，如均值、中位数、标准差 等。
医学科研方法与数据 处理
汇报人：可编辑 2023-12-31
目 录
• 医学科研概述 • 医学研究设计 • 数据收集与处理 • 数据分析与解读 • 医学研究中的常见问题与解决策略 • 医学科研的未来发展与挑战
01
医学科研概述
医学科研的定义与目的
定义
医学科研是对医学领域中的现象、问 题、规律进行系统研究的活动，旨在 探索疾病预防、诊断、治疗和康复等 方面的新理论、新方法和新技术。
调查法
总结词
通过问卷、访谈等方式收集研究对象有关信息的方法。
详细描述
调查法是医学科研中常用的方法之一，可以通过问卷调查、访谈等方式收集研究对象的基本情况、行为习惯、态 度等方面的信息。调查法具有较高的灵活性和针对性，能够根据研究目的和对象的不同设计不同的调查方案。
案例研究法
总结词
通过对特定对象进行深入、全面的研究来探讨其特征、规律和影响因素的方法。
推论性统计
用于从样本数据推断总体特征，如T检验、卡方检验 、回归分析等。
高级统计分析
包括结构方程模型、主成分分析、因子分析等复杂统 计方法，用于深入探索数据之间的关系和结构。
统计分析软件介绍
医学科研的统计设计与数据处理
例2 研究3种抗癌药物对小白鼠肉瘤抑
瘤效果，将小白鼠体重作为分层（区组）
因素，将15只小白鼠按区组随机化分组方
法分到A、B、C三组，分别接受甲、乙、丙 三种抗癌药物。
15 个小白鼠区组随机分组结果
区组号 动物编号 随机数 序号 分组结果 处理 1 68 3 C 丙 1 2 35 2 B 乙 3 26 1 A 甲 4 00 1 A 甲 2 5 99 3 C 丙 6 53 2 B 乙 7 93 3 C 丙 3 8 61 2 B 乙 9 28 1 A 甲 10 52 2 B 乙 4 11 70 3 C 丙 12 05 1 A 甲 13 48 2 B 乙 5 14 34 1 A 甲 15 56 3 C 丙
（二）观察性研究
描述性研究：横断面研究
分析性研究 ： 病例对照研究，队列研究
• 相应观察研究的统计分析ficulties that bars the path of those who
pursue the Science of Man. -----F. Galton
To call in the statistician after the
experiment is done may be no more than asking him to perform a postmortem examination: he may be able to say what the experiment died of. -----R.A.Fisher “非常痛心地看到，因为数据分析的缺陷和错 误，那么多好的生物研究工作面临着被葬送的危
Table2 A classification of biomedical research reports
Ⅰ. Longitudinal studies A. Prospective studies 1. Deliberate interventions a. randomized b. non-randomized 2. Observational studies B. Retrospective studies 1. Deliberate intervention 2. Observational studies Ⅱ. Cross-sectional studies A. Disease description B. Diagnosis and staging 1. Abnormal ranges 2. Disease severity C. Disease processes
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
医学科研中的统计分析方法和案例
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。
医学科研论文统计方法
3. 抽样误差 因个体差异及样本只能是总体 的一部分，而产生的样本统计量与 总体参数之间的差异。 抽样误差愈小，用样本推断总 体的精确度愈高
统计量 依据样本观察值所定 出的量。如：样本均数、样本标 准差 、样本率。
参数 总体的统计指标数值。 如：总体均数、总体标准差、 总 体率。
4. 概率 probability
2.计数资料，enumeration data
由无序分类变量组成
将观察单位按某种属性或类别分组 所得各组的观察单位数
1）二项分类：阳性、阴性
2）多项分类：A、B、O、AB血 型。
3.等级资料
半定量资料
介于计量和计数资料之间，由有序 分类变量组成。观察单位的分组是 按照程度上的差异或等级大小来分。
3、线条：无竖线及斜线
4、数字：对齐；如缺失用“-” 或“…”表示
5、如有备注： 出，写在 用“*”标
表1 某医院1998年各科住院危重病 人抢救成功率
科别 内科
外科
危重人数 315
322
抢救成功数 252
249
成功率% 80.0
77.3
医学统计学研究的 基本步骤
1.资料设计 3.资料整理 2.资料收集 4.资料分析
1、资料设计，design 按研究者是否对观察对象施加 干预分为： （1）、调查设计，survey design 研究者只是“被动”地观察 客观实际情况 （ 2 ） 、 实 验 设 计 ， experiment design 研究者主动地施加干预
2.统计推断： 1)推断总体均数的可信区间 2)假设检验：
t检验，u检验，秩和检验和方差 分析（检验）
1）样本推断总体 95％或者99％总体均数可信区间估计 注意：该方法表示在一个总体中，用 统计量如何来估计总体水平的大致范 围，不能用来评价个体的 水平。 最常用的 公式： X 1.96 S x 表示在大样本情况下95％总体均数可
医学科研中的数据分析与解读
学习Java：Java是一种通用的编程语言，可以用于开发各种应用程序，包括数据分析 和科学计算。
参与专业培训与学术交流
参加学术会议和研讨会，了 解最新的数据分析与解读方 法和技术。
参加数据分析与解读相关的 专业培训课程，提高数据分 析技能。
治疗数据：包括 药物治疗、手术 治疗、康复治疗 等治疗方案和效 果
随访数据：对患 者治疗后的长期 跟踪和观察数据
生物标志物数据
定义：生物标志物是指在生物体内可以测量的物质，用于指示疾病的存在或进展 类型：包括基因、蛋白质、代谢物等 来源：可以从血液、尿液、组织等生物样本中获取
应用：在医学研究中，生物标志物数据可以用来评估疾病的风险、诊断、治疗效果等
疗方案优化等
数据共享与跨学科合作的重要性
数据共享：促进医学科研数据的开放和共享，提高研究效率和质量
跨学科合作：加强医学与其他学科的交叉融合，推动医学科研的创新和发 展
合作模式：建立跨学科合作平台，促进医学科研数据的共享和交流
发展趋势：未来医学科研中数据分析的发展趋势将更加注重数据共享和跨 学科合作，以推动医学科研的创新和发展。
06
未来医学科研中数据分 析的发展趋势
大数据与人工智能的融合应用
大数据在医学科研中的应用： 数据采集、存储、分析、挖掘 等
人工智能在医学科研中的应用： 机器学习、深度学习、自然语 言处理等
大数据和人工智能的融合：提 高数据分析效率，挖掘更深层 次的信息
未来发展趋势：更加智能化、 个性化、精准化的数据分析与 解读
数据分析可以帮助 医生发现潜在的治 疗风险和副作用
数据分析可以帮助 医生制定更个性化 的治疗方案
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法1连续性资料1.1 两组独立样本比较1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。
1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。
1.2 两组配对样本的比较1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。
1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。
1.3 多组完全随机样本比较1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。
1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。
1.4 多组随机区组样本比较1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。
1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。
****需要注意的问题：（1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。
因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。
医学科研中如何用好应用统计学的方法
医学科研中如何用好应用统计学的方法统计学是一门透过同质事物的变异性、揭示内在事物规律性和实质性的科学，确切地讲，是一门关于客观数据分析的科学，研究数据的收集、整理和分析，包括理论和应用两个方面。
医学应用统计学，侧重于实际应用，是在传承和借鉴传统医学统计学“理论·原理·公式·应用”模式基础上，创造性地以“目的·数据库一变量类型一变量间关系”模式为指导的统计学。
它遵循简单实用的原则，力避复杂的数学原理和公式推导，以解决实际问题为导向，以建立统计数据库、分清变量类型为基础，以分析变量与变量间关系为核心阐述统计学分析方法，对于广大医学科研工作者，具有内容简单、思维明确、操作可行、方法实用的特点。
因此，学好用好医学应用统计学需要掌握如下一些基本方法。
一、明确研究目的和研究设计研究目的是研究设计的目标和方向，科学研究的基本要素及其基本原则是科研设计的基础和指南。
完整的科研设计包括专业设计和统计设计两部分：专业设计是指课题的实际意义和研究价值，入选对象的诊断标准、纳入标准及排除标准等，决定研究课题的先进性和实用性；统计设计包括选择研究类型与设计方案，确定研究总体、样本量、观察指标、随机化分组或抽样方法，以及数据的质量控制和统计分析方法等，影响课题的可信度和科学价值。
因此，正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。
在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。
如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。
所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。