医学统计学 统计分析方法的选择
医学统计学八种检验方法
医学统计学八种检验方法医学统计学是医学研究中一个重要的分支，它通过对医学数据进行收集、整理和分析，以帮助医学研究者得出准确可靠的结论。
而在医学统计学中，检验方法是评价医学研究数据是否具有统计意义的一种重要工具。
下面将介绍医学统计学中常用的八种检验方法。
1.正态性检验：正态性检验是用来检验数据是否符合正态分布的统计性质。
常见的正态性检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
2.两独立样本t检验：该方法用于检验两个不相互依赖的样本均值之间是否存在差异。
适用于连续变量的比较，例如治疗前后的体重变化。
3.配对样本t检验：配对样本t检验适用于对同一组研究对象在不同时间或不同条件下进行比较。
如药物治疗前后患者的血压比较。
4.卡方检验：卡方检验是用来检验分类变量之间是否存在关联性的方法。
适用于分组数据的比较，例如男女性别与健康状况之间的关系。
5.方差分析：方差分析是用来检验多个组之间是否存在显著差异的方法。
适用于分析多个因素对结果的影响，如不同年龄组对某种疾病发生率的影响。
6.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和随时间而变化的危险率。
适用于研究患者生存期、疾病复发时间等，常见的分析方法有Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
7.相关分析：相关分析用于研究两个连续变量之间的关系。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和Spearman等级相关系数。
8.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和方向的方法。
适用于分析影响因素较多的情况，如探讨年龄、性别、病情等因素对治疗效果的影响。
以上八种检验方法在医学统计学中被广泛运用，每种方法都有其适用的场景和注意事项。
在进行医学研究时，选择合适的检验方法能够提高研究结果的可靠性，从而为临床实践和医学决策提供准确依据。
因此，熟练掌握这些统计方法是每个医学研究者必备的基本技能。
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
护理研究中常用统计学方法及统计软件应用
6.3216
120.7119 (Σflgx
22
G
lg
1
f
lg f
x
lg
1
120.711 100
9
lg
1
(1.20
71)
16.11
得这100名儿童的抗体平均滴度为1:16.11。
23
3、中位数
中位数(median) 是一组按大小顺序排列的变量值，其 位次居中的数值，用M表示。
某医院2000年在某城市随机调查了8589例60岁及以上老人体检发现高血压患者为2823例则高血压的患病率为28238589100328743常用相对数表512000年某地区不同年龄组恶性肿瘤死亡构成与死亡率年龄组平均人口数恶性肿瘤死亡人数死亡构成比死亡率110万44853120560221611942856403490058432816619601376054403039244合计21767613410000615644常用相对数表示事物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比用来说明各构成部分在总体中所占的比重或分布又称为构成比
常见问题……
7
医学论文中统计学方法存在的问题
常见问题：
1.统计处理方法太笼统（如，采用SPSS统计软件， 没有交代统计方法）
2.将率和构成比混为一谈 3.四格表χ2检验忽略使用条件 4.用t检验取代方差分析 5.等级资料误用χ2检验 6.不注意参数统计的使用条件 7.统计图表使用不规范
8
二、描述性统计分析方法
12
计算方法： X x1 x2 xn x
（1）直接法
n
n
例1 测定了5名健康人第一小时末血沉，分别是
如何选用统计学方法
单变量等级资料的分析
若为两组配对等级资料的比较，选 Wilcoxon单样本秩和检验；
若为两组独立样本等级资料的比较， 选Wilcoxon两样本样本秩和检验；
若为多组独立样本等级资料的比较， 选Kruskal-Wallis秩和检验。
双变量资料的分析
1．简单相关分析 分析两变量的相关关系时，若 两变量满足二元正态分布，可选Pearson 积矩相关分 析 (Pearson correlation) ；若两变量不满足二元正态 分 布 ， 可 选 Spearman 秩 相 关 分 析 (Spearman correlation)。 2．线性回归分析 分析两变量的回归关系时，若 两变量关系呈线性趋势，可选简单线性回归分析 （linear regression）。 3．曲线回归分析 分析两变量的回归关系时，若 两变量关系呈曲线趋势，可按曲线类型选指数曲线， 多项式曲线，生长曲线， Logistic 曲线等。也可选用 非线性回归分析方法。
原始数据的记录形式
医学研究的原始数据常列成类似下表的二维结构， 即行与列结构 的数据集形式。在下表中，每一行称为一个记录 (record)，或一个观 察单位(case)；每一列称为一个变量(variable)，用以表示变量、项目 或观察指标等。下表记录的原始数据是一个由 274 例观察单位和 11 个变量组成的数据集。 肾衰病人预后研究的临床资料记录
单变量计量资料的分析
(4) 多因素方差分析且分析交互作用： 此类资料包括析因设计资料（例 11-2 ），正交 设计资料（例 11-4 ），嵌套设计资料（例 11-6 ）， 裂区设计资料（例11-7）等。 (5) 重复测量资料： 单因素重复测量只有1个重复测量因素，如表123的数据。多因素重复测量除有1个重复测量因素外， 至少还有1个其它处理因素，可分析交互作用，如例 12-3。
心得体会-医学统计学体会与建议
心得体会-医学统计学体会与建议医学统计学是医学研究中非常重要的一个学科，它通过对大量的医学数据进行收集、整理、分析和解释，可以提供决策的依据和科学的证据。
在学习医学统计学的过程中，我有以下一些体会和建议：1. 清晰的研究问题：在进行医学统计学研究的时候，首先要明确研究的问题或假设。
只有明确了问题，才能有针对性地选择数据和分析方法，从而得出有意义的结论。
2. 合理的数据收集和设计：数据的质量和可靠性对于统计分析结果的准确性至关重要。
因此，在进行数据收集和研究设计时，要注意合理选取样本和控制变量。
此外，还要注意避免常见的偏倚和干扰，如选择偏倚、信息偏倚等。
3. 选择合适的统计分析方法：医学统计学有多种分析方法，如描述统计、推断统计、回归分析等。
在选择具体的分析方法时，要充分考虑研究的问题、数据的类型和要求等因素。
同时，也要熟悉常见的统计软件和工具，以便进行数据处理和分析。
4. 结果解读的合理性：在进行统计分析后，得到的结果需要进行解读。
在解读时，要注意结果的可靠性和统计显著性，并结合实际情况进行合理的解释。
同时，也要注意避免结果的误导或夸大，要以科学客观的态度对待统计结果。
5. 持续学习和应用：医学统计学是一个不断发展的学科，新的方法和技术不断涌现。
因此，持续学习和应用是非常重要的。
可以通过参加相关研讨会、课程和阅读专业文献等方式，不断更新自己的知识和技能。
总之，医学统计学在医学研究中起着重要的作用，掌握好统计学原理和方法对于医学科研人员非常重要。
通过合理的研究设计、数据收集和分析，可以为医学决策提供科学的依据和支持。
SPSS数据分析的医学统计方法选择【精选文档】
SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。
目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1。
连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1。
2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1。
4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2。
2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2。
3 R×C表资料的统计分析 (7)2。
4 配对分类资料的统计分析 (8)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (10)一．统计方法抉择的条件 (10)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (13)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料)的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料)的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性,则作完全随机的方差分析.如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较.2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验.如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
医学统计学数据分析和研究方法
医学统计学数据分析和研究方法医学统计学是医学领域中不可或缺的一门学科，它为研究者提供了分析和解读医学数据的方法和工具。
通过对大量医学数据的分析，可以揭示疾病的发病机制、评估治疗的效果、预测病情的进展等信息，对医学研究和临床实践起到了重要的作用。
本文将介绍医学统计学的一些常用的数据分析和研究方法。
一、描述统计分析描述统计分析是医学统计学的基础，用于对医学数据进行整体的描述和总结。
常用的描述统计分析方法包括频数分布、均值和标准差、中位数和百分位数、方差和相关系数等。
通过这些统计指标，可以了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
以临床试验为例，研究人员通过随机分组的方法，将患者分为实验组和对照组，观察不同治疗方案的效果。
描述统计分析可以帮助研究人员计算每个组的患者数量、计算不同治疗组的平均生存时间，从而初步判断治疗的有效性。
二、推断统计分析推断统计分析是医学统计学中的重要内容，通过对抽样数据进行分析，推断出总体的特征。
常用的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间、方差分析和回归分析等。
假设检验是一种常用的统计方法，用于判断样本数据和总体数据之间是否存在显著差异。
在临床实践中，研究人员可以利用假设检验方法比较两种治疗方法的效果是否有显著差异。
通过设定显著性水平，计算出p值，从而判断差异是否具有统计学意义。
置信区间是对总体参数的估计，它可以反映参数的可信程度。
临床研究中，研究人员经常使用置信区间来估计相对风险、绝对风险差、药物效应值等参数。
置信区间的宽度可以反映估计的精确程度，更窄的置信区间意味着估计值更可靠。
三、生存分析生存分析是医学统计学中用于研究患者生存时间和事件发生率的方法。
常用的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
在临床研究中，生存分析方法常用于评估不同治疗方案对患者生存时间的影响。
通过绘制Kaplan-Meier生存曲线，可以比较不同治疗组的生存曲线是否有显著差异。
医学研究中统计方法的选择和应用
医学研究中统计分析方法的选择与应用一般人认为统计学在医学研究中的应用就是资料的统计分析，这是因为这部分工作容易被人觉察到，并且也是统计学中非常重要的一部分，然而这是一种不太全面的看法。
因为统计学在医学科研中的作用不仅仅是资料的统计分析，它的应用贯穿于整个研究过程之中，包括计划、设计、实施、资料处理与分析，到结果的展示和解释，直至到最后论文发表，都需要统计学知识的支持。
因此，学好统计学基本理论，掌握每一种统计方法的适用条件及其使用技巧，对每一位医学研究人员来讲是必须具备的基本功之一。
第1节临床科研中研究变量的类型在进行资料统计分析之前，必须辨别清楚将要统计分析的研究变量的性质和在研究中所起的作用。
因为不同类型的资料所选用的统计量和统计方法不同，在病因学科研中研究变量所起的作用以及研究其目的不同，对它们的处理也不一样。
以下按测量单位和病因学研究的目的对研究变量的类型加以介绍。
一、按测量尺度分类1.计量资料对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的大小，所得的资料称为计量资料(measurement data)，一般有度量衡等单位。
例如在研究血压与身高、体重等身体型态指标的关系时，以人为观察单位，测得的身高(cm)、体重(kg)和血压(mmHg)属于计量资料。
又如在环境污染与人体健康关系的研究时，以每个采样点为观察单位，测量不同采样点空气中二氧化碳、氮氧化物、悬浮颗粒等的浓度(mg/L)。
再如临床实验室检验中，血脂的浓度、血糖的含量、血清中肌酸磷酸激酶浓度(IU)等也属于计量资料。
计量资料又可分为离散型和连续型资料两种。
离散型资料往往是一种计数，如每名儿童口腔中的龋齿个数、单位面积内细菌菌落的个数、显微镜下每个方格中的红细胞数。
这种计数只能是0和正整数，不可能是负数，也不会有小数点。
连续型资料，理论上在任何两个数值之间都会有无穷多个数据，如身高，在175厘米与176厘米之间理论上存在无穷多个数据。
2.计数资料将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组观察单位的个数所得的资料称为计数资料(enumeration data)。
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二、选择统计方法的基本原则
研究目的 资料的类型 研究设计情况
（一）研究目的
主要从各自研究的实际情况由研究者自己 确定，并选择合适适当的指标来表达研究 目的。
（二）资料的类型
实际研究工作中根据研究目的确定的反映研究 目的的观察指标，以及测定这些指标的方法确 定了研究资料的类型。
主要有三种类型： 计量资料 计数资料 等级资料
良好完善的研究设计
如果没有科学的设计、良好的数据质量 那么无论用什么方法和软件都无法获得真实的 结果，甚至得出错误的结论。
例：20世纪30-40年代，金的化合物普遍用于治 疗结核病，视作特效药，为此发表过数以百计的 文章，并作为定论写入教科书。40年代末，随机 对照临床试验，否定了这种结论。并用几个月的 时间肯定了链霉素、对氨柳酸、异烟肼的疗效。
62例昏迷病人血清T3、T4、rT3与对照组比较
组别 浅昏迷
例数 T3 30 0.950.38
T4 49.213.4
rT3 0.310.13
中度昏迷 19 0.730.28 44.510.56 0.440.19
深度昏迷 13 0.510.15 39.67.20 0.540.22
研究者采用t检验对每两组的均值进行比较，分 别比较昏迷病人与对照组、浅昏迷与中昏迷、 中昏迷与深昏迷比
（三）研究设计
随机分组设计 两组或研究目的
资料类型
计量资料
等级资料
计数资料
统计描述 统计推断 统计推断
no 条件
离集统 散中计 程趋图 度势表
t 检 验
方 差 分 析
秩 和 检 验
统计描述 相构率 对成 比比
统计推断
2
检 验
【实例一】 某医师将20名失眠患者随机等分 为两组，一组服用安眠药，另一组服用安慰剂， 研究者要评价某安眠药的催眠效果，治疗失眠 前后的睡眠时间及其差值结果见表，试作统计 分析。
分析
这是一个单因素(昏迷)、四水平(无、浅、中、 高)设计
误用t检验代替单因素方差分析 如果要同时比较三项指标，应当采用多元方差
分析
实例4 定性资料的分析
某地6094人按两种血型系统划分的结果
ABO血型 M
O
431
A
388
B
495
AB
137
合计
1451
N 490 410 587 179 1666
分别考察试验组和对照组治疗前后睡眠时间的改变是否 有统计学意义。对两组分别采用自身对照方法，将治疗 前后的睡眠时间配成一对，采用配对设计的t检验。
比较两组的催眠效果的差别是否有统计学意义。可将两 组治疗前后睡眠时间的差值视为数值变量资料，采用成 组设计的t检验，并估计差值总体均数的可信区间。
组 别 例数 疗 前
实例3
某医院为了解昏迷时血清甲状腺素的变化分别测定了 昏迷病人和普通病人的血清T3、T4、rT3.
62例昏迷病人血清T3、T4、rT3与对照组比较
组别 例数 T3
T4
rT3
昏迷病人 62 0.610.25 44.7910.60 0.460.29
对照组 62 1.860.77 129.5025.74 0.220.19
医学研究资料 统计分析方法的选择
一、概述
什么时候开始考虑选择统计方法：
应在研究设计的时候考虑，而不应是一切结束之后的 结果“修饰”
常见的现象：
无科学设计、数据量不够、统计结果与专业结论自相 矛盾、无法得出期望的统计结果
此刻，才考虑用什么统计方法得到想要的结果，统计 成了“数字游戏”
正确运用统计方法的前提：
疗后
差值
疗前比较
t
P
安眠药 10 3.450.57 5.0260.81 1.570.60 0.481
安慰剂 10 3.320.64 4.960.83 1.640.53
0.637
组内疗效
t
P
8.248 <0.001
9.745 <0.001
组间疗效比较
t
P
0.276 0.786
实例2
某研究小组对围手术期老年人头孢唑啉钠的合 理用法进行研究，得结果如下表
分析思路
研究目的 主要观察指标 数据类型 从设计的角度来看，需要注意什么问题？
疗前是否均衡可比？ 两组治疗前的比较
每种药物是否有疗效？ 各组疗效的组内比较
疗效间有没有差别？ 疗效差别的比较
本例分析中的三个步骤是环环相扣的。
治疗前两组同质性比较，以说明两组是否可比。可将疗 前两组的资料作为数值变量资料，采用成组设计的t检 验。
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
安眠药组 前后 3.5 4.7 3.2 5.6 4.3 5.6 2.5 3.5 3.8 5.6 3.7 4.6 3.0 5.2 4.1 5.3 2.8 4.0 3.6 6.1
差数 1.2 2.4 1.3 1.0 1.8 0.9 2.2 1.2 1.2 2.5
t检验要求：个体独立、正态性、方差相等。 后两个条件得不到满足
正态性
经验判断：所有观测值为正值时，如为正态分 布，S不会大于均值，更不会是均值的若干倍， 60岁以下组k10的s为均数的若干倍，不符合 正态性要求
方差齐
显然指标、 k10的两组间方差不齐。
解决的办法
变量变换：对数变换、开方变换等等 非参数检验：秩和检验、符号检验等
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
安慰剂组 前后 2.4 3.8 2.8 5.1 3.2 4.5 4.0 5.2 3.9 6.0 2.6 3.9 2.9 5.3 3.4 4.2 3.8 5.4 4.2 6.2
差数 1.4 2.3 1.3 1.2 2.1 1.3 2.4 0.8 1.6 2.0
MN 902 800 950 325 2977
合计 1823 1598 2032
641 6094
双向无序RC资料 2检验、似然比检验或Fisher 检验
两组患者头孢唑啉钠药物动力学参数比较
组别
(h-1)
K10(h-1)
老年组n=7
0.62130.1177 0.28560.0427
60岁以下n=5 3.55053.5553 0.82573.5329
成组t检验t值 1.84
1.60
P值
>0.05
>0.05
存在的问题
老年组变异较小，60岁以下组变异较大： 可能60岁以下年龄变动较大而变异加大 个别超常值的存在 也可能存在年龄增大个体差异减小