医学研究中统计方法的选择和应用.doc

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 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。 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)。例如调查某人群的血型分布，按A、B、AB、O型分四组，计数各血型组的人数。再如吸烟/不吸烟、高血压/血压正常等均属计数资料。计数资料根据所分类别是两个或多于两个，分别称为二分类变量和多分类变量。 计数资料与计量资料的主要区别在于观察单位的某一标志能否观察到一个具体数值。人的身高、体重、血压，空气中二氧化碳的浓度、显微镜下每个方格中的红细胞数等指标均可测量到一个具体数值。而人的血型、职业等指标，只能用文字表示，按照特征分组后，清点各特征的个数，而没有单位。所以又被称为类别变量(category variable)或名义变量(nominal variable)。 等级资料 将观察单位按照某种属性的不同程度分组，然后清点各组包含的观察单位的个数所得的资料，称为等级资料(ranked data)，或称有序资料(ordinal data)。例如评价疗效中的治愈、好转和无效，症状的重、 中、轻和无，化验时的＋＋＋＋、＋＋＋、＋＋、＋、?、－等。又如健康自评时的备选答案，很好、好、一般、差、很差。这类资料兼备计量和计数资料的特点，比如治疗效果这一标志只能用文字表示，分为治愈、好转和无效，但取值又具有部分量化的特点，治愈好转无效。 在资料分析时，根据需要可以对以上三种资料进行转化。如血压，当舒张压达到95mmHg时被认为是高血压，低于这个值被确认为血压正常，再清点两组的人数，这样就将计量资料转化为计数资料。进一步将舒张压值介于90~94mmHg之间定义为临界高血压，60~90mmHg之间定义为正常血压，低于60mmHg被认为是低血压，这样又将计量资料转化为等级资料。又如将评价疗效中的治愈、好转合并为一组称为有效，无效保持不变，这样将等级资料转化为计数资料。再如将性别中的男、女分别以0，1表示则计数资料变成了计量资料，在统计学中称为指示变量(indicative variable)或伪变量(dummy variable)。但这里的“0”和“1”并无数值意义， 不表示女大于男，“0”用来指示男，“1”用来指示女。 二、按研究因素间的因果联系分类 连接变量 自变量