13临床研究的资料分析.pptx

第十三章 临床研究的资料分析;第一节 临床科研中变量的类型;定量变量（quantitative variable） 称数值变量，是对每个观察对象用定量方法测定某项指标大小所得的资料，一般有度量衡单位。 常见计量单位包括： 年龄、身高、体重、血压等 类型 离散型变量 连续性变量 ;定性变量和定量变量;;按研究因素间的因果联系分类; 第二节 统计方法的选择;统计方法选择基本原则 研究目的 设计类型 资料类型 统计方法的应用条件 统计方法的具体应用 单变量分析 双变量分析 多变量分析 ;统计方法选择基本原则;;设计类型 不同设计类型，对应着不同统计方法 常见的设计类型包括 完全随机设计、配对设计、随机区组设计、交叉设计、析因设计、和重复设计等; 分析资料前，首先区分变量的类型和特征，再根据研究目的选择适当的统计方法，具体过程见图13-2;统计方法的应用条件 应用统计方法前，先看是否满足检验方法所需的前提条件，必要时可做变量转换。 例如：成组t检验 资料满足独立性、正态、方差齐 χ2检验 样本量大于40且最小理论频数大于5;统计方法的具体应用;单变量分析;图13-3 定量资料单变量分析统计方法选择流程图;1. 因变量为定量资料 ?总体均数估计：通过样本统计量推断总体参数。 点估计 区间估计;当?不知时，可用下式计算;? 单组样本资料的假设检验 通过样本均数 与已知总体均数?之间的差异与标准误比值，来推断样本均数所代表的未知总体均数与已知总体均数差异是否是抽样误差造成的，即是否相同。 σ已知或样本量≥30 Z检验 σ未知 t检验;? 配对样本的假设检验 将受试对象按一定条件配成对子（同种属、同年龄组、同性别等），再随机分配每对中的受试对象到不同处理组。 若差值服从正态分布，可采用配对t检验；否则，采用配对资料的符号秩和检验。 检验公式 ;2. 因变量为定性资料，应用包括 总体率的参数估计 单组样本频率的假设检验等 检验样本来自的总体分布（如二项分布、Poisson分布等）;? 总体率的参数估计 样本量n足够大时(n50)，np和n(1－p)均大于5，p的分布接近正态分布，用下式计算总体概率（1－?）的可信区间（CI）;? 单组样本频率的假设检验 当样本量n较大时，n? 及n(1－? )均大于5时，可利用样本频率p的分布近似正态分布，进行单组样本频率的Z检验。; 双变量分析是指对只含有一个因变量和一个自变量的资料进行分析，因此统计分析方法的选择不仅要考虑因变量的类型，还要考虑自变量的类型。;图13-5 因变量为定量资料的双变量统计方法选择流程图 ;1. 因变量自变量均为定量资料 ? 线性相关 相关程度用Pearson积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient）表示，符号为r，计算公式;对相关系数ρ进行假设检验;? 等级相关 如果X、Y不服从双变量正态分布，总体分布类型未知，数据本身有不确定值或为等级资料，应用秩相关（rank correlation）或称等级相关来描述两个变量间相关的程度与方向。相关系数称为Spearman秩相关系数或等级相关系数，用rs 表示;? 简单线性回归 应用：存在线性关系，可进行简单线性回归（simple linear regression）分析。 方法：最小二乘法 回归方程：;线性回归应用条件 满足线性 独立正态 等方差;2. 自变量为定性资料，因变量为定量资料 ? 两独立样本t检验;? 单因素方差分析 只安排一种处理因素的设计称为单因素设计，不安排其他任何控制因素的单因素设计即为完全随机设计。常用公式见表13-1; 若F检验发现差异，需进一步进行两两比较，常用方法包括：LSD-t检验、SNK-q检验和Bonferroni 法。 ;;3. 因变量为定性资料，自变量为定量资料 根据因变量是二分类、无序多分类和有序多分类，分别采用二分类Logistic回归、无序多分类Logistic回归和有序Logistic回归进行分析（详细介绍见多变量分析） ;4. 因变量自变量均为定性资料 ;? 四格表资料的?2检验 要用来检验两样本的率或构成比