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临床科研中统计方法的选择及SPSS操作简介 重庆医科大学,公共卫生学院 卫生统计学教研室 彭斌 统计学是用来干什么的 统计学 是面对不确定数据进行科学推断的一门学科 目的 通过合理的设计来减少、控制误差,尽量保证结果的科学、可靠、可信; 通过恰当的方法充分暴露数据背后隐含的客观规律 统计学是科学研究的重要工具 什么时候需要统计学 医学科学研究从头到尾都需要统计学 方案设计(对照设置,混杂因素的控制) 对象分配(随机分配?) 样本大小 收集资料 分析资料 很多研究者只有在最后一步“分析资料”时才想起统计方法 统计方法选择的依据-设计类型 实验设计类型 完全随机设计(成组设计) --最常见,最易实施的实验设计方案 --将研究对象随机分配到几个组,然后做实验 配对设计 --将具有相似特征的研究对象配成对子,然后再将每个对子的对象随机分配到两个组进行实验 --常见形式:同源配对(如样品一分为二) 异源配对(按性别、体重、年龄配对) 自身前后配对(试验前后的对比) 统计方法选择的依据-设计类型 实验设计类型 析因设计 --同时研究多个实验因素对结果的影响 --例如,研究药物剂量(3mg、6mg)及给药方式(口服、肌注)对结果的影响,每种组合均需要做试验(3mg+口服,3mg+肌注, 6mg+口服,6mg+肌注),为2×2析因设计 正交设计 --析因设计的简化方案,根据正交表做实验 重复测量设计 --同一对象在不同时间点上进行某个指标的观测,以分析该指标在时间上的变化。 --临床上很常见的一类资料 统计方法选择的依据-资料类型 资料类型 定量资料(计量资料) 指每一个对象都有一个观察值,其值是可以定量或准确测量的,表现为数值大小的不同。 例如,ALT,Hb,体重,吸光度,等 定性资料(计数资料) 没有数值的大小,只有互不相容的类别或属性。 例如,性别,血型,职业,病种,等 等级资料 各属性或类别间有程度之分 例如,疾病的“轻、中、重”,治疗结果的“无效、显效、好转、治愈” 统计方法选择的依据-分析目的 分析目的 对临床资料进行统计描述 描述性统计分析方法 如,均数,中位数,标准差,百分比,频数分布等 对几组资料进行差异性检验 假设检验方法 如,t检验,卡方检验,方差分析,秩和检验等 探讨变量之间的关系,或者自变量(影响因素)对应变量(结果变量)的影响大小 多变量分析方法 如,线性相关,线性回归,Logistic回归,生存分析等 常用的统计方法 统计描述 均数,中位数,标准差,率,百分比,频数分布等 参数估计 95%可信区间(95%CI) 假设检验 t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验,等 关联分析 线性相关、线性回归、Logistic回归、生存分析,等 其它方法 判别分析,聚类分析,因子分析,主成分分析,Meta分析 选择方法时需要注意的几点 数据的分布 正态分布? 偏态分布? 方差齐性 方差是否齐同(相等) 粗略判断 两组标准差之比在2.5倍以上, 就得警惕方差不齐 常用假设检验方法的选择 几个例子 实例1 30只大鼠随机分为A、B、C三组,每组10只,分别给予三种药物,5天后测定某指标值如下表。 几个例子 实例2 36只大鼠随机分为对照组、实验组1、实验组2三组,每组12只,分别给予三种饲料,分别于10天、15天、20天、25天测定大鼠体重,如下表。 几个例子 实例3 72只小鼠随机分为3组,每组24只,进行实验,分别于试验后1,3,5,7天处死小鼠6只小鼠,测定大脑中酪氨酸激酶B的表达水平,如下表。 几个例子 实例4 两组手术病人,采用两种不同的镇痛方式(试验组、对照组),于手术后24小时测定血清中的IL-6,结果如下表。 常用假设检验方法的选择 一个例子 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。 常用假设检验方法的选择 一个例子 实例6 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=0.0570,差异无统计学意义。 常用多变量分析方法的选择 临床研究中,经常需要分析某些因素与疾病之间的关系,探讨疾病的危险因素。这些通常会涉及到多变量分析。 一个例子 实例7 欲研究治疗某病的改进法(传统药+辅药)与传统法(传统药)在不同剂量下的疗效。将150例研究对象随机分成10组,每组15例;每种剂量及每种疗法下观察15例。结果如下表: SPSS操作简介 SPSS是Statistical Package for the Social Sci
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