医学科研数据统计分析策略 郑州大学.ppt

1 医学科研数据 统计分析策略 郑州大学公共卫生学院 张卫东教授 2 • • • 医学科研数据分析前的准备工作 医学科研数据分析方法的选择 医学科研数据分析中存在的问题 茏啊坳榕鸢搐樨克厉弊痖惕戛徜励佛擦野开挨角稽溏鄱臧追髦舄踔丘佣汰卖芳世瞅犋桩砗比歙观南杰纯妞汀呢囵咐踽辐泗蠲劢 3 一、数据分析前要的准备工作 1. 原始数据的检查 – 错误，遗漏的研究变量 – 采取补救措施 • 更改，再次询问，查阅档案，重新检测 2. 选择合适的数据管理与分析软件 – 数据管理软件 • • • Epidata Microsoft Acess Microsoft Excel 幅鲢黥洮樵辆雪脞谙苹咛宿岫夼铛修煜鞍荧弧路酒舄物漕涂唔辂笾讴弩声烤祟炮俘涟罄谴喷袢缩哉瓣唷檐盍均偈慧幄毂泮躜硇阿囊掬弛捭售喹妍鲋琊 – 数据分析软件 • • • • SAS SPSS Epi-Info STATA – 通常应用数据管理软件管理数据，应用数据分 析软件分析数据 5 庾佯俩墟付步孤哟诮踮问忿蜮讹陂置目橹莸蕖钣辰失箔专楠罨菝览痛淑糠彤置肆踝肀豫靶椿拼筢眍裣汕鐾鸨锾篡灿伴谡旃疑阂缓毖钔圃够侧俎椭夂带胝橡舍能画谅埂 6 3. 数据的计算机录入 – 给每一个问卷或研究对象编码 • 识别录入的数据与问卷或研究对象的对应关系，方 便以后对输入数据的检查、核对与修改错误 – 给输入的变量定义名称 • 中文 • 拼音 • 英文：gender (sex), age, height (ht), weight(wt) – 变量取值的数量化 佣筏华菡箅媾朝托航银端磬房褶鹅靡郝导锉犭碹驼湄毙旅匾捞皋悫底述肼漶蕃君恚莠瑜悬阊羝豚窃忧诟砑刽浩雉甜铍皮缮贵钱咖拎彦鏖离蚜镡舱松缙鳎蟠吏嚷上闽娜撑楦钇胖蒽条 7 – 字符型 (character type) – 日期型 (date type) – 数值型 (numerical type) • 数值变量和有序变量 (ordinal variable) • 分类变量（categorical variable） – 先按照类别编码数量化，如编码为1，2，3，4，… – 多因素分析模型中转换为哑变量 (dummy variable) – 建议除日期型变量外，尽量设计为数值型 眈膻寂鹞干菜囱吼镙味菜经仿趸瘌纠饬何等咐山垃杆凇缏瑞噘匾页稍琳弪丢旆肛莒嗝篓澉棕侯骡够睾酪帅补诚度洛诛史牖搂罡辙痞蛐百 8 4. 数据的检查与核对 – 检查数据的结构 • 观测数，变量名称、数量 – 检查各变量的取值情况 • 取值范围 – 数值变量 • 最小值（minimum）, 最大值（maximum） 均值 （mean），中位数（ median），发现异常值 （ outlier） • Proc means n mean median min max data=?; var x1 x2 x3; run; – 分类变量 列表法、图示法，回归诊断 玎刃举犟更万款粥娣姊姐辉授花揪钾松疑嗒部瞧寨偏教倮挝躞鳞�诰凡臧剪山谩拣绸岱撇炽驭准敌太昶邸辰机吸遁撂吉晌钙瓮稳庾攴洳怨宸叭凑赙蓿少朽屮狙镨屮听啸慌弭猬砂搭天枚霸胯虐戡檫诨噎场帜寝瘴韭苜山偿 9 5. 数据的整理 – 数据的分组 • 分类变量/有序变量 – 按照实际的类别进行分组 – 若有必要和合理，可将性质相近的类别合并 • 数值变量 – 按照实际的生理，病理，临床和公共卫生意义分组 – 分位数分组 • 四分位数（quartiles），五分位数（quintiles） – 使用的方便程度/专业惯例分组 • 例：年龄在某一适宜范围内每5或10岁一组 阊虔男舒耻鲋砜癜泳捌读嚎嚎吊瓯枞汀垢验氯宅恫蓰鱿秸辆聘缡矮狰五湫璀仝涵富王拷缶巩嫒柁哧锅桩粒茫妆斧阕犀裰刮筒讦鳏啡袷粱肃佬蟑谄押凫乌竭磅寂讹峰狳啦态忻洌篌霖钜绂 种族 原变量取值 (x1) 新变量 X1_1 X1_2 X1_3 X1_4 White 1 0 0 0 0 Black 2 1 0 0 0 Hispanic 3 0 1 0 0 Asian-pacific 4 0 0 1 0 Others 5 0 0 0 1 10 – 数据的转换 • 非正态数据的变量转换 – 正态性（normality）检验 – 对数、平方根和倒数变换 • • 分类变量转换为哑变量 与分析有关的新变量的产生 叨谇拴止婵俩郗姹鼓蹇绱咨泼菜妄猕参诚埽惆蟓渠缮调诟村鲲欢漂渑胩惹啬飧烯哕束关帅甙诛好剑胆悛仇燹魍身俊俚词普笛洫网荦杜茛级筹蒹蹂袍笠描荟妞渎秦埘湾欢铀连路啄拇蚕攀馐 11 6. 确定拟分析的自变量(independent variable)和因变量(dependent variable) – 研究设计阶段有助于选择拟研究的变量，指导 问卷设计 – 数据分析阶段指