医学研究中列联表资料统计分析方法的选择
医学统计学列联表检验
解读结果
分析结果
根据计算出的统计量及其他相关信息, 对结果进行分析。
VS
解释结果
解释分析结果,得出结论,并提出建议或 展望。
03
列联表检验的注意事项
数据的完整性
完整性
在进行列联表检验之前,需要确保数据集中的每个变量都有完整的观测值,避免出现缺 失数据或遗漏的情况。
处理缺失数据
如果存在缺失数据,可以采用插补、删除或其它适当的处理方法来处理,但应谨慎处理, 避免引入偏差或误导。
03 检验效能受到数据分布的影响:数据分布情况也 会影响检验效能,例如在极端分布情况下。
06
列联表检验的发展趋势与展 望
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据时代的来临,数据量庞大、 维度高、复杂度增加,传统的列联表 检验方法面临处理能力和分析准确性 的挑战。
机遇
大数据提供了丰富的数据资源,为列 联表检验提供了更广泛的应用场景和 更深入的探索空间,有助于发现更多 隐藏在数据中的关联和规律。
05
列联表检验的局限性
数据来源的局限性
样本量不足
在某些情况下,由于样本量较小,列联表检验可能无 法得出可靠的结论。
数据质量不高
数据可能存在误差、遗漏或异常值,影响检验结果的 准确性。
数据采集方法不科学
数据采集方法可能存在偏差,导致数据不具有代表性 或存在偏倚。
分类变量的主观性
分类界限不明确
某些分类变量的界限可能模糊不清,导致分 类出现偏差。
02
Fisher's exact test
适用于小样本或低频数据,通过 计算概率来评估变量之间的关系。
03
似然比检验
用于比较两个分类变量的关联强 度,通过比较不同模型拟合优度 来评估变量之间的关系。
学术研究中的统计分析方法选择如何选择合适的统计方法进行数据分析
学术研究中的统计分析方法选择如何选择合适的统计方法进行数据分析学术研究中的统计分析方法选择:如何选择合适的统计方法进行数据分析在学术研究中,统计分析方法对于正确解读和推断数据背后的趋势和关联关系至关重要。
选择合适的统计方法能够确保研究结果的准确性和可靠性。
本文将介绍如何在学术研究中选择合适的统计分析方法,以帮助研究人员做出正确的数据分析决策。
一、研究设计和目的在选择统计分析方法之前,首先要考虑研究的设计和目的。
研究设计主要分为观察性研究和实验性研究两种。
观察性研究旨在描述和观察现象,而实验性研究则旨在评估因果关系。
对于观察性研究,常用的统计方法包括描述统计分析、相关分析和回归分析等;而对于实验性研究,常用的统计方法包括方差分析、t检验和多元线性回归等。
二、变量类型和数据分布其次,研究人员需要考虑所研究的变量类型和数据分布。
变量可分为定性变量和定量变量两种类型。
定性变量通常表示某种属性或者类别,如性别、教育程度等;而定量变量通常表示具体的数值,如年龄、收入等。
对于定性变量,适合的统计方法包括卡方检验和列联表分析等;而对于定量变量,适合的统计方法包括描述统计分析、t检验和回归分析等。
在考虑数据分布时,需要判断数据是否符合正态分布。
正态分布是指数据呈现出钟形曲线的分布,其特点是均值等于中位数等于众数,且对称分布。
对于符合正态分布的数据,可以使用parametric tests(参数检验),如t检验和方差分析;而对于不符合正态分布的数据,可以使用nonparametric tests(非参数检验),如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验。
三、样本量和效应大小样本量和效应大小对于统计分析的选择也有重要影响。
样本量的大小通常与所要检测到的效应大小有关。
较小的样本量可能会导致统计上的低功效,即无法检测到真正存在的效应;而较大的样本量则可以提高统计上的功效,增加结果的可信度。
因此,在选择统计方法时,需要考虑样本量是否足够,并估计所要检测到的效应大小。
RC列联表资料的统计分析.ppt
表 8 100 例患者的临床诊断与 CT 诊断结果
临床诊断
患者例数
CT 诊断: Ⅰ级 Ⅱ级 Ⅲ级
Ⅰ级
60
4
2
Ⅱ级
4
12
3
Ⅲ级
3
3
9
当行变量与列变量的性质相同且取值的水平数及 含义也相同时,称这样的RC表为双向有序且属 性相同的RC列联表
双向有序且属性相同的RC表
表9 甲、乙两名医生对200例棉屑沉着病可疑患者的诊断结果
双向有序且属性不同RC表的统计方法
第四个分析目的,希望考察各行上的频数分布是 否相同,此时,将此资料视为双向无序的RC列 联表资料,可根据资料具备的前提条件,选用一
般 检验或Fish2er精确检验。若P<0.05,不能
认为两有序变量之间有相关关系,而只能认为各 行上的频数分布不同
双向有序且属性相同的RC表
双向有序且属性不同的RC表
表 6 不同年龄组中患者的疗效情况
年龄
患者例数
疗效: 痊愈 显效
好转
无效
<40
5
6
3
1
40~49
8
9
8
5
50~59
6
9
8
7
60~
4
6
7
8
当RC表中的两个定性变量,即原因变量与结果 变量都是有序变量,并且它们的性质不同,这样 的列联表称为双向有序且属性不同的RC表
双向有序且属性不同的RC表
表 4 不同药物组中患者的疗效情况
药物
患者例数
类型 疗效: 痊愈
显效
好转
无效
A
5
10
8
7
B
医药研究中高维列联表资料的分析及SPSS实现
1 孙瑞元 , 郑青 山.数 学药 理学新 论.第 1版. 京 : 民卫生 出版 北 人
方法 , 主要用 于应 变量 为二 分类 变量的分层列联 表资料 , 该法 将分层变量作 为混杂 因素 ( 通常 为重要 的非实 验 因素) 分析 ,
+ “+ .+ . ”+ .+ 一 ”+ “ + -+ ・ ・+ ・ - - + ・+ ・ “+ -+ ・ ”
假定 R P血管外给药后药动学符合一级吸收与消除 、 室 一 分布 , 既简 化了问题 , 我们 能推导 出 RP的 P F公式 , 使 D 亦符 合大多数血管外给药后 的药动学 特征 。但模型化所 带来 的问
医学 出版 社 ,0 4 2 4 2 5 2 0 ,2  ̄ 2 .
5 杨 明世, 游本刚 , 杨明华等. 卷积分 法进行 自制尼群地 平缓 释制 脱
剂 体 内外 相 关 性 研 究 . 学 学 报 ,0 4 3 ( )7 8 7 1 药 20 ,9 9 :3  ̄ 4 .
参
考
文
献
6 唐星主编. 口服缓控释制剂. 1版. 京 : 第 北 人民卫生出版社 ,0 7 20 ,
是否 相等 ; 若相 等 , 算公 共 O ( 胆 ③ 计 R ( 一
对 ( 一 行 假设 检验 。 柬 进
) ,
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例 1 痛痹胶囊治疗骨关节炎 Ⅱ期临床实验 , 3家 医院 在 ( 3个实验 中心) 即 同时进行 , 采用 随机双 盲、 阳性药平 行对 照 试验法 , 将合格受试者以 1 1的 比例分配至两 组 , : 每个 中心 各
・
医药研究中高维列联表 资料的分析及 S S P S实现
李 新
统计方法选择
统计方法选择统计方法是科学研究中必不可少的一个环节,其目的是通过对数据进行收集、整理、分析和解释,从而得出结论并推断其普遍性。
为了确保研究的可靠性和有效性,研究者必须选用合适的统计方法来分析数据。
本文将从数据特性、研究目的和数据来源等方面探讨如何选择合适的统计方法。
一、数据特性数据特性是选择统计方法的关键因素之一,因为不同的数据类型需要使用不同的统计方法进行分析。
以下是常见的数据类型和其适用的统计方法:1.二分类数据二分类数据是指只有两种取值,比如性别、婚姻状况等。
对于二分类数据,最常用的统计方法是卡方检验,其目的是确定两组数据在某个特定事件中是否存在显著差异。
2.数值型数据数值型数据是指具有实际意义的连续或离散的数值,例如身高、体重、年龄等。
对于数值型数据,最常用的统计方法是描述性统计和假设检验。
描述性统计可以通过计算平均值、标准差、中位数、众数等指标来描述数据的分布情况。
而假设检验则可以通过对样本数据进行假设,从而推断总体数据是否存在显著差异。
3.质性数据质性数据是指不具有实际意义的分类数据,例如颜色、民族、职业等。
对于质性数据,最常用的统计方法是频数分析和列联表分析。
频数分析可以将数据按照类别分组并计算每个类别的频数,从而了解数据的总体分布情况。
而列联表分析则可以通过计算不同变量之间的交叉频数,从而了解这些变量之间的关系。
二、研究目的1.描述性研究描述性研究的目的是了解数据的特点和分布情况。
对于描述性研究,最常用的统计方法是描述性统计,包括中心趋势和离散程度等指标,从而描绘出数据的整体特征。
2.关联性研究关联性研究的目的是了解两个或多个变量之间的关系。
对于关联性研究,最常用的统计方法是相关分析和回归分析。
相关分析可以计算两个变量之间的相关系数,从而了解它们之间的线性相关性。
而回归分析则可以通过建立模型来预测因变量的取值。
3.实验性研究实验性研究的目的是检验假设,确定某个因素对另一个因素的影响。
医学论文中常用统计分析方法的合理选择
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前,不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。
有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%[1]。
为帮助广大医务工作者提高统计分析水平,本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。
1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法,常用于计量资料中两个小样本均数的比较。
理论上,t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体,两样本均数比较时,还要求两总体方差相等。
但在实际工作中,与上述条件略有偏离,只要其分布为单峰且近似正态分布,也可应用[2]。
常用的t检验有如下三类:①单个样本t检验:用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。
当样本例数较少(n<60)且总体标准差未知时,选用t检验;反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时,则可选用u检验[3]。
②配对样本t检验:适用于配对设计的两样本均数的比较,在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。
常用的配对设计资料主要有如下三种情况:两种同质受试对象分别接受两种不同的处理;同一受试对象或同一样本的两个部分,分别接受不同的处理;同一受试对象处理前后的结果比较。
③两独立样本t检验:又称成组t检验,适用于完全随机设计的两样本均数的比较。
与配对t检验不同的是,在进行两独立样本t检验之前,还必须对两组资料进行方差齐性检验。
若为小样本且方差齐,则选用t检验;反之若方差不齐,则选用校正t检验(t’检验),或采用数据变换的方法(如取对数、开方、倒数等)使两组资料具有方差齐性后再进行t检验,或采用非参数检验[4]。
此外,当两组样本例数较多(n1、n2均>50)时,这时应用t检验的计算比较繁琐,可选用u检验[5]。
2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较,其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。
临床试验的统计分析方法
临床试验的统计分析方法临床试验是评估医疗干预或药物疗效的重要手段,通过对人群进行随机分组、对照处理和严格监测,可以获取有效的治疗效果数据。
然而,临床试验所获取的数据通常是庞大且复杂的,需要经过统计分析才能得出准确的结论。
在进行临床试验的统计分析中,常用的方法有描述性统计分析、假设检验、置信区间估计和方差分析等。
描述性统计分析是首要的步骤,它能够对试验结果进行总结和描述。
描述性统计分析包括测量指标的计算,如平均值、中位数、百分位数和标准差等。
这些指标可以提供试验样本的分布情况,对试验结果的重要特征进行概括。
假设检验是用来对试验结果进行推论的一种重要方法。
假设检验分为单样本检验、双样本检验和多样本检验等多种形式。
通过建立零假设和备择假设,并根据样本数据对其进行推断,可以判断实际观察到的试验效果是否显著。
常见的假设检验方法包括t检验、卡方检验和F检验等。
置信区间估计是对试验效果范围进行估计的一种方法。
在进行临床试验时,样本数往往比总体数目小很多,因此通过利用样本数据来对总体效果进行估计是必要的。
置信区间估计可以提供一个区间范围,该区间内包含了真实总体效果可能的范围,使我们能够对试验结果的可靠性进行评估。
方差分析是用于比较三个或更多组之间差异的一种统计方法。
在临床试验中,有时需要比较不同干预组之间的效果差异,以确定哪种干预方法更有效。
方差分析能够对试验组间的差异进行统计推断,帮助我们判断这些差异是否具有显著性。
除了这些基本的统计分析方法,还有一些其他的方法也被广泛应用于临床试验中。
比如生存分析方法,用于分析和预测患者的生存时间;回归分析方法,用于探索和建立因果关系。
这些方法都具有自己的特点和适用范围,在临床试验的统计分析中发挥着重要的作用。
在进行临床试验的统计分析时,需要注意一些问题,以确保结果的准确性和可靠性。
首先,应该选择合适的统计方法,根据试验设计和数据特点,选择最适合的方法进行分析。
其次,需要对数据进行清洗和处理,以排除异常值和缺失数据对结果的影响。
医学研究的数据管理与分析选择题
医学研究的数据管理与分析选择题1. 医学统计学研究的对象是A. 医学中的小概率事件B. 各种类型的数据C. 动物和人的本质D. 疾病的预防与治疗E.有变异的医学事件2. 用样本推论总体,具有代表性的样本指的是A.总体中最容易获得的部分个体 B.在总体中随意抽取任意个体C.挑选总体中的有代表性的部分个体 D.用配对方法抽取的部分个体E.依照随机原则抽取总体中的部分个体3. 下列观测结果属于等级资料的是A.收缩压测量值 B.脉搏数C.住院天数 D.病情程度E.四种血型4. 随机误差指的是A. 测量不准引起的误差B. 由操作失误引起的误差C. 选择样本不当引起的误差D. 选择总体不当引起的误差E. 由偶然因素引起的误差5. 收集资料不可避免的误差是A. 随机误差B. 系统误差C. 过失误差D. 记录误差E.仪器故障误差答案: E E D E A1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值,描述其集中趋势适用的统计指标是A. 中位数B. 几何均数P百分位数C. 均数D.95E. 频数分布2. 算术均数与中位数相比,其特点是A.不易受极端值的影响 B.能充分利用数据的信息C.抽样误差较大 D.更适用于偏态分布资料E.更适用于分布不明确资料3. 一组原始数据呈正偏态分布,其数据的特点是A. 数值离散度较小B. 数值离散度较大C. 数值分布偏向较大一侧D. 数值分布偏向较小一侧E. 数值分布不均匀4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是A.化为计数资料 B. 便于计算C. 形象描述数据的特点D. 为了能够更精确地检验E. 提供数据和描述数据的分布特征5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1:20、1:40、1:80、1:80、1:160、1:320,求平均滴度应选用的指标是A. 均数B. 几何均数C. 中位数D. 百分位数E. 倒数的均数答案: A B D E B1. 变异系数主要用于A.比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度C. 衡量测量的准确度D. 衡量偏态分布的变异程度E. 衡量样本抽样误差的大小2. 对于近似正态分布的资料,描述其变异程度应选用的指标是A. 变异系数B. 离均差平方和C. 极差D. 四分位数间距E. 标准差3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是A. 检测指标在此范围,判断“异常”正确的概率大于或等于95%B. 检测指标在此范围,判断“正常”正确的概率大于或等于95%C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围E. 检测指标若超出此范围,则有95%的把握说明诊断对象为“异常”4.应用百分位数法估计参考值范围的条件是A.数据服从正态分布 B.数据服从偏态分布C .有大样本数据D .数据服从对称分布E .数据变异不能太大5.已知动脉硬化患者载脂蛋白B 的含量(mg/dl)呈明显偏态分布,描述其个体差异的统计指标应使用A .全距B .标准差C .变异系数D .方差E .四分位数间距答案:A E D B E1. 样本均数的标准误越小说明A. 观察个体的变异越小B. 观察个体的变异越大C. 抽样误差越大D. 由样本均数估计总体均数的可靠性越小E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大2. 抽样误差产生的原因是A. 样本不是随机抽取B. 测量不准确C. 资料不是正态分布D. 个体差异E. 统计指标选择不当3. 对于正偏态分布的的总体, 当样本含量足够大时, 样本均数的分布近似为A. 正偏态分布B. 负偏态分布C. 正态分布D. t 分布E. 标准正态分布4. 假设检验的目的是A. 检验参数估计的准确度B. 检验样本统计量是否不同C. 检验样本统计量与总体参数是否不同D. 检验总体参数是否不同E. 检验样本的P 值是否为小概率5. 根据样本资料算得健康成人白细胞计数的95%可信区间为7.2×109/L ~9.1×109/L ,其含义是A. 估计总体中有95%的观察值在此范围内B. 总体均数在该区间的概率为95%C. 样本中有95%的观察值在此范围内D. 该区间包含样本均数的可能性为95%E. 该区间包含总体均数的可能性为95%答案:E D C D E1. 两样本均数比较,检验结果05.0 P 说明A. 两总体均数的差别较小B. 两总体均数的差别较大C. 支持两总体无差别的结论D. 不支持两总体有差别的结论E. 可以确认两总体无差别2. 由两样本均数的差别推断两总体均数的差别, 其差别有统计学意义是指A. 两样本均数的差别具有实际意义B. 两总体均数的差别具有实际意义C. 两样本和两总体均数的差别都具有实际意义D. 有理由认为两样本均数有差别E. 有理由认为两总体均数有差别3. 两样本均数比较,差别具有统计学意义时,P 值越小说明A. 两样本均数差别越大B. 两总体均数差别越大C. 越有理由认为两样本均数不同D. 越有理由认为两总体均数不同E. 越有理由认为两样本均数相同4. 减少假设检验的Ⅱ类误差,应该使用的方法是A. 减少Ⅰ类错误B. 减少测量的系统误差C. 减少测量的随机误差D. 提高检验界值E. 增加样本含量5.两样本均数比较的t 检验和u 检验的主要差别是A. t 检验只能用于小样本资料B. u 检验要求大样本资料C. t 检验要求数据方差相同D. t 检验的检验效能更高E. u 检验能用于两大样本均数比较答案:D E D E B1. 方差分析的基本思想和要点是A .组间均方大于组内均方B .组内均方大于组间均方C .不同来源的方差必须相等D .两方差之比服从F 分布E .总变异及其自由度可按不同来源分解2. 方差分析的应用条件之一是方差齐性,它是指A. 各比较组相应的样本方差相等B. 各比较组相应的总体方差相等C. 组内方差=组间方差D. 总方差=各组方差之和E. 总方差=组内方差 + 组间方差3. 完全随机设计方差分析中的组间均方反映的是A. 随机测量误差大小B. 某因素效应大小C. 处理因素效应与随机误差综合结果D. 全部数据的离散度E. 各组方差的平均水平4. 对于两组资料的比较,方差分析与t 检验的关系是A. t 检验结果更准确B. 方差分析结果更准确C. t 检验对数据的要求更为严格D. 近似等价E. 完全等价5.多组均数比较的方差分析,如果0.05P <,则应该进一步做的是A .两均数的t 检验B .区组方差分析C .方差齐性检验D .q 检验E .确定单独效应答案:E B C E D1. 如果一种新的治疗方法能够使不能治愈的疾病得到缓解并延长生命,则应发生的情况是A. 该病患病率增加B. 该病患病率减少C. 该病的发病率增加D. 该病的发病率减少E. 该疾病的死因构成比增加2. 计算乙肝疫苗接种后血清学检查的阳转率,分母为A. 乙肝易感人数B. 平均人口数C. 乙肝疫苗接种人数D. 乙肝患者人数E. 乙肝疫苗接种后的阳转人数3. 计算标准化死亡率的目的是A. 减少死亡率估计的偏倚B. 减少死亡率估计的抽样误差C. 便于进行不同地区死亡率的比较D. 消除各地区内部构成不同的影响E. 便于进行不同时间死亡率的比较4. 影响总体率估计的抽样误差大小的因素是A. 总体率估计的容许误差B. 样本率估计的容许误差C. 检验水准和样本含量D. 检验的把握度和样本含量E. 总体率和样本含量5. 研究某种新药的降压效果,对100人进行试验,其显效率的95%可信区间为0.862~0.926,表示A. 样本显效率在0.862~0.926之间的概率是95%B. 有95%的把握说总体显效率在此范围内波动C. 有95%的患者显效率在此范围D. 样本率估计的抽样误差有95%的可能在此范围E. 该区间包括总体显效率的可能性为95%答案:A C D E E1. 利用2χ检验公式不适合解决的实际问题是A. 比较两种药物的有效率B. 检验某种疾病与基因多态性的关系C. 两组有序试验结果的药物疗效D. 药物三种不同剂量显效率有无差别E. 两组病情“轻、中、重”的构成比例2.欲比较两组阳性反应率, 在样本量非常小的情况下(如1210,10n n <<), 应采用 A. 四格表2χ检验 B. 校正四格表2χ检验C. Fisher 确切概率法D. 配对2χ检验E. 校正配对2χ检验3.进行四组样本率比较的2χ检验,如220.01,3χχ>,可认为 A. 四组样本率均不相同 B. 四组总体率均不相同C. 四组样本率相差较大D. 至少有两组样本率不相同E. 至少有两组总体率不相同4. 从甲、乙两文中,查到同类研究的两个率比较的2χ检验,甲文220.01,1χχ>,乙文220.05,1χχ>,可认为A. 两文结果有矛盾B. 两文结果完全相同C. 甲文结果更为可信D. 乙文结果更为可信E. 甲文说明总体的差异较大5. 两组有效率比较检验功效的相关因素是A. 检验水准和样本率B. 总体率差别和样本含量C. 样本含量和样本率D. 总体率差别和理论频数E. 容许误差和检验水准答案:C C E C B1.对医学计量资料成组比较, 相对参数检验来说,非参数秩和检验的优点是A. 适用范围广B. 检验效能高C.检验结果更准确 D. 充分利用资料信息E. 不易出现假阴性错误2. 对于计量资料的比较,在满足参数法条件下用非参方法分析,可能产生的结果是A. 增加Ⅰ类错误B. 增加Ⅱ类错误C. 减少Ⅰ类错误D. 减少Ⅱ类错误E. 两类错误都增加3. 两样本比较的秩和检验,如果样本含量一定,两组秩和的差别越大说明A. 两总体的差别越大B. 两总体的差别越小C. 两样本的差别可能越大D. 越有理由说明两总体有差别E. 越有理由说明两总体无差别4. 多个计量资料的比较,当分布类型不清时,应选择的统计方法是A. 方差分析B.Wilcoxon T检验C. Kruskal-Wallis H检验D. u检验E. 2χ检验5.在一项临床试验研究中,疗效分为“痊愈、显效、有效、无效”四个等级,现欲比较试验组与对照组治疗效果有无差别,宜采用的统计方法是A. Wilcoxon秩和检验B. 24⨯列联表2χ检验C. 四格表2χ检验 D. Fisher确切概率法E. 计算标准化率答案:A B D C A1. 回归系数的最小二乘估计使其平方和最小的是A. 各点到X均数直线的横向距离B. 各点到X轴的横向距离C. 各点到回归直线的垂直距离D. 各点到Y均数直线的垂直距离E. 各点到Y轴的垂直距离2. 两数值变量相关关系越强,表示A. 相关系数越大B. 相关系数的绝对值越大B. 回归系数越大C. 回归系数的绝对值越大E. 相关系数检验统计量的t值越大3. 回归分析的决定系数2R越接近于1,说明A. 相关系数越大B. 回归方程的显著程度越高C. 应变量的变异越大D. 应变量的变异越小E.自变量对应变量的影响越大4. 两组资料作回归分析,直线回归系数b较大的一组,表示A.两变量关系密切的可能性较大 B.检验显著的可能性较大C.决定系数2R较大 D.决定系数2R可能大也可能小E.数量依存关系更密切5. 1—7岁儿童可以用年龄(岁)估计体重(市斤),回归方程为ˆ144Y X=+,若将体重换成国际单位kg,则此方程A.常数项改变 B.回归系数改变C.常数项和回归系数都改变 D.常数项和回归系数都不改变E.决定系数改变答案:D B E D C1. 在疾病发生危险因素的研究中,采用多变量回归分析的主要目的是A.节省样本 B.提高分析效率C.克服共线影响 D.减少异常值的影响E.减少混杂的影响2. 多元线性回归分析中,反映回归平方和在应变量Y的总离均差平方和中所占比重的统计量是A. 简单相关系数 B .复相关系数C. 偏回归系数D. 回归均方E. 决定系数2R3. 对同一资料作多变量线性回归分析,若对两个具有不同个数自变量的回归方程进行比较,应选用的指标是A .决定系数 B. 相关系数C. 偏回归平方和D. 校正决定系数E. 复相关系数4. 多元线性回归分析,对回归方程作方差分析,检验统计量F 值反映的是A .所有自变量与应变量间是否存在线性回归关系B .部分自变量与应变量间是否存在线性回归关系C .自变量与应变量间存在的线性回归关系是否较强D .自变量之间是否存在共线E. 回归方程的拟合优度 5. 在多元回归分析中,若对某个自变量的值都乘以一个常数c (0c ),则A. 偏回归系数不变、标准回归系数改变B. 偏回归系数改变、标准回归系数不变C .偏回归系数与标准回归系数均不改变D .偏回归系数与标准回归系数均改变E .偏回归系数和决定系数均改变答案:E E D A B1.统计表的主要作用是A. 便于形象描述和表达结果B. 客观表达实验的原始数据C. 减少论文篇幅D. 容易进行统计描述和推断E. 代替冗长的文字叙述和便于分析对比2.描述某疾病患者年龄(岁)的分布,应采用的统计图是A .线图B .条图C .百分条图D .直方图E .箱式图3.高血压临床试验分为试验组和对照组,分析考虑治疗0周、2周、4周、6周、8周血压的动态变化和改善情况,为了直观显示出两组血压平均变动情况,宜选用的统计图是A .半对数图B .线图C .条图D .直方图E .百分条图4.研究三种不同麻醉剂在麻醉后的镇痛效果,采用计量评分法,分数呈偏态分布,比较终点时分数的平均水平及个体的变异程度,应使用的图形是A. 复式条图B. 复式线图C. 散点图D. 直方图E. 箱式图5. 研究血清低密度脂蛋白LDL 与载脂蛋白B-100的数量依存关系,应绘制的图形是A. 直方图B. 箱式图C. 线图D. 散点图E. 条图答案:E D B E D1. 实验研究随机化分组的目的是A .减少抽样误差B .减少实验例数C .保证客观D .提高检验准确度E .保持各组的非处理因素均衡一致2. 关于实验指标的准确度和精密度,正确的说法是A .精密度较准确度更重要B .准确度较精密度更重要C .精密度主要受随机误差的影响D .准确度主要受随机误差的影响E .精密度包含准确度3. 在临床试验设计选择对照时,最可靠的对照形式是A. 历史对照B. 空白对照C. 标准对照D. 安慰对照E. 自身对照4. 两名医生分别阅读同一组CT 片诊断某种疾病,Kappa 值越大说明A. 观察个体的变异越大B. 观察个体的变异越小C. 观察一致性越大D. 机遇一致性越大E. 实际一致性越大5. 下列叙述正确的有A. 特异度高说明测量的稳定性好B. 灵敏度必须大于特异度才有实际意义C. 增大样本含量可以同时提高灵敏度和特异度D. 特异度高说明假阳性率低E. 阳性预测值高说明患病的概率大答案:E C D C C1、根据某医院对急性白血病患者构成调查所获得的资料应绘制( B)A 条图B 百分条图或圆图 C线图 D直方图2、均数和标准差可全面描述 D 资料的特征A 所有分布形式B负偏态分布C正偏态分布D正态分布和近似正态分布3、要评价某市一名5岁男孩的身高是否偏高或偏矮,其统计方法是( A )A 用该市五岁男孩的身高的95%或99%正常值范围来评价B 用身高差别的假设检验来评价C 用身高均数的95%或99%的可信区间来评价D 不能作评价4、比较身高与体重两组数据变异大小宜采用( A)A变异系数 B方差 C 标准差 D 四分位间距5、产生均数有抽样误差的根本原因是( A)A.个体差异B. 群体差异C. 样本均数不同D. 总体均数不同6. 男性吸烟率是女性的10倍,该指标为( A)(A)相对比(B)构成比(C)定基比(D)率7、统计推断的内容为( D)A.用样本指标估计相应的总体指标B.检验统计上的“检验假设”C. A和B均不是D. A和B均是8、两样本均数比较用t检验,其目的是检验( C )A两样本均数是否不同 B两总体均数是否不同C两个总体均数是否相同 D两个样本均数是否相同9、有两个独立随机的样本,样本含量分别为n1和n2,在进行成组设计资料的t检验时,自由度是( D)(A)n1+ n2(B)n1+ n2–1(C)n1+ n2 +1(D)n1+ n2 -210、标准误反映( A )A 抽样误差的大小B总体参数的波动大小C 重复实验准确度的高低D 数据的离散程度11、最小二乘法是指各实测点到回归直线的 (C)A垂直距离的平方和最小B垂直距离最小C纵向距离的平方和最小D纵向距离最小12、对含有两个随机变量的同一批资料,既作直线回归分析,又作直线相关分析。
护理论文写作过程中常用统计学方法的描述和常见错误
护理论文写作过程中常用统计学方法的描述和常见错误医学统计学是应用概率论和数理统计的基本原理和方法,被广泛地应用到医学研究中。
在医学研究过程和医学论文的撰写过程中常常需要对数据进行统计学处理。
正确的统计学方法对说明研究问题、证明研究假设的成立具有重要意义。
统计学方法选择不当,对研究的科学性、逻辑性、合理性和严谨性都会产生严重影响。
本刊编辑部针对常见的护理统计学错误进行归纳总结,供读者参考。
一、统计描述在研究中,对每个观察单位的某项特征进行测量或者观察,该项特征称为变量。
根据变量值的特点,将研究资料分为两大类:定量资料和定性资料。
1.定量资料:又称为数值变量,分为连续型变量(如:身高、体重等)和离散型变量(如:每个病人就诊次数)。
当数据符合正态分布时,用(均数± 标准差,)来描述,当数据符合偏态分布时,用(中位数,四分位数间 ( M,Q))来描述。
若样本数较少或者缺乏相关先验信息时,应对资料进行正态性检验。
精确判断一组数据是否呈正态分布,最好借助于SPSS、SAS 等统计分析软件。
2.定性资料:是指对每个研究对象的某些方面的特征和性质,进行表达或描述所得的资料,分为无序分类变量(如: 性别、血型等)和有序分类变量(如疗效: 显效、有效和无效)。
通常用率(百分率、千分率和万分率)和构成比(百分比)来描述。
二、统计分析1.定量资料的统计学分析主要考虑两个方面,一是正确辨析定量资料所选取的实验设计类型;二是检查定量资料是否具备参数检验(独立性正态性和方差齐性)的前提条件。
实际上很多科研人员不能正确判定其实验设计类型,导致大量统计学错误出现。
主要有以下两类错误:(1)不管定量资料对应的实验设计类型是什么,一律套用单因素两水平(或成组)设计资料的检验方法(如t 检验或秩和检验)或单因素多水平设计定量资料的分析方法(如单因素多水平设计定量资料的方差分析或秩和检验)。
(2)当定量资料不满足参数检验的前提条件时,盲目套用参数检验方法。
医学研究数据的统计学分析指南-update
– 数据分析阶段指导数据分析方法的选择
• 因变量是分类变量 • 因变量是数值变量 • 建立正确的统计学分析模型
10
• 不同教育水平糖尿病 病人的血糖控制效果: 消除性别、年龄、治 疗方法(饮食、口服 药物、胰岛素)
• HbA1C=教育水平、治 疗方法、性别、年龄
相 关 分 析 , c2 检验
生存时间
生存分析
20
4.不同研究设计和数据类型的数据分析方法 选择
变量类型
两组比较
数值变量 t检验
研究设计类型
两组以上比 实验前后比 重复测量
较
较
两变量间的联系
方差分析
配对t检验
重复测量 的方差分 析
线性回归, Pearson相关系数
分类变量 c2检验
c2检验
配对c2检验
• Good for showing parts of a whole
• Do not use 3-D
• 6 categories or less
Sample Size by Center
Arizona South Dakota Oklahoma
33
Chart: Poor Example
Figure 1. Sample Distribution by Center
–数值变量,numerical (continuous) variable –分类变量,categorical (nominal) variable –有序变量,ordinal variable –生存时间,survival variable
19
因变量
自变量
数值变量
分类变量
论医学论文中统计学错误数例
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•将整理后的数据输入SPSS,进行χ2分析
•
•结果显示χ2=0.320,P=0.714,与作者所得的结果χ2=12.033, P<0.001相不符。
•
假设检验方法
参数检验 (t检验和方差分析) 非参数检验(χ2检验和秩和检验)
•
例4:“中药治疗小儿病毒性心肌炎的临床观
察”研究,《中医中药》,2010年 5月,作者 白晓秋。
•
•例1:“浙江省567名高考生身体状况的调查研
究”,来源于《健康心理学杂志》2004年第12卷 第1期,作者张寿松、谢廷平。
•时间 (h)
•表格中的第一栏缺少一个纵标目“时间”和单位“小时”
•
•例2:“1995年与2001年金坛市中小学生常见病调查比
较分析”,来源于《中国卫生统计》2003年12月第20卷第 6期,作者王敏玉
研究方法 将近年收治的病毒性心肌炎患
儿分为中药治疗组及对照组,比较两组患 儿的治愈率及无效率。
统计方法 采用 SPSS 10.0 软件进行统
计学分析,计数资料采用 χ2检验,P<0.05 为有显著性差异
•13
•
表1是单向有序列联表,这类资料属于等级 变量资料。欲比较两组的疗效是否有差别 , 作者误用一般的行×列表的卡方检验, 这显然是没有考虑到等级这个因素,可因 此损失大量信息,检验效率不高,有时甚 至得出错误结论。这是由于卡方检验只能 说明各处理组结构是否均衡而不能检验效 应是否有差别,如果对其中的两列不同疗 效的数值进行调换, 卡方值不会有变化, 但秩和检验统计量有变化。所以,该资料 应该采用利用等级信息较好的秩和检验或 Ridit分析。
医学统计学常见资料类型
医学统计学常见资料类型一、病例报告病例报告是医学统计学中常见的资料类型之一。
病例报告是指医生或研究者对某个疾病或病例进行详细描述和分析的文献。
病例报告通常包括病人的个人信息、病史、临床表现、诊断方法、治疗过程和预后等内容。
通过病例报告,医生们可以分享疾病的病情特点、治疗经验和预后情况,为临床实践提供参考。
二、队列研究队列研究是医学统计学中常用的研究方法之一。
队列研究是指在一定的时间范围内,观察一组人群,并根据他们的暴露情况和发病情况进行统计分析。
队列研究可以分为前瞻性队列研究和回顾性队列研究。
前瞻性队列研究是在人群中选择一组暴露和非暴露两组人,然后进行长期的随访观察,以确定暴露对发病的影响。
回顾性队列研究是通过回顾性分析的方法,收集和分析已有的队列数据,以探究暴露和发病之间的关系。
三、交叉研究交叉研究是医学统计学中常见的研究方法之一。
交叉研究是指在一定的时间范围内,对一组人群进行观察和数据收集,然后根据暴露和发病情况进行分析。
交叉研究可以分为前瞻性交叉研究和回顾性交叉研究。
前瞻性交叉研究是在人群中选择一组暴露和非暴露两组人,然后进行一段时间的观察和随访,以确定暴露对发病的影响。
回顾性交叉研究是通过回顾性分析的方法,收集和分析已有的交叉研究数据,以探究暴露和发病之间的关系。
四、随机对照试验随机对照试验是医学统计学中常用的研究设计之一。
随机对照试验是指将研究对象随机分为实验组和对照组,实验组接受新的治疗方法或药物,对照组接受传统的治疗方法或安慰剂,然后观察和比较两组的疗效和安全性。
随机对照试验可以消除研究对象之间的差异,有效评估新的治疗方法或药物的效果和副作用。
五、系统评价和荟萃分析系统评价和荟萃分析是医学统计学中常见的研究方法之一。
系统评价是通过系统地收集、评估和整合已有的研究结果,以回答特定的研究问题。
荟萃分析是对多个独立研究的结果进行统计分析,以获得更准确和可靠的结论。
系统评价和荟萃分析可以提供更高水平的证据,指导临床决策和制定医学政策。
单向有序列联表资料统计处理的正确方法
摘
西 安 70 3 ) 1 0 2
要 : 单向有序列联表资料在 临床医学试验 中很常见 , 常被 当作一般的列联表资料而进行 x 检验 。由于损 失了疗 效所包含
的有序( 等级) 信息 , 使得统计结果 有时不 能正确反 映I 临床试验结果 。对这类资料 , 正确的统计分析方法是非参 数统计 的秩和检验 。 关键词 : 单向有序列联 表资料 ; 。检验 ; 秩和检验
p o e n o r d c lo ie r v me tt e u efu rd .Re ut :Th r r n e e tma in o a in eu ig p is nr g e so ,a d sl s e ewe eu d r si to fv ra c sn os o e rs i n n
观察组 26 2 (66 2 185. )4 (08 72. )4(04 62.%) 5 22 ( . )
对 照组 2 5 2 ( . ) 3 (42 2 1 93 21. %)4(78 )125. ) 01. 3(87
2 举例说明 对单 向有序列联 表资料 , 当组 间疗效差异较 大时 , 采用 检验或秩 和检验 的统计 分析结果一般 是一致 的 , 即采用 。 检 验虽然损失 了疗效 所包 含的有序 ( 等级 ) 信息 , 但影 响并不“ 致
P=O0 0 ̄0 0 ) 即组 间差 异有 统计 学意 义 。两统 计结果 .3 ( .5 ,
1 问题的提 出
相反 , 时应 根据秩 和检验 结果 结合 临床知 识对疗 效进 行评 此
价。
单 向有序 列联 表资 料在 临床 医学试 验 中非 常常见 , 般 一
是按不 同的病 型或 治疗方 法分组 后 观察治 疗效果 , 疗效 以 且
临床试验中常用统计分析方法
临床试验中常用统计分析方法临床试验是评价医疗手段或药物疗效的重要方法之一。
为了获得准确可靠的结果,临床试验中常用统计分析方法起着至关重要的作用。
本文将从试验设计到分析方法的选择和解读等方面,探讨临床试验中常用统计分析方法的应用。
一、试验设计在进行临床试验前,必须进行合理的试验设计。
常用的试验设计包括随机对照试验、交叉设计试验和非随机对照试验等。
其中,随机对照试验是最常见的设计方式,通过随机将参与者分为实验组和对照组,并对两组进行比较,以评估药物或治疗手段的疗效。
二、样本容量估计在确定试验设计后,需要对样本容量进行估计。
样本容量的确定与试验的目的、主要研究指标和统计分析方法密切相关。
一般来说,样本容量越大,试验结果的可靠性就越高。
常用的样本容量计算方法有基于效应量、置信度和显著性水平的计算方法,及基于生物学差异或者规模的计算方法。
三、描述性统计分析在临床试验中,描述性统计分析是对试验数据进行初步探索和分析的常用方法。
描述性统计分析可以通过计算均值、中位数、标准差、百分比等统计指标,描述样本的分布和集中趋势。
同时,描述性统计分析还可以通过绘制频率分布直方图、散点图、箱线图等图形来展示试验数据的特征。
四、参数估计和假设检验参数估计和假设检验是临床试验中最常用的统计分析方法。
参数估计通过对样本数据进行分析,估计总体参数的大小和置信区间。
假设检验则是用于判断总体参数是否与某个特定值有显著差异。
常用的参数估计方法包括均值的估计和比率的估计等。
临床试验中,可以通过t检验、方差分析、配对t检验、F检验等方法来进行参数估计和假设检验。
需要注意的是,在进行参数估计和假设检验时,应根据试验设计和指标类型选择适当的方法。
五、生存分析生存分析是临床试验中常用的统计分析方法之一,主要用于评估某种治疗手段或药物对患者生存时间的影响。
通过生存分析,可以估计生存曲线、计算中位生存时间、比较不同组之间的生存率等。
常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier生存曲线估计、Cox比例风险模型等。
列联表分析
列联表分析列联表分析是统计学中一种常用的方法,用于研究两个或更多个变量之间的关系。
它通过对数据进行分类和统计,能够揭示变量之间的相关性和相互影响。
列联表分析是一种二维表格形式的统计分析方法,也被称为交叉表或表格分析。
在一张列联表中,变量被分成若干行和列,交叉点处给出的是两个变量的交集部分的频数或频率。
通过对这些频数或频率进行分析,我们可以观察和推断两个变量之间的关系。
列联表可以应用于各种领域,例如市场调研、社会学、医学研究等。
在市场调研中,列联表可以用来分析不同产品类型的销售数据和顾客的购买偏好。
在社会学领域,列联表可以用来研究不同人群的特征和行为差异。
在医学研究中,列联表可以用来分析不同治疗方法的有效性和副作用。
列联表分析的基本原理是比较预期频数和观察频数之间的差异。
预期频数是基于各个变量的边际总数和整体频数的比例来计算的。
观察频数是实际观察到的频数。
通过比较预期频数和观察频数的差异,我们可以判断两个变量之间是否存在相关性。
进行列联表分析时,常用的统计指标包括卡方检验和列联比率。
卡方检验用于检验观察频数和预期频数之间的差异是否显著。
如果差异显著,即意味着两个变量之间存在相关性。
而列联比率则用于衡量两个变量之间的相关性强度,它是各个交叉点处的观察频数与预期频数的比值。
除了卡方检验和列联比率,还可以使用列联表的可视化方法来展示两个变量之间的关系。
常见的可视化方法有堆叠柱状图和热力图。
堆叠柱状图可以将两个变量的分布情况进行可视化比较,而热力图则可以直观地展示不同交叉点处的频数或频率大小。
在进行列联表分析时,需要注意的是样本的选取和数据的收集。
样本的选取应该具有一定的代表性,以确保统计结果的可靠性和推广性。
数据的收集应该严格按照统一的标准和方法进行,以减小误差和偏差的影响。
总之,列联表分析是一种重要的统计方法,可以用来揭示两个或更多个变量之间的关系。
通过对数据进行分类和统计,可以得出变量之间的相关性和相互影响。
医学统计学列联表检验
多重比例的检验
定义
多重比例的检验通常用于比较三 个或三个以上互不重叠个体或组 群中两个或两个以上互不重叠事 件之间的比例是否存在显著差异。
应用
多重比例的检验被广泛应用于医 疗、环保、市场调查中等领域。
示例
例如,通过多重比例检验,可以 比较不同地理位置、不同职业群 体中患某种疾病的人数是否存在 显著差异。
定义
多重风险的检验通常用于比较 不止两组不同样本在各种因素 下发生某种风险的概率的差异。
应用
多重风险的检验可用于研究多 种风险因素对某种疾病或其他 指标的影响。
示例
例如,通过多重风险的检验, 可以研究不同地区、不同人口 群体的城市病人发生率,从而 探究多种典型风险因素的影响。
结语:列联表检验的应用前景
3
示例
例如,通过单个比例检验,可以比较某种 新抗生素与传统抗生素在治疗某种疾病上 的疗效是否存在显著差异。
双重比例的检验
1 定义
双重比例的检验通常用于比较两组任何性质均不同的个体中两个互不重叠的事件之间的 比例是否存在显著差异。
2 应用
双重比例的检验广泛应用于临床试验、药物研发、疾病预防等领域。
3 示例
应用
2
特定风险发生概率的差异,以确定两组的 风险是否存在显著的差异。
双重风险的检验有着广泛的应用场景,例
如评估特定药物的风险和效果、调查两种
环境因素在特定疾病发生中的作用等。
3
示例
例如,通过双重风险的检验,可以比较吸 烟和高血压对心脏病的风险影响,帮助制 定更有针对性的健康宣传计划。
多重风险的检验
单个风险的检验
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比值 比( R ) 可信 区间(5 I)并检 验 O O 及 9 %C , R有 无统计学
意 义 , MatlHanzl: 用 ne — ese 检验 。 x
2 配 对 四格 表 资料
在病例对照和实验研究 中 , 常采用 1 配对设计 , : 1 分析某 暴露因素在病例组和对照组 中的总体分布有无差别 , 或分析 两种处理 、检验或诊 断方法结果 有无差别或 是否具有 一致 性 ,或分 析两个 指标 之间是 否有 关联 。分 析有 无差 别 , 用 Mc e ax 检验法 ; N m r: 分析是否具 有一致性 , K p a检验法 ; 用 ap 分析是 否有关联 , 用 检验法 , 并计算 P a o er n列联 系数( s C
险度( R ) R 及可 信区间 (5 I)并检验 R 9%C , R有 无统计学意
义 , MatlH e se 检 验 。 用 ne anzl —
1 . 3病例对照研究 四格表资料 分 析某暴露 因素在病例组 与对照组 中的分 布总体差别
有无统计学意义 , 用 检验。差别有无统计学 意义时 , 计算
表; 包含三个及 以上分类特征的 , 称为高( ) 多 维列联表 。 按分 类特征是否有 程度 或等级属性 ,分为无序 和有 序列 联表 , 二
维有序列联表又分为” 向有序 ” 双 向有序” 单 和” 两种情况 。在 二维列联表 中 , 个分类特征 均为二分类情 形时 , 两 称为 ”x 22 列联表 ”俗称 ” , 四格表” 一个分 类特征 为二分 类情形 , 一 ; 另 个为多分类情 形时 , 为”x 称 2 k列联表” ”x 或 k 2列联表” 两个 ; 分类特征均 为多分类情 形时 , 称为 ” x R C列联表 ”也 称” × , 行
收稿 日期 :0 7 0 — 2 2 0 — 8 0
列表” 。分析 时, 后两者归 为同一类 , 均按 R C列联表进行统 x 计分析。在进行列联表资料统计 分析时 , 要根据资 料具 体类 型和分析 目的选择恰 当的分析方 法 , 并将统计分析结果 与专 业知识相结合 , 出合理 的解 释。本 文将各种列联 表资料进 做
行归类总结 ,并结合分析 目的给出对应的统计分析方法 , 以 供广大卫生工作者在遇到类似问题 时参考之用。
且所有理论值 ( ≥5时 , T) 选用一般 的 检验 ; O 时 , P t 改
用 Fse 确切概率法 ; n 4 , 1 i r h ② I 0 有 ≤T≤5时 , > 选用连续校 正的 检验 , 改用 Fse确切概率法 ; n 4 , T I时 , 或 i r h ③ <0或 < 用 Fse 切 概 率 法 。 检 验 有 P asn : 和 似 然 比 i r确 h erox 值
布是不合理的 , 时须采用 二项 分布 的方 法进 行精确检 验t 此 3 ] 。
值得 注意 的是 , N m r Mc e a 法一般 用于样 本含量 不太大 的资 料, 因只考虑结果 不一 致的情况 , 而未考虑样本含量 和结果
致 的情况 , 所以 , 很大且结果一致率高时 , 当 不一致的数值 相对较小 , 易出现有统计 学意义 的检 验结果 , 容 但实 际意义
维普资讯
医学信息 2 0 年 l 月第 2 卷第 l 期 Md a I o a o. e. 0 7 V 1 0 N . 07 2 0 2 ei l n r t n D c 2 0 . o 2 . o 2 c fm i . 1
医学研究中列联表资料统计分析方法的选择
格, 称为列联表 。其 中, 含两个分类特征 的 , 包 称为二维列联
n不够大时 , 二者都偏离 分布 , 数值不 同, 但接近 。因此 , 在
实践 中 , 二者可同时使用 , 结合 起来 下结论[ 2 1 。作关联性分析
时, 据 检验结果判断两 属性 的分布是否独立 ( 是否存在关 联 )有关联还需计算 P a o 列联 系数( 。 , er n s C) 1 . 2队列研究 四格表资料 分析暴 露组与非暴 露组某事 件发生率 总体差 别有 无统 计学 意义 , 用 检验 。差 别有 无统计学意义 时 , 计算相对危
李 永红
( 西 壮 族 自治 区 疾病 预 防控 制 中心 , 西 南 宁 5 0 2 ) 广 广 30 8
摘 要 : 联 表 资料 是 各 类 医 学研 究 中最 常见 的 资料 类 型 , 列 因其 资料 具 体 类 型 和 分 析 目的 不 同 , 统计 分析 方法 也 不 相 同 。本 文 将
(iei o ao 值两种结果 ,二者计算公式不 同。理论 Lkl odr i) h t 上, n相 当大时 ,erox 值和似然 比 值都接近 分布 ; P asn :
一
M N m r 检验法要求两个不同项 bc 4 , bc4 ce a + I 0当 +<0 >
时, 须采用连续性 修正 , b c 当 + 很小时 , 正态分布近似二项分
各 种 列联 表 资 料 进 行 归 类 总 结 , 结 合 分析 目的给 出对 应 的 统 计 分 析 方 法 , 并 以供 广 大卫 生工 作 者 在 遇 到 类似 问题 时参 考 之 用 。
关键 词 : 列联 表 ; 计 学 ; 析 统 分
定性资料按照两个或多个分类特征分组 , 计数分类特征 交叉对应 的频 数 , 将分类特征及其交叉对应的频数整理成表
) 。
1 . 1现况研究或实验研究 四格表资料 主要分析 两个率总体差 别有无统计 学意义 或两样 本某
指 标 的 总 体 分 布 ( 构 成 ) 否相 同 , 两 个 分 类 特 征 ( 个 或 是 或 两
指标 ) 否有关联 , 是 用 检验 。 应用条件… ①总例数( I4 : n) 0 >