医学统计学统计分析方法

医学统计学统计分析方法

一．T检验

二．F检验（方差分析）

三．X2检验（卡方检验）

四．非参数检验（秩和检验）

五．回归分析

六．生存分析

一T检验

1.单样本t检验（样本均数与总体均数比较t检验）

2.配对样本t检验（配对资料）

3.两样本t检验（成组t检验）完全随机设计

4.近似t检验（两小样本均数两总体方差不等）

5.数据转换（对数转换：几何均数t检验，平方根转换，平方根反正弦，倒数变换）

二F检验（方差分析）

1.两样本方差比较的F检验：Levene检验

2.多个样本方差比较（也适用于两样本）

Bartlett检验（正态资料）

Levene检验（可不具正态）

完全随机设计资料的方差分析：

正态+方差齐：单因素方差分析（one factor ANOVA）和单向分类的方差分析（one way ANOVA）或成组t检验

非正态或方差不齐：变量变换后采用单向分类方差分析或Kruskal-Wills H检验

随机区组设计资料的方差分析

正态+方差齐：双向分类的方差分析或配对t检验

非正态或方差不齐：变量变换后采用双向分类的方差分析或Friedman M检验

拉丁方设计资料：三向

多个样本均数间的多重比较

①LSD-t检验（最小显著差异t检验）

②Dunnet-t检验

③SNK-q检验（多个样本均数两两的全面比较）

3.多因素方差分析

4.重复测量设计方差分析

5.协方差分析（将线性回归分析与方差分析结合）

三X2检验（卡方检验）

1.四格表的X2检验

2.配对四格表的X2检验

3.四格表资料的Fisher 确切概率法

4.行×列表X2检验（多个样本率样本构成比双向无序分类资料的关联性检验）

5.多个样本率的多重比较（X2分割法）

R×C表资料分类及检验方法的运用

1.双向无序：X2检验（样本率构成比）

2.单向有序：分组变量有序，指标变量无序：X2检验（分析不同年龄组各种传染病

的构成）。分组无序，指标有序：秩转换的非参数检验（疗效按等级分组）

3.双向有序：一致性检验或Kappa检验

4.双向有序属性不同：非参数检验，等级分析，线性趋势检验

四非参数检验（秩和检验）

1．符合秩和检验（配对资料Wilcoxon符号秩和检验）配对样本差值的中位数是否为0或单个样本中位数与总体样本中位数

2．两样本秩和检验（两个独立样本Wilcoxon秩和检验）两个样本是否来自同一总体（两个总体分布位置是否有差别）T值

3．多个独立样本比较的Kruskal Wallis H检验（多个样本是否来自同一总体）H值进一步两两比较：Nemenyi法检验

4．随机区组设计多个样本比较Friedman M检验M值

进一步两两比较：q检验

五回归分析

1.双变量回归

（1）直线回归与直线相关线性相关关系：pwcorr 变量名1 变量名2 … 变量名m, sig

线性回归：reg

回归方程假设检验：方差分析与t检验

相关系数的假设检验：：计算r后进行t检验

（2）秩相关（等级相关）秩和相关分析：spearman变量1变量2 Spearman秩相关r s

相同秩较多时r s的校正

①加权直线回归

②两条直线回归直线的比较

③曲线拟合

多元线性回归分析多元线性回归分析：regress+多个因素coef（回归系数）

3.Logistic回归分析（二分类资料）

成组资料：logistic回归logistic回归：logistic因变量变量1 变量2…变量m OR 配对资料：条件logistic回归条件logistic回归：clogit因变量变量1 变量2…变量m，strata(配对编号变量) [or]

有序logistic回归：

多分类logistic回归（无序）

六生存分析

1.描述分析

乘积极限法（Kaplan-Meier法）

2.比较分析

Log-lank检验与Breslow检验

3.影响因素分析

半参数法：cox回归cox Haz Ratio(相对风险度) RR

七meta分析：OR RR

RD：（差值的区间与0比较）

OR/RR：（定性资料）区间与1比较。若1不在区间内，则有意义。若1在区间内，则无意义。

Q：定量资料

重点问题讨论：

可信区间：指从固定样本含量的已知总体中进行重复随机抽样试验，根据每个样本可算得一个可信区间，则平均有1-α的可信区间包含了总体参数，而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α。按预先给定概率所确定未知参数μ的可能范围。即是当α＝0.05时，95%CI估计正确的概率为0.95，估计错误的概率为0.05.有95%的可能性包含了总体均数。为总体均数的可能范围（总体的区间估计）

总体标准差未知：按t

总体标准差已知或未知但例数大于60按u

算标准误

参考值范围：个体值波动范围算：标准差

正态分布

Z=（X-μ）/Σ

附录：stata软件术语

Summarize 一般描述（例数均数标准差最大值最小值）如果+detail （百分位数偏度系数峰度系数）

Variable 变量例数obs mean均数std.Err 标准误95%conf. Interval 95%置信区间Std. Dev标准差Variance方差Skewness偏度系数Kurtosis峰度系数

Ci x,level(99)指定可信区间为99%

Ttest 样本均数与总体均数比较的t检验

Ttest x1=x2 配对设计t检验

Ttest x1=x2 unpaired 成组设计t检验

Ttest x,by(group)

Sdtest x,by(group)方差齐性检验

Oeway x g,t sch 完全随机设计方差分析

Anova x block treat 随机区组设计方差分析

Anova x a b a×b

正常范围：标准差

把握区间平均：标准误

假设检验