SPSS与研究方法 CH14
spss基本知识点
spss基本知识点【篇一：spss基本知识点】结论不同麻醉诱导方法存在组间差别；患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同，其中 a 组不同诱导时相收缩压较为稳定。
第八章非参数检验（nonparametrictests 菜单）参数检验：?? 通过样本的参数来检验总体参数的方法是参数检验。
如：通过样本的均值、方差来检验总体的数学期望与总体方差提出的假设是否为真.?? 参数检验对总体的分布有一定的要求，比如正态性和方差齐性非参数检验：?? 对总体分布情况未知时，无法用参数检验方法?? 非参数检验通过样本的分布对总体的分布进行检验非参数检验所要处理的问题：?? 两个总体分布未知，它们是否相同（用两组样本来检验）?? （由一组样本）猜出总体的分布（假设），然后用另一组样本去检验它是否正确注：两种分布是否相同，一般包含了参数（均值、方差等）是否相同的问题。
如果两个总体的分布函数形式相同，而参数不同，也被视为概率分布不同nonparametrictest 菜单(1) nonparametrictest 菜单(2) 卡方检验chi‐square?? 适用于拟合优度检验，即检验单变量的分布与理论分布是否一致?? 实例 1：贫困调查.sav 中身体状况变量的数据分布是否符合以往的经验：?? 完全不能自理 5%?? 基本不能自理10%?? 能自理无劳动能力 20%?? 部分丧失劳动能力 25%?? 身体健康 40% ?? 1.weightcasesby：death??2.analyze‐nonparametrictest‐chisquare 二项分布检验binomial ?? 二项分布的变量将总体分为两类（如医学中的生与死），二项分布的检验是通过样本中这两类的频率来检验总体中这两类的概率是否为给定的值 ?? binomial 过程可检验二项分类变量是个来自概率为 p 的二项分布例 1：一般来说，新生儿染色体异常率为1%，某医院观察了 400 名新生儿，只发现一例异常，请问该地新生儿异常率是否低于一般水平？数据文件见 6.2sav 1.weight cases by：num 2.analyze－nonparametric test－binomial 例 2：某地某一时期内出生 40 名婴儿，其中女性 12 名（定 sex＝0），男性28名（定 sex＝1）。
spss中怎样进行fisher精确概率法统计
spss中怎样进行fisher精确概率法统计最短距离法是把两个类之间的距离定义为一个类中的所有案例与另一类中的所有案例之间的距离最小者.缺点是它有链接聚合的趋势,因为类与类之间的距离为所有距离中最短者,两类合并以后,它与其他类之间的距离缩小了,这样容易形成一个较大的类.所以此方法效果并不好,实际中不太用. 2.最长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得最远的两个案例之间的距离.最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者,加大了合并后的类与其他类的距离. 3.平均联结法,最短最长距离法都只用两个案例之间的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛. 4.重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点.与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心.重心法也较少受到特殊点的影响.重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能保证合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离. 5.离差平方和法,也称沃尔德法.思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大.求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止.采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类.此方法效果较好,使用较广.个独立样本率比较的χ2检验属四格表资料χ2检验。
这类资料在医学研究中较为多见。
例如比较两种方法治疗某种疾病的有效率是否相同？治疗结果如下：有效无效有效率（％）试验组12 1 92.31对照组 3 8 27.27可以在SPSS中进行统计分析，具体操作详见附件中的.EXE文件。
spss中怎样进行fisher精确概率法统计
spss中怎样进行fisher精确概率法统计最短距离法是把两个类之间的距离定义为一个类中的所有案例与另一类中的所有案例之间的距离最小者.缺点是它有链接聚合的趋势,因为类与类之间的距离为所有距离中最短者,两类合并以后,它与其他类之间的距离缩小了,这样容易形成一个较大的类.所以此方法效果并不好,实际中不太用. 2.最长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得最远的两个案例之间的距离.最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者,加大了合并后的类与其他类的距离. 3.平均联结法,最短最长距离法都只用两个案例之间的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛. 4.重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点.与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心.重心法也较少受到特殊点的影响.重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能保证合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离. 5.离差平方和法,也称沃尔德法.思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大.求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止.采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类.此方法效果较好,使用较广.个独立样本率比较的χ2检验属四格表资料χ2检验。
这类资料在医学研究中较为多见。
例如比较两种方法治疗某种疾病的有效率是否相同治疗结果如下：有效无效有效率（％）试验组 12 1对照组 3 8可以在SPSS中进行统计分析，具体操作详见附件中的.EXE文件。
SPSS实验报告
第四章描述性统计分析一、实验目的通过计算诸如样本均值、中位数、样本方差等重要基本统计量，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够使分析者把握数据的基本特征和数据的整体分布形态，对进一步的统计推断和数据建模工作起到重要作用。
并且，通过例子学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现，包括统计量的定义及计算、频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析和多重响应分析，能够使分析者更好的掌握基本的统计分析，即单变量频数分布的编制、基本统计量的计算以及数据的探索性分析等。
二、实验内容1．打开数据文件data4-8.sav，完成以下统计分析。
（1）计算各科成绩的描述统计量：平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值和最小值；①解决问题的原理：描述性分析②实验步骤：通过“分析-描述统计-描述”，打开“描述性”对话框，根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析：表中分析变量“成绩”的个案数、所有个案中的极大值、极小值、均值、标准差及方差。
（2）使用Recode命令生成一个新变量“成绩段”，其值为各科成绩的分段：90～100为1，80～89为2，70～79为3，60～69为4，60分以下为5，其值标签：1—优，2—良，3—中，4—及格，5—不及格。
分段以后进行频数分析，统计各分数段的人数，最后生成条形图和饼图。
①解决问题的原理：频率分析。
②实验步骤：通过“分析-描述统计-频率”，打开“频率”对话框，根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析：成绩频率百分比有效百分比累积百分比有效15 1 2.2 2.2 2.219 1 2.2 2.2 4.424 1 2.2 2.2 6.728 1 2.2 2.2 8.930 1 2.2 2.2 11.132 2 4.4 4.4 15.633 1 2.2 2.2 17.834 1 2.2 2.2 20.036 1 2.2 2.2 22.237 2 4.4 4.4 26.743 1 2.2 2.2 28.949 1 2.2 2.2 31.150 1 2.2 2.2 33.355 1 2.2 2.2 35.656 4 8.9 8.9 44.460 3 6.7 6.7 51.162 1 2.2 2.2 53.363 1 2.2 2.2 55.669 1 2.2 2.2 57.870 1 2.2 2.2 60.073 3 6.7 6.7 66.774 1 2.2 2.2 68.975 1 2.2 2.2 71.176 1 2.2 2.2 73.378 1 2.2 2.2 75.681 1 2.2 2.2 77.883 1 2.2 2.2 80.085 2 4.4 4.4 84.486 1 2.2 2.2 86.790 2 4.4 4.4 91.191 1 2.2 2.2 93.395 2 4.4 4.4 97.898 1 2.2 2.2 100.0合计45 100.0 100.0表中显示了变量“成绩段”在各个取值上出现的次数（频率）、其频率占所有个案中的百分比、有效百分比及累积百分比。
t检验
第三节 两独立样本均数的t检验
适用资料：完全随机设计资料 完全随机设计：将受试对象完全随 机地分为两组，分别接受两种不同 的处理。两组例数可相等或不等， 数据间相互独立，无对子关系。 目的：推断两总体均数(μ1，μ2)是否 相同。
27
3.05 3.76 2.75 3.23 3.67 4.49 5.16 5.45 2.06 1.64 2.55 1.23
----
1.建立假设、确定检验水准α
H0： μd = 0
H1： μ d ≠ 0
α=0.05
2.计算检验统计量
d = 4.79 12 = 0.399 ， ∑ d = 4.79 ， ∑ d 2 = 4.1721 ，u变换
标准正态分布 N(0，12) 标准正态分布 N(0，12) Student t分布 自由度：n-1
4
N (μ ,σ
n)
X −μ u= σ n
X −μ X −μ t= = SX S n
t分布曲线
t分布有如下性质：
①单峰分布，曲线在 t ＝0 处最高，并以 t ＝0为中心 左右对称 ②与正态分布相比，曲线 最高处较矮，两尾部翘得 高（见彩色线） ③ 随自由度增大，曲线逐 渐接近正态分布；分布的 极限为标准正态分布。
Sd =
t=
∑d
2
− (∑ d )2 / n n−1
=
4.1721 − 4.79 2 / 12 = 0.453 12 − 1
|d | 0.399 = = 3.051, ν = n − 1 = 12 − 1 = 11 S d / n 0.453 / 12
3.查相应界值表，确定 P 值，下结论。 查表 t 0.05 / 2 ,11 = 2.201 , t > t 0.05 / 2,11 ，P ＜0.05，按α=0.05 水准，拒 绝 H0，接受 H1，差别有统计学意义，可以认为两种方法的测量结果 不同。
弹力带抗阻运动对高龄老年人工作记忆的影响—来自fNIRS_的证据
专题探索弹力带抗阻运动对高龄老年人工作记忆的影响—来自fNIRS的证据蔡治东1,2，江婉婷2，王 兴2（1. 苏州科技大学体育部，江苏苏州 215009；2. 上海体育大学体育教育学院，上海 200438）摘 要: 目的观察长期弹力带运动改善高龄老年人工作记忆的效果，采用近红外光谱技术探究可能的脑机制。
方法将60名高龄老年人随机分为弹力带组与对照组，弹力带组接受16周、每周3次、每次40 min的弹力带干预，对照组保持原有生活状态；采集实验前后受试者完成工作记忆任务期间的前额叶血流动力学指标。
结果反应时的时间×组别交互效应具有统计学意义（P<0.001）；正确率的时间×记忆负荷交互效应具有统计学意义（P=0.003）；正确反应率的时间×组别交互效应具有统计学意义（P<0.001）；氧合血红蛋白结果显示，9条通道组别×时间×记忆负荷交互效应均具有统计学意义（P<0.002）。
结论规律性中低强度弹力带抗阻运动能改善高龄老年人的工作记忆表现；在低记忆负荷时前额叶激活不明显，中、高记忆负荷时双侧腹外侧前额叶、左背外侧前额叶、左额极区显著激活，这种前额叶激活优化模式可能是弹力带抗阻运动改善工作记忆的脑机制。
关键词: 高龄老年人；执行功能；功能性近红外光谱；抗阻运动；弹力带；脑激活中图分类号: G804.7文献标志码：A文章编号：1000-5498（2024）03-0065-10DOI：10.16099/j.sus.2023.01.09.0002随着我国老龄化的不断深入，高龄化趋势日益凸显，高龄老年人认知功能损害已成为影响其生活质量的重要因素。
我国60～69岁、70～79岁、80～89岁、90岁及以上4个年龄段轻度认知障碍（Mild CognitiveImpairment，MCI）的患病率分别为11.83%、19.23%、24.15%、32.46%，痴呆患病率分别为2.89%、8.38%、14.35%、31.23%[1]，随着年龄的增大，MCI、痴呆的患病率急剧增加。
spss卡方检验和非参数检验
疫苗免疫效果实验
发病 未发病 合计
实验组 14
86 100
对照组 30
90 120
合计
44 176 220
实验组发病率：P实验组
实验组发病人数 实验组总人数 100%
14 100
Cont inuity Correaction1.004
Asy mp. Sig.Exact Sig. Exact Sig.
df
(2-sided) (2-sided) (1-sided)
1
.119
1
.316
Likelihood Rat io
2.418
1
.120
Fisher's Exact Test
.267
n ≥ 40，且所有格子的理论频数E≥5 不校正。
n ≥ 40，且任一格子的理论频数 5>E>1 需要校正。
n<40，或任一格子的理论频数E≤1 不能用χ2检验，应该用直接概率法。
H0：π1=π2 疫苗对疾病的发生没有影响 H1：π1≠π2 疫苗对疾病的发生有影响 α=0.05 所有理论频数E>5，不需校正。
常用非参数检验
实际研究中，有很多实验数据不服从正态分布，或无 法确定分布类型，也不能通过数学变换的方法使其满 足正态性，无法应用参数检验的方法。
非参数检验不要求数据服从正态分布。 SPSS中常用的非参数检验
Analyze- Nonparametric test
两个独立样本比较的非参数检验
Test Statistics b
df
细胞角蛋白检测对儿童ALL药物性肝损伤预测价值
第60卷 第1期2024年02月青岛大学学报(医学版)J O U R N A LO FQ I N G D A O U N I V E R S I T Y (M E D I C A LS C I E N C E S)V o l .60,N o .1F e b r u a r y2024[收稿日期]2023-09-06; [修订日期]2024-01-17[基金项目]河南省医学科技攻关计划项目(L H G J 20220615)[第一作者]郭佳(1983-),女,硕士,主治医师㊂[通信作者]赵东菊(1974-),女,硕士,主任医师,硕士生导师㊂E -m a i l :z d j1896@163.c o m ㊂细胞角蛋白检测对儿童A L L 药物性肝损伤预测价值郭佳1,周彦生2,李培岭1,赵东菊1(新乡医学院第一附属医院,河南新乡453100 1 儿科; 2 感染控制管理部)[摘要] 目的 探究血清细胞角蛋白18-M 30(C K 18-M 30)和18-M 65(C K 18-M 65)对儿童急性淋巴细胞白血病(A L L )治疗后发生药物性肝损伤(D I L I )的预测价值㊂方法 2019年3月 2022年2月,新乡医学院第一附属医院收治A L L 病儿66例,依据D I L I 分为观察组49例(发生)和对照组17例(未发生),观察组依据D I L I 病情分为轻度㊁中度和重度亚组㊂收集病儿相关临床资料,检测血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力㊂分析发生D I L I 的影响因素及血清C K 18-M 30和C K 18-M 65表达对并发D I L I 的预测价值㊂结果 观察组血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力高于对照组(t =14.230㊁12.735,P <0.05)㊂D I L I 病情越严重,血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力越高(F =20.122㊁5.551,P <0.05)㊂A L L 疾病危险程度㊁感染㊁输血㊁血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力等均为A L L 病儿发生D I L I 的危险因素(O R =1.869~2.866,95%C I =(1.205~1.799)~(2.773~4.257),P <0.05),保肝药应用则为发生D I L I 的保护因素(O R =0.522,95%C I =0.395~0.670,P <0.05)㊂血清C K 18-M 30和C K 18-M 65预测A L L 病儿发生D I L I 的受试者工作特征曲线下面积(A U C )分别为0.739和0.699,两者联合预测效能更高㊂结论 A L L 病儿血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力可作为发生D I L I 的预测指标㊂[关键词] 前体细胞淋巴母细胞白血病淋巴瘤;药物疗法,联合;化学性与药物性肝损伤;角蛋白18;L o g i s t i c 模型;R O C 曲线[中图分类号] R 733.73;R 341.26 [文献标志码] A [文章编号] 2096-5532(2024)01-0095-05d o i :10.11712/jm s .2096-5532.2024.60.022[开放科学(资源服务)标识码(O S I D )][网络出版] h t t ps ://l i n k .c n k i .n e t /u r l i d /37.1517.R.20240319.1459.002;2024-03-21 14:21:58V a l u e o f c y t o k e r a t i n s i n p r e d i c t i n g d r u g -i n d u c e d l i v e r i n j u r y i nc h i l d r e nw i t ha c u t e l y m ph o b l a s t i c l e u k e m i a G U OJ i a ,Z H O U Y a n -s h e n g ,L IP e i l i n g ,Z HA O D o n g j u (D e p a r t m e n t o f P e d i a t r i c s ,T h eF i r s tA f f i l i a t e dH o s p i t a l o fX i n x i a n g M e d i c a lC o l l e g e ,X i n -x i a n g 453100,C h i n a )[A b s t r a c t ] O b je c t i v e T o i n v e s t i g a t e t h e v a l u e of s e r u mc y t o k e r a t i n18-M 30(C K 18-M 30)a n dc y t o k e r a t i n18-M 65(C K 18-M 65)i n p r e d i c t i ng d r u g -i n d u c e dl i v e ri n j u r y (D I L I )a f t e rt r e a t m e n ti nchi l d r e n w i t ha c u t el y m p h o b l a s t i cl e u k e m i a (A L L ).M e t h o d s At o t a l o f 66c h i l d r e nw i t hA L Lw h ow e r e a d m i t t e d t oT h e F i r s tA f f i l i a t e dH o s p i t a l o f X i n x i a n g M e d i c a l U n i v e r s i t yf r o m M a r c h2019t oF e b r u a r y 2022w e r e e n r o l l e d ,a n d a c c o r d i ng t o th e p r e s e n c e o r a b s e n c e o fD I L I ,t h e y we r e d i v i d e d i n t o o b s e r v a t i o n g r o u p (49c h i l d r e nw i t hD I L I )a n d c o n t r o l g r o u p (17c h i l d r e nw i t h o u t D I L I ).T h e o b s e r v a t i o n g r o u p w a sf u r t h e r d i v i d e d i n t om i l d ,m o d e r a t e ,a n d s e v e r e s u bg r o u p s a c c o r d i n g t o th e s e v e ri t y of D I L I .R e l a t e d c l i n i c a l d a t aw e r e c o l l e c t e d f r o ma l l c h i l d r e n ,a n d t h e a c -t i v i t i e s o f s e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65w e r em e a s u r e d .T h e i n f l u e n c i ng f a c t o r s f o r th e o n s e t o f D I L Iw e r e a n a l y z e d ,a sw e l l a s t h ev a l u e o f s e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65i n p r e d i c t i n g t h e d e v e l o p m e n t o f D I L I . R e s u l t s C o m p a r e dw i t h t h e c o n t r o l g r o u p ,t h eo b s e r v a t i o n g r o u p h a d s i g n i f i c a n t l y h i g h e r a c t i v i t i e s o f s e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65(t =14.230,12.735;P <0.05),a n d t h e a c t i v i t i e s o f s e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65i n c r e a s e dw i t h t h e i n c r e a s e i n t h e s e v e r i t y of D I L I (F =20.122,5.551;P <0.05).T h e s e v e r i t y o fA L L ,i n f e c t i o n ,b l o o d t r a n s f u s i o n ,a n d t h e a c t i v i t i e s o f s e r u m C K 18-M 30a n dC K 18-M 65w e r e r i s k f a c t o r s f o rD I L I i n c h i l d r e nw i t hA L L (O R =1.869-2.866,95%C I =1.205-1.799t o 2.773-4.257,P <0.05),w h i l e t h e u s e o f l i v e r -p r o t e c t i ng d r u g s w a s a p r o t e c t i v e f a c t o r a ga i n s tD I L I (O R =0.522,95%C I =0.395-0.670,P <0.05).S e r u mC K 18-M 30a n dC K 18-M 65h a d a n a r e a u n d e r t h eR O Cc u r v e o f 0.739a n d 0.699,r e s p e c t i v e l y ,a n d t h e c o mb i n a t i o no f t h e t w oh a dab e t t e r p r e d ic t i v e e f f i c a c y . C o n c l u -s i o n T h e a c t i v i t i e s o f s e r u m C K 18-M 30a n dC K 18-M 65c a nb e u s ed a s p re d i c t i v ef a c t o r s f o r t h ed e v e l o pm e n t o fD I L I i nc h i l d r e n w i t hA L L .[K e y wo r d s ] p r e c u r s o r c e l l l y m p h o b l a s t i c l e u k e m i a -l y m p h o m a ;d r u g t h e r a p y ,c o m b i n a t i o n ;c h e m i c a l a n dd r u g i n d u c e d l i v e r i n j u r y ;k e r a t i n -18;L o gi s t i cm o d e l s ;R O Cc u r v e 急性淋巴细胞白血病(A L L )在儿童肿瘤性疾病中占比约为1/3[1]㊂随着医疗水平的不断进步,A L L 病儿的5年生存率已接近90%[2]㊂目前公认首选的A L L 治疗方法为化疗,其疗效确切,但是化96青岛大学学报(医学版)60卷疗药物种类的增加和剂量的加大容易导致病儿出现相关器官受损,发生药物性肝损伤(D I L I)等不良反应[3]㊂细胞角蛋白18-M30(C K18-M30)是一种肝脏中间丝蛋白,其表达与细胞形态学变化具有相关性[4]㊂C K18-M65也是C K-18的一个片段,其与肝细胞的坏死相关,对肝脏的炎性损伤有提示作用[5]㊂目前临床上对A L L病儿化疗引起的肝损伤的研究较少,国内鲜见对A L L病儿化疗后发生D I L I的预测指标研究㊂因此,本研究探究血清C K18-M30㊁C K18-M65表达与A L L病儿化疗后发生D I L I之间的关系,为降低A L L病儿化疗后发生D I L I风险提供理论依据㊂现将结果报告如下㊂1资料与方法1.1研究对象选取新乡医学院第一附属医院2019年3月 2022年2月收治A L L病儿66例,根据是否发生D I L I将病儿分为损伤组(观察组,49例)和非损伤组(对照组,17例)㊂根据D I L I病情将观察组分为轻度(15例)㊁中度(24例)和重度(10例)亚组㊂D I L I分级标准[6]:轻度,总胆红素<42.8μm o l/L,凝血酶原时间标准化比值(I N R)<1.5,碱性磷酸酶(A L P)和(或)丙氨酸转氨酶(A L T)水平呈可恢复性上升;中度,总胆红素为42.8~85.5μm o l/L,或I N R>1.5,A L P和(或)A L T水平上升;重度,总胆红素ȡ85.5μm o l/L,血清A L P和(或)A L T水平上升㊂纳入标准:①符合A L L诊断标准[7];②观察组病儿符合‘药物性肝损伤诊治指南“(2017版)中D I L I诊断标准[6];③年龄1~14岁;④均为初治病例;⑤化疗前肝功能检测正常㊂排除标准:①混合型白血病;②合并基础肝脏疾病㊁病毒性肝炎等其他肝病或影响肝功能的疾病;③合并自身免疫病;④合并其他肿瘤者;⑤放弃积极治疗者㊂1.2研究方法采集病儿清晨外周血5m L,以3000r/m i n离心10m i n,取上清液置于-70ħ环境下保存待检㊂采用酶联免疫吸附法分别检测血清C K18-M30和C K18-M65活力,试剂盒均购自苏州和锐生物科技有限公司㊂检测步骤严格按照试剂盒说明书进行㊂对两组及不同D I L I病情类型病儿的血清C K18-M30和C K18-M65水平进行比较㊂收集所有入组病儿的相关临床资料,包括性别㊁年龄㊁体质量指数(B M I)㊁A L L危险程度㊁有无感染和输血㊁是否应用保肝药等,并收集其在确诊A L L 时肝功能指标(血清A L P㊁A L T㊁胆红素等),以及血清C K18-M30和C K18-M65检测结果㊂对影响A L L病儿D I L I发生及其病情程度的因素进行单因素和多因素分析㊂采用受试者工作特征(R O C)曲线分析血清C K18-M30以及C K18-M65对A L L病儿发生D I L I的预测价值㊂1.3统计学处理用S P S S20.0软件进行统计分析㊂计数资料数据以例数和百分数表示,组间比较采用χ2检验㊂计量资料数据以 xʃs形式表示,两组均数比较采用两独立样本t检验;多组均数比较采用单因素方差分析,两两比较采用L S D法㊂采用多因素L o g i s t i c 回归分析A L L病儿发生D I L I的影响因素㊂采用R O C曲线分析血清C K18-M30和C K18-M65对A L L发生D I L I的预测价值,联合预测采用L o g i s t i c 回归模型㊂以P<0.05为差异具有统计学意义㊂2结果2.1 D I L I及其病情程度对血清细胞角蛋白影响观察组血清C K18-M30和C K18-M65活力明显高于对照组,差异均有统计学意义(t=12.735㊁14.230,P<0.05)㊂见表1㊂观察组病儿D I L I病情越重,血清C K18-M30和C K18-M65活力越高,差异有统计学意义(F=5.551㊁20.122,P<0.05)㊂见表2㊂表1两组A L L病儿血清C K18-M30和C K18-M65比较(z/U㊃L-1, xʃs)组别n C K18-M30C K18-M65对照组17121.92ʃ26.16316.16ʃ36.49观察组49256.16ʃ35.63*459.34ʃ41.03*与对照组比较,*t=12.735㊁14.230,P<0.05㊂表2不同D I L I病情程度血清C K18-M30和C K18-65比较(z/U㊃L-1, xʃs)程度n C K18-M30C K18-M65轻度15215.54ʃ29.54432.50ʃ41.97中度24263.41ʃ33.39461.73ʃ46.16重度10299.59ʃ38.63493.89ʃ48.39注:组间比较,F=5.551㊁20.122,P<0.05㊂2.2影响A L L病儿发生D I L I的单因素分析与对照组相比较,观察组A L L疾病危险程度较高,感染和输血病儿构成比较大,应用保肝药物病1期郭佳,等.细胞角蛋白检测对儿童A L L 药物性肝损伤预测价值97儿构成比较小,差异均有统计学意义(χ2=4.440~10.686,P <0.05)㊂见表3㊂表3 影响A L L 病儿发生D I L I 的单因素分析组别n性别*男女年龄(岁)B M I(k g/m 2)A L L 疾病危险程度*低危中危高危对照组179(52.9)8(47.1)8.5ʃ2.316.8ʃ1.48(47.1)7(41.2)2(11.8)观察组6927(55.1)22(44.9)8.6ʃ2.116.5ʃ1.310(20.4)19(38.8) 20(40.8)#组别n感染*是否输血*是否应用保肝药物*是否诱导缓解*对照组175(29.4)12(70.6)4(23.5)13(76.5)17(100.0)0(0)17(100.0)观察组6929(59.2)#20(40.8)26(53.1)#23(46.9) 28(57.1)#21(42.9)49(100.0)组别n完成治疗阶段*巩固治疗髓外预防早期强化维持加强A L P(z /U ㊃L -1)A L T(z /U ㊃L -1)胆红素(c /μm o l ㊃L -1)对照组1717(100.0)16(94.1)15(88.2)13(76.5)74.5ʃ6.924.4ʃ3.68.8ʃ1.5观察组6948(98.0)48(98.0)45(91.8)42(85.7)72.2ʃ6.823.2ʃ3.38.7ʃ1.4注:计量资料指标以 x ʃs 表示,*单位为例(χ/%)㊂与对照组比较,#χ2=4.440~10.686,P <0.05㊂2.3 影响A L L 病儿发生D I L I 的多因素分析采用逐步回归分析变量选择方法(向后-条件)进行分析㊂根据单因素分析结果,以A L L 病儿发生D I L I 为应变量,对自变量进行赋值:A L L 疾病危险程度中㊁低危赋值0,高危赋值1;未感染赋值0,感染赋值1;未输血赋值0,输血赋值1;未应用保肝药物赋值0,应用保肝药物赋值1;血清C K 18-M 30㊁C K 18-M 65活力原值代入㊂结果显示,A L L 疾病危险程度㊁感染㊁输血㊁血清C K 18-M 30和C K 18-M 65活力等均为A L L 病儿发生D I L I 的危险因素(O R =1.869~2.866,95%C I =(1.205~1.799)~(2.773~4.257),P <0.05),而保肝药应用则为其保护因素(O R =0.522,95%C I =0.395~0.670,P <0.05)㊂见表4㊂表4 影响A L L 病儿发生D I L I 的多因素L o gi s t i c 回归分析指标回归系数S .E 值W a l dχ2值OR 值P 值95%C I常数-12.6432.95818.274<0.001<0.001A L L 危险程度 0.8960.23914.128 2.451<0.0011.506~3.836感染 1.0530.22022.962 2.866<0.0011.799~4.257输血0.7960.22912.069 2.217 0.0011.394~3.423应用保肝药物-0.6500.13523.260 0.522 0.0020.395~0.670C K 18-M 30 0.6560.20710.033 1.928 0.0021.247~2.810C K 18-M 650.6250.2138.652 1.869 0.0031.205~2.7732.4 细胞角蛋白预测D I L I 的R O C 曲线分析R O C 曲线分析结果显示,血清C K 18-M 30与C K 18-M 65活力预测A L L 病儿发生D I L I 的曲线下面积(A U C )分别为0.739和0.699,灵敏度分别为79.6%和71.4%,特异度分别为68.2%和71.4%,两者联合预测的A U C 为0.871,灵敏度和特异度分别为81.6%和90.9%㊂见表5和图1㊂表5 血清C K 18-M 30和C K 18-M 65预测D I L I 的R O C 分析指标截断值(z/U ㊃L -1)A U C95%C IP 值灵敏度(χ/%)特异度(χ/%)C K 18-M 30224.810.7390.607~0.871 0.00179.668.2C K 18-M 65425.150.6990.565~0.832 0.00871.472.7联合预测-0.8710.775~0.966<0.00181.690.9图1 C K 18-M 30和C K 18-M 65预测D I L I 的R O C 曲线3 讨 论A L L 目前的主要治疗方式为化疗,化疗过程中使用的多种药物对机体均会造成不同程度的损伤,常见的有血小板和白细胞减少,严重时甚至导致肝功能损伤[8-9]㊂D I L I 是A L L 病儿治疗过程中的常见不良反应,大部分病儿在治疗过程中会出现A L T水平上升,并于停药后迅速恢复正常水平㊂C K 18是组成细胞骨架的重要成分,参与肝细胞的成熟过程[10-12]㊂当肝细胞出现坏死㊁凋亡与自98青岛大学学报(医学版)60卷噬时,C K18-M30和C K18-M65会被释放进入血液中,其在血清中的活力升高,因此C K18被视为肝细胞损伤的特异性标志之一[13-15]㊂有研究结果显示, C K18-M30和C K18-M65对于抗结核药物性肝损伤具有较高的鉴别诊断价值,其与其他肝功能指标如A L P㊁A L T等具有相似的临床意义[16-17]㊂C K18-M30和C K18-M65对肝功能损伤的诊断特异性较高,其原因为A L P等因子来源复杂,能由心脏㊁肾脏释放,当心脏和肾脏等出现损伤时,其表达水平也会出现异常[18-20]㊂B A E等[21]研究认为,C K18-M30对于慢性乙型肝炎病人发生显著炎症有预测价值,其表达水平与炎症分级之间存在相关性㊂L I等[22]的研究也得出相似的结论㊂D E N G等[23]认为,C K18-M65能够预测非乙醇性脂肪性肝炎的发生㊂在本研究中,发生D I L I的A L L病儿血清中C K18-M30和C K18-M65活力明显高于未发生者㊂R O C曲线分析显示,C K18-M30和C K18-M65对于接受治疗的A L L病儿发生D I L I有较高的预测价值,两者联合预测效能更高㊂A L L病儿在治疗期间容易出现肝功能异常,且该异常多无临床症状,导致临床上易出现漏诊㊂因此,明确A L L病儿发生D I L I的危险因素,并对危险因素进行干预,这对疾病治疗有较高的指导价值㊂在本研究的观察组病儿中,中轻度D I L I病儿构成比较大,重度者较少,出现该结果的原因可能是儿童具有较强的肝脏代谢能力和再生能力,同时在对病儿进行化疗时,大都进行了保肝治疗[24-25]㊂本文不同性别A L L病儿在接受治疗后发生D I L I的风险无差异㊂但是有研究显示,A L L病人中女性并发D I L I的风险相较于男性更高,其原因为女性对药物敏感性更高;同时也有动物实验研究显示,雌激素和雄激素会对肝脏药物的代谢产生不同的影响[26-28]㊂而本研究中不同性别病儿之间D I L I发生率无差异,其原因可能与研究纳入样本量较小有关㊂有研究结果表明,高危型A L L病儿发生D I L I 的风险高于中低危型者,但也有研究显示中危型病儿D I L I发生率更高[29-30]㊂本文的研究结果与其不一致的原因可能为化疗方案和个体差异性之间存在相关性,需要在未来的研究中加大样本量深入分析㊂在A L L化疗的各阶段应用保肝药物对于病儿发生D I L I有较高的抑制作用㊂本研究结果还显示,化疗过程中感染和输血均会使病儿D I L I风险增高㊂其原因为发生感染的病儿会释放大量炎性因子,导致肝脏组织受到损伤[31-32]㊂另一方面,感染病儿需要接受抗生素治疗,而抗生素的使用会加剧肝损伤程度[33-34]㊂此外,感染还会激活人体免疫机制,加重肝细胞的免疫损伤[35-36]㊂输血病儿存在骨髓抑制,这可能是由于化疗药物使用剂量较大造成的,而机体在此状态下,更易发生肝功能异常[37-38]㊂本研究多因素L o g i s t i c回归分析也显示,A L L疾病危险程度㊁感染㊁输血㊁血清C K18-M30和C K18-M65活力等均为A L L病儿发生D I L I的危险因素,而保肝药应用为其保护因素㊂综上所述,A L L病儿血清C K18-M30和C K18-M65活力可作为发生D I L I的预测指标,其血清活力越高,疾病危险程度越高,发生D I L I的风险越高,且化疗过程中感染和输血均为发生D I L I的危险因素,需要对这些因素进行干预㊂而应用保肝药物进行干预,可以降低D I L I的发生风险㊂[参考文献][1]徐祖超,刘艳冰.联合检测m i R-195㊁S O C S3m R N A㊁m i R-210对急性淋巴细胞性白血病的诊断价值分析[J].广州医科大学学报,2021,49(2):54-60.[2]D U F F I E L D AS,MU L L I G H A N CG,B O R OW I T Z MJ.I n-t e r n a t i o n a l C o n s e n s u s C l a s s i f i c a t i o n o f a c u t el y m p h o b l a s t i c l e u k e m i a/l y m p h o m a[J].V i r c h o w s A r c h i v:a nI n t e r n a t i o n a l J o u r n a l o f P a t h o l o g y,2023,482(1):11-26.[3]王嘉怡,林慧玲,黄儒霖,等.6-巯嘌呤片剂不同分割法治疗儿童急性淋巴细胞白血病的疗效和不良反应比较[J].儿科药学杂志,2023,29(2):23-26.[4]刘吉祥,谭礼让,金军.血清细胞角蛋白18裂解片段M30㊁前白蛋白和血小板衍生生长因子在乙型肝炎病毒感染相关疾病进展和预后中的价值[J].中西医结合护理,2020,6(4):65-71.[5]Z D A N OW I C ZK,O L A N S K IW,K OWA L C Z U K-K R Y S T O NM,e t a l.T o t a l k e r a t i n-18(M65)a s a p o t e n t i a l,e a r l y,n o n-i n-v a s i v eb i o m a r k e ro fh e p a t o c y t ei n j u r y i na l c o h o l i n t o x i c a t e da d o l e s c e n t s-a p r e l i m i n a r y s t u d y[J].B i o m o l e c u l e s,2021,11(6):911.[6]于乐成,茅益民,陈成伟.药物性肝损伤诊治指南[J].临床肝胆病杂志,2015,31(11):1752-1769.[7]中华医学会儿科学分会血液学组,‘中华儿科杂志“编辑委员会.儿童急性淋巴细胞白血病诊疗建议(第4次修订)[J].中华儿科杂志,2014,52(9):641-644.[8]王苗,沈树红.6-巯嘌呤对维持治疗期急性淋巴细胞白血病患儿的不良反应及其个体化治疗研究现状[J].国际输血及血液学杂志,2021,44(2):93-100.[9]杨春会,段绍琴,崔婷婷,等.N U D T15基因多态性与云南省彝族儿童急性淋巴细胞白血病相关性研究[J].安徽医药,2020, 24(3):492-496.[10]李雪娇,何文姬,郭俊梅,等.S W E观察儿童急性淋巴细胞白血1期郭佳,等.细胞角蛋白检测对儿童A L L药物性肝损伤预测价值99病化疗后药物性肝损伤的保肝治疗效果[J].医学影像学杂志,2023,33(6):1040-1043.[11]师锐赞,牛亚楠,高宇,等.细胞角蛋白18下调增加非肌肉肌球蛋白ⅡA表达促进乳腺癌转移[J].中国药理学通报,2022, 38(6):861-865.[12]胡盛龙,赵莉,庄立琨,等.血清细胞角蛋白-18水平与经磁共振成像质子密度脂肪分数量化的肝脏脂肪变性程度的相关性[J].实用医学杂志,2022,38(9):1102-1107.[13]姜浩,谢卓君,张昊东,等.W n t5b过表达对小鼠胚胎肝干细胞分化的影响及其对小鼠慢性肝损伤的修复作用[J].解剖学报,2022,53(4):461-469.[14]K O R V E RS,B OW E NJ,P E A R S O NK,e t a l.T h e a p p l i c a t i o no f c y t o k e r a t i n-18a sab i o m a r k e r f o rd r u g-i n d u c e d l i v e r i n j u r y [J].A r c h i v e s o fT o x i c o l o g y,2021,95(11):3435-3448.[15]R U P P R E C H T E RSA E,S L O A N DJ,O O S T HU Y Z E N W,e t a l.M i c r o R N A-122a n dc y t o k e r a t i n-18h a v e p o t e n t i a la sab i o m a r k e r s o f d r u g-i n d uc ed l i ve r i n j u r y i nE u r o p e a na n dAf r i-c a n p a t i e n t s o n t r e a t m e n tf o r m y c o b a c t e r i a li n f e c t i o n[J].B r i t i s hJ o u r n a l o fC l i n i c a lP h a r m a c o l o g y,2021,87(8):3206-3217.[16]勾阳阳,曾广娴,喻嵘,等.2型糖尿病合并非酒精性脂肪性肝病肝细胞损伤模型的建立及探讨[J].湖南中医药大学学报, 2023,43(1):47-52.[17]卓海燕,何兰兰,吴伟杰,等.抗结核药物性肝损伤患者血清细胞角蛋白18-M30与M65的临床意义的探讨[J].海峡药学, 2023,35(1):104-107.[18]A N T O I N EDJ,D E A RJ W,L E W I SPS,e t a l.M e c h a n i s t i cb i o m a r k e r s p r o v i d e e a r l y a n d s e n s i t i v ed e t ec t i o no f a c e t a m i n o-p h e n-i n d u c e d a c u t e l i v e r i n j u r y a t f i r s t p r e s e n t a t i o n t oh o s p i t a l [J].H e p a t o l o g y,2013,58(2):777-787.[19]P I C K K E R SP,A N G U SDC,A R E N DJ,e t a l.S t u d y p r o t o c o lo far a n d o m i s e d,d o u b l e-b l i n d,p l a c e b o-c o n t r o l l e d,t w o-a r m p a r a l l e l-g r o u p,m u l t i-c e n t r e p h a s e3p i v o t a l t r i a l t o i n v e s t i g a t e t h e e f f i c a c y a n ds a f e t y o fr e c o m b i n a n th u m a na l k a l i n e p h o s-p h a t a s e f o r t r e a t m e n to f p a t i e n t sw i t hs e p s i s-a s s o c i a t e da c u t e k i d n e y i n j u r y[J].B M JO p e n,2023,13(4):e065613. [20]A L T E R I I SGD,P U G L I E S EG,S A R N O AD,e t a l.V i s c e r a lo b e s i t y a n d c y t o k e r a t i n-18a n t i g e n s a s e a r l y b i o m a r k e r s o f l i v e rd a m a g e[J].I n te r n a t i o n a l J o u r n a l o fM o l e c u l a r S c i e n c e s,2023,24(13):10885.[21]B A E CB,K I M SS,A HN SJ,e t a l.C a s p a s e-c l e a v e df r a g-m e n t s o f c y t o k e r a t i n-18a sa m a r k e ro f i n f l a mm a t o r y a c t i v i t yi nc h r o n i ch e p a t i t i sBv i r u s i n f e c t i o n[J].J o u r n a l o f C l i n i c a lV i-r o l o g y:t h e O f f i c i a lP u b l i c a t i o no f t h eP a n A m e r i c a nS o c i e t yf o rC l i n i c a lV i r o l og y,2013,58(4):641-646.[22]L IJ,V E R HA A R A P,P A N Q W,e ta l.S e r u ml e v e l so fc a s p a s e-c l e a v ed c y t o ke r a t i n18(C K18-A s p396)p r e d i c t s e v e r i-t y o f l i v e r d i s e a s e i n c h r o n i c h e p a t i t i sB[J].C l i n i c a l a n dE x p e-r i m e n t a lG a s t r o e n t e r o l o g y,2017,10:203-209.[23]D E N G H,WA N GCL,L A I J,e t a l.N o n i n v a s i v e d i a g n o s i s o fh e p a t i c s t e a t o s i s u s i n g f a t a t t e n u a t i o n p a r a m e t e rm e a s u r e db yF i b r o T o u c ha n dan e wa l g o r i t h mi nC H B p a t i e n t s[J].H e p a t i-t i sM o n t h l y,2016,16(9):e40263.[24]蔡琼,杨星月,李芝奇,等.基于机体状态和功能因素探讨药物诱导肝损伤的研究进展[J].中草药,2022,53(17):5523-5530.[25]李春杏,李云杉,刘丽艳,等.基于倾向性评分匹配法探讨不同种数保肝药物联用对药物性肝损伤治疗效果差异[J].中国新药与临床杂志,2023,42(5):317-322.[26]AMA C H E RDE.F e m a l e g e n d e r a sas u s c e p t i b i l i t y f a c t o r f o rd r u g-i n d u ce d l i v e r i n j u r y[J].H u m a n&E x p e r i m e n t a lT o x i c o-l o g y,2014,33(9):928-939.[27]L E E CB,K I M J,HA NJ,e t a l.F o r m y l p e p t i d er e c e p t o r2d e t e r m i n e s s e x-s p e c i f i c d i f f e r e n c e s i n t h e p r o g r e s s i o no f n o n a l-c o h o l i c f a t t y l i v e rd i se a s e a n d s t e a t o h e p a t i t i s[J].N a t u r eC o m-m u n i c a t i o n s,2022,13(1):578.[28]李宇,樊晖晖,冯晓俊,等.A B C B1C3435T基因多态性与甲氨蝶呤治疗儿童急性淋巴细胞白血病安全性M e t a分析[J].中国药物警戒,2022,19(4):421-425.[29]王磊,赵颖,孙文利,等.大剂量甲氨蝶呤治疗儿童急性淋巴细胞白血病血药浓度安全性的实证研究[J].中国药师,2022,25(11):1969-1975.[30]李白,刘健,毛舒婷,等.基于R U C AM量表的儿童急性淋巴细胞白血病化疗药物性肝损伤分析[J].中华实用儿科临床杂志,2019,34(3):200-204.[31]S U T T I S,T A C K EF.L i v e r i n f l a mm a t i o na n d r e g e n e r a t i o n i nd r u g-i n d u ce d l i v e r i n j u r y:s e x m a t t e r s[J]!C l i n i c a lS c i e n c e,2018,132(5):609-613.[32]谢菁,周曼,侯以林,等.巨细胞病毒感染对非酒精性脂肪性肝病血清m i R N A-9和m i R N A-122a水平及肝损伤的影响[J].中华医院感染学杂志,2022,32(11):1678-1682. [33]杨晨晨,田居灵,魏琴,等.P D-1/P D-L1及相关炎症因子在细粒棘球蚴感染致肝损伤中的免疫调节作用[J].中国人兽共患病学报,2022,38(4):297-302.[34]林良沫,洪绵慧,吴丹娜,等.血药浓度监测与伏立康唑致肝损伤的发生情况及影响因素分析[J].中国感染与化疗杂志, 2023,23(6):709-714.[35]沈军,王建设.疱疹病毒感染与儿童肝损伤[J].中国实用儿科杂志,2022,37(7):490-493.[36]陈茜楠,徐琰,刘晓昌,等.105例药物性胆汁淤积型肝损伤患者临床特征分析[J].安徽医科大学学报,2023,58(6):1036-1040.[37]王宇,黄婧怡,侯立新,等.社区获得性肺炎患者抗生素相关性肝损伤外周血体液免疫特点分析[J].中国药物警戒,2023,20(2):132-135,139.[38]何丹.戊二醛聚合血红蛋白对环磷酰胺所致骨髓抑制及肝肾损伤小鼠的保护作用[D].西安:西北大学,2021.(本文编辑于国艺)。
盲插鼻肠管管道位置判断方法的比较分析
盲插鼻肠管管道位置判断方法的比较分析景新华;徐静娟;王德生;王燕毅;王红;潘军【摘要】目的探讨方便、实用的盲插鼻肠管确认管道位置的方法。
方法选择神经外科重症监护室实施盲插鼻肠管患者106例,留置胃肠管过程中采用听诊气过水声、回抽液体测pH值、观察回抽液性状及回抽负压试验4种判断方法及回抽负压试验与其他三种联合使用判断管道是否到达肠内,并在置管完成后采用X线摄片检查确认管道末端。
分析各方法的灵敏度、特异度、诊断符合率。
结果单一方法中回抽负压试验灵敏度、特异度、一致率最高,分别为97.4%、71.4%、90.6%;回抽负压试验与其他方法联用时,与观察回抽液性状联用特异度和诊断符合率可高达100%和92.5%。
结论在盲插鼻肠管确认位置的方法中,回抽负压试验联合观察回抽液的方法来判断管道位置与X线摄片判断结果最接近,且简单易行。
【期刊名称】《护理学杂志》【年(卷),期】2016(031)022【总页数】3页(P43-45)【关键词】鼻肠管;盲插法;管道位置;回抽负压试验;回抽液【作者】景新华;徐静娟;王德生;王燕毅;王红;潘军【作者单位】常州市第一人民医院神经外科,江苏常州213003【正文语种】中文【中图分类】R472肠内营养是危重症患者综合治疗的重要组成部分。
研究证实，留置鼻肠管时，如鼻肠管管端通过屈氏韧带后，由于屈氏韧带括约肌的作用，能显著降低肠内营养导致的反流与误吸，安全性更高[1]。
鼻肠管的置入是临床护理操作的难点，通常需应用X线透视引导和内镜导入两种方法，但两者都需要将患者移出ICU到专门科室操作，加上X线透视有辐射，内镜下置管成本和风险较高[2]，而不易被患者接受。
床旁盲插则可解决此类问题[3]。
但盲插法对于鼻肠管位置的确认又存在问题。
X线腹部平片确认鼻肠管位置是判断的金标准，但由于危重患者转运不便、床边摄片存在辐射暴露等原因，临床常通过听诊气过水声、回抽液体测pH值，观察回抽液性状和回抽负压等方法[4]来判断。
Kendall协调系数W检验及其SPSS实现
b( k + 1 ) 2 ] 2
( 2)
+ ( 45- 33)
公式中符号意 义, 见公式 ( 1 )。如果各 组秩次 有完全一致性, 则列合计为 1b , 2b ,
k
kb , 但可以不
按顺序排列。各列与期望值之差的平方和, 公式为: [ jb j= 1
2 2 k b( k + 1 ) 2 2 ( k + 1) 2 ] = b j= 1 [ j ] 2 2
2
表 2 中: no 为编号 , 即为 15 个病人。 x1~ x10 为 10 个评价指标。 检验步骤如下: ( 1) 建立检验假设 H 0: 病人对 10 项指标的评分没有一致性; H 1: 病人对 10 项指标的评分存在一致性。 = 0 . 05 。 ( 2) 计算检验统计量 将各列数据合计后平方再相加 , 有下列计算结 果: R j = ( 118 + 124 + 88 + 47 + 104 + 106 + 63 + 64 + 52 + 59 ) = 75555 代入公式 ( 1) 有:
=
b k ( k - 1) 12 b( k + 1 ) 2 ] 2 W= 2 2 [ b k ( k - 1 ) ] 2)与公式 ( 3)之比, 即为检验统计量 W: [ Rj ( 4)
经过适当的数学变换, 公式 ( 4) 可以变换为公 式 ( 1) 。两者等价。
487
*
Kendall协调系数 W 检验及其 SPSS实现
程 琮 1 刘一志 2 王如德 3
271016 ; 3 . 临沂市疾病预防控制中心 , 山东 临沂 276001)
(1 . 泰山医学院卫生统计学教研室 , 2 . 统计学教研室 , 山东 泰安
生存分析的cox回归模型案例——spss
生存分析的c ox回归模型案例 --- spss作者:日期:一、生存分析基本概念1、事件(Ev en t)指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。
根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。
2、生存时间(Surv i va 1 ti me指从某一起点到事件发生所经过的时间。
生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。
有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。
3、删失(Se n sor in g)指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。
常由两种情况导致：(1)失访；(2)在研究终止时，所关心的事件还未发生。
4、生存函数(Sur vi val distribute n fun ct io n)又叫累积生存率，表达式为S( t )=P(T>t)，其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t 的概率°t = 0时S(t )=1,随着t的增加S (t)递减(严格的说是不增)，1-S (t )为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。
?二、生存分析的方法1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kap 1 an-Meier法和寿命表法。
对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。
2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型)，利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。
这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。
F面用一个例子来说明S P SS中Cox回归模型的操作方法。
例题要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据表M.J 験膈疼术申皴疔效杲硏愛数据的说碉旳E数值(N)8 0 手术吋的年龄 sex 数值(N) 8 0 性别trt bui ch数值㈣ 8 0数值㈣” 0数值㈣8有无甫中放疗□无朮中敵无3数值但)stage数值(N)8TFJIW 分期目II 朝｝…炉度量⑶足,名义(N) 昙右A^x(N) 雲右易名以N) 垂右di 序号Q) 言右 A «X[N) 尋石—品名0N)若右 =臺变址名 变值说明暫丘类申.分类童就的浦附『WTFK11馳者编号1 inw j 生存时闻⑴)ceitsrir跚矢2号类m 拓,f ：删矢叭T 术时的年龄连绩trt 处理组别的无术巾放疗) 2分类 m 无术中»Jr J ： ff 术中放疗M'l性別 2分类 S 男皿女L MII占位址2分娄th 騎赃头SLX 头部臥外 rh 程度W 序多分类 1: ultO >2 irhl 、3 = °：h2・4* «-h3P封无腹雎转将2分炎 U:无％ 1 J A 亠片1TMM 分类2分类3； III 期 J ： IX 期操作步骤：?SPSS 变量视图caserto 数值但) 8 0无_____ 无 8少度量⑶time 数值㈣ 8 1 生存时问(月)— 无—无 8度量⑸censor数值㈣8刪失m 死亡｝-无 8冨右— 曷 «X(N)范虞, 对齐名称卷数标签值列痕量标准胯脏头詔…无s 曉胆管檯润程厦8表M.J験膈疼术申皴疔效杲硏愛数据的说碉菜单选择:文件疋）履辑电）视團电）败握匸｝转弟折牲）直誚迴）團形迫）娈用程序世｝硏□世）琴助PZJ L-12' stage5cas&no123time2.41.710 11 12 13 14 15 16 17 18 101112141516U1819201.04.66410.S6 11 15S4.04.04.06.53 &£.96 2报告陆述颈计裁（D 上廊购値邂］一般线煙摸型1.9 广义线性摸型混合損型0》相关©回甘迟）对數线性摸型（Q 神经网络度呈⑶ 非参数检聽创预测（D生存函数程｝参重n轆应）缺尖M斩边… 雾重归園© 亘束抽肄丄＞|sex~ DQtri111Q°0|n園芽命a（L）...寸Kaplan4Jieier...Cox回归Q._|匕蛍依时协裘益⑼…点击进入C ox主对话框，如下，将ti me选入时间”框将代表删失的censo r变量选入状态”框，其余分析变量选入协变量”框。
配对样本t检验之SPSS、SAS、STATA实现
配对样本检验的概述概述：配对设计（paired design ）是一种比较特殊的设计方式，能够很好地控制三网险因素对结果的影响，有自身配对和异体配对之分。
配对设计资料的分析着眼于每一对观察值之差，这些差值构成一组资料，用检验推断差值的总体均数是否为“0”（方法也可以参考第1话：单样本T检验内容）适用范围：T检验理论上要求样本随机地取自正态总体，两个小样本均数比较时候还要求方差齐性。
举例例1为了研究孪生兄弟的出生体重是否与其出生顺序有关，共收集了15对孪生兄弟的出生顺序和出生体重，见表1。
表1 15对孪生兄弟的出生体重（kg）编号先出生者体重后出生者体重差值1 2.79 2.690.102 3.06 2.890.173 2.34 2.240.104 3.41 3.370.045 3.48 3.50-0.026 3.23 2.930.307 2.27 2.240.038 2.48 2.55-0.079 3.03 2.820.2110 3.07 3.050.0211 3.61 3.580.0312 2.69 2.660.03一、SPSS 实受文件㊁ 编辑© 视图5 数据Q) 转换① 分析⑻ 直销必 图彩@ 实用程序口编号变量 变量第二步：设置参数试问挛生兄弟中先出生者的出生体重与后出生者的出生体重是否相同？3.00 2.34 2.242.2410.00 3.07 3.05 .022.602.002.696.003.232 93 9 003.03 2.82 13 3.09 3.20 -0.11 14 2.98 152.652.600.054.003.483.60 -.028.0Q=2.48 ___ :_I2.66 11 003.&13.68 2.92 0.06 12.00 13.002.663.207 二J一立件已褊辑电）视图电）数据Q）转技CD 分析以直耨皿？图形实用程序也｝点击菜单栏中的“分析”——“比峭值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T 检验”对话框。
团队—成员交换对团队绩效的影响研究——一个调节的中介模型
摘要团队中存在的两种不同类型的“圈子”，一种是团队成员之间经过团队-成员交换所形成的“圈子”，位于“圈子”内的员工会和其他团队成员形成高质量的团队-成员交换质量；另一种是领导和成员之间经过领导-成员交换所形成的“圈子”，位于“圈子”内的员工会和领导产生高质量的领导-成员交换关系，这两个圈子会同时存在大多数的企业中，而不是独立存在于组织当中。
之前的研究只关注于团队-成员交换或者领导-成员交换单方面因素对组织的影响，然而没有学者同时关注这两个变量之间的交互作用会对组织产生什么影响。
此外，之前的研究大多关注重点是领导-成员交换而不是领导-成员交换差异，这个LMX理论的核心变量直到近年来才得到学者们的关注。
因此，本研究基于社会交换理论和社会比较理论，探讨了团队敬业度在团队-成员交换和团队绩效之间起的中介作用，同时引入领导-成员交换差异这一调节变量。
本研究以问卷调研的方式收集数据，并采用国际顶级期刊中的变量量表。
本研究的样本来自86个团队共498名员工。
研究中运用统计分析软件SPSS 18.0，AMOS 17.0以及R软件对数据进行了信度、效度检验和聚合检验，通过多重线性回归分析方法和Bootstrap法对本文的5个假设进行验证。
实证检验结果表明，团队-成员交换对团队敬业度有正向影响；团队敬业度对团队绩效有正向影响；团队敬业度在团队-成员交换与团队绩效之间起中介作用；领导-成员交换差异调节了团队敬业度在团队-成员交换与团队绩效之间的中介作用。
研究结果丰富了领导-成员交换理论，对人力资源管理实践具有一定的指导意义。
关键词：团队-成员交换；团队敬业度；团队绩效；领导-成员交换差异AbstractThere are two different kinds of relationship in a team. One is formed by team-member exchange between team members, which high-quality team-member exchange is called "in-group member", and poor quality team-member exchange is known as "out-group member". The other is formed by leader-member exchange between leader and their subordinates, which high-quality leader-member exchange is called "in-group member", and poor quality leader-member exchange is known as the "out-group member". This two kind of relationship will exist in most of enterprises at the same time, rather than being independent of the organization. Previous study only focuses on oneside the influence of leader-member exchange or team-member exchange in an organization. But no scholar does reaserch about whether the interaction of the two variables has an effect on the organization. In addition, most of the previous studies focus on leader-member exchange rather than leader-member exchange differentiation, which the core variable of LMX theory. It attacts the attention of scholars in recent years. Therefore, based on the theory of social exchange and the theory of social comparison, this study will explore the machanism that team engagement mediates the relationship between the team-member exchange and team performance, and introduces the moderator of leader-member exchange differentiation.In this study, data is collected by questionnaire, and the variables’ scales are from the top journals. We empirically test this theory in a sample of 498 employees in 86 teams. The reliability, discrimination validity and aggregation analysis are tested by using statistical analysis software of SPSS 18.0, AMOS 17.0 and R. We use hierarchal regression analysis and bootstrap method to test our model.The results show that team-member exchange will be positively related to team engagement. Also, team engagement will be positively related to team performance. And we find team engagement will mediate the relationship between the team-member exchange and the team engagement. Furthermore, this mediating effect will be moderated by leader-member exchange differentiation．These conclusions profound the leader-member theory and are meaningful to human resource management practice.Keywords:team-member exchange, team engagement, team performance, leader-member exchange differentiation目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1研究背景与问题提出 (1)1.1.1 研究背景 (1)1.1.2 研究问题 (2)1.2研究目的与研究意义 (2)1.2.1 研究目的 (2)1.2.2 研究意义 (2)1.3国内外研究现状 (3)1.3.1 团队-成员交换的研究现状 (3)1.3.2 领导-成员交换差异的研究现状 (5)1.3.3 研究现状评述 (8)1.4研究内容与研究方法 (9)1.4.1 研究内容 (9)1.4.2 研究方法 (10)第2章理论基础与假设发展 (11)2.1.理论基础 (11)2.1.1 社会交换理论 (11)2.1.2 社会比较理论 (11)2.2团队-成员交换对团队敬业度的影响 (13)2.3团队敬业度对团队绩效的影响 (14)2.4团队敬业度的中介作用 (15)2.5领导-成员交换差异的调节作用 (16)2.6本章小结 (19)第3章实证研究 (21)3.1问卷设计 (21)3.2数据收集与研究样本 (21)3.3数据处理方法 (22)3.4变量测量量表 (23)3.4.1 量表翻译 (23)3.4.2 变量测量量表 (24)3.4.3 量表的信度分析 (25)3.4.4 同源数据的区分效度检验 (26)3.5数据聚合检验 (26)3.6变量的描述性统计 (28)3.7假设检验 (30)3.7.1 团队敬业度的中介效应检验 (30)3.7.2 领导-成员交换差异的调节效应检验 (31)3.8本章小结 (33)第4章研究结果讨论与展望 (34)4.1研究结果分析 (34)4.2研究贡献 (36)4.2.1 理论贡献 (36)4.2.2 实践启示 (37)4.3研究局限与研究展望 (38)4.3.1 研究局限 (38)4.3.2 研究展望 (39)4.4本章小结 (40)结论 (41)参考文献 (42)附录 (48) (53)致谢 (54)第1章绪论1.1 研究背景与问题提出1.1.1 研究背景现代企业的竞争已经逐渐演变为人才的竞争，对人才进行有效的管理是企业生存的根本。
心理学研究的统计方法
Wen ZL 21
实验设计
实验设计与方差分析
实验设计 方差分析的平方和 注释 分解 可以检验交互效应 两因素完全随机设计 SST=SSA+SSB +SSAB+SSE （有重复实验） 两因素被试内设计 SST=SSS+SSA +SSAS+SSB+SSBS +SSAB+SSABS SST=SSB+SSE(B) 两因素混合设计 （A是被试内因素） +SSA+SSAB+SSE(A) SSAS用于检验A SSBS用于检验B SSABS用于检验AB SSE(B)用于检验B SSE(A)用于检验A和AB
Wen ZL 35
变量与因子
调查某校初中一年级新生的情况， 包括： 身高、体重、语文入学成绩、数学 入学成绩、英语入学成绩、家庭人 均年收入、家庭月均支出。
Wen ZL
36
七个变量相关系数矩阵
Wen ZL
37
这七个变量中，下列变量之间相关系数较大：
身高与体重 三科入学成绩之间 家庭人均年收入与家庭月均支出 而其余的相关系数（绝对值）较小
Wen ZL 42
教学建议
教材：莫雷, 温忠麟, 陈彩奇 .《心理学研究 方法》. 广东高等教育出版社，2007. 学生 学过心 理统计 课程 未学心 理统计 课程 学时 6-8 教学内容
因子分析步骤
检视相关矩阵 因子提取 因子旋转 计算因子得分 对因子做出解释
Wen ZL
41
因子个数的确定
以相关矩阵R的特征根是否大于1为标 准，特征根大于1的特征根个数为提取的 因子数 （SPSS默认） 参考R的特征根的碎石图（scree plot） 使前m个因子的方差贡献达到一个适当的 比例，比如60%以上 根据专业知识指定因子个数
ch14-卡方检验
SPSS结果输出（续） 结果输出（ 结果输出
卡方检验 值 21.038a 21.559 20.903 df 2 2 1 渐进 Sig. (双侧) .000 .000 .000
Pearson 卡方 似然比 线性和线性组合
532 有效案例中的 N a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望 计数为 13.80。
Crosstabs过程祥解 过程祥解
界面说明 单元格（Cells）子对话框：用于定义列联表单元格 中需要计算的指标。 -Counts复选框：是否输出实际观察数（Observed） 和理论频数（Expected） -Percentages复选框：是否输出行百分数（Row）、 列百分数（Column）以及合计百分数（Total） -Residuals复选框：选择残差的显示方式 格式（Format）子对话框：用于选择行变量是升序 还是降序排列。
SPSS操作过程 操作过程
①建立数据文件：chis03.sav 数据格式：包括4行3列的频数格式，三个变量分别为行变量、 列变量和频数变量。 ②说明频数变量：数据 Data Analyze
加权个案
Weight Cases
③ x2检验：从菜单选择 分析 统计量Statistics： √ McNemar √ Kappa
SPSS操作过程 操作过程
①建立数据文件：chis02.sav 数据格式：包括6行3列的频数格式，3个变量分别为 行变量、列变量和频数变量。 ②说明频数变量：数据 Data Analyze
加权个案
Weight Cases
③ x2检验：从菜单选择 分析
描述统计
Crosstabs过程祥解 过程祥解
界面说明 -Kappa复选框：计算Kappa值，即内部一致性系数， 介于0~0.7071之间； -Risk复选框：计算比数比OR值、RR值； -McNemanr复选框：进行配对卡方检验的McNemanr 检验（一种非参数检验） -Cochran’s and Mantel-Haenszel statistics复选框： 计算X2M-H统计量、X2CMH，可在下方输出H0假设的 OR值，默认为1。
第七章SPSS的相关分析
第七章SPSS的相关分析SPSS是一种常用的统计分析软件，可以进行各种统计分析方法，如相关分析。
相关分析是一种用来研究两个变量之间关系的方法。
本文将介绍SPSS中进行相关分析的方法和步骤。
进入“Correlate”选项后，弹出一个新的窗口，在这个窗口中有两个选项：“Bivariate”和“Partial”。
在这里我们选择“Bivariate”选项，因为我们想要研究两个变量之间的直接关系。
然后，我们可以选择要进行相关分析的变量，将其移动到右边的“Variables”框中。
在“Bivariate”选项的窗口中，还有一个选项“Options”，点击这个选项可以设置一些其他的参数。
比如我们可以选择是否计算缺失值、是否使用Spearman相关系数等。
根据实际情况，我们可以酌情选择这些参数。
在设置完成后，点击“OK”按钮，SPSS将进行相关分析，并且将结果显示在“Output”窗口中。
在输出结果中，我们可以看到相关系数的值以及相关系数的显著性水平。
此外，SPSS还会生成相关系数的散点图，方便我们直观地观察变量之间的关系。
除了进行简单的两个变量之间的相关分析，SPSS还可以进行多个变量之间的相关分析。
在“Bivariate”选项的窗口中，我们可以选择多个变量，将其移动到右边的“Variables”框中。
然后，我们可以选择是否计算偏相关系数，以及是否进行Bonferroni校正等。
总结起来，SPSS是一种方便易用的统计分析软件，可以进行各种统计分析方法，包括相关分析。
通过SPSS，我们可以快速而准确地对变量之间的关系进行研究。
在分析结果中，SPSS还会为我们提供有用的图表和统计指标，帮助我们更好地理解和解释数据。
生活方式_顾客感知价值对中国消费者购买行为影响_潘煜
第18卷第6期2009年12月系统管理学报Journal o f Systems&M anagementVol.18No.6Dec.2009文章编号:1005-2542(2009)06-0601-07生活方式、顾客感知价值对中国消费者购买行为影响潘煜1,高丽2,王方华3(1.华东理工大学商学院,上海200237; 2.法国雷恩第一大学管理学院,雷恩35000;3.上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200052)=摘要>主要研究生活方式直接或通过顾客感知价值间接对中国消费者购买行为的影响。
选择手机作为研究对象,上海作为样本的选择地点,在问卷调查的基础上,借助探索性因子分析和确认性因子分析,获得生活方式、顾客感知价值2个度量量表。
随后,用结构方程对生活方式、顾客感知价值与中国消费者购买行为之间的关系进行了研究。
发现:生活方式直接影响消费者购买行为,间接通过顾客感知价值影响消费者购买行为。
最后,提出了一个基于生活方式和顾客感知价值的市场划分方法,帮助企业针对消费群体定位、设计、生产、完善产品和实施有效的市场营销策略。
关键词:生活方式;顾客感知价值;购买行为;结构方程中图分类号:F062.9文献标识码:AInfluences of Lifestyle and Customer Perceived Values onChinese Consumer Purchasing BehaviorsP A N Yu1,GA O L i2,WA N G Fang-hua3(1.Scho ol o f Business,East China Univer sity of Science&T echno logy,Shang hai200237,China;2.Institute of Business Administration(IGR)of Universit de Rennes1,Rennes,Bretagne,35000,France;3.Antai Co lleg e of Economics&M anagement,Shanghai Jiao To ng U niversity,Shanghai200052,China)=Abstract>This research aims at investigating the direct influences of lifestyles and their indirect influences on Chinese consumer behavior s thr oug h the im pact on custom er perceived values.T he empir ical resear ch has been conducted in the contex t of m obile phone m ar kets in Shanghai.On the basis of questio nnair e sur-v ey,through ex plo rato ry and co nfirmatory facto r analy ses,the measur em ent scales o f Lifestyles and Cus-to mer Perceiv ed Values are established.T he relationship of lifesty les,custom er perceived values and Ch-i nese consumer behavior s ar e tested in the structur al equation m odel.Findings indicate that lifesty les have direct influence on consumer purchasing behaviors and have indirect influence on consumer purchasing be-haviors thro ug h the im pact o n customer per ceived values.Based on the r esearch results,the autho r pr opo-ses a new CPVS(Chinese Lifesty le and custo mer Perceived Value Seg mentation)m ar ket segmentation method,which w ill help marketers po sitio n,desig n,produce and optimize their pro ducts,and implem ent their m ar keting str ategies more effectively.Key words:lifestyles;customer perceived value;consum er behaviors;structural equation mo del收稿日期:2009-03-09基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(70832004)作者简介:潘煜(1977-),男,博士,副教授。
伴躯体症状的抑郁发作述情障碍表现与中医证候的关系
发性位置性眩晕的临床研究[J].中国中医 基 础 医 学 杂 志,2017,23
(8):1109-1112;1144.
(收稿日期:2022-09-08)
(本文编辑 郭怀印)
· 1128 ·
CHINESEJOURNAL OFINTEGRATIVE MEDICINE ON CARDIO-CEREBROVASCULAR DI
4)17 项汉密尔顿抑郁量表(HAMD)评分 ≥ 17 分,伴 有
与方差齐性,组间比较 采 用 成 组 t 检 验;若 数 据 不 满 足
分 ≥ 2 分,不伴有躯体症状病人 SCL-90 量表躯体化因
子评分 < 2 分;5)近 2 周 未 经 抗 抑 郁 药 物 及 心 理 治 疗
足正态性相关性 分 析 采 用 Pearson 秩 相 关 分 析,如 不
西医结合心血管病电子杂志,2019,7(27):166.
[17] 豆绘,刘彩莉.西药联 合 半 夏 白 术 天 麻 汤 合 泽 泻 汤 治 疗 椎 基 底 动
脉供血不足性眩晕 64 例 临 床 观 察 [J].中 国 民 族 民 间 医 药,2020,
29(9):115-117.
[7] 张若曈,刘东方.中医药治 疗 眩 晕 研 究 进 展 [J].光 明 中 医,2021,36
(TAS-20)以评估其心理状况,并进行中医辨证分型。结果:两组 SCL-90 量表躯体化、焦虑因子及总分比较差异均有统计学意义(
P<
0.05);两组 TAS-20 量表情感辨别困难、情感描述困难、外向性思维及总分比较差异均有统计学意义(
P < 0.05)。躯体化因子与情感
辨别困难、情感描述困难、TAS-20 总分存在相关性(
超声弹性成像对干燥综合征不同腺体病变的诊断价值
·临床研究·超声弹性成像对干燥综合征不同腺体病变的诊断价值舒小敏李家琼张宁鄢灵芝摘要目的探讨超声弹性成像对干燥综合征（SS ）不同腺体病变的诊断价值。
方法选取我院就诊的75例疑似SS 患者，根据欧美专家共识诊断标准（2002年版）将其分为SS 患者35例（研究组）和非SS 患者40例（对照组），应用超声弹性成像测量两组腮腺和颌下腺剪切波速度（SWV ）值，取其平均值为唾液腺SWV 值，分析两组间及各组左右侧SWV 值的差异。
绘制受试者工作特征（ROC ）曲线分析超声弹性成像对SS 不同腺体病变的诊断效能。
结果研究组腮腺、颌下腺、唾液腺SWV 值均高于对照组，差异均有统计学意义（均P <0.05）。
对照组和研究组内左右侧腮腺、颌下腺、唾液腺SWV 值比较差异均无统计学意义。
ROC 曲线分析显示，当SWV 值为1.94m/s 时，超声弹性成像诊断SS 颌下腺病变的曲线下面积（AUC ）为0.897，灵敏度为86.4%，特异度为83.0%；当SWV 值为2.15m/s 时，超声弹性成像诊断SS 腮腺病变的AUC 为0.936，灵敏度为93.5%，特异度为86.4%；当SWV 值为2.03时，超声弹性成像诊断SS 唾液腺病变的AUC 为0.959，灵敏度为96.3%，特异度为87.8%。
结论超声弹性成像对SS 不同腺体病变均有较好的诊断价值。
关键词超声弹性成像；干燥综合征，颌下腺，腮腺唾液腺；诊断价值［中图法分类号］R445.1［文献标识码］AValue of ultrasound elastography in the diagnosis of gland lesions ofSjögren ’s syndromeSHU Xiaomin ，LI Jiaqiong ，ZHANG Ning ，YAN LingzhiDepartment of Ultrasound ，Pengzhou Hospital of Traditional Chinese Medicine ，Sichuan 611930，ChinaABSTRACTObjectiveTo investigate the value of ultrasound elastography in the diagnosis of gland lesions in Sjögren ’s Syndrome （SS ）.MethodsTotally 75patients with suspected SS in our hospital were selected.According to the American-European Consensus Group diagnostic criteria （2002edition ），the patients were divided into study group （n =35）and control group （n =40）.The SWV values of the parotid glands and submandibular glands of two groups were measured by ultrasound elastography ，the average value was taken as the salivary gland SWV value ，and the differences of SWV values between the two groups ，left and right side in each group were compared.Receiver operating characteristic （ROC ）curve was drawn to analyze thediagnostic efficacy of ultrasound elastography in different gland lesions of SS.ResultsThe SWV values of salivary gland ，parotid gland and submandibular gland in the study group were significantly higher than those in the control group ，there werestatistical differences （all P <0.05）.There were no significant difference in the SWV values of the left and right salivary glands ，parotid glands and submandibular glands in the control group and the study group.When the SWV value was 1.94m/s ，the area under the curve （AUC ）for SS in submandibular gland lesions was 0.897，the sensitivity was 86.4%and the specificity was 83.0%.When the SWV value was 2.15m/s ，the AUC for SS in parotid lesions was 0.936，the sensitivity was 93.5%，and the specificity was 86.4%.When the SWV value was 2.03m/s ，the AUC for SS in submandibular lesions was 0.959，the sensitivity was 96.3%，and the specificity was 87.8%.ConclusionUltrasound elastography has good value in the diagnosis of gland lesions in SS.KEY WORDSUltrasound elastography ；Sjögren ’s syndrome ；Parotid gland ；Submandibular gland ；Diagnostic value基金项目：重庆市科委联合医学科研项目（2020FYYX173）作者单位：611930四川省彭州市中医医院超声科（舒小敏、李家琼）；重庆大学附属肿瘤医院重症医学科（张宁），超声医学科（鄢灵芝）通讯作者：鄢灵芝，Email ：干燥综合征（Sjögren ’s syndrome ，SS ）作为一种自身免疫性疾病可累及人体多系统，但临床症状缺乏特异性，临床诊治多滞后［1］，可对患者生活质量造成严重影响，因此早期诊断并及时治疗十分重要［2］。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
多此一舉?
答案 : 不一定
因為自變數與依變數之間潛藏了一些研究者所 不知道或不能確定的因素（典型因素）存在 ，為求嚴謹起見，就不逕自以Pearson積差相 關分析來看自變數與依變數之間的關係。
分析之後，所產生的典型變量數目（線
性組合數目）等於自變數或依變數中最 小的數目。如果一組自變數中有三個變 數，一組依變數中有二個變數，則典型 變量（線性組合）的數目等於二。每對 典型變量獨立於另一組典型變量。除了 典型變量以外，典型分析還可以分析典 型變量之間的典型相關、統計顯著性及 重疊指數（redundancy measure）
14.4 語法說明
14.5
報表解讀
所產生的報表，分析如下： （呈現的方式是原報表在前，說明在後）
以上為典型相關分析的結果。如果以Pearson積差相 關分析，分別求出通路整合、通路激勵與績效變數 （效率、生產力、控制、適應力）的相關係數，其 結果與上述以典型相關分析是否相同？ 答案是：這兩種分析結果是大同小異、相互輝映的
如前述，線性組合的數目等於自變數X或依變數Y中最小的數目 ，在此例中，X變數有2個，Y變數有4個， 所以我們可建立兩組線性組合模式：
14.3
SPSS程序
開啟檔案（檔案名稱： ...\Chap14\ChannelStudy.sav），檔中的變項有： X變數（通路整合、通路激勵）以及Y變數（效率、 生產力、控制、適應力）。這些變項均是區間尺度 或稱量尺量數（scale）。 按〔File〕、〔New〕、〔Syntax〕（〔檔案〕〔 開新檔案〕〔語法〕），在SPSS Syntax Editor（ SPSS語法編輯器）中，建立如圖14-3所示的程序 。
典型相關分析
內容大綱
14.1 14.2 14.3 14.4 14.5
認識典型相關分析 路徑圖與線性組合 SPSS程序 語法說明 報表解讀
14.1
認識典型相關分析
典型相關分析（canonical correlation analysis）， 又稱典型分析、規則相關分析、正準相關分析 試圖在解釋一組變數（每組可能有若干個變數）與 另一組變數之間的關係，也就是說，某一組變數對 另外一組變數的影響如何。 在多元迴歸中，我們有興趣研究的是一組自變數與 某一個依變數的關係。但是如果我們有興趣研究的 是一組依變數呢？同時我們想同時考慮依變數，而 不是「每次一個依變數」的話呢？這時候，典型分 析就派上用場了。
典型相關分析是相依法的一種多變量分析技 術，其依變數的數目大於1，且屬於量尺量數 （scale），其自變數亦屬於量尺量數， 如圖14-1所示。
在樣本數要求方面，每個變數至少必須要有10個以 上的觀察值。
14.2
路徑圖與線性組合
我們現在以一個例子來說明路徑圖與線性組合。某研究者企 圖研究X變數（通路整合、通路激勵）以及Y變數（也就是 績效變數，包括效率、生產力、控制、適應力）的關係，以 發現目前的通路現象，進而採取適當的措施。典型相關分析 所表現的路徑圖如圖14-2所示。
典型分析
在典型分析中，自變數（X）會集結成一組或稱加權 組（weighted set），而且依變數（Y）也會集結成 一組或稱加權組。例如，我們可以從家庭大小及所得（
這二個是自變數）來解釋信用卡的數目及平均每月支出（這 二個是依變數）。
分析之後，會產生成對的典型變量（canonical variate）或稱線性組合，這些典型變量最能解釋二 組變數的關係。在典型分析中， 我們有兩組變數X與Y。典型分析的目的在於找出X的 線性組合與Y的線性組合，並使得這二個線性組合的 簡單相關係數為最大。這些能使這二個線性組合的 簡單相關係數為最大的權重，稱為典型係數（ canonical coefficient）。
典型相關分析和 多變量變異數分析（MANOVA） 主成分分析（principal component analysis）
典型相關分析和多變量變異數分析（MANOVA）頗 為相似；典型相關分析與因素分析中的主成分分析 （principal component analysis）也頗為類似，但 是主成分分析是考慮一組變數內部的相互關係。而 典型相關分析則著重於二組變數之間的關係 Tatzuoka（1971）將典型相關稱為「雙管的主成分 分析」。但是典型相關分析的自變數（X）是量尺 量數（區間尺度）的變數，而MANOVA的自變數是 名義量數（名目尺度或類別）的變數。