临床研究资料常用统计分析方法
临床研究中常用统计分析方法及选择
临床研究中常用统计分析方法及选择临床研究是指通过观察和实验等方法，对人类或动物进行疾病诊断、治疗和预防等方面进行研究的过程。
统计分析方法在临床研究中起着至关重要的作用，它能够帮助研究人员从大量的数据中提取有意义的信息，并对实验结果进行科学的解读。
本文将介绍临床研究中常用的统计分析方法及其选择。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整理、概括和描述的方法，可以包括测量数据的集中趋势、离散程度、分布形态等。
常用的描述性统计方法有平均数、中位数、众数、标准差等。
这些方法能够直观地反映数据的特征，帮助研究人员对数据进行初步了解。
二、推断统计分析推断统计分析是在对数据进行描述性统计分析的基础上，通过样本中的观察结果推断总体的特征。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析等。
这些方法能够帮助研究人员对实验结果进行科学的推断，得出统计显著性的结论。
三、生存分析生存分析是研究事件发生时间的统计方法，常用于临床研究中对患者的生存期进行分析。
生存分析方法包括生存函数、生存率、生存曲线、生存时间中位数等。
生存分析能够帮助研究人员了解疾病的进展情况，评估治疗效果。
四、相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间相关关系的统计方法。
常用的相关性分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、判定系数等。
相关性分析能够帮助研究人员了解变量之间的相关强度和方向，揭示变量之间的关联规律。
五、回归分析回归分析是研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
常用的回归分析方法有线性回归、Logistic回归、多元回归等。
回归分析能够帮助研究人员建立模型，预测变量之间的依赖关系，为临床研究提供科学依据。
在选择统计分析方法时，需要根据研究的目的、数据类型和数据分布等因素进行综合考虑。
一般来说，对于定量数据，可以采用描述性统计分析、推断统计分析和生存分析等方法；对于定性数据，可以采用相关性分析和回归分析等方法。
在具体应用时，还需要注意选择合适的统计软件进行数据分析，例如SPSS、SAS、R等。
临床研究中的统计分析技巧
临床研究中的统计分析技巧在临床研究中，统计分析技巧是至关重要的工具。
通过合理地应用统计方法，我们可以从大量的数据中提取和解读有关疾病的信息，为临床实践和科学研究提供支持。
本文将介绍一些在临床研究中常用的统计分析技巧。
一、描述统计分析描述统计分析是对数据进行整体性的、总体的描述和分析，它主要包括以下内容：1. 数据的中心趋势测度：平均数、中位数和众数是描述数据集中趋势的常用指标。
平均数是指所有数据的总和除以数据的个数，中位数是指将数据按照从小到大的顺序排列后，位于中间位置的数值，众数是指在数据集中出现频率最高的数值。
2. 数据的离散程度测度：方差、标准差和极差是描述数据离散程度的常用指标。
方差是指各数据值与平均数之差平方的平均数，标准差是方差的平方根，极差是数据集中最大值和最小值之差。
3. 数据的分布形态测度：偏度和峰度是描述数据分布形态的常用指标。
偏度是指数据分布的不对称程度，峰度是指数据分布的峰态程度。
二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据的分析，将结果推广到整个总体，以达到对总体特征进行推断的目的。
在临床研究中，常用的推断统计分析技巧包括以下几类：1. 参数估计：参数估计是通过样本数据，对总体参数进行估计。
常见的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据直接估计总体参数的数值，区间估计是通过样本数据给出总体参数的一个范围。
2. 假设检验：假设检验是用样本数据来检验关于总体的一个或多个假设。
常见的假设检验方法有单样本检验、双样本检验、方差分析等。
通过设立原假设和备择假设，并计算出样本数据的统计量，比较统计量与临界值的关系，从而得出对原假设的接受或拒绝。
3. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
通过计算相关系数的大小和方向，可以判断变量之间的相关性。
4. 回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
最新临床研究中常用统计分析方法及选择
例子2：英国某年全人口统计资料
矛盾：移民组的发病率在各个年龄组均高于英格兰和威尔士组，为什么它的合计发病率反而低？
分析中混杂因素的控制
胃癌 228 235 143 187 250 … 胃炎 100 153 178 143 200 … 非胃病 98 123 170 100 120 …
资料特点：计量资料，两组，标准差相差比较大(方差不齐) 不妥的方法：t检验 恰当的方法：t’检验 或者 Wilcoxon秩和检验
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。
资料特点：计数资料，两组，例数比较少 不妥的方法：卡方检验 恰当的方法：Fisher精确检验
（二）分析目的
数值变量资料 － 计量资料 无序分类变量资料 － 计数资料 有序分类变量资料 － 等级资料
（三）资料类型
无序分类：指类别或属性间无顺序、程度之分 例如，性别（男、女）为二分类 血型（A、B、AB、O）为多分类
有序分类：指类别间存在着次序，或程度上的差异。 例如，治疗效果：无效、好转、显效、治愈 实验室检验：–、+、++、+++
统计学方法有什么用？ 合理选择统计方法的四个因素 数据资料的描述 数据资料的组间比较 变量间关系研究
主要内容
一张关于统计学的图片
一、统计学方法有什么用？
例子1：一研究者宣布找到一种治疗某病的新药，试验的结果如下：
药物
例数
有效
有效率
新药
60
42
50%
该新药是否值得推广？
几个例子
比较目的
临床试验中的统计分析方法
临床试验中的统计分析方法临床试验是评估新药、治疗方法或医疗器械安全性和有效性的重要手段。
统计分析方法在临床试验中起着关键的作用，它能够通过对试验数据的整理和分析，为研究者提供有力的科学依据。
本文将介绍临床试验中常用的统计分析方法。
一、描述性统计分析在临床试验中，首先需要进行描述性统计分析，以了解实验数据的总体特征。
常见的描述性统计分析方法包括测量数据的中心趋势和离散程度。
中心趋势主要通过计算平均值、中位数和众数等指标来了解数据的集中程度；离散程度主要通过计算标准差、方差和极差等指标来了解数据的分散程度。
二、假设检验分析假设检验分析是临床试验中常用的统计分析方法之一，其主要用于判断两个或多个样本之间是否存在显著差异。
在假设检验中，通常会设立一个零假设和一个备择假设，通过计算样本数据的统计值，再与理论值进行比较，以确定是否拒绝零假设。
常见的假设检验方法包括独立样本 t 检验、配对样本 t 检验和方差分析等。
独立样本 t 检验用于比较两组独立样本的均值是否有显著差异，配对样本 t 检验用于比较同一组样本在不同时间点或对照组的均值是否有显著差异，方差分析则用于比较多个样本间均值是否有显著差异。
三、相关性和回归分析在临床试验中，常常需要探究变量之间的关系以及预测变量对结果的影响。
相关性和回归分析是用于分析变量间关系的统计方法。
相关性分析主要用于描述两个或多个变量之间的相关关系强度和方向。
相关系数可以通过计算协方差或皮尔逊相关系数来得到，其取值范围为 -1 到 1，正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越接近于1表示相关性越强。
回归分析主要用于建立变量间的数学模型来预测或解释因变量的变化。
常见的回归分析包括线性回归分析、多元回归分析和 logistic 回归分析等。
其中，线性回归分析用于探究自变量和因变量之间的线性关系，多元回归分析则考虑了多个自变量对因变量的影响，logistic 回归分析则用于处理因变量为二分类变量的情况。
临床研究的统计方法
临床研究的统计方法引言：临床研究是评估医疗干预措施效果的重要方法，而统计方法在临床研究中起着至关重要的作用。
本文将介绍临床研究中常用的统计方法，包括样本量计算、数据分析方法和结果解释等，旨在帮助研究人员正确运用统计学方法进行临床研究。
一、样本量计算在进行临床研究前，样本量的计算是必不可少的。
通过样本量计算，研究人员可以确定所需的研究对象数量，以确保研究结果的准确性和可靠性。
样本量计算的关键因素包括研究目的、预期效应大小、显著性水平和统计功效等。
根据这些因素，可以使用不同的统计方法进行样本量计算，如t检验、方差分析、生存分析等。
二、数据收集与整理在临床研究中，数据的收集和整理是决定后续数据分析的基础。
研究人员需要根据研究设计和目的，选择合适的数据收集方式和工具，并保证数据的准确性和完整性。
数据的整理包括数据清洗、缺失值处理和数据转换等步骤，以确保数据的可靠性和一致性。
三、数据分析方法在临床研究中，常用的数据分析方法包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析主要用于对数据进行总结和描述，包括计数、比例、均值、中位数和标准差等指标。
推断性统计分析则用于从样本数据中推断总体参数，并进行假设检验和置信区间估计等。
常用的推断性统计方法包括t检验、方差分析、相关分析和回归分析等。
四、结果解释在临床研究中，结果解释是研究人员向读者和医学界传达研究发现的重要环节。
结果解释应该准确、清晰地描述研究结果，并进行合理的解释和推断。
在结果解释中，研究人员需要注意避免歧义和错误信息的出现，尽量使用丰富的词汇和科学的表达方式，以确保研究结果的可信度和可行性。
五、其他注意事项在进行临床研究中，还需要注意一些其他的统计方法和问题。
例如，多重比较问题是指在进行多个统计假设检验时，由于多次比较而产生的统计显著性水平的调整问题。
研究人员需要采取相应的方法进行调整，以避免错误的结论和推断。
此外，数据的可视化分析也是临床研究中常用的方法，通过绘制图表和图形，可以更直观地展示数据的分布和关系。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法临床研究资料常用统计分析方法介绍临床研究是评估新药、治疗方法和医疗技术的重要手段。
在临床研究过程中，统计分析起着至关重要的作用。
本文档将介绍常用的临床研究资料统计分析方法，以帮助研究人员更好地分析和解释数据。
一、描述统计学分析方法1、平均数：计算样本或总体的平均值，用于描述数据的集中趋势。
2、中位数：计算样本或总体的中间值，用于描述数据的中间位置。
3、众数：计算样本或总体中出现频率最高的值，用于描述数据的峰值。
4、标准差：计算样本或总体的变异程度，用于描述数据的离散程度。
5、百分比和百分位数：计算样本或总体的某个特定百分比位置的值，用于描述数据的分布情况。
二、推断统计学分析方法1、假设检验：检验样本或总体是否存在差异或相关性。
\t- t检验：比较两组样本均值之间的差异。
\t- 方差分析：比较多组样本均值之间的差异。
\t- 相关分析：检验两个变量之间的相关性。
2、置信区间：计算样本或总体参数的区间估计，用于描述参数的不确定性范围。
3、非参数检验：基于排序和秩次的方法，不依赖于数据的分布情况。
\t- Mann-Whitney U检验：比较两组样本的中位数之间的差异。
\t- Wilcoxon符号秩检验：比较配对样本的中位数之间的差异。
\t- Kruskal-Wallis检验：比较多组样本的中位数之间的差异。
三、回归分析方法1、线性回归分析：建立自变量和因变量之间的线性关系，并估计回归系数。
2、逻辑回归分析：建立自变量与因变量之间的逻辑关系，并计算概率和几率比。
3、生存分析：用于分析生存时间数据，包括生存曲线、生存率、危险比等指标。
四、多变量分析方法1、方差分析（ANOVA）：用于比较多个自变量对因变量的影响。
2、多元线性回归分析：建立多个自变量和一个因变量之间的线性关系，并估计回归系数。
3、因子分析：用于探索多个变量之间的共性和相关性。
五、生存分析方法1、Kaplan-Meier曲线：用于描述生存率随时间的变化。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法近年来，随着医学研究的发展，临床试验在医学领域中扮演着至关重要的角色。
为了得出准确和有说服力的结论，统计分析方法在临床研究中起着不可或缺的作用。
本文将介绍一些常用的临床研究资料统计分析方法，以帮助读者更好地理解和运用这些方法。
1. 描述性统计分析法描述性统计分析法是研究者在进行临床研究时常用的一种方法。
它通过计算平均数、标准差、中位数、最大最小值等指标来描述研究数据的基本特征。
例如，在一项针对药物治疗效果的临床试验中，研究者通常会计算出药物治疗组和对照组疗效指标的平均数和标准差，以比较两组之间的差异。
2. 生存分析法生存分析法是研究生存时间和事件发生率的一种统计方法。
在临床实践中，生存分析法常用于评估治疗干预对患者生存时间的影响，尤其是在肿瘤治疗领域中广泛应用。
生存分析方法包括卡普兰-迈尔（Kaplan-Meier）生存曲线和考克斯比例风险模型等。
3. T检验和方差分析T检验和方差分析是常用的比较两个或多个样本平均值之间是否有统计学差异的方法。
T检验适用于两个样本的比较，而方差分析则适用于三个或更多个样本的比较。
这些方法都依赖于计算样本的均值和方差，并通过分析差异的大小和显著性水平来判断组间是否存在差异。
4. 相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
在临床研究中，研究者常常需要探索变量之间的相关性，以了解潜在的因果关系或者预测未来事件的可能性。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和判定系数等。
5. 多元回归分析多元回归分析是一种可以同时考虑多个自变量对因变量影响的统计方法。
在临床研究中，多元回归分析常用于探究多个因素对某一指标结果的影响，如预测疾病发展风险的影响因素。
这种方法可以消除单个变量的干扰，提高模型的预测准确性。
综上所述，临床研究中常用的统计分析方法涵盖了描述性统计分析法、生存分析法、T检验和方差分析、相关性分析以及多元回归分析等。
临床分析临床数据统计与分析
临床分析临床数据统计与分析在医学领域中，临床数据统计与分析是非常重要的，它能够帮助医生和研究人员更好地了解疾病的发展和治疗效果。
本文将介绍临床数据统计与分析的基本概念和方法，并探讨其在临床实践中的应用。
一、临床数据统计与分析的基本概念临床数据统计是指对临床实验、临床观察和临床试验等数据进行整理、汇总和统计的过程。
通过对数据的统计分析，可以获取一系列的数字指标，例如均值、中位数、标准差等，进而形成全面的数据描述。
临床数据分析是在统计的基础上，进一步对数据进行解释、推断和判断的过程，以得出实验结果或临床结论。
二、临床数据统计与分析的方法临床数据统计与分析的方法主要包括描述统计和推断统计。
描述统计是对数据的中心趋势和离散程度进行描述，从而揭示数据的分布规律。
常用的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差等。
推断统计是通过从样本中推断总体参数或进行假设检验，从而对整个总体进行推断。
推断统计可以通过抽样、置信区间和假设检验等方法来实现。
三、临床数据统计与分析在临床实践中的应用1. 病例分析：临床数据统计与分析可以帮助医生对患者的病情进行全面评估和分析。
通过对患者的临床资料、化验指标等数据进行统计和分析，可以更加准确地判断患者的疾病类型、病情严重程度，从而制定更合理的治疗方案。
2. 药物研究：临床数据统计与分析在药物研究中发挥着重要作用。
通过对药物的临床试验数据进行统计和分析，可以评估药物的疗效和安全性。
这些数据分析可以提供药物的剂量调整、给药方式选择等方面的依据，为药物的进一步研发和临床应用提供支持。
3. 疾病预测：临床数据统计与分析可以通过建立预测模型，对疾病的发展趋势进行分析和预测。
通过对大量患者的临床数据进行统计和分析，可以发现潜在的危险因素和风险预测指标，从而提前预测疾病的发生和发展，采取相应的干预措施。
4. 质量控制：临床数据统计与分析在医疗质量控制中具有重要作用。
通过对医疗机构的临床数据进行统计和分析，可以评估医疗服务的质量和效果，发现潜在的问题和不良趋势，从而采取相应的改进措施，提高医疗服务的质量。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法统计分析是临床研究中不可或缺的部分，它通过收集和整理研究数据，对数据进行加工处理和解释，以达到对研究问题进行评估和推断的目的。
本文将介绍一些常用的临床研究资料统计分析方法，包括描述性统计分析、推断统计分析和相关性分析。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对研究数据进行整理、描述和总结的方法，通过计算和展示数据的中心趋势、离散程度、分布和关联性，以对数据进行初步的解释和理解。
1. 中心趋势的描述中心趋势是描述一组数据集中值的指标，常用的计算方法有平均值、中位数和众数。
平均值是数据的算术平均数，通常用来衡量数据的集中程度。
中位数是将数据按照大小排序后，处于中间位置的数值，它对异常值不敏感，常用来描述有偏态分布的数据。
众数是数据中出现频率最高的数值，可以用来描述数据的集中情况。
2. 离散程度的描述离散程度描述了数据集的分散程度，常用的计算方法有标准差、方差和范围。
标准差是数据偏离平均值的平均距离，它可以衡量数据的波动性。
方差是标准差的平方，它表示数据的离散程度。
范围是最大值减去最小值，它描述了数据的变异范围。
3. 分布的描述分布描述了数据在某一区间内出现的频率或概率分布情况。
常用的方法有频数分布表、频率分布直方图、正态分布曲线等。
频数分布表用来列出每个数值所对应的频数或频率，直方图展示了数据的频数分布情况，正态分布曲线则是用来描述数据服从正态分布的情况。
二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断，来对总体数据进行估计、推断和判断的方法。
1. 参数估计参数估计是通过样本数据来估计总体参数的方法，常用的方法有点估计和区间估计。
点估计是根据样本数据计算出的参数值作为总体参数的估计值，区间估计是根据样本数据计算出的参数范围作为总体参数的估计范围。
2. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行假设检验，来对总体参数进行推断和判断的方法。
它包括设定原假设和备择假设，计算检验统计量和P 值，从而判断原假设是否成立。
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调查工具 调查员
6
实验设计
动物实验 实验分类 临床试验 社区干预试验 处理因素 基本要素 受试对象 实验效应
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诊断试验 疾病防治 病因 疾病预后
7
实验设计
原则：专设、同步、均衡
对照
平行：无治疗 安慰剂 随机化、盲法 阳性治疗 不同剂量
自身处理前后
形式
基本原则
重
(样本含量)
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(一)单变量计量资料
3.两个独立样本的比较 单因素、完全随机设计 服从正态分布且方差齐性 两样本均数比较t检验 两样本均数的差数可信区间法 不服从正态分布或方差不齐性 两独立样本Wilcoxon秩和检验 反应变量为生存时间且含有截尾数据 log-rank检验(时序检验)
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A 与 B 药联用产妇分娩镇痛时间(min)
A 药物剂量 5μg 1.0mg 105 80 65 2.5mg 75 115 80 5.0mg 85 120 125 B 药物剂量 15μg 115 105 80 125 130 90 65 120 100 30μg 75 95 85 135 120 150 180 190 160
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统计描述
离散型资料(计数、计量)
制图原则 统计图 制图要求
条图、圆图、百分比条图
连续型资料(计量)
线图、直方图、散点图
标题 标目 纵轴、横轴 刻度 图例
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11
统计描述
中心 位置
正态： X、M 对数正态： XG 非正态： M
正态
计量资料
(单变量)
量纲相同： S
统计 指标 计量资料
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。
临床研究的数据分析方法
临床研究的数据分析方法在医学领域，临床研究扮演着重要的角色，为医学科研和临床实践提供支持和依据。
而数据分析方法作为临床研究的重要环节，对于正确分析和解读研究结果起着决定性的作用。
本文将介绍几种常见的临床研究数据分析方法及其应用。
一、描述性统计分析描述性统计分析是临床研究中常用的数据分析方法之一，其目的是对收集到的数据进行整理和总结，以便更好地理解数据的基本情况。
常见的描述性统计指标包括中位数、平均数、标准差和百分位数等。
这些指标可以帮助研究人员了解数据的分布、集中趋势和离散程度，为后续的推断性统计分析提供基础。
二、推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法，可以通过对样本数据的分析来做出关于总体的推断。
常用的推断性统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。
1. 假设检验假设检验是判断样本数据与总体的差异是否具有统计学意义的方法。
通过设立零假设和备择假设，并通过对样本数据进行统计检验，得出结论是否拒绝零假设。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
假设检验的结果能够帮助研究人员得出是否存在差异的结论，并对研究结果的可靠性进行评估。
2. 置信区间估计置信区间估计是对总体参数进行估计的方法，通过计算样本数据的置信区间来估计总体参数的范围。
置信区间是指在一定的置信水平下，包含总体参数的区间估计。
常见的置信区间估计方法包括均值的置信区间估计和比例的置信区间估计等。
置信区间的结果能够帮助研究人员评估参数估计的精度，并提供对总体特征的合理估计。
三、生存分析方法生存分析是一种用于研究时间相关事件的方法，常见于临床研究中对患者生存时间的分析。
生存分析可以评估患者的生存期望和生存率，并研究与其相关的因素。
生存分析的常用方法包括Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等，这些方法可以帮助研究者评估治疗效果、分析生存差异以及预测患者的生存风险。
总结起来，临床研究的数据分析方法包括描述性统计分析、推断性统计分析和生存分析方法。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法在医学领域，临床研究是获取新知识、改进医疗实践的重要途径。
而对临床研究资料进行准确、恰当的统计分析，则是从海量数据中提取有价值信息、得出可靠结论的关键环节。
本文将为您介绍一些临床研究资料常用的统计分析方法。
首先，我们来谈谈描述性统计分析。
这是对数据进行初步概括和总结的方法，就像给数据画一幅“肖像”。
比如，我们会计算平均值、中位数和众数来描述数据的集中趋势。
平均值是所有数据的总和除以数据的个数，但它容易受到极端值的影响。
中位数则是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值，能更好地反映数据的中心位置。
众数是数据中出现最频繁的数值。
除了集中趋势，数据的离散程度也很重要。
极差是最大值与最小值的差值，简单但不够稳定。
标准差则能更全面地反映数据的离散程度，它表示数据相对于平均值的分散程度。
方差是标准差的平方。
接下来是频数分布，它能让我们直观地看到不同取值出现的频率。
例如，在研究某种疾病患者的年龄分布时，我们可以将年龄分组，然后统计每组的人数。
再说说推断性统计分析。
其中最常见的就是 t 检验。
t 检验用于比较两组数据的平均值是否有显著差异。
比如，比较新药组和对照组患者症状改善的平均程度。
如果要比较三组或三组以上的数据，我们会用到方差分析（ANOVA）。
它可以告诉我们这些组之间的差异是否具有统计学意义。
对于分类数据，比如性别（男/女）、治疗效果（有效/无效）等，我们常用卡方检验。
它用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联。
在临床研究中，我们还常常关心变量之间的关系。
线性回归分析就是用来研究两个连续变量之间线性关系的方法。
它可以帮助我们预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。
Logistic 回归则适用于因变量是二分类（如患病/未患病）的情况，用于找出影响结果的危险因素。
生存分析在临床研究中也有重要应用，特别是对于涉及时间的事件，如患者的生存时间、疾病复发时间等。
常用的方法有 KaplanMeier 法和Cox 比例风险模型。
口腔统计临床研究资料统计分析方法-1
口腔统计临床研究资料统计分析方法-1口腔统计临床研究是通过对大量口腔疾病患者进行调查和观察，采集相关数据并进行统计分析，最终得出结论的一种科学研究方法。
统计分析方法在这个过程中起着关键作用，它能帮助研究者更好地理解和利用数据，提高研究的准确性和可信度。
本文将介绍口腔统计临床研究中常用的统计分析方法。
一、描述统计分析描述统计分析是将原始数据转化为可视化和可理解的形式，以概括和描述数据的特征和分布情况。
常用的描述统计方法有频数分布、百分比、均值、标准差、中位数等。
（一）频数分布频数分布是指将一组数据按照不同取值进行分类，并统计每个类别出现的次数。
它能够直观地显示不同类别的数据分布情况，为后续的分析提供基础。
例如，研究口腔疾病的患病率，可以将患者按照不同类型进行分类，统计每个类型的患者人数。
（二）百分比百分比是将某个类别的频数与总频数的比值乘以100，用来表示某个类别在总体中的比例。
例如，研究口腔疾病的患病率，可以计算每个类型的患者人数占总样本人数的百分比。
（三）均值均值是一组数据的算术平均数，通过将所有数据相加然后除以数据的个数来计算。
例如，研究口腔疾病的平均年龄，可以将每个患者的年龄相加，然后除以患者的人数。
（四）标准差标准差是一组数据的离散程度的度量，表示数据值与均值的平均差异。
标准差越大，数据的离散程度越大，反之亦然。
例如，研究口腔疾病的年龄分布情况，可以计算所有患者年龄与平均年龄的差的平方，并求平方根得到标准差。
（五）中位数中位数是将一组数据按照大小排列，找出正好处于中间位置的数值。
中位数不受异常值的影响，能够更准确地反映数据的中心位置。
例如，研究口腔疾病患者的年龄分布，可以找出处于中间位置的年龄。
二、推断统计分析推断统计分析是通过从样本中抽取一部分数据来推断总体的性质和变异情况。
它通过对样本数据的分析和解释，来得出对总体的推论。
常用的推断统计方法有假设检验、置信区间估计和回归分析等。
（一）假设检验假设检验是用来验证研究假设的统计方法。
高度总结：临床研究常见统计方法与统计问题
高度总结：临床研究常见统计方法与统计问题编者按：开展临床研究时，一般不会直接选择目标人群的总体进行研究，而是先根据合适的样本量计算公式计算出足够的样本量，再采用合适的随机抽样方法进行抽样调查，最后应用统计学原理和方法进行从样本到总体的假设检验和统计推断。
生物统计学则贯穿于临床研究的整个阶段：试验设计（样本量确定和随机分组）、数据管理、统计分析计划制定、试验数据处理和统计分析报告。
统计分析报告不仅用于科学论文的撰写，而且还是取得新药或器械等注册申请的法规材料。
只有进行科学合理的统计分析，才能根据临床研究得出正确可靠的结论。
为规范我国临床研究的统计，2005年国家食品药品监督管理总局颁布了《化学药物和生物制品临床试验的生物统计学技术指导原则》[1]，对生物统计学在临床试验的各个阶段提出初步要求；2016年颁发了《药物临床试验的生物统计学指导原则》[2]，进一步细化和加强生物统计的内容和职责。
由此可见，生物统计学在临床研究中起着不可或缺的核心作用和地位。
本刊今年1~10期已对临床研究相关的方针政策、理论知识和实践工具等进行了介绍[3-12]，本文主要总结临床研究中常用的统计学方法，并对探讨临床研究中常见的统计问题。
1. 临床研究统计中的常用统计方法1.1 描述统计方法描述统计一般在统计分析报告中首先进行汇报，且不可缺少。
逐一对临床研究和样本人群的特征对应的单变量进行概括描述，但不对总体特征进行推断。
在随机对照试验等涉及多组试验中可作为基线特征可比性的参考。
正确使用描述统计的前提是必须了解临床研究中数据类型。
对于定性变量（包括二分类变量、顺序变量和名义变量），一般采用频数和百分比描述，其中等级资料可采用中位数和四分位间距进行描述[13]。
对于定量资料，先进行正态性检验，如果变量近似正态分布一般采用均数和标准差，偏态分布需采用中位数和四分位间距[14]。
均值和标准差对离群值的比较敏感[15]，在临床试验的统计汇报中，对主要结局指标通常会采用多种形式进行综合描述：均值、标准差、中位数、最小值和最大值或范围、变异系数。
临床研究中的数据收集与分析方法
临床研究中的数据收集与分析方法在临床研究中，数据的准确收集与科学分析是确保研究结果可靠性和有效性的关键步骤。
本文将介绍临床研究中常用的数据收集与分析方法，以及其重要性和应用。
一、数据收集方法1. 问卷调查法问卷调查是收集大量信息的一种常用方法。
研究者可以设计一系列问题，通过面对面、电话或网络等方式向被试者收集数据。
在收集数据前，研究者需明确调查的目的和问题，设计合适的问题表达形式，以确保被试者理解并准确回答。
2. 观察法观察法通过直接观察被研究对象的行为、表现和症状等，收集相关数据。
观察法可以是自然观察，即观察对象在其自然环境中的行为；也可以是实验观察，即在特定环境下安排实验条件进行观察。
3. 实验法实验法是为了验证假设而设计的一种数据收集方法。
研究者通过控制变量、随机分组等手段，对实验组和对照组进行测试，以便得出相关结论。
实验法一般具有较高的可靠性和有效性，但在操作上更为复杂，需要更加严格的实验设计和实施。
4. 临床试验法临床试验法是评价药物疗效和安全性的重要方法。
研究者将被试者分为实验组和对照组，按照预定的方案进行治疗，并记录相关数据以评估治疗效果。
临床试验法在新药研发和药物临床应用中具有重要价值。
二、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对收集到的数据进行整理和总结的过程。
常用的描述性统计分析方法包括计算平均数、中位数、标准差、频数等，以便揭示数据的分布、集中趋势和变异程度。
描述性统计分析可以让研究者对数据有一个直观的认识和了解。
2. 推论性统计分析推论性统计分析是根据样本数据对总体特征做出推断的方法。
通过概率理论和统计模型，研究者可以根据样本数据得出总体参数估计、假设检验和置信区间等结论。
推论性统计分析是临床研究中常用的数据分析方法，可以评估治疗效果、发现潜在的关联和预测风险等。
3. 多变量分析多变量分析是对两个或多个变量之间关系进行分析的方法。
常见的多变量分析方法包括回归分析、方差分析和相关分析等。
临床试验相关统计分析
临床试验相关统计分析统计分析是临床试验中至关重要的环节，它能够帮助研究人员从试验结果中获得有意义的信息和结论。
本文将介绍临床试验中常用的统计分析方法，包括描述性统计分析、推断性统计分析和生存分析等。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对试验数据的基本概括和总结，旨在揭示数据的分布特征和主要趋势。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、百分比等。
临床试验中，这些指标可以帮助研究人员理解疾病特点、参与者基本信息、干预措施效果等内容。
例如，在一项药物试验中，研究人员对参与者的年龄进行了描述性统计分析。
结果显示，参与者的平均年龄为45岁，标准差为5岁，中位数为43岁。
这些数据可以帮助研究人员对参与者群体的年龄分布有一个直观的了解，从而为后续的分析提供基础。
二、推断性统计分析推断性统计分析是根据抽样数据来推断总体（所有被研究对象）的特征或参数，以此为基础进行假设检验、置信区间估计等推断性判断。
它是临床试验中最常用的统计分析方法之一。
假设检验是推断性统计分析的重要内容之一，用于判断样本差异是否具有统计学意义。
根据试验设计和研究问题的需求，可以选择不同的假设检验方法，如t检验、卡方检验、方差分析等。
例如，在一项药物对照试验中，研究人员对干预组和对照组之间的治愈率进行了假设检验。
经过分析，发现两组治愈率的差异具有统计学意义，即干预组的治愈率明显高于对照组。
这一结果为该药物的疗效提供了有力的证据。
置信区间估计是推断性统计分析的另一重要内容，它用于估计总体参数的范围。
运用置信区间估计，研究人员可以对效应值、风险比、相对危险度等参数进行统计推断。
通过交叉比较置信区间，可以进一步得出结论。
三、生存分析生存分析是临床试验中应用较广的统计方法，特别适用于评估患者的生存时间和事件发生概率。
生存分析的主要目标是估计生存曲线、计算中位生存时间、比较干预组和对照组之间的生存概率等。
生存分析方法有很多，常见的有Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型等。
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疗 法 西 医
X 31 1 0 0
X 32 0 1 0
中西医 中 医
哑变量化
姓名 X1 X2 X31 X32
张三
李四 王五 刘六 赵七
1
1 0 0 1
50
20 18 70 35
0
1 0 0 0
1
0 0 0 1
孙八
0
29
1
0
32
一、概述 二、原始数据的录入 三、数据处理的几个基本问题
四、统计方法选择的基本思路
临床研究资料常用统计分析方法
张罗漫
第二军医大学临床流行病学与循证医学中心 zhangluoman@
1
统计数据分析是一门综合技术，
也是一门高超的艺术！
医学专业知识 医学统计学理论知识 计算机统计软件技术
2
学习了统计学理论知识，并不代表已经有 能力进行统计数据分析。要不断进行实践。 实际科研工作中的“原型”资料与教科书上
20
SPSS软件 Statistical Package for Social Science (社会科学统计软件包) 后改名为: Statistical Product and Service Solutions (统计产品与服务解决方案) 现改名为PASW Predictive Analytics Software 预测分析软件
二个处理因素，观测指标为单变量。
38
三组慢性胃炎儿童外周血 T 细胞百分比(％)
编 号 1 2 3 治疗Ⅰ组 T3 T4 T8 编 号 1 2 3 4 治疗Ⅱ组 T3 T4 T8 编 号 1 2 3 4 5 T3 对照组 T4 T8
63.6 30.2 31.2 60.0 30.0 33.4 63.2 35.3 27.9
男 女 男 男 ┇ 女
26 31 55 25
14 13 17 9
无 无 无 无 ┇ 有
有 无 无 无 ┇ 无
无 无 无 无 ┇ 无
520 523 209 1303
— 4.5 3.3 4.1
治愈 治愈 治愈 治愈 ┇ 丧失
┇ 274
┇ 279183
┇ 88
┇ 15
┇ 331
┇ 6.1
自变量(解释变量)
男 女 男 男 ┇ 女
26 31 55 25 ┇ 88
14 13 17 9 ┇ 15
无 无 无 无 ┇ 有
有 无 无 无 ┇ 无
无 无 无 无 ┇ 无
520 523 209 1303 ┇ 331
— 4.5 3.3 4.1 ┇ 6.1
治愈 治愈 治愈 治愈 ┇ 丧失
行：观察单位
列：变量
23
肾衰病人预后研究的临床资料记录
21
一、概述 二、原始数据的录入 三、数据处理的几个基本问题
四、统计方法选择的基本思路
五、统计分析结果的表述
22
原始数据的记录形式
肾衰病人预后研究的临床资料记录
病人编 号 病案号 性 别 年 龄 生理评 分 肾毒 性 黄 疸 昏 迷 肌酐 胆固 醇 肾功能预 后
1 2 3 4 ┇ 274
004757 007950 011093 017555 ┇ 279183
病人 编号 病案号 性别 年龄 生理 评分 肾毒 性 黄疸 昏迷 肌酐 胆固 醇 肾功能 预后
1 2 3 4 ┇ 274
004757 007950 011093 017555 ┇ 279183
男 女 男 男 ┇ 女
26 31 55 25 ┇ 88
14 13 17 9 ┇ 15
无 无 无 无 ┇ 有
有 无 无 无 ┇ 无
35
一、概述 二、原始数据的录入 三、数据处理的几个基本问题
四、统计方法选择的基本思路
五、统计分析结果的表述
36
设计类型：完全随机、随机区组、拉丁方、 交叉、析因、正交、嵌套、裂区设计 处理因素：单因素、双因素、多因素 水平：单水平、两水平、多水平 处理效应：单变量、双变量、多变量 资料类型：计量、无序分类、有序分类 数据情况：完全数据、不完全数据、 重复测量数据、层次结构数据 假设检验方法前提条件： 重要 独立、方差齐性、正态分布
五、统计分析结果的表述
33
数据的净化
逻辑检查 计算检查
离群数据的处理
离群值(outliner) 与P25或P75的距离为“ 四分位数间距”的1.5~3.0倍。 极端值(extreme value) 与P25或P75的距离 为“四分位数间距”的3.0倍以上。 剔除离群或极端值要予以合理解释。
34
数据质量有问题， 使用的统计方法越高级， 欺骗性越大!
反应变量
标识变量
分析变量
25
原始数据的录入
文件类型： 数据库文件：EpiData Excel文件： Excel 统计软件数据文件：SPSS(PASW)、SAS、Stata 变量名及标签： 变量值及标签： 名义变量值的量化：有序、无序分类资料
26
高血压患者治疗前后的舒张压(mmHg)
顺序号 治疗前 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 130 124 136 128 122 118 116 138 126 124 处理组 治疗后 114 110 126 116 102 100 98 122 108 106 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 顺序号 治疗前 118 132 134 114 118 128 118 132 120 134 对照组 治疗后 124 122 132 96 124 118 116 122 124 128
(一)单变量计量资料
1.样本均数与总体均数比较 单因素 服从正态分布 单样本t检验 可信区间法 不服从正态分布 单个样本中位数与总体中位数比较
40
(一)单变量计量资料
2.两个相关样本均数的比较 单因素 配对设计或自身前后对照设计 差值服从正态分布 (1-α)可信区间不 成对t检验 包括 μd=0, P<α 可信区间法 差值不服从正态分布 Wilcoxon符号秩检验
27
标题栏 菜单栏 工具按钮栏 数据单元格显示
数据文件建立原则 一个观测占一行 一个变量占一列 数据编辑窗口数据窗
27 28
变 量 名
变 量 类 型
变 量 宽 度
保 留 小 数 位 数
变 量 名 标 签
变 量 值 标 签
缺 失 值
显 示 数 据 列 宽
数 据 对 齐 方 式
变 量 度 量 类 型
53.4 22.5 25.0 46.5 20.0 14.6 38.1 25.9 18.1 32.1 12.1 11.8
72.4 42.5 29.9 75.0 49.5 29.3 75.9 30.0 40.0 70.0 32.0 36.4 72.8 36.7 33.1
39
一个处理因素，观测指标为三个变量。
的
“标准型”例子有一定差距。
应用统计软件进行计算分析一定要有正确的
综合的统计理论方法的后台背景指导。
不但要注重对统计方法的选择，而且要注重
对分析结果的解释。
3
一、概述 二、原始数据的录入 三、数据处理的几个基本问题
四、统计方法选择的基本思路
五、统计分析结果的表述
4
研究 设计 医学统 计 学 数据 处理
统计 等级(有序分类)
资料 类型
数学
计量
定比(0表示无，如体重kg)
定距(0不表示无，如温度0C)
连续型(计量) 离散型：计数 计量：脉搏次数/分
9
统计描述
一张表表达一个中心内容
制表原则 主辞在左、宾辞在右
简单明了
统计表 制表要求
标题 标目 线条 数字 备注
10
统计描述离散型资料(计数、计量)制图原则 统计图 制图要求
12
统计描述
计量资料
(单变量)
统计 指标 计量资料
(双变量) r、b
离散程度：S b、S r
13
统计描述
中心位置：均数向量
统计 指标
计量资料 (多变量)
离散程度：离均差平方 和矩阵 协方差矩阵
相互关系：相关矩阵
14
统计描述
计数资料
率、构成比、相对比 RR(OR)
标准误 离散程度：
统计 指标
等级 资料 双变量：rs
秩号、秩和 单变量 离散程度：秩和的标准误
15
统计描述
正态 参考 值 范围估计 偏态
双侧： X u / 2S
单侧：X uS 或
X uS
双侧：p x ~ p100 x 单侧： p x 或
p100 x
16
统计推断
点估计 参数 估计
X 、p 、r 、b S 、 S
观察性研究 (调查) 实验性研究
统计描述 统计推断
参数估计 假设检验
5
简单随机 普查 系统 研究目的 概 率 按范围 抽样 非概率 分层随机 整群 调查方法
调查设计
横向(现况调查) 调查对象 调查指标 按时间 队列研究 纵向 病例对照研究
nested case control study
6
调查工具 调查员
无 无 无 无 ┇ 无
520 523 209 1303 ┇ 331
— 4.5 3.3 4.1 ┇ 6.1
治愈 治愈 治愈 治愈 ┇ 丧失
标识变量
分析变量
24
肾衰病人预后研究的临床资料记录
病人 编号 病案号 性别 年龄 生理 评分 肾毒 性 黄疸 昏迷 肌酐 胆固 醇 肾功能 预后
1 2 3 4
004757 007950 011093 017555
条图、圆图、百分比条图
连续型资料(计量)