临床科研统计方法与选择范文
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。
临床科研设计及统计分析方法
样本
随机分配
乙组 （ +乙方案）
甲组 （+甲方案）
2013-8-18
观察并比较两组的某血清学指标
3
甲组（n=10） 6.2 3.7 5.8 2.7 3.9 6.1 6.7 7.8 3.8 6.9
2013-8-18
乙组（n=10） 8.5 6.8 11.3 9.4 9.3 7.3 5.6 7.9 7.2 8.2
4
某医院收治的某急性疾病患者随机分成两组，分别 给予A、B方案治疗，之后观察两组患者的症状是否 缓解。目的：比较A、B方案的缓解率有无差别。
样本
随机分配
B组 （ +B方案）
A组 （+A方案）
2013-8-18
观察并比较两组的疗效
5
A组（n=71） 缓解：26 未缓解：45
B组（n=115） 缓解：68 未缓解：47
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2013-8-18
15
案例1：某医院为观察某新药治疗急性支气管炎的疗 效，用氨苄青霉素作对照。患者入院时，体温在 39º C以下分在试验组，体温在39º C及以上分在对照 组。结果新药疗效优于氨苄青霉素。该研究可能有 什么问题？ 案例2：欲将20例患者分到甲、乙两组，研究人员随 意地点出其中10例作为甲组，剩下的10例作为乙组。 由于研究人员不认识患者，故患者被分到任何一组 均是随机的，该分组方式为随机分组。你是怎么认 为？
临床科研设计及
统计分析方法
2013-8-18
1
一、随机对照研究
（Randomized controlled study）
临床医学科研中的常用统计方法-2013.7.16
四、数据的统计描述
2、常用统计图的类型和图形的选择
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五、统计学检验方法的选择
（一）单变量定量资料统计学检验方法的选择
五、统计学检验方法的选择
（二）单变量定性资料的统计学检验方法的选择
五、统计学检验方法的选择
（三）单变量等级资料统计学检验方法的选择
等级资料分组比较多用非参数检验，
若为两组配对等级资料的比较，选Wilcoxon符号秩和检验 若为两组独立样本等级资料的比较，选Wilcoxon两样本秩 和检验 若为多组独立样本等级资料的比较，选Kruskal-Wallis H检 验 若为多组配伍设计的等级资料的比较，选用随机区组设计 的Friedman M检验。
2）标目：有横标目和纵标目。横标目反映主要研 究的事物和现象，位于表的左侧，说明每行数字 的含义；纵标目是用来说明主语的统计指标，位 于表的上端，说明各列数字的含义。标目的文字 应简明扼要，有单位的要用括号注明单位
四、数据的统计描述
2、列表要求 3）线条：最基本的线有三条，即顶线、底线和纵标 目与表体之间的分隔线。如需合计，则各组数字 与“合计”数字之间也可有分隔线。如果需要有 总标目，则纵标目与总标目之间也要画线分开。 表中更不能有斜线和纵线 4）数字：表中的数字一律使用阿拉伯数字，同类 指标数据应取相同的小数位，位次对齐。当数据 不详时可用“…”填充，无数据时用“－”表示， 零值应用“０”表示 5）备注：一律列在表的下方，可用“*”等符号表
2、分类变量的代码：输入计算机进行统 计分析表示：如性别（男/女）、疾病 （有/无）、结局（存活/死亡）等二分类 变量，采用代码0、1表示，对于多分类变 量，可以采用代码1、2、3、4、5…来表 示各个类别
二、变量类型及处理
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培训通告仅需两天，学会R语言！郑老师R语言线上训练营4.24-4.25开班编者按：本文非常系统、高度地凝练总结了临床研究的统计学方法，并对常见的统计问题进行了解释。
文章有点长，但值得学习！看不懂就收藏并手动分享吧，也许有一天你会用得着！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]。
统计方法在医学科研中的应用
统计方法在医学科研中的应用统计方法在医学科研中的应用一、背景介绍医学科研是一个复杂而严谨的领域，需要精准的数据和可靠的分析方法支持。
统计方法作为一种数学工具，可以帮助医学科研人员从大量数据中提取有效信息，发现规律和趋势，从而指导临床实践和治疗方案的制定。
二、常用统计方法1.描述性统计描述性统计是对数据进行总结和概括的方法。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差等。
这些指标可以帮助研究人员了解数据分布的情况，发现异常值和离群点。
2.假设检验假设检验是通过样本推断总体参数是否符合预期。
在医学科研中，常用的假设检验包括t检验、方差分析、卡方检验等。
这些方法可以帮助研究人员判断两组或多组数据之间是否存在显著差异。
3.回归分析回归分析是一种探究变量之间关系的方法。
在医学科研中，常用的回归分析包括线性回归、Logistic回归等。
这些方法可以帮助研究人员探究变量之间的因果关系，预测未来趋势。
4.生存分析生存分析是一种针对时间到事件发生的统计方法。
在医学科研中，常用的生存分析包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等。
这些方法可以帮助研究人员评估治疗效果和预测患者预后。
三、应用案例1.临床试验临床试验是医学科研中最常见的应用场景之一。
在临床试验中，统计方法可以帮助研究人员设计实验方案、确定样本量、进行数据收集和分析。
例如，在比较两种药物治疗效果时，可以采用随机对照试验设计，并使用t检验或方差分析进行数据分析。
2.流行病学调查流行病学调查是评估人群健康状态和卫生需求的重要手段。
在流行病学调查中，统计方法可以帮助研究人员确定样本规模、制定抽样方案、进行数据处理和结果解释。
例如，在评估某种疾病的发病率时，可以采用抽样调查的方法，并使用卡方检验进行数据分析。
3.医学影像分析医学影像分析是一种非常重要的医学科研领域。
在医学影像分析中，统计方法可以帮助研究人员进行图像处理、特征提取和分类诊断等工作。
临床科研中常用的统计分析方法
临床科研中常用的统计分析方法在临床科研中，统计分析方法是一种非常重要的工具，它能够帮助研究者对数据进行有效的描述、推断和解释。
下面将介绍临床科研中常用的一些统计分析方法。
1.描述统计分析：描绘数据的一些基本特征，如平均数、中位数、标准差等。
它能够帮助研究者了解数据的集中趋势和变异程度，从而进行进一步的分析和解释。
2.t检验：用于比较两个样本均值是否存在显著差异。
例如，当研究者想要知道两种药物治疗效果是否有显著差异时，可以使用t检验进行分析。
3.方差分析：用于比较三个或以上样本均值是否存在显著差异。
例如，当研究者想要比较不同年龄组之间药物治疗效果是否存在差异时，可以使用方差分析进行分析。
4.相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系。
例如，当研究者想要了解一个连续变量与另一个连续变量之间是否存在关联时，可以使用相关分析进行分析。
5.回归分析：用于研究一个或多个自变量与一个连续因变量之间的关系。
例如，当研究者想要了解年龄、性别等因素对一些生物指标的影响时，可以使用回归分析进行分析。
6.生存分析：用于研究时间至事件发生的概率或风险。
例如，当研究者想要了解其中一种治疗方式的生存时间时，可以使用生存分析进行分析。
7. Logistic回归分析：用于研究一个或多个自变量对二分类因变量的影响。
例如，当研究者想要了解年龄、性别等因素对患其中一种疾病的风险的影响时，可以使用Logistic回归分析进行分析。
8.系统评价和荟萃分析：用于综合分析多个研究的结果。
例如，当研究者想要了解其中一种治疗方式的总体效果时，可以使用系统评价和荟萃分析来综合分析多个研究的数据。
9.因子分析：通过探索变量之间的关系，将多个变量转化为少数几个未相关的综合变量，从而简化数据。
例如，当研究者想要了解一组症状的内在结构时，可以使用因子分析进行分析。
上述只是一些临床科研中常用的统计分析方法，实际上还有很多其他的方法。
在选择合适的统计分析方法时，研究者需要根据具体研究设计、数据类型和研究目的来进行选择，并注意合理解释结果的局限性。
临床科研统计分析方法的选择
临床科研统计分析方法的选择在临床科研中，统计分析方法的选择至关重要，它直接影响到研究结果的准确性和可靠性。
本文将从几个方面介绍临床科研统计分析方法的选择，并探讨其优缺点。
一、研究设计与统计方法的匹配在进行临床科研时，首先要明确研究目的和研究问题，并选择合适的研究设计。
常见的研究设计有前瞻性队列研究、回顾性队列研究、交叉研究等。
根据不同研究设计，需要选择相应的统计方法。
例如，对于前瞻性队列研究，可以采用生存分析方法来评估事件发生风险，如Cox比例风险模型和Kaplan-Meier曲线；对于回顾性队列研究，可以使用危险比（Hazard Ratio）和区间估计来评估暴露因素对事件发生的影响。
因此，在选择统计分析方法时，需要根据研究设计的特点和问题的需求进行合理选择。
二、数据类型与统计方法的匹配在临床科研中，常见的数据类型包括连续型数据和分类型数据。
对于连续型数据，可以使用t检验、方差分析、线性回归等方法进行处理和分析；对于分类型数据，可以使用卡方检验、Fisher精确检验、logistic回归等方法进行处理和分析。
此外，当数据类型为定序数据、生存数据或重复测量数据时，需要选择相应的非参数方法进行分析，如秩和检验、生存分析方法和重复测量方差分析。
因此，根据数据类型的不同，选择相应的统计分析方法是十分必要的。
三、样本容量与统计方法的匹配在临床科研中，样本容量的大小直接影响到统计分析方法的选择。
当样本容量较小时，可能无法满足正态性、独立性和方差齐性等假设条件，此时可以使用非参数方法进行分析，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。
而当样本容量较大时，可以使用参数方法进行分析，如t检验、ANOVA等。
此外，样本容量的大小还与效应大小和统计力有关。
当效应较小，或者想要探测到较小的效应时，需要较大的样本容量才能提高统计检验的能力。
因此，在进行临床科研时，需要根据样本容量的大小来选择合适的统计方法。
医学科研中的统计分析方法和案例
医学科研中的统计分析方法和案例医学是一门基础科学，研究的是人体结构、功能和生理机制，以及各种疾病的防治。
医学科研中的统计分析是一项重要的技术工具。
随着科技的不断发展，越来越多的医学研究采用了统计分析方法，以便更准确地分析数据并得到可靠的结论。
本文将讲述医学科研中常用的统计分析方法和案例。
一、统计分析方法1.描述性统计学描述性统计学是对数据进行总结、概括和描述的一种方法。
它可以用表格、图形和文字等方式来表示数据的特征、分布、中心位置、离散程度和对称性等。
医疗领域中常用的描述性统计学方法有频率分布、百分比、均值、中位数、标准差、方差和不同形式的图表等。
2.推论统计学推论统计学是基于抽样数据的一种统计学方法，它是从样本数据中推断总体数据的特征、参数和分布。
推论统计学方法可以通过参数检验、置信区间、ANOVA和回归分析等方法来进行数据分析和假设检验等。
3.多元统计学多元统计学是研究多个变量相互影响和关联的一种方法，它具有处理大量数据和准确分析复杂数据的能力。
多元统计学在医学领域中广泛应用，尤其是在预测疾病发生、药物效果和治疗方案等方面的研究中。
二、统计分析案例1.糖尿病患者的胰岛素敏感试验研究目的：检测糖尿病患者的胰岛素敏感性，以便为治疗方案的制定提供依据。
样本选择：随机选择50名糖尿病患者。
研究设计：使用胰岛素敏感性试验来测量患者的血糖和胰岛素水平。
数据分析：使用均值和标准差统计患者的血糖和胰岛素水平，并使用ANOVA方法来比较各组之间的差异。
结果：胰岛素敏感测试验结果显示，患者血糖水平较高，而胰岛素水平较低。
并且，不同性别和不同年龄的患者，其胰岛素敏感性也存在显著的差异。
2.癌症患者的治疗方案研究目的：确定在癌症患者治疗中不同方案的疗效和安全性。
样本选择：选择50名癌症患者。
研究设计：设计两种治疗方案，一种是放疗，一种是化疗，比较其疗效和不良反应。
数据分析：使用均值和标准差统计疗效和不良反应，并使用回归分析和多元统计方法，探讨不同治疗方案的疗效差异和影响因素。
医学研究资料统计分析方法选择及分析步骤
案例 12 某研究者在某社区调查 1 000 人 ,测量每例 研究对象的骨密度 ,诊断其是否患骨质疏松症 ,同时调查研 究对象平时早晨是否喝牛奶 ,欲分析早晨喝牛奶是否与患 骨质疏松症有关联 。
案例剖析 同一对象的用药前后的观察资料构成了配 对资料 ,故这是前后配对设计 ,由于用药后的最大呼气流量 与用药前的最大呼气流量有关联 ,每一配对的研究对象之 间的观察资料是不独立的 ,故可以归结为配对设计的定量 资料平均水平比较 。
案例 7 欲比较城市和农村孕妇 36 孕周胎心率的平 均水平 ,为了控制孕妇年龄对胎心率的影响 ,研究者把观察 对象按照孕妇年龄进行配对收集和观察 ,共收集了 25对 , 测量她们的胎心率 ,比较城市和农村孕妇 36孕周时平均胎 心率前 、后的差异 。
案例剖析 这是 RCT,但配对设计 (亦称随机区组设 计 ) ,由于配对的原因 ,每一配对的研究对象之间的观察资 料是不独立的 ,不同配对之间的观察资料是独立的 (统计 学称为非独立定量样本资料 ,亦称配对设计的定量资料 ) , 可以归结为配对设计的定量资料平均水平比较 。
案例 6 欲比较某种药物对哮喘患者肺功能的改善 , 将符合该研究入选标准的 25例哮喘患者在用药前测量肺 功能的最大呼气流量 ,然后测量其用药 4周后最大呼气流 量 ,请比较和分析用该药前后的最大呼气流量平均改变量 有何差异 。
3 配对设计的定量资料平均水平比较的统计分析 案例 5 欲比较 A、B两种药物对哮喘患者肺功能的改 善 ,将符合该研究入选标准的 50例哮喘患者在用药前测量 肺功能的最大呼气流量 ,并按最大呼气流量最接近的原则 进行配对 ,因此总共 25对 ,对每一对的 2个研究对象随机 服用 A药和 B 药 。测量其用药 4 周后最大呼气流量的增 加量 X,请比较和分析用 A药和 B 药的最大呼气流量的增 加量平均水平有何差异 。
临床试验统计报告模板
临床试验统计报告模板
介绍
临床试验是评价药物安全性和有效性的重要手段，也是新药上市前必要的过程。
临床试验的统计分析是证明药物是否具有统计显著性的关键步骤。
本文档提供了一份可用于编写临床试验统计报告的模板。
模板
摘要
•应包括试验目的、试验设计、试验病例的基本情况等主要内容。
•摘要不宜过长，一般不能超过一页。
研究背景和目的
•描述该药物的疗效和安全性的背景和意义，以及开展该试验的目的。
方法
•试验设计：包括试验类型、试验分组等。
•受试者入组情况：包括受试者招募、筛选、入组等过程。
•数据采集：包括数据采集方案、数据收集表等。
•数据分析：包括主要分析方法、假设检验、置信区间、多重比较等。
结果
•试验基本情况：包括受试者基本情况、治疗情况等。
•主要数据分析结果：包括主要指标的数值结果、统计分析结果等。
•不良事件和副作用：包括各组的不良事件和副作用情况。
讨论
•试验结果的解释和临床意义。
•试验结果与前人研究之间的异同点。
•该药物在临床中的应用前景和问题等。
•试验的局限性和不足等。
结论
•试验结论的概括性说明。
•对结果的评价和建议。
总结
本文档提供了一份可用于编写临床试验统计报告的模板。
在实际编写过程中，应根据具体情况进行调整和修改，确保报告准确且清晰易懂。
医学科研中的统计分析方法研究
医学科研中的统计分析方法研究在当今时代，医学科研已经成为了世界各国学术界和医疗行业的关注焦点。
医学科研中的统计分析方法则是医学科研中不可或缺的一个环节。
对医学科研者而言，对统计分析方法的掌握可以帮助他们更准确地分析数据，得出更可靠的结论。
那么在医学科研中，什么是统计分析方法呢？如何应用统计学模型来解决实际问题？一、何为统计分析方法统计分析是一种科学的研究方法，它是以获得和分析数字数据为主要目的的一种研究方法。
统计分析方法是指利用统计学原理和技术，对数据进行归纳、描述、推断和决策的过程。
其中，统计学原理和技术包括基本统计学原理、概率统计学、多元统计学等。
在医学科研中，统计分析方法常用于研究不同因素对人类健康和疾病发生的影响，比如分析各种病例的数据，进行有效性和安全性评估，研究新药物的疗效等。
二、常用的统计分析方法1.描述性统计分析方法描述性统计分析方法是通过对数据进行汇总、分解、描绘和描述，了解各种变量特征的方法，包括数据的集中趋势、离散程度和分布形态等。
常见的描述性统计分析方法包括频数分布、均值、中位数、众数、标准差等。
2.推断性统计分析方法推断性统计分析方法是指利用样本数据对总体特征作出推断的方法。
在推断性统计学中，我们通常不能支持对总体的确定性陈述，样本数据只提供了一种推断总体参数的有效方法。
常见的推断性统计分析方法包括参数推断和非参数推断。
3.回归分析方法回归分析是指研究自变量对因变量的关系的方法。
这种方法是通过建立一个模型来揭示自变量与因变量的关系，以此来解释数据的变化。
在医学科研中，回归分析方法常用于预测一些变量的走向。
4.多元统计分析方法多元统计分析是指将数据分析和解释到多个变量之间的交互上。
这种方法可以帮助研究者更细致地分析和解释数据集，以此来获取更准确和详尽的结论。
三、应用实例——分析新药物疗效临床医学试验是确定新药物生效与否的重要方法，其中随机对照试验是目前临床医学试验最可信的方法。
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在临床研究中，为了从复杂的数据中得出有意义的结论，合理选择统计分析方法至关重要。
不同的研究设计和数据特点需要相应的统计分析方法来准确解读结果。
接下来，让我们一起了解一些常见的统计分析方法以及如何做出合适的选择。
首先，描述性统计分析是基础且常用的方法。
它主要用于对数据的基本特征进行概括和描述。
比如，计算均值、中位数、标准差等来反映数据的集中趋势和离散程度；用频数和百分比来展示分类变量的分布情况。
这能让我们对研究数据有一个初步的整体认识。
在比较两组或多组数据时，常用的方法有 t 检验和方差分析（ANOVA）。
t 检验适用于两组独立样本的均值比较。
例如，比较新药组和对照组患者症状改善的平均得分。
如果要比较三组或以上独立样本的均值，就需要用到方差分析。
卡方检验则用于检验两个分类变量之间是否存在关联。
比如说，研究某种疾病的发病与性别是否有关。
当研究变量之间的关系时，相关分析是一个不错的选择。
它可以衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向，常用的相关系数有皮尔逊相关系数。
而回归分析则更进一步，不仅能确定变量之间的关系，还能进行预测。
简单线性回归用于分析一个自变量对一个因变量的影响；多元线性回归则能同时考虑多个自变量。
生存分析在临床研究中也具有重要地位，特别是对于涉及时间到事件（如疾病复发、死亡）的数据。
常用的方法包括 KaplanMeier 法估计生存率，以及 Cox 比例风险模型评估影响生存的因素。
在选择统计分析方法时，需要考虑多个因素。
首先是研究的设计类型，比如是观察性研究还是实验性研究。
观察性研究中的病例对照研究和队列研究，其分析方法有所不同。
实验性研究中的随机对照试验也有特定的适用方法。
其次，数据的类型也很关键。
数据可以分为连续型（如身高、体重）、分类型（如性别、疾病分期）和有序分类型（如病情轻度、中度、重度）。
不同类型的数据需要不同的分析方法。
样本量的大小也会影响方法的选择。
临床试验结果的统计分析
临床试验结果的统计分析随着医学研究的发展，临床试验结果的统计分析成为了评估药物和治疗方法疗效的重要手段之一。
统计分析能够帮助我们从大量的数据中提取有效信息，为临床实践和决策提供科学依据。
本文将介绍临床试验结果统计分析的一般步骤和常用的分析方法。
一、临床试验结果统计分析的步骤1. 数据清理和整理在进行统计分析之前，首先需要对收集到的数据进行清理和整理。
这包括检查数据的完整性、一致性和准确性，处理缺失和异常值，规范数据格式等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对试验数据进行整体概括和描述的方法。
通过计算平均数、标准差、中位数、分位数等统计指标，可以对数据的分布、集中趋势和离散程度进行描述，帮助我们了解试验的基本情况。
3. 假设检验假设检验是用来判断实验结果是否具有统计学意义的方法。
在临床试验中，我们常常会对治疗组和对照组之间的差异进行比较。
通过设立零假设和备择假设，利用适当的统计检验方法，比如t检验、方差分析、卡方检验等，可以确定两组数据之间是否存在显著差异。
4. 效应量计算效应量是衡量治疗效果的一个指标，它可以描述治疗组和对照组之间的差异大小。
常用的效应量指标有标准化均值差异（Cohen's d）、相关系数等。
计算效应量有助于我们评估治疗的临床意义和实践应用价值。
5. 置信区间估计置信区间是对参数估计的一个范围性描述。
通过计算置信区间，我们可以得到参数估计的上下限，从而判断试验结果的稳定性和可靠性。
一般情况下，置信区间取95%或99%。
二、常用的临床试验结果统计分析方法1. 差异性分析差异性分析是比较治疗组和对照组之间差异的方法。
根据数据类型和分布情况的不同，可以选择t检验、方差分析、非参数检验等方法进行差异性分析。
2. 关联性分析关联性分析用于评估变量之间的相关关系。
常用的方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
关联性分析可以帮助我们了解变量之间的关联程度，为进一步的研究和分析提供依据。
临床科研中统计方法的正确选择
临床科研中统计方法的正确选择作者：吕天薇来源：《商情》2020年第23期【摘要】针对在临床科研工作中，探讨如何正确地抉择统计分析方法。
充分考虑科研工作者的分析目的、临床科研设计方法、搜集到的数据资料类型、数据资料的分布特征与所涉及的数理统计等条件。
并就常见的医学资料统计指标的恰当描述、统计分析方法的正确选择和统计结果的正确表达等进行总结和讨论，以期增强读者的统计思维。
另外特别注意，统计分析方法的选择应在科研的设计阶段来确定下来，而不应该在临床试验结束或在数据的收集工作已完成之后。
【关键词】临床科研 ;统计方法 ;选择一、误用统计方法误用统计方法可能使得得到的结论存在很大误差或者结论完全颠倒。
统计方法抉择的条件对临床科研数据进行统计分析和进行统计方法抉择时，应考虑下列因素：（一）分析目的对每位临床医生及临床流行病医生来说，在进行统计分析前，一定要明确利用统计方法表达研究者的什么目的。
一般来说，统计方法可分为描述与推断两类方法。
一是统计描述（descriptive statistics），二是统计推断（inferential statistics）。
统计描述，即利用统计指标、统计或统计表，对数据资料所进行的最基本的统计分析，使其能反映数据资料的基本特征，有利于研究者能准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便做出科学的推断。
统计表，如频数表、四格表、列联表等;统计，如直方、饼，散点等;统计指标，如均数、标准差、率及构成比等。
统计推断，即利用样本所提供的信息对总体进行推断（估计或比较），其中包括参数估计和假设检验，如可信区间、t检验、方差分析、c2检验等，如要分析甲药治疗与乙药治疗两组的疗效是否不相同、不同地区某病的患病率有无差异等。
还有些统计方法，既包含了统计描述也包含了统计推断的内容，如不同变量间的关系分析。
最常见的是相关分析和回归分析。
相关分析，可用于研究某些因素间的相互联系，以相关系数来衡量各因素间相关的密切程度和方向，如高血脂与冠心病、慢性宫颈炎与宫颈癌等的相关分析;回归分析，可用于研究某个因素与另一因素（变量）的依存关系，即以一个变量去推测另一变量，如利用回归分析建立起来的回归方程，可由儿童的年龄推算其体重。
临床科研中常用统计方法的选择与应用-陈卉
38
两指标间的相关分析
通过散点图观察是否存在相关趋势、趋势是否 为直线、有无异常点 选择相关系数
两变量服从正态分布：Pearson相关系数 两变量不服从正态分布或为等级数据：Spearman相 关系数
39析
直线相关？
41
回归分析
因变量类型 连续变量 二值变量 时间变量 可选用的方法 多元线性回归 Logistic回归 Cox回归
4
完全随机设计——单因素试验设计
从不同人群中随机抽样进行对比观察
73例骨质疏松症患者为本院门诊及住院病人，正常 对照组50例，为本院健康体检者
将研究对象随机分配到各个实验组进行观察
将73例患者采用随机对照法分成2组，一组给予密 钙息和钙剂治疗，另一组给予安慰剂对照
完全随机设计可以是两组或多组，每组例数应 尽可能相等
16
完全随机设计的多样本定量资料
每个组均正态且多个组间的方差具有齐性： 单因素方差分析 否则：Kruskal-Wallis秩和检验
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方差分析后多个样本均数间多重比较
SNK-q检验：适用于多个样本均数两两之间的全 面比较 LSD检验：适用于一对或几对在专业上有特殊意 义的样本均数间的比较 Dunnett检验：适用于多个实验组与一个对照组 均数差别的多重比较
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配对设计
将条件相同的受试对象配成对子，在对子内部 将两个受试对象随机分配到2个组进行观察（异 体配对设计）
将16只大白鼠按性别、体重等配成8对，每对中的两 只动物随机分配到正常饲料组和维生素E缺乏组，测 定肝中维生素A的含量
7
重复测量试验设计
对一组或多组受试对象，在多个不同的时间点 上，对每个个体重复观测同一指标的实验值
医学科研设计和统计分析方法医学医药
医学科研设计和统计分析方法医学医药医学科研设计和统计分析方法在医学医药领域中起着至关重要的作用。
科研设计强调的是合理的研究设计和可靠的实验结果，而统计分析方法则是对研究数据进行科学分析，从而得出准确的结论。
本文将重点介绍医学科研设计和统计分析方法的基本原则和常用方法。
一、医学科研设计的基本原则1.明确研究问题：科研设计的首要任务是明确研究的目的和问题，只有明确问题，才能制定出合适的研究方案。
2.选择合适的实验设计：根据研究的目的和问题，选择合适的实验设计，如随机对照试验、前后对照试验等。
3.样本量计算：样本量计算是为了保证研究结果的统计学意义，根据预期效应大小、显著水平和统计学效能等因素计算样本量。
4.确保质量控制：严格遵循研究操作规范，确保数据的准确性和可靠性。
同时，对实验过程中可能存在的偏倚进行控制和纠正。
5.伦理审批和知情同意：医学研究必须经过伦理委员会的审批，并且在研究过程中要保护受试者的知情权和知情同意权。
二、医学统计分析方法的常用方法1.描述性统计分析：主要包括计数、比例、平均值、中位数、标准差、方差等指标，可以对数据的分布形态和中心趋势进行描述。
2.推断性统计分析：包括参数检验和非参数检验。
参数检验主要使用t检验、方差分析、卡方检验等方法，用于比较两组或多组数据的差异。
非参数检验主要使用Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等方法，用于比较两组数据的差异。
3.生存分析：适用于研究时间至事件发生的概率，主要包括生存函数曲线、生存率比较和生存预测等方法。
4.回归分析：用于探索和建立因变量与自变量之间的关系模型，可以分为线性回归、逻辑回归和生存回归等方法。
5.因子分析：适用于研究多个变量之间的关联性，可以分析出潜在因子对变量的解释程度。
6.聚类分析：用于将研究对象根据特征进行分类，将相似的对象划分为同一类别。
三、案例分析以临床试验为例，旨在验证一种新药物对其中一种疾病的疗效。
临床研究中常用统计分析方法及选择演示文稿
药物 新药 安慰剂
例数 60 50
有效 42 25
有效率 70% 50%
该新药是否值得推广？ 假设检验及临床优效性检验
第4页，共38页。
例子2：英国某年全人口统计资料
英格兰和威尔士
移民
年龄 分组
人口 (千人)
发病数
发病率 (10 万)
人口 (千人)
发病数
发病率 (10 万)
0~
1900
第37页，共38页。
实例7
欲研究治疗某病的改进法（传统药+辅药）与传统法（传统药）在不同剂量 下的疗效。将150例研究对象随机分成10组，每组15例；每种剂量及每种疗 法下观察15例。结果如下表：
资料特点：结果变量：是否有效，二分类（有效、无效）
两个影响因素：治疗方法、药物剂量
不妥的方法：卡方检验或Fisher精确检验
--同一对象在不同时间点上进行某个指标的观测，以分析该指标在
时间上的变化。
--临床上很常见的一类资料
第11页，共38页。
（二）分析目的
对临床资料进行统计描述
• 描述性统计分析方法
• 如，均数，中位数，标准差，百分比，频数分布等
估计总体参数
• 95%可信区间
对几组资料进行差异性检验
• 假设检验方法
• 如，t检验，卡方检验，方差分析，秩和检验等
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
第34页，共38页。
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。
医学研究中统计方法的选择和应用
医学研究中统计分析方法的选择与应用一般人认为统计学在医学研究中的应用就是资料的统计分析，这是因为这部分工作容易被人觉察到，并且也是统计学中非常重要的一部分，然而这是一种不太全面的看法。
因为统计学在医学科研中的作用不仅仅是资料的统计分析，它的应用贯穿于整个研究过程之中，包括计划、设计、实施、资料处理与分析，到结果的展示和解释，直至到最后论文发表，都需要统计学知识的支持。
因此，学好统计学基本理论，掌握每一种统计方法的适用条件及其使用技巧，对每一位医学研究人员来讲是必须具备的基本功之一。
第1节临床科研中研究变量的类型在进行资料统计分析之前，必须辨别清楚将要统计分析的研究变量的性质和在研究中所起的作用。
因为不同类型的资料所选用的统计量和统计方法不同，在病因学科研中研究变量所起的作用以及研究其目的不同，对它们的处理也不一样。
以下按测量单位和病因学研究的目的对研究变量的类型加以介绍。
一、按测量尺度分类1.计量资料对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的大小，所得的资料称为计量资料(measurement data)，一般有度量衡等单位。
例如在研究血压与身高、体重等身体型态指标的关系时，以人为观察单位，测得的身高(cm)、体重(kg)和血压(mmHg)属于计量资料。
又如在环境污染与人体健康关系的研究时，以每个采样点为观察单位，测量不同采样点空气中二氧化碳、氮氧化物、悬浮颗粒等的浓度(mg/L)。
再如临床实验室检验中，血脂的浓度、血糖的含量、血清中肌酸磷酸激酶浓度(IU)等也属于计量资料。
计量资料又可分为离散型和连续型资料两种。
离散型资料往往是一种计数，如每名儿童口腔中的龋齿个数、单位面积内细菌菌落的个数、显微镜下每个方格中的红细胞数。
这种计数只能是0和正整数，不可能是负数，也不会有小数点。
连续型资料，理论上在任何两个数值之间都会有无穷多个数据，如身高，在175厘米与176厘米之间理论上存在无穷多个数据。
2.计数资料将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组观察单位的个数所得的资料称为计数资料(enumeration data)。
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临床科研统计方法与选择临床科研中数据的处理和统计方法是临床研究得出结论的步骤之一。
而描述临床数据,应用正确的统计方法是获得正确的临床科研结果的前提。
本文从描述数据到统计方法的选择介绍临床科研论文中常用的统计方法、基本概念。
一、数据的种类1. 数据种类:临床上的数据通常可简单地分成计量资料、等级资料和分类资料(计数资料) 三种类型。
计量资料指连续的数据,通常有具体的数值,如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。
等级资料指有一定级别的数据,如：临床疗效分为治愈、显效、好转、无效,临床检验结果分为- 、+ 、+ + 、+ + + ,疼痛等症状的严重程度分为0 (无疼痛) 、1(轻度) 、2 (中度) 、3 (重度) 等,等级资料又称为半定量资料。
分类资料指各数据之间没有顺序或等级关系,而是归于一定属性,可以是两类,也可以是多类。
如性别资料,按男性和女性分类,计算男性与女性各有多少例;职业资料,按工人、农民、职员等归类,计算各自的例数;随访结果资料,按生存或死亡归类,计算各自的例数;接受干预措施资料,按用试验药物、用安慰剂归类;是否存在吸烟、饮酒、幽门螺杆菌( Hp) 感染等暴露因素,按吸烟、不吸烟,饮酒、不饮酒, Hp ( + ) 、Hp( - ) 归类等。
2. 数据的类别转换:计量资料可以根据需要或一定的标准分成两个或数个等级而变成计数或等级资料。
如年龄资料是计量资料,但可以按大于65 岁、45～65 岁、小于45 岁分为老、中、青年3 类而转变为等级资料或计数资料。
但需要注意的是:①计量资料转换为等级资料或计数资料比较简单,但从等级资料或计数资料就无法再转换成计量资料,因此,在临床上收集数据或计算机储存数据时,应考虑收集或储存计量资料,只有在数据处理时根据需要再转换为等级资料或计数资料。
②对两组病人的某项指标进行统计学检验时,数据从计量转换为计数或等级资料,统计的效率也可能下降。
二、数据的统计描述对于临床研究数据,通常我们不可能在论文中或在报道告诉读者每一个病人的具体特征。
我们需要知道这批数据的特征,一方面便于描述,另一方面便于两组数据或特征的差异比较,这就是统计描述。
1. 计量资料(数据) 的统计描述:计量资料的特征通常包括中心位置与离散程度。
中心位置通常用均数来描述,如一组病人的年龄、体重、血红蛋白、白蛋白、胆红素、肌酐和尿素氮等,要求是这类数据应该服从正态分布;如果数据经对数转换后呈正态分布,则可以用几何均数表示其中心位置,如HBsAg 滴度(1∶8 ,1∶16 ,1∶32 ,1∶64) ;对于偏态数据,通常用中位数表示其中心位置,如研究急性肝炎时AL T、AST 等范围从数十到上千变动较大,且每个病人的变化情况不一致。
正态分布的数据离散程度可用标准差来描述;对于偏态数据,可以用4 分位范围(inter2quartile range , IQR) 描述离散程度,即:IQR 为第25 百分位数(P25) ～第75 百分位数(P75) 。
2. 计数资料(数据) 的统计描述:计数资料在分类时可以计算各类别在总数中的比重或百分比,称为构成比,如性别资料,100 例病人中,60 例男性,40 例女性,可表示为男性占60 % ,女性占40 %;如果数据分为发生或不发生,如死亡、患病等,则可计算其死亡率、发病率等指标,表示其发生的强度,称率。
构成比一般不能说明发生强度。
临床上有很多率实际上只是个比例(构成比) 。
如患病率是一个比例,由于历史原因,仍称为患病率。
所以不能将构成比混为发病率来说明发生强度。
当两个率进行比较时,如果某一指标足以对率的大小有影响(如年龄对死亡率) ,而该指标的组成(如年龄构成) 在两组内不同,则需要对该指标进行标准化。
3. 等级资料的统计描述:根据数据可以用构成比或率来计算。
如临床疗效可表示为治愈率、好转率等。
腹痛根据程度分为无、轻、中、重,可计算各程度的构成比。
即用各种程度病人数除以总病例数,各构成比之和应为100 %。
4. 比数、优势比、相对危险度:在病因学研究中,是暴露因素与疾病之间的联系强度的指标。
比数是阳性率与阴性率之比。
相对危险度(RR) 是两种暴露条件下发病率之比,如研究Hp 感染与胃癌的关系,采用前瞻性队列研究,按Hp( + ) 与Hp ( - ) 分为2 组观察若干年后胃癌的发生率,计算两组的发病率之比即估计相对危险度。
优势比(OR) 是在病例对照研究中表示暴露与疾病发生之间的相关程度,是RR的近似值,如同样研究,采用病例对照设计,按胃癌与非胃癌分为两组,调查两组病人发病前Hp 感染情况,评价Hp 感染与胃癌之间的关系需用优势比。
三、定量数据的统计学检验临床研究中要进行两个样本或多个样本间差异的统计学检验,以判定差异是真实存在或者由于抽样误差引起。
1. t 检验与方差分析:对于分组呈正态分布的定量资料,如为两组比较,可用t 检验。
t 检验有2 种方法,取决于资料是成组比较还是配对比较。
临床科研中对每一病人治疗前后的比较:如应用利胆药物后胆红素水平前后的比较;应用保肝药物后白蛋白水平的前后比较等多属于配对比较。
临床上许多研究无法配对,如新药与对照药物的比较,通常都是治疗组与对照组进行成组比较。
在选用t 检验时,这两种t 检验的方法是不同的。
对两组以上(多组) 资料比较,则选用方差分析;方差分析也有二种方法,取决于研究设计。
如研究血液放置时间对血糖测定值的影响,对8 名健康人抽血后将每一个体的血液分为4 份,分别放置0 、45 、90 、135 min 后测定血糖浓度,这种设计每4 份血糖测定值均来自同一个体,称为随机区组随机,需要用随机区组分差分析。
同样,如果我们的目的是比较三种不同降血糖药物的治疗效果,采用随机化方法将病人分为三组,每种药物应用于一组病人,三组病人最终的血糖比较则用完全随机设计方差分析。
需要注意的是,各组样本含量相等与不相等时,由于组间离均差平方和计算方法略有差别,所选用方差分析计算公式也不一样。
需要指出的是,配对或配伍组设计比成组或完全随机设计的优点是对某一因素进行控制,如上述4 份血糖结果,除了放置的时间外,其余因素都一样(来自同一人) ,从而减少了偏倚误差,提高统计效率。
在进行方差分析时,如对A、B、C 三种药物的疗效进行比较时,无效假设为三组疗效相同,即H0 :A = B = C ,差异有统计意义而推翻此无效假设时,其备选假设H1 为三种药物的疗效全不相同或不全相同,这时并不能区分是哪两种药物疗效相同,哪两种不同。
一种自然的想法是不做方差分析而直接做三个t 检验,即检验A = B、A = C、B = C ,由此直接得出结论。
从统计学角度看,这是不正确的,因为它增加了第一类错误,即假阳性错误的概率。
这时统计上有意义的临界值概率α,已超过α= 0. 05 的标准,因而是不可取的。
比较合理的方法是在方差分析后作多重比较(两两比较) 。
多重比较的方法很多,常用的有SNK(Student2New2man2Keuls) 法、Duncan 法、LSD 法以及Dunnett 法等。
应用t 检验和方差分析的前提是:①小样本时,无论t检验或方差分析,对数据的要求均应是正态分布,资料正态性问题可以用频数图考察或正态检验;②成组t 检验和方差分析要求各组的样本方差间差异无显著性(方差齐性) 。
两组方差齐性检验可以用F 检验;多组方差齐性检验可以用Baetlett 检验。
2. 数据转换:如果数据属于某种特殊分布或数据具有一定特征,经过一定转换后可转换成正态或方差齐性,则分析效果更好。
如水中细菌数、单位时间放射性计数等符合普松分布,数据可通过平方根转换;非传染病患病率、白细胞百分数、淋巴细胞转换率、钡条胃排空检查的残留率等符合二项分布,数据可通过平方根反正弦函数转换;滴度资料等可通过对数转换。
3. 非参数统计:非参数统计也针对两组或多组计量资料的比较,当t 检验或方差分析的前提条件不能满足而对数据的总体分布不能确定或没有适当的转换方法时,可以用非参数统计方法。
相应于参数检验、配对比较的设计,非参数统计采用符号等级检验(Wilcoxon 法) ;两组比较采用两样本等级和检验(Wilcoxon Mann and Whitney ranksum 法) 或中位数检验;配伍组设计比较采用M 检验(Friedman 法) ;多组比较采用H 检验( Kruskal and Wallis) 。
表1 列出了计量资料比较时参数检验与非参数检验的选择。
表1 计量资料比较时参数与非参数统计方法选择================================================================================= ==========设计方法参数统计（注一）非参数统计（注二）-------------------------------------------------------------------------------------------配对比较配对t 检验符合检验, 符号等级检验(Wilcoxon)两组比较成组比较t 检验两样本等级和检验(Wilcox2on Mann and Whitney 法) ,中位数检验配伍组比较随机区组方差分析M 检验( Friedman 法)多组比较完全随机设计方差分析H 检验( Kruskal and Wallis法)================================================================================= =============注一：应用条件是数据正态分布,方差齐性；注二：应用范围主要为偏态资料且数据无法转换为正态,等级资料分组比较。
等级资料分组比较也应用非参数检验,多组比较时采用H 检验,两组比较时采用等级和检验(Wilcoxon Mann andWhitney 检验) 或中位数检验。
如比较两种胃动力药物治疗功能性消化不良的疗效,疗效评价按显效、有效、好转、无效分为4 等级,两组比较可采用等级和检验。
四、卡方检验研究两组或几组资料的性质是定性或分类的,通常用率或构成比描述各组的特征。
比较组间率或构成情况间的差异是否有统计学意义可以用卡方检验。
1. 四格表资料的卡方检验:当比较两组定性或计数资料且资料的属性只有两种时,通常采用卡方检验,如研究Hp感染与胃癌关系时,胃癌病例组100 例, Hp 感染80 例(感染比例80. 0 %) ,慢性胃炎对照组100 例, Hp 感染60 例(感染比例60 %) ,是否胃癌病例组Hp 感染率高于慢性胃炎组,即Hp 感染与胃癌有关是否真实存在而不是由于抽样误差引起,统计学检验时即可采用四格表卡方检验。