医学统计学统计分析方法选择共24页
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领域中，统计分析方法扮演着至关重要的角色。
通过统计分析方法，我们可以对研究样本进行合理的总结和推断，从而得出准确的结论并支持医学决策的制定。
本文将介绍临床研究中常用的统计分析方法，并探讨如何选择适当的方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是临床研究的起点，用于对数据的基本特征进行描述和总结。
常用的描述性统计方法包括均值、中位数、标准差、百分比等。
通过这些统计指标，我们可以了解研究样本的集中趋势、离散程度以及样本的特征分布情况。
2. t检验t检验广泛应用于两组样本之间差异的统计推断。
当我们想要比较两组样本均值是否存在显著差异时，可以使用t检验。
t检验根据研究目的的不同，分为独立样本t检验和配对样本t检验。
如果两组样本是相互独立的，则选择独立样本t检验；如果两组样本是配对的或相关的，则选择配对样本t检验。
3. 方差分析（ANOVA）方差分析用于比较多个样本均值之间的差异。
当我们需要比较三个以上样本均值是否存在显著差异时，可以使用方差分析。
方差分析根据研究设计的不同，分为单因素方差分析和多因素方差分析。
单因素方差分析适用于只有一个自变量的情况，而多因素方差分析适用于多个自变量的情况。
4. 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系强度和方向。
通过计算相关系数，我们可以判断变量之间的线性相关程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
如果变量服从正态分布且呈线性关系，可以选择皮尔逊相关系数；如果变量不服从正态分布或呈非线性关系，可以选择斯皮尔曼相关系数。
5. 回归分析回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
根据自变量和因变量的特点，回归分析可以分为线性回归分析和非线性回归分析。
线性回归分析适用于自变量和因变量之间存在线性关系的情况，而非线性回归分析适用于非线性关系。
6. 生存分析生存分析用于研究时间至事件发生（例如患者死亡）之间的关系。
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 RRRD：（差值的区间与0比较）OR/RR：（定性资料）区间与1比较。
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 。
医学统计学选择全部答案仅供参考分析
掌握基础知识： 确保对医学统计 学的基本概念、 原理和方法有深 入的理解。
大量练习：通过 做选择题，提高 对知识点的理解 和应用能力。
善于总结：对做 错的题目进行归 纳和总结，找出 自己的薄弱环节， 针对性地加强练 习。
注重记忆：对于 重要的概念、公 式和方法，需要 反复记忆，加深 印象。
制定复习计划：根据考试时间制定详细的复习计划，合理分配时间。 注重基础知识：医学统计学的基础知识是考试的重点，需要重点掌握。 练习做题：通过做题可以加深对知识点的理解和记忆，提高解题能力。
● 答案：C. t检验 ● 解析：t检验适用于小样本数据的比较，特别是两组数据的均数比较。
题目：在医学研究中，哪种统计方法适用于观察不同干预措施对疾病的影响？ 答案：D. 回归分析 解析：回归分析可以用于观察多个因素对一个因变量 的影响，适用于观察不同干预措施对疾病的影响。
● 答案：D. 回归分析 ● 解析：回归分析可以用于观察多个因素对一个因变Байду номын сангаас的影响，适用于观察不同干预措施对疾病的影响。
XX,a click to unlimited possibilities
汇报人：XX
01
03
05
02
04
难度评估：根据学生答题情况，对题目难度进行评估 难度分布：分析各题目难度的分布情况 难度与正确率：分析难度与正确率之间的关系 难度与区分度：分析难度与区分度之间的关系
选项A：20% 选项C：40%
知识点之间的关联性是指不同知识点之间相互影响、相互制约的关系。
在医学统计学中，知识点之间的关联性分析可以帮助我们更好地理解数 据分布和变化规律，从而更好地选择合适的统计方法。
知识点之间的关联性分析可以通过相关系数、回归分析等方法进行评估。
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。
临床研究中常用统计分析方法及选择
2、常用计数资料假设检验方法
比较目的
应用条件
统计方法
样本率与总体率 n较小时
二项分布的直接法
的比较
np>5且n(1-p)>5 二项分布的Z检验
两个率或构成比 的比较（完全随 机设计）
np>5且n(1-p)>5 n>40且T>5 n>40且1<T<5
二项分布的Z检验 卡方检验 校正卡方检验
n<40或T<1
3、常用等级资料假设检验方法
比较目的 两组比较（完全随机设计） 多组比较（完全随机设计） 配伍设计 配对设计
统计方法
Wilcoxon秩和检验 秩和检验（H检验） 秩和检验（Friedman检验） 符号秩和检验
几个例子
实例1 30只大鼠随机分为A、B、C三组，每组10只，分别给予三
种药物，5天后测定某指标值如下表。
◦ 多变量分析方法 ◦ 如，线性相关，线性回归，Logistic回归，Cox回归、生存分析等
（三）资料类型
数值变量资料 无序分类变量资料 有序分类变量资料
－ 计量资料 － 计数资料 － 等级资料
数值变量：每一个观察对象都有一个数值，且大小差异有意义
例如，血红蛋白(g/L)，住院天数，产前检查次数，住院费用
资料特点：完全随机设计，计量资料，三组 不妥的方法：t检验 恰当的方法：方差分析
实例2 36只大鼠随机分为对照组、实验组1、实验组2三组，每组12
只，分别给予三种饲料，分别于10天、15天、20天、25天测 定大鼠体重，如下表。
资料特点：完全随机设计，计量资料，三组，重复测量 不妥的方法：每个时间点用t检验或方差分析 恰当的方法：重复测量的方差分析
医学统计学统计方法总结（大全）
医学统计学统计方法总结（大全）本站小编为你整理了多篇相关的《医学统计学统计方法总结(大全)》，但愿对你工作学习有帮助，当然你在本站还可以找到更多《医学统计学统计方法总结(大全)》。
第一篇：医学统计常见资料统计方法归类医学统计常见资料统计方法归类计量资料：一、统计描述： frequencies（均数、中位数、4分位间距）二、统计推断：t1．t检验：适用于两计量数据间平均水平的比较(compaire means)1）一个样本和一个总体比较：单个样本t检验One Sample T Test2）两个样本：（1）完全随机分组—成组资料比较：两独立样本t检验(Independent Sample T Test)要求：样本来自正态总体、方差齐（2）配对设计的两样本资料：配对t检验(Paired Sample T Test)往往是：A）治疗前后数据比较B）同一个样本用两种不同方法处理后的数据间比较2．方差分析：适用于两个及两个以上计量数据间平均水平的比较(compaire means)1）单因素的方差分析：往往是随机分组的多个均数间比较One-Way ANOVA2）双因素方差分析：除了组别因素外还有配伍因素（用SPSS中一般线性模型）3．非参数检验：适用于资料总体分布类型不清，或者偏态资料，或者方差不齐的情况下比较计量资料间总体分布的差异。
(nonparametric tests)1）配对计量资料：两相关样本非参数（秩和）检验2 –relatedsample test2）成组的两样本资料两独立样本非参数（秩和）检验2-independent sample test3）多组资料的比较多个独立样本非参数（秩和）检验K-independent sample test计数资料：卡方检验：适用于两个率或构成比间以及多个率或构成比间比较1．四格表卡方检验：两个率或构成比间比较差异（descriptive statistics--crosstabs）1）非校正卡方：条件：n>40 , T>5Pearson Chi-Square2)校正卡方：条件：n>40 , 13)确切概率计算卡方：条件：n4）配对资料卡方：条件：配对设计的资料McNemar Test2.行列表卡方检验：1）条件：少于1/5的格子的理论数小于5Pearson Chi-Square2）若不满足以上条件：可以（1）增加样本含量（2）合理合并（3）删除该行或列3）卡方分割：等级资料：非参数检验：成组的两样本资料两独立样本非参数（秩和）检验多组资料的比较多个独立样本非参数（秩和）检验双变量计量资料：相关回归分析(一元回归、相关X与Y的问题)生存随访资料：生存分析1）大样本：寿命表2）小样本：LogRank Test第二篇：医学统计学名词解释概念总结医学统计学名词解释概念总结医学统计学: 是用统计学原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
医学统计学中的常用统计方法与数据分析
医学统计学中的常用统计方法与数据分析在医学领域，统计学扮演着重要的角色，它通过收集和分析数据来评估治疗方法的有效性、预测疾病的风险以及检验假设等。
本文将介绍医学统计学中常用的统计方法和数据分析技术。
一、描述统计学方法描述统计学方法用于总结和描述数据，以便更好地理解和解释数据的特征。
在医学研究中，常用的描述统计学方法有以下几种：1. 频数和百分比：用于计算各种事件或特征在数据集中的出现次数，并以频数或百分比的形式展示。
2. 中心趋势测量：包括平均数、中位数和众数。
平均数用于计算数据集的平均值，中位数用于确定数据集的中间值，而众数则代表出现最频繁的数值。
3. 变异程度测量：包括标准差和方差。
标准差可以告诉我们数据集内各个数据点与平均值的偏离程度，方差则衡量变量之间的差异程度。
4. 分布形状测量：包括偏度和峰度。
偏度描述数据分布的不对称性，而峰度则衡量数据分布的陡峭程度。
二、推断统计学方法推断统计学方法用于通过收集样本数据来对总体进行推断。
这些方法使用了假设检验和置信区间等技术来进行推断分析。
1. 假设检验：用于评估研究中的假设是否成立。
假设检验的基本步骤包括设立原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、设定显著性水平、计算P值、对比P值与显著性水平来进行决策。
2. 置信区间：用于估计总体参数的可能取值范围。
置信区间给出了一个范围，在这个范围内的数据更有可能是真实的总体参数。
三、回归分析回归分析是一种用于研究因果关系或预测目标变量与自变量之间关系的统计方法。
在医学研究中，回归分析可以用来探究潜在的风险因素、预测疾病的进展或评估治疗效果。
1. 简单线性回归：用于研究一个自变量与一个目标变量之间的关系。
通过计算斜率和截距，可以建立一个线性模型来描述二者之间的关系。
2. 多元线性回归：用于研究多个自变量与一个目标变量之间的关系。
这种分析可以探索多个因素对目标变量的影响，并建立一个包含多个自变量的线性模型。
四、生存分析生存分析是一种用于评估事件发生时间和相关因素的统计方法。