临床科研统计方法与选择
医学统计学在临床科研中的应用
医学统计学在临床科研中的应用
医学统计学是一门应用数据分析和统计方法来研究和解决医学问题的科学。
它使用了统计技术，从大量的数据中发现相关性、因果关系、关联性和差异性，以改善临床诊断、治疗和预防等措施。
它广泛应用于临床研究，可以帮助医生在临床实践中做出明智的决定，以提高患者的治疗效果和质量。
在临床科研中，医学统计学的应用可以帮助医生更好地理解诊断、治疗和预防等措施之间的关系，从而更好地为病人提供服务。
它可以帮助医生更准确地预测患者的发病率和治疗结果，从而为患者提供更有效的治疗方案。
此外，医学统计学还可以帮助医生评估不同治疗方案之间的效果，帮助他们选择最佳的治疗方法。
医学统计学也可以用于临床研究，以评估疾病的发病率、治疗效果、副作用等情况。
它可以通过流行病学研究来探索发病原因、风险因素和危险因素。
此外，它还可以用于对新药和技术的评估，以确定它们的有效性和安全性，并将它们应用到临床实践中。
医学统计学的应用还可以帮助医生更好地了解病人的病症，从而更好地了解患者的治疗情况，进而有效地改善治疗效果。
它还可以帮助医生评估不同的治疗方案，以便
根据患者的特殊情况来选择最佳的治疗方式，从而提高患者的治疗效果和质量。
总之，医学统计学在临床科研中的应用可以提高临床实践的质量和效果，帮助医生从大量的数据中发现相关性、因果关系、关联性和差异性，以改善临床治疗和预防措施。
它可以帮助医生评估不同治疗方案之间的效果，从而选择最佳的治疗方法，为患者提供更有效的治疗方案，从而改善患者的治疗效果和质量。
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。
统计方法选择与结果解释
统计方法选择与结果解释统计方法的选择是根据研究问题、数据类型以及研究设计来确定的。
在进行统计分析之前，研究者需要先确定研究目的和假设，然后选择适当的统计方法来检验这些假设。
本文将重点讨论统计方法选择的几个关键因素，并探讨结果解释的重要性。
首先，研究问题是选择统计方法的第一个关键因素。
研究问题决定了所需的数据类型和分析方法。
如果研究问题是描述性的，研究者通常会使用描述性统计来总结和展示数据。
如果研究问题是比较不同组之间的差异，研究者可以使用方差分析（ANOVA）或者独立样本t检验等方法。
而如果研究问题是研究因果关系，研究者可能需要使用回归分析或者试验设计来推断因果关系。
其次，数据类型也是选择统计方法的重要因素。
数据可以是定量型或者定性型的。
定量型数据是可以被数值化的，可以进行数学运算和统计分析。
常见的定量型数据包括身高、年龄、成绩等。
定性型数据是非数值化的，通常用于描述分类或者属性。
例如，研究人员在调查问卷中收集到的选择题数据就是定性型数据。
对于定量型数据，可以使用描述性统计、相关分析、回归分析等方法进行分析。
对于定性型数据，可以使用卡方检验、t检验、方差分析等方法。
此外，研究设计也对选择统计方法起到重要的影响。
研究设计可以是横断面研究、纵向研究、试验研究等。
横断面研究是在一个特定的时间点对不同个体进行观察和比较。
纵向研究是对同一组个体在一段时间内进行多次观察。
试验研究是对两个或多个组进行不同的处理或者干预，然后观察其结果。
根据研究设计的不同，可以选择不同的统计方法。
例如，在纵向研究中，可以使用重复测量方差分析来比较时间点之间的差异。
综上所述，统计方法的选择与结果解释是研究过程中至关重要的环节。
选择适当的统计方法可以保证研究结果的可靠性和有效性，而合理的结果解释可以提供有力的科学依据和理论支持。
因此，研究者应该注意选择适当的统计方法，并注意对结果进行准确和客观的解释。
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，统计分析是一种必要的方法，用于从收集到的数据中提取信息、得出结论，并为临床决策提供依据。
下面将介绍一些在临床科研中常用的统计分析方法。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和概括的一种方法。
常用的描述性统计分析方法包括：测量指标、频数分布和绘图。
1. 测量指标常见的测量指标有：均值、中位数和众数。
均值是数据的平均数，中位数是将数据按顺序排列后位于中间的数，众数是出现频次最高的数。
2. 频数分布频数分布是将数据按照不同取值的频次进行分类统计。
可以使用直方图、柱状图或饼图展示频数分布情况，直观地观察数据的分布情况。
二、推断统计分析推断统计分析是基于从样本中得到的统计量对总体进行推断的一种方法。
常用的推断统计分析方法包括：假设检验和置信区间估计。
1. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行分析来推断总体参数的方法。
常见的假设检验方法包括：t检验、方差分析、卡方检验等。
举例来说，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，通过计算样本均值和标准误差的比值来进行假设检验。
2. 置信区间估计置信区间估计是对总体参数范围的估计。
通过计算样本统计量和标准误差，可以得出总体参数的一个范围估计。
例如，我们可以使用置信区间估计来估计某药物的治疗效果区间，从而更准确地评估其临床应用的价值。
三、回归分析回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种统计分析方法。
通过建立数学模型来预测和解释变量之间的关系。
常见的回归分析方法包括：线性回归、逻辑回归、多元回归等。
这些方法可以通过计算自变量和因变量之间的回归系数来衡量二者之间的关系。
例如，在临床研究中，我们可以使用回归分析来探索吸烟对肺癌发病率的影响，通过回归系数来研究二者之间的相关性。
四、生存分析生存分析是一种用于分析时间到达某事件发生的概率的统计方法。
它适用于研究事件的发生时间和影响因素。
常见的生存分析方法包括：Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型等。
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)。
临床科研设计与统计分析简介
临床科研设计与统计分析简介在医学领域，临床科研设计和统计分析是非常重要的环节。
好的研究设计和合理的统计分析方法，可以帮助研究者准确地回答研究问题，提供科学依据，推动医学科学的进步。
本文将简要介绍临床科研设计和统计分析的基本概念和方法。
一、临床科研设计临床科研设计是指在医学研究中选择适当的研究方法和研究对象，以及确定研究的具体流程和计划。
合理的研究设计有助于保证研究的可靠性和科学性。
1. 研究类型根据研究目的和数据收集方式，临床科研设计可以分为观察性研究和实验性研究。
观察性研究通过观察现象和收集相关数据，揭示变量之间的相互关系，常用的观察性研究类型有横断面研究、队列研究和病例对照研究等。
而实验性研究则是通过实验操作来观察变量之间的因果关系，如随机对照试验和临床前后研究等。
2. 样本选取样本选取是临床科研设计中的重要环节，影响着研究结果的可靠性和推广性。
在选择样本时，需要考虑样本的代表性、可行性和实际需求等因素。
常用的样本选取方法有随机抽样、系统抽样和方便抽样等。
3. 数据收集数据收集是临床科研设计中的关键环节，包括问卷调查、实验观察、临床检测等不同的方法。
在数据收集过程中，需要确保数据的可靠性和准确性。
此外，在设计数据收集工具时，还要考虑到数据的重要性和可比性等因素。
二、统计分析方法统计分析是临床科研设计中不可或缺的部分，用于对收集到的数据进行整理、描述和推断。
合理的统计分析方法可以揭示数据中的规律和规律，提取有用的信息，为科学决策提供参考。
1. 描述统计学描述统计学是一种用于整理和描述数据的方法，通过常用的统计指标如均值、中位数、标准差等，了解数据的中心趋势、离散程度和分布情况。
常用的描述统计学方法有频数统计、比例统计和百分比统计等。
2. 推断统计学推断统计学是一种通过样本数据推断总体特征的方法，能够为研究者提供可靠的结论。
常用的推断统计学方法有假设检验、置信区间估计和相关分析等。
假设检验用于检验研究假设的真实性，置信区间估计用于估计未知参数的范围，相关分析用于研究变量之间的相关性。
统计方法选择范文
统计方法选择范文在统计学中，选择合适的统计方法是至关重要的，因为这直接决定了研究结果的可靠性和有效性。
下面将介绍一些常用的统计方法选择的原则和几种常见的统计方法。
首先，选择统计方法需要根据研究目的和研究设计来确定。
研究目的可以是描述性统计、推断性统计、关联性统计、因果性统计等。
研究设计可以是实验设计、观察设计、问卷调查设计等。
只有根据研究目的和研究设计的特点，才能选择到适合的统计方法。
其次，选择统计方法需要考虑数据的类型和分布。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以进行数值运算的，如年龄、身高、体重等；定性数据是不能进行数值运算的，如性别、婚姻状况、职业等。
对于定量数据，可以使用描述性统计方法（如均值、中位数、标准差等）和推断性统计方法（如t检验、方差分析等）；对于定性数据，可以使用关联性统计方法（如相关分析、卡方检验等）。
再次，选择统计方法需要考虑样本的大小和分布。
样本大小是指研究中观察或测量的样本数量，样本分布可以是正态分布、偏态分布等。
对于样本大小较小且满足正态分布的数据，可以使用参数统计方法（如t检验、方差分析等）；对于样本大小较大或不满足正态分布的数据，可以使用非参数统计方法（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验等）。
最后，选择统计方法需要考虑研究的复杂性和需求。
有些研究可能需要同时使用多种统计方法来综合分析数据，例如用Pearson相关系数分析相关性，并使用线性回归分析判断变量间的因果关系。
下面将介绍几种常见的统计方法：1.描述性统计方法：用于对数据进行整体和个体特征的描述和总结，包括均值、中位数、标准差、频数等。
2.推断性统计方法：用于根据样本数据对总体参数进行推断，包括t 检验、方差分析、回归分析等。
3.关联性统计方法：用于分析两个或多个变量之间的关系，包括相关分析、卡方检验等。
4.因果性统计方法：用于判断变量之间的因果关系，包括线性回归分析、逻辑回归分析等。
第一讲统计方法抉择
例2：乙型肝炎病毒与原发性肝癌病因学研究
（Beasley RP. et al Lancet 1981；11；1129） 对象为台湾社会保险的员工。 自然分组
N
D 40
E (HBsAg) 3454
＋
5年
D 3414 D 1
22707
Ne
（？）
E (HBsAg) 19253
－
5年
D 19252
肝
癌 无 3414 1925
0.5
0.4 0.3
QALYs=2.8
QALYs=1.0
0.2
0 1 2 3 4 5 生存时间 ( Figure 1)
3)指标要有代表性：不能过多(对于大规模 研究，指标过多往往不能保证质量) 。
若为临床试验，设置的主要结局指标一般1到 2个；次要结局指标最好不超过10个。
4) 合理使用替代指标(中间指标)
注：病死率mortality与死亡率death rate不同
（三）统计描述与临床效应量
临床效应量(effect size)常被定义为有临床 意义或实际价值的干预效应或差值。 MD、OR、RR、NNT
1、计量资料的效应量描述
效应量(effect size)是指临床上有意义的均数 差值(如均数差值是指试验组与对照组的均 数之差)。 应结合专业知识、指标特点综合判定差 值的实际意义。
合理使用相对比
正确使用相对数字(百分比):变化4%,上升的绝 对值永远小于下降的绝对值。
9.00 8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
临床医学科研统计学基础
03
注意事项
对于有序分类变量，需考虑采用趋势 χ^2检验或Mann-Whitney U检验等 方法。
等级资料的χ^2检验
适用条件
等级资料是将观察单位按某种属 性的不同程度分组所得的数据。 当等级资料满足一定的条件时， 可以使用χ^2检验进行比较。
检验步骤
将数据转换为等级数据、建立检 验假设、计算检验统计量、确定P 值并作出推断结论。
标准误的概念
样本均数的标准差称为标准误，它反映了样本均数对总体均数的估计 精度。
t分布、μ检验和t检验
t分布的概念
当总体分布为正态分布，但总体标准差未知时，样本均数 与总体均数之间的差异经过标准化后服从t分布。
μ检验的应用条件
当总体标准差已知或样本量足够大时，可以使用μ检验对总 体均数进行假设检验。
上四分位数与下四分位数之差，反 映中间50%数据的离散程度。
方差与标准差
适用于对称分布，特别是正态分布 的资料，反映数据的离散程度。
正态分布及其应用
01
正态分布的概念与性质
介绍正态分布的定义、概率密度函数、均值、标准差等基本概念和性质
。
02 03
正态性检验
通过图形观察（如直方图、P-P图、Q-Q图）和假设检验（如ShapiroWilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验）等方法判断数据是否服从正 态分布。
1 2
描述疾病分布和影响因素
通过统计学方法，可以准确地描述疾病的发病率 、患病率、死亡率等分布情况，以及影响疾病发 生和发展的各种因素。
评估诊断和治疗效果
利用统计学方法可以对临床诊断和治疗措施的效 果进行客观评价，为医生提供科学依据。
3
预测疾病趋势和制定防治策略
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
17
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
6
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
临床试验中常用统计分析方法
临床试验中常用统计分析方法临床试验是评价医疗手段或药物疗效的重要方法之一。
为了获得准确可靠的结果，临床试验中常用统计分析方法起着至关重要的作用。
本文将从试验设计到分析方法的选择和解读等方面，探讨临床试验中常用统计分析方法的应用。
一、试验设计在进行临床试验前，必须进行合理的试验设计。
常用的试验设计包括随机对照试验、交叉设计试验和非随机对照试验等。
其中，随机对照试验是最常见的设计方式，通过随机将参与者分为实验组和对照组，并对两组进行比较，以评估药物或治疗手段的疗效。
二、样本容量估计在确定试验设计后，需要对样本容量进行估计。
样本容量的确定与试验的目的、主要研究指标和统计分析方法密切相关。
一般来说，样本容量越大，试验结果的可靠性就越高。
常用的样本容量计算方法有基于效应量、置信度和显著性水平的计算方法，及基于生物学差异或者规模的计算方法。
三、描述性统计分析在临床试验中，描述性统计分析是对试验数据进行初步探索和分析的常用方法。
描述性统计分析可以通过计算均值、中位数、标准差、百分比等统计指标，描述样本的分布和集中趋势。
同时，描述性统计分析还可以通过绘制频率分布直方图、散点图、箱线图等图形来展示试验数据的特征。
四、参数估计和假设检验参数估计和假设检验是临床试验中最常用的统计分析方法。
参数估计通过对样本数据进行分析，估计总体参数的大小和置信区间。
假设检验则是用于判断总体参数是否与某个特定值有显著差异。
常用的参数估计方法包括均值的估计和比率的估计等。
临床试验中，可以通过t检验、方差分析、配对t检验、F检验等方法来进行参数估计和假设检验。
需要注意的是，在进行参数估计和假设检验时，应根据试验设计和指标类型选择适当的方法。
五、生存分析生存分析是临床试验中常用的统计分析方法之一，主要用于评估某种治疗手段或药物对患者生存时间的影响。
通过生存分析，可以估计生存曲线、计算中位生存时间、比较不同组之间的生存率等。
常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier生存曲线估计、Cox比例风险模型等。
临床科研数据分析的注意事项
临床科研数据分析的注意事项数据分析在临床科研中扮演着重要的角色，它能够对医学领域的研究结果做出科学的解释和推论。
然而，数据分析也具有一定的挑战性，对于研究人员来说，需注意一些事项以确保准确性和可靠性。
本文将介绍临床科研数据分析的注意事项。
1. 数据收集和管理在进行数据分析之前，研究人员首先需要收集和管理数据。
在收集数据时，应确保数据来源可靠、有效，并严格按照研究协议的规定来操作。
同时，应制定详细的数据管理计划，确保数据的完整性和安全性。
对于临床试验研究，还需遵守伦理审查委员会的规范和道德准则。
2. 数据清洗和验证数据清洗是数据分析的重要步骤。
在清洗数据时，应检查数据的准确性、完整性和一致性。
排除异常值和缺失值，能够有效提高数据质量。
此外，还应进行数据验证，确保数据在统计分析中可以进行合理的应用。
通过对数据的反复审查和验证，能够减少分析结果的偏差。
3. 统计方法选择选择适当的统计方法对于数据分析的准确性至关重要。
应根据研究目的和数据类型选择合适的统计方法。
常用的统计方法包括描述性统计、参数检验、非参数检验、回归分析等。
此外，还应注意避免过度解读统计结果，尽量保持结果的客观性和科学性。
4. 多重比较问题在临床科研中，常常需要进行多重比较，比如对于不同疾病组或治疗组的效果进行比较。
在进行多重比较时，需注意使用适当的校正方法，以减少假阳性结果的出现。
常见的校正方法包括Bonferroni校正、Holm校正、FDR校正等。
正确使用校正方法，能够提高数据分析的可靠性和可重复性。
5. 结果解释和推论数据分析的最终目标是对研究结果进行解释和推论。
在解释结果时，需明确结果的可靠性和统计学意义。
同时，还应注意结果的临床意义，对研究结果进行正确的解读，并避免过度解读或误解。
解释和推论应基于对数据的充分理解和分析，同时考虑研究的背景和目的。
总结：临床科研数据分析是一项复杂而重要的工作。
在进行数据分析时，研究人员需注意数据收集和管理、数据清洗和验证、统计方法选择、多重比较问题以及结果解释和推论等注意事项。
医学统计方法
医学统计方法医学统计方法是医学研究中非常重要的一部分，它通过对医学数据的收集、整理和分析，为医学研究提供了科学的依据。
在医学领域中，统计方法被广泛应用于临床试验、流行病学调查、医院管理和医学决策等方面。
下面将介绍一些常用的医学统计方法。
首先，临床试验是评价医学干预措施疗效和安全性的重要手段。
在临床试验中，常用的统计方法包括随机化对照试验、队列研究和病例对照研究等。
其中，随机化对照试验是最为严谨的实验设计，能够有效地减少干预因素对结果的影响，提高研究结果的可信度。
其次，流行病学调查是研究疾病在人群中的分布、病因和预防控制措施的重要方法。
在流行病学调查中，常用的统计方法包括横断面调查、纵向研究和病例-对照研究等。
这些方法能够帮助研究人员了解疾病的发病规律和影响因素，为疾病的预防和控制提供科学依据。
此外，医院管理是医学统计方法的另一个重要应用领域。
医院管理中常用的统计方法包括质量控制图、平衡计分卡和成本效益分析等。
这些方法能够帮助医院管理者监测医疗质量、提高医疗效率和降低医疗成本，从而实现医院管理的科学化和精细化。
最后，医学决策是医学统计方法的又一重要应用领域。
在医学决策中，常用的统计方法包括风险评估、决策树和生存分析等。
这些方法能够帮助临床医生和医学决策者根据患者的临床特征和病情预后，制定科学的诊疗方案和治疗决策，提高医疗决策的科学性和准确性。
综上所述，医学统计方法在医学研究、临床实践和医院管理中发挥着重要作用。
通过合理运用统计方法，可以更好地理解医学数据，揭示数据背后的规律，为医学研究和临床实践提供科学依据，提高医疗质量，保障患者安全，推动医学领域的发展。
因此，医学从业者应该加强统计学知识的学习，提高统计分析能力，更好地应用统计方法于医学实践中。
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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。