医学统计学 统计分析方法的选择
医学统计学八种检验方法
医学统计学八种检验方法医学统计学是医学研究中一个重要的分支，它通过对医学数据进行收集、整理和分析，以帮助医学研究者得出准确可靠的结论。
而在医学统计学中，检验方法是评价医学研究数据是否具有统计意义的一种重要工具。
下面将介绍医学统计学中常用的八种检验方法。
1.正态性检验：正态性检验是用来检验数据是否符合正态分布的统计性质。
常见的正态性检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
2.两独立样本t检验：该方法用于检验两个不相互依赖的样本均值之间是否存在差异。
适用于连续变量的比较，例如治疗前后的体重变化。
3.配对样本t检验：配对样本t检验适用于对同一组研究对象在不同时间或不同条件下进行比较。
如药物治疗前后患者的血压比较。
4.卡方检验：卡方检验是用来检验分类变量之间是否存在关联性的方法。
适用于分组数据的比较，例如男女性别与健康状况之间的关系。
5.方差分析：方差分析是用来检验多个组之间是否存在显著差异的方法。
适用于分析多个因素对结果的影响，如不同年龄组对某种疾病发生率的影响。
6.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和随时间而变化的危险率。
适用于研究患者生存期、疾病复发时间等，常见的分析方法有Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
7.相关分析：相关分析用于研究两个连续变量之间的关系。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和Spearman等级相关系数。
8.回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的方法。
适用于分析影响因素较多的情况，如探讨年龄、性别、病情等因素对治疗效果的影响。
以上八种检验方法在医学统计学中被广泛运用，每种方法都有其适用的场景和注意事项。
在进行医学研究时，选择合适的检验方法能够提高研究结果的可靠性，从而为临床实践和医学决策提供准确依据。
因此，熟练掌握这些统计方法是每个医学研究者必备的基本技能。
常用医学统计学方法在护理科研中的应用
3. 正确计算合计率
若 p1 X 1 n1 , p2 X 2 n2 X1 X 2 则合计率p n1 n2
例如用某疗法治疗肝炎，甲医院治疗150人，治 愈30人，治愈率为20%；乙医院治疗100人，治 愈30人，治愈率为30%。两个医院合计治愈率应 该是[(30+30)/(150+100)] ×100% =24%。
29
三类数据间的相互转化
例：一组2040岁成年人的血压
<8 低血压 1
等 级 数 据
8 正常血压
12 轻度高血压
2
3
计量数据
计数数据
15 中度高血压
17 重度高血压
4
5
以12kPa为界分为正常（＝0）与异常（＝1）两组，
统计每组例数
三类数据间的相互转化
不同资料转化举例（每分钟脉搏次数）
n
Xi
X
X2
3.36 4.32 2.34 2.68 2.95 2.63 2.86 2.93 2.17 2.72 2.56 2.52 2.27 2.98 3.72 2.28 2.39 2.28 2.48 2.28 2.32 2.61 3.64 2.58 3.65 2.42 2.41 2.66 3.29 2.70 1.06 1.08 1.27 1.63 1.89 1.74 2.16 3.37 2.97 1.69 2.51 1.88 1.41 3.19 1.92
进行了分析，得出40~49岁组患病率高，0~9岁组和70 岁及以上组患病率低的错误结论。
2.计算相对数分母不宜太小
如果例数较少会使相对数波动较大。如某种疗
法治疗5例病人5例全部治愈，则计算治愈率为 5/5×100% =100%，若4例治愈，则治愈率为
护理研究中常用统计学方法及统计软件应用
6.3216
120.7119 (Σflgx
22
G
lg
1
f
lg f
x
lg
1
120.711 100
9
lg
1
(1.20
71)
16.11
得这100名儿童的抗体平均滴度为1:16.11。
23
3、中位数
中位数(median) 是一组按大小顺序排列的变量值，其 位次居中的数值，用M表示。
某医院2000年在某城市随机调查了8589例60岁及以上老人体检发现高血压患者为2823例则高血压的患病率为28238589100328743常用相对数表512000年某地区不同年龄组恶性肿瘤死亡构成与死亡率年龄组平均人口数恶性肿瘤死亡人数死亡构成比死亡率110万44853120560221611942856403490058432816619601376054403039244合计21767613410000615644常用相对数表示事物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比用来说明各构成部分在总体中所占的比重或分布又称为构成比
常见问题……
7
医学论文中统计学方法存在的问题
常见问题：
1.统计处理方法太笼统（如，采用SPSS统计软件， 没有交代统计方法）
2.将率和构成比混为一谈 3.四格表χ2检验忽略使用条件 4.用t检验取代方差分析 5.等级资料误用χ2检验 6.不注意参数统计的使用条件 7.统计图表使用不规范
8
二、描述性统计分析方法
12
计算方法： X x1 x2 xn x
（1）直接法
n
n
例1 测定了5名健康人第一小时末血沉，分别是
如何选用统计学方法
单变量等级资料的分析
若为两组配对等级资料的比较，选 Wilcoxon单样本秩和检验；
若为两组独立样本等级资料的比较， 选Wilcoxon两样本样本秩和检验；
若为多组独立样本等级资料的比较， 选Kruskal-Wallis秩和检验。
双变量资料的分析
1．简单相关分析 分析两变量的相关关系时，若 两变量满足二元正态分布，可选Pearson 积矩相关分 析 (Pearson correlation) ；若两变量不满足二元正态 分 布 ， 可 选 Spearman 秩 相 关 分 析 (Spearman correlation)。 2．线性回归分析 分析两变量的回归关系时，若 两变量关系呈线性趋势，可选简单线性回归分析 （linear regression）。 3．曲线回归分析 分析两变量的回归关系时，若 两变量关系呈曲线趋势，可按曲线类型选指数曲线， 多项式曲线，生长曲线， Logistic 曲线等。也可选用 非线性回归分析方法。
原始数据的记录形式
医学研究的原始数据常列成类似下表的二维结构， 即行与列结构 的数据集形式。在下表中，每一行称为一个记录 (record)，或一个观 察单位(case)；每一列称为一个变量(variable)，用以表示变量、项目 或观察指标等。下表记录的原始数据是一个由 274 例观察单位和 11 个变量组成的数据集。 肾衰病人预后研究的临床资料记录
单变量计量资料的分析
(4) 多因素方差分析且分析交互作用： 此类资料包括析因设计资料（例 11-2 ），正交 设计资料（例 11-4 ），嵌套设计资料（例 11-6 ）， 裂区设计资料（例11-7）等。 (5) 重复测量资料： 单因素重复测量只有1个重复测量因素，如表123的数据。多因素重复测量除有1个重复测量因素外， 至少还有1个其它处理因素，可分析交互作用，如例 12-3。
心得体会-医学统计学体会与建议
心得体会-医学统计学体会与建议医学统计学是医学研究中非常重要的一个学科，它通过对大量的医学数据进行收集、整理、分析和解释，可以提供决策的依据和科学的证据。
在学习医学统计学的过程中，我有以下一些体会和建议：1. 清晰的研究问题：在进行医学统计学研究的时候，首先要明确研究的问题或假设。
只有明确了问题，才能有针对性地选择数据和分析方法，从而得出有意义的结论。
2. 合理的数据收集和设计：数据的质量和可靠性对于统计分析结果的准确性至关重要。
因此，在进行数据收集和研究设计时，要注意合理选取样本和控制变量。
此外，还要注意避免常见的偏倚和干扰，如选择偏倚、信息偏倚等。
3. 选择合适的统计分析方法：医学统计学有多种分析方法，如描述统计、推断统计、回归分析等。
在选择具体的分析方法时，要充分考虑研究的问题、数据的类型和要求等因素。
同时，也要熟悉常见的统计软件和工具，以便进行数据处理和分析。
4. 结果解读的合理性：在进行统计分析后，得到的结果需要进行解读。
在解读时，要注意结果的可靠性和统计显著性，并结合实际情况进行合理的解释。
同时，也要注意避免结果的误导或夸大，要以科学客观的态度对待统计结果。
5. 持续学习和应用：医学统计学是一个不断发展的学科，新的方法和技术不断涌现。
因此，持续学习和应用是非常重要的。
可以通过参加相关研讨会、课程和阅读专业文献等方式，不断更新自己的知识和技能。
总之，医学统计学在医学研究中起着重要的作用，掌握好统计学原理和方法对于医学科研人员非常重要。
通过合理的研究设计、数据收集和分析，可以为医学决策提供科学的依据和支持。
SPSS数据分析的医学统计方法选择【精选文档】
SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。
目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1。
连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1。
2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1。
4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2。
2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2。
3 R×C表资料的统计分析 (7)2。
4 配对分类资料的统计分析 (8)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (10)一．统计方法抉择的条件 (10)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (13)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料)的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料)的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性,则作完全随机的方差分析.如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较.2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验.如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
医学统计学数据分析和研究方法
医学统计学数据分析和研究方法医学统计学是医学领域中不可或缺的一门学科，它为研究者提供了分析和解读医学数据的方法和工具。
通过对大量医学数据的分析，可以揭示疾病的发病机制、评估治疗的效果、预测病情的进展等信息，对医学研究和临床实践起到了重要的作用。
本文将介绍医学统计学的一些常用的数据分析和研究方法。
一、描述统计分析描述统计分析是医学统计学的基础，用于对医学数据进行整体的描述和总结。
常用的描述统计分析方法包括频数分布、均值和标准差、中位数和百分位数、方差和相关系数等。
通过这些统计指标，可以了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
以临床试验为例，研究人员通过随机分组的方法，将患者分为实验组和对照组，观察不同治疗方案的效果。
描述统计分析可以帮助研究人员计算每个组的患者数量、计算不同治疗组的平均生存时间，从而初步判断治疗的有效性。
二、推断统计分析推断统计分析是医学统计学中的重要内容，通过对抽样数据进行分析，推断出总体的特征。
常用的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间、方差分析和回归分析等。
假设检验是一种常用的统计方法，用于判断样本数据和总体数据之间是否存在显著差异。
在临床实践中，研究人员可以利用假设检验方法比较两种治疗方法的效果是否有显著差异。
通过设定显著性水平，计算出p值，从而判断差异是否具有统计学意义。
置信区间是对总体参数的估计，它可以反映参数的可信程度。
临床研究中，研究人员经常使用置信区间来估计相对风险、绝对风险差、药物效应值等参数。
置信区间的宽度可以反映估计的精确程度，更窄的置信区间意味着估计值更可靠。
三、生存分析生存分析是医学统计学中用于研究患者生存时间和事件发生率的方法。
常用的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
在临床研究中，生存分析方法常用于评估不同治疗方案对患者生存时间的影响。
通过绘制Kaplan-Meier生存曲线，可以比较不同治疗组的生存曲线是否有显著差异。
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)。
常用医学统计学方法的选择
常用医学统计学方法的选择1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test)直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。
2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。
当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。
若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验(多个均数两两之间的全面比较)、LSD-t检验(适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验(适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较)。
3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和Friedman 检验）4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。
①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。
②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。
调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。
如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。
常用医学科研中的统计学方法
常用医学科研中的统计学方法在医学科研中，统计学方法被广泛用于数据分析和结果解释。
它可以帮助研究人员理解数据的特征、检验假设、评估效果等。
以下是一些常用的统计学方法：1.描述统计学方法：描述统计学方法用于描述和总结数据的特征，包括中心趋势（如平均值、中位数、众数）和散布趋势（如标准差、范围、百分位数）。
这些方法可以给出数据的概要信息，并帮助研究人员了解数据的整体特征。
2.探索性数据分析（EDA）：EDA是一种用于探索和发现数据集中模式和关系的方法。
通过可视化和统计方法，EDA可用于识别异常值、缺失值、离群值以及变量之间的关联关系。
EDA常用的方法有直方图、散点图、箱线图和相关性分析等。
3.假设检验：假设检验用于判断研究中提出的假设是否应支持。
它根据样本数据提供的信息来评估假设的概率。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验和双样本比较等。
4.方差分析：方差分析是一种用于比较三个或更多组之间差异的统计方法。
它可用于比较不同治疗组之间的效果、不同食品组之间的差异等。
方差分析可帮助确定差异是否显著，并进一步分析差异的原因。
5.相关性分析：相关性分析用于评估两个或多个变量之间的相关性。
它可用于确定变量之间的相关性强弱、方向以及相关性是否显著。
常见的相关性分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
6.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。
通过回归分析，可以得到自变量对因变量的影响程度、方向以及预测因变量的能力。
常见的回归分析方法有线性回归、逻辑回归和多重回归等。
7.生存分析：生存分析用于分析时间相关数据，如患者的存活时间、事件发生时间等。
生存分析可以估计生存曲线、计算生存率、评估因素对生存时间的影响等。
常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier估计和Cox回归分析等。
8.因子分析：因子分析用于降低变量的维度和提取主要因素。
它可以揭示隐藏在大量变量中的共性和潜在结构。
临床研究中的统计分析方法
临床研究中的统计分析方法临床研究中的统计分析方法在医学领域扮演着至关重要的角色。
通过运用统计学原理和方法，研究者能够对临床实验数据进行客观、科学的分析，从而帮助医学界做出准确的结论和决策。
本文将介绍一些常见的临床研究中使用的统计分析方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是临床研究中最基础的统计方法之一。
它帮助研究者对研究对象的特征进行整体描述，如平均数、中位数、标准差等。
通过描述性统计分析，研究者可以对研究样本的分布情况有一个直观的认识。
2. 参数检验参数检验是用来对两个或多个样本进行比较的一种统计方法。
通过参数检验，我们可以判断不同样本之间的差异是否具有统计学意义。
常见的参数检验方法包括t检验、方差分析(ANOVA)等。
根据实际情况，研究者可以选择不同的参数检验方法来分析他们的临床实验数据。
3. 非参数检验与参数检验不同，非参数检验方法不依赖于数据的分布情况，因此在一些情况下更为适用。
例如，当样本数据不满足正态分布假设时，非参数检验就能够提供可靠的结果。
常见的非参数检验方法有Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验等。
4. 相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
它能够帮助研究者确定这些变量之间的相关性强度以及相关性的方向。
最常见的相关分析方法是皮尔逊相关系数。
通过皮尔逊相关系数，我们可以得到两个变量之间的相关系数，从而判断它们之间的相关性。
5. 回归分析回归分析是研究自变量与因变量之间关系的一种统计方法。
通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的影响程度，并得到一个数学模型来预测因变量的取值。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等，在临床研究中得到广泛应用。
6. 生存分析生存分析用于研究人群中个体的生存时间以及相关因素对生存时间的影响。
通过生存分析，研究者可以估计疾病患者的存活率，并确定各种风险因素对于患者生存的影响。
生存分析方法包括卡普兰-米尔法曲线、生存率比较等。
临床分析病例分析的统计方法
临床分析病例分析的统计方法病例分析是临床医学中常见的研究方法之一，通过对一组病例进行统计和分析，可以从整体上掌握疾病的特点和规律，为临床医生提供更科学的诊疗方法和预后评估。
本文将介绍一些常用的统计方法，以帮助临床医生更好地进行病例分析。
一、描述性统计方法描述性统计方法是最基本的统计手段之一，通过对病例组进行数据整理和总结，揭示其人群特征、分布规律以及临床表现等方面的信息。
在病例分析中，常用的描述性统计方法包括以下几种：1. 频数分布：通过统计某一特定指标在病例中的出现次数，得出其分布情况。
临床医生可以据此追踪某一症状或体征在病例中的变化趋势。
2. 均值和标准差：通过计算病例组中某一连续变量的平均值和数据的离散程度，可以评估该变量的集中趋势和变异性。
临床医生可以据此比较不同组别之间的差异。
3. 百分比：计算某一特定事件在病例组中的发生比例。
临床医生可以据此分析某一治疗手段的有效性或某一风险因素的影响程度。
二、推断性统计方法推断性统计方法是在描述性统计的基础上，通过概率论和统计学方法进行数据分析，以对病例组的总体特征进行推断，从而得出一定的结论。
以下是一些常用的推断性统计方法：1. 参数检验：通过比较病例组与对照组之间某一变量的均值差异，判断是否存在显著性差异。
临床医生可以据此评估某一治疗手段的效果。
2. 相关分析：通过计算两个变量之间的相关系数，评估其之间的线性相关程度。
临床医生可以根据相关程度来了解某一病因与某一病症之间的关系。
3. 回归分析：通过建立数学模型来解释和预测因变量与自变量之间的关系。
临床医生可以根据回归方程来预测某一疾病的发生风险。
三、生存分析方法对于某些具有时间维度的事件，如死亡、复发等，生存分析方法是一种有效的统计手段。
生存分析方法主要包括以下几种：1. 生存曲线分析：通过绘制生存曲线，观察病例随时间变化的存活情况。
临床医生可以根据生存曲线评估某一治疗手段的疗效和预测患者的生存率。
临床分析医学研究中的统计学方法
临床分析医学研究中的统计学方法统计学在临床分析医学研究中起着重要的作用。
它在整个研究过程中发挥了统计分析、结果呈现和结论推断的重要作用。
本文将探讨临床分析医学研究中常用的统计学方法以及其应用。
一、描述性统计学方法描述性统计学方法主要用于对研究对象的特征进行总结和描述。
它通过计算均值、中位数、标准差、百分比等指标来揭示数据的分布特征。
常用的描述性统计学方法包括：1. 频数统计：对变量进行分类统计，计算各类别的频数和频率。
2. 中心趋势测量：计算数据的平均值、中位数和众数，用于表示数据集中的趋势。
3. 变异测量：计算方差、标准差和范围，用于度量数据的离散程度。
4. 百分比：计算各类别在总体中的百分比，用于比较不同类别的频率。
5. 相关性分析：通过计算相关系数来评估两个变量之间的相关性。
以上方法可以帮助研究者对研究对象的特征进行准确地描述和总结，为后续的进一步分析提供依据。
二、推断性统计学方法推断性统计学方法主要用于从样本中推断总体的特征，通过对样本数据的分析，推断总体数据的分布、差异、相关性等。
常用的推断性统计学方法包括：1. 参数检验：通过对总体参数的估计和假设检验来推断总体的特征。
常见的参数检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等。
2. 置信区间：通过计算样本统计量的范围来估计总体参数的区间。
置信区间可以评估估计值的可靠程度。
3. 回归分析：用于研究自变量对因变量的影响程度和方向。
回归分析可以帮助确定变量之间的关系。
4. 生存分析：用于分析事件发生的时间，并估计事件的概率。
生存分析通常应用于疾病预后和研究领域。
推断性统计学方法可以从样本数据中推断总体的特征，进而对整个研究对象做出准确的结论。
三、统计学方法的应用案例统计学方法在临床分析医学研究中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用案例：1. 药物疗效评价：通过随机对照试验设计，使用参数检验方法比较药物治疗组和对照组的疗效差异，从而评价新药物的疗效。
医学研究统计分析框架及常用统计分析方法(全文)
医学研究统计分析框架及常用统计分析方法（全文）医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数据资料的搜集、整理、分析与推断的一门学科。
无论医学研究本身的样本量大小与变量多少，规范、科学地呈现统计结果对于研究结果的解读都至关重要。
为了确保研究结果的透明性与无偏倚报告，“临床试验报告的统一标准”CONSORT声明、“增强流行病学中观察性研究的报告规范”STROBE声明等均针对研究结果部分列出了统计结果报告的核心内容清单。
但是，笔者在审稿过程中常常发现许多医学研究缺少清晰的统计分析设计，导致研究结果部分呈现了大量数据，但数据之间内在逻辑不清楚，无法为回答研究问题提供准确有效的证据。
此外，由于统计分析方法纷繁复杂，且不易辨析，研究者在分析、报告和解读研究数据的过程中，可能并不了解不同方法的适用条件与应用情境，造成误用、滥用，影响研究证据质量，甚至导致错误的结论。
为了提高医学研究统计分析的规范性与科学性，特撰写本文，以阐述如何针对不同的研究问题构建统计分析框架，并选择适用的统计分析方法。
本文将通过归纳举例的形式，介绍医学研究的统计分析流程，以帮助研究者合理分析数据，得到可靠的研究结论。
一、基于医学研究设计类型构建统计分析框架1.常用医学研究设计类型：通常以是否进行人为干预为划分标准，将以人为研究对象的医学研究划分为观察性研究和实验性研究。
其中，观察性研究包括横断面研究、队列研究、病例对照研究等。
横断面研究通过调查特定时点和范围内人群疾病或健康状态的分布，从而获得患病率信息，有助于发现高危人群，并提供病因线索。
队列研究根据特定人群是否暴露于某个待研究的危险因素或暴露程度分为不同的亚组，通过随访观察亚组的预期结局发生情况，比较结局发生率，从而评价危险因素与结局的关系。
与之相反，病例对照研究以是否患有某种疾病分组，通过询问、实验室检查或复查病史，搜集既往各种可能的危险因素暴露史，比较病例组与对照组中各因素的暴露比例，从而判断各因素与疾病间的关联程度。
医学统计学第10、11、12章-课后习题
1. 以下检验方法属参数法的是（）。
A、t检验7. 下列统计分析方法属于非参数检验的是（）。
A、Wilcoxon单样本秩和检验7. 下列统计分析方法属于参数检验的是（）。
B、完全随机设计的方差分析8. 关于统计分析方法的选择，下列说法错误的是（）。
D、对于定量变量自然是选择它所对应的那些统计方法如t检验、方差分析或检验等3. 关于参数检验和非参数检验的说法错误的是（）。
D、多数非参数检验方法简便，易于理解且检验效能高4. 对于配对比较的秩和检验，其检验假设为（）。
C、样本的差数来自中位数为0的总体1. 两小样本比较作假设检验首先考虑（）。
D、资料符合t检验还是秩和检验三组比较的秩和检验，样本例数均为5，确定5. P值应查（）。
B、H界值表9. 高血压临床试验分为试验组和对照组，分析考虑治疗0周、2周、4周、6周、8周血压的动态变化和改善情况，为了直观显示出两组血压平均变动情况，宜选用的统计图是（）。
B、线图符合4. t检验条件的数值变量资料如果采用秩和检验，则（）。
B、第二类错误增大2. 在进行两样本比较的秩和检验时，以下无效假设正确的是（）。
B、H0：两样本对应的总体分布相同9. 某研究者打算比较1995-2010年之间两种疾病的死亡率的变化速度，其统计图宜采用（）。
A、半对数线图3. 配对比较的秩和检验的基本思想是--- 如果检验假设成立，则对样本来说（）。
D、正秩和和负秩和的绝对值不会相差很大6. 当观察性研究设计和完全随机设计的数据分析时，不可能选择的统计分析方法是（）。
D、配对t检验10. 欲用统计图表示某市1980年和1990年不同性别高血压的患病情况，应用（）。
A、复式条图5. 欲比较三种药物治疗效果有无差别，如果治疗效果为有序分类变量，宜采用（）。
A、Wilcoxon秩和检验3. 成组设计两样本比较的秩和检验，检验统计量T通常为（）。
B、样本量较小组对应的秩和秩和检验和1. t检验相比，其优点是（）。
医学统计学统计学在医学研究中的应用课程
医学统计学统计学在医学研究中的应用课程医学统计学是指将统计学的原理和方法应用于医学研究和临床实践中的学科。
它通过采集、整理和分析医学数据，为医学研究提供数据支持和科学依据。
本文将探讨医学统计学在医学研究中的应用。
一、医学统计学的概述医学统计学作为一门交叉学科，涉及到医学、生物学和统计学等多个领域的知识。
它通过收集医学实验数据，运用统计学原理和方法对数据进行分析和解读，从而得出科学结论。
医学统计学的应用可以帮助医学研究者更好地了解疾病的发生、发展和治疗效果，为医学实践提供科学依据。
二、医学统计学在医学研究中的方法医学统计学的应用方法多种多样，下面列举几种常见的方法：1. 描述性统计分析：通过对医学数据的整理、汇总和描述，将数据转化为可理解的统计指标，如均值、中位数、标准差等。
这有助于研究者对疾病的特征和分布进行直观的认识。
2. 推断性统计分析：通过从样本中获取数据，通过样本统计量对总体参数进行推断。
例如，通过对患者的抽样调查，研究者可以利用样本数据推断整个患者群体的特征和趋势。
3. 生存分析：用于研究患者在一段时间内的生存状况和生存时间，对Cox比例风险回归模型进行生存分析。
生存分析常用于肿瘤学领域，用于研究患者的生存率和生存期。
4. 多元统计分析：用于探究多个因素之间的关系，例如回归分析、方差分析和卡方检验等，通过评估不同因素对疾病发生和治疗效果的影响，为医学研究提供科学依据。
三、医学统计学在医学研究中的应用案例1. 药物疗效评价：通过随机对照实验，将患者分为药物组和对照组，利用统计学方法比较两组之间的不同。
通过药物的效果指标，如治愈率、生存率等，来评价药物的疗效。
2. 流行病学调查：通过对群体中出现的疾病发生率、死亡率、病因和危险因素的调查分析，探究疾病的流行病学特点和影响因素。
通过统计分析得出相关的结论和建议。
3. 临床试验设计：在临床试验中，医学统计学起着至关重要的作用。
通过样本大小计算、随机分组等方法，确保试验的科学性和准确性。
统计分析方法选用
统计分析方法选用在进行统计分析时，需要选择适合的统计方法来解决研究问题。
统计分析方法根据数据的性质、研究的目的和假设来选择，下面将介绍常用的统计分析方法。
1.描述性统计分析：描述性统计分析方法用于总结和描述数据的特征。
常用的描述性统计方法包括中心趋势测量（平均数、中位数、众数）、离散程度测量（标准差、方差、极差）和分布形态测量（偏度、峰度）等。
2.推论统计分析：推论统计分析方法用于对总体进行推断。
根据研究问题的不同，可以采用参数统计和非参数统计两种方法进行推断。
参数统计包括假设检验和置信区间估计，根据总体的分布进行参数估计和假设检验。
非参数统计不对总体的分布作出假设，常用的方法有秩和检验、卡方检验和单因素方差分析等。
3.相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的关系。
常用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。
皮尔逊相关系数适用于连续变量的线性关系，斯皮尔曼等级相关系数适用于有序变量或非连续变量的关系。
4.回归分析：回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，并建立预测模型。
常用的回归分析方法有线性回归分析、逻辑回归分析和多重回归分析等。
线性回归分析适用于连续变量的预测，逻辑回归分析适用于因变量为二分类变量的预测，多重回归分析适用于多个自变量和一个因变量的预测。
5.方差分析：方差分析用于比较两个或多个样本之间的差异。
常用的方差分析方法有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单个自变量和一个因变量的比较，多因素方差分析适用于多个自变量和一个因变量的比较。
6.因子分析：因子分析用于研究多个观测变量之间的相互关系，将多个变量归纳为几个潜在因子。
常用的因子分析方法有主成分分析和验证性因子分析。
主成分分析用于减少变量维度和解释变量之间的相关关系，验证性因子分析用于检验因子结构的合理性。
7.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和因素对事件发生时间的影响。
常用的生存分析方法有生存函数估计和生存回归分析。
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。
SPSS数据分析的医学统计方法选择
SPSS数据分析的医学统计方法选择在医学研究中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计软件，可以用于数据管理、数据分析和数据展示。
当进行SPSS数据分析时，选择适当的医学统计方法非常重要。
以下是一些常用的医学统计方法及其应用。
1.描述统计分析：描述统计分析用于描述数据的特征，例如计算平均值、标准偏差、频数和百分比等。
这些统计指标可以帮助研究者了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
在医学研究中，描述统计分析常用于描述患者人口学特征、临床指标的分布以及药物剂量的变化。
2.t检验：t检验用于比较两组样本均值是否存在显著差异。
在医学研究中，t检验常用于比较两组患者的临床指标是否有显著差异，例如比较患者的血压、血糖、体重等指标。
3.方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三组或三组以上样本均值是否有显著差异。
在医学研究中，方差分析常用于比较多组药物治疗的疗效，例如比较不同剂量的药物对患者疾病症状的影响。
4.卡方检验：卡方检验用于比较观察值与期望值的差异，判断两个变量之间是否存在相关性。
在医学研究中，卡方检验常用于分析观察频数和预期频数之间的差异，例如比较不同治疗组的治愈率和死亡率情况。
5.相关分析：相关分析用于衡量两个变量之间的相关性。
在医学研究中，相关分析常用于探究临床指标之间的关联关系，例如探究患者的血糖水平与血脂水平的相关性。
6.回归分析：回归分析用于建立和评估变量之间的关系模型。
在医学研究中，回归分析常用于探究临床指标与危险因素之间的关系，例如探究吸烟和肺癌之间的相关性。
7.生存分析：生存分析用于评估时间事件和相关因素之间的关系，例如用于评估患者的生存率和预后。
在医学研究中，生存分析常用于评估治疗方法对患者生存率的影响。
除了上述方法，SPSS还有其他更高级的统计方法，如逻辑回归、聚类分析和因子分析等，这些方法可以根据具体的研究问题进行选择和应用。
- 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)。
二、选择统计方法的基本原则
研究目的 资料的类型 研究设计情况
（一）研究目的
主要从各自研究的实际情况由研究者自己 确定，并选择合适适当的指标来表达研究 目的。
（二）资料的类型
实际研究工作中根据研究目的确定的反映研究 目的的观察指标，以及测定这些指标的方法确 定了研究资料的类型。
主要有三种类型： 计量资料 计数资料 等级资料
良好完善的研究设计
如果没有科学的设计、良好的数据质量 那么无论用什么方法和软件都无法获得真实的 结果，甚至得出错误的结论。
例：20世纪30-40年代，金的化合物普遍用于治 疗结核病，视作特效药，为此发表过数以百计的 文章，并作为定论写入教科书。40年代末，随机 对照临床试验，否定了这种结论。并用几个月的 时间肯定了链霉素、对氨柳酸、异烟肼的疗效。
62例昏迷病人血清T3、T4、rT3与对照组比较
组别 浅昏迷
例数 T3 30 0.950.38
T4 49.213.4
rT3 0.310.13
中度昏迷 19 0.730.28 44.510.56 0.440.19
深度昏迷 13 0.510.15 39.67.20 0.540.22
研究者采用t检验对每两组的均值进行比较，分 别比较昏迷病人与对照组、浅昏迷与中昏迷、 中昏迷与深昏迷比
（三）研究设计
随机分组设计 两组或研究目的
资料类型
计量资料
等级资料
计数资料
统计描述 统计推断 统计推断
no 条件
离集统 散中计 程趋图 度势表
t 检 验
方 差 分 析
秩 和 检 验
统计描述 相构率 对成 比比
统计推断
2
检 验
【实例一】 某医师将20名失眠患者随机等分 为两组，一组服用安眠药，另一组服用安慰剂， 研究者要评价某安眠药的催眠效果，治疗失眠 前后的睡眠时间及其差值结果见表，试作统计 分析。
分析
这是一个单因素(昏迷)、四水平(无、浅、中、 高)设计
误用t检验代替单因素方差分析 如果要同时比较三项指标，应当采用多元方差
分析
实例4 定性资料的分析
某地6094人按两种血型系统划分的结果
ABO血型 M
O
431
A
388
B
495
AB
137
合计
1451
N 490 410 587 179 1666
分别考察试验组和对照组治疗前后睡眠时间的改变是否 有统计学意义。对两组分别采用自身对照方法，将治疗 前后的睡眠时间配成一对，采用配对设计的t检验。
比较两组的催眠效果的差别是否有统计学意义。可将两 组治疗前后睡眠时间的差值视为数值变量资料，采用成 组设计的t检验，并估计差值总体均数的可信区间。
组 别 例数 疗 前
实例3
某医院为了解昏迷时血清甲状腺素的变化分别测定了 昏迷病人和普通病人的血清T3、T4、rT3.
62例昏迷病人血清T3、T4、rT3与对照组比较
组别 例数 T3
T4
rT3
昏迷病人 62 0.610.25 44.7910.60 0.460.29
对照组 62 1.860.77 129.5025.74 0.220.19
医学研究资料 统计分析方法的选择
一、概述
什么时候开始考虑选择统计方法：
应在研究设计的时候考虑，而不应是一切结束之后的 结果“修饰”
常见的现象：
无科学设计、数据量不够、统计结果与专业结论自相 矛盾、无法得出期望的统计结果
此刻，才考虑用什么统计方法得到想要的结果，统计 成了“数字游戏”
正确运用统计方法的前提：
疗后
差值
疗前比较
t
P
安眠药 10 3.450.57 5.0260.81 1.570.60 0.481
安慰剂 10 3.320.64 4.960.83 1.640.53
0.637
组内疗效
t
P
8.248 <0.001
9.745 <0.001
组间疗效比较
t
P
0.276 0.786
实例2
某研究小组对围手术期老年人头孢唑啉钠的合 理用法进行研究，得结果如下表
分析思路
研究目的 主要观察指标 数据类型 从设计的角度来看，需要注意什么问题？
疗前是否均衡可比？ 两组治疗前的比较
每种药物是否有疗效？ 各组疗效的组内比较
疗效间有没有差别？ 疗效差别的比较
本例分析中的三个步骤是环环相扣的。
治疗前两组同质性比较，以说明两组是否可比。可将疗 前两组的资料作为数值变量资料，采用成组设计的t检 验。
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
安眠药组 前后 3.5 4.7 3.2 5.6 4.3 5.6 2.5 3.5 3.8 5.6 3.7 4.6 3.0 5.2 4.1 5.3 2.8 4.0 3.6 6.1
差数 1.2 2.4 1.3 1.0 1.8 0.9 2.2 1.2 1.2 2.5
t检验要求：个体独立、正态性、方差相等。 后两个条件得不到满足
正态性
经验判断：所有观测值为正值时，如为正态分 布，S不会大于均值，更不会是均值的若干倍， 60岁以下组k10的s为均数的若干倍，不符合 正态性要求
方差齐
显然指标、 k10的两组间方差不齐。
解决的办法
变量变换：对数变换、开方变换等等 非参数检验：秩和检验、符号检验等
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
安慰剂组 前后 2.4 3.8 2.8 5.1 3.2 4.5 4.0 5.2 3.9 6.0 2.6 3.9 2.9 5.3 3.4 4.2 3.8 5.4 4.2 6.2
差数 1.4 2.3 1.3 1.2 2.1 1.3 2.4 0.8 1.6 2.0
MN 902 800 950 325 2977
合计 1823 1598 2032
641 6094
双向无序RC资料 2检验、似然比检验或Fisher 检验
两组患者头孢唑啉钠药物动力学参数比较
组别
(h-1)
K10(h-1)
老年组n=7
0.62130.1177 0.28560.0427
60岁以下n=5 3.55053.5553 0.82573.5329
成组t检验t值 1.84
1.60
P值
>0.05
>0.05
存在的问题
老年组变异较小，60岁以下组变异较大： 可能60岁以下年龄变动较大而变异加大 个别超常值的存在 也可能存在年龄增大个体差异减小