醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)總結(jié)

1、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)總結(jié)山西醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計教研室余紅梅,題型,判斷題（10個×2分＝20分）單項選擇題（10個×2分＝20分）簡答題（2個×10分＝20分）計算分析題（4個×10分＝40分）筆試×80％+實習(xí)分＝總成績,統(tǒng)計學(xué)的任務(wù),結(jié)合專業(yè)知識和具體要求進行統(tǒng)計研究設(shè)計按照設(shè)計要求收集和整理資料對所收集的資料進行統(tǒng)計處理對統(tǒng)計處理的結(jié)果進行分析和解釋,統(tǒng)計結(jié)果是否可靠取決于

2、以下幾個方面,調(diào)查或?qū)嶒炘O(shè)計是否周密完善，是否按設(shè)計要求實施所選用的指標是否特異性和客觀性強， 靈敏度和精確度高數(shù)據(jù)是否真實可靠，樣本含量是否足夠大所選用的統(tǒng)計方法是否妥當(dāng)結(jié)果解釋是否正確,選擇統(tǒng)計分析方法流程,設(shè)計類型,資料類型,統(tǒng)計分析目的,病例分析 療效分析 尋找病因 關(guān)系探討調(diào)查研究：橫斷面研究 回顧性研究 前瞻性研究實驗研究：完全隨機設(shè)計 隨機區(qū)組設(shè)計 拉丁方 設(shè)計

3、交叉設(shè)計 析因設(shè)計 正交設(shè)計 裂區(qū)設(shè)計 重復(fù)測量設(shè)計定量資料 定性資料 等級資料統(tǒng)計描述 ：統(tǒng)計表 統(tǒng)計圖 統(tǒng)計指標統(tǒng)計推斷：參數(shù)估計 假設(shè)檢驗,,,,研究目的,統(tǒng)計分析方法,運算,報告,見后手工運算統(tǒng)計軟件：SAS SPSS統(tǒng)計結(jié)論專業(yè)結(jié)論,,,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)學(xué)習(xí)要點,統(tǒng)計學(xué)的基本概念和思維邏輯各種統(tǒng)計方法適用于什么資料，對于資料所要求的條件根據(jù)資料的性質(zhì)和分析要求，

4、應(yīng)選用什么統(tǒng)計方法如何組織數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)文件如何運用計算工具或軟件進行統(tǒng)計計算如何閱讀軟件的輸出結(jié)果，選擇所需要的部分寫入論文如何正確分析統(tǒng)計結(jié)論,醫(yī)學(xué)研究設(shè)計,分類觀察性研究 實驗研究臨床試驗研究,觀察性研究（調(diào)查研究）,分類常用抽樣方法樣本含量估計：用于參數(shù)（均數(shù)或率）估計,實驗研究,三要素三原則（四原則）樣本含量估計：用于假設(shè)檢驗,單變量定量資料統(tǒng)計分析,單變量定量資料統(tǒng)計描述,頻數(shù)表（n較大時）

5、頻數(shù)分布圖（直方圖）統(tǒng)計指標正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料：均數(shù)±標準差倍數(shù)資料；對數(shù)正態(tài)分布資料：幾何均數(shù)±幾何標準差偏態(tài)分布；分布未知；分布末端有不確定數(shù)據(jù)：中位數(shù)±四分位數(shù)間距度量衡單位不同或單位相同但均數(shù)相差懸殊的多組資料變異度比較：變異系數(shù),單變量定量資料統(tǒng)計推斷—參數(shù)估計,總體均數(shù)點估計：總體均數(shù)區(qū)間估計：n較小時：n較大時：注意可信區(qū)間和參考值范圍的區(qū)別,總體μ,樣本,,

6、,,,單變量定量資料統(tǒng)計推斷—假設(shè)檢驗,1. 樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較,樣本來自正態(tài)分布或變換后為正態(tài),t檢驗,Wilcoxon符號秩檢驗,,,,,Y,N,單變量定量資料統(tǒng)計推斷—假設(shè)檢驗,2. 配對設(shè)計兩均數(shù)比較,差值正態(tài)或變換后正態(tài),配對t檢驗,Wilcoxon符號秩檢驗,,,,,Y,N,配對t檢驗（例3-6）,配對t檢驗（例3-6）,配對t檢驗（例3-6）,Wilcoxon符號秩檢驗（例8-1）,Wilcoxon符號秩

7、檢驗（例8-1）,Wilcoxon符號秩檢驗（例8-1）,單變量定量資料統(tǒng)計推斷—假設(shè)檢驗,3. 完全隨機設(shè)計兩均數(shù)比較,正態(tài)性方差齊性,兩樣本t檢驗,近似t檢驗Wilcoxon秩和檢驗,,,,,Y,N,兩樣本t檢驗（例3-7）,兩樣本t檢驗（例3-7）,兩樣本t檢驗（例3-7）,Wilcoxon秩和檢驗（例8-3）,Wilcoxon秩和檢驗（例8-3）,Wilcoxon秩和檢驗（例8-3）,Wilcoxon秩和檢驗（例8-3）

8、,單變量定量資料統(tǒng)計推斷—假設(shè)檢驗,4. 完全隨機設(shè)計多均數(shù)比較,正態(tài)性方差齊性,完全隨機設(shè)計方差分析,Kruskal-Wallis秩和檢驗,,,,,Y,N,多組均數(shù)比較方差分析（例4-2）,多組均數(shù)比較方差分析（例4-2）,多組均數(shù)比較方差分析（例4-2）,多組均數(shù)比較方差分析（例4-2）,,,,Kruskal-Wallis H檢驗（例8-5）,Kruskal-Wallis H檢驗（例8-5）,單變量定量資料統(tǒng)計推斷—假設(shè)檢

9、驗,5. 隨機區(qū)組設(shè)計多均數(shù)比較,正態(tài)性方差齊性,隨機區(qū)組設(shè)計方差分析,Friedman秩和檢驗,,,,,Y,N,單變量定量資料統(tǒng)計推斷—假設(shè)檢驗,6. 多個樣本均數(shù)的多重比較完全兩兩比較：SNK法部分兩兩比較： LSD-t檢驗：一對或幾對專業(yè)上有特殊意義 的均數(shù)間的比較 Dunnett-t檢驗：多個實驗組與一個對照組

10、 比較,定量資料分析中常見的錯誤,誤將定量資料判為定性資料 為探討雌激素受體（ER）、孕激素受體（PR）在小兒皮膚血管瘤發(fā)生、發(fā)展中的意義，采用免疫組化方法對毛細血管瘤、海綿狀血管瘤、淋巴管瘤及正常皮膚組織的ER、 PR受體進行檢測。全部標本經(jīng)10％福爾馬林固定，常規(guī)石蠟包埋。每例選一典型蠟塊，4-6μm切片，進行免疫組化染色，高倍鏡下每例腫瘤區(qū)內(nèi)計數(shù)500個細胞，計數(shù)ER、

11、 PR陽性細胞百分率，此陽性細胞百分率為定量資料而不是定性資料。,定量資料分析中常見的錯誤,忽視t檢驗、方差分析的前提條件 直腸癌手術(shù)前后3項腫瘤標志檢測結(jié)果不同時期 CEA CA19-9 CA71-4術(shù)前（n=58） 34.0±79.0 209.0 ±739.0 7.2 

12、7;4.8術(shù)后（n=30） 2.0 ±1.2 11.0 ±10.9 4.3 ±2.8轉(zhuǎn)移復(fù)發(fā)（n=19）88.0 ±107.0 212.0 ±529.0 9.8 ±3.2 此資料中若干個單元格中標準差的數(shù)值是均值的2倍以上，基本可以認為不服從正態(tài)分布，而且不同組間標準差也相差懸殊，也不滿足方差齊性的要求，所以不宜采用方

13、差分析。,,,,,定量資料分析中常見的錯誤,誤用多次t檢驗進行多組均數(shù)之間的比較 三菱莪術(shù)液抑癌實驗的小鼠瘤重（g) 組別 均數(shù)±標準差 對照組 4.66 ±1.01 0.5ml 2.50 ±0.93 1.0ml

14、 2.46 ±1.18 1.5ml 1.87 ±1.16,,,,定量資料分析中常見的錯誤,誤將方差分析結(jié)論加以擴展 方差分析結(jié)果P<0.05，只能認為多組均數(shù)總的說來有差別，并不能說明它們兩兩之間都有差別，須進一步作多組均數(shù)的兩兩比較。,單變量定性資料統(tǒng)計分析,單變量定性資料統(tǒng)計描述,常用的相對數(shù)：率，構(gòu)成比，相對比相對數(shù)應(yīng)用注意問題

15、標準化法,單變量定性資料統(tǒng)計推斷—參數(shù)估計,總體率的點估計：總體率的區(qū)間估計： 查表法 正態(tài)近似法：,,,單變量定性資料統(tǒng)計推斷—假設(shè)檢驗,1. 樣本率與總體率比較 n較小時，基于二項分布的精確概率法 n較大時，單樣本u檢驗2. 配對設(shè)計兩樣本率比較 配對卡方檢驗（McNemar檢驗）,McNemar檢驗（例7-3）,McNemar檢驗（例7-3）,單變量定性資料假設(shè)檢驗,3. 完全隨機設(shè)計兩樣本

16、率比較 u檢驗 卡方檢驗 Fisher精確概率法4. 完全隨機設(shè)計多個樣本率或兩個（多個）構(gòu)成比的比較 行×列表卡方檢驗,完全隨機設(shè)計兩樣本率比較（例7-1）,完全隨機設(shè)計兩樣本率比較（例7-1）,完全隨機設(shè)計多樣本率比較（例7-6）,完全隨機設(shè)計多樣本率比較（例7-6）,單變量等級資料假設(shè)檢驗,1. 完全隨機設(shè)計兩組比較 校正的Wilcoxon秩和檢驗2. 完全隨機設(shè)計多組比較 校正

17、的Kruskal-Wallis秩和檢驗,R×C列聯(lián)表資料的統(tǒng)計分析,1. 雙向無序R×C表行變量、列變量皆為分類變量且屬性不同目的：兩分類變量有無相關(guān)關(guān)系方法：卡方檢驗； Fisher精確概率法,ABO血型 MN血型 M N MN 合計 O 431

18、 490 902 1823 A 388 410 800 1598 B 495 587 950 2032 AB 137 179 325 641 合計 145

19、1 1666 2977 6094 兩種血型系統(tǒng)之間互相獨立，即具有ABO血型系統(tǒng)中某種血型的人，用MN血型系統(tǒng)來劃分時，屬于M、N、MN血型的可能性幾乎相等，沒有確定的傾向性。,,,,,,,,,2. 單向有序R×C表一個變量為分組變量，其效應(yīng)變量為有序變量目的：不同處理因素效應(yīng)（有序）有無差別方法：秩和檢驗3. 雙向有序且屬性不同的R×C表行變量、列變量皆為有序變

20、量且屬性不同目的：①兩變量有無相關(guān)關(guān)系（兩變量地位平等）；②兩變量有無線性變化趨勢（一為自變量，一為 應(yīng)變量）；③多組間效應(yīng)有無差別方法： ① Spearman秩相關(guān)分析； ②線性趨勢檢驗； ③秩和檢驗,4. 雙向有序且屬性相同的R×C表行變量、列變量皆為有序變量且屬性相同目的：兩種方法測定結(jié)果的一致性方法：Kappa檢驗（一致性檢驗）,兩法檢查室壁收縮運動的符合情況對比法 核素法

21、測定結(jié)果 測定結(jié)果 正常 減弱 異常 合計 正常 58 2 3 63 減弱 1 42 7 50 異常 8 9 17 34 合計

22、 67 53 27 147 兩法檢查結(jié)果具有一致性,,,,,,,,,,定性資料分析中常見的錯誤,值計算錯誤導(dǎo)致結(jié)論錯誤 兩種手術(shù)并發(fā)癥的比較手術(shù)方式 例數(shù) 并發(fā)癥例數(shù) 并發(fā)癥發(fā)生率手術(shù)I 71 (a) 12 (b) 16.9%手術(shù)II 5

23、7 (c) 18 (d) 31.6%,,,,,定性資料分析中常見的錯誤,誤用 檢驗取代Fisher精確概率法 兩種方法治療急性濕疹病人結(jié)果分組 有效數(shù) 無效數(shù) 合計 有效率（％）試驗組 12 1 13 92.31對照組 3 8 11 27

24、.27合計 15 9 24 62.50,,,,,,定性資料分析中常見的錯誤,對R×C表資料直接分割進行兩兩比較誤用 檢驗分析單向有序R×C表誤用 檢驗回答兩有序變量的相關(guān)性誤用 檢驗分析雙向有序且屬性相同的R×C表,,,,雙變量統(tǒng)計分析,1. 直線相關(guān)（線性關(guān)系）,雙變量正態(tài)分布,Pearson積差相關(guān)分

25、析,Spearman秩相關(guān)分析,,,,,Y,N,Pearson相關(guān)分析（例9-1）,Pearson相關(guān)分析（例9-1）,雙變量統(tǒng)計分析,2. 直線回歸（線性關(guān)系）I型回歸：Y為隨機變量，服從正態(tài)分布 X為控制變量II型回歸：Y為隨機變量，服從正態(tài)分布 X為隨機變量，服從正態(tài)分布 X、Y服從雙變量正態(tài)分布,直線回歸分析（例9-

26、1）,直線回歸分析（例9-1）,直線回歸分析（例9-1）,雙變量統(tǒng)計分析中常見的錯誤,誤對I型回歸資料作相關(guān)分析“高效毛細管電泳法測定血漿中布比卡因的濃度”一文中，采用毛細管電泳法，于0.5ml空白血漿中分別加入0.05、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5μg的布比卡因進行測定，作者以樣品峰的峰面積與內(nèi)標峰的峰面積之比（Y）對樣品量（X）進行統(tǒng)計分析，線性關(guān)系良好（r>0.99)。 本資料的自變量是人為選定的布比卡因的

27、濃度，并不是隨機變量，因而屬于I型回歸資料，并不適合作直線相關(guān)分析?？蛇M行直線回歸分析，求出回歸方程，并進一步作假設(shè)檢驗，看兩變量之間有無直線變化趨勢。,雙變量統(tǒng)計分析中常見的錯誤,散點圖并不反映直線趨勢，仍作直線相關(guān)分析 “高脂餐后內(nèi)皮依賴性血管舒張功能變化及其影響因素”一文中，作者對75名受試者測定了餐后2h血清甘油三酯（TG）濃度增高值與餐后內(nèi)皮依賴性血管功能下降值（％），經(jīng)相關(guān)分析，認為餐后2h血清TG濃度增高值與餐后內(nèi)皮

28、依賴性血管功能下降值顯著正相關(guān)（r=0.459，P<0.01)。 進行直線相關(guān)分析前，應(yīng)繪制散點圖。本資料散點圖無明顯的直線變化趨勢，并不適合作直線相關(guān)分析。另外決定系數(shù)R2=0.4592=0.21，說明餐后2h血清TG濃度增高值可解釋餐后內(nèi)皮依賴性血管功能下降值變異的21％，即兩變量之間的關(guān)系實際意義不大。,組間比較統(tǒng)計方法選用小結(jié),反應(yīng)變量——定量變量（如血壓）非研究因素均衡：t檢驗（兩組）

29、 ANOVA（多組）（多見于實驗研究）非研究因素不均衡：多重線性回歸（多見于觀察性研究）,組間比較統(tǒng)計方法選用小結(jié),反應(yīng)變量——兩分類定性變量（如有效/無效）非研究因素均衡：卡方檢驗（兩組/多組）非研究因素不均衡：logistic回歸,組間比較統(tǒng)計方法選用小結(jié),反應(yīng)變量——多分類等級變量（如輕/中/重）非研究因素均衡：秩和檢驗（兩組/多組）非研究因素不均衡：累積logistic回歸,組間

30、比較統(tǒng)計方法選用小結(jié),反應(yīng)變量——兩分類定性變量（生存/死亡）+生存時間非研究因素均衡：log-rank檢驗（兩組/多組）非研究因素不均衡：Cox回歸,多因素分析/預(yù)測統(tǒng)計方法選用小結(jié),應(yīng)變量Y為定量變量（血壓） 多重線性回歸應(yīng)變量Y為二分類（多分類）定性變量（有效/無效）或等級變量（輕/中/重） logistic回歸應(yīng)變量Y為二分類結(jié)局變量（生存/死亡） +生存時間 Cox回歸,多變量回歸分析,

31、用途：多因素分析平衡（調(diào)整）其它影響因素后的組間比較多因素預(yù)測,多變量統(tǒng)計分析中常見的錯誤,用單因素分析取代多因素分析多變量篩選的策略錯誤 多因素分析時，先進行單因素分析，再將有統(tǒng)計意義的變量進行多變量分析，這是一種錯誤的分析策略。單變量分析中表現(xiàn)的不僅是變量自身的作用，還可能有其它變量的混雜作用，其結(jié)果只起參考作用。在多元回歸中每個自變量對應(yīng)變量的貢獻也與其它自變量是否被選入模型有關(guān)。正確的做法是考慮所有的變量，采用逐步

32、回歸方法，必要時多用幾種篩選變量的技術(shù)，同時還要考慮因素之間的交互作用，綜合分析，得出較為可靠的結(jié)果。,多變量統(tǒng)計分析中常見的錯誤,不會用多因素分析方法平衡混雜因素對結(jié)果的影響 例：分析急性白血病患者具有某種不良染色體是否與其緩解有關(guān)，可采用logistic回歸平衡混雜因素如年齡、性別、骨髓原幼細胞數(shù)、cd34表達等對緩解的影響。如同時考慮緩解時間，可采用Cox回歸。,醫(yī)學(xué)論文統(tǒng)計表達的基本要求,摘要引言材料與方法結(jié)果討論

33、,一、摘要摘要是研究核心內(nèi)容的濃縮，簡述研究目的、方法、結(jié)果和結(jié)論。摘要中要有表示研究結(jié)果的重要指標統(tǒng)計描述的數(shù)值、假設(shè)檢驗結(jié)果（檢驗統(tǒng)計量及其P值）及可信區(qū)間。如處理組和對照組的均數(shù)（中位數(shù)）、標準差、t值、 P值、兩組均數(shù)之差的95％可信區(qū)間、OR（RR）值及其可信區(qū)間等。,二、材料與方法除專業(yè)方面的描述外，統(tǒng)計學(xué)描述包括以下兩個方面。1. 清晰地描述研究設(shè)計的內(nèi)容，包括研究類型、觀察對象類型、入選和剔除標準、觀察方法和測量

34、技術(shù)以及實驗、試驗或調(diào)查資料的搜集過程等。尤其應(yīng)具體地描述研究對象的來源和選擇方法、包括觀察對象的基本情況、有無隨機分組（隨機抽樣）、樣本含量及其估計的依據(jù)等。 若進行了隨機化分組，應(yīng)說明具體的隨機化方法。對于非隨機化分組的觀察性研究，除要明確說明觀察對象的選擇方法外，還應(yīng)給出影響因素（如年齡、性別、病情）的均衡性分析結(jié)果。 對臨床試驗，還需要特別說明診斷標準、療效評價標準、病例入選標準、病例剔除標準、有無失訪及失訪的比

35、例、有無“知情同意”、是否盲法觀察等。,2. 說明所采用的統(tǒng)計分析方法與統(tǒng)計計算軟件。數(shù)據(jù)處理用到的所有統(tǒng)計方法都要說明。如果用了幾種統(tǒng)計方法，必須清楚地指出在何處用了何種方法。 常用的統(tǒng)計方法簡單說明即可，如t檢驗、單變量方差分析、卡方檢驗等，對一些特殊的統(tǒng)計方法，如生存分析、重復(fù)測量資料方差分析、協(xié)方差分析等，要同時給出相應(yīng)的參考文獻。統(tǒng)計計算軟件一般給出名稱（版本號）即可，如SPSS（17.0）、SAS（9.1）等，但對于

36、一些特殊的計算，要給出軟件的過程名，如重復(fù)測量資料方差分析采用SPSS/GLM等。,三、結(jié)果統(tǒng)計結(jié)果主要用統(tǒng)計指標（統(tǒng)計量）表示。統(tǒng)計指標比較多時，如分組比較，要借助統(tǒng)計表（Table）和統(tǒng)計圖（Figure） （圖表均要求具有自明性）。假設(shè)檢驗的結(jié)果表達 不能僅僅給出P值，還要求給出檢驗統(tǒng)計量的值，如t值等。由于統(tǒng)計軟件的普及，提倡報告P的具體數(shù)值，如P=0.018或P=0.436等。,表1.甲、乙兩地1980年HbsA

37、g陽性率,,,,,標目,線條,數(shù)字,備注：,標題,縱標目,橫標目,統(tǒng)計表的結(jié)構(gòu),,,復(fù)式條圖,箱式圖(Box Plot),使用6個統(tǒng)計量反映原始數(shù)據(jù)的特征，即Max、Min、P25、P75、Median、Mean。,Max,P75,M,,P25,Min,四、討論 統(tǒng)計結(jié)果的解釋主要集中在論文的“討論”部分。作者往往要在“討論”部分引用統(tǒng)計結(jié)果作為支持其新發(fā)現(xiàn)、新結(jié)果、新觀點的統(tǒng)計學(xué)依據(jù)，對統(tǒng)計結(jié)果理解和解釋上的偏差，可能導(dǎo)致結(jié)論

38、上的錯誤。,1. 假設(shè)檢驗結(jié)果的解釋 即使療效顯著，當(dāng)觀察的數(shù)據(jù)很少時，也極有可能出現(xiàn)無統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)果；相反，療效差別很小時（如新藥比對照藥有效率僅提高了0.1％），大樣本數(shù)據(jù)也可能出現(xiàn)有統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)果。因此，有統(tǒng)計學(xué)意義并不等同于臨床上的療效顯著。P值越小，不能說明比較的兩均數(shù)（或率）之間差別越大；也不能說明兩變量的關(guān)系越密切。,2. 關(guān)聯(lián)與因果在觀察性研究中，變量間的關(guān)聯(lián)或組間差別可能是因果關(guān)系，也可能是偏倚，確定因果

39、關(guān)系需要根據(jù)專業(yè)知識進行進一步的分析。在隨機對照研究中，變量間的關(guān)聯(lián)和組間差別可以解釋為有概率保證的因果關(guān)系。當(dāng)變量都隨時間變化時，變量間很容易出現(xiàn)虛假的相關(guān)關(guān)系，必須特別加以小心。,3. 數(shù)字變化對于數(shù)字的增加可用倍數(shù)和百分數(shù)表示。如增加了2倍，即原來為5，現(xiàn)在為15；增加到2倍，即原來為5，現(xiàn)在為10；增加了20％，即原來為5，現(xiàn)在為6。對于數(shù)字的減少只能用百分數(shù)或分數(shù)表示。如降低了20％，即原來為5，現(xiàn)在為4；降低到20％

40、，即原來為5，現(xiàn)在為1；減少了1/2，即原來為5，現(xiàn)在為2.5。,4. 缺陷或不足 要指出在研究設(shè)計和實施過程中有哪些缺陷或不足。若發(fā)現(xiàn)缺陷或不足，則應(yīng)考慮這些缺陷或不足對結(jié)果和解釋可能產(chǎn)生的影響。不能對缺陷或不足視而不見，更不能寄希望于不被讀者發(fā)現(xiàn)。,結(jié) 束 語,雖然醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課程即將結(jié)束，但科研工作中真正應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)尚未開始。反對“統(tǒng)計無用論”和“統(tǒng)計萬能論”，要做一個見多識廣的統(tǒng)計分析消費者。 建議選修“高級多元統(tǒng)計與SP