科研數據的種類及處理方法

1、科研數據的種類及處理方法,http://www.docin.com/sundae_meng,什么是統(tǒng)計學？,統(tǒng)計學是一門處理數據中變異性的科學與藝術 內容包括 數據收集、整理、分析、解釋和推斷,http://www.docin.com/sundae_meng,統(tǒng)計學與醫(yī)學研究,統(tǒng)計學思維和方法已經滲透到醫(yī)學研究中 如：醫(yī)學雜志 課題申請 藥物開發(fā)相對隨機化有對照的臨床試驗而言，醫(yī)生個人的臨床經驗是無計

2、劃、雜亂的，而且是非常不可靠的,http://www.docin.com/sundae_meng,統(tǒng)計工作步驟,統(tǒng)計設計 資料收集資料整理數據分析寫出報告,http://www.docin.com/sundae_meng,數據分類,數據分類有多種方法計數資料、計量資料連續(xù)資料、離散資料,http://www.docin.com/sundae_meng,變量的類型,一）定量變量二）定性變量,http://www.doc

3、in.com/sundae_meng,一）定量變量,變量值是定量的，有大小之分，有度衡量單位，這種變量稱定量變量，離散型連續(xù)型,http://www.docin.com/sundae_meng,1.離散型定量變量,只能取整數，這些定量變量稱離散型定量變量，如人數、手術數量、紅細胞數量等,http://www.docin.com/sundae_meng,2.連續(xù)型定量變量,直接測量獲得，可以是任意大小，可以有小數點，有度量單位，如血壓

4、、身高等測量值。,http://www.docin.com/sundae_meng,定量變量常用的統(tǒng)計描述,均數、全距、幾何均數、中位數、分位數、眾數、方差 、標準差、變異系數、偏度系數等資料分布不同，要用相應指標 均數：近似服從對稱分布 幾何均數：等比數資料 中位數和分位數：偏態(tài)資料，尤其包 含不完全信息的資料，比如簡易血糖儀 測量

5、的血糖值,http://www.docin.com/sundae_meng,定量資料的統(tǒng)計分析,單因素： 單組 t檢驗（滿足正態(tài)性）、非參數檢驗 兩組 t檢驗（滿足正態(tài)性）、非參數檢驗 多組（大于2組） 方差分析（滿足正態(tài)性）、非參數檢驗多因素： 相關 回歸,,,,http://www.docin.com/sundae

6、_meng,定量資料的統(tǒng)計分析,單因素多組（3組以上）使用方差分析 分別有： 一般方差分析 配伍設計方差分析 拉丁方設計方差分析 交叉設計方差分析 析因設計方差分析 重復測量數據方差分析,http://www.docin.com/sundae_meng,定量資料的統(tǒng)計分析,單因素定量資料假設檢驗，均須

7、滿足 正態(tài)性和方差齊性否則，需作變量變換或選用非參數檢驗,http://www.docin.com/sundae_meng,二）定性變量,1.二分類變量與無序定性變量 2.有序定性或等級變量,http://www.docin.com/sundae_meng,二）定性變量,二分類變量與無序定性變量 雖然這些變量可能用1、2、3等數字表示，但并不一定代表其大小或水平,http://www.d

8、ocin.com/sundae_meng,1.1二分類變量,科學研究中，常用1、2代表男女，0、1代表疾病有無，這些就是二分類變量，這里0、1、2并無大小、水平之分，可以用字母代替。,http://www.docin.com/sundae_meng,1.2 無序定性變量,一些變量雖然可以用1、2、3代表，但是也是無大小或水平之分的，如職業(yè)、民族等，其中的工、農、商、干部、技術人員等，并無大小、等級或水平之分，這些也可以用A、B、C等代表

9、，因此稱無序的定性變量，也稱分類變量或名義變量。,http://www.docin.com/sundae_meng,2. 有序定性或等級變量,一些定性變量是有序或有等級的，這種定性變量就是有序定性或等級變量。 例如，臨床檢驗結果－、± 、＋、＋＋等， 療效：治愈、顯效、好轉、無效、死亡,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計描述,通過頻率分布及相對數指標來描述其分布

10、特征 百分比 構成比發(fā)（患）病概率感染率相對比（男女比）OR（比值比）/ RR（相對危險度）,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,常見錯誤：直接根據率的大小作出統(tǒng)計推斷例如：用某藥治療某病，甲醫(yī)院治療100人，40人有效，乙醫(yī)院治療5人，2人有效，兩家醫(yī)院有效率均為40%，從而判斷甲、乙醫(yī)院療效相差不大。,http://www.docin.com/sundae_meng,

11、定性資料的統(tǒng)計分析,另外一個常見錯誤：用 2分析一切列聯(lián)表資料一般來說，2×2列聯(lián)表一般用 2分析，但是，來自不同研究，分析又略有不同R×C表須根據行列數據性質不同，選擇不同方法,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,來自橫斷面研究的資料,兩種藥物治療某病患者療效觀察結果,該表可以選擇一般的 檢驗公式進行計算,http://www.docin.com/su

12、ndae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,來自隊列研究設計的2×2表 例子: “中美心血管疾病危險因素研究”，研究基線血壓對10年后心腦血管事件發(fā)生的影響，列表如下,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,基線血壓狀況隨訪10年心血管腦卒中事件結果,先進行一般 檢驗，如果P<0.05，進行第2步，否則停止；計算相對危險度RR（Relative Risk，

13、RR）；用MH 檢驗RR與1之間的差異是否顯著。,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,來自病例對照研究設計的2×2表,婦女孕前6個月服用某藥者其子代染色體異常的調查結果,先進行一般 檢驗，如果P<0.05，進行第2步，否則停止；計算比值比OR（Odds Risk，OR）；用MH 檢驗OR與1之間的差異是否顯著。,http://www.docin.co

14、m/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,來自配對研究設計的2×2表,可以有兩種方法:檢驗兩種方法不一致的，可以用McNemar ;檢驗兩種檢驗方法結果是否具有一致性，可以用Kappa檢驗。,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,雙向無序R×C資料,心律失常種類與心肌梗塞部位關系,用一般的 檢驗，或Fisher精確檢驗,http://www.do

15、cin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,單向有序R×C資料,3種藥物治療某病療效觀察結果,可以選用：秩和檢驗Ridit分析有序變量Logistic分析,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,雙向有序且屬性不同R×C資料,甲狀腺腫各年齡組療效觀察,按目的不同，可以選擇：秩和檢驗、Ridit分析、有序變量Logistic分析、Spearman秩相關

16、分析、線性趨勢檢驗等方法。,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計分析,雙向有序且屬性相同R×C資料,腦瘤患者MR與CT診斷結果,與配對設計的2×2列聯(lián)表資料一樣，采用一致性檢驗，或稱Kappa檢驗,http://www.docin.com/sundae_meng,變量是否可以變換？,答案是肯定的但是，僅能連續(xù)型－> 有序－>無序 －> 二分類這樣轉換，不

17、能作相反方法轉換有的時候，離散型定量變量可以通過適當的變換變成連續(xù)型定量變量進行分析常見例子，通過連續(xù)型定量變量“血壓值”，變換成二分類變量“是否高血壓”,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,Logistic、Cox回歸分析中，如果自變量是分類變量，如職業(yè)、血型，或特殊目的時，需要變換成多個啞變量才能分析以血型為例，血型有A、B、AB 、O型，需轉換成4-1=3個啞變量（假設X1、X2、X3）

18、，具體方法如下,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,這里是選定“O“型為基準轉換成啞變量，意味著，假如血型X=A，則X1=1，X2=0，X3=0；X=B，則X1=0，X2=1，X3=0；X=AB，則X1=0，X2=0，X3=1；X=O，則X1=0，X2=0，X3=0；,如果分類變量有n個水平，則需建立n-1個啞變量。,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量

19、,啞變量意義 在Logistic回歸中，單純用血型（X）作為自變量，分析結果X對應的OR是1.89，這時是沒有辦法解釋結果的，因為，不知道誰跟誰比，徒有結果，但沒有意義,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,但是，如果用3個啞變量作為自變量，結果對應的OR分別是ORX1=1.90、 ORX2=0.89、 ORX3=2.11，這樣，我們可以解釋為，相對“O”型血，A型血相對危險是1.90倍、B型

20、是0.89倍、AB型是2.11倍。,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,同樣，如果連續(xù)型定量變量，我們也可以變成啞變量，例如，如果我們單純用收縮壓(SPB)作自變量，計算ORSBP=1.02，按此結果，我們僅能作以下解釋：SPB每變化1個單位，危險增加0.02，臨床上，我們想知道高血壓比正常血壓危險增加多少，怎樣做？,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,假設OR