一、统计方法在医学中的应用有:
1、明确研究目的和研究设计
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上,那些事先没有研究目的和研究设计,事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符,包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题;还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小,论文不够字数,而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论;又如题目过大,论文的全部内容不足以说明研究的目的,使论文的论点难以立足。 所以,合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外,样本含量是否满足,抽样是否随机,偏倚是否控制等,也是不可忽视的问题。
2、建好分析用的数据库
建好数据库是正确统计分析的前提和基础,甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲,一般由于篇幅的限制,往往得不到数据库数据,而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 m、百分位数 px 的“二手”数据,或将研究对象的某一指标按其数值大小或特征属性分组,清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据,作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算,得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑,编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性,确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求,无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
3、分清楚指标(或变量)的性质和类型
很多研究表明,掌握好统计分析的应用条件,正确选择统计分析方法是学习并应用统计学的一个突出难点。 对于医学论文作者而言,分清楚数据库中变量的性质(影响变量与结果变量)、类型(数值变量、多项有序分类变量、多项无序分类变量、二项分类变量)以及它们之间的降级转化关系(数值变量一多项有序分类变量一多项无序分类变量一二项分类变量)是学好用好应用统计分析的基础,可以有效避免张冠李戴、缺乏原则地选错统计分析方法;对于文章的编审和读者来说,这是判断作者正确选择统计学分析方法与否的一个简单有效的途径。
二、常用的统计分析软件:
统计分析软件是统计分析的必备工具,常用的统计分析软件有:统计分析系统 sas、社会学统计程序包 spss、微软公司电子表格系统 microsoft office excel 等。
一、统计方法在医学中的应用有:
1、明确研究目的和研究设计
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上,那些事先没有研究目的和研究设计,事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符,包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题;还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小,论文不够字数,而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论;又如题目过大,论文的全部内容不足以说明研究的目的,使论文的论点难以立足。 所以,合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外,样本含量是否满足,抽样是否随机,偏倚是否控制等,也是不可忽视的问题。
2、建好分析用的数据库
建好数据库是正确统计分析的前提和基础,甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲,一般由于篇幅的限制,往往得不到数据库数据,而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据,或将研究对象的某一指标按其数值大小或特征属性分组,清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据,作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算,得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑,编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性,确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求,无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
3、分清楚指标(或变量)的性质和类型
很多研究表明,掌握好统计分析的应用条件,正确选择统计分析方法是学习并应用统计学的一个突出难点。 对于医学论文作者而言,分清楚数据库中变量的性质(影响变量与结果变量)、类型(数值变量、多项有序分类变量、多项无序分类变量、二项分类变量)以及它们之间的降级转化关系(数值变量一多项有序分类变量一多项无序分类变量一二项分类变量)是学好用好应用统计分析的基础,可以有效避免张冠李戴、缺乏原则地选错统计分析方法;对于文章的编审和读者来说,这是判断作者正确选择统计学分析方法与否的一个简单有效的途径。
二、常用的统计分析软件:
统计分析软件是统计分析的必备工具,常用的统计分析软件有:统计分析系统 SAS、社会学统计程序包 SPSS、微软公司电子表格系统 Microsoft Office Excel 等。
统计分析方法从根本上说有两大类,一是逻辑思维方法,二是数量关系分析方法 逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。
统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂,从特殊到一般,从偶然到必然,从现象到本质。
坚持辨证的观点、发展的观点,从事物的发展变化中观察问题,从事物的相互依存、相互制约中来分析问题,对统计分析具有重要的指导意义。 数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现,包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。
如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。
一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总,揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充:常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系,以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关,X与Y都必须是连续型变量,因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件:分析多个自变量X与因变量Y的关系,X与Y都必须是连续型变量,因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量,且自变量和因变量呈线性关系,而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求,一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法:非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。
1. 单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析:分析多个影响因素与响应变量的关系,但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈:传统的方差分析存在明显的弊端,无法控制分析中存在的某些随机因素,降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析,是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一般性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。
适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。
1)虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态;
2)总体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下;
主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
统计学作为一门方法论科学,具有自己完善的方法体系。统计研究的具体方法有很多,这将在后续课程中学习,而从大的方面看,其基本研究方法有:
一、大量观察法
这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法:即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究,以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律,大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异,但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性,因此只有对足够多数的个体进行观察,观察值的综合结果才会趋向稳定,建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。
二、统计分组法
由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性,需要我们对所研究现象进行分组或分类研究,以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位,在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料,并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存,并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显著性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。
三、综合指标法
统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标,是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值,常见的有总量指标、相对指标,平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位,是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系,是统计指标理论研究的一大课题。
四、统计模型法
在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时,我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究,以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时,需要根据具体的研究对象和一定的假定条件,用合适的数学方程来进行模拟,这种方法就叫做统计模型法。
五、统计推断法
在统计认识活动中,我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位,掌握的只是具有随机性的样本观察数据,而认识总体数量特征是统计研究的目的,这就需要我们根据概率论和样本分布理论,运用参数估计或假设检验的方法,由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用,除了最常见的总体指标推断外,统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等,也都属于统计推断的范畴,都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法,其应用范围很广泛,发展很快,统计推断法已成为现代统计学的基本方法。
1. 卫生统计资料一般分为计量资料与计数资料两大类,介于其中的还有等级资料,不同类型的资料应采用不同的分析方法。因此,搞清楚下面的定义对以后学习具体的统计方法很重要。
①计量资料:对每个观察单位的各样项指标用定量的方法,通过测量得到的数值,我们把这样的资料称为计量资料,一般有度量衡等单位。如调查某地10岁女童的身体发育状况,以人为观察单位,每个人的身高(cm)、体重(kg)和血压(mmHg)等;又如以每个采样点为观察单位,测得不同采样点的二氧化碳浓度(mg/L)。
②计数资料:先将观察单位按某种属性或类别分组,然后清点所得各组的观察单位数,称为计数资料。例如对某小学全体学生进行蛔虫卵粪检,每个学生是一个观察单位,将每个学生按粪检结果阳性与阴性分组,得每组人数;又如调查某人群的血型分布,医学教|育网搜集整理按A、B、AB、O四型分组,得各血型组的人数。
③等级资料:将观察单位按某种属性的不同程度分组,所得各组的观察单位数,称为等级资料。例如用某药治疗若干痢疾病人,其中治愈、显效、有效、无效人数。这类资料与计数资料不同的是:属性的分组有程度的差别,各组按大小顺序排列;与计量资料不同的是:每个观察单位未确切定量,因而称为半计量资料。对分辨计量资料和计数资料,原则上并不困难。通常凡是用仪器测得的数据都是计量资料,如身高、体重、肺活量、红细胞数、白细胞数、等属计量资料。通常按性质、类别分组后清点得到的数目,如男性人数、女性人数,阳性人数,阴性人数,对动物实验的各种结果的例数等都是计数资料。按等级分组资料不难确认,凡是按程度不同分多个组后清点数目,一般都属等级资料了。
2. 研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科。医学研究的对象是人类的健康和疾病现象,人体及有关的生物体的内外环境受多种因素的综合影响,其中有许多因素是未知的。因此,即使是性质相同的事物,就同一指标来看,个体之间也有差异,此种现象称为变异。人群生活在同一环境中,受同一疾病风险因素的威胁,但某一个体发病与否,个体间的病情轻重,接受治疗的疗效等等,均各不相同,这种事先无法肯定出现与否的现象称偶然现象或随机现象。医学统计学的任务就是透过偶然现象反映同质事物的特征和规律。
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