常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法匯總

1、選擇合適的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法1連續(xù)性資料1.1 兩組獨(dú)立樣本比較1.1.1 資料符合正態(tài)分布，且兩組方差齊性，直接采用t檢驗(yàn)。1.1.2 資料不符合正態(tài)分布，1可進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，如對數(shù)轉(zhuǎn)換等，使之服從正態(tài)分布，然后對 轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)采用t檢驗(yàn)；2采用非參數(shù)檢驗(yàn)，如Wilcoxon檢驗(yàn)。1.1.3 資料方差不齊，1采用Satterthwate的t檢驗(yàn)；2采用非參數(shù)檢驗(yàn)，如Wilcoxon檢 驗(yàn)。1.2 兩組配對樣本的比較1.2.1 兩組差值服從正態(tài)分布，采用配對t檢驗(yàn)。1.2.2 兩組差值不服從正態(tài)分布，采用 wilcoxon的符號配對秩和檢驗(yàn)。1.3 多組完全隨機(jī)樣本比較資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，

2、直接采用完全隨機(jī)的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng) 計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe 法，SNK 法等。資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Kruscal - Wallis法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義， 則進(jìn)一步作兩兩比較， 一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成 組的Wilcoxon檢驗(yàn)。1.4 多組隨機(jī)區(qū)組樣本比較資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，直接采用隨機(jī)區(qū)組的方差分析。 如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng) 計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey

3、法，Scheffe 法，SNK 法等。資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的 Fridman檢驗(yàn)法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義， 則進(jìn)一步作兩兩比較， 一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符號配 對白W Wilcoxon檢驗(yàn)。*需要注意的問題：1一般來說，如果是大樣本，比方各組例數(shù)大于50,可以不作正態(tài)性檢驗(yàn)，直接采用t檢驗(yàn)或方差分析。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)上有中心極限定理，假定大樣本是服從正態(tài)分布的。2當(dāng)進(jìn)行多組比較時(shí)，最容易犯的錯(cuò)誤是僅比較其中的兩組，而不顧其他組，這樣作容易增大犯假陽性錯(cuò)誤的概率。正確的做法應(yīng)該是，先作總的各組間的比較，如果總的來說差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，然后才能

4、作其中任意兩組的比較，這些兩兩比較有特定的統(tǒng)計(jì)方法，如上學(xué)習(xí)文檔僅供參考面提到的LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。*絕不能對其中的兩組直接采用t檢驗(yàn)，這樣即使得出結(jié)果也未必正確*3關(guān)于常用的設(shè)計(jì)方法：多組資料盡管最終分析都是采用方差分析，但不同設(shè)計(jì)會(huì)有差異。常用的設(shè)計(jì)如完全隨即設(shè)計(jì)，隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，析因設(shè)計(jì)，裂區(qū)設(shè)計(jì)，嵌套設(shè)計(jì)等。2.分類資料2.1 四格表資料2.1.1 例數(shù)大于40,且所有理論數(shù)大于 5,則用普通的 Pearson檢驗(yàn)。2.1.2 例數(shù)大于40,所有理論數(shù)大于1,且至少一個(gè)理論數(shù)小于 5,則用校正的 檢驗(yàn)或Fisher '

5、s 確切概率法檢驗(yàn)。2.1.3 例數(shù)小于40,或有理論數(shù)小于 2,則用Fisher確切概率法檢驗(yàn)。2.2 2 X表或RX 2表資料的統(tǒng)計(jì)分析2.2.1 列變量&行變量均為無序分類變量，則1例數(shù)大于40,且理論數(shù)小于 5的格子數(shù)目總格子數(shù)目的25%,則用普通的Pearson檢驗(yàn)。2例數(shù)小于40,或理論數(shù)小于5的格 子數(shù)目 總格子數(shù)目的25%,則用Fisher '確切概率法檢驗(yàn)。列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為有序多分類變量，行變量為分組變量，用普通的Pearson檢驗(yàn)只說明組間構(gòu)成比不同，如要說明療效，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為

6、二分類變量，行變量為有序多分類變量，則可采用普通的 Pearson檢驗(yàn)比較各組之間有無差異，如果總的來說有差異，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說 明是否任意兩組之間的差異都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2.3 R X表資料的統(tǒng)計(jì)分析2.2.1 列變量&行變量均為無序分類變量，則1例數(shù)大于40,且理論數(shù)小于 5的格子數(shù)目總格子數(shù)目的25%,則用普通的Pearson檢驗(yàn)。2例數(shù)小于40,或理論數(shù)小于5的格 子數(shù)目 總格子數(shù)目的25%,則用Fisher '確切概率法檢驗(yàn)。3如果要作相關(guān)性分析，可 采用Pearson相關(guān)系數(shù)。列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為有序多分類變量，行變量為分組變量，用普通的Pearson檢驗(yàn)

7、只說明組間構(gòu)成比不同，如要說明療效或強(qiáng)弱程度的不同，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為無序多分類變量，行變量為有序多分類變量，則可采用普通 的Pearson檢驗(yàn)比較各組之間有無差異，如果有差異，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差異都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2.2.4 列變量&行變量均為有序多分類變量，1如要做組間差異分析，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。如果總的來說有差異，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差異都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2如果要做兩變量之間的相關(guān)性，可采

8、用Spearson相關(guān)分析。2.4配對分類資料的統(tǒng)計(jì)分析2.4.1 四格表配對資料，1b+c>40,則用McNemar配對 檢驗(yàn)。2b + c<40,則用校正 的配對檢驗(yàn)。2.4.2 C x資料，1配比照較：用McNemar配對 檢驗(yàn)。2一致性檢驗(yàn)，用Kappa檢驗(yàn)。在SPSS軟件相關(guān)分析中，pearson（皮爾遜），kendall肯德爾和spearman斯伯曼/斯皮爾曼三種相關(guān)分析方法有什么異同兩個(gè)連續(xù)變量間呈線性相關(guān)時(shí)，使用Pearson積差相關(guān)系數(shù)，不滿足積差相關(guān)分析的適用條件時(shí)，使用Spearman秩相關(guān)系數(shù)來描述.Spearman相關(guān)系數(shù)又稱秩相關(guān)系數(shù)，是利用兩變量的秩次

9、大小作線性相關(guān)分析，對原始變 量的分布不作要求，屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，適用范圍要廣些。對于服從Pearson相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)亦可計(jì)算Spearman相關(guān)系數(shù)，但統(tǒng)計(jì)效能要低一些。Pearson相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式可以 完全套用Spearman相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式，但公式中的x和y用相應(yīng)的秩次代替即可。Kendall's tau-b等級相關(guān)系數(shù)：用于反映分類變量相關(guān)性的指標(biāo)，適用于兩個(gè)分類變量均為 有序分類的情況。對相關(guān)的有序變量進(jìn)行非參數(shù)相關(guān)檢驗(yàn)；取值范圍在-1-1之間，此檢驗(yàn)適合于正方形表格； 計(jì)算積距pearson相關(guān)系數(shù)，連續(xù)性變量才可采用；計(jì)算Spearman秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或

10、不滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù)；計(jì)算Kendall秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或不滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù)。計(jì)算相關(guān)系數(shù)：當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布未知，或原始數(shù)據(jù)用等級表示時(shí)， 宜用 spearman或 kendall相關(guān)Pearson相關(guān)復(fù)選項(xiàng)積差相關(guān)計(jì)算連續(xù)變量或是等間距測度的變量間的相關(guān)分析 Kendall復(fù)選項(xiàng)等級相關(guān)計(jì)算分類變量間的秩相關(guān)，適用于合并等級資料 Spearman復(fù)選項(xiàng)等級相關(guān)計(jì)算斯皮爾曼相關(guān)，適用于連續(xù)等級資料 注：1假設(shè)非等間距測度的連續(xù)變量因?yàn)榉植疾幻?可用等級相關(guān)/也可用Pearson相關(guān)，對于完全等級離散變量必用等級相關(guān)2當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布

11、或總體分布型未知或原始數(shù)據(jù)是用等級表示時(shí)，宜用Spearman 或 Kendall 相關(guān)。3假設(shè)不恰當(dāng)用了 Kendall等級相關(guān)分析則可能得出相關(guān)系數(shù)偏小的結(jié)論。則假設(shè)不恰當(dāng)使用，可能得相關(guān)系數(shù)偏小或偏大結(jié)論而考察不到不同變量間存在的密切關(guān)系。對一般情況默認(rèn)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的，故用 Pearson分析方法。在 SPSS 里進(jìn)入 Correlate » Bivariate ,在變量下面 Correlation Coefficients 復(fù)選框組里有 3 個(gè)選項(xiàng)：PearsonKendall's tau-bSpearman： Spearmanspearman斯伯曼/斯皮爾曼相關(guān)

12、系數(shù)斯皮爾曼等級相關(guān)是根據(jù)等級資料研究兩個(gè)變量間相關(guān)關(guān)系的方法。它是依據(jù)兩列成對等級的各對等級數(shù)之差來進(jìn)行計(jì)算的，所以又稱為等級差數(shù)法”斯皮爾曼等級相關(guān)對數(shù)據(jù)條件的要求沒有積差相關(guān)系數(shù)嚴(yán)格，只要兩個(gè)變量的觀測值是成對的等級評定資料，或者是由連續(xù)變量觀測資料轉(zhuǎn)化得到的等級資料，不管兩個(gè)變量的總體分布形態(tài)、樣本容量的大小如何，都可以用斯皮爾曼等級相關(guān)來進(jìn)行研究Kendall's相關(guān)系數(shù)肯德爾(Kendall)W系數(shù)又稱和諧系數(shù)，是表示多列等級變量相關(guān)程度的一種方法。適用這種方法的數(shù)據(jù)資料一般是采用等級評定的方法收集的，即讓K個(gè)評委被試評定N件事物，或1個(gè)評委被試先后 K次評定N件事物。等級

13、評定法每個(gè)評價(jià)者對N件事物排出一個(gè)等級順序，最小的等級序數(shù)為1 ,最大的為N,假設(shè)并列等級時(shí)，則平分共同應(yīng)該占據(jù)的等級，如，平時(shí)所說的兩個(gè)并列第一名，他們應(yīng)該占據(jù)1, 2名，所以它們的等級應(yīng)是1.5,又如一個(gè)第一名，兩個(gè)并列第二名，三個(gè)并列第三名，則它們對應(yīng)的等級應(yīng)該是1,2.5,2.5,5,5,5,這里是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德爾(Kendall)U系數(shù)又稱一致性系數(shù)，是表示多列等級變量相關(guān)程度的一種方法。該方法同樣適用于讓 K個(gè)評委被試評定 N件事物，或1個(gè)評委被試先后 K次評定N件事 物所得的數(shù)據(jù)資料，只不過評定時(shí)采用對偶評定的方法，即每一次評定都要將N個(gè)事物兩兩比較，

14、評定結(jié)果如下表所示，表格中空白位陰影部分可以不管填入的數(shù)據(jù)為：假設(shè)i比j好記1,假設(shè)i比j差記0,兩者相同則記。一共將得到K張這樣的表格，將這 K張表格重疊起來，對應(yīng)位置的數(shù)據(jù)累加起來作為最后進(jìn)行計(jì)算的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)記為丫 ij正態(tài)分布的相關(guān)檢驗(yàn) 對來自正態(tài)總體的兩個(gè)樣本進(jìn)行均值比較常使用T檢驗(yàn)的方法。T檢驗(yàn)要求兩個(gè)被比較的樣本來自正態(tài)總體。兩個(gè)樣本方差相等與不等時(shí)用的計(jì)算T值的公式不同。進(jìn)行方差齊次T檢驗(yàn)使用F檢驗(yàn)。對應(yīng)的零假設(shè)是：兩組樣本方差相等。P值小于說明在該水平上否認(rèn)原假設(shè)，方差不齊；否則兩組方差無顯著性差異。 U檢驗(yàn)時(shí)用服從正態(tài)分布的檢驗(yàn)量去檢驗(yàn)總體均值差異情況的方法。在這種情況下

15、總體方差通常是已知的。 雖然T檢驗(yàn)法與U檢驗(yàn)法所解決的問題大體相同，但在小樣本樣本數(shù)n=30作為大樣本且均方差未知的情況下就不能用U檢驗(yàn)法了。均值檢驗(yàn)時(shí)不同的數(shù)據(jù)使用不同的統(tǒng)計(jì)量使用MEANS過程求假設(shè)干組的描述統(tǒng)計(jì)量，目的在于比較。因此必須分組求均值。這是與Descriptives過程不同之處。檢驗(yàn)單個(gè)變量的均值是否與給定的常數(shù)之間存在差異，用One-Sample T Test單樣本T檢驗(yàn)過程。檢驗(yàn)兩個(gè)不相關(guān)的樣本是否來自來具有相同均值的總體，用Independent-Samples T test獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)過程。如果分組樣本不獨(dú)立，用 Paired Sample T test配對t檢驗(yàn)。

16、如果分組不止兩個(gè)，應(yīng)使用One-Way ANOVO 一元方差分析用于檢驗(yàn)幾個(gè)獨(dú)立的組，是否來自均值相等的總體過程進(jìn)行單變量方差分析。如果試圖比較的變量明顯不服從正態(tài)分布，則應(yīng)該考慮使用一種非參數(shù)檢驗(yàn)過程N(yùn)onparametric test.如果用戶相比較的變量是分類變量，應(yīng)該使用Crosstabs功能。當(dāng)樣本值不能為負(fù)值時(shí)用右側(cè)單邊檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)科研中常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門透過同質(zhì)事物的變異性、揭示內(nèi)在事物規(guī)律性和實(shí)質(zhì)性的科學(xué)，確切地講，是一門關(guān)于客觀數(shù)據(jù)分析的科學(xué)，研究數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，包括理論和應(yīng)用兩個(gè)方面。 醫(yī)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)，側(cè)重于實(shí)際應(yīng)用，是在傳承和借鑒傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論原理公式

17、應(yīng)用模式基礎(chǔ)上，創(chuàng)造性地以 目的數(shù)據(jù)庫一變量類型一變量間關(guān)系 ”模式為指導(dǎo)的統(tǒng)計(jì)學(xué)。 它遵循簡單實(shí)用的原則， 力避復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理和公式推導(dǎo)，以解決實(shí)際問題為導(dǎo)向， 以建立統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、分清變量類型為基礎(chǔ)，以分析變量與變量間關(guān)系為核心闡述統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法， 對于廣闊醫(yī)學(xué)科研工作者，具有內(nèi)容簡單、思維明確、操作可行、方法實(shí)用的特點(diǎn)。因此， 學(xué)好用好醫(yī)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)需要掌握如下一些基本方法。一、明確研究目的和研究設(shè)計(jì)研究目的是研究設(shè)計(jì)的目標(biāo)和方向，科學(xué)研究的基本要素及其基本原則是科研設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)和指南。完整的科研設(shè)計(jì)包括專業(yè)設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)兩部分：專業(yè)設(shè)計(jì)是指課題的實(shí)際意義和研究價(jià)值，入選對象的診斷標(biāo)準(zhǔn)、納入

18、標(biāo)準(zhǔn)及排除標(biāo)準(zhǔn)等，決定研究課題的先進(jìn)性和實(shí)用性； 統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)包括選擇研究類型與設(shè)計(jì)方案，確定研究總體、樣本量、觀察指標(biāo)、隨機(jī)化分組或抽樣方法，以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制和統(tǒng)計(jì)分析方法等，影響課題的可信度和科學(xué)價(jià)值。那些事先沒因此，正確的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析一定要建立在明確的研究目的和研究設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)之上, 有研究目的和研究設(shè)計(jì)，事后找來一堆數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析都是不可取的。在醫(yī)學(xué)論文的撰、編、審、 讀過程中經(jīng)常遇到的問題是研究的題目與課題設(shè)計(jì)、論文內(nèi)容不 符，包括文章的方法解決不了論文的目的、文章的結(jié)果說明不了論文的題目、文章的討論偏離了論文的主題；還有是目的不明確、設(shè)計(jì)不合理。如題目過小，論文不夠字?jǐn)?shù)，而一些無 關(guān)緊

19、要的變量指標(biāo)或結(jié)果被分析被討論；又如題目過大，論文的全部內(nèi)容不足以說明研究的目的，使論文的論點(diǎn)難以立足。所以，合理明確的論文題目或目的以及研究設(shè)計(jì)方案是撰、編、審、讀者應(yīng)當(dāng)關(guān)注的首要問題。此外，樣本含量是否滿足，抽樣是否隨機(jī)，偏倚是否控制等，也是不可無視的問題。 二、建好分析用的數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫即存放數(shù)據(jù)的 倉庫”，是指將不同研究對象不同觀測指標(biāo)的觀察結(jié)果逐一有序記錄的 二維表格形式。二維表中除第一行屬于觀察指標(biāo)外，其余每一行代表一個(gè)觀察對象的所有觀察指標(biāo)值即數(shù)據(jù)；每一列代表某項(xiàng)觀察指標(biāo)所有觀察對象的觀察值。嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)可以直接應(yīng)用相關(guān)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。 由于不同軟件對文字存在可識別性問題，

20、一般在統(tǒng)計(jì)分析時(shí)要求數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)值全部用阿拉伯?dāng)?shù)字表示，必要時(shí)可在適當(dāng)位置附加批注。對于論文作者來講，統(tǒng)計(jì)分析需要借助于統(tǒng)計(jì) 分析軟件計(jì)算，而統(tǒng)計(jì)分析軟件都要有完整、 符合要求的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫，所以建好分析數(shù)據(jù)庫是統(tǒng)計(jì)分析的需要。此外，建好分析數(shù)據(jù)庫還可以理清分析思路。在試驗(yàn)或調(diào)查研究中獲取的數(shù)據(jù)有時(shí)多而零散， 如果不能進(jìn)行科學(xué)的整理匯總，就會(huì)顯得雜亂無章，理不清頭緒，抓不住要點(diǎn)，甚至無所適從，最后可能束之高閣、棄之不用，造成數(shù)據(jù)的極大浪費(fèi)。相反，建好數(shù)據(jù)庫，可以使觀察 對象的研究指標(biāo)一目了然，使研究思路清晰明確。因此，建好數(shù)據(jù)庫是正確統(tǒng)計(jì)分析的前提和基礎(chǔ)，甚至決定了論文分析結(jié)果的成敗。對于編、

21、審、讀者來講，一般由于篇幅的限制，往往得不到數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，而只有作者在數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)基 礎(chǔ)上經(jīng)統(tǒng)計(jì)描述計(jì)算后給出的諸如各指標(biāo)均數(shù)x、標(biāo)準(zhǔn)差s或中位數(shù) M、百分位數(shù) Px的上手”數(shù)據(jù)，或?qū)⒀芯繉ο蟮哪骋恢笜?biāo)按其數(shù)值大小或特征屬性分組，清點(diǎn)各組觀察單位出 現(xiàn)的個(gè)數(shù)或頻數(shù)的頻數(shù)表數(shù)據(jù)等。無論是否能夠得到數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，作者在統(tǒng)計(jì)分析過程中一定依據(jù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得出結(jié)果。如果對 上手”數(shù)據(jù)或頻數(shù)表數(shù)據(jù)的結(jié)果等存在疑惑，編輯、審稿專家或讀者有權(quán)要求 作者提供數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)以檢查其完整性、準(zhǔn)確性和真實(shí)性，確保研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量。假假設(shè)在投稿須知中對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)作出必要的要求，無疑對于保證刊物的發(fā)表質(zhì)量有著積極的意義。

22、三、分清楚指標(biāo)或變量的性質(zhì)和類型指標(biāo)，即觀察指標(biāo)，是由研究目確實(shí)定的觀察對象的內(nèi)在屬性特征或其相關(guān)的影響因素。例如，需要研究本體感覺訓(xùn)練對腦卒中偏癱患者運(yùn)動(dòng)功能本體感覺、平衡功能的影響，那 么本體感覺、平衡功能反映了腦卒中偏癱患者運(yùn)動(dòng)功能的特征，分別稱為研究的本體感覺指標(biāo)、平衡功能指標(biāo)，影響本體感覺和平衡功能的有關(guān)因素，比方年齡、性別、病種、病程等，稱為研究的年齡指標(biāo)、性別指標(biāo)、病種指標(biāo)和病程指標(biāo)。變量即觀察變量，也稱變化的量，實(shí)際上就是觀察指標(biāo)，一般特指用于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)或軟件計(jì)算的分析指標(biāo)。例如，腦卒中偏癱患者運(yùn)動(dòng)功能的本體感覺、 平衡功能指標(biāo)，在統(tǒng)計(jì)計(jì)算時(shí)， 分別稱為本體感覺變量和平衡功能變

23、量。按變量是否影響其它變量或是否受到其它變量的影響有影響變量和結(jié)果變量之分。影響變量,也稱自變量，是指自身變化并影響結(jié)果變量變化的量；結(jié)果變量，又稱因變量，是指隨影響變量變化而變化的量，看作是影響變量變化的結(jié)果。如果分析康復(fù)訓(xùn)練對冠心病患者有氧運(yùn)動(dòng)功能的影響，那么康復(fù)訓(xùn)練可看作是影響變量，有氧運(yùn)動(dòng)功能則為結(jié)果變量；如果分析不同性別之間冠心病患者有氧運(yùn)動(dòng)功能是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué) 差異，那么性別是影響變量，有氧運(yùn)動(dòng)功能是結(jié)果變量。分清楚變量的性質(zhì)，即什么是結(jié)果變量、什么是影響變量，是選擇統(tǒng)計(jì)分析方法的第一步。一般而言，那些相對固有的、不易改變的特征如性別、籍貫等或易于被人控制的處理因素如實(shí)驗(yàn)分組、疫苗接

24、種與否等作為影響變量或影響因素；而那些容易變化、較難確定 的觀察效應(yīng)或結(jié)局如療效、患病與否等作為結(jié)果變量，看成是最后觀察的結(jié)果。但影響 變量和結(jié)果變量的劃分是相對的，視研究目的和具體情況而定，有時(shí)甚至不加區(qū)分。從數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析的角度來看，變量是指那些能反映數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的內(nèi)在數(shù)量關(guān)系，可用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算包括軟件計(jì)算的指標(biāo)。 一般而言，不同的研究目的決定了不同的數(shù)據(jù)庫， 實(shí)際上決 定了組成數(shù)據(jù)庫的不同變量。變量的類型分為數(shù)值變量和分類變量。數(shù)值變量，又稱定量變量，是指能用定量方法測定的、具有數(shù)值大小、高低或多少的指標(biāo)，變量值一般有度量衡單位，可以帶小數(shù)點(diǎn)，如身高、體重、血壓等；分類變量，又稱定性變量，

25、是指能用定性的方法確定的、觀察單位某項(xiàng)屬性或特征分類的指標(biāo)。根據(jù)分類變量的分類項(xiàng)數(shù)和各項(xiàng)數(shù)間有無等級程度差異分為二項(xiàng)分類變量、多項(xiàng)無序分類變量、多項(xiàng)有序分類 變量，如表 1。表1分類變量的不同類別與舉例表I分類變垃的不同類別與舉例類別項(xiàng)數(shù)等級次序舉例二項(xiàng)分黃丈房二項(xiàng)尤或有,多項(xiàng)無序分類變量多項(xiàng)丸多項(xiàng)有序分類變量多項(xiàng)有砧/男、女）、考核（合格二 不格）血型營蘇狀況（優(yōu)、良.中.差）從應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)選擇統(tǒng)計(jì)分析方法的角度考慮，變量可考慮分為數(shù)值變量、多項(xiàng)有序分類變量、多項(xiàng)無序分類變量、 二項(xiàng)分類變量四種。 此外，不同類別變量可遵循以下順序轉(zhuǎn)化：數(shù)值變量一多項(xiàng)有序分類變量一多項(xiàng)無序分類變量一-項(xiàng)分類變量

26、，稱為降級轉(zhuǎn)化，但這種轉(zhuǎn)化過程會(huì)不斷喪失蘊(yùn)藏的數(shù)據(jù)信息，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)分析過程中假陰性結(jié)果的不斷增加。至于逆向轉(zhuǎn)化即升級轉(zhuǎn)化，盡管理論上認(rèn)同，但實(shí)際應(yīng)用中不建議采用。很多研究說明，掌握好統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用條件，正確選擇統(tǒng)計(jì)分析方法是學(xué)習(xí)并應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的 一個(gè)突出難點(diǎn)。對于醫(yī)學(xué)論文作者而言，分清楚數(shù)據(jù)庫中變量的性質(zhì)影響變量與結(jié)果變量、類型數(shù)值 變量、多項(xiàng)有序分類變量、多項(xiàng)無序分類變量、二項(xiàng)分類變量以及它們之間的降級轉(zhuǎn)化關(guān) 系數(shù)值變量一多項(xiàng)有序分類變量一多項(xiàng)無序分類變量一二項(xiàng)分類變量是學(xué)好用好應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，可以有效防止張冠李戴、缺乏原則地選錯(cuò)統(tǒng)計(jì)分析方法；對于文章的編審和讀者來說，這是判斷作者正確選擇統(tǒng)

27、計(jì)學(xué)分析方法與否的一個(gè)簡單有效的途徑。四、正確選用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)嚴(yán)格而言是指統(tǒng)計(jì)學(xué)的假設(shè)檢驗(yàn)可以簡單地看作是一門關(guān)于結(jié)果變量與影響變量之間關(guān)系分析的科學(xué)。由于結(jié)果變量因變量、影響變量自變量各有 4種類型，所以相互組合有16種情形，相對應(yīng)的有 16種首選的統(tǒng)計(jì)分析方法表 2中第一個(gè)或用表示的方法，如，二 項(xiàng)分類變量與二項(xiàng)分類變量關(guān)系的分析選用兩個(gè)率比較的X2檢驗(yàn)四格表 X2檢驗(yàn)，二項(xiàng)分類變量與多項(xiàng)無序分類變量關(guān)系的分析選用多個(gè)率比較的X2檢驗(yàn)，多項(xiàng)無序分類變量與二項(xiàng)分類變量關(guān)系的分析選用兩個(gè)構(gòu)成比比較的X2檢驗(yàn)，多項(xiàng)無序分類變量與多項(xiàng)無序分類變量關(guān)系的分析選用多個(gè)構(gòu)成比比較的x2檢驗(yàn).數(shù)值

28、變量與二項(xiàng)分類變量關(guān)系的分析選用t-檢驗(yàn)，數(shù)值變量與多項(xiàng)無序分類變量關(guān)系的分析選用完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的，F(xiàn)-檢驗(yàn)，數(shù)值變量與數(shù)值變量關(guān)系的分析選用Pearson直線相關(guān)回歸分析，等等。如果首選統(tǒng)計(jì)方法的條件不適合，一般通過降級轉(zhuǎn)化選擇 低“一級或 低”二級、三級的統(tǒng)計(jì)方法或其它統(tǒng)計(jì)方法。如，t 一檢驗(yàn)是數(shù)值變量與二項(xiàng)分類變量關(guān)系分析時(shí)首選的統(tǒng)計(jì)方法，如果該方法的條件不 適合，此時(shí)將-檢驗(yàn)中數(shù)值變量 降級”當(dāng)作多項(xiàng)有序分類變量看待，故可次選 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，如果再 降級”，依次低選兩構(gòu)成比比較的x2檢驗(yàn)，甚至四格表 X2檢驗(yàn)。又如，如果Pearson直線相關(guān)回歸分析的條件不符合，可根據(jù)情況將

29、其中的一個(gè)或兩個(gè)數(shù) 值變量降一級”，選才S Spearman等級相關(guān)，如果再降級“，相應(yīng)可以選擇秩和檢驗(yàn)、Logistic 回歸或者t 一檢驗(yàn)、X2檢驗(yàn)，等等。其它仿此，詳見表2。它涵蓋了基本統(tǒng)計(jì)分析的絕大部分，是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析的核心內(nèi)容。當(dāng)然，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析除了單一變量分析、兩變量間關(guān)系的分析以外，其它諸如一個(gè)自變量和多個(gè)因變量、多個(gè)自變量和多個(gè)因變量之間關(guān)系的分析當(dāng)屬多變量關(guān)系分析的內(nèi)容。由于分類變量與數(shù)值變量各不相同，不同個(gè)數(shù)不同變量的組合方式多種多樣，所以相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法也有很多種，主要有：1個(gè)數(shù)值變量與多個(gè)數(shù)值變量之間的關(guān)系，如多元相關(guān)回歸分析；1個(gè)分類變量與多個(gè)數(shù)值變量之間的關(guān)系，如多因

30、素方差分析、 重復(fù)設(shè)計(jì)方差分析；l個(gè)數(shù)值變量與混合多個(gè)變量之間的關(guān)系，如協(xié)方差分析、COx模型;l個(gè)分類變量與混合多變量之間的關(guān)系，如Logistic回歸分析；多個(gè)數(shù)值變量與多個(gè)數(shù)值變量之間的關(guān)系，如典則相關(guān)等。表2兩變量關(guān)系分析的統(tǒng)計(jì)方法 _M果亶一仆費(fèi)nil箏里直序介干一杭琳加戈。叫R盤E力"冷播t苒楫率料 分怦？2 3 P：力吟身1：海樣事附 苴比升下)1 ¥ il- UV-J.峙制鞫輪 高H > C 4 U佗看Tt檢粕介渭小ilroniMi帝和冷構(gòu)H *工E力電恂f ¥吊聿* 一析：n X c F#螂 4J krZil W.IINM件5口稚行2置卡力

31、神神工垸卡片歸業(yè)讓種Wdlu *審元1 :分第Ijojim：*網(wǎng)62N嗔3 "k方呻輪先?？嗬媳莬葉聞"到 打*5 n x c和方普注J S|jrjrnMifli 普 M 闈美電 2： fl Jf華分囊1皿訕川口 '3 R - C XK ft 分廝 虹mZ/JL M鞏配性磬J 'Spfarfndn' 霉嵬 fll 戛 苑E學(xué)網(wǎng)叫曲訐岬市花 -Jill-'Wjl 111 H ftr 忙見期包q 。正后i 一中打小青*審哨z甲齡員*用年tat早分曼史蒙就曾舍時(shí)1二牙類30g： fad問立2.K 女西桔的中范用番51r類1«1的碎M白杳唱

32、唱XL I-用也會(huì)】序廳打出in等as it美六 去可售£分集UkIlc回舊也 *mC共收性分百LJWUfl為時(shí)f1占-多遇 MJ 走因此，醫(yī)學(xué)論文的作者，在分清楚數(shù)據(jù)庫中分析變量的性質(zhì)、類型和降級轉(zhuǎn)化關(guān)系時(shí)，可以應(yīng)用表2迅速確定首選的統(tǒng)計(jì)方法以及備選或次選的統(tǒng)計(jì)方法，應(yīng)用相關(guān)軟件或計(jì)算工具 快速實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析。醫(yī)學(xué)論文的編審和讀者也可應(yīng)用該表2,準(zhǔn)確判斷作者是否正確選擇了統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，甚至分析錯(cuò)誤選擇統(tǒng)計(jì)方法的原因與后果。如，欲評價(jià)某種藥物的降舒張壓效果，試驗(yàn)組用該降壓藥、對照組不用藥，假設(shè)測量的舒張壓值符合t檢驗(yàn)的條件正態(tài)分布、方差齊等，很明顯該數(shù)據(jù)首選f檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)方法。如果降級

33、轉(zhuǎn)化可以選擇Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，如果降壓效果轉(zhuǎn)化為有效和無效兩種情況，甚至可以選擇四格表 X2檢驗(yàn)。但需要注意的是，如此降級選擇統(tǒng)計(jì)方法，可能出現(xiàn)假陰性或漏診錯(cuò)誤，即把差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)果有降壓效果當(dāng)作差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)果無降壓效果看待，從而低估藥物的作用，在論文討論中至少要加以必要的說明，否則統(tǒng)計(jì)方法不能視為正確有效，可作為退修或退稿處理。五、熟悉常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件統(tǒng)計(jì)分析軟件是統(tǒng)計(jì)分析的必備工具，常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件有：統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)SAS、社會(huì)學(xué)統(tǒng)計(jì)程序包 SPSS、微軟公司電子表格系統(tǒng)Microsoft Office Excel 等。SAS(statistics analysis

34、 system)是統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的英文縮稱，最早由北卡羅來納大學(xué)的兩位生物統(tǒng)計(jì)學(xué)研究生編制，1976年由SAS軟件研究所正式推出。SAS完全針對專業(yè)用戶進(jìn)行設(shè)計(jì)，以編程為主。其最大特點(diǎn)是分析模塊調(diào)用，功能強(qiáng)大，深淺皆宜，簡短編程即可同時(shí)對多個(gè)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行 分析。但對一般用戶而言，人機(jī)界面不太友好，最初編寫使用程序時(shí)可能會(huì)存在各種難度。SPSS(statistical package for the social science)是社會(huì)學(xué)統(tǒng)計(jì)程序包的英文縮稱，20 世紀(jì)60年代末由美國斯坦福大學(xué)的3位研究生研制，1975年由芝加哥 sPss總部推出。sPss系統(tǒng)的最大特點(diǎn)是菜單操作，方法齊全，繪制

35、圖形、表格較為方便，輸出結(jié)果比較直 觀。但其統(tǒng)計(jì)分析功能略顯遜色，特別是難以同時(shí)分析處理多個(gè)數(shù)據(jù)文件。Microsoft Office Excel是美國微軟公司開發(fā)的電子表格系統(tǒng)，是目前應(yīng)用最為廣泛的辦公室表格處理軟件之一。Excel作為Office軟件的一員被眾多用戶所熟知，具有數(shù)據(jù)處理、 函數(shù)運(yùn)算、數(shù)據(jù)庫、圖表制作等功能，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)具有易得，快速、直觀、簡單、運(yùn)算 可視等優(yōu)點(diǎn)，是建立數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行常用統(tǒng)計(jì)分析的好工具。其中，SAS、sPss是國際通用的統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算軟件。即便如此，不同軟件仍各有利弊、互有長短，用戶可根據(jù)需求和使用習(xí)慣，選擇一種或幾種軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。特別一提的是Microsoft Office Excel .由于其獨(dú)特的優(yōu)勢，統(tǒng)計(jì)計(jì)算功能也逐漸得到開發(fā)應(yīng)用，如 Excel 統(tǒng)計(jì)分析