科學(xué)研究與統(tǒng)計分析課件

1、 統(tǒng)計分析方法在醫(yī)藥科學(xué)研究中應(yīng)用科學(xué)問題疾病的發(fā)生機制：遺傳因素疾病的治療方法：生物標(biāo)志物藥物個體化治療藥物體內(nèi)過程及其影響因素藥物療效的個體差異藥物的不良反應(yīng)藥物相互作用數(shù)據(jù)來源(一)HIS系統(tǒng)人口統(tǒng)計學(xué)：性別、體重、年齡.疾病相關(guān)：診斷、病史、家族史、過敏史檢驗數(shù)據(jù)：血生化、血常規(guī)、尿常規(guī)影像：X、CT、MR醫(yī)囑：藥品、規(guī)格、劑量、給藥方法、療程、合并用藥數(shù)據(jù)來源(二)實驗室數(shù)據(jù)基因檢測細(xì)胞生物學(xué)免疫學(xué)藥物：藥物濃度數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)類型計量數(shù)據(jù)：體重、年齡、濃度計數(shù)數(shù)據(jù)：性別日期數(shù)據(jù)錄入與檢查SPSS統(tǒng)計分析軟件的基本特點 1Windows風(fēng)格的界面極為友好 SPSS最突出的特點就是操作界面極

2、為友好，輸出結(jié)果美觀漂亮。SPSS是第一個采用人機交互界面的統(tǒng)計軟件，非常容易學(xué)習(xí)和使用。 SPSS統(tǒng)計分析軟件的基本特點 2操作簡便 SPSS軟件基本操作可通過點擊鼠標(biāo)來完成，有一定統(tǒng)計基礎(chǔ)且熟悉Windows一般操作的應(yīng)用者參考它的幫助系統(tǒng)基本上可以自學(xué)使用；除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要使用鍵盤鍵入外，對于常見的統(tǒng)計分析方法完全可以通過對“菜單”、“對話框”的操作完成，無需編程。 SPSS統(tǒng)計分析軟件的基本特點 4統(tǒng)計分析方法比較全面 SPSS 軟件的統(tǒng)計過程包括了常用的、較為成熟的統(tǒng)計分析方法，提供了從簡單的描述統(tǒng)計到復(fù)雜的多因素統(tǒng)計分析方法。比如數(shù)據(jù)的探索性分析、一般統(tǒng)

3、計描述、簡單列聯(lián)表分析、均數(shù)比較、一般線性模型、混合模型、相關(guān)回歸、對數(shù)線性模型、聚類和判別、因子和對應(yīng)分析、多維標(biāo)度、信度分析、非參數(shù)檢驗、時間序列、生存分析及缺失值估計等。 SPSS統(tǒng)計分析軟件的基本特點 5功能模塊組合靈活 SPSS 軟件由SPSS Statistics Core、SPSS Statistics Base、SPSS Statistics Regression、SPSS Advance Statistics、SPSS Custom Tables、SPSS Categories、SPSS Exact Tests 、SPSS Missing Values、SPSS Conjoi

4、nt、SPSS Complex Samples、SPSS Decision Trees、SPSS Data Preparation、SPSS Forecasting、SPSS Statistics Adapter、SPSS Neural Networks、SPSS Direct Marketing、SPSS Bootstrapping共十七個功能模塊組成，用戶可根據(jù)自己的分析工作需要和計算機設(shè)備的實際配置情況選擇和裝配模塊。 SPSS統(tǒng)計分析軟件的基本特點 總之，SPSS界面清晰、形象直觀、易學(xué)易用。只要掌握一定的Windows操作技能，懂得統(tǒng)計分析基本原理和方法，就可使用該軟件為特定的科研服

5、務(wù)。 描述統(tǒng)計例5-1 某醫(yī)院用隨機抽樣方法檢查了138名成年女子的紅細(xì)胞數(shù))/10(12L，其測量結(jié)果如下，試編制頻數(shù)分布表。 3.96 4.23 4.42 3.59 5.12 4.02 4.32 3.72 4.76 4.16 4.61 4.26 3.77 4.20 4.36 3.07 4.89 3.97 4.28 3.64 4.66 4.04 4.55 4.25 4.63 3.91 4.41 3.52 5.03 4.01 4.30 4.19 4.75 4.14 4.57 4.26 4.56 3.79 3.89 4.21 4.95 3.98 4.29 3.67 4.69 4.12 4.56

6、4.26 4.66 4.28 3.83 4.20 5.24 4.02 4.33 3.76 4.81 4.17 3.96 3.27 4.61 4.26 3.96 4.23 3.76 4.01 4.29 3.67 3.39 4.12 4.27 3.61 4.98 4.24 3.83 4.20 3.71 4.03 4.34 4.69 3.62 4.18 4.26 4.36 5.28 4.21 4.42 4.36 3.66 4.02 4.31 4.83 3.59 3.97 3.96 4.49 5.11 4.20 4.36 4.54 3.72 3.97 4.28 4.76 3.21 4.04 4.56

7、4.25 4.92 4.23 4.47 3.60 5.23 4.02 4.32 4.68 4.76 3.69 4.61 4.26 3.89 4.21 4.36 3.42 5.01 4.01 4.29 3.68 4.71 4.13 4.57 4.26 4.03 5.46 4.16 3.64 4.16 3.76 t 檢驗（ t -test ） 兩個均數(shù)比較的t 檢驗(t-test / Student s t-test)就是以t分布為基礎(chǔ)的假設(shè)檢驗方法，在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中，t 檢驗是非?；钴S的一類假設(shè)檢(hypothesis testing)方法。實際應(yīng)用時，應(yīng)弄清各種檢驗方法的用途、適用條件和注意事項

8、。例如，當(dāng)樣本含量n較小時(如n60)，理論上要求t檢驗的樣本隨機地取自正態(tài)總體，兩小樣本均數(shù)比較時還要求兩樣本所對應(yīng)的兩總體方差相等( )，即方差齊性(homogeneity of variance)。 SPSS在其分析的比較均值中提供的t 檢驗方法過程有： 單樣本t 檢驗 配對樣本t 檢驗 獨立樣本t 檢驗單樣本t 檢驗（One-Sample T Test） 例6-1 某醫(yī)生測量了36名從事鉛作業(yè)男性工人的血紅蛋白含量，算得其均數(shù)為130.83g/L，標(biāo)準(zhǔn)差為25.74g/L。問從事鉛作業(yè)工人的血紅蛋白是否不同于正常成年男性平均值140g/L？ 附：36名從事鉛作業(yè)男性工人的血紅蛋白含量的

9、原始數(shù)據(jù) 112，137， 129，126，88， 90， 105， 178，130， 128，126，103，172，116，125， 90， 96， 62，157，151，135，113，175，129， 165， 171，128， 128，160，110，140，163，100， 129， 116，127。配對樣本t檢驗（Paired Samples T Test） 簡稱配對t 檢驗，也稱成對t 檢驗(paired / matched t-test)，適用于配對設(shè)計的計量資料。配對設(shè)計是將受試對象按照某些重要特征(如可疑混雜因素性別等)配成對子，每對中的兩個受試對象隨機分配到兩處理組。

10、配對樣本 t 檢驗是檢驗配對差值的樣本均數(shù) 所代表的未知總體均數(shù)d與已知總體均數(shù) 0=0是否有差別的參數(shù)方法過程。配對樣本t檢驗（Paired Samples T Test）兩樣本t 檢驗（Independent Samples T Test） 又稱成組t檢驗(two-sample / group t-test)，適用于完全隨機設(shè)計兩樣本均數(shù)的比較。兩組完全隨機設(shè)計是將受試對象完全隨機分配到兩個不同處理組。 當(dāng)兩樣本含量較小(如n160或/和n260)，且均來自正態(tài)總體時，要根據(jù)兩總體方差是否不同而采用不同檢驗方法。 1總體方差相等的t檢驗 2兩總體方差不等，可采用近似t檢驗 -(separa

11、te variance estimation t-test) t 檢驗或秩轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗兩樣本t 檢驗（Independent Samples T Test）多個均數(shù)比較的方差分析 方差分析多用于多個樣本均數(shù)的比較，其應(yīng)用條件為：各樣本是相互獨立的隨機樣本均服從正態(tài)分布各樣本的總體方差相等。 在SPSS軟件中，方差分析是通過比較均值模塊中的單因素ANOVA和一般線性模型模塊來完成。完全隨機設(shè)計資料的方差分析 例7-1 某醫(yī)生為了研究一種降血脂新藥的臨床療效，按統(tǒng)一納入標(biāo)準(zhǔn)選擇120名高血脂患者，采用完全隨機設(shè)計方法將患者等分為4組，進(jìn)行雙盲試驗。6周后測得低密度脂蛋白作為試驗結(jié)果，見下表。問

12、4個處理組患者的低密度脂蛋白含量總體均數(shù)有無差別?完全隨機設(shè)計資料的方差分析 4個處理組低密度脂蛋白測量值(mmol/L) 配對四格表資料2檢驗行列表資料的2檢驗秩轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗 1.配對樣本比較的Wilcoxon符號秩檢驗2.兩個獨立樣本比較的Wilcoxon秩和檢驗3.完全隨機設(shè)計多個樣本比較的Kruskal- Wallis H 檢驗4.隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的 Friedman M 檢驗配對樣本比較的Wilcoxon符號秩檢驗 例9-1 對12份血清分別用原方法（檢測時間20分鐘）和新方法（檢測時間10分鐘）測谷-丙轉(zhuǎn)氨酶，結(jié)果見下表。問兩法所得結(jié)果有無差別？ 12份血清用原法和新法

13、測血清谷-丙轉(zhuǎn)氨酶（nmol S-1/L）結(jié)果的比較兩個獨立樣本比較的Wilcoxon秩和檢驗 例9-2 對10例肺癌病人和12例矽肺0期工人用X光片測量肺門橫徑右側(cè)距RD值（cm），結(jié)果見下表。問肺癌病人的RD值是否高于矽肺0期工人的RD值？ 肺癌病人和矽肺0期工人的RD值（cm）比較頻數(shù)表資料和等級資料的兩樣本比較 例9-3 39名吸煙工人和40名不吸煙工人的碳氧血紅蛋白HbCO(%)含量見下表。問吸煙工人的HbCO(%)含量是否高于不吸煙工人的HbCO(%)含量？ 完全隨機設(shè)計多個樣本比較的Kruskal-Wallis H 檢驗 例9-4 用三種藥物殺滅釘螺，每批用200只活釘螺，用藥后

14、清點每批釘螺的死亡數(shù)、再計算死亡率（%），結(jié)果見下表。問三種藥物殺滅釘螺的效果有無差別？ 頻數(shù)表資料和等級資料的多個樣本比較 雙變量相關(guān)與回歸分析 1.直線相關(guān) 2.直線回歸 直線回歸直線相關(guān) 例10-2 某醫(yī)師測量了15名正常成年人的體重（kg）與CT雙腎總體積（ml）大小，數(shù)據(jù)如表10-2所示。據(jù)此回答兩變量是否有關(guān)聯(lián)？其方向與密切程度如何？表10-29- 15例正常成年人體重（kg）與雙腎總體積(ml)的測量值 編號 體重(kg) 雙腎總體積(ml) 1 43 217.22 2 74 316.18 3 51 231.11 4 58 220.96 5 50 254.70 6 65 293.

15、84 7 54 263.28 8 57 271.73 9 67 263.46 10 69 276.53 11 80 341.15 12 48 261.00 13 38 213.20 14 85 315.12 15 54 252.08 多元線性回歸 多元線性回歸分析的目的是作出以自變量估計應(yīng)變量的多元線性回歸方程。擬合多元線性回歸方程的用途是由自變量解釋和預(yù)報應(yīng)變量，這在醫(yī)學(xué)研究中有極其廣泛的實際用途。 SPSS在其分析的回歸菜單中提供的回歸分析有十個過程： 1.線性：直線回歸和多元線性回歸 2.曲線估計：曲線擬合 3. 二元logistic：應(yīng)變量為二分類時logistic回歸 4. 多項logistic：應(yīng)變量為多分類無序變量時logistic回歸 5.有序：應(yīng)變量為多分類有序變量時logistic回歸 6. Probit：概率單位回歸 7.非線性：非線性回歸 8.權(quán)重估計：加權(quán)最小二剩法線性回歸 9.兩階最小二剩法：兩階段最小二剩法線性回歸 10. 最佳尺度：最優(yōu)尺度回歸 本章將介紹多元線性回歸。多元線性回歸 例11-1 27名糖尿病人的血清總膽固醇、甘油三脂、空腹胰島素、糖化血紅蛋白、空腹血糖的測量值列于表11-