醫(yī)學研究中常見的統(tǒng)計學錯誤(季聰華)

醫(yī)學研究中常見的統(tǒng)計學錯誤季聰華一、隨機二、均數(shù)±標準差三、獨立樣本t檢驗四、配對t檢驗五、卡方檢驗六、回歸分析七、信效度評價八、統(tǒng)計圖九、統(tǒng)計表格十、統(tǒng)計結(jié)果內(nèi)容十一、樣本量隨機是指采用隨機的方式，使每個受試對象均有同等的機會被抽取或分配到實驗組和對照組。包括“隨機抽樣”和“隨機分組”兩類。隨機抽樣主要用于調(diào)查性研究，如發(fā)病率調(diào)查、危險因素調(diào)查等。隨機分組主要用于試驗性研究，如干預措施的有效性和安全性評價。一、隨機錯用1：在不可能隨機的情況下，濫用“隨機分組”隨機分組適用于前瞻性試驗性研究，而非對回顧性資料的分析。隊列研究、病例對照研究雖然也有對照，但對照的形成不是根據(jù)隨機原則確定的。錯用2：明顯的假隨機分組隨機分組的研究，組間數(shù)量呈規(guī)律的比例關(guān)系，如1：1，2：1，3：1等。因脫落等原因可能會造成例數(shù)的不嚴格比例關(guān)系，但文章要有明確交代。一、隨機5排序法步驟：編號、取隨機數(shù)、排序、分組“隨機”的數(shù)字表法一段分層區(qū)組隨機的SPSS代碼inputprogram. Loop#i=0to71. Computex=rnd(#i/8+0.5). endcase. Endloop. Endfile. Endinputprogram. execute. computeii=uniform(1). rankvariables=IIbyx. execute. Recoderii(1=1)(2=1)(3=1)(4=1)(5=2)(6=2)(7=2)(8=2)intogroup.Execute. “隨機”的計算機程序法“隨機”的例數(shù)調(diào)整法（不推薦）“均數(shù)±標準差”的描述用于符合正態(tài)或近似正態(tài)分布的資料。前者表示集中趨勢，后者表示離散趨勢?？赏ㄟ^均數(shù)與標準差的相對大小來大致判斷資料是否符合正態(tài)分布。二、均數(shù)±標準差錯用1：偏態(tài)資料，用“均數(shù)±標準差”表示正確用法：偏態(tài)資料的描述用中位數(shù)（四分位間距）二、均數(shù)±標準差錯用2：對數(shù)正態(tài)分布資料用“均數(shù)±標準差”表示正確用法：對數(shù)正態(tài)資料用“幾何均數(shù)±標準差”二、均數(shù)±標準差如何在WORD中寫出x1、輸入英文小寫字母x，并將其改為斜體x如何在WORD中寫出x2、選中x后，單擊菜單欄中的【格式】→【中文版式】→【拼音指南】如何在WORD中寫出x3、在【拼音指南】對話框的【基準文字】項可以看到x，在【拼音文字】項下第一行輸入“_”。如何在WORD中寫出x判斷是否符合正態(tài)分布的方法行業(yè)共識均數(shù)與標準差的大小關(guān)系正態(tài)性檢驗：正態(tài)性的判斷不需要特別嚴格。正態(tài)或近似正態(tài)，不要矯枉過正獨立樣本t檢驗用于兩組正態(tài)或近似正態(tài)分布資料的組間比較。三、獨立樣本t檢驗錯用1：用于多組資料比較正確用法：多組正態(tài)分布資料的組間比較及兩兩比較用方差分析三、獨立樣本t檢驗錯用2：用于非正態(tài)資料正確用法：非正態(tài)資料的組間比較采用非參數(shù)檢驗三、獨立樣本t檢驗t檢驗與方差分析兩組時也可以用方差分析，結(jié)果與t檢驗等價。F=t2兩獨立樣本t檢驗的計算公式：即使沒有原始資料，也可以復核統(tǒng)計計算是否正確配對t檢驗適用于正態(tài)分布資料的組內(nèi)成對比較（如治療前后）四、配對t檢驗錯用：用于組內(nèi)多點資料正確用法：組內(nèi)多點資料應采用重復測量方差分析四、配對t檢驗卡方檢驗是兩個或多個率（或構(gòu)成比）進行組間比較的方法，適用于雙向無序資料的比較。其基本原理是用卡方值的大小來衡量實際頻數(shù)和理論頻數(shù)之間的吻合程度，進而做出統(tǒng)計學推斷。五、卡方檢驗五、卡方檢驗錯用1：檢驗結(jié)果的錯選正確用法：卡方檢驗有使用的前提條件，不符合前提條件需要校正，或者采用精確概率法。當n≥40，所有理論值≥5時，用pearson卡方檢驗。當n≥40，1≤理論值＜5時，用校正的卡方檢驗。

n<40或有理論值<1，或P≈α時，用確切概率法。錯用2：用于單向有序資料正確用法：采用秩和檢驗或者Ridit分析法五、卡方檢驗秩和檢驗卡方檢驗錯用3：用于雙向有序的資料正確用法：采用等級相關(guān)分析或者線性趨勢檢驗。五、卡方檢驗線性回歸是單個或多個因素與因變量間線性依存關(guān)系的統(tǒng)計方法。線性回歸要求因變量符合正態(tài)分布，自變量則是可以測量的。六、回歸分析logistic回歸是研究因變量為二分類或多分類觀察結(jié)果與影響因素（自變量）之間關(guān)系的一種多變量分析方法，屬概率型非線性回歸。Logistic回歸主要獲取OR值。六、回歸分析RR（OR）關(guān)聯(lián)強度0.9~1.01.0~1.1無0.7~0.81.2~1.4弱0.4~0.61.5~2.9中0.1~0.33.0~9.9強＜0.110~很強錯用1：濫用線性回歸或logistic回歸正確用法：根據(jù)資料特征，選用相應方法。六、回歸分析連續(xù)型因變量(y)---線性回歸分析分類型因變量(y)---Logistic回歸分析時間序列因變量(t)---時間序列分析生存時間因變量(t，y)---COX回歸分析錯用2：logistic回歸連續(xù)型自變量的解釋正確用法：Logistic回歸分析的自變量可以是連續(xù)型資料（如年齡的具體值），也可以是分類資料（如1=年齡大于50歲，0=年齡小于等于50歲），計算出來的OR值差別很大，解釋的專業(yè)意義也是不一樣的。六、回歸分析如果是連續(xù)資料，表示每變化一個單位，風險增加了(1-OR)倍。量表的信度（reliability）重測信度：兩次測量的相關(guān)分析內(nèi)部一致性信度：可靠性分析分半信度：可靠性分析七、信效度檢驗量表的效度（validity）

內(nèi)容效度：內(nèi)部條目的相關(guān)分析結(jié)構(gòu)效度：因子分析效標效度：與標準值的比較錯用：對因子分析結(jié)果的應用：錯將前提條件當成最終結(jié)果。正確方法：因子分析兩個關(guān)鍵步驟：1、前提條件檢驗；2、因子載荷、結(jié)構(gòu)矩陣。在滿足前提條件的情況下判斷結(jié)構(gòu)矩陣表結(jié)果與專業(yè)意義之間是否一致。七、信效度檢驗因子分析的適宜度分析KMO可反映各指標間相關(guān)程度，其取值在0~1之間，越接近1，變量間的相關(guān)性越強，因子分析的效果越好。通常將KMO統(tǒng)計量的大小按以下分段解釋：KMO≥0.9非常適合做因子分析0.8≤KMO<0.9很適合做因子分析0.7≤KMO<0.8適合做因子分析Bartlett球形性檢驗從檢驗整個相關(guān)矩陣出發(fā)，H0：相關(guān)矩陣為單位矩陣。如果不能拒絕該假設(shè)，各變量獨立，不宜作因子分析：p≤0.05適合做因子分析p>0.05不適合做因子分析結(jié)構(gòu)矩陣5個維度共44個條目維度1：態(tài)度和行為積極性

條目：11-15,17,19,21,22,25,26,30,32維度2：情緒控制條目：16,18,20,23,33-36維度3：保持獨立和社會功能條目：37-44維度4：保持社會關(guān)系條目：1-10維度5