(完整)常用医学统计学方法的选择

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常用医学统计学方法的选择

1。多组率的比较用卡方检验(χ2检验,chi—square test)

直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较,结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大.

2。多组计量资料比较采用方差分析（F检验），不能用t检验。当方差分析结果为P<0。05时,只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK—q检验（多个均数两两之间的全面比较）、LSD-t检验（适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较）和Dunnett检验 (适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较）。

3。非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和 Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验(Mann—Whitney 检验）、方差分析（Kruskal—Wallis、Mood 中位数和 Friedman 检验）

4。按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著，并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响,所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后,按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。

①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age—adjusted odds ratio就能得到了。②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。

如果为多分类LOGISTIC回归,在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate,观察年龄的配比情况。可把性别选入factors（自变量）。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。

5.回顾性研究（1)临床妊娠率和女性年龄的关系+（2)男性影响临床妊娠的精子参数比较：

数据类型及变量的说明：y：计量

拟采用的分析方法：卡方检验

拟采用的分析软件：spss

原始数据附件及格式：word表

能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准(根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N)。

6。重复t检验:多个样本均数间的两两比较（又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，

t检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析,并在此基础上用两两比较方法（如．SNK、LSD、Duncan法等).

对于同一对均数间的差异,用t检验无显著性,而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。

统计方法的选择: 分计量、计数、等级资料三

SPSS数据分析的医学统计方法选择

SPSS数据分析得医学统计方法选择 目录 数据分析得统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。目录 (1) ●资料1 (2) 完全随机分组设计得资料 (2) 配对设计或随机区组设计 (3) 变量之间得关联性分析 (4) ●资料2 (5) 1、连续性资料 (5) 1、1两组独立样本比较 (5) 1、2两组配对样本得比较 (5) 1、3多组完全随机样本比较 (5) 1、4多组随机区组样本比较 (6) 2.分类资料 (6) 2、1四格表资料 (6) 2、2 2×C表或R×2表资料得统计分析 (6) 2、3 R×C表资料得统计分析 (7) 2、4 配对分类资料得统计分析 (7) ●资料3 (8) 一、两个变量之间得关联性分析 (8) 二、回归分析 (8) ●资料4 (9) 一.统计方法抉择得条件 (9) 1.分析目得 (9) 2.资料类型 (10) 3.设计方法 (11) 4.分布特征及数理统计条件 (11) 二.数据资料得描述 (12) 1.数值变量资料得描述 (12) 2.分类变量资料得描述 (13) 三.数据资料得比较 (13) 1.假设检验得基本步骤 (14) 2.假设检验结论得两类错误 (14) 3.假设检验得注意事项 (15) 4.常用假设检验方法 (15) 四.变量间得相关分析 (17) 1.数值变量(计量资料)得关系分析 (17) 2.无序分类变量(计数资料)得相关分析 (17) 3.有序分类变量(等级资料) 等级相关 (18)

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两

医学统计学分析基本思路指南

医学统计学分析基本思路指南 医学统计学的学习一定要以理解为主。对于初学者，不必强记一大堆的公式，也不要死钻牛角尖，非要弄明白为什么这种方法叫“t检验”、“F检验”，为什么这个残差叫做“学生化残差”等等。这些都是历史遗留问题，感兴趣的读者可以查阅统计学史。对于只想应用的人来讲，你只要了解在什么情况下应该用什么方法，什么指标应该用于什么情形。尽管多数统计教材都说了数据分析应该先做假设检验，然后选定统计量，然后怎么怎么。但实际中我们拿到一堆数据的时候，不会坐在桌上先列出零假设和备择假设，也不会满座子地计算统计量。 更实际的分析思路是: （1）先确定研究目的，根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。 （2）明确数据您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书类型，根据数据类型进一步确定方法。不同数据类型采用的统计方法也不同。定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。 （3）选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。 （4）统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理专业结论。下面是本人简单总结的常用方法的选择，可供读者参考。

浅谈医学统计方法在临床医学科研中的应用

浅谈医学统计方法在临床医学科研中的应用 【摘要】在现代医疗事业的发展中，医疗实践与临床医学科研是不可或缺的两部分，两者之间具有紧密的联系。医疗实践是临床医学科研的重要源泉，而临床医学科研则对于医疗实践具有重要的指导意义。在临床医学科研工作中，医学统计方法的合理应用必将有助于提高各项临床数据的真实性与可靠性，是广大医学科研人员在实际工作中应重视的环节之一，本文就此作以浅谈。 【关键词】医学统计方法；临床医学研究；应用 在现代临床医学科研工作中，医学统计方法得到了广泛的应用，而且在实践中不断创新和发展。但是部分医学科研人员却相对忽视对于医学统计方法的研究和应用，并且缺乏相应的专业理论知识和操作技巧，导致临床医学研究中出现较多的实际问题。在今后的临床医学科研中，科研人员只有加深对于医学统计方法的认识，选择科学、合理的方法，才能保证科研工作的顺利开展和完成。 1医学统计方法概述 在现代临床医学科研工作中，专业设计与统计学设计是重要的两个环节，也是影响科研工作实际效率和质量的重要因素，必须引起科研人员的高度重视。医学统计方法作为现代临床医学科研中一门独立的自然科学，其从形成与发展共经历了近300年的历史，由较为简单的统计方法逐步向各种科学统计方法综合应用的方向转变。随着现代电子计算技术的不断发展，特别是SPSS、SAS等统计处理软件的研发和应用，客观促进了临床医学科研工作的大幅发展。在现代科学技术的发展中，医学统计方法在临床医学科研中应用的基本步骤为：1)对于某项临床医学科研工作进行全过程的设计；2)根据统计学设计的基本要求，收集和整理所需的各类资料和临床数据；4)对于经过归纳后的资料和数据，选择科学、合理的医学统计方法，以保证科研工作所获取各类信息和数据的客观性、可靠性。从现代临床医学科研发展的角度而言，科研人员在专项研究或论文撰写时，都离不开医学统计方法的应用，所以他们必须掌握基本的医学统计学原理和方法，并且依靠其掌握科研项目的客观发展规律，形成具有一定价值的专业文献。由此可见，现代医学统计方法则广泛用于临床医学科研、医学论文撰写，以及卫生事业管理等领域，其实际作用和意义是不容忽视的。 2统计学设计与指标选择 在现代临床医学科研中，统计学设计和指标选择是科研人员开展工作的首要环节，他们必须坚持对照、重复与随机化的基本原则，在重复观察一定数量的样本基础上，合理设定对照组，以保证统计学设计中的随机抽样或随机化分组。在临床医学科研的统计学指标选择时，应注意下列问题：1）采用配对设计的医学统计方法，尽量保证组间的均衡性2）临床医学科研的目的必须明确，特别是要与现代医学实践工作紧密结合，以促进现代医学事业的稳步发展；3）注重医学统计方法与指标的可行性研究，注重于解决某一或几个方面的现实医疗问题；4）

常用医学统计学方法的选择

常用医学统计学方法的选择 1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test) 直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。 2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验(多个均数两两之间的全面比较)、LSD-t检验(适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验(适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较)。 3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和Friedman 检验） 4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。 ①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。 ②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。 如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。 5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊娠的精子参数比较： 数据类型及变量的说明：y：计量 拟采用的分析方法：卡方检验 拟采用的分析软件：spss 原始数据附件及格式：word表 能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N）。 6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t 检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。 对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。 统计方法的选择: 分计量、计数、等级资料三

医学统计常见资料统计方法归类

医学统计常见资料统计方法归类 计量资料： 一、统计描述：SPSS中的频数统计 二、统计推断：t检验，方差分析，非参数检验 1．t检验：适用于两计量数据间平均水平的比较 1）一个样本和一个总体比较：单个样本t检验 2）两个样本：（1）完全随机分组—成组资料比较：两独立样本t检验 要求：样本来自正态总体、方差齐 （2 ）配对设计的两样本资料：配对t检验 往往是：A）治疗前后数据比较 B）同一个样本用两种不同方法处理后的数据间比较 2．方差分析：适用于两个及两个以上计量数据间平均水平的比较 1）单因素的方差分析：往往是随机分组的多个均数间比较 2）双因素方差分析：除了组别因素外还有配伍因素（用SPSS中一般线性模型） 3．非参数检验：适用于资料总体分布类型不清，或者偏态资料，或者方差不齐的情况下比较计量资料间总体分布的差异。 1）配对计量资料：两相关样本非参数（秩和）检验 2）成组的两样本资料两独立样本非参数（秩和）检验 3）多组资料的比较多个独立样本非参数（秩和）检验 计数资料： 卡方检验：适用于两个率或构成比间以及多个率或构成比间比较 1．四格表卡方检验：两个率或构成比间比较差异 1）非校正卡方：条件：n>40 , T>5 Pearson Chi-Square 2) 校正卡方：条件：n>40 , 1

医学统计方法小结

统计方法小结 首次分享者：yanyan已被分享22次评论(0)复制链接分享转载删除 一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； (2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验 2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析 4)列变量和行变量均为无序多分类变量，

医学统计学各种资料比较_选择方法小结

医学统计学各种资料比较选择方法小结 一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； (2)大样本时：用U检验。

2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验 2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析

医学统计工作基本步骤(详细)

*医学统计工作的基本步骤 1设计主要指统计设计，是影响研究能否成功的最关键环节，是提高观察或实验质量的重要保证。内容包括对资料搜集，整顿和分析全过程的设想与安排。实验设计的三大原则：随机化，重复，对照。 2搜集资料：目的指应采取措施使能取得准确可靠的原始数据。来源：统计报表，工作记录，专题调查或实验研究，统计年鉴和统计数据专辑。要求：随机性和样本含量足够大 3整顿资料：将原始数据净化，系统化和条理化，为下一步计算和分析打好基础过程。 4分析资料：在表达数据特征的基础上，阐明事物的内在联系和规律性，包括两方面：统计描叙和统计推断 17均数的可信区间与参考值范围的区别？均数的可信区间与参考值范围的区别主要体现在含义，计算公式和用途三个方面的不同。（1）意义：均数的可信区间是按预先给定的概率，确定的未知参数的可能范围。实际上一次抽样算得的可信区间要么包含了总体均数，要么不包含。但可以说：该区间可多大（如当a=0.05时为95%）的可能包含了总体均数。而参考值范围是指‘正常人’的解剖，生理生化某项指标的波动范围。均数的可信区间计算公式（1）σ未知：X±指均数可信区间的用途：估计总体均数，参考值范围是指判断观察对象的某项指标是否正常。 7.假设检验与区间估计的关系：置信区间具有假设检验的主要功能；置信区间在回答差别有无统计学意义的同时，还可以提示差别是否具有实际意义；假设检验可以报告确切的P值，还可以对检验的功效做出估计。 1.标准差与标准误的区别：标准差是衡量观察值的离散趋势，描述正态分布资料的频数。标准误是样本均数的变异程度，表示抽样误差的大小，用于总体均数区间估计。两者联系：两者都是变异指标。在样本含量一定时，S越大标准误也越大，即在抽取相同例数的前提下，标准差越大，抽到的样本均数的抽样误差也越大。 2.P值和α：P值时从样本求得H0条件下随机抽样得到目前的统计量以及更极端统计量的概率，反映样本信息是否支持H0，也反映做出拒绝或不拒绝H0决定的理由充分程度。α时人为确定的小概率，容许犯第二类错误的概率，用作门槛，称检验水平。在假设检验中，通常时将P与α对比来得到结论，。 3.标准正态分布与t分布有何不同：t分布为抽样分布，标准正态分布为理论分布。t分布比标准正态分布的峰值低，且尾部瞧得更高。随着自由度的增大，t分布逐渐趋于标准正态分布。当自由度趋于无穷大时，t分布趋近于标准正态分布。 4.假设检验中，当P<0.05时，拒绝H0的理论依据。P值是指从H0规定的总体随机抽得等于及大于现有样本获得的检验统计量值的概率。当P<0.05时，说明在H0成立的条件下，得到现有检验结果的概率小于通常确定的小怪绿时间标准的0.05。因小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，现的确发生了，说明现在样本信息不支持H0，所以怀疑原假设H0不成立，拒绝H0。 5.t检验应用的条件：对单样本t检验要求资料服从正态分布；配对t检验要求差值服从正态分布；对两样本t检验则要求数据均服从正太分布，且两样本对应的两总体方差相等。 6.I型错误和Ⅱ型错误得区别与联系：I型错误是指拒绝了实际成立的H0所犯的弃真的错误，其概率大小用α表示，Ⅱ型错误是指接受了实际上不成立的H0所犯的取伪错误，其概率用β表示。当样本含量N确定时，α越小β越大，反之，α越大β越小。了解这两类错误的实际意义在于，若在应用中要重点减少α，则取α=0.05；若要在应用中要重点减少β，则取α=0.10或-。20甚至更高。 7.假设检验和区间估计有何联系：假设检验用于推断质的不同即判断两个或多个总体参数是否不等，而可信区间用于说明量的大小即推断总体参数的范围。两者有联系也有区别，假设检验与区间估计的联系在于可信区间也可以回答假设检验的问题，若算得的可信区间若包含了H0，则按α水准，不拒绝H0，若不包含H0，则按照α水准，拒绝H0，接受H1。也就是说在判断两个总体参数不等时，假设检验和可信区间时完全等价的。 1.方差分析的基本思想和应用条件是什么。方差分析的基本思想时根据试验设计的类型，将全部测量值总的离均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分，除随机误差作用外，每个部分的编译可由某个因素的作用加以解释。通过比较不同变异来源的均方，借助F分布做出统计推断，从而推论各种研究因素对试验结果有无影响。应用条件：各样本是互相独立的随机样本，均服从正态分布；相互比较的各样本的具有方差齐性。

中医药论文中常见统计学分析方法应用错误辨析

医学论文中常用统计分析方法误用辨析 医学统计学的地位 ◆医学统计学如今是热门科学。美国食物和药品管理局(Food and Drug Administration, FDA )和欧盟法规要求实验研究、临床研究、药物开发、医学杂志审稿、流行病学探索，以及政府制定有关政策的民意调查、数据分析、决策预测等都需要统计学家的直接参与。由统计学家指导研究设计、数据分析乃至准备呈递给FDA的报告。 ◆在我国，医学统计学也越来越受到学术界和有识之士的重视。 医学统计学的地位 医学论文中统计分析的应用现状 在医学事业迅速发展的今天，医学研究论文已成为主要的交流方式。但医学论文中尚存在各种统计分析方法应用上的问题，统计学缺陷涉及面：国外约50%，国内80%以上。主要有： 研究设计不合理(设计水平低下)； 分析方法选用不得当(方法使用错误)； 应用条件不遵循； 样本含量不满足统计学要求； 结果解释不合理(推断过于肯定)； 统计报告(报告项目不全)。 由于计算机应用的普及和统计分析软件的发展，统计分析的过程和步骤主要由统计软件实现，随之普遍出现乱用计算机统计软件现象。 ①不管统计分析方法的前提条件是否満足，将数据直接代入计算机软件中，使得出的结果与实际相差甚远。 ②现有的统计软件使用不太方便，造成用户的误用。 作为医学学术刊物的主要读者一定要正确地评价、参考和利用这些发表的医学论著。 中国医学杂志的调查结果 ◆中国医学杂志近800种，其中代表医学最高水平的中华、中国系列杂志近百种。 ◆据统计： 中华系列医学杂志发表的论文中有统计问题或错误的达到70％。 国际著名医学杂志有统计问题或错误也达50%。 ----<医学统计学基础与典型错误辨析> (胡良平主编军事医科院出版2003年) 国外权威医学期刊调查结果 ?Glantz调查了1977年《Circulation Research》和《Circulation》杂志中发表的文章，在使用统计学方法的文章中具有统计学问题或错误的分别有61%和44%。?Kanter等调查了1992年至1993年《Transfusion》杂志发表的文章，发现75%的文章至少存在一处统计问题或错误。 国内外调查结果显示

医学统计学各种资料比较选择方法小结

一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Krus kal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； (2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c 2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2

医学统计学应用题模板

统计学个人整理 （仅针对昆明医科大学劳动与社会保障专业2010级学生） 【t检验】 一．完全随机设计的两样本均数的t检验 Copd患者。。。 正常人。。。 问：运用配对t检验的方法是否正确？ 答：不正确。对完全随机设计的资料不宜使用配对t检验。本资料应用完全随机设计的两样本均数比较的t检验，目的是判断两样本均数分别代表的两总体均数是否相同。 步骤： 1.建立假设检验，确定检验水准 Ho: Copd患者与正常人的C-FPWV的总体均数相同； H1: Copd患者与正常人的C-FPWV的总体均数不同。α=0.05 2.运用完全随机设计的两样本均数的t检验计算检验统计量t值和P值。 3.如果P≤0.05，拒绝Ho，接受H1，差异有统计学意义，可认为Copd患者与正常人的 C-FPWV的总体均数不同；如果P＞0.05，不拒绝Ho，差异无统计学意义，尚不可认为Copd患者与正常人的C-FPWV的总体均数相同。 二．对数转换后的ｔ检验：白喉抗体效价 男生320 20 320 640 80 320 160 40 女生20 20 160 40 160 80 20 40 20 问：经完全随机设计两样本均数比较的t检验，方差齐，比较得出结论的方法是否正确？答：不正确。由于抗体效价是等比资料，服从对数正态分布，各组的平均效价应用几何均数G描述，其假设检验不能直接用完全随机设计两样本均数比较的t检验，而应将观察值进行对数转换后再用t检验。 三．配对t检验 1号2号3号4号 A药治疗前36 45 55 42 治疗后45 62 65 70 B药治疗前55 50 65 60 治疗后80 70 70 85 答①： 1.建立假设检验，确定检验水准。 Ho: 病人治疗前和治疗后血红素总体均数相同； H1: 病人治疗前和治疗后血红素总体均数不同。α=0.05 2.运用配对t检验得到t值和P值。 3.如果P≤0.05，拒绝Ho，接受H1，差异有统计学意义，可认为病人治疗前和治疗后血 红素总体均数不同；如果P＞0.05，不拒绝Ho，差异无统计学意义，尚不可认为病人治

医学统计学选择(全部答案,仅供参考)

习题 《医学统计学》第二版（七年制临床医学用）（一）最佳选择题 1.描述一组偏态分布资料的变异度，以（）指标较好。 A. 全距 B. 标准差 C. 变异系数 D. 四分位数间距 E．方差 2.用均数和标准差可以全面描述（）资料的特征。 A. 正偏态分布 B. 负偏态分布 C. 正态分布 D. 对称分布 E．对数正态分布 3.各观察值均加（或减）同一数后（）。 A. 均数不变，标准差改变 B. 均数改变，标准差不变 C. 两者均不变 D. 两者均改变 E．以上都不对 4.比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用（）。 A. 变异系数 B. 方差 C. 极差 D. 标准差 E．四分位数间距 5.偏态分布宜用（）描述其分布的集中趋势。 A. 算术均数 B. 标准差 C. 中位数 D. 四分位数间距 E．方差

6.各观察值同乘以一个不等于0的常数后，（）不变。 A．算术均数 B. 标准差 C. 几何均数 D. 中位数 E．变异系数 7.（）分布的资料，均数等于中位数。 A. 对数正态 B. 正偏态 C. 负偏态 D. 偏态 E．正态 8.对数正态分布是一种（）分布。（说明：设X变量经Y=lg X变换后服从正态分布，问X变量属何种分布？） A. 正态 B. 近似正态 C. 左偏态 D. 右偏态 E．对称 9.最小组段无下限或最大组段无上限的频数分布资料，可用（）描述其集中趋势。 A. 均数 B. 标准差 C. 中位数 D. 四分位数间距 E．几何均数 10.血清学滴度资料最常用来表示其平均水平的指标是（）。 A.算术平均数 B.中位数 C.几何均数 D.变异系数 E．标准差

医学统计学案例分析

医学统计学案例分析评述 医学期刊论著：《口岸出入境人员预防接种统计分析》 【题目】口岸出入境人员预防接种统计分析 【研究目标】对口岸出入境人员的预防接种情况进行统计分析，为各种跨国传染性疾病的预防提供参考数据。 【研究人群】2010 年1 月--2012 年5 月口岸接受预防接种的出入境人员6870 位，其基本资料如下：男3678 人，女3021 人；年龄在3-79 岁之 间，平均年龄45.6 岁。经免疫前检查和询问，研究对象均无严重 的疾病，且无接种疫苗过敏史及禁忌症。 【资料类型】本资料是计数资料。 （1）原文：研究对象：选择我处2010 年1 月-2011 年4 月，2011 年5 月-2012 年5月两个时间段6870 位出入境人员，将其按公务人员、船员、劳 务人员、留学人员、旅游探亲及商务等进行分组。 （2）问题：①文献中未明确“我处”的具体含义，没有明确研究对象的来源。 ②文献中未提及“6870 位出入境人员”是如何产生的，即是普查， 还是抽样调查？如果是抽样调查，未明确抽样的方法，是如何应用 随机抽样的方法选择这6870 位研究对象的？ 【统计方法】 （1）本论著未明确使用了何种统计学方法，我们组认为：首先应对资料进行正态性检验和方差齐性检验，若满足正态、方差齐，选择χ2检验，否则应选用秩和检验。 一篇论文结论的正确与否，需根据该篇论文所选用的检验方法和检验结果进行判断。如果没有检验方法或检验方法不合理，就无法知道检验结果是否出错，也就无法对结论进行准确判断。 （2）文献尽管在“1.4 统计学处理”中提及了“使用SPSSl5.2 软件进行统计学分析”，注明所采用的统计软件，但方法中未注明统计推断方法，没有明确

医学统计学案例分析

医学统计学案例分析 案例分析—四格表确切概率法 【例1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞de疗效，某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。经检2验，得连续性校正χP,，差异无统计学意义，故认为中西药治=， 疗急性心肌梗塞de疗效基本相同。 表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞de疗效比较药物有效无效合计有效率(,) 中药 12 2 14 西药 6 7 13 合计 18 9 27 【问题1-5】 (1) 这是什么资料, (2) 该资料属于何种设计方案, (3) 该医师统计方法是否正确,为什么, 【 【分析】 (1) 该资料是按中西药de治疗结果(有效、无效)分类de计数资料。 (2) 27例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。 2(3) 患者总例数n=27,40，该医师用χ检验是不正确de。当n,40或T,1时，2不宜计算χ值，需采用四格表确切概率法(exact probabilities in 2×2 table)直接计算概率 案例分析,卡方检验(一) 【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎de疗效，随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。该医师采用成组t检验(有效=1，无效=0)进行假设检验，结

检验(有效=1，无效=0)进行进行果t,，P,，差异有统计学意义 假设检验，结果t,，P,，差异有统计学意义，故认为中西药治疗胃炎de疗效有差别，中药疗效高于西药。 【问题1-1】 【 (1)这是什么资料,(2)该资料属于何种设计方案, (3)该医师统计方法是否正确,为什么,(4)该资料应该用何种统计方法, 【分析】 (1) 该资料是按中西药疗效(有效、无效)分类de二分类资料，即计数资料。 (2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案。(3) 该医师统计 方法不正确。因为成组t检验用于推断两个总体均数有无差别，适用于正态或近似正态分布de计量资料，不能用于计数资料de比较。 (4) 该资料de目de是通过比较两样本率来推断它们分别代表de两个总体率有无差别，应用四格表资料de 检 验(chi-square test)。 【例1-2】 2003年某医院用中药和西药治疗非典病人40人，结果见表1-1。 表1-1 中药和西药治疗非典病人有效率de比较 药物有效无效合计有效率(,) 中药 28 1414 西药 2 10 12 合计 16 24 40 某医师认为这是完全随机设计de2组二分类资料，可用四格表de检验。其步 骤如下: 1(建立检验假设，确定检验水准 [ H:两药de有效率相等，即0 π,π12

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法 1 连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t 检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对 转换后的数据采用t 检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t '检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t 检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon 的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe法，SNK 法等。 1.3.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis 法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用成组的Wilcoxon 检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果 为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法， tukey 法，Scheffe法，SNK 法等。 1.4.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman 检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon 检验。 **** 需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法， 如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t 检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。

医学统计学各种资料比较选择方法小结(学医的都有用哦)

医学统计学各种资料比较选择方法小结（学医的都有用哦）来源：徐萌的日志 一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bon ferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal W allis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的W ilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； (2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用F isher’s确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用F isher’s确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal W allis的秩和检验 2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero c orrelation analysis的CMH c2 3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析 4)列变量和行变量均为无序多分类变量， (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法

24-医学统计方法选择流程图

医学统计学方法的选择 一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一 步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则 进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料：

(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； (2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验 2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析