临床医学科研中的常用统计方法ppt课件

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1、临床医学科研中的常用统计方法变量类型及处理统计方法选择的思路主要内容科研数据的考察数据的统计描述方法统计学检验方法的选择医学统计应用典型错误统计方法应用实例分析(一)判断资料的类型?(二)判断资料的分布?(三)计量正态分布资料方差齐性否?(四)研究设计的类型?(五)单变量、多变量?(六)分析目的?一、统计分析方法选择的思路返回目录总体:任何一种研究都有特定的研究对象,根据研究目的确定的同质全部研究对象称作总体样本:根据随机化的原则从总体中抽出的有代表性的一部分观察单位组成的子集称作样本同质与变异:一个总体中有多个个体,具有一些共同的特征(即同质),同时也具有一定的差异(即变异

2、)变量:表达总体中个体的特性的指标称为变量,变量的取值称为变量值,统计学中的变量通常是指随机变量。变量可分为定量变量和定性变量两种二、变量类型及处理(一)定量变量1、定量变量(数值变量):是对每个观察对象的观察指标用定量方法测定其数值大小,一般有度量衡单位。由定量变量构成的资料称为计量资料(数值变量资料)2、分类:分为离散型变量和连续型变量离散型变量只能取整数值,连续型变量可以取实数值上任何数值二、变量类型及处理(二)定性变量定性变量(分类变量资料):分为无序分类变量和有序分类变量(或等级变量)。是将观察单位的观察指标按性质或类别分组,然后分组汇总各组观察单位数而得到的资料。

3、无序分类变量资料:若各类别之间无量的差别,汇总各类别的观察单位数而得到的资料,则称计数资料有序分类变量资料:若各类别之间有量的差别,汇总各类别的观察单位数而得到的资料,则称等级资料二、变量类型及处理(三)变量的处理1、变量类型的转化:一种类型的变量可转化为另一种类型的变量。但只能由高级向低级转化,即按照连续型、有序、无序、二分类变量的顺序转化,不能作相反方向的转化。离散型变量通过适当的变换或连续性校正后借用连续型变量或有序变量的方法来分析。二、变量类型及处理(三)变量的处理2、分类变量的代码:输入计算机进行统计分析表示:如性别(男/女)、疾病(有/无)、结局(存活/死亡)等二

4、分类变量,采用代码0、1表示,对于多分类变量,可以采用代码1、2、3、4、5…来表示各个类别二、变量类型及处理3、哑变量的设置:进行定量分析时,对于有g类的多分类变量,需要用g-1个取值为0或1的哑变量来完整地表达这些类别。如治疗原发性高血压有中医、西医及中西医结合三种不同的治疗方法,可用两个哑变量X1、X2表示,赋值方法为:X1=(1西医法,0其他),X2=(1中西医结合法,0其他),即:(X1=0、X2=0)表示中医法(X1=1、X2=0)表示西医法(X1=0、X2=1)表示中西医结合法二、变量类型及处理返回目录1、资料类型的考察若每个观察单位都有一个数值,而无论这个数值

5、是具有度量衡单位,还是没有度量衡单位的资料都是定量资料;若每个观察单位只有属性或类别之分,而没有数值的资料都是定性资料。三、科研数据考察1、资料类型的考察如:中性粒细胞分类计数的百分比,若是以白细胞为观察单位,则每个白细胞没有相应数值而只有不同的类别,此时应判为定性资料;若是以人为观察单位,则每个人有一个相应数值(中性粒细胞的百分比),故此时应判为定量资料。三、科研数据考察注意:有些临床科研工作者,常人为地将定量的结果转化为分类变量的临床指标,然后进行统计分析。定量资料提供的信息量最为充分,可进行统计分析的手段也较为丰富、经典和可靠;定性资料在这些方面都不如定量资料。因此,在

6、临床实验中要尽可能选择量化的指标反映实验效应,只有确实无法定量时,才选用分类数据,通常不宜将定量数据转变成分类数据。三、科研数据考察注意:如:研究者将患者的血红蛋白含量用正常、轻、中、重度贫血来表示,这样虽然照顾了临床工作的习惯,却减少了资料所提供的信息量。三、科研数据考察2、离群数据的处理离群数据:个别数据与群体数据严重偏离时被称为离群数据或极端数据,离群数据可能是错误数据局外值与局内值:某些奇异数据与其他数据不是属于同一总体,称为局外值;某些数据虽与其他数据相差较远,若仍属同一总体,这样的数据称为局内值三、科研数据考察2、离群数据的处理处理方法:首先要找出离群的数据,看是

7、否在可能的范围内;其次分析原因,可能是由于错误而造成的误差,如抄错的数据或仪器失灵记录的数据;最后,决定是否从分析中剔除。对错误数据,要坚决剔除;对奇异数据,要根据统计学方法决定是否保留三、科研数据考察3、数据的分布和方差齐性的考察资料正态性考察:方法多,可用频数图考察或正态性检验方差齐性考察:两组方差齐性检验可用F检验,多组方差齐性检验可以用Bartlett检验和Levene检验某些属于某种特殊分布或具有一定特征的数据,虽不呈正态或方差不齐,但经过一定数据转换后可使其变成正态或方差齐性三、科研数据考察

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