[医学]定性资料比较

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时间:2019-07-15

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1、定性资料的比较定性资料为以下两类分类变量的观察资料:1)无序分类变量:如血型(A、B、O、AB)、性别(男、女)等。适用:检验。2)有序分类变量:如疗效(治愈、显效、好转、无效、死亡)、使用的药物剂量(高剂量、中剂量、低剂量)等。适用:秩和检验。一、定性资料案例及比较原理二、两组二分类资料比较1.独立的两组二分类资料比较-检验2.配对的两组二分类资料比较-检验三、独立的多组二分类资料比较-检验四、独立的多组多分类资料比较1.无序多分类资料比较-检验2.有序多分类资料比较-秩和检验一、定性资料案例及比较原理

2、 (一)案例例1某医生欲比较万拉法新与氟西汀治疗老年期抑郁症的疗效,将病情相近的60名患者随机分成两组,分别用两种药物进行治疗,结果见表1。解析:研究变量:为单个定性变量,即治疗效果,取值为痊愈和未愈。研究组为:万拉法新组和氟西汀组。万拉法新组痊愈率P1=63.33%氟西汀组痊愈率P2=50.00%(两组两分类资料)解决的问题:两种药物治疗所代表的总体的痊愈率是否相同。本类问题通常选用检验来解决。通过观察我们发现,表1中最基本的数据只有4个:19、11、15、15,其余数据都可以用这4个数据推算出来。称为

3、四格表(fourfoldtable)。其一般形式见表2。例2采末梢血与静脉血检查乙型肝炎抗原,结果见表3。解析每个患者分别采取末梢血与静脉血进行乙型肝炎抗原检查的结果,属于配对设计,末梢血的结果和静脉血的结果虽然分属两份样本,但它们不是相互独立的。资料的表达形式也是一个2×2表,但其含义完全不同于表2。目的:比较两个样本血液检验结果的总体阳性率有无差异。我们将这样的数据形式称为配对四格表,其一般形式见表4。在对配对设计资料进行总体率的差异性检验时,由于设计方法与完全随机设计不同,检验假设统计量的计算也有相

4、应的专用检验公式。例3用磷霉素的三种制剂治疗皮肤软组织感染,其疗效结果见表5。解析:研究变量:为一个定性变量,其可能取值有两个,痊愈和未愈。研究组:有三个,软膏组、油膏组和粉剂组。目的:解决这三组频数分布所对应的总体痊愈率是否相同的问题。(多组两分类资料)其一般形式见表6。应用检验。本类问题通常进行检验进行各组间的比较,有差异的情况下再根据具体情况进行适当的两两比较。例4某研究者欲研究汉族、回族和满族居民的职业分布情况,按3个民族分别抽样,分别调查了145、97和99人,共341人,调查结果见表7。解析:

5、研究变量:为一个定性变量“职业”有4个取值:干部、工人、农民和其他。研究组:有三个,汉族、回族和满族三个组。目的:解决这三组样本频数分布所对应的总体频数分布是否相同的问题。(多组多分类资料)称为R×C列联表。其一般形式见表8。按照R×C表中分组变量的类型,以及分析的目的可以分为:无序列联表、有序列联表。不同类型的资料或不同的分析目的,应当采用不同的分析方法。无序列联表-检验有序列联表-秩和检验(二)Pearson检验基本思想与分布检验是1899年统计学家Pearson提出。样本资料服从某个已知的概率分布样

6、本资料不服从某个已知的概率分布用统计量来度量实际观察频数与成立条件下的理论频数之间的偏差。其中,表示理论分布的k个类别,表示第i个类别的实际频数,表示第i个类别的理论频数。当H0为非真时,实际频数与理论频数之间的差异应较大,因此Pearson统计量也较大;当H0为真时,实际频数与理论频数之间的差异应较小,因此Pearson统计量也较小。可以证明,H0为真时,Pearson统计量近似服从分布。分布是一种连续型随机变量的概率函数。如果随机变量相互独立且服从标准正态分布,则随机变量所服从的分布是自由度为n的分布

7、,记作。分布的形状依赖于自由度的大小。自由度为的分布右侧尾部面积为的临界值记为,列于附表中。二、两组二分类资料比较(一)独立的两组二分类资料比较1、检验的步骤:表2是两个样本频率的数据。①建立检验假设,确定检验水准H0:,即两药的总体有效率相同。H1:,即两药的总体有效率不同。②计算检验统计量在H0假设下,两组的总体概率应近似地等于合并估计的频率≈m1/n。第i组的阳性期望人数:Ti1=ni=nim1/n阴性期望人数:Ti2=ni(1-)=nim2/n亦称理论频数(theoreticalfrequen

8、cy),理论频数的计算公式可归结为:自由度:*检验的基本公式:*自由度的公式=(行数-1)(列数-1)③确定P值,做出推断结论查附表,自由度1对应的临界值。,由于值越大,概率P值越小,本例=1.086,查表得到0.25

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