科研数据的分析与处理资料讲解.ppt

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1、科研数据的分析与处理医学科研数据的整理与分析第一节科研数据的检查与整理第二节科研数据的描述第三节统计分析方法的选择第四节科研数据的综合分析第五节统计分析结果的解释与表达一、对象的检查二、缺项与差错三、资料的整理第一节科研数据的检查与整理一、对象的检查首先要鉴别所调查或研究的个体是否属于所规定的调查对象或研究对象。在进行临床研究时，要特别注意疾病诊断、分类的正确性，这对于保证研究结果的正确性是十分必要的。由于多种原因在一些调查表中经常可以见到缺项的存在，缺项的存在严重地影响到资料的完整性。通过检查发现研究资料中的差错也是十分必要的，应对研究数据作认真的检查。二、缺项与差错检查专业检查统

2、计检查二、缺项与差错检查人工检查计算机检查二、缺项与差错检查在周密实验设计指导下获得的实验数据，不应随意舍弃，否则实验结果的真实性与完整性就会受到破坏。可疑数据的处理在该数据指标服从正态分布的前提下，可用统计方法检查个别“可疑值”是否应当舍弃。当n＞10时，可以用“”作为舍弃可疑值的准则。当n≤10时，可以采用Q检验法、Dixon检验法或Grubbs检验法，进行测量值的一致性检验，从而判断是否剔除可疑值。可疑数据的处理在对资料做好检查、核对后，就需要把杂乱无章的资料条理化，以便于进行统计计算与分析，即整理资料。三、资料的整理数据的计算机管理数据库的选择数据录入数据核查与清理数据加工（

3、如编码、标准化、根据原始记录产生新的研究变量等）数据最终锁定并进入分析医学科研数据的整理与分析第一节科研数据的检查与整理第二节科研数据的描述第三节统计分析方法的选择第四节科研数据的综合分析第五节统计分析结果的解释与表达一、统计指标二、统计表三、统计图第二节科研数据的描述表达（一）总量指标与相对数指标（二）平均数指标（三）变异指标一、统计指标统计表是用表格的方式表达统计资料和指标。在编制统计表时，应该遵循以下原则：1.重点突出，简单明了。即一张表只包含一个中心内容，使人一目了然，不要包罗万象。2.主谓分明，层次清楚。二、统计表一、统计指标二、统计表三、统计图第二节科研数据的描述表达医学

4、科研数据的整理与分析第一节科研数据的检查与整理第二节科研数据的描述第三节统计分析方法的选择第四节科研数据的综合分析第五节统计分析结果的解释与表达(一)假设检验(二)区间估计(三)变量间关系的研究(四)判别分析一、统计分析方法概述包括有计量资料分布类型的假设检验、计量资料方差的假设检验、计量资料均数的假设检验、等级资料分布或位置的假设检验、两种属性间的独立性检验以及两种方法判断结果一致性的检验等。(一)假设检验(二)区间估计▲概念：根据样本均数，按一定的可信度计算出总体均数很可能在的一个数值范围，这个范围称为总体均数的可信区间。▲方法：(1)u分布法(2)t分布法总体均数（μ）的100

5、(1-α)%置信区间(CI)：(1)已知总体标准差σ，按正态分布原理，计算公式为：(2)σ未知，n较小，按t分布原理计算：(3)σ未知，n足够大(如n＞100)，按正态分布原理计算：(二)区间估计总体率的置信区间估计查表法当n≤50时正态近似法当样本含量足够大，且样本率p和（1-p）均不太小。一般认为np和n(1-p)≥5。p±uαsp(一)假设检验(二)区间估计(三)变量间关系的研究(四)判别分析一、统计分析方法概述1.各指标之间无自变量与因变量之分（1）研究变量之间的相互关系有直线相关分析、典型相关分析等。（2）研究多个变量的内部从属关系，并寻找综合指标，降低变量的维数，其常用的

6、方法主要有主成分分析、因子分析和对应分析。（3）研究多个变量内部或多个样品之间的亲疏关系有聚类分析。（4）研究多个变量内部的各种复杂关系有线性结构方程的协方差分析。(三)变量间关系的研究2.各指标之间有自变量与因变量之分研究变量之间的依存关系有直线回归分析、曲线回归分析、多项式回归分析、多元线性回归分析、概率模型回归分析、生存资料的参数模型回归分析、COX模型回归分析和对数线性模型分析。(三)变量间关系的研究(一)假设检验(二)区间估计(三)变量间关系的研究(四)判别分析根据一些明确分类的总体所提供的信息，对未知个体的归属进行分类的判别分析。一、统计分析方法概述分析目的资料类型设计方

7、案数理统计条件选择统计分析方法需考虑的因素二、计量资料假设检验方法的选择例：欲了解某地城乡婴儿营养状况有无差别，测量了其血红蛋白含量，见下表。首先要明确每次拟分析的定性变量个数是多少？其次要弄清定性变量的属性、列联表中频数的多少以及资料的收集方式。三、计数资料假设检验方法的选择每次只分析两个变量时，可将资料整理为2×2表、2×k表和R×C表的形式。常用的统计分析方法有Pearsonχ2检验、校正χ2检验、配对计数资料的McNemarχ2检验、Fisher精