文學(xué)研究]醫(yī)學(xué)科研和論文撰寫中常用的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析方法-檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)與臨床-wenkub
2023-01-19 12:48:53 本頁面
【正文】 計(jì)數(shù)資料 ， 但不能做相反方向的轉(zhuǎn)化 。 幾個(gè)基本概念 ?變量 ：數(shù)值變量（定量變量）、分類變量（定性變量）：無序分類、有序分類（等級 /半定量） ?概率 ：隨機(jī)事件、概率、頻率與概率的關(guān)系（樣本含量大到總體時(shí)，頻率就等于概率） ?總體與 樣本 ：總體、樣本、參數(shù) 數(shù)學(xué)上的分類 ?連續(xù)型資料 (continuous data) ： 計(jì)量資料 實(shí)數(shù)范圍內(nèi)任意取值 ?離散型資料 (discrete data) 實(shí)數(shù)范圍內(nèi)只取整數(shù)值 計(jì)數(shù)資料 離散型計(jì)量資料 如：脈搏次數(shù) /分；人數(shù) /家庭；白細(xì)胞計(jì)數(shù) /L 連續(xù)型變量： 即連續(xù)變化的變量，其取值是數(shù)軸上某一區(qū)間內(nèi)的一切數(shù)值，理論上它們是無限可分的。醫(yī)學(xué)科研和論文撰寫中常用的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析方法 重慶市衛(wèi)生信息中心 孫安龍 目錄 ?前言 ?醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法的基本概念 ?常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法的適用條件 ?醫(yī)用期刊對醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的要求 ?醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)在期刊中的正確表達(dá) ? 醫(yī)學(xué)科研論文中的常見的統(tǒng)計(jì)學(xué)問題 ?數(shù)據(jù)的正確書寫 前言 ?衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)在醫(yī)學(xué)期刊中占有非常重要的地位。如身高、體重。 提示： 在研究設(shè)計(jì)中 ， 對于能測量的指標(biāo) ， 盡可能設(shè)計(jì)為定量指標(biāo) ， 盡可能減少信息量的損失 ， 并為分析過程中資料轉(zhuǎn)化帶來方便 。 0 ? P ? 1， P=1 必然事件， P=0 不可能事件。（簡單 /單純）：抽簽法、隨機(jī)數(shù)表法 ? 系統(tǒng)隨機(jī)抽樣（間隔）：將總體按某一標(biāo)志（如時(shí)間）排序，然后按一定間隔抽取樣本單位。 幾種常見的分布 ? 分類變量的分布類型 – 二項(xiàng)分布：觀察單位具有互相對立的一種結(jié)果，觀察單位的觀察結(jié)果相互獨(dú)立（如：治愈 /未治愈、傳染 /未傳染） – Poisson分布：二項(xiàng)分布的極限分布和特例，某事件發(fā)生率非常小時(shí)（小概率事件），則事件發(fā)生數(shù) X所服從的概率分布 – 超幾何分布： ? 數(shù)值變量的分布類型 – 正態(tài)分布 – Weibull分布 t檢驗(yàn)、 u檢驗(yàn) ? 數(shù)值變量資料假設(shè)檢驗(yàn)的最基本最簡單的方法： t檢驗(yàn)、 u檢驗(yàn)； 僅適用于兩個(gè)樣本均數(shù)的比較 ? t檢驗(yàn)的應(yīng)用條件：樣本含量較?。?n30）、正態(tài)分布總體的隨機(jī)樣本、兩總體方差齊 ? u檢驗(yàn)的應(yīng)用條件：樣本含量較大（ n30）或樣本含量雖小但總體標(biāo)準(zhǔn)差已知時(shí)樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)的比較及成組設(shè)計(jì)兩大樣本均數(shù)的比較 ? 應(yīng)用 – 樣本均數(shù)與已知總體均數(shù) – 配對設(shè)計(jì)資料 – 成組設(shè)計(jì)資料兩均數(shù)間 方差分析 ? 方差分析的應(yīng)用條件（多個(gè)樣本均數(shù)的比較） – 各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本 – 各樣本均來自正態(tài)總體 – 相互比較的各樣本所來自的總體其方差相等，即方差齊 ? 方差分析應(yīng)用 – 兩個(gè)或多個(gè)樣本均數(shù)間的比較 – 分析兩個(gè)或多個(gè)因素間的交互作用 – 回歸方程的假設(shè)檢驗(yàn) – 方差齊性檢驗(yàn) ? 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料：處理間變異 +組內(nèi)變異（誤差） ? 配伍組設(shè)計(jì)資料：處理間變異 +配伍組間變異 +內(nèi)變異（誤差） ? 多個(gè)樣本均數(shù)間的兩兩比較： q檢驗(yàn)（ SNK法） ? 多個(gè)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)對照組均數(shù)間的比較： q’檢驗(yàn)（ Dunt t檢驗(yàn)） 卡方檢驗(yàn) ? 分類變量資料中的應(yīng)用 – 推斷兩個(gè)及兩個(gè)以上總體率或構(gòu)成比之間有無差別 – 兩種屬性、兩種特征或兩變量間相關(guān)關(guān)系是否存在 – 頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn) ? 四格表資料的卡方檢驗(yàn)（ n1+n240,各格 T5） ? RXC列聯(lián)表的卡方檢驗(yàn)（多個(gè)率及多組構(gòu)成比） ? 配對資料的卡方檢驗(yàn) ? 組內(nèi)分組資料的卡方檢驗(yàn)（逐級分組 /K層組內(nèi)分組設(shè)計(jì)資料） ? Fisher精確概率檢驗(yàn)法：一格 T1,n40 非參數(shù)檢驗(yàn) ? 適用條件 – 等級順序資料 – 偏態(tài)資料 – 未知分布類型的資料 – 要比較的各組資料變異度相差較大，其方差不齊，且不易變換達(dá)到齊性 – 初步分析 – 特殊情況 ? 配對設(shè)計(jì)差值的符號(hào)秩和檢驗(yàn) ? 成組設(shè)計(jì)兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)： Wilcoxon秩和檢驗(yàn)、MannWhitney秩和檢驗(yàn) ? 成組設(shè)計(jì)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)： H檢驗(yàn)法（ KruskalWallis法） ? 多個(gè)樣本間兩兩比較的秩和檢驗(yàn) ? 配伍組設(shè)計(jì)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn) 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 ? 運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理和方法研究醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的生物、理化、社會(huì)、心理等因素及機(jī)體的內(nèi)外環(huán)境條件對人體健康的影響，認(rèn)識(shí)人群健康和疾病現(xiàn)象的數(shù)量特征。 ? 計(jì)量資料在計(jì)算均數(shù)或顯著性檢驗(yàn)時(shí)，其基本條件：正態(tài)分布、方差齊性，若不符合則需要做相應(yīng)的處理。 ? 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)方法 – 計(jì)量資料、計(jì)數(shù)資料，屬 參數(shù)檢驗(yàn) ；等級資料方差不等時(shí)的兩樣本計(jì)量資料屬 非參數(shù)檢驗(yàn) 。常用的有回歸分析；相關(guān)分析以及判別分析、聚類分析、主成分分析和因子分析等。 – 計(jì)數(shù)資料的顯著性檢驗(yàn)：樣本率與總體率的比較用 u檢驗(yàn)；兩
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