科研數(shù)據(jù)的種類及處理方法

1、科研數(shù)據(jù)的種類及處理方法,http://www.docin.com/sundae_meng,什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)？,統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門處理數(shù)據(jù)中變異性的科學(xué)與藝術(shù) 內(nèi)容包括 數(shù)據(jù)收集、整理、分析、解釋和推斷,http://www.docin.com/sundae_meng,統(tǒng)計(jì)學(xué)與醫(yī)學(xué)研究,統(tǒng)計(jì)學(xué)思維和方法已經(jīng)滲透到醫(yī)學(xué)研究中 如：醫(yī)學(xué)雜志 課題申請(qǐng) 藥物開發(fā)相對(duì)隨機(jī)化有對(duì)照的臨床試驗(yàn)而言，醫(yī)生個(gè)人的臨床經(jīng)驗(yàn)是無計(jì)

2、劃、雜亂的，而且是非常不可靠的,http://www.docin.com/sundae_meng,統(tǒng)計(jì)工作步驟,統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì) 資料收集資料整理數(shù)據(jù)分析寫出報(bào)告,http://www.docin.com/sundae_meng,數(shù)據(jù)分類,數(shù)據(jù)分類有多種方法計(jì)數(shù)資料、計(jì)量資料連續(xù)資料、離散資料,http://www.docin.com/sundae_meng,變量的類型,一）定量變量二）定性變量,http://www.doc

3、in.com/sundae_meng,一）定量變量,變量值是定量的，有大小之分，有度衡量單位，這種變量稱定量變量，離散型連續(xù)型,http://www.docin.com/sundae_meng,1.離散型定量變量,只能取整數(shù)，這些定量變量稱離散型定量變量，如人數(shù)、手術(shù)數(shù)量、紅細(xì)胞數(shù)量等,http://www.docin.com/sundae_meng,2.連續(xù)型定量變量,直接測量獲得，可以是任意大小，可以有小數(shù)點(diǎn)，有度量單位，如血壓

4、、身高等測量值。,http://www.docin.com/sundae_meng,定量變量常用的統(tǒng)計(jì)描述,均數(shù)、全距、幾何均數(shù)、中位數(shù)、分位數(shù)、眾數(shù)、方差 、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)、偏度系數(shù)等資料分布不同，要用相應(yīng)指標(biāo) 均數(shù)：近似服從對(duì)稱分布 幾何均數(shù)：等比數(shù)資料 中位數(shù)和分位數(shù)：偏態(tài)資料，尤其包 含不完全信息的資料，比如簡易血糖儀 測量

5、的血糖值,http://www.docin.com/sundae_meng,定量資料的統(tǒng)計(jì)分析,單因素： 單組 t檢驗(yàn)（滿足正態(tài)性）、非參數(shù)檢驗(yàn) 兩組 t檢驗(yàn)（滿足正態(tài)性）、非參數(shù)檢驗(yàn) 多組（大于2組） 方差分析（滿足正態(tài)性）、非參數(shù)檢驗(yàn)多因素： 相關(guān) 回歸,,,,http://www.docin.com/sundae

6、_meng,定量資料的統(tǒng)計(jì)分析,單因素多組（3組以上）使用方差分析 分別有： 一般方差分析 配伍設(shè)計(jì)方差分析 拉丁方設(shè)計(jì)方差分析 交叉設(shè)計(jì)方差分析 析因設(shè)計(jì)方差分析 重復(fù)測量數(shù)據(jù)方差分析,http://www.docin.com/sundae_meng,定量資料的統(tǒng)計(jì)分析,單因素定量資料假設(shè)檢驗(yàn)，均須

7、滿足 正態(tài)性和方差齊性否則，需作變量變換或選用非參數(shù)檢驗(yàn),http://www.docin.com/sundae_meng,二）定性變量,1.二分類變量與無序定性變量 2.有序定性或等級(jí)變量,http://www.docin.com/sundae_meng,二）定性變量,二分類變量與無序定性變量 雖然這些變量可能用1、2、3等數(shù)字表示，但并不一定代表其大小或水平,http://www.d

8、ocin.com/sundae_meng,1.1二分類變量,科學(xué)研究中，常用1、2代表男女，0、1代表疾病有無，這些就是二分類變量，這里0、1、2并無大小、水平之分，可以用字母代替。,http://www.docin.com/sundae_meng,1.2 無序定性變量,一些變量雖然可以用1、2、3代表，但是也是無大小或水平之分的，如職業(yè)、民族等，其中的工、農(nóng)、商、干部、技術(shù)人員等，并無大小、等級(jí)或水平之分，這些也可以用A、B、C等代表

9、，因此稱無序的定性變量，也稱分類變量或名義變量。,http://www.docin.com/sundae_meng,2. 有序定性或等級(jí)變量,一些定性變量是有序或有等級(jí)的，這種定性變量就是有序定性或等級(jí)變量。 例如，臨床檢驗(yàn)結(jié)果－、± 、＋、＋＋等， 療效：治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無效、死亡,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)描述,通過頻率分布及相對(duì)數(shù)指標(biāo)來描述其分布

10、特征 百分比 構(gòu)成比發(fā)（患）病概率感染率相對(duì)比（男女比）OR（比值比）/ RR（相對(duì)危險(xiǎn)度）,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,常見錯(cuò)誤：直接根據(jù)率的大小作出統(tǒng)計(jì)推斷例如：用某藥治療某病，甲醫(yī)院治療100人，40人有效，乙醫(yī)院治療5人，2人有效，兩家醫(yī)院有效率均為40%，從而判斷甲、乙醫(yī)院療效相差不大。,http://www.docin.com/sundae_meng,

11、定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,另外一個(gè)常見錯(cuò)誤：用 2分析一切列聯(lián)表資料一般來說，2×2列聯(lián)表一般用 2分析，但是，來自不同研究，分析又略有不同R×C表須根據(jù)行列數(shù)據(jù)性質(zhì)不同，選擇不同方法,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,來自橫斷面研究的資料,兩種藥物治療某病患者療效觀察結(jié)果,該表可以選擇一般的 檢驗(yàn)公式進(jìn)行計(jì)算,http://www.docin.com/su

12、ndae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,來自隊(duì)列研究設(shè)計(jì)的2×2表 例子: “中美心血管疾病危險(xiǎn)因素研究”，研究基線血壓對(duì)10年后心腦血管事件發(fā)生的影響，列表如下,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,基線血壓狀況隨訪10年心血管腦卒中事件結(jié)果,先進(jìn)行一般 檢驗(yàn)，如果P<0.05，進(jìn)行第2步，否則停止；計(jì)算相對(duì)危險(xiǎn)度RR（Relative Risk，

13、RR）；用MH 檢驗(yàn)RR與1之間的差異是否顯著。,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,來自病例對(duì)照研究設(shè)計(jì)的2×2表,婦女孕前6個(gè)月服用某藥者其子代染色體異常的調(diào)查結(jié)果,先進(jìn)行一般 檢驗(yàn)，如果P<0.05，進(jìn)行第2步，否則停止；計(jì)算比值比OR（Odds Risk，OR）；用MH 檢驗(yàn)OR與1之間的差異是否顯著。,http://www.docin.co

14、m/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,來自配對(duì)研究設(shè)計(jì)的2×2表,可以有兩種方法:檢驗(yàn)兩種方法不一致的，可以用McNemar ;檢驗(yàn)兩種檢驗(yàn)方法結(jié)果是否具有一致性，可以用Kappa檢驗(yàn)。,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,雙向無序R×C資料,心律失常種類與心肌梗塞部位關(guān)系,用一般的 檢驗(yàn)，或Fisher精確檢驗(yàn),http://www.do

15、cin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,單向有序R×C資料,3種藥物治療某病療效觀察結(jié)果,可以選用：秩和檢驗(yàn)Ridit分析有序變量Logistic分析,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,雙向有序且屬性不同R×C資料,甲狀腺腫各年齡組療效觀察,按目的不同，可以選擇：秩和檢驗(yàn)、Ridit分析、有序變量Logistic分析、Spearman秩相關(guān)

16、分析、線性趨勢檢驗(yàn)等方法。,http://www.docin.com/sundae_meng,定性資料的統(tǒng)計(jì)分析,雙向有序且屬性相同R×C資料,腦瘤患者M(jìn)R與CT診斷結(jié)果,與配對(duì)設(shè)計(jì)的2×2列聯(lián)表資料一樣，采用一致性檢驗(yàn)，或稱Kappa檢驗(yàn),http://www.docin.com/sundae_meng,變量是否可以變換？,答案是肯定的但是，僅能連續(xù)型－> 有序－>無序 －> 二分類這樣轉(zhuǎn)換，不

17、能作相反方法轉(zhuǎn)換有的時(shí)候，離散型定量變量可以通過適當(dāng)?shù)淖儞Q變成連續(xù)型定量變量進(jìn)行分析常見例子，通過連續(xù)型定量變量“血壓值”，變換成二分類變量“是否高血壓”,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,Logistic、Cox回歸分析中，如果自變量是分類變量，如職業(yè)、血型，或特殊目的時(shí)，需要變換成多個(gè)啞變量才能分析以血型為例，血型有A、B、AB 、O型，需轉(zhuǎn)換成4-1=3個(gè)啞變量（假設(shè)X1、X2、X3）

18、，具體方法如下,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,這里是選定“O“型為基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換成啞變量，意味著，假如血型X=A，則X1=1，X2=0，X3=0；X=B，則X1=0，X2=1，X3=0；X=AB，則X1=0，X2=0，X3=1；X=O，則X1=0，X2=0，X3=0；,如果分類變量有n個(gè)水平，則需建立n-1個(gè)啞變量。,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量

19、,啞變量意義 在Logistic回歸中，單純用血型（X）作為自變量，分析結(jié)果X對(duì)應(yīng)的OR是1.89，這時(shí)是沒有辦法解釋結(jié)果的，因?yàn)?，不知道誰跟誰比，徒有結(jié)果，但沒有意義,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,但是，如果用3個(gè)啞變量作為自變量，結(jié)果對(duì)應(yīng)的OR分別是ORX1=1.90、 ORX2=0.89、 ORX3=2.11，這樣，我們可以解釋為，相對(duì)“O”型血，A型血相對(duì)危險(xiǎn)是1.90倍、B型

20、是0.89倍、AB型是2.11倍。,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,同樣，如果連續(xù)型定量變量，我們也可以變成啞變量，例如，如果我們單純用收縮壓(SPB)作自變量，計(jì)算ORSBP=1.02，按此結(jié)果，我們僅能作以下解釋：SPB每變化1個(gè)單位，危險(xiǎn)增加0.02，臨床上，我們想知道高血壓比正常血壓危險(xiǎn)增加多少，怎樣做？,http://www.docin.com/sundae_meng,啞變量,假設(shè)OR