醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)

1、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)山西醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)教研室余紅梅,題型,判斷題（10個(gè)×2分＝20分）單項(xiàng)選擇題（10個(gè)×2分＝20分）簡(jiǎn)答題（2個(gè)×10分＝20分）計(jì)算分析題（4個(gè)×10分＝40分）筆試×80％+實(shí)習(xí)分＝總成績(jī),統(tǒng)計(jì)學(xué)的任務(wù),結(jié)合專業(yè)知識(shí)和具體要求進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)按照設(shè)計(jì)要求收集和整理資料對(duì)所收集的資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理對(duì)統(tǒng)計(jì)處理的結(jié)果進(jìn)行分析和解釋,統(tǒng)計(jì)結(jié)果是否可靠取決于

2、以下幾個(gè)方面,調(diào)查或?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)是否周密完善，是否按設(shè)計(jì)要求實(shí)施所選用的指標(biāo)是否特異性和客觀性強(qiáng)， 靈敏度和精確度高數(shù)據(jù)是否真實(shí)可靠，樣本含量是否足夠大所選用的統(tǒng)計(jì)方法是否妥當(dāng)結(jié)果解釋是否正確,選擇統(tǒng)計(jì)分析方法流程,設(shè)計(jì)類型,資料類型,統(tǒng)計(jì)分析目的,病例分析 療效分析 尋找病因 關(guān)系探討調(diào)查研究：橫斷面研究 回顧性研究 前瞻性研究實(shí)驗(yàn)研究：完全隨機(jī)設(shè)計(jì) 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì) 拉丁方 設(shè)計(jì)

3、交叉設(shè)計(jì) 析因設(shè)計(jì) 正交設(shè)計(jì) 裂區(qū)設(shè)計(jì) 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)定量資料 定性資料 等級(jí)資料統(tǒng)計(jì)描述 ：統(tǒng)計(jì)表 統(tǒng)計(jì)圖 統(tǒng)計(jì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)推斷：參數(shù)估計(jì) 假設(shè)檢驗(yàn),,,,研究目的,統(tǒng)計(jì)分析方法,運(yùn)算,報(bào)告,見后手工運(yùn)算統(tǒng)計(jì)軟件：SAS SPSS統(tǒng)計(jì)結(jié)論專業(yè)結(jié)論,,,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)習(xí)要點(diǎn),統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和思維邏輯各種統(tǒng)計(jì)方法適用于什么資料，對(duì)于資料所要求的條件根據(jù)資料的性質(zhì)和分析要求，

4、應(yīng)選用什么統(tǒng)計(jì)方法如何組織數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)文件如何運(yùn)用計(jì)算工具或軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算如何閱讀軟件的輸出結(jié)果，選擇所需要的部分寫入論文如何正確分析統(tǒng)計(jì)結(jié)論,醫(yī)學(xué)研究設(shè)計(jì),分類觀察性研究 實(shí)驗(yàn)研究臨床試驗(yàn)研究,觀察性研究（調(diào)查研究）,分類常用抽樣方法樣本含量估計(jì)：用于參數(shù)（均數(shù)或率）估計(jì),實(shí)驗(yàn)研究,三要素三原則（四原則）樣本含量估計(jì)：用于假設(shè)檢驗(yàn),單變量定量資料統(tǒng)計(jì)分析,單變量定量資料統(tǒng)計(jì)描述,頻數(shù)表（n較大時(shí)）

5、頻數(shù)分布圖（直方圖）統(tǒng)計(jì)指標(biāo)正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料：均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)資料；對(duì)數(shù)正態(tài)分布資料：幾何均數(shù)±幾何標(biāo)準(zhǔn)差偏態(tài)分布；分布未知；分布末端有不確定數(shù)據(jù)：中位數(shù)±四分位數(shù)間距度量衡單位不同或單位相同但均數(shù)相差懸殊的多組資料變異度比較：變異系數(shù),單變量定量資料統(tǒng)計(jì)推斷—參數(shù)估計(jì),總體均數(shù)點(diǎn)估計(jì)：總體均數(shù)區(qū)間估計(jì)：n較小時(shí)：n較大時(shí)：注意可信區(qū)間和參考值范圍的區(qū)別,總體μ,樣本,,

6、,,,單變量定量資料統(tǒng)計(jì)推斷—假設(shè)檢驗(yàn),1. 樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較,樣本來自正態(tài)分布或變換后為正態(tài),t檢驗(yàn),Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn),,,,,Y,N,單變量定量資料統(tǒng)計(jì)推斷—假設(shè)檢驗(yàn),2. 配對(duì)設(shè)計(jì)兩均數(shù)比較,差值正態(tài)或變換后正態(tài),配對(duì)t檢驗(yàn),Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn),,,,,Y,N,配對(duì)t檢驗(yàn)（例3-6）,配對(duì)t檢驗(yàn)（例3-6）,配對(duì)t檢驗(yàn)（例3-6）,Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)（例8-1）,Wilcoxon符號(hào)秩

7、檢驗(yàn)（例8-1）,Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)（例8-1）,單變量定量資料統(tǒng)計(jì)推斷—假設(shè)檢驗(yàn),3. 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩均數(shù)比較,正態(tài)性方差齊性,兩樣本t檢驗(yàn),近似t檢驗(yàn)Wilcoxon秩和檢驗(yàn),,,,,Y,N,兩樣本t檢驗(yàn)（例3-7）,兩樣本t檢驗(yàn)（例3-7）,兩樣本t檢驗(yàn)（例3-7）,Wilcoxon秩和檢驗(yàn)（例8-3）,Wilcoxon秩和檢驗(yàn)（例8-3）,Wilcoxon秩和檢驗(yàn)（例8-3）,Wilcoxon秩和檢驗(yàn)（例8-3）

8、,單變量定量資料統(tǒng)計(jì)推斷—假設(shè)檢驗(yàn),4. 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多均數(shù)比較,正態(tài)性方差齊性,完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方差分析,Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn),,,,,Y,N,多組均數(shù)比較方差分析（例4-2）,多組均數(shù)比較方差分析（例4-2）,多組均數(shù)比較方差分析（例4-2）,多組均數(shù)比較方差分析（例4-2）,,,,Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)（例8-5）,Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)（例8-5）,單變量定量資料統(tǒng)計(jì)推斷—假設(shè)檢

9、驗(yàn),5. 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)多均數(shù)比較,正態(tài)性方差齊性,隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析,Friedman秩和檢驗(yàn),,,,,Y,N,單變量定量資料統(tǒng)計(jì)推斷—假設(shè)檢驗(yàn),6. 多個(gè)樣本均數(shù)的多重比較完全兩兩比較：SNK法部分兩兩比較： LSD-t檢驗(yàn)：一對(duì)或幾對(duì)專業(yè)上有特殊意義 的均數(shù)間的比較 Dunnett-t檢驗(yàn)：多個(gè)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)對(duì)照組

10、 比較,定量資料分析中常見的錯(cuò)誤,誤將定量資料判為定性資料 為探討雌激素受體（ER）、孕激素受體（PR）在小兒皮膚血管瘤發(fā)生、發(fā)展中的意義，采用免疫組化方法對(duì)毛細(xì)血管瘤、海綿狀血管瘤、淋巴管瘤及正常皮膚組織的ER、 PR受體進(jìn)行檢測(cè)。全部標(biāo)本經(jīng)10％福爾馬林固定，常規(guī)石蠟包埋。每例選一典型蠟塊，4-6μm切片，進(jìn)行免疫組化染色，高倍鏡下每例腫瘤區(qū)內(nèi)計(jì)數(shù)500個(gè)細(xì)胞，計(jì)數(shù)ER、

11、 PR陽性細(xì)胞百分率，此陽性細(xì)胞百分率為定量資料而不是定性資料。,定量資料分析中常見的錯(cuò)誤,忽視t檢驗(yàn)、方差分析的前提條件 直腸癌手術(shù)前后3項(xiàng)腫瘤標(biāo)志檢測(cè)結(jié)果不同時(shí)期 CEA CA19-9 CA71-4術(shù)前（n=58） 34.0±79.0 209.0 ±739.0 7.2 

12、7;4.8術(shù)后（n=30） 2.0 ±1.2 11.0 ±10.9 4.3 ±2.8轉(zhuǎn)移復(fù)發(fā)（n=19）88.0 ±107.0 212.0 ±529.0 9.8 ±3.2 此資料中若干個(gè)單元格中標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)值是均值的2倍以上，基本可以認(rèn)為不服從正態(tài)分布，而且不同組間標(biāo)準(zhǔn)差也相差懸殊，也不滿足方差齊性的要求，所以不宜采用方

13、差分析。,,,,,定量資料分析中常見的錯(cuò)誤,誤用多次t檢驗(yàn)進(jìn)行多組均數(shù)之間的比較 三菱莪術(shù)液抑癌實(shí)驗(yàn)的小鼠瘤重（g) 組別 均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差 對(duì)照組 4.66 ±1.01 0.5ml 2.50 ±0.93 1.0ml

14、 2.46 ±1.18 1.5ml 1.87 ±1.16,,,,定量資料分析中常見的錯(cuò)誤,誤將方差分析結(jié)論加以擴(kuò)展 方差分析結(jié)果P<0.05，只能認(rèn)為多組均數(shù)總的說來有差別，并不能說明它們兩兩之間都有差別，須進(jìn)一步作多組均數(shù)的兩兩比較。,單變量定性資料統(tǒng)計(jì)分析,單變量定性資料統(tǒng)計(jì)描述,常用的相對(duì)數(shù)：率，構(gòu)成比，相對(duì)比相對(duì)數(shù)應(yīng)用注意問題

15、標(biāo)準(zhǔn)化法,單變量定性資料統(tǒng)計(jì)推斷—參數(shù)估計(jì),總體率的點(diǎn)估計(jì)：總體率的區(qū)間估計(jì)： 查表法 正態(tài)近似法：,,,單變量定性資料統(tǒng)計(jì)推斷—假設(shè)檢驗(yàn),1. 樣本率與總體率比較 n較小時(shí)，基于二項(xiàng)分布的精確概率法 n較大時(shí)，單樣本u檢驗(yàn)2. 配對(duì)設(shè)計(jì)兩樣本率比較 配對(duì)卡方檢驗(yàn)（McNemar檢驗(yàn)）,McNemar檢驗(yàn)（例7-3）,McNemar檢驗(yàn)（例7-3）,單變量定性資料假設(shè)檢驗(yàn),3. 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩樣本

16、率比較 u檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) Fisher精確概率法4. 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多個(gè)樣本率或兩個(gè)（多個(gè)）構(gòu)成比的比較 行×列表卡方檢驗(yàn),完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩樣本率比較（例7-1）,完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩樣本率比較（例7-1）,完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多樣本率比較（例7-6）,完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多樣本率比較（例7-6）,單變量等級(jí)資料假設(shè)檢驗(yàn),1. 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩組比較 校正的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)2. 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多組比較 校正

17、的Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn),R×C列聯(lián)表資料的統(tǒng)計(jì)分析,1. 雙向無序R×C表行變量、列變量皆為分類變量且屬性不同目的：兩分類變量有無相關(guān)關(guān)系方法：卡方檢驗(yàn)； Fisher精確概率法,ABO血型 MN血型 M N MN 合計(jì) O 431

18、 490 902 1823 A 388 410 800 1598 B 495 587 950 2032 AB 137 179 325 641 合計(jì) 145

19、1 1666 2977 6094 兩種血型系統(tǒng)之間互相獨(dú)立，即具有ABO血型系統(tǒng)中某種血型的人，用MN血型系統(tǒng)來劃分時(shí)，屬于M、N、MN血型的可能性幾乎相等，沒有確定的傾向性。,,,,,,,,,2. 單向有序R×C表一個(gè)變量為分組變量，其效應(yīng)變量為有序變量目的：不同處理因素效應(yīng)（有序）有無差別方法：秩和檢驗(yàn)3. 雙向有序且屬性不同的R×C表行變量、列變量皆為有序變

20、量且屬性不同目的：①兩變量有無相關(guān)關(guān)系（兩變量地位平等）；②兩變量有無線性變化趨勢(shì)（一為自變量，一為 應(yīng)變量）；③多組間效應(yīng)有無差別方法： ① Spearman秩相關(guān)分析； ②線性趨勢(shì)檢驗(yàn)； ③秩和檢驗(yàn),4. 雙向有序且屬性相同的R×C表行變量、列變量皆為有序變量且屬性相同目的：兩種方法測(cè)定結(jié)果的一致性方法：Kappa檢驗(yàn)（一致性檢驗(yàn)）,兩法檢查室壁收縮運(yùn)動(dòng)的符合情況對(duì)比法 核素法

21、測(cè)定結(jié)果 測(cè)定結(jié)果 正常 減弱 異常 合計(jì) 正常 58 2 3 63 減弱 1 42 7 50 異常 8 9 17 34 合計(jì)

22、 67 53 27 147 兩法檢查結(jié)果具有一致性,,,,,,,,,,定性資料分析中常見的錯(cuò)誤,值計(jì)算錯(cuò)誤導(dǎo)致結(jié)論錯(cuò)誤 兩種手術(shù)并發(fā)癥的比較手術(shù)方式 例數(shù) 并發(fā)癥例數(shù) 并發(fā)癥發(fā)生率手術(shù)I 71 (a) 12 (b) 16.9%手術(shù)II 5

23、7 (c) 18 (d) 31.6%,,,,,定性資料分析中常見的錯(cuò)誤,誤用 檢驗(yàn)取代Fisher精確概率法 兩種方法治療急性濕疹病人結(jié)果分組 有效數(shù) 無效數(shù) 合計(jì) 有效率（％）試驗(yàn)組 12 1 13 92.31對(duì)照組 3 8 11 27

24、.27合計(jì) 15 9 24 62.50,,,,,,定性資料分析中常見的錯(cuò)誤,對(duì)R×C表資料直接分割進(jìn)行兩兩比較誤用 檢驗(yàn)分析單向有序R×C表誤用 檢驗(yàn)回答兩有序變量的相關(guān)性誤用 檢驗(yàn)分析雙向有序且屬性相同的R×C表,,,,雙變量統(tǒng)計(jì)分析,1. 直線相關(guān)（線性關(guān)系）,雙變量正態(tài)分布,Pearson積差相關(guān)分

25、析,Spearman秩相關(guān)分析,,,,,Y,N,Pearson相關(guān)分析（例9-1）,Pearson相關(guān)分析（例9-1）,雙變量統(tǒng)計(jì)分析,2. 直線回歸（線性關(guān)系）I型回歸：Y為隨機(jī)變量，服從正態(tài)分布 X為控制變量II型回歸：Y為隨機(jī)變量，服從正態(tài)分布 X為隨機(jī)變量，服從正態(tài)分布 X、Y服從雙變量正態(tài)分布,直線回歸分析（例9-

26、1）,直線回歸分析（例9-1）,直線回歸分析（例9-1）,雙變量統(tǒng)計(jì)分析中常見的錯(cuò)誤,誤對(duì)I型回歸資料作相關(guān)分析“高效毛細(xì)管電泳法測(cè)定血漿中布比卡因的濃度”一文中，采用毛細(xì)管電泳法，于0.5ml空白血漿中分別加入0.05、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5μg的布比卡因進(jìn)行測(cè)定，作者以樣品峰的峰面積與內(nèi)標(biāo)峰的峰面積之比（Y）對(duì)樣品量（X）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，線性關(guān)系良好（r>0.99)。 本資料的自變量是人為選定的布比卡因的

27、濃度，并不是隨機(jī)變量，因而屬于I型回歸資料，并不適合作直線相關(guān)分析?？蛇M(jìn)行直線回歸分析，求出回歸方程，并進(jìn)一步作假設(shè)檢驗(yàn)，看兩變量之間有無直線變化趨勢(shì)。,雙變量統(tǒng)計(jì)分析中常見的錯(cuò)誤,散點(diǎn)圖并不反映直線趨勢(shì)，仍作直線相關(guān)分析 “高脂餐后內(nèi)皮依賴性血管舒張功能變化及其影響因素”一文中，作者對(duì)75名受試者測(cè)定了餐后2h血清甘油三酯（TG）濃度增高值與餐后內(nèi)皮依賴性血管功能下降值（％），經(jīng)相關(guān)分析，認(rèn)為餐后2h血清TG濃度增高值與餐后內(nèi)皮

28、依賴性血管功能下降值顯著正相關(guān)（r=0.459，P<0.01)。 進(jìn)行直線相關(guān)分析前，應(yīng)繪制散點(diǎn)圖。本資料散點(diǎn)圖無明顯的直線變化趨勢(shì)，并不適合作直線相關(guān)分析。另外決定系數(shù)R2=0.4592=0.21，說明餐后2h血清TG濃度增高值可解釋餐后內(nèi)皮依賴性血管功能下降值變異的21％，即兩變量之間的關(guān)系實(shí)際意義不大。,組間比較統(tǒng)計(jì)方法選用小結(jié),反應(yīng)變量——定量變量（如血壓）非研究因素均衡：t檢驗(yàn)（兩組）

29、 ANOVA（多組）（多見于實(shí)驗(yàn)研究）非研究因素不均衡：多重線性回歸（多見于觀察性研究）,組間比較統(tǒng)計(jì)方法選用小結(jié),反應(yīng)變量——兩分類定性變量（如有效/無效）非研究因素均衡：卡方檢驗(yàn)（兩組/多組）非研究因素不均衡：logistic回歸,組間比較統(tǒng)計(jì)方法選用小結(jié),反應(yīng)變量——多分類等級(jí)變量（如輕/中/重）非研究因素均衡：秩和檢驗(yàn)（兩組/多組）非研究因素不均衡：累積logistic回歸,組間

30、比較統(tǒng)計(jì)方法選用小結(jié),反應(yīng)變量——兩分類定性變量（生存/死亡）+生存時(shí)間非研究因素均衡：log-rank檢驗(yàn)（兩組/多組）非研究因素不均衡：Cox回歸,多因素分析/預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)方法選用小結(jié),應(yīng)變量Y為定量變量（血壓） 多重線性回歸應(yīng)變量Y為二分類（多分類）定性變量（有效/無效）或等級(jí)變量（輕/中/重） logistic回歸應(yīng)變量Y為二分類結(jié)局變量（生存/死亡） +生存時(shí)間 Cox回歸,多變量回歸分析,

31、用途：多因素分析平衡（調(diào)整）其它影響因素后的組間比較多因素預(yù)測(cè),多變量統(tǒng)計(jì)分析中常見的錯(cuò)誤,用單因素分析取代多因素分析多變量篩選的策略錯(cuò)誤 多因素分析時(shí)，先進(jìn)行單因素分析，再將有統(tǒng)計(jì)意義的變量進(jìn)行多變量分析，這是一種錯(cuò)誤的分析策略。單變量分析中表現(xiàn)的不僅是變量自身的作用，還可能有其它變量的混雜作用，其結(jié)果只起參考作用。在多元回歸中每個(gè)自變量對(duì)應(yīng)變量的貢獻(xiàn)也與其它自變量是否被選入模型有關(guān)。正確的做法是考慮所有的變量，采用逐步

32、回歸方法，必要時(shí)多用幾種篩選變量的技術(shù)，同時(shí)還要考慮因素之間的交互作用，綜合分析，得出較為可靠的結(jié)果。,多變量統(tǒng)計(jì)分析中常見的錯(cuò)誤,不會(huì)用多因素分析方法平衡混雜因素對(duì)結(jié)果的影響 例：分析急性白血病患者具有某種不良染色體是否與其緩解有關(guān)，可采用logistic回歸平衡混雜因素如年齡、性別、骨髓原幼細(xì)胞數(shù)、cd34表達(dá)等對(duì)緩解的影響。如同時(shí)考慮緩解時(shí)間，可采用Cox回歸。,醫(yī)學(xué)論文統(tǒng)計(jì)表達(dá)的基本要求,摘要引言材料與方法結(jié)果討論

33、,一、摘要摘要是研究核心內(nèi)容的濃縮，簡(jiǎn)述研究目的、方法、結(jié)果和結(jié)論。摘要中要有表示研究結(jié)果的重要指標(biāo)統(tǒng)計(jì)描述的數(shù)值、假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果（檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及其P值）及可信區(qū)間。如處理組和對(duì)照組的均數(shù)（中位數(shù)）、標(biāo)準(zhǔn)差、t值、 P值、兩組均數(shù)之差的95％可信區(qū)間、OR（RR）值及其可信區(qū)間等。,二、材料與方法除專業(yè)方面的描述外，統(tǒng)計(jì)學(xué)描述包括以下兩個(gè)方面。1. 清晰地描述研究設(shè)計(jì)的內(nèi)容，包括研究類型、觀察對(duì)象類型、入選和剔除標(biāo)準(zhǔn)、觀察方法和測(cè)量

34、技術(shù)以及實(shí)驗(yàn)、試驗(yàn)或調(diào)查資料的搜集過程等。尤其應(yīng)具體地描述研究對(duì)象的來源和選擇方法、包括觀察對(duì)象的基本情況、有無隨機(jī)分組（隨機(jī)抽樣）、樣本含量及其估計(jì)的依據(jù)等。 若進(jìn)行了隨機(jī)化分組，應(yīng)說明具體的隨機(jī)化方法。對(duì)于非隨機(jī)化分組的觀察性研究，除要明確說明觀察對(duì)象的選擇方法外，還應(yīng)給出影響因素（如年齡、性別、病情）的均衡性分析結(jié)果。 對(duì)臨床試驗(yàn)，還需要特別說明診斷標(biāo)準(zhǔn)、療效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、病例入選標(biāo)準(zhǔn)、病例剔除標(biāo)準(zhǔn)、有無失訪及失訪的比

35、例、有無“知情同意”、是否盲法觀察等。,2. 說明所采用的統(tǒng)計(jì)分析方法與統(tǒng)計(jì)計(jì)算軟件。數(shù)據(jù)處理用到的所有統(tǒng)計(jì)方法都要說明。如果用了幾種統(tǒng)計(jì)方法，必須清楚地指出在何處用了何種方法。 常用的統(tǒng)計(jì)方法簡(jiǎn)單說明即可，如t檢驗(yàn)、單變量方差分析、卡方檢驗(yàn)等，對(duì)一些特殊的統(tǒng)計(jì)方法，如生存分析、重復(fù)測(cè)量資料方差分析、協(xié)方差分析等，要同時(shí)給出相應(yīng)的參考文獻(xiàn)。統(tǒng)計(jì)計(jì)算軟件一般給出名稱（版本號(hào)）即可，如SPSS（17.0）、SAS（9.1）等，但對(duì)于

36、一些特殊的計(jì)算，要給出軟件的過程名，如重復(fù)測(cè)量資料方差分析采用SPSS/GLM等。,三、結(jié)果統(tǒng)計(jì)結(jié)果主要用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（統(tǒng)計(jì)量）表示。統(tǒng)計(jì)指標(biāo)比較多時(shí)，如分組比較，要借助統(tǒng)計(jì)表（Table）和統(tǒng)計(jì)圖（Figure） （圖表均要求具有自明性）。假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果表達(dá) 不能僅僅給出P值，還要求給出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值，如t值等。由于統(tǒng)計(jì)軟件的普及，提倡報(bào)告P的具體數(shù)值，如P=0.018或P=0.436等。,表1.甲、乙兩地1980年HbsA

37、g陽性率,,,,,標(biāo)目,線條,數(shù)字,備注：,標(biāo)題,縱標(biāo)目,橫標(biāo)目,統(tǒng)計(jì)表的結(jié)構(gòu),,,復(fù)式條圖,箱式圖(Box Plot),使用6個(gè)統(tǒng)計(jì)量反映原始數(shù)據(jù)的特征，即Max、Min、P25、P75、Median、Mean。,Max,P75,M,,P25,Min,四、討論 統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋主要集中在論文的“討論”部分。作者往往要在“討論”部分引用統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為支持其新發(fā)現(xiàn)、新結(jié)果、新觀點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)依據(jù)，對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果理解和解釋上的偏差，可能導(dǎo)致結(jié)論

38、上的錯(cuò)誤。,1. 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果的解釋 即使療效顯著，當(dāng)觀察的數(shù)據(jù)很少時(shí)，也極有可能出現(xiàn)無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)果；相反，療效差別很小時(shí)（如新藥比對(duì)照藥有效率僅提高了0.1％），大樣本數(shù)據(jù)也可能出現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)果。因此，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義并不等同于臨床上的療效顯著。P值越小，不能說明比較的兩均數(shù)（或率）之間差別越大；也不能說明兩變量的關(guān)系越密切。,2. 關(guān)聯(lián)與因果在觀察性研究中，變量間的關(guān)聯(lián)或組間差別可能是因果關(guān)系，也可能是偏倚，確定因果

39、關(guān)系需要根據(jù)專業(yè)知識(shí)進(jìn)行進(jìn)一步的分析。在隨機(jī)對(duì)照研究中，變量間的關(guān)聯(lián)和組間差別可以解釋為有概率保證的因果關(guān)系。當(dāng)變量都隨時(shí)間變化時(shí)，變量間很容易出現(xiàn)虛假的相關(guān)關(guān)系，必須特別加以小心。,3. 數(shù)字變化對(duì)于數(shù)字的增加可用倍數(shù)和百分?jǐn)?shù)表示。如增加了2倍，即原來為5，現(xiàn)在為15；增加到2倍，即原來為5，現(xiàn)在為10；增加了20％，即原來為5，現(xiàn)在為6。對(duì)于數(shù)字的減少只能用百分?jǐn)?shù)或分?jǐn)?shù)表示。如降低了20％，即原來為5，現(xiàn)在為4；降低到20％

40、，即原來為5，現(xiàn)在為1；減少了1/2，即原來為5，現(xiàn)在為2.5。,4. 缺陷或不足 要指出在研究設(shè)計(jì)和實(shí)施過程中有哪些缺陷或不足。若發(fā)現(xiàn)缺陷或不足，則應(yīng)考慮這些缺陷或不足對(duì)結(jié)果和解釋可能產(chǎn)生的影響。不能對(duì)缺陷或不足視而不見，更不能寄希望于不被讀者發(fā)現(xiàn)。,結(jié) 束 語,雖然醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程即將結(jié)束，但科研工作中真正應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)尚未開始。反對(duì)“統(tǒng)計(jì)無用論”和“統(tǒng)計(jì)萬能論”，要做一個(gè)見多識(shí)廣的統(tǒng)計(jì)分析消費(fèi)者。 建議選修“高級(jí)多元統(tǒng)計(jì)與SP