医学统计学数据处理的一般原则与方法.ppt

2019/12/7,医学统计学,1,数据处理的一般原则与方法,第29章,第二军医大学卫生统计学教研室张罗漫,2019/12/7,医学统计学,2,讲课内容：第一节医学统计学概述(重点)第二节原始数据的录入第三节数据处理的几个基本问题第四节统计方法选择的基本思路(重点),2019/12/7,医学统计学,3,第一节医学统计学概述,2019/12/7,医学统计学,4,2019/12/7,医学统计学,5,2019/12/7,医学统计学,6,2019/12/7,医学统计学,7,实验设计,随机化,2019/12/7,医学统计学,8,2019/12/7,医学统计学,9,统计描述,2019/12/7,医学统计学,10,统计描述,统计指标,计量资料(单变量),中心位置,计量资料(双变量),2019/12/7,医学统计学,11,统计描述,2019/12/7,医学统计学,12,统计描述,等级资料,统计指标,计数资料,单变量,双变量：rs,2019/12/7,医学统计学,13,统计描述,参考值范围估计,正态,偏态,2019/12/7,医学统计学,14,统计推论,参数估计,2019/12/7,医学统计学,15,统计推论,2019/12/7,医学统计学,16,统计推论,2019/12/7,医学统计学,17,第二节原始数据的录入,2019/12/7,医学统计学,18,一、原始数据的记录形式,行：观察单位列：变量,2019/12/7,医学统计学,19,标识变量,分析变量,2019/12/7,医学统计学,20,标识变量,分析变量,解释变量,反应变量,2019/12/7,医学统计学,21,二、原始数据的录入,文件类型：数据库文件：EpitaDadBASE、FoxBASE、FoxprowOracleExcel文件：Excel文本文件：Word统计软件数据文件：SPSS、SAS、STATA变量名的定义：变量值的量化：,2019/12/7,医学统计学,22,第三节数据处理的几个基本问题,2019/12/7,医学统计学,23,一、数据的净化逻辑检查计算检查二、离群数据的处理离群值(outliner)与P25或P75的距离为“四分位数间距”的1.53.0倍。极端值(extremevalue)与P25或P75的距离为“四分位数间距”的3.0倍以上。剔除离群或极端值要予以合理解释。,2019/12/7,医学统计学,24,三、统计方法前提条件的检验多样本比较的方差分析：独立正态分布方差齐性多重线性回归分析：变量间无多重共线残差分布正态,2019/12/7,医学统计学,25,第四节统计方法选择的基本思路,2019/12/7,医学统计学,26,根据：医学专业知识医学统计学知识计算机统计软件技术,2019/12/7,医学统计学,27,设计类型：完全随机、随机区组、拉丁方、交叉、析因、正交、嵌套、裂区设计处理因素：单因素、双因素、多因素反应变量：单变量、双变量、多变量资料类型：计量、无序分类、有序分类样本数目：单样本、两样本、多样本数据提供信息：完全数据、不完全数据、重复测量数据假设检验方法前提条件：独立、方差齐性、正态分布,重要,2019/12/7,医学统计学,28,一、单变量计量资料1.样本均数与总体均数比较单因素服从正态分布单样本t检验可信区间法不服从正态分布单个样本中位数与总体中位数比较,2019/12/7,医学统计学,29,2.两个相关样本均数的比较单因素配对设计或自身前后对照设计差值服从正态分布成对t检验可信区间法差值不服从正态分布Wilcoxon符号秩检验,一、单变量计量资料,1-可信区间不包括d=0,PT1Pearson2检验(Yates校正公式)N40或T1Fisher确切概率法(2)配对设计McNemar2检验,Logistic回归分析,2019/12/7,医学统计学,40,2019/12/7,医学统计学,41,3.RC列联表相关、相差(1)双向有序备择假设：行变量与列变量为非零相关Cochran-Mantel-Haenszel2检验有序分组资料的线性趋势检验2回归(2)单向(反应变量)有序备择假设：行平均得分不同Cochran-Mantel-Haenszel2检验Wilcoxon秩和检验,二、计数资料,2019/12/7,医学统计学,42,3.RC列联表相关、相差(3)双向无序备择假设：行变量与列变量有一般关联Cochran-Mantel-Haenszel2检验Pearson2检验,二、计数资料,2019/12/7,医学统计学,43,1.配对设计Wilcoxon符号秩检验2.两组独立样本Wilcoxon两样本秩和检验3.完全随机设计多个样本比较Kruskal-WallisH检验4.随机区组设计多个样本比较FriedmanM检验,三、等级资料,2019/12/7,医学统计学,44,1.相关分析X1与X2服从二元正态分布Pearson积差相关分析X1与X2不服从二元正态分布Spearman秩相关分析2.回归分析Y与X服从二元正态分布或Y服从正态分布而X为控制变量Y与X间呈直线趋势直线回归分析,四、双变量资料,2019/12/7,医学统计学,45,3.曲线回归分析（SPSS）,2019/12/7,医学统计学,46,3.曲线回归分析（SPSS）,2019/12/7,医学统计学,47,4.协方差分析比较带有协变量(Xj)的各组均数()间的差别协变量Xj对Yj有影响分为完全随机设计与随机区组设计,2019/12/7,医学统计学,48,1.有应变量的多元分析,五、多变量资料,2019/12/7,医学统计学,49,1.有应变量的多元分析Y为计量资料且服从正态分布自变量服从多元正态分布多元线性回归或多元逐步回归分析,五、多变量资料,2019/12/7,医学统计学,50,1.有应变量的多元分析Y为判别分类变量自变量服从多元正态分布判别分析或逐步判别分析,五、多变量资料,2019/12/7,医学统计学,51,1.有应变量的多元分析Y为二分类或多分类变量以分析危险因素为主要目的条件或非条件Logistic回归分析,五、多变量资料,2019/12/7,医学统计学,52,1.有应变量的多元分析Y为生存时间且含有截尾数据Cox比例风险回归分析,五、多变量资料,2019/12/7,医学统计学,53,2.无应变量的多元分析,五、多变量资料,2019/12/7,医学统计学,54,2.无应变量的多元分析将n个观察单位聚为k类(nk)Q型聚类将m个变量聚为k类(mk)R型聚类,五、多变量资料,2019/12/7,医学统计学,55,2.无应变量的多元分析将所有变量化为少数几个互不相关的综合变量主成分分析从所有变量中找出有限个不可观测的潜在因素因子分析,五、多变量资料,2019/12/7,医学统计学,56,2.无应变量的多元分析分析一个变量与一组变量的相关关系多