常用统计分析方法介绍与实例解析PPT课件

-,1,常用推断性统计分析方法介绍及其实例解析,浙江省疾病预防控制中心何凡Tel13777843290Email:zjhefan,-,2,目录,-,3,基本概念变量类型,1、定性变量：最常见的是分类变量或名义变量；如职业：工人、农民、民工、商人、学生等，此为多分类变量；最简单和最常用的分类变量是二分类变量，如性别：男、女，某种疾病：有、无，某种结局：出现、未出现等。,-,4,有序变量或等级变量与分类变量不同，各种可能的“取值”中自然地存在着次序，如问卷调查中对某件事情的满意程度：非常不满意、有点满意、满意、很满意、非常满意；临床体检或实验室检验常用、来表示测量结果；再如护理与康复，2004，3（1）：54-55，临床教学中培养护生观察能力的方法探讨，作者选用了讲座、教学查房和案例教学三种方法，提高护生观察能力的作用变量为：很有帮助、有帮助、一般。,-,5,2、定量变量：分两种离散型和连续型离散型：只能取整数值，如一年中的手术病人数，一年里的新生儿数，细菌菌落数等；连续型：可以取实数中的任何数值，如血压、身高、体重等，可以在实数的一定范围内连续取值；有一些测量值，如红细胞计数，虽然以“个”为单位时只能取连续值，但其数值很大，当以“千”或“万”为单位时，却可取小数值，故通常把这类变量也作为连续型变量处理。,-,6,有时为了数据分析的方便，可以将一种类型的变量转化为另一种类型。但只能由高级向低级转化，即连续型有序分类二分类。实例：如护理与康复2004，3（1）：3-4，全子宫切除术后最佳下床活动时间与肛门排气时间关系的探讨，作者把肛门排气时间分为三个等级（30h），然后再进行分析。,-,7,常用推断性统计分析方法,-,8,两组之间比较定性资料（1）二分类资料I成组设计：所用统计方法为四格表2检验。,-,9,-,10,-,11,II配对设计：对一组样品同时用两种检测方法对其进行检测，每种检测方法检测结果都分为阳性和阴性，数出两种检测方法同时判定为阳性、阴性的样品数以及它们检测结果不一致的样品数，将结果表示成配对四格表的资料格式。所用统计方法为配对四格表2检验。,实例1中，两种检测方法不知何者为优，任何一种方法检测的结果都有假阳性和假阴性，比较它们检测结果不一致的两个频数，无论差别有无统计学意义，都不能说明两种检测方法何者为优，缺乏“金标准”，因而没有必要做统计分析。,-,12,实例2属于隐含金标准的配对四格表资料，若甲培养基培养出阳性结果，而乙却培养出阴性结果，表明甲优于乙，这种阳性结果为真阳性，此时值得做统计分析。实例3则可以明确地判定试验检测方法的优劣。配对四格表的2检验可用McNemar2检验,以检测结果不一致部分差别是否具有统计学意义。当然也可用Kappa检验法检验两种检测方法的检测结果是否具有一致性。,结果,结果,-,13,-,14,（2）无序多分类资料：所用方法为2C表的2检验。,SPSS数据格式,-,15,可以采用两组有序变量资料的Wilcoxon秩和检验,两组之间比较等级资料,-,16,-,17,-,18,可以选用的方法有成组设计的t检验、u检验、单样本t检验（与总体作比较，实际上此时因素也为二分类）、配对t检验、非参数Wilcoxon检验、符号检验、符号秩和检验等。,参数检验与非参数检验的区别？通常参数检验的检验效能要高于非参数检验，但当参数检验的条件（正态性、方差齐性）得不到满足、开口资料、等级资料或资料的总体分布未知时，可以使用非参数检验的方法进行分析。,成组设计和配对设计的区别？配对设计是按照一些非实验因素将受试对象配成对子，给予每对中的个体以不同的处理，配对的条件一般为年龄、性别、体重。其优点是在同一对的试验对象间取得均衡，从而提高试验的效率。通常分为自身配对设计（某中措施作用于同一个体或两种措施作用于同一个体）和非自身配对设计两种。,两组之间比较定量资料,-,19,（1）成组设计的t检验，设计类型为成组设计，且因素变量为二分类变量，分析前需要先对资料的正态性和方差齐性进行检验（这是很多参数检验的前提条件）。,例：两组雌鼠，分别饲以高蛋白和低蛋白饲料，8周后记录各鼠体重增加量（克），问两组动物的增重是否有差别？（此处正态性和方差齐性检验略）。利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“成组设计t检验.sav”，SPSS菜单操作为：分析比较均值独立样本T检验,结果见下页,-,20,方差齐性检验的分析结果，P值（Sig）0.9050.05，表明方差齐性,t检验分析结果，P值（Sig）0.0760.05，表明两组动物增加的重量无差异（无统计学意义）。当方差齐性时，看第一行的结果（t1.891，P0.076），当方差不齐时，看第二行的结果（t1.911，P0.078）,-,21,（2）成组设计的u检验，当样本量较大时，两组之间均数的比较可以用u检验，其在SPSS中的实现过程同t检验，此处略。（3）单样本t检验；,例：通过以往大规模调查，已知某地婴儿出生体重均数为3.30kg，今测得某地一组婴儿的出生体重，问该地婴儿出生体重是否与一般婴儿出生体重不同？利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“单样本t检验.sav”，SPSS菜单操作为：分析比较均值单样本T检验,-,22,（4）配对t检验,例：用某药治疗10例高血压病人，测得治疗前后各病人的舒张压，问该药是否有降低舒张压的作用？利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“配对t检验.sav”，SPSS菜单操作为：分析比较均值配对样本T检验,结果见下页,-,23,-,24,（5）非参数Wilcoxon秩和检验，适用于成组设计资料。,例：测得某病的健康人12人和患者10人的某指标值，问两组之间该指标值是否有差异？,-,25,-,26,（1）二分类:所用方法为R2表的2检验。如几种药物的疗效（有效、无效）比较；不同职业人群某病发生率的比较等等。,两组以上资料（无序多分类）的比较定性资料,-,27,-,28,（2）多分类:所用方法为RC表的2检验。,-,29,实例2中小于5的理论频数的格子数超过了总格子数的1/5，若选用一般的2检验公式计算，将增大犯假阳性错误的概率，故此处应选用Fishers精确检验法。,-,30,-,31,-,32,此时资料属于单向有序的RC表资料，可以使用秩和检验、Ridit分析和Logistic回归的方法分析。,两组以上资料（无序多分类）的比较等级资料,-,33,Kruskal-WallisTest:使用SPSS分析实例2资料，数据格式见右侧截图。菜单操作为：分析非参数检验旧对话框K个独立样本注意：例数必须先进行加权操作,-,34,当多组之间比较时，可以选用的方法有单因素方差分析、配伍组设计的方差分析（属两因素方差分析，其与二分类的配对t检验相对应）、非参数Kruskal-Wallis检验及非参数Friedman检验等。,（1）单因素方差分析,例：某医生为研究一种四类降糖新药的疗效，以统一的纳入标准和排除标准选择了60名2型糖尿病患者，按完全随机设计方案将患者分为三组进行双盲临床试验。其中，将糖新药高剂量组21人、低剂量组19人、对照组20人。对照组用公认的降糖药物，治疗4周后测得其餐后2小时血糖的下降值。问治疗4周后，餐后2小时血糖下降值的三组总体平均水平是否不同？（此处正态性和方差齐性检验略）。利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“单因素方差分析.sav”，SPSS菜单操作为：分析比较均值单因素Anova,两组以上资料（无序多分类）的比较定量资料,-,35,截图二：两两比较对话框，常用的有LSD、S-N-K、Bonferroni、Duncan、Dunnett方法。,截图一：方差同质性检验,-,36,方差齐性检验结果：P0.05,方差齐,方差分析结果，F=5.537,P=0.006=三组，定量Wilcoxon：两组，等级、定量Kruskal-wallis：=三组，等级、定量相关分析：等级（kendall），非正态、定量（spearman）正态、定量：pearson相关分析,-,47,多选题的两种形式：,多选题分析,第一种形式：您认为健康的生活方式包括哪些内容：a.戒烟、限酒b.平衡膳食c.心胸开阔d.多吃保健品、营养品e.控制体重f.多吃多睡g.经常运动h.不知道第二种形式：对公众进行流感或人禽流感预防和控制等方面最主要的宣传形式（限选三种）_a.报纸b.杂志c.电视d.广播e.网络f.发放宣传材料g.社区宣传栏/墙报/街头标语h.社区咨询,-,48,-,49,-,50,Logistic回归分析,Logistic回归是适用于反应变量（即因变量）为分类变量的回归分析，近年来在许多研究领域得到了广泛的应用。Logistic归按照反应变量的类型可分为：两分类反应变量的Logistic回归;多分类有序反应变量的Logistic回归;多分类无序反应变量的Logistic回归。Logistic回归按照研究设计的类型可分为：