(精选)上海交通大学医学统计学上机实习14答案

1、表1两组一般情况的比较实习14 (上机)在一个减肥药治疗单纯性肥胖的多中心临床试验中，入组病例随机分为两组共 240例合格病例；试验组122例给以减肥药治疗， 对照组118例给以安慰剂。源数据在SASEXERC件夹的Excel数据文件trial .xls中，各指标及其意义如下HOSPITAL医院1 =瑞金，2=中山，3=£海GROUP组别1 =试验组，2=对照组SEX，住另IJ1 =男性，2=女性AGE年龄(岁)WEIGHT0 治疗前体重(kg)WEIGHT1治疗后体重(kg)S0治疗前食欲 1=差，2=一般，3=强烈，4=很强烈S1治疗后食欲 1=差，2=一般，3=强烈，4=很强烈

2、RANK 临床综合疗效1= 无效，2=有效，3=显效1 .读入数据建立 SAS数据集，同时产生 3个新变量(1) W0_1=WEIGHT0 WEIGHT 1表示治疗后体重减轻量。(2) S0_1=S0 S1,表示治疗后食欲减退情况。(3) EFFECT表示治疗是否有效如果RANK=1那么EFFECT=1表示治疗无效；如果RANK=2 RANK=3那么EFFECT=2表示治疗有效。建立sas数据集：data a;set trial;w0 1=weight0-weight1;s0_1=s0-s1;(4) rank= 1 then effect= 1;(5) rank= 2 or rank= 3 t

3、hen effect= 2;run ;2 .进行如下统计分析：(1)性别和年龄的两组比较。(2)两组治疗前后体重的变化情况和比较。(3) 3个医院间试验组体重减轻情况的比较。(4)两组治疗前后食欲情况的变化和比较。(5)两组临床综合疗效的情况和比较。(6)两组有效率的比较。试验组对照组（卡方 值）P值男3843性别女84750.75160.3860年龄（岁）37.025 ±11.62536.89 ± 10.590.090.9254注：性别中填入例数（构成比），年龄中填入均数土标准差性别构成比的比较为计数资料的2X2卡方检验proc freq data =a;table se

4、x*group/ chisq nopercent norow expected ;run ;年龄的均数比较用计量资料的成组设计的ttestproc ttest data =a;class group;var age;run ;统计结论：性别：P>0.05，按照a=0.05的水准，不拒绝HQ差异无统计学意义，可认为试验组和对照组 男女构成比相同。年龄：P>0.05，按照a=0.05的水准，不拒绝HQ差异无统计学意义，可认为试验组和对照组 年龄均数相同。表2两组治疗前后体重的变化（均数土标准差）治疗前治疗后治疗前后差值试验组82.82 ± 13.3378.66 ±

5、13.184.16 ±2.16对照组84.53 ± 12.5383.44 ± 12.571.09 ± 1.56Means过程用于描述均数标准差标准误单样本t检验或者配对t检验proc means data =a n mean std stderr t prt;class group;var weight。weight1 w0 1;run ;表3两组治疗前后体重的比较治疗前比较 （成组）两组分别治疗前后比较 （配对）（成组）统计量古tP值统计量他P值统计量他P值试验组-1.020.309521.28<.000112.68（力差<.0001对照组

6、7.55<.0001/、齐）计量资料的t检验 公式成组(ttest )不同于配对(means) 注意成组设计的方 差齐性检验proc ttest data =a;class group;var weight。；run ;proc means data =a mean std stderr t prt; class group;var w0_1;run ;proc ttest data =a;class group;var w0 1;run ;统计结论：1. P>0.05,按照a=0.05的水准，不拒绝 H0,差异无统计学意义，可认为试验组和对照组治 疗前体重均数相同。2. P<

7、;0.05,按照a=0.05的水准，拒绝 H0,差异有统计学意义，可认为试验组治疗前后体重 不相同，对照组治疗前后体重不相同。3. P<0.05,按照a=0.05的水准，拒绝 H0,差异有统计学意义，可认为试验组和对照组治疗 前后体重差值不相同。表4三个医院间试验组体重减轻情况的比较医院治疗后体重的减轻三个医院间比较医院间两两比较例数均数标准差统计量FP值比较的 医院P值1瑞金424.111.84瑞金和 中山>0.052中山414.062.72中山和 长海长海和 瑞金>0.053长海394.331.840.180.8369>0.05计量资料的多组设计用单因素方差分析gl

8、m程序data b;set a;if group= 1 then output ;run ;proc sort data =b;by hospital;run ;proc univariate data =b normal ;var w0 1;by hospital;run ;proc glm data =b;class hospital;model w0_1=hospital;means hospital/ hovtest ;means hospital/ snk bon dunnett ('1' );3 种方法means hospital/ snk ALPHA：0.05 ;

9、run ;统计结论：1 .三个医院之间的比较 P>0.05,按照a=0.05的水准，不拒绝 H0,差异无统计学意义，尚 不能认为三个医院间试验组体重减轻情况有差异。2 .由第一步已知三个医院之间治疗前后体重减轻情况相同，即不需进一步进行三组之间的两两差异比较？。表5两组治疗前后食欲情况的变化治疗前s0s1构成比(为食欲情况例数构成比(为例数1差10.823024.591试验2一般3528.698267.21组3强烈6351.64108.204很强烈2318.8500.00差21.6943.392对照3428.817866.10组强烈6050.853025.42很强烈2218.6465.0

10、8等级资料 率或构成比的差异检验用四格表或者R x C列表的卡方检验用freq程序proc freq data =a;tables group*(s0 s1)/ nopercent nocol run ;表6两组治疗前后食欲情况的比较成组配对成组统计量古ZP值统U s SP值统计量ZP值试验组-0.1760.861983<.0001<.0001对照组927.5<.0001-4.1346等级资料两独立样本 wilcoxon秩和检验配对资料的符号秩和检验 proc nparlway data =a wilcoxon ;（成组秩和）class group;var s0;run ;p

11、roc univariate data =a normal ;（配对秩和）class group;var s0_1;run ;proc npar1way data =a wilcoxon ;（成组秩和）class group;var s0 1;run ;统计结论：1 .P>0.05,按照a=0.05的水准，不拒绝 H0,差异无统计学意义，可认为试验组和对照组治 疗前食欲相同。2 .两组均P<0.05,按照a=0.05的水准，拒绝 H0,差异有统计学意义，可认为试验组和对照 组分别治疗前后食欲不相同。3 . P<0.05,按照a=0.05的水准，拒绝 H0,差异有统计学意义，可

12、认为试验组和对照组治疗 前后食欲差值不相同。表7两组临床综合疗效的比较试验组对照组两组比较综合疗效例数构成比（%）例数构成比（%）统计量P值无效75.747361.86功效4032.794134.75-10.8435<.0001显效7561.4843.39等级资料 率或构成比的差异检验用四格表或者R x C列表的卡方检验 用freq程序proc freq data =a;tables rank*group/ nopercent norow;run ;等级资料两独立样本wilcoxon秩和检验proc npar1way data =a wilcoxon ;class group;var rank;run ;统计结论：P<0.05,按照a=0.05的水准，拒绝H0,差异有统计学意义，可认为试验组和对照组临床综合疗效有差异。表8两组有效率的比较总例数后效例数后效率（为统计量P值试验组12211594.2685.0320<.0001对照组1184538.14两样本