科学研究与统计分析课件

1、 统计分析方法在医药科学研究中应用科学问题疾病的发生机制：遗传因素疾病的治疗方法：生物标志物药物个体化治疗药物体内过程及其影响因素药物疗效的个体差异药物的不良反应药物相互作用数据来源(一)HIS系统人口统计学：性别、体重、年龄.疾病相关：诊断、病史、家族史、过敏史检验数据：血生化、血常规、尿常规影像：X、CT、MR医嘱：药品、规格、剂量、给药方法、疗程、合并用药数据来源(二)实验室数据基因检测细胞生物学免疫学药物：药物浓度数据库数据类型计量数据：体重、年龄、浓度计数数据：性别日期数据录入与检查SPSS统计分析软件的基本特点 1Windows风格的界面极为友好 SPSS最突出的特点就是操作界面极

2、为友好，输出结果美观漂亮。SPSS是第一个采用人机交互界面的统计软件，非常容易学习和使用。 SPSS统计分析软件的基本特点 2操作简便 SPSS软件基本操作可通过点击鼠标来完成，有一定统计基础且熟悉Windows一般操作的应用者参考它的帮助系统基本上可以自学使用；除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要使用键盘键入外，对于常见的统计分析方法完全可以通过对“菜单”、“对话框”的操作完成，无需编程。 SPSS统计分析软件的基本特点 4统计分析方法比较全面 SPSS 软件的统计过程包括了常用的、较为成熟的统计分析方法，提供了从简单的描述统计到复杂的多因素统计分析方法。比如数据的探索性分析、一般统

3、计描述、简单列联表分析、均数比较、一般线性模型、混合模型、相关回归、对数线性模型、聚类和判别、因子和对应分析、多维标度、信度分析、非参数检验、时间序列、生存分析及缺失值估计等。 SPSS统计分析软件的基本特点 5功能模块组合灵活 SPSS 软件由SPSS Statistics Core、SPSS Statistics Base、SPSS Statistics Regression、SPSS Advance Statistics、SPSS Custom Tables、SPSS Categories、SPSS Exact Tests 、SPSS Missing Values、SPSS Conjoi

4、nt、SPSS Complex Samples、SPSS Decision Trees、SPSS Data Preparation、SPSS Forecasting、SPSS Statistics Adapter、SPSS Neural Networks、SPSS Direct Marketing、SPSS Bootstrapping共十七个功能模块组成，用户可根据自己的分析工作需要和计算机设备的实际配置情况选择和装配模块。 SPSS统计分析软件的基本特点 总之，SPSS界面清晰、形象直观、易学易用。只要掌握一定的Windows操作技能，懂得统计分析基本原理和方法，就可使用该软件为特定的科研服

5、务。 描述统计例5-1 某医院用随机抽样方法检查了138名成年女子的红细胞数)/10(12L，其测量结果如下，试编制频数分布表。 3.96 4.23 4.42 3.59 5.12 4.02 4.32 3.72 4.76 4.16 4.61 4.26 3.77 4.20 4.36 3.07 4.89 3.97 4.28 3.64 4.66 4.04 4.55 4.25 4.63 3.91 4.41 3.52 5.03 4.01 4.30 4.19 4.75 4.14 4.57 4.26 4.56 3.79 3.89 4.21 4.95 3.98 4.29 3.67 4.69 4.12 4.56

6、4.26 4.66 4.28 3.83 4.20 5.24 4.02 4.33 3.76 4.81 4.17 3.96 3.27 4.61 4.26 3.96 4.23 3.76 4.01 4.29 3.67 3.39 4.12 4.27 3.61 4.98 4.24 3.83 4.20 3.71 4.03 4.34 4.69 3.62 4.18 4.26 4.36 5.28 4.21 4.42 4.36 3.66 4.02 4.31 4.83 3.59 3.97 3.96 4.49 5.11 4.20 4.36 4.54 3.72 3.97 4.28 4.76 3.21 4.04 4.56

7、4.25 4.92 4.23 4.47 3.60 5.23 4.02 4.32 4.68 4.76 3.69 4.61 4.26 3.89 4.21 4.36 3.42 5.01 4.01 4.29 3.68 4.71 4.13 4.57 4.26 4.03 5.46 4.16 3.64 4.16 3.76 t 检验（ t -test ） 两个均数比较的t 检验(t-test / Student s t-test)就是以t分布为基础的假设检验方法，在医学统计学中，t 检验是非常活跃的一类假设检(hypothesis testing)方法。实际应用时，应弄清各种检验方法的用途、适用条件和注意事项

8、。例如，当样本含量n较小时(如n60)，理论上要求t检验的样本随机地取自正态总体，两小样本均数比较时还要求两样本所对应的两总体方差相等( )，即方差齐性(homogeneity of variance)。 SPSS在其分析的比较均值中提供的t 检验方法过程有： 单样本t 检验 配对样本t 检验 独立样本t 检验单样本t 检验（One-Sample T Test） 例6-1 某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140g/L？ 附：36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量的

9、原始数据 112，137， 129，126，88， 90， 105， 178，130， 128，126，103，172，116，125， 90， 96， 62，157，151，135，113，175，129， 165， 171，128， 128，160，110，140，163，100， 129， 116，127。配对样本t检验（Paired Samples T Test） 简称配对t 检验，也称成对t 检验(paired / matched t-test)，适用于配对设计的计量资料。配对设计是将受试对象按照某些重要特征(如可疑混杂因素性别等)配成对子，每对中的两个受试对象随机分配到两处理组。

10、配对样本 t 检验是检验配对差值的样本均数 所代表的未知总体均数d与已知总体均数 0=0是否有差别的参数方法过程。配对样本t检验（Paired Samples T Test）两样本t 检验（Independent Samples T Test） 又称成组t检验(two-sample / group t-test)，适用于完全随机设计两样本均数的比较。两组完全随机设计是将受试对象完全随机分配到两个不同处理组。 当两样本含量较小(如n160或/和n260)，且均来自正态总体时，要根据两总体方差是否不同而采用不同检验方法。 1总体方差相等的t检验 2两总体方差不等，可采用近似t检验 -(separa

11、te variance estimation t-test) t 检验或秩转换的非参数检验两样本t 检验（Independent Samples T Test）多个均数比较的方差分析 方差分析多用于多个样本均数的比较，其应用条件为：各样本是相互独立的随机样本均服从正态分布各样本的总体方差相等。 在SPSS软件中，方差分析是通过比较均值模块中的单因素ANOVA和一般线性模型模块来完成。完全随机设计资料的方差分析 例7-1 某医生为了研究一种降血脂新药的临床疗效，按统一纳入标准选择120名高血脂患者，采用完全随机设计方法将患者等分为4组，进行双盲试验。6周后测得低密度脂蛋白作为试验结果，见下表。问

12、4个处理组患者的低密度脂蛋白含量总体均数有无差别?完全随机设计资料的方差分析 4个处理组低密度脂蛋白测量值(mmol/L) 配对四格表资料2检验行列表资料的2检验秩转换的非参数检验 1.配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验2.两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验3.完全随机设计多个样本比较的Kruskal- Wallis H 检验4.随机区组设计多个样本比较的 Friedman M 检验配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验 例9-1 对12份血清分别用原方法（检测时间20分钟）和新方法（检测时间10分钟）测谷-丙转氨酶，结果见下表。问两法所得结果有无差别？ 12份血清用原法和新法

13、测血清谷-丙转氨酶（nmol S-1/L）结果的比较两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验 例9-2 对10例肺癌病人和12例矽肺0期工人用X光片测量肺门横径右侧距RD值（cm），结果见下表。问肺癌病人的RD值是否高于矽肺0期工人的RD值？ 肺癌病人和矽肺0期工人的RD值（cm）比较频数表资料和等级资料的两样本比较 例9-3 39名吸烟工人和40名不吸烟工人的碳氧血红蛋白HbCO(%)含量见下表。问吸烟工人的HbCO(%)含量是否高于不吸烟工人的HbCO(%)含量？ 完全随机设计多个样本比较的Kruskal-Wallis H 检验 例9-4 用三种药物杀灭钉螺，每批用200只活钉螺，用药后

14、清点每批钉螺的死亡数、再计算死亡率（%），结果见下表。问三种药物杀灭钉螺的效果有无差别？ 频数表资料和等级资料的多个样本比较 双变量相关与回归分析 1.直线相关 2.直线回归 直线回归直线相关 例10-2 某医师测量了15名正常成年人的体重（kg）与CT双肾总体积（ml）大小，数据如表10-2所示。据此回答两变量是否有关联？其方向与密切程度如何？表10-29- 15例正常成年人体重（kg）与双肾总体积(ml)的测量值 编号 体重(kg) 双肾总体积(ml) 1 43 217.22 2 74 316.18 3 51 231.11 4 58 220.96 5 50 254.70 6 65 293.

15、84 7 54 263.28 8 57 271.73 9 67 263.46 10 69 276.53 11 80 341.15 12 48 261.00 13 38 213.20 14 85 315.12 15 54 252.08 多元线性回归 多元线性回归分析的目的是作出以自变量估计应变量的多元线性回归方程。拟合多元线性回归方程的用途是由自变量解释和预报应变量，这在医学研究中有极其广泛的实际用途。 SPSS在其分析的回归菜单中提供的回归分析有十个过程： 1.线性：直线回归和多元线性回归 2.曲线估计：曲线拟合 3. 二元logistic：应变量为二分类时logistic回归 4. 多项logistic：应变量为多分类无序变量时logistic回归 5.有序：应变量为多分类有序变量时logistic回归 6. Probit：概率单位回归 7.非线性：非线性回归 8.权重估计：加权最小二剩法线性回归 9.两阶最小二剩法：两阶段最小二剩法线性回归 10. 最佳尺度：最优尺度回归 本章将介绍多元线性回归。多元线性回归 例11-1 27名糖尿病人的血清总胆固醇、甘油三脂、空腹胰岛素、糖化血红蛋白、空腹血糖的测量值列于表11-