SPSS在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中應(yīng)用課件(PPT 180頁(yè))

1、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析與SPSS應(yīng)用第1頁(yè)，共180頁(yè)。內(nèi)容安排第一講 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析概述第二講 定量資料組間比較的統(tǒng)計(jì)分析第三講 分類資料組間比較的統(tǒng)計(jì)分析第四講 相關(guān)性分析與線性回歸分析第五講 logistic回歸分析第六講 診斷試驗(yàn)的評(píng)價(jià)與ROC分析第七講 生存分析第2頁(yè)，共180頁(yè)。第一講 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析概述一、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要內(nèi)容 包括研究設(shè)計(jì)、資料收集、數(shù)據(jù)整理、 數(shù)據(jù) 分析等一系列過(guò)程。二、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要功能 幫助我們透過(guò)現(xiàn)象認(rèn)識(shí)本質(zhì)，從一堆看似雜亂 無(wú)章的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，闡明事物的本質(zhì)。第3頁(yè)，共180頁(yè)。三、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的一般思路 1. 確定研究目的，根據(jù)研究目的選擇方法。 不同研究目的

2、采用的統(tǒng)計(jì)方法不同，在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中，常見(jiàn)的研究目的主要有三類： 一是差異性研究，即比較組間均數(shù)、率等的差異，可用的方法有t檢驗(yàn)、方差分析、卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)等； 二是相關(guān)性分析，即分析兩個(gè)或多個(gè)變量之間的關(guān)系，可用的方法有相關(guān)分析； 三是影響性分析，即分析某一結(jié)局發(fā)生的影響因素，可用的方法有線性回歸、logistic回歸、cox回歸等。 第4頁(yè)，共180頁(yè)。2. 明確數(shù)據(jù)類型，根據(jù)數(shù)據(jù)類型進(jìn)一步確定方法 定量數(shù)據(jù)可用的方法：t檢驗(yàn)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、相關(guān)分析、線性回歸等； 分類資料（定性數(shù)據(jù)）可用的方法：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、對(duì)數(shù)線性模型、logistic回歸等。 3. 選定統(tǒng)計(jì)方法后，利用統(tǒng)

3、計(jì)軟件具體實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程。 4. 針對(duì)分析結(jié)果，結(jié)合實(shí)際做出合理的專業(yè)結(jié)論。第5頁(yè)，共180頁(yè)。四、統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用的幾個(gè)誤區(qū) 1. 研究目的大而全 2. 方法一味追求新穎 3. 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法盲目套用第6頁(yè)，共180頁(yè)。數(shù)據(jù)的類型統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的類型可以分為：1.定量數(shù)據(jù) 又分為連續(xù)型數(shù)據(jù)和離散型數(shù)據(jù)。連續(xù)性數(shù)據(jù)可以取任意值，比如，身高，體重，化驗(yàn)值等等；離散型數(shù)據(jù)只能取整數(shù)，如發(fā)病人數(shù)等。2. 定性數(shù)據(jù)（分類資料） 又可分為無(wú)序分類資料和有序分類資料兩類。 無(wú)序分類資料是指所分類別或?qū)傩灾g無(wú)程度和順序的差別，例如二項(xiàng)分類，性別（男、女），藥物反應(yīng)（陰性、陽(yáng)性）等。例如多項(xiàng)分類，血型

4、（ O、A、B、AB等。 有序分類資料是指各類別之間有程度的差別。如尿糖化驗(yàn)結(jié)果按、+、+、+分類；療效按治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無(wú)效分類。第7頁(yè)，共180頁(yè)。數(shù)據(jù)的類型數(shù)據(jù)資料定量數(shù)據(jù)定性數(shù)據(jù)（分類資料）連續(xù)型變量（如：身高、體重等）離散型變量（如：發(fā)病人數(shù)等）無(wú)序分類資料（如：性別、血型等）有序分類資料（如：療效等）第8頁(yè)，共180頁(yè)。差異性研究方法第9頁(yè)，共180頁(yè)。組間差異性比較研究方法1. t 檢驗(yàn) 主要用于兩組定量資料的比較。要求數(shù)據(jù)滿足三個(gè)前提條件：獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。獨(dú)立性即各研究對(duì)象的觀測(cè)值是相互獨(dú)立的，互不影響；正態(tài)性即要求兩組數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布；方差齊性即兩組樣本數(shù)據(jù)所代

5、表的總體方差相等。 2. 方差分析 主要用于多組連續(xù)變量的比較。要求數(shù)據(jù)滿足獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性的條件。第10頁(yè)，共180頁(yè)。3. 秩和檢驗(yàn) （1）可用于不服從正態(tài)分布的定量資料的組間比較； （2）可用于有序分類資料的組間比較； （3）對(duì)于不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，兩組定量數(shù)據(jù)比較一般用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，多組定量數(shù)據(jù)一般用kruskal-wallis秩和檢驗(yàn)，隨機(jī)區(qū)組定量數(shù)據(jù)一般用friedman秩和檢驗(yàn)。4、 2 檢驗(yàn) 用于無(wú)序分類資料的組間比較。可用于兩組或多組率的比較、兩組或多組構(gòu)成比的比較、兩個(gè)分類變量之間的關(guān)聯(lián)性分析，還可用于特定分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)等。第11頁(yè)，共180頁(yè)。相

6、關(guān)性分析研究方法 第12頁(yè)，共180頁(yè)。影響性分析研究方法 第13頁(yè)，共180頁(yè)。SPSS簡(jiǎn)介SPSS(Statistics Product and Service Solutions) ，是目前世界上最優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)分析軟件之一。SPSS是眾多統(tǒng)計(jì)軟件當(dāng)中比較簡(jiǎn)單易懂的軟件之一；絕大多數(shù)操作過(guò)程僅靠點(diǎn)擊鼠標(biāo)即可完成。SPSS功能齊全，一般的數(shù)據(jù)分析和圖形處理都可以應(yīng)付自如。第14頁(yè)，共180頁(yè)。第二講 定量資料組間比較的統(tǒng)計(jì)分析第15頁(yè)，共180頁(yè)。定量數(shù)據(jù)組間差異比較常用統(tǒng)計(jì)方法1. t 檢驗(yàn) 主要用于兩組定量數(shù)據(jù)的比較。要求數(shù)據(jù)滿足三個(gè)前提條件：獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。獨(dú)立性即各研究對(duì)象的

7、觀測(cè)值是相互獨(dú)立的，互不影響；正態(tài)性即要求兩組數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布；方差齊性即兩組樣本數(shù)據(jù)所代表的總體方差相等。 2. 方差分析 主要用于多組連續(xù)變量的比較。要求數(shù)據(jù)滿足獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性的條件。第16頁(yè)，共180頁(yè)。3. 秩和檢驗(yàn) （1）主要用于不服從正態(tài)分布的定量資料的組間比較； （2）對(duì)于不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，兩組定量數(shù)據(jù)比較一般用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，多組定量數(shù)據(jù)一般用kruskal-wallis秩和檢驗(yàn)，隨機(jī)區(qū)組定量數(shù)據(jù)一般用friedman秩和檢驗(yàn)。第17頁(yè)，共180頁(yè)。第18頁(yè)，共180頁(yè)。分析思路1. 確定分析方法 該研究目的是比較兩組人群的血磷值，屬于差異性檢驗(yàn)。分析

8、變量是血磷值，為連續(xù)性變量。結(jié)合研究目的，可以考慮的分析方法有獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)或wilcoxon秩和檢驗(yàn)，具體還應(yīng)進(jìn)一步看數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。2.建立數(shù)據(jù)文件EG0201。共 2個(gè)變量： （1）group（分組）：1=急性克山病患者，2=健康者； （2）p（血磷數(shù)值）。3. 數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn) “分析”“描述統(tǒng)計(jì)” “探索” 打開(kāi)“探索”對(duì)話框 因變量列表：血磷數(shù)值（glu） 因子列表：分組group 繪制 ： 帶檢驗(yàn)的正態(tài)圖 第19頁(yè)，共180頁(yè)。從Shapiro-Wilk檢驗(yàn)結(jié)果可以看到，group1的正態(tài)性檢驗(yàn)P=0.835，group2的正態(tài)性檢驗(yàn)P=0.316，都可以認(rèn)為近似服從正態(tài)

9、分布。4. 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) “分析”“比較均值” “獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)” ，打開(kāi)“獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)”對(duì)話框 檢驗(yàn)變量：p 分組變量：group 定義組：1 25.結(jié)果及解釋 本例數(shù)據(jù)滿足方差齊性（P=0.791），t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量=2.576，P=0.017，故兩組人群的差異是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。第20頁(yè)，共180頁(yè)。二、兩組非正態(tài)分布資料的比較 例2.2 某醫(yī)生為研究幽門螺桿菌與血清胃泌素-17之間的關(guān)系，在某地隨機(jī)抽取幽門螺桿菌陽(yáng)性和陰性對(duì)象各30例，測(cè)量?jī)山M人群的血清胃泌素-17水平。數(shù)據(jù)如表EX0202.欲比較兩組人群的血清胃泌素-17水平是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。第21頁(yè)，共180頁(yè)。分析思路1. 確定分

10、析方法 該研究目的是比較兩組人群的血清胃泌素-17是否有差異，屬于差異性檢驗(yàn)。分析變量為連續(xù)性變量。結(jié)合研究目的，可以考慮的分析方法有獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)或wilcoxon秩和檢驗(yàn)，具體還應(yīng)進(jìn)一步看數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。2.建立數(shù)據(jù)文件EX0202。共 2個(gè)變量： （1）group（分組）：1=陰性，2=陽(yáng)性； （2）g（血清胃泌素-17水平）。3. 數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn) “分析”“描述統(tǒng)計(jì)” “探索” 打開(kāi)“探索”對(duì)話框 因變量列表：血清胃泌素-17水平（g） 因子列表：分組group 繪制 ： 帶檢驗(yàn)的正態(tài)圖 第22頁(yè)，共180頁(yè)。從Shapiro-Wilk檢驗(yàn)結(jié)果可以看到，陰性組不符合正態(tài)分布（

11、 P0.05, 治療前后的血紅蛋白含量的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第43頁(yè)，共180頁(yè)。例2.7 某醫(yī)生為觀察某頸椎疼痛治療儀治療頸椎疼痛的效果，隨機(jī)抽取了30名頸椎疼痛患者，記錄他們的VAS評(píng)分，然后采用該治療儀治療10個(gè)療程，再記錄下他們的VAS評(píng)分，數(shù)據(jù)存于EX0207（部分?jǐn)?shù)據(jù)見(jiàn)表2.6）。欲比較治療后的VAS評(píng)分是否比治療前有所降低。 患者序號(hào) 1 2 3 4 5 6 30 治療前 5 8 7 5 5 4 4 治療后 4 6 7 2 2 3 3 第44頁(yè)，共180頁(yè)。分析思路 1、明確研究目的 該研究目的是通過(guò)比較30名頸椎疼痛患者治療前后的VAS評(píng)分，以推斷治療前后的VAS評(píng)分是否有差異，

12、屬于差異性檢驗(yàn)。該研究是比較同一人群的兩次測(cè)量結(jié)果，屬于配對(duì)設(shè)計(jì)。配對(duì)設(shè)計(jì)的分析一般以兩組差值作為分析指標(biāo)。分析方法可根據(jù)數(shù)據(jù)的分布考慮使用配對(duì)t檢驗(yàn)或配對(duì)秩和檢驗(yàn)。2.建立數(shù)據(jù)文件EX0207。 兩個(gè)變量： （1）VAS0: 治療期的評(píng)分； （2）VAS1: 治療后的評(píng)分。3.數(shù)據(jù)的正態(tài)分布檢驗(yàn) “分析”“描述統(tǒng)計(jì)” “探索” 打開(kāi)“探索”對(duì)話框 因變量列表：VAS0 VAS1 繪制 ： 帶檢驗(yàn)的正態(tài)圖 結(jié)果顯示兩個(gè)變量都不服從正態(tài)分布，所以選用配對(duì)秩和檢驗(yàn)。第45頁(yè)，共180頁(yè)。4、配對(duì)符號(hào)秩檢驗(yàn) “分析” “非參數(shù)檢驗(yàn)” “2個(gè)相關(guān)樣本” ， 打開(kāi)“兩個(gè)關(guān)聯(lián)樣本檢驗(yàn)”對(duì)話框 檢驗(yàn)對(duì)：VA

13、S0VAS1 檢驗(yàn)類型： Wilcoxon 5. 結(jié)果及解釋 使用的方法是Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的 P0.0001，即治療前后的VAS評(píng)分的差異有顯著性意 義。本例中，治療后VAS評(píng)分低于治療前評(píng)分。第46頁(yè)，共180頁(yè)。七、 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析第47頁(yè)，共180頁(yè)。七、隨機(jī)區(qū)組資料的分析 例2.8 某研究生研究異常應(yīng)力下椎間盤內(nèi)蛋白多糖的變化，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)采用了隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，按體重、窩別等因素，每3只健康純種成年新西蘭大白兔配成一個(gè)區(qū)組，共8個(gè)區(qū)組。每個(gè)區(qū)組內(nèi)的3只大白兔隨機(jī)分入對(duì)照組、頸椎制動(dòng)組和頸椎加壓組，然后測(cè)定各組椎間盤內(nèi)蛋白多糖的光密度值并進(jìn)行比較。數(shù)據(jù)存于EX0208.

14、 表2.8 三組的光密度值 對(duì)照組 0.37 0.41 0.39 . 0.32 頸椎制動(dòng)組 0.39 0.27 0.26 . 0.28 頸椎加壓組 0.31 0.25 0.21 . 0.20 第48頁(yè)，共180頁(yè)。分析思路1、確定分析方法 該研究目的是比較光密度值在三組間是否有差異，屬于差異性檢驗(yàn)。該研究采用了隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，研究前已經(jīng)將研究對(duì)象的各種可能影響因素進(jìn)行了平衡。分析指標(biāo)是光密度值，為連續(xù)性變量。分析方法可以根據(jù)資料的正態(tài)性，考慮隨機(jī)區(qū)組的方法分析或隨機(jī)區(qū)組的秩和檢驗(yàn)即Friedman檢驗(yàn)。2、建立數(shù)據(jù)文件EX0208. 共3個(gè)變量： （1）group（表示分組因素）： 1=對(duì)照組，

15、2=頸椎制動(dòng)組，3=頸椎加壓組； （2）block（8個(gè)不同區(qū)組）； （3）den（光密度值）。3、正態(tài)性檢驗(yàn) 三組數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布，故采用隨機(jī)區(qū)組的方差分析方法。第49頁(yè)，共180頁(yè)。4、方差分析 “分析” “一般線性模型” “單變量” ，打開(kāi)“單變量”對(duì)話框 因變量列表：weight 固定因子：group、block 模型 設(shè)定 （custom） 模型: group / block 在模型中包含截距 兩兩比較（Post Hoc） 兩兩比較檢驗(yàn): group LSD S-N-K 選項(xiàng) 描述性 方差同質(zhì)性檢驗(yàn)（方差齊性檢驗(yàn)） 第50頁(yè)，共180頁(yè)。5、結(jié)果分析結(jié)果顯示，組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（

16、F=10.064，P=0.002），區(qū)組間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（F=0.876，P=0.548）。 第51頁(yè)，共180頁(yè)。根據(jù)兩兩比較結(jié)果，對(duì)照組和制動(dòng)組之間差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.021），對(duì)照組和加壓組之間差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.001），制動(dòng)組和加壓組之間差別在0.1水平上有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.085）。第52頁(yè)，共180頁(yè)。定量數(shù)據(jù)組間比較的分析方法小結(jié)1、兩組獨(dú)立樣本比較 兩組獨(dú)立數(shù)據(jù)的比較首先應(yīng)看資料是否符合正態(tài)分布，是否符合方差齊性。（1）兩組資料符合正態(tài)分布，且方差齊，采用t檢驗(yàn)；（2）兩組資料符合正態(tài)分布，但方差不齊，可采用 Satterthwate t檢驗(yàn)；（3）資料不符合

17、正態(tài)分布，可采用非參數(shù)檢驗(yàn)，如 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。2、兩組配對(duì)資料比較 兩組配對(duì)資料比較主要看兩組差值是否符合正態(tài)分布。（1）兩組差值服從正態(tài)分布，采用配對(duì)t檢驗(yàn)；（2）兩組差值不服從正態(tài)分布，采用Wilcoxon配對(duì)秩檢驗(yàn)。第53頁(yè)，共180頁(yè)。3、多組獨(dú)立樣本比較（1）資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊，直接采用完全隨機(jī)的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可進(jìn)一步作兩兩比較。兩兩比較的方法有S-N-K法、Bonferroni法等；（2）資料不符合正態(tài)分布，可采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Kruskal-Wallis法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可進(jìn)一步作兩兩比較。兩兩比較可以采

18、用公式法計(jì)算，也可采用基于秩的方差分析法。4、多組隨機(jī)區(qū)組樣本比較（1）資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊，直接采用隨機(jī)區(qū) 組的方差分析。（2）資料不符合正態(tài)分布，可采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Friedman 法。第54頁(yè)，共180頁(yè)。第三講 分類資料組間比較的統(tǒng)計(jì)分析第55頁(yè)，共180頁(yè)。分類資料組間差異比較常用統(tǒng)計(jì)方法1、 2 檢驗(yàn) 用于無(wú)序分類資料的組間比較。可用于兩組或多組率的比較、兩組或多組構(gòu)成比的比較、兩個(gè)分類變量之間的關(guān)聯(lián)性分析，還可用于特定分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)等。2、秩和檢驗(yàn) 用于有序分類資料的組間比較。第56頁(yè)，共180頁(yè)。一、四格表資料的分析例3.1 某研究所為探索幽門螺桿菌感染與胃黏膜病

19、變進(jìn)展之間的關(guān)系，在某地隨機(jī)抽取了2200名非胃癌居民，對(duì)幽門螺桿菌感染狀況進(jìn)行血清學(xué)檢測(cè)，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果分為幽門螺桿菌陽(yáng)性組和陰性組。隨訪5年后，共有1889例研究對(duì)象完成了全部的胃鏡檢查和胃黏膜病理學(xué)診斷。其中幽門螺桿菌陽(yáng)性組中病變進(jìn)展者35人，未進(jìn)展者443人；陰性組中病變進(jìn)展者164人，未進(jìn)展者1247人。整理成表3.1的四格表形式，欲分析幽門螺桿菌陽(yáng)性組與陰性組的病變進(jìn)展率是否有差異。 表3.1 病變無(wú)進(jìn)展 病變進(jìn)展 合計(jì) 陰性 1247 164 1411 陽(yáng)性 443 35 478 合計(jì) 1690 199 1889第57頁(yè)，共180頁(yè)。分析思路1、確定分析方法 該研究目的是比較兩組的

20、病變進(jìn)展率是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，屬于差異性檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)為分類資料，分組變量是幽門螺桿菌的感染狀況，分析變量是病變進(jìn)展情況，均為二分類變量。結(jié)合研究目的，首選的方法是四格表資料的卡方檢驗(yàn)。當(dāng)然還可以考慮用Logistic回歸，但卡方檢驗(yàn)更為簡(jiǎn)便通用，因此采用卡方檢驗(yàn)進(jìn)行分析。2. 建立數(shù)據(jù)文件 EX0301。 有3個(gè)變量： （1） hp（感染狀況）：1=陰性，2=陽(yáng)性； （2） progression （病變進(jìn)展）：1=無(wú)進(jìn)展，2=進(jìn)展； （3）f（頻數(shù)）。第58頁(yè)，共180頁(yè)。2. 統(tǒng)計(jì)分析： （1） “數(shù)據(jù)”“加權(quán)個(gè)案”, 打開(kāi)“加權(quán)個(gè)案”對(duì)話框 加權(quán)個(gè)案: f （2）“分析” “描述統(tǒng)計(jì)” “交

21、叉表” ， 打開(kāi)“交叉表”對(duì)話框 行：hp 列： progression 統(tǒng)計(jì)量 卡方（Chi-square） 風(fēng)險(xiǎn) 單元格 觀察值 期望值 行第59頁(yè)，共180頁(yè)。3. 結(jié)果及解釋 本次研究結(jié)果表明，幽門螺桿菌陰性組和陽(yáng)性組的病變進(jìn)展率差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（ 2 =7.007，P=0.008），幽門螺桿菌陽(yáng)性人群發(fā)生病變進(jìn)展的危險(xiǎn)是陰性人群的1.587倍（95%CI：1.1192.552），提示幽門螺桿菌感染是胃黏膜病變進(jìn)展的危險(xiǎn)因素。第60頁(yè)，共180頁(yè)。二、R2表資料的分析例3.2 某醫(yī)院在某胃癌高發(fā)地區(qū)隨機(jī)抽取了2646名當(dāng)?shù)鼐用?，根?jù)胃黏膜病理檢查結(jié)果，將人群分為淺表性胃炎（SG）或輕度

22、慢性萎縮性胃炎（CAG）、重度CAG、腸上皮化生（IM）和異型增生（DYS）四組，每組人群檢測(cè)其幽門螺桿菌感染狀況，結(jié)果列于表3.2.欲比較四組人群的幽門螺桿菌陽(yáng)性率是否有差異。 表3.2 不同胃黏膜病變的幽門螺桿菌陽(yáng)性率 陰性 陽(yáng)性 合計(jì) SG或輕度CAG 413 609 1022 重度CAG 29 190 219 IM 182 677 859 DYS 120 426 546 合計(jì) 744 1902 2646 第61頁(yè)，共180頁(yè)。分析思路1、確定分析方法該研究目的是比較四組的陽(yáng)性率是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，屬于差異性檢驗(yàn)。分組變量是胃病理狀況，為多分類變量，分析指標(biāo)是幽門螺桿菌感染狀況，為二分類

23、變量，屬于R2列聯(lián)表。本例分組指標(biāo)為病變嚴(yán)重程度，盡管屬于有序分類變量，但無(wú)序和無(wú)序變量不同方法的選擇是根據(jù)分析指標(biāo)而定。只要分析指標(biāo)為無(wú)序變量，則不論分組指標(biāo)是有序還是無(wú)序，均可采用卡方檢驗(yàn)進(jìn)行分析。如果組間總的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，還可進(jìn)一步做兩兩比較。2. 建立數(shù)據(jù)文件 EX0302。 有3個(gè)變量： （1） path（病變程度）： 1=SG或輕度CAG，2=重度CAG， 3=IM，4=DYS； （2） hp（感染狀況）：1=陰性，2=陽(yáng)性； （3）f（頻數(shù)）。第62頁(yè)，共180頁(yè)。3. 統(tǒng)計(jì)分析： （1） “數(shù)據(jù)”“加權(quán)個(gè)案”, 打開(kāi)“加權(quán)個(gè)案”對(duì)話框 加權(quán)個(gè)案: f （2）“分析” “描述

24、統(tǒng)計(jì)” “交叉表” ， 打開(kāi)“交叉表”對(duì)話框 行：path 列： hp 統(tǒng)計(jì)量 卡方（Chi-square） 第63頁(yè)，共180頁(yè)。4. 結(jié)果及解釋 本次研究結(jié)果表明，不同胃黏膜病變組的幽門螺桿菌感染率差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（ 2 =13.988，P0.0001。結(jié)合具體數(shù)值可以發(fā)現(xiàn)，陽(yáng)性率有隨著病變嚴(yán)重程度增加而增加的趨勢(shì)，并且這種趨勢(shì)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（根據(jù)Linear-By-Linear Association檢驗(yàn)結(jié)果，P0.0001）。第64頁(yè)，共180頁(yè)。5、兩兩比較 上述結(jié)果只是表明了一種總的差異和趨勢(shì)，結(jié)論只能認(rèn)為四組之間的感染率總的有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。我們還需要進(jìn)一步了解具體是哪兩組之間存在差異

25、，即進(jìn)行組間兩兩比較。 本例共有4組，假設(shè)研究目的是想以SG或輕度CAG組為對(duì)照，比較其他病變組的感染率是否高于SG或輕度CAG組。則校正后的檢驗(yàn)水平為 也就是說(shuō)，兩兩比較時(shí)，P值小于0.0167，才算差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。通過(guò)選擇個(gè)案，可以比較其他三組與SG或輕度CAG組之間的差異，結(jié)果如下： 對(duì)比組 卡方值 P值 SG或輕度CAG組 VS. 重度VAG 58.056 0.0001 SG或輕度CAG組 VS. IM 79.752 0.0001 SG或輕度CAG組 VS. DYS 53.89 0.0001 結(jié)果表明，其他三組與SG或輕度CAG組比較有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。第65頁(yè)，共180頁(yè)。6、最終結(jié)論

26、本次研究結(jié)果表明，不同胃黏膜病變組的幽門螺桿菌感染率差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（ 2 =13.988，P0.0001）。幽門螺桿菌感染率有隨著病變嚴(yán)重程度增加而增加的趨勢(shì)（P5，選用卡方檢驗(yàn)；（2）例數(shù)大于40，所有理論數(shù)1，且有理論數(shù)5，選用校正的卡方檢驗(yàn)或Fisher精確概率檢驗(yàn)法；（3）例數(shù)小于40，或有理論數(shù)1，選用Fisher精確概率檢驗(yàn)法；第78頁(yè)，共180頁(yè)。2、 2C表資料的統(tǒng)計(jì)分析思路 2C表資料指行變量為二分類的分組指標(biāo)，列變量為多分類的分析指標(biāo)。（1）如果分析指標(biāo)為無(wú)序分類變量，可用卡方檢驗(yàn)分析組間構(gòu)成比是否有差異，如果例數(shù)小于40或有理論頻數(shù)小于1，可以采用Fisher精確概率檢

27、驗(yàn)法；（2）如果分析指標(biāo)為有序分類變量，可用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。3、R2表資料的統(tǒng)計(jì)分析思路 R2表指行變量為多分類的分組指標(biāo)，列變量為二分類的分析指標(biāo)。組間差異比較可采用卡方檢驗(yàn)。如果組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可進(jìn)一步作兩兩比較，以分析具體哪幾組之間的差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第79頁(yè)，共180頁(yè)。4、RC表資料的統(tǒng)計(jì)分析思路 RC表指行變量為多分類的分組指標(biāo)，列變量為多分類的分析指標(biāo)。（1）行變量為無(wú)序或有序的分組指標(biāo)，列變量為無(wú)序的分析指標(biāo)，可用卡方檢驗(yàn)分析組間構(gòu)成比是否有差異。如果組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可進(jìn)一步作兩兩比較。（2）行變量為無(wú)序或有序的分組指標(biāo)，列變量為有序的分析指標(biāo)，可用Kru

28、skal-Wallis秩和檢驗(yàn)方法。如果組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可進(jìn)一步作兩兩比較。5、配對(duì)分類資料的統(tǒng)計(jì)分析思路 兩種方法之間的差異性比較，可用McNemar檢驗(yàn)作配對(duì)的卡方檢驗(yàn)。第80頁(yè)，共180頁(yè)。第六章 相關(guān)分析及SPSS實(shí)現(xiàn)6.1 定量資料的相關(guān)分析6.2 分類資料的相關(guān)分析第81頁(yè)，共180頁(yè)。6.1 定量資料的相關(guān)分析定量資料的相關(guān)分析主要采用線性相關(guān)，線性相關(guān)主要研究?jī)蓚€(gè)或多個(gè)變量之間相互依存的關(guān)系，可分為簡(jiǎn)單相關(guān)和偏相關(guān)。常用的線性相關(guān)的度量指標(biāo)有Pearson相關(guān)系數(shù)Spearman相關(guān)系數(shù)。 Pearson相關(guān)系數(shù)主要用于正態(tài)分布資料，Spearman相關(guān)系數(shù)主要用于非正態(tài)

29、分布資料或等級(jí)資料。第82頁(yè)，共180頁(yè)。例6.1 某疾病預(yù)防控制中心調(diào)查了轄區(qū)內(nèi)公務(wù)員的體重指數(shù)、血壓、總膽固醇、空腹血糖等指標(biāo)，以了解他們的健康狀況?，F(xiàn)從中隨機(jī)抽取20人的體重指數(shù)、總膽固醇、空腹血糖三個(gè)指標(biāo)，分析這三個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性。分析思路 1、確定分析方法 該研究的目的是分析三個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)系，三個(gè)指標(biāo)均為定量資料，可選擇線性相關(guān)，具體可根據(jù)資料是否符合正態(tài)分布選擇Pearson相關(guān)或Spearman相關(guān)。 2、資料的正態(tài)性檢驗(yàn) 第83頁(yè)，共180頁(yè)。由于樣本量小于2000，故正態(tài)性檢驗(yàn)采用Shapiro-Wilk法。Bmi和tc的P值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.05，fbg的P值僅略大于0.05（

30、P=0.085）。為了穩(wěn)妥起見(jiàn)，下面分別按正態(tài)分布和非正態(tài)分布進(jìn)行線性相關(guān)分析，即分別采用Pearson和Spearman相關(guān)分析。3、Pearson相關(guān)分析和Spearman相關(guān)分析 “分析” “相關(guān)” “雙變量” 變量：bmi tc fbg 相關(guān)系數(shù)： Pearson Spearman 第84頁(yè)，共180頁(yè)。根據(jù)Pearson相關(guān)分析的結(jié)果，bmi與tc之間的相關(guān)系數(shù)為0.718，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P0.001）；bmi與fbg之間的相關(guān)系數(shù)為0.403，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.078）；tc與fbg之間的相關(guān)系數(shù)為0.609，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.004）。第85頁(yè)，共180頁(yè)。根據(jù)Spear

31、man相關(guān)分析的結(jié)果，bmi與tc之間的相關(guān)系數(shù)為0.752，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P0.001）；bmi與fbg之間的相關(guān)系數(shù)為0.354，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.126）；tc與fbg之間的相關(guān)系數(shù)為0.576，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.008）。第86頁(yè)，共180頁(yè)。4、偏相關(guān)分析 上述結(jié)果給出的是三個(gè)變量之間粗魯?shù)年P(guān)系，也就是說(shuō)，兩個(gè)變量之間的相關(guān)可能摻雜了另外變量的作用。例如bmi與fbg的關(guān)系可能混有tc的影響，如果我們想研究變量之間的純關(guān)系，需要采用偏相關(guān)來(lái)校正其他變量的影響。假定我們要了解體重指數(shù)（bmi）與膽固醇（fbg）的純相關(guān)，則可進(jìn)行偏相關(guān)分析。 “分析” “相關(guān)” “偏相關(guān)” 變量

32、：bmi fbg 控制：tc結(jié)果表明，剔除tc的影響后，bmi和fbg的相關(guān)性變成了負(fù)相關(guān)（-0.062），而且這種相關(guān)微乎其微（P=0.8）。 第87頁(yè)，共180頁(yè)。5、結(jié)論 偏相關(guān)分析表明，校正了tc后，bmi和fbg的相關(guān)性變得非常小，與簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)差別很大。這提示tc對(duì)bmi和fbg的關(guān)系影響非常大，或者說(shuō)bmi與fbg的相關(guān)性主要是由tc造成的，一旦消除了tc的作用，bmi與fbg的關(guān)系也隨之消失。因此對(duì)于多個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性分析，如果有可能，最好采用偏相關(guān)，以找出變量間的真正關(guān)系，否則容易被結(jié)果誤導(dǎo)。第88頁(yè)，共180頁(yè)。6.2 分類資料的相關(guān)分析第89頁(yè)，共180頁(yè)。線性回歸分析例7

33、.2 某研究生研究“冠狀動(dòng)脈緩慢血流現(xiàn)象”的影響因素?！肮跔顒?dòng)脈緩慢血流現(xiàn)象”以前降支、回旋支、右冠狀動(dòng)脈三支血管的平均TIMI幀計(jì)數(shù)（MTFC）表示，調(diào)查的影響因素有年齡（AGE,歲）、收縮壓（SBP，mmHg）、舒張壓（DBP，mmHg）、白細(xì)胞（WBC， /L），目的是尋找影響MTFC變化的因素。數(shù)據(jù)存于LI0702。第90頁(yè)，共180頁(yè)。分析思路1、確定研究方法 該研究目的是尋找影響因變量的各種可能因素，且變量很明確地分為因變量和自變量，因此可用回歸分析。該研究的因變量為連續(xù)變量，因而可考慮用多元線性回歸，但是否合適還需進(jìn)一步驗(yàn)證。2、對(duì)線性回歸的應(yīng)用條件進(jìn)行檢驗(yàn)第91頁(yè)，共180頁(yè)。

34、第二講 T 檢驗(yàn) T檢驗(yàn)是進(jìn)行兩組定量數(shù)據(jù)差異性比較的檢驗(yàn)方法，在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中，t 檢驗(yàn)是非?；钴S的一類假設(shè)檢驗(yàn)方法。適用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)(如n0.05，接受原假設(shè)，認(rèn)為該山區(qū)成年男子的脈搏數(shù)與健康男子的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第95頁(yè)，共180頁(yè)。1.2 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)（Paired Samples T Test） 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，也稱成對(duì)t檢驗(yàn)，適用于配對(duì)設(shè)計(jì)的計(jì)量資料，主要適用于下列三種情況： 1、將同一樣本（如血樣）分成兩半，用兩種不同的方法來(lái)測(cè)定； 2、自身比較，即同一樣本處理前后的比較； 3、將某些因素相同的樣本組成配伍組，隨機(jī)分成兩組。 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)是檢驗(yàn)配對(duì)差值的樣本均數(shù)

35、與已知總體均數(shù) 0=0是否有差別的參數(shù)方法檢驗(yàn)。第96頁(yè)，共180頁(yè)。第97頁(yè)，共180頁(yè)。配對(duì)樣本t檢驗(yàn)分析步驟 1.建立數(shù)據(jù)文件EG0202。兩個(gè)變量： （1）before:治療期的含量； （2）after: 治療后的含量。2.統(tǒng)計(jì)分析： （1）正態(tài)分布檢驗(yàn)：“分析” “非參數(shù)檢驗(yàn)” “1-樣本K-S”，打開(kāi)“單樣本K-S檢驗(yàn)”對(duì)話框 檢驗(yàn)變量列表(T): before, after 常規(guī)（正態(tài)分布） （2）配對(duì)樣本t 檢驗(yàn)：“分析” “比較均值” “配對(duì)樣本T 檢驗(yàn)” ，打開(kāi)“配對(duì)樣本T檢驗(yàn)”對(duì)話框 成對(duì)變量：before after 3. 結(jié)果及解釋 P=0.7220.05, 治療前后

36、的血紅蛋白含量的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第98頁(yè)，共180頁(yè)。1.3 兩組獨(dú)立樣本t 檢驗(yàn)（Independent Samples T Test） 兩組獨(dú)立樣本t 檢驗(yàn)，用于兩個(gè)總體的樣本均值的比較。 要求數(shù)據(jù)滿足以下條件： 1正態(tài)性：兩個(gè)樣本都來(lái)自于正態(tài)分 布的總體； 2方差齊性：兩個(gè)總體方差相等。第99頁(yè)，共180頁(yè)。分析思路： 該研究目的是比較兩組人群的血磷值，屬于差異性檢驗(yàn)。分析變量是血磷值，為連續(xù)性變量。結(jié)合研究目的，可以考慮的分析方法有獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)或wilcoxon秩和檢驗(yàn)，具體還應(yīng)進(jìn)一步看數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。第100頁(yè)，共180頁(yè)。分析步驟1. 建立數(shù)據(jù)文件EG0303。共 2個(gè)

37、變量： （1）group（分組）：1=急性克山病患者，2=健康者； （2）p（血磷數(shù)值）。2. 數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn) （1）“數(shù)據(jù)” “拆分文件” 打開(kāi)“分割文件”對(duì)話框 比較組 分組方式： 組別group （2）“分析”“非參數(shù)檢驗(yàn)” “舊對(duì)話框” “舊對(duì)話框” “1-樣本K-S”，打開(kāi)“單樣本K-S檢驗(yàn)”對(duì)話框 檢驗(yàn)變量列表(T): 血磷數(shù)值（p） 常規(guī)（正態(tài)分布）從輸出結(jié)果可以看到，group1的正態(tài)性檢驗(yàn)P=0.991，group2的正態(tài)性檢驗(yàn)P=0.781，都可以認(rèn)為近似服從正態(tài)分布。故利用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)方法。3. 合并數(shù)據(jù) ： “數(shù)據(jù)” “拆分文件” 打開(kāi)“分割文件”對(duì)話框 分析所有個(gè)

38、案，不創(chuàng)建組 第101頁(yè)，共180頁(yè)。 4. 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) “分析”“比較均值” “獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)” ，打開(kāi)“獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)”對(duì)話框 檢驗(yàn)變量：p 分組變量：group 定義組：1 2 5.結(jié)果及解釋 本例數(shù)據(jù)滿足方差齊性（P=0.791），t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量=2.576，P=0.017，故兩組人群的差異是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。第102頁(yè)，共180頁(yè)。第三講 方差分析 方差分析（ ANOVA ）用于多組（兩組以上）連續(xù)變量均值的差異性比較，其應(yīng)用條件為： 各組觀察值均服從正態(tài)分布； 各樣本的總體方差相等。 方差分析的基本思想是：把總變異分為組間變異和組內(nèi)變異，通過(guò)分析研究不同來(lái)源的變異對(duì)總變異的貢獻(xiàn)大小

39、，從而確定可控因素對(duì)研究結(jié)果影響力的大小。第103頁(yè)，共180頁(yè)。方差分析的SPSS操作單因素方差分析（單個(gè)因素各個(gè)水平之間的比較）： “分析” “比較均值” “單因素ANOVA”多因素方差分析（包括隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)、析因設(shè)計(jì)）： “分析” “一般線性模型” “單變量” 第104頁(yè)，共180頁(yè)。3.1 單因素方差分析 單因素方差分析是單個(gè)因素的各個(gè)水平之間有無(wú)顯著性差異的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。采用完全隨機(jī)化的分組方法，將全部試驗(yàn)對(duì)象分配到g個(gè)處理組（水平組），各組分別接受不同的處理，試驗(yàn)結(jié)束后比較各組均數(shù)之間的差別有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，以推斷處理因素的效應(yīng)。第105頁(yè)，共180頁(yè)。 例3-1 某藥廠研發(fā)一種新的降糖

40、藥，將試驗(yàn)藥分為大劑量組和小劑量組，并采用某公認(rèn)的陽(yáng)性藥物為對(duì)照。試驗(yàn)方法采用完全隨機(jī)設(shè)計(jì)，按照一定的納入和排除標(biāo)準(zhǔn)共選擇90例研究對(duì)象，將研究對(duì)象隨機(jī)分為3組，分別服用相應(yīng)的藥物。治療12周后，觀察其餐后2小時(shí)的血糖降低值，數(shù)據(jù)存于EG0301中。欲比較三組的血糖降低值是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。 分析思路： 該研究目的是比較對(duì)照藥組、試驗(yàn)藥大劑量組、小劑量組的血糖降低值是否有差異，屬于差異性檢驗(yàn)。該研究為完全隨機(jī)設(shè)計(jì)，分析變量為連續(xù)性變量。因此可以考慮方差分析或kruskal-wallis秩和檢驗(yàn)，具體還應(yīng)進(jìn)一步看數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。第106頁(yè)，共180頁(yè)。分析步驟1.建立數(shù)據(jù)文件EG0301。共

41、 2個(gè)變量： （1）group（分組）：1=對(duì)照組，2=小劑量組，3=大劑量組； （2）glu（血糖變化值）。2. 數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn) （1）“數(shù)據(jù)” “拆分文件” 打開(kāi)“分割文件”對(duì)話框 比較組 分組方式： 組別group （2）“分析”“非參數(shù)檢驗(yàn)” “舊對(duì)話框” “舊對(duì)話框” “1-樣本K-S”，打開(kāi)“單樣本K-S檢驗(yàn)”對(duì)話框 檢驗(yàn)變量列表(T): 血糖變化值（glu） 常規(guī)（正態(tài)分布）結(jié)果顯示，三組數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布（ P分別為0.638、0.971、0.987 ），因此可以采用方差分析進(jìn)行組間比較。然后合并數(shù)據(jù) ： “數(shù)據(jù)” “拆分文件” 打開(kāi)“分割文件”對(duì)話框 分析所有個(gè)案，不創(chuàng)建組

42、 第107頁(yè)，共180頁(yè)。3. 單因素方差分析 “分析” “比較均值” “單因素ANOVA” ，打開(kāi)“單因素方差分析”對(duì)話框 因變量列表：no 因子：group 選項(xiàng) 描述性 方差同質(zhì)性檢驗(yàn)（方差齊性檢驗(yàn)） 兩兩比較 LSD S-N-K 第108頁(yè)，共180頁(yè)。4.結(jié)果及解釋 （1）在方差齊性檢驗(yàn)中，P=0.4530.05，可認(rèn)為方差具有齊性； （2）在ANOVA表中，F(xiàn)=3.917，P值=0.0240.05，故三組人群的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義； （3）在隨后的兩兩比較中，結(jié)果顯示，1組和3組、1組和2組的差異有統(tǒng)計(jì)意義，2組和3組的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)意義。第109頁(yè)，共180頁(yè)。3.2 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差

43、分析第110頁(yè)，共180頁(yè)。例3.2 某廠12名氟作業(yè)工人24h內(nèi)不同時(shí)間尿氟量（mL/L）排除數(shù)據(jù)存于文件EG0302，試分析氟作業(yè)工人在工前、工中（上班第4小時(shí)）和工后（下班后第4小時(shí)）尿氟排出量的差別有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 分析：如果不僅考慮氟作業(yè)工人在工前、工中和工后尿氟排出量的差別，還考慮工人之間（區(qū)組因素）的不同，此時(shí)就構(gòu)成隨機(jī)區(qū)組資料（不同時(shí)刻，不同區(qū)組）的分析。分析方法可以根據(jù)資料的正態(tài)性，考慮隨機(jī)區(qū)組的方差分析或隨機(jī)區(qū)組的秩和檢驗(yàn)（即Friedman檢驗(yàn)）。第111頁(yè)，共180頁(yè)。1、建立數(shù)據(jù)文件EG0302. 共3個(gè)變量： （1）group（表示三個(gè)不同時(shí)刻）： 1=工前，2=工

44、中，3=工后； （2）block（12個(gè)不同區(qū)組）； （3）weight（尿氟排出量）。2、統(tǒng)計(jì)分析。 （1）分組對(duì)三組數(shù)據(jù)作正態(tài)性檢驗(yàn)（三組數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布）； （2）方差分析 ：“分析” “一般線性模型” “單變量” ，打開(kāi)“單變量”對(duì)話框 因變量列表：weight 固定因子：group、block 模型 設(shè)定 （custom） 模型: group / block 在模型中包含截距 兩兩比較（Post Hoc） 兩兩比較檢驗(yàn): group LSD S-N-K 選項(xiàng) 描述性 方差同質(zhì)性檢驗(yàn)（方差齊性檢驗(yàn)） 第112頁(yè)，共180頁(yè)。3、結(jié)論 結(jié)果顯示，組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（F=12.152，

45、P0.001）,根據(jù)兩兩比較的結(jié)果，工中與工前、工中與工后的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，工前與工后的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 區(qū)組間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（F=2.013，P=0.078）。第113頁(yè)，共180頁(yè)。3.3 多因素方差分析多因素方差分析不僅可以考慮多個(gè)因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響，還能夠分析因素之間的交互作用是否對(duì)試驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響，從而最終找到一個(gè)最優(yōu)組合。例3.3 在數(shù)據(jù)3.3中，以手術(shù)時(shí)間“time”為觀察值，探討不同手術(shù)方式“pt”、不同疾病部位“da”及不同性別“sex”三個(gè)因素對(duì)手術(shù)時(shí)間的影響是否顯著。第114頁(yè)，共180頁(yè)。1、打開(kāi)數(shù)據(jù)文件3.3；2、統(tǒng)計(jì)分析：“分析” “一般線性模型” “單變量

46、” ， 打開(kāi)“單變量”對(duì)話框 因變量列表：time 固定因子：pt, da, sex 模型 設(shè)定 （custom） 模型: pt, da, sex 在模型中包含截距 選項(xiàng) 描述性 方差同質(zhì)性檢驗(yàn)（方差齊性檢驗(yàn)）3、結(jié)果及解釋 pt對(duì)手術(shù)時(shí)間有顯著性的影響，da和sex的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第115頁(yè)，共180頁(yè)。3.4 析因設(shè)計(jì)資料的方差分析 析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)（factorial experimental design）是將兩個(gè)或多個(gè)處理因素的各個(gè)水平進(jìn)行排列組合，交叉分組進(jìn)行試驗(yàn)，用于分析各因素間的交互作用，比較各因素不同水平的平均效應(yīng)和因素間的不同水平組合下的平均效應(yīng)，尋找最佳組合。在析因試驗(yàn)設(shè)

47、計(jì)的資料分析中，應(yīng)先重點(diǎn)考察各因素間是否存在交互作用，因?yàn)楫?dāng)因素間存在明顯的交互作用時(shí)，往往會(huì)掩蓋主效應(yīng)的顯著性。第116頁(yè)，共180頁(yè)。例3.4 用A、B兩種藥治療血色素低下的病人?，F(xiàn)將48名病人完全隨機(jī)地分成4組，按A、B兩種藥的使用與否對(duì)4組病人觀察他們的血色素增加值，數(shù)據(jù)如下所示（部分）： 第117頁(yè)，共180頁(yè)。分析思路 該研究共兩個(gè)分組因素，分別為A藥和B藥，各有兩個(gè)水平，交叉形成四組。研究目的不僅要看A藥、B藥各自對(duì)血色素增加值的影響，還要分析A藥+B藥對(duì)血色素增加值的影響，即分析兩個(gè)因素之間的交互作用。該研究采用了析因設(shè)計(jì)，分析也應(yīng)采用析因設(shè)計(jì)的方法，考慮因素間的交互作用。該研

48、究分析指標(biāo)是血色素增加值，為連續(xù)型變量。分析方法可用方差分析或Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)，具體還應(yīng)進(jìn)一步看資料是否符合正態(tài)分布第118頁(yè)，共180頁(yè)。 1、建立數(shù)據(jù)文件EG0304。有3個(gè)變量： （1）a：1=用A藥，0=不用A藥； （2）b：1=用B藥，0=不用B藥； （3）value：血色素增加量。 2、四組數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)（均服從正態(tài)分布） 3、統(tǒng)計(jì)分析： “分析” “一般線性模型” “單變量” ，打開(kāi)“單變量”對(duì)話 框 因變量列表：value 固定因子：a，b 模型 設(shè)定 （custom） 模型: a、b、a*b 在模型中包含截距 選項(xiàng) 描述性 第119頁(yè)，共180頁(yè)。4、結(jié)

49、果及解釋 單用A藥或者單用B藥，都有顯著性療效，并且A、B兩藥聯(lián)合使用有很好的交互作用，能加強(qiáng)療效（均數(shù)為2.358），比單用A藥或單用B藥的效果都好。第120頁(yè)，共180頁(yè)。第三講 2檢驗(yàn)2檢驗(yàn)（卡方檢驗(yàn)），主要用于（1）檢驗(yàn)?zāi)碂o(wú)序分類變量（如：性別）各水平出現(xiàn)的概率是否等于指定概率；（2）檢驗(yàn)?zāi)硟蓚€(gè)分類變量是否相互獨(dú)立。如吸煙（二分類變量：是、否）是否與呼吸道疾?。ǘ诸愖兞浚河校瑹o(wú)）有關(guān)；（3）檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)分類變量出現(xiàn)各類的概率是否等于指定概率。如拋硬幣時(shí)，正反兩面出現(xiàn)的概率是否均為0.5.第121頁(yè)，共180頁(yè)。2檢驗(yàn)1、四格表資料的2檢驗(yàn)2、配對(duì)四格表資料的2檢驗(yàn)3、行列表資料的2檢驗(yàn)第

50、122頁(yè)，共180頁(yè)。3.1 四格表資料2檢驗(yàn) 第123頁(yè)，共180頁(yè)。1. 建立數(shù)據(jù)文件 EG0301。有3個(gè)變量： （1） treat（處理方法）：1=單用藥物，2=藥物加化療； （2） effect （療效）：1=有效，2=無(wú)效； （3）f（頻數(shù)）。2. 統(tǒng)計(jì)分析： （1） “數(shù)據(jù)”“加權(quán)個(gè)案”, 打開(kāi)“加權(quán)個(gè)案”對(duì)話框 加權(quán)個(gè)案: f （2）“分析” “描述統(tǒng)計(jì)” “交叉表” ， 打開(kāi)“交叉表”對(duì)話框 行：treat 列： effect 統(tǒng)計(jì)量 卡方（Chi-square） 單元格 觀察值 期望值 行3. 結(jié)果及解釋 Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量為6.508，P=0.0110.05，兩種方

51、法有顯著性差異，即藥物加化療比單用藥物療效要好。第124頁(yè)，共180頁(yè)。3.2 配對(duì)四格表資料2檢驗(yàn)把每一份標(biāo)本分為兩份，分別用兩種方法進(jìn)行化驗(yàn)，比較此兩種化驗(yàn)方法的結(jié)果（兩類計(jì)數(shù)資料）是否有本質(zhì)不同；或分別采用甲、乙兩種方法對(duì)同一批病人進(jìn)行檢查，比較此兩種檢查方法的結(jié)果（兩類計(jì)數(shù)資料）是否有本質(zhì)不同，此時(shí)要用配對(duì)2檢驗(yàn)第125頁(yè)，共180頁(yè)。第126頁(yè)，共180頁(yè)。1. 建立數(shù)據(jù)文件EG0302 。有三個(gè)變量。 （1）a（使用A培養(yǎng)基）：1=生長(zhǎng)，2=未生長(zhǎng)； （2）b（使用B培養(yǎng)基）： 1=生長(zhǎng)，2=未生長(zhǎng)； （3）f（頻數(shù)）。2. 統(tǒng)計(jì)分析： （1） “數(shù)據(jù)”“加權(quán)個(gè)案”, 打開(kāi)“加權(quán)個(gè)

52、案”對(duì)話框 加權(quán)個(gè)案: f （2）“分析” “非參數(shù)檢驗(yàn)” “2個(gè)相關(guān)樣本” ，打開(kāi)“兩個(gè)關(guān)聯(lián)樣本檢驗(yàn)”對(duì)話框 成對(duì)變量：a, b 檢驗(yàn)類型 McNemar3. 結(jié)果及解釋 使用配對(duì)檢驗(yàn)的McNemar檢驗(yàn)，P=0.021，二者有顯著性差異。第127頁(yè)，共180頁(yè)。2.3 行列表資料的2檢驗(yàn)第128頁(yè)，共180頁(yè)。1、建立數(shù)據(jù)文件EG0303 。有3個(gè)變量： （1）area（地區(qū)）：1=亞洲，2=歐洲，3=北美洲； （2）type（血型）：1=A型，2=B型，3=AB型，4=O型； （3）f（頻數(shù)）。 2. 統(tǒng)計(jì)分析： （1）“數(shù)據(jù)”“加權(quán)個(gè)案”, 打開(kāi)“加權(quán)個(gè)案”對(duì)話框 加權(quán)個(gè)案: f （2

53、）“分析” “描述統(tǒng)計(jì)” “交叉表” ， 打開(kāi)“交叉表”對(duì) 話框 行：area 列： type 統(tǒng)計(jì)量 卡方（Chi-square） 單元格 觀察值 行3. 結(jié)果及解釋 Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量為366.456，P0.05，即差異無(wú)顯著性意義。第132頁(yè)，共180頁(yè)。4.2 兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn) 例4.2 測(cè)得鉛作業(yè)和非鉛作業(yè)工人的血鉛值，結(jié)果見(jiàn)下表4-2。問(wèn)鉛作業(yè)工人的血鉛值是否比非鉛作業(yè)工人的高？ 表4-2 鉛作業(yè)與鉛作業(yè)工人血鉛值的比較第133頁(yè)，共180頁(yè)。兩獨(dú)立樣本比較的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)分析步驟1. 建立數(shù)據(jù)文件EG0402。有兩個(gè)變量： （1）group（分組）：1=非

54、鉛作業(yè)組，2=鉛作業(yè)組； （2）bp：血鉛測(cè)定值。2. 統(tǒng)計(jì)分析： “分析” “非參數(shù)檢驗(yàn)” “2個(gè)獨(dú)立樣本” ， 打開(kāi)“兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)”對(duì)話框 檢驗(yàn)變量列表：bp 分組變量： group 定義組 組1：1 組2： 2 檢驗(yàn)類型： Mann-Whitney U 3. 結(jié)果及解釋 雙側(cè)檢驗(yàn)的P值=0.0400.05，兩組血鉛值有顯著性差異，由于鉛作業(yè)組的秩均值10.19大于非鉛作業(yè)組的5.50，故鉛作業(yè)組的血鉛值高于非鉛作業(yè)組。 第134頁(yè)，共180頁(yè)。4.3 有序變量的兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn)例4.3 使用中藥與西藥治療百日咳，并觀察其療效，數(shù)據(jù)列于表4-3。問(wèn)二者的療效有無(wú)顯著性差異？ 表

55、4-3 中西藥療效治療百日咳比較第135頁(yè)，共180頁(yè)。1. 建立數(shù)據(jù)文件EG0403。有3個(gè)變量： （1）group（分組）：1=中藥組，2=西藥組； （2）effect（療效）：1=治愈，2=好轉(zhuǎn)，3=無(wú)效； （3）f（頻數(shù)）。2. 統(tǒng)計(jì)分析： （1） “數(shù)據(jù)”“加權(quán)個(gè)案”, 打開(kāi)“加權(quán)個(gè)案”對(duì)話框 加權(quán)個(gè)案: f （2）“分析” “非參數(shù)檢驗(yàn)” “2個(gè)獨(dú)立樣本” ， 打開(kāi)“兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)”對(duì)話框 檢驗(yàn)變量列表：effect 分組變量： group 定義組 組1：1 組2： 2 檢驗(yàn)類型： Mann-Whitney U 3. 結(jié)果及解釋 雙側(cè)檢驗(yàn)的P值=0.0010.05，兩組的療效有顯

56、著性差異，由于中藥組的秩均值95.48小于西藥組的121.76，故中藥組的療效明顯好于西藥組。 第136頁(yè)，共180頁(yè)。第五講 相關(guān)與回歸在醫(yī)學(xué)科學(xué)研究中，常常要分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系，如身高與體重、年齡與血壓等問(wèn)題，這時(shí)就涉及兩個(gè)變量之間的相關(guān)與回歸；在實(shí)際生活及醫(yī)學(xué)臨床研究中，還經(jīng)常遇到一個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間的相互關(guān)系，如肺活量可能與身高、體重、胸圍等因素有關(guān)，這時(shí)就可用多元回歸來(lái)解決。第137頁(yè)，共180頁(yè)?；貧w分析 一元線性回歸 多元線性回歸 曲線回歸第138頁(yè)，共180頁(yè)。5.1 一元線性相關(guān)與回歸例5.1 某克山病區(qū)測(cè)量12名健康兒童頭發(fā)中的硒含量與血液中的硒含量，數(shù)據(jù)見(jiàn)EG0

57、501。試研究二者之間的關(guān)系。1、建立數(shù)據(jù)文件EG0501； 2個(gè)變量：發(fā)硒值；血硒值。 第139頁(yè)，共180頁(yè)。2、統(tǒng)計(jì)分析： （1）分別進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)：“分析” “非參數(shù)檢驗(yàn)” “1-樣本K-S”，打開(kāi)“單樣本K-S檢驗(yàn)”對(duì)話框 檢驗(yàn)變量列表(T):發(fā)硒值（血硒值） 常規(guī)（正態(tài)分布） （2）相關(guān)性分析 ：“分析” “相關(guān)” “雙變量” ，打開(kāi)“雙變量相關(guān)”對(duì)話框 變量：發(fā)硒值、血硒值 Pearson 雙側(cè)檢驗(yàn) （3）回歸分析：“分析” “回歸” “線性” ，打開(kāi)“線性回歸”對(duì)話框 因變量：血硒值 自變量：發(fā)硒值 統(tǒng)計(jì)量 估計(jì) 描述性第140頁(yè)，共180頁(yè)。3、結(jié)果及解釋 （1）相關(guān)系數(shù)為

58、0.880 （2）得到回歸模型： 血硒值=-6.943+0.239發(fā)硒值 檢驗(yàn)回歸模型的F統(tǒng)計(jì)量=34.156，P0.001，回歸方程有意義。R平方=0.774，表示因變量的變化中有77.4%可由自變量的變化來(lái)解釋（ R平方越大，回歸方程越好）。第141頁(yè)，共180頁(yè)。5.2 多元線性回歸例5.2 測(cè)量了20名兒童的血紅蛋白y與微量元素鈣x1、鐵x2、錳x3含量，數(shù)據(jù)見(jiàn)文件EG0502，試作多元線性回歸。1、建立數(shù)據(jù)文件EG0502。4個(gè)變量： x1：鈣； x2：鐵； x3：錳； y：血紅蛋白。第142頁(yè)，共180頁(yè)。2、統(tǒng)計(jì)分析： 回歸分析：“分析” “回歸” “線性” ，打開(kāi)“線性回歸”對(duì)

59、話框 因變量：y 自變量：x1, x2, x3 方法：逐步 統(tǒng)計(jì)量 估計(jì) 描述性3、結(jié)果及解釋 本題使用逐步回歸方法，得到回歸方程為： y=1.567-0.053x1+0.032x2 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷腇統(tǒng)計(jì)量=14.961，P0.001，回歸方程有意義。第143頁(yè)，共180頁(yè)。5.3 曲線回歸有時(shí)，兩變量間不存在直線回歸關(guān)系，卻存在曲線回歸關(guān)系。此時(shí)，可建立曲線回歸方程，如對(duì)數(shù)曲線回歸、指數(shù)曲線回歸、多項(xiàng)式曲線回歸等。SPSS菜單選擇： “分析” “回歸” “曲線估計(jì)” 然后選擇合適的模型(一般在做回歸之前先作散點(diǎn)圖，觀察因變量與自變量之間的關(guān)系)。第144頁(yè)，共180頁(yè)。散點(diǎn)圖決定你所關(guān)心的Y決定

60、和Y有可能的X收集Y和X的數(shù)據(jù)輸入SPSS繪出圖形判定Y和X之間的關(guān)系第145頁(yè)，共180頁(yè)。例5.3 實(shí)驗(yàn)記下不同溫度與消化酶的活性的測(cè)量值，數(shù)據(jù)見(jiàn)EG0503。試對(duì)二者建立合適的回歸方程。1、建立數(shù)據(jù)文件EG0503。2個(gè)變量： （1）t：溫度； （2）promote：消化酶的活性的測(cè)量值。第146頁(yè)，共180頁(yè)。2、統(tǒng)計(jì)分析： （1）作散點(diǎn)圖：“圖形”“散點(diǎn)/點(diǎn)狀”“簡(jiǎn)單分布” Y軸：promote X軸: t （2）曲線回歸：“分析” “回歸”“曲線估計(jì)” 因變量：promote 自變量: t 模型 二次項(xiàng)3、結(jié)果及解釋 （1）通過(guò)散點(diǎn)圖，可以看出promote與t之間存在二 次項(xiàng)關(guān)系