醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座

1慣用命令：描述統(tǒng)計(jì)比較均值普通線性模型相關(guān)回歸非參數(shù)檢驗(yàn)生存分析SPSS統(tǒng)計(jì)分析模塊統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)推斷醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第1頁2一、均數(shù)計(jì)算方法計(jì)量資料均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算可采取上節(jié)課介紹分析→描述統(tǒng)計(jì)→***假如分組（如按性別）計(jì)算均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差能夠:(1)拆分文件或(2)選擇個(gè)案或(3)

分析→描述統(tǒng)計(jì)→探索還有什么方法嗎？醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第2頁3均數(shù)與均數(shù)間比較一、均數(shù)計(jì)算方法分析Analyze→比較均值CompareMeans→均值Means試采取各種方法計(jì)算example.sav中，男性和女性平均年紀(jì)與標(biāo)準(zhǔn)差。分組變量可選統(tǒng)計(jì)量可再添加分組變量醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第3頁4均數(shù)與均數(shù)間比較上例僅是對(duì)男女性年紀(jì)均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行了描述，那么男性和女性年紀(jì)差異是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義呢？這類資料應(yīng)該采取何種統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)方法？性別MeanStd.Deviation男55.109.991女54.579.500Total54.909.787age醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第4頁5均數(shù)間比較一、t檢驗(yàn)

1、樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較

2、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（成組設(shè)計(jì)）兩樣本均數(shù)比較

3、配對(duì)設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)比較二、方差分析

1、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（成組設(shè)計(jì)）單原因方差分析

2、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)（配伍設(shè)計(jì)）兩原因方差分析三、協(xié)方差分析醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第5頁6樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)比較醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第6頁7樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)比較例：經(jīng)過大量調(diào)查,已知某地正常男嬰體重為3.26Kg,某醫(yī)生隨機(jī)抽取20名難產(chǎn)男嬰，測得出生體重以下：問，該地難產(chǎn)男嬰體重是否不一樣于當(dāng)?shù)卣Ｄ袐耄?.53.53.23.53.33.03.33.23.42.73.43.63.52.83.42.93.53.54.04.0

SPSS分析命令：分析Analyze→比較均值CompareMeans→單樣本t檢驗(yàn)One-SampleTTest…數(shù)據(jù)庫：onesampleTtest.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第7頁8樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)比較總體均數(shù)醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第8頁9樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)比較結(jié)論：不能認(rèn)為難產(chǎn)男嬰出生體重與正常男嬰不一樣。P

值自由度t值醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第9頁10

成組比較t檢驗(yàn)需注意：個(gè)體之間相互獨(dú)立兩組資料均取自正態(tài)分布總體滿足方差齊性醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第10頁11完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（成組設(shè)計(jì)）兩個(gè)樣本均數(shù)比較例：某醫(yī)生測得12名正常人和13名病毒性肝炎患者血清轉(zhuǎn)鐵蛋白含量（g/L）結(jié)果以下：問肝炎患者和正常人血清轉(zhuǎn)鐵蛋白含量有沒有差異？病毒性肝炎患者：2.342.472.222.312.362.382.152.572.192.252.282.312.42正常人：

2.612.712.732.642.682.812.762.552.912.852.712.64Q：這類數(shù)據(jù)怎樣錄入？數(shù)據(jù)庫：IndependentSamplesTTest.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第11頁12完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（成組設(shè)計(jì)）兩個(gè)樣本均數(shù)比較分析變量分組變量醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第12頁13完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（成組設(shè)計(jì)）兩個(gè)樣本均數(shù)比較統(tǒng)計(jì)描述方差齊性檢驗(yàn)結(jié)論：病毒性肝炎患者與正常人血清轉(zhuǎn)鐵蛋白含量差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第13頁14醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第14頁15配對(duì)t檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第15頁16配對(duì)設(shè)計(jì)兩個(gè)樣本均數(shù)比較（配對(duì)t檢驗(yàn)）例：為比較某新藥與常規(guī)藥降血脂效果，將性別相同、血清總膽固醇水平相近高血脂患者配成對(duì)子，每對(duì)中隨機(jī)抽取一個(gè)人服用新藥，另一個(gè)人服用常規(guī)藥。服用一段時(shí)間后，測得血清總膽固醇含量（mmol/L）以下：問新藥與常規(guī)藥降血清總膽固醇效果是否相同？新藥：6.576.466.276.896.217.617.607.046.687.42常規(guī)藥：6.006.835.977.286.306.647.387.006.037.22

SPSS分析命令：Q：這類數(shù)據(jù)怎樣錄入？paired-sampleTtest.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第16頁17配對(duì)設(shè)計(jì)兩個(gè)樣本均數(shù)比較選中欲比較兩個(gè)原因，再點(diǎn)擊◥醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第17頁18配對(duì)設(shè)計(jì)兩個(gè)樣本均數(shù)比較結(jié)論：不能認(rèn)為新藥與常規(guī)藥降低血清總膽固醇效果不一樣。配對(duì)差值醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第18頁19Q：能否采取我們前面學(xué)過單樣本T檢驗(yàn)（樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)比較）比較新藥與常規(guī)藥降血清總膽固醇效果是否相同？醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第19頁20Compute計(jì)算產(chǎn)生一新變量d,d=group1-group2檢驗(yàn)d=0醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第20頁212組均數(shù)比較可采取t-test

多組均數(shù)怎樣比較？醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第21頁22方差分析AnalysisofVariance,ANOVA方差分析目標(biāo)：推斷兩個(gè)或多個(gè)總體均數(shù)是否相等方差分析使用條件：各處理組樣原來自正態(tài)總體各樣本是相互獨(dú)立隨機(jī)樣本各處理組總體方差相等，即方差齊性醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第22頁23方差分析結(jié)果解釋：方差分析F檢驗(yàn)，當(dāng)P<0.05，能夠認(rèn)為各組總體均數(shù)不等或不全相等，但并不可認(rèn)為任意兩組總體均數(shù)都有差異。需要深入作兩兩比較才能知道哪些組間有差異。多個(gè)樣本均數(shù)間兩兩比較當(dāng)樣本組數(shù)大于2時(shí)，不宜再用前述t檢驗(yàn)分別作兩兩比較，不然會(huì)增大犯第一類錯(cuò)誤概率。方差分析與t檢驗(yàn)聯(lián)絡(luò)

t檢驗(yàn)?zāi)軌蚩醋鲿r(shí)方差分析特例:方差分析注意事項(xiàng)醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第23頁24完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方差分析

（成組設(shè)計(jì)）醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第24頁25醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第25頁26完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（成組設(shè)計(jì)）單原因方差分析1個(gè)原因，k個(gè)水平例：某小區(qū)隨機(jī)抽取30名糖尿病患者、糖耐量減低（IGT）者和正常人進(jìn)行載脂蛋白(mg/dl)測定，結(jié)果以下：問三種人載脂蛋白水平有沒有差異？糖尿病患者：85.70105.20109.5096.00115.2095.30110.00100.00125.60111.00106.50IGT異常者：96.00124.50105.1076.4095.30110.0095.2099.00120.00正常人：144.00117.00110.00109.00103.00123.00127.00121.00159.00115.00

方法一：Q：這類數(shù)據(jù)怎樣錄入？One-wayANOVA.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第26頁27完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（成組設(shè)計(jì)）單原因方差分析1個(gè)原因，k個(gè)水平分組變量分析變量醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第27頁28方差齊性檢驗(yàn)輸出描述統(tǒng)計(jì)量醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第28頁29完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（成組設(shè)計(jì)）單原因方差分析1個(gè)原因，k個(gè)水平結(jié)論：能夠認(rèn)為三種人血清載脂蛋白水平有差異。但哪兩組間有區(qū)分呢？醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第29頁30兩兩比較假定方差齊時(shí)假定方差不齊時(shí)醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第30頁31兩兩比較醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第31頁32兩兩比較每兩個(gè)均數(shù)進(jìn)行比較AB、AC、BCABC醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第32頁33兩兩比較分別與對(duì)照組進(jìn)行比較AC、BCABC（對(duì)照）醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第33頁34前述方差分析還能夠經(jīng)過普通線性模型實(shí)現(xiàn)Analyze→GeneralLinearModel→Univariate…因變量分組變量協(xié)變量醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第34頁35組間變異組內(nèi)變異總變異除了方差分析表不一樣以外，方法一和方法二其它輸出結(jié)果是一致：醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第35頁36

SPSS分析命令：Analyze→GeneralLinearModel→Univariate…隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)（配伍組設(shè)計(jì)）資料方差分析（1個(gè)研究原因a個(gè)水平，1個(gè)配伍組原因b個(gè)水平）例：為探索丹參對(duì)肢體缺血再灌注損傷影響，將30只純種新西蘭試驗(yàn)用大白兔，按窩別相同、體重相近劃分為10個(gè)區(qū)組。每個(gè)區(qū)組3只大白兔隨機(jī)采取A、B、C三種處理方案，即在松止血帶前分別給予丹參2ml/kg、丹參1ml/kg、生理鹽水2ml/kg，在松止血帶前及松后1小時(shí)分別測定血中白蛋白含量（g/L），算出白蛋白降低許。問三種方案處理效果是否不一樣？GLMUnivariate.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第36頁37白蛋白降低許A、B、C三種處理方案區(qū)組原因（配伍組）醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第37頁38分組變量分析變量醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第38頁39分析主效應(yīng)或交互作用分析全部主效應(yīng)和交互作用醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第39頁40隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料方差分析組間區(qū)組組內(nèi)結(jié)論：認(rèn)為10個(gè)區(qū)組總體均數(shù)相同。不過，A、B、C三種方案處理效果不全相同，即三個(gè)總體均數(shù)中最少有兩個(gè)不一樣。至于三個(gè)總體均數(shù)中哪些不一樣，一樣需要進(jìn)行多個(gè)均數(shù)間兩兩比較。醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第40頁41隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料方差分析結(jié)論：認(rèn)為A、B種方案處理效果沒有差異，但均與C種處理方案效果有差異，松止血帶前給予丹參能使血中白蛋白含量降低。SNK法兩兩比較醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第41頁42協(xié)方差分析AnalysisofCovariance,ANCOVAANCOVA目標(biāo)將協(xié)變量對(duì)因變量影響從自變量中分離出去，能夠深入提升試驗(yàn)準(zhǔn)確度和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)靈敏度ANCOVA適用條件各處理組樣原來自正態(tài)總體各樣本是相互獨(dú)立隨機(jī)樣本各處理組總體方差相等，即方差齊性各組回歸斜率相等，即回歸齊性醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第42頁43一元協(xié)方差分析例：研究鎘作業(yè)工人暴露于煙塵年數(shù)與肺活量關(guān)系。按暴露年數(shù)將工人分為兩組：甲組暴露≥

10年，乙組暴露<10年。兩組工人年紀(jì)未經(jīng)控制。測得兩組年紀(jì)及肺活量以下，問兩組暴露于鎘作業(yè)工人平均肺活量是否相同？ancova.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第43頁44SPSS操作步驟：先檢驗(yàn)是否滿足回歸齊性假定；若滿足回歸齊性假定，則能夠采取ANCOVA。1、檢驗(yàn)回歸齊性方法作圖法檢驗(yàn)研究原因與協(xié)變量交互作用2、ANCOVA方法醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第44頁451、檢驗(yàn)回歸齊性方法作圖法：對(duì)兩組X、Y分別作散點(diǎn)圖，并擬合回歸直線，觀察組間回歸直線是否平行。若平行，則滿足回歸齊性假定。簡單直觀，但含有主觀性。醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第45頁46Doubleclick圖片打開圖片編輯器，添加趨勢線醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第46頁按分組變量顯示不一樣顏色點(diǎn)47醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第47頁48醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第48頁491、檢驗(yàn)回歸齊性方法檢驗(yàn)研究原因與協(xié)變量交互作用醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第49頁50醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第50頁51交互作用項(xiàng)醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第51頁52結(jié)論：研究原因與協(xié)變量交互作用無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），滿足回歸齊性假定，所以能夠采取ANCOVA。交互作用項(xiàng)醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第52頁532、ANCOVA方法醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第53頁54結(jié)論：扣除了年紀(jì)對(duì)肺活量影響后，不能認(rèn)為甲、乙兩組工人肺活量有差異。醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第54頁55分類變量統(tǒng)計(jì)分析

1、成組設(shè)計(jì)兩樣本率比較

2、配對(duì)設(shè)計(jì)兩樣本率比較

3、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多個(gè)樣本率比較醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第55頁56完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩個(gè)樣本率比較例1：某中藥在改變劑型前曾在臨床觀察152例，治愈129例，未治愈23例；改變劑型后又在臨床觀察130例，治愈101例，未治愈29例，能否得出新劑型療效與舊劑型不一樣結(jié)論？療效累計(jì)治愈未治愈新劑型12923152舊劑型10129130累計(jì)23052282crosstabs1.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第56頁57完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩個(gè)樣本率比較醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第57頁58完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩個(gè)樣本率比較醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第58頁59SPSS分析命令：→DescriptiveStatistics→Crosstabs…醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第59頁60行變量列變量醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第60頁61醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第61頁62醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第62頁63醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第63頁64例2：某礦石粉廠當(dāng)生產(chǎn)一個(gè)礦石粉時(shí)，在數(shù)天內(nèi)即有部分工人患職業(yè)性皮炎，本生產(chǎn)季節(jié)開始，隨機(jī)抽取15名車間工人穿上新防護(hù)服，其中1名患皮炎，其余28名工人仍穿舊防護(hù)服，其中10名患皮炎。生產(chǎn)一段時(shí)間后，檢驗(yàn)兩組工人皮炎患病率，問兩組工人皮炎患病率有沒有差異？皮炎患病情況累計(jì)患病未患病新防護(hù)服11415舊防護(hù)服101828累計(jì)113243crosstabs2.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第64頁65醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第65頁66例3：某醫(yī)師A藥治療9例病人，治愈7人；用B藥治療10例病人，治愈1人，問兩藥療效是否有差異？療效累計(jì)治愈未治愈A藥729B藥1910累計(jì)81119crosstabs3.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第66頁67醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第67頁68配對(duì)設(shè)計(jì)兩個(gè)樣本率比較例1：分別用反向血凝法和酶標(biāo)法對(duì)200名獻(xiàn)血員進(jìn)行HBsAg檢測，結(jié)果以下，問兩種檢驗(yàn)方法檢出率有沒有差異？反向血凝法累計(jì)+-酶標(biāo)法+-3018482150152累計(jì)32168200pair-crosstab.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第68頁69方法一：交叉表Crosstabs醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第69頁70醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第70頁71醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第71頁72方法二：非參數(shù)檢驗(yàn)NonparametricTest醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第72頁73非參數(shù)檢驗(yàn)NonparametricTest醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第73頁74非參數(shù)檢驗(yàn)NonparametricTest準(zhǔn)確概率法醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第74頁75完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多個(gè)樣本率比較例：某省從水氟含量不一樣地域隨機(jī)抽取10-12歲兒童，進(jìn)行第一恒齒患病率調(diào)查，問3個(gè)地域第一恒齒患病率是否不一樣？地域患病數(shù)累計(jì)高氟區(qū)4571干預(yù)區(qū)3146低氟區(qū)4348累計(jì)119165醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第75頁76完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多個(gè)樣本率比較資料整理地域患病數(shù)未患病數(shù)累計(jì)高氟區(qū)452671干預(yù)區(qū)311546低氟區(qū)43548累計(jì)11946165crosstabs4.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第76頁77SPSS分析命令：Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs…完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多個(gè)樣本率比較crosstabs4.sav醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第77頁78結(jié)論：3個(gè)地域第一恒齒患病率不一樣或不全相同。醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第78頁79分層分析與混雜偏倚混雜偏倚（confoundingbias）是指暴露原因與疾病發(fā)生相關(guān)（關(guān)聯(lián)）程度受到其它原因歪曲或干擾。因?yàn)橐粋€(gè)或多個(gè)外來原因存在，掩蓋或夸大了研究原因與疾病(或事件)聯(lián)絡(luò)，從而部分或全部地歪曲了二者之間真實(shí)聯(lián)絡(luò)醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第79頁80混雜偏倚ConfoundingExposure

OutcomeThirdvariable(Confounder)混雜原因含有下述三項(xiàng)特點(diǎn)：

(1)混雜原因必須與所研究疾病發(fā)生相關(guān)，是該疾病危險(xiǎn)原因之一。(2)混雜原因必須與所研究原因相關(guān)。(3)混雜原因必須不是研究原因與疾病病因鏈上中間步驟或中間步驟。醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第80頁81混雜偏倚控制在設(shè)計(jì)階段：能夠經(jīng)過配比、隨機(jī)化分配或限制進(jìn)入（選擇混雜原因某個(gè)層對(duì)象）等方法來控制。在統(tǒng)計(jì)分析階段：可采取標(biāo)準(zhǔn)化率分析、分層分析和多原因分析等來控制。醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第81頁82M-H（Mantel-Haenszel）

分層分析法對(duì)可能混雜原因進(jìn)行分層，在各層內(nèi)混雜原因就不再可能對(duì)暴露與疾病關(guān)聯(lián)起混雜干擾；(2)具備M-H方法應(yīng)用條件前提,即判定層間RR或OR是否相等或相近；醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第82頁83AlcoholSmokingLungcancer飲酒與肺癌病例對(duì)照研究（吸煙為可能混雜原因）醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第83頁84飲酒與肺癌病例對(duì)照研究飲酒不飲酒累計(jì)肺癌病例241034對(duì)照264066累計(jì)5050100（吸煙為可能混雜原因）醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第84頁85(1)按可能混雜原因吸煙分層吸煙層(i=1)不吸煙層(i=2)飲酒不飲酒小計(jì)飲酒不飲酒小計(jì)肺癌病例21627347對(duì)照9413173653累計(jì)301040204060醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計(jì)分析專家講座第85頁8