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患病率/发病率分类数据转换的SAS宏程序
SAS是世界上权威的数据管理与统计分析软件,近年来在健康教育领域应用越来越广泛.在健康教育研究和实践中,经常会就某地区或社区某种疾病的患病率(发病率)进行调查和分析,所得数据常常整理成类似表1的数据形态(sex表示性别,age表示年龄组,pop表示按性别和年龄段分层的总人数,diab表示糖尿病患病人数,hyper表示高血压患病人数),即只知道调查对象按某种特征或特征组合分层的总人数和患病(发病)人数,不能获取每个个体的患病(发病)状况.对于这样的数据,如果调用SAS软件中的分类数据统计分析程序来比较两种性别或两个(或多个)年龄段的糖尿病患病率和高血压患病率,必须事先进行数据库结构的转换,转换为类似表2和表3(变量"effect"包含两个值:1表示患病,0表示未患病)的数据库结构.如何进行转换呢?当然可以进行手工转换,但如果数据库较为庞大或者有多个类似数据库需要相同的操作,手工转换则显得笨拙且效率低下,而且容易出现人为错误.笔者在类似数据的分析实践中,编写出了对此类原始分类数据进行转换以利于统计分析的SAS宏程序,可大大提高数据分析的效率.宏的定义如下所示.
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第六讲医学科学研究论文中统计方法的正确应用
一、统计方法正确应用的重要性医学统计方法很多,各适用于不同的数据.临床试验中所用统计方法必须根据数据情况认真选用.这是因为,数理统计是根据一定的数据分布推导出一定的统计方法,它仅适用于一定的数据.例如,t检验及方差分析是由正态分布数据以及各组方差相同推导出来的,因而要求数据为正态分布(至少接近正态分布)且方差齐性.但是,在论文的统计方法部分常有如下阐述:一般资料进行χ2检验,其余资料进行t检验,这种不管数据分布是否很偏态, 就一概使用某种统计方法不正确.此外,分类数据与计量数据的统计方法也不同,分类数据中对于名义变量和顺序变量的统计方法也不同.统计方法应用的错误会使整个精心进行的研究得出错误的结论.在这一讲中我们将结合目前文献中常见的一些统计方法的错误应用,对如何根据数据的情况来正确地选择统计方法进行讨论.
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医疗器械评审专家委员会管理研究
3.4.3模型的时机选择科学咨询时机的判断准则：我们采用“咨询步骤-咨询职能”的相关内容，分析在专家咨询过程中的三个步骤，即引导性咨询、政策性咨询以及评估性咨询。此外，通过对专家“决策失败”进行分析，可以得出专家咨询的客观情况，如专家的中立性受到制约、专家的偏好与预设的立场不符、专家知识的有限性、技术问题延伸到外围问题、产生“知识--权力”垄断等情况。专家的中立性受到制约以及产生“知识--权力”垄断的问题，好的解决方式就是通过科学有效的规定来确定何种情况需要专家咨询、何时需要咨询，保证科学咨询的“中立性”。3.4.3.1产品评审会的趋势分析我们通过对两类数据进行对比分析，一是召开产品评审会的分类数据，二是医疗器械注册中新产品的分类数据。结合工作实际，我们可以较为容易地归纳出当前医疗器械注册的新产品以及复杂产品中，在一、二类产品中多为有源医疗器械和体外诊断试剂医疗器械。有源医疗器械固有技术发展较为迅速，受其他科学进步影响较大等特征；体外诊断试剂产品作为当前医疗器械发展趋势迅猛的特征类产品也具有显著性。同时通过分析也发现，当前缺少明确的医疗器械评审会召开的判断准则。
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分类数据主成分分析法在多选题分析中的应用
多选题,又称多重应答(Multiple Response),是在社会医学和流行病学中采用问卷收集资料时常见的数据形式,本质上属于分类数据,但由于各题项间存在一定的关联,将各答案单独进行分析并不恰当.目前国内对于多选题资料的分析主要限于进行统计描述,本文拟将分类数据的多元统计分析模型应用于该领域,就此问题作一探讨.
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分类数据的重复测量及其在临床试验中的应用
目的介绍分类数据重复测量资料的统计分析及其在临床试验中的应用.方法采用加权小二乘法建立边际函数模型,给出治疗中风临床试验实例,调用SAS统计软件包中CATMOD过程对重复测量分类数据资料进行统计分析.结果应用加权小二乘法可对分类数据重复测量资料中研究因素各水平及各观察时间点的效应进行估计.结论对于重复测量的分类数据的资料,使用加权小二乘法拟合模型,由于考虑了多次测量数据之间的相关性,因而可以充分挖掘出数据中包含的信息.
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介绍配对资料的一种统计处理方法
对配对试验两结果的分类数据,提出了一种统计处理方法,并结合临床资料与Mc Nemar检验法进行了比较.
关键词： 配对试验 分类数据 Mc Memar检验
