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SAS系统处理和分析实验数据1例
流行病学研究中广泛采用定群研究或病例对照研究方法来估计疾病与危险因素之间的联系及预测群体中各层次发病的概率.通常,在各种条件下疾病发病概率均取0~1之间的值,对于每个个体来说,其发病概率无法直接测得,往往只能观察它在某段时期内发病还是不发病.如果发病用"1"来表示,不发病用"0"来表示,则称这种观察结果为"0,1"变量即反应变量.反应变量与危险因素(称自变量)之间数量关系可用Logistic回归分析法.本文采用SAS系统所提供的CATMOD过程,对娠妊合并高血压综合征(简称妊高征)的发病因素(也称危险因素)进行了Logistic回归分析.
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浅析医学统计方法的选择
现在很多文章都涉及血清标记物或方法学的评价,如2011年美国临床化学杂志(Clinical Chemistry)发表的文章大约70%都是与此相关的[1],标记物或方法学的评价包括灵敏度、特异度、多个测量指标之间的关系、多个测量指标与应变量的关系等。这些评价都要与测量数据、实验数据打交道,因此掌握一些医学统计的基本概念和医学统计方法的正确选择就显得尤为重要。基本的医学统计方法有很多,如样本均数与已知样本均数比较、两样本均数比较、多个样本均数的比较、两个样本率的比较、多个样本率的比较、两组或多组构成比的比较、非参数检验、多因素资料的方差分析等。如果对于统计方法没有一个整体的把握和认识,可能就会出现误用滥用统计方法的情况。在此,笔者把统计方法选择的基本原则及选择流程图报告如下,以供同行参考。
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用MCMC方法研究统筹医疗保险的损失分布模型
在传统的统计模型分析中,仅限于反应变量或误差变量服从正态分布时才有较好的估计性质.
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临床医学研究中的统计知识概述(八)
12.4 Logistic回归Logistic回归是分析疾病与致病因素间联系的统计方法,是以疾病发生概率为应变量,影响疾病发生因素为自变量的回归分析方法,应变量可以是两类或多类变量.
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住院患者个体病情危重度分级
按照病例组合(casemix)的概念进行病情危重度分级评价,就是建立以病情为分类依据的患者分类系统,即以患者病情的相似性对病例进行组合.以统计方法为研究手段的病例组合多以住院日、住院费用等为分类反应变量[1],对费用的预测能力较强,但不能恰当反映病情危重度.我们用大样本住院患者数据,通过查阅有关资料,探索数据规律,采用数据挖掘技术--分类决策树方法,建立了覆盖所有病种的住院患者病情危重度分类评价方案,提出了可用于各类疾病患者的危重度表达指标.