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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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80年代以来国外缬草研究的文献分析
缬草为败酱科植物缬草Valeriana officinalis L.的根及根茎[1].我国早在<本草纲目>中就曾有记载[2],国外在Discorides时代已曾药用[3],说明其入药历史已相当久远.80年代至今国外又有多篇论文对缬草的化学成分及对神经系统、心血管系统、肝脏等方面的药理作用进行了深入研究.本文就国外80年代以来缬草的文献进行了情报学方面的调研,统计其数据分布,讨论其研究现状,为广大医药科研人员提供参考.
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定量资料的组间比较分析策略
临床许多研究的结局观察值都是定量资料,如血压值、血糖值、生活质量评分等.定量资料的组间比较方法较为丰富,且针对性比较强.不同的研究目的 、设计类型、数据分布所采用的方法也不尽相同.这些方法看似简单,却很容易混淆.本文主要介绍定量资料组间比较的分析策略,并对实际运用中常见的错误进行分析总结.
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医学研究中统计分析方法的选择
在科研过程中，需要完善的研究设计、真实的原始数据、正确的统计分析和合理的结果解释。因而，科研人员除了要具备专业知识外，还应对统计学知识有一个系统的了解。当研究题目确定后，科研设计时就应根据研究目的、资料类型、设计类型和样本大小考虑使用哪些统计指标和统计方法对数据进行分析，分析资料时再根据数据分布的特征对选择的统计方法作适当修正和补充。然而，在发表的科研论文中，经常见到各种统计方法误用的问题。本文仅就科研中常用的统计分析方法做一个概括的叙述，并寻找若干实例进行剖析，希望对科研工作者起到一定的借鉴作用。
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医院管理工具--矩阵图
在医院管理当中,常常会收集到一些数据,如何对这些数据进行分析并对其结果进行衡量,会运用一个常见的图形工具-矩阵图.短阵图(Histogram)也叫直方图,它是一种将计量值的数据,用柱状图的方式呈现,以便于看出数据分布或集中的情形,同时也可以发觉到过程中有无变异发生,展现资料变异状态.将矩阵图与常态分配比较,即可了解资料和平均数的差异程度.
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乌鲁木齐地区口腔医疗资源分布调查与评价
目的:了解乌鲁木齐地区口腔医疗机构及专业技术人员分布现状和特点,为乌鲁木齐地区口腔医疗资源配置规划提供依据.方法:采用调查表法对乌鲁木齐地区口腔医疗机构进行调查,了解机构的数量、分类、属性、类型,及执业口腔医师、护士的数量、职称、学历构成及分布特点.结果:乌鲁木齐地区共有口腔医疗机构214家,分布在乌鲁木齐市6个区县.其中公立41个占19.16％,民营173个占80.84％;共有口腔综合治疗椅1063台,其中公立474台占44.59％,民营589台占55.41％;口腔人力资源,共有执业(助理)医师、护士1348人,医护比为1:0.36,每千人口腔医师数为0.28人;副高及以上职称、本科及以上学历医师主要分布在公立口腔医疗机构,分别占79.14％和71.28％;中级及以下职称、专科及以下学历医师主要分布在民营口腔医疗机构,分别占58.52％和87.62％.结论:乌鲁木齐地区口腔医疗机构区县分布不均衡,口腔人力资源职称、学历偏低.民营口腔医疗机构数量多,规模小,服务能力相对较弱.应合理配置口腔卫生资源,重视民营口腔医疗机构的发展,加强口腔医疗人才队伍建设,提升口腔医疗机构服务质量和服务水平.
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数据正态性简易判断方法及偏态数据幂变换法
许多计量资料的分析方法要求数据分布是正态或近似正态.对于偏态分布的数据资料分析,一般有两种处理方法:非参数检验或对数据作变换使其接近正态分布.当样本含量较小时,由于非参数检验方法的检验功效较低,因此对数据作变换使其接近正态分布常常是较好的方法.
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TOPSIS方法在医疗质量综合评价中的应用
TOPSIS法是一种逼近于理想解的排序法,该方法只要求各效用函数具有单调递增(或递减)性就行.此方法对数据分布及样本含量,指标多少没有严格的限制,数据计算亦简单易行.不仅适合小样本资料,也适用于多评价对象、多指标的大样本资料.
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孕产妇死亡率的灰色预测
目前常用的预测方法有趋势外推法、指数平滑法、回归分析法等.但这些方法要求数据资料样本量大,服从特殊的统计分布,按相同的发展变化规律变化.而对于象孕产妇死亡率这样的指标,即使能收集到这么多的数据资料,但要求这么长时间内按相同的规律发展变化,简直是不可想象的.灰色预测是利用灰色模型(简称GM模型),对灰色系统行为特征值大小的变化所作的预测.它只需要4个以上的等时空距的观测数据;不必明确原始数据分布的先验特征:建模的精度较高,能较好地反映系统的实际状况.本文介绍GM(1,1)模型灰色预测的方法,并利用近年的孕产妇死亡率监测数据,建立预测模型,进而预测今后几年的孕产妇死亡率.
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logistic回归分析中的过度离散现象及纠正
过度离散(Overdispersion)是实际观测到的数据分布和拟合连接函数所对应的理论分布存在差异时表现出来的一种统计现象.
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用Bootstrap方法计算中位数的可信区间
临床试验中,除了需要了解两组观察对象的疗效是否存在差别,还希望能了解差别的大小.假设检验能够解决疗效是否存在差别的问题,但不能告知差别的实际大小.ICH GCP规定,在临床试验中,除了假设检验的P值外,还需要在统计分析报告中列出统计推断的可信区间.对于正态分布的数据,通过均数及标准误能够得到可信区间.但当数据分布未知时,此时中位数成为较好的表现数据集中趋势的统计量,然而中位数的可信区间的计算是比较困难的.此时,Bootstrap抽样估计中位数的可信区间成为较好的方法.
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对2372份药品不良反应报告的分析
1 药品不良反应数据资料来源依据江苏省药品认证管理中心于2003年上报国家ADR监测中心药品不良反应的资料,对其2372份报告进行分析.见表1、表2、表3.
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试论病人数据室内质控失控原因分析
尿液常规分析（简称尿分析），由于标本易得、患者无痛苦、检查方便、快速以及其组成的变化不仅能反映泌尿生殖系统的病变，而且许多全身性疾病也可引起尿液成分的改变，长期以来，一直被认为是疾病诊断、治疗及疗效观察的重要常规检查项目之一。随着医学科学的不断发展及尿分析自动化程度的不断提高，尿分析的项目和内容亦不断得到丰富和完善，其在临床中的作用和地位显得日益重要和必不可少。然而，如何保证尿液常规检查结果的重复性和准确性，为临床提供疾病诊疗的可靠数据，一直是尿分析质量保证和质控中的一大难题。它与血液学及生化检验不同，其质量保证和质控难度较大，除了方法学本身未标准化和仪器生产厂家各种试剂的灵敏度、定值标准等相互之间有差异以外，尿标本的留取、收集、运送、保存、分析前处理等环节亦较多，往往难以控制，有学者采用尿质控物和病人数据分别对尿分析进行质量控制，虽然取得了一定的效果但仍存在一些不足之处，如尿质控物的质控项目不够全面，不能长期保存等；用病人数据进行室内质控则由于其数据分布的复杂性、波动性以及不能确定失控原因是属于分析前还是分析中或因病人的构成比发生变化而引起的。
