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1 临床常用计量资料统计分析方法 及 SPSS 实现 张嵬

2 基础知识 提 纲 计量资料统计描述 计量资料统计推断 总 结

3 基础知识

4 基础知识 ---- 变量和资料 变量类型 连续型变量 --- 可能取值范围是一个区间, 连续取值 即 : 在某一区间内的任意一个值都是可能被取到的 离散型变量 --- 取值范围是有限个值或一个数列构成

5 基础知识 ---- 变量和资料 离散型变量中取值表示分类情况的离散型变量又称为分类变量 : 无序变量 : 两分类和无序多分类, 如血型 也可用数字进行编码, 但没有大小关系 有序多分类变量 / 等级变量 : 在研究背景下有等级顺序, 如疗效 ( 无效 有效 显效 ) 变量的转化连续型 --- 有序 --- 分类 ( 信息损失 ) 如 : 年龄进行分组, 疗效归为有效或无效等

6 基础知识 ---- 变量和资料 例 : 调查某地某年 1 岁儿童的生长发育情况 人群 : 某地某年 1 岁的儿童变量 : 性别 身高 体重 出牙 营养状况变量类型 :??

7 基础知识 ---- 软件概述 SPSS 是世界上最早的统计分析软件, 由美国斯坦福大学的三位研究生 Norman H. Nie C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent 于 1968 年研究开发成功, 同时成立了 SPSS 公司, 并于 1975 年成立法人组织 在芝加哥组建了 SPSS 总部 2009 年 7 月 28 日,IBM 公司宣布将用 12 亿美元现金收购统计分析软件提供商 SPSS 公司 如今 SPSS 已出至版本 22.0, 而且更名为 IBM SPSS 迄今,SPSS 公司已有 40 余年的成长历史

8 基础知识 ----SPSS 特点 界面非常友好, 大多数操作可通过鼠标拖曳 点击 菜单 按钮 和 对话框 来完成 SPSS 的命令语句 子命令及选择项的选择绝大部分由 对话框 的操作完成 因此, 用户无需花大量时间记忆大量的命令 过程 选择项 具有完整的数据输入 编辑 统计分析 报表 图形制作等功能 能够读取及输出多种格式的文件 比如 *. d b f 文件, ASC Ⅱ 数据文件, *.xls 文件等 SPSS 针对初学者 熟练者及精通者都比较适用 只需要掌握简单的操作分析, 大多青睐于 SPSS

9 SPSS 主界面主要包括两个 : 数据编辑窗口和结果输出窗口 启动 SPSS 后, 出现如图所示的空白数据编辑窗口, 是一个类似于 MS EXCEL 界面的空文件

10 变量视图窗口是 SPSS 数据变量格式设置窗口, 包含了名称 类型 宽度 小数 标签 值 缺失 列 度量标准 角色等 11 项, 其中常用的是名称 类型 宽度 标签 值 度量标准等几项

11 SPSS 结果输出窗口名为 Viewer, 它可以显示和管理 SPSS 统计分析结果 报表及图形 该窗口中的内容能够以结果文件 *.spv 的形式保存

12 基础知识 ----SPSS 文件类型 *.sav: 数据文件 *.spv: 结果文件 (SPSS 16.0 之后 ) *.sps: 程序文件 *.wwd/*.sbs: 脚本文件 (BASIC) *.spo: 结果文件 (SPSS 16.0 之前 )

13 基础知识 ----SPSS 数据生成 方法一 : 在数据编辑窗口录入, 需同时录入数据, 并且定义变量的 属性 方法二 : 外部文件导入 SPSS, 但也需要定义变量的属性 定义变量属性需要定义变量名, 变量类型, 变量长度 ( 小数位数 ), 变量标签和变量的格式等

14 基础知识 ---- 数据录入的格式 01 第一 一个观测占一行, 一个变量占一列 不同观测对象的数据不能在同一记录中出现, 即同一观测数据应当独占一行 02 第二 每一个测量指标或影响因素只能占据一列的位置, 即同一指标的观测值都应当录入到 同一个变量中去

15 SPSS 变量名 默认为 var00001, var00002 等, 考虑后期的统计以及和其他统计软件的兼容性, 建议如下 :

16 SPSS 变量类型

17 SPSS 变量值标签

18 SPSS 变量度量标准 度量 : 连续性变量 序号 : 有序或者等级变量 名义 : 无序变量

19 SPSS 数据导入 --- 读取 EXCEL 文件

20 计量资料统计描述

21 计量资料统计指标 集中趋势 : 算数均数 (mean) 几何均数 中位数 (median) 离散趋势 : 极差 (range) 四分位间距 (P75-P25) 或者四分位数范围 (P25~P75) 方差 (variance) 和标准差 变异系数 (CV): 标准差 / 均数 *100%

22 对甲 乙两名高血压患者连续观察 5 天, 测得的收缩压 (mmhg) 结果如下 : 平均趋势和离散趋势都需要描述

23 某市 1995 年 110 名 7 岁男童身高资料

24 数据集

25

26

27 数据分析中的一般统计描述策略

28 计量资料统计推断

29 统计推断 由一个样本或一系列样本所得的结果来推断总体的特征 假设检验 参数估计

30 假设检验一般思想 小概率思想是指小概率事件 (P<0.01 或 P<0.05) 在一次试验中基本上不会发生 假设检验的反证法思想 : 先根据检验假设 H 0, 建立适当的统计量, 确定假设 H 0 成立情况下服从某个概率分布, 定一个范围 H 0 成立时, 统计量进入这个范围, 是一个小概率事件 (P 0.05 或更小 ),H 0 不成立时, 统计量进入这个范围的概率较大 如果实际的抽样样本统计量进入这个范围, 对 H 0 成立情况下是一个小概率事件, 一般不会发生, 由此推断假设 H 0 不成立 这就是小概率反证法思想

31 置信区间 (CI) 又被叫做可信区间 按一定的概率或可信度 (1-α) 用一个区间来估计总体参数所在的范围, 该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间, 预先给定的概率 (1-α) 称为可信度或者置信度, 常取 95% 或 99%.

32 可信区间和假设检验 P>0.05 时的解读需慎重, 不能拒绝无效假设不等同于接受无效假设 可信区间同样可用于回答假设检验的问题 可信区间比假设检验提供更多的信息, 不但可以回答有无统计学意义, 还可回答有无实际意义

33

34 统计学方法选择 统计分析原则 研究设计 ( 完全随机分组 配对设计或随机区组设计 关联性分析 ) 数据类型 ( 连续型变量 无序分类变量 有序分类变量 ) 适用条件 ( 统计分析方法的优与劣, 对与错 ) 统计分析的流程 从 Table 1 to Table n 从单因素 to 多因素 从表 to 图

35 计量资料统计分析方法小结 1 完全随机分组设计的资料 2 配对设计或随机区组设计 3 变量之间的关联性分析

36 完全随机分组设计或成组设计 成组设计 : 可以是实验性研究中的随 机分组, 也可以是观察性研究中的不 同人群随机抽样 在实验性研究中, 将受试对象随机分成二组 或更多组, 每个受试对象均有相同的机会进 入其中的任何一组

37 配对设计或随机区组设计 设计方式 : 同一样本接受不同处理的比较 同一对象治疗 ( 或处理 ) 前后的比较 ( 时间影响 ) 配对的两个受试对象分别给予两种处理 原理 : 通过配对设计, 尽量消除可能的干扰因素

38 完全随机分组设计的资料 两组资料 大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1) 若方差齐性, 则作成组 t 检验 (2) 若方差不齐, 则作 t 检验或用成组的 Wilcoxon 秩和检验 小样本偏态分布资料, 则用成组的 Wilcoxon 秩和检验

39 完全随机分组设计的资料 多组资料 若大样本资料或服从正态分布, 并且方差齐性, 则作完全随机的方差分析 如果方差分析的统计检验为有统计学意义, 则进一步作统计分析 : 选择合适的方法 ( 如 :LSD 检验,Bonferroni 检验等 ) 进行两两比较 如果小样本的偏态分布资料或方差不齐, 则作 Kruskal Wallis 的统计检验 如果 Kruskal Wallis 的统计检验为有统计学意义, 则进一步作统计分析 : 选择合适的方法 ( 如 : 用成组的 Wilcoxon 秩和检验, 但用 Bonferroni 方法校正 P 值等 ) 进行两两比较

40 配对设计或随机区组设计 两组资料 大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料, 作配对 t 检验 小样本并且差值呈偏态分布资料, 则用 Wilcoxon 的符号配对秩检验

41 配对设计或随机区组设计 多组资料 若大样本资料或残差服从正态分布, 并且方差齐性, 则作随机区组的方差分析 如果方差分析的统计检验为有统计学意义, 则进一步作统计分析 : 选择合适的方法 ( 如 :LSD 检验, Bonferroni 检验等 ) 进行两两比较 如果小样本时, 差值呈偏态分布资料或方差不齐, 则作 Fredman 的统计检验 如果 Fredman 的统计检验为有统计学意义, 则进一步作统计分析 : 选择合适的方法 ( 如 : 用 Wilcoxon 的符号配对秩检验, 但用 Bonferroni 方法校正 P 值等 ) 进行两两比较

42 变量之间的关联性分析 相关分析或者回归分析

43 实例一 成组设计两组资料统计分析 下面资料是关于 18 名单腿截肢者的健康足和 18 名正常健康人的足部相同部位组织切片毛细血管密度 (/mm2) 的测定结果, 试比较健康人和截肢者足部毛细血管密度有无差别? 正常人 截肢者

44 数据集

45 正态性检验

46 正态性检验结果 Alpha=0.05

47 成组 t 检验

48 成组 t 检验结果 结果解析 : 1. 方差齐性检验的显著性水平为 0.562, 大于 0.10, 两组方差齐性 2. t 检验显著性水平为 0.001, 两组毛细血管密度总体均数不同, 由于正常人毛细血管密度均数更高, 可以推断正常人的毛细血管密度高于截肢者 3. 差值及 95%CI: 8.50 ( )

49 实例二 配对设计两组资料统计分析

50 数据集

51 生成差值

52 差值正态性检验

53 t 检 验

54 t 检验结果

55 实例三 成组设计多组资料统计分析

56 数据集

57 单因素方差分析

58

59 结果解析 : 1. 方差齐性检验的显著性水平为 0.483, 大于 0.10, 组间方差齐性 2. 组间检验显著性水平为 <0.001, 可以得出结论不同分组总体均数不全相等 3. 接下来如需要可以做两两比较

60

61 拓展 -- 多元回归分析 应用范围 校正混杂因素 筛选关联或者风险因素 预测与判断 : 预测事件发生概率, 生存期或者生存概率等

62 观察性研究中最主要问题 --- 混杂 混杂因素亦称混杂因子或外来因素, 是指与研究因素和研究疾病均有关, 若在比较的人群组中分布不匀, 可以歪曲 ( 掩盖或夸大 ) 因素与疾病之间真正联系的因素 1 必须是所研究疾病的独立危险因子 ; 2 必须与研究因素 ( 暴露因素 ) 有关 ; 3 一定不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量

63 多元回归模型多元回归方程的一般形式 e X X X Y m m β 1 β 2 β m 为偏回归系数 (Partial regression coefficient) 意义 : 如 β 1 表示在 X 2 X 3 X m 固定条件下,X 1 每增减一个单位对 Y 的效应 (Y 增减 β 个单位 )

64 THANKS

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