R×C列联表资料的统计分析与SAS软件.pdfVIP

396 ±里垦垫竺 技术 2012年10月第7卷第5期 ChinMedBiotechnol，October2012，Vo1．7，No．5 DOh1O．3969／cmba．j．issn．1673—713X．2012．05．015 · 讲 座 · 如何用 SAS软件正确分析 生物医学科研资料 XIX．R×C列联表资料的统计分析与 SAS软件实现 (二) 王琪 ，胡良平 编者按 生物统计学是生物学领域科学研究和实际X-作中必不可少的工具，在分子生物学迅速发展的今天，生物统计 学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石，是生物学研究者检验假说、寻找模式、 建立生物学理论的有利X-具，也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时 每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据，必须借助统计学知识加以分析处理，才能从中获得有意义 的信息。 “生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面，数据分析能力的高低极大地影响着我 们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在，电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化，生物统计分 析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来，简化了生物统计分析过程，使之成为生物学研究 者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授，以 如“何用 SAS软件正确 分析生物医学科研资料”为题，撰写系列统计学讲座，希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。 如上期所述，R ×c列联表资料可以分为双向无序的 料视为双向无序的 R ×C列联表资料，可根据资料具备的 R×C列联表资料、结果变量为有序变量的单向有序 R×C 前提条件，选用一般 检验或 Fisher精确检验。 列联表资料、双向有序且属性相同的 R×C 列联表资料和 以下将通过实例向读者介绍如何用 SAS软件处理双 双向有序 且属性不同的 R ×C 列联表资料，上期已介绍了 向有序且属性不同的 R×C列联表资料。 前两类。本文将继续介绍第三类，即双向有序且属性不同的 【例 1】 为探讨在夏季三伏天采用三伏灸治疗慢性呼吸系 R ×C 列联表资料及其用 SAS软件实现统计分析的全部 统疾病的情况。对 184例患者进行了分析，数据见表 1， 内容 。 患者按年龄分为 3组，治疗效果分为三类。 当 R ×C 列联表中的两个定性变量，即原因变量与结 果变量都是有序变量，并且它们的性质不同，这样的列联表 表 1 患者年龄与治疗效果的情况 资料被称为双向有序 日_属性 ／1同的 R×C 列联表资料。对 l『双向有序且属性不同的 R ×C 列联表资料所采用的统计 分析方法小能一概而论，应视具体的分析 目的而定。一般来 说，有 4个可能的分析 目的lI_： (1)只关心各组结果变量 “平均”取值之间的差别是否具 有统计学意义。此时，原因变量的有序性就变得无关紧要了， 可将此时的 “双向有序 R ×C 列联表资料”视为 “结果变 分析与解答：依据前述 4个分析 目的，分别实现相应 量为有序变量的单向有序 R×C列联表资料”，可以选用的 的统计分析。 统计分析方法有秩和检验、Ridit分析和有序变量的 logistic (1)考察各年龄段患者疗效之间的差别有无统计学意义 回归分析。 SAS程序如下，设程序名为 lil．sas。 (2)希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相 关关系。此时，需要选用处理定性资料的相关分析方法，通 dataal； odshtml； 常采用 Spearman秩相关分析。 doa=lto3： proenparlwaywilcoxon； (3)若两个有序变量之间存在的相关关系有统计学意