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* * 医学科研数据评价与分析中的几个基本问题 Fundamental Problems of Data Evaluation and Analysis in Medical Research 主讲人：孙振球 教授 中南大学公共卫生学院 一、数据评价（Data Evaluation） 1. 代表性 (Representativeness) 2. 均衡性 (Proportionality,Balance,Comparability) 3. 可靠性 (Reliability） 4. 完整性 (Integrality) 5. 时效性 (Timeliness) 二、 数据分析（Data Analysis） 1. 数据类型(Data Type)及其转换 (Transformation) 2. 变量代换(Variable Transformation) 3. 统计量选择(Selection of Statistic) 4. 参数估计(Parametric Estimation) 5. 假设检验(Hypothesis Testing)方法的选择 一、数据评价（Data Evaluation） 1. 数据代表性（Representativeness）评价 （1）“质”（Quality）的代表性评价 ① 随机化（Randomization）原则 随机化抽样 (Randomized Sampling) 随机化分配 （Randomized Allocation） A 意 义： 机会均等；主观意愿的排除 B 重要性：样本质的代表性的保证 组间均衡性的保证 统计推断的前提 C 常用方法 随机化抽样 多阶段抽样 （Multistage Sampling） 分层抽样 （Stratified Sampling) 系统（机械）抽样 （Systematic Sampling) 单纯随机抽样：抛币、抽签、随机数字表 (Simple Random Sampling) 整群抽样 （Cluster Sampling） 随机化分配 配对设计 (Paired Design) 随机区组设计 (Randomized Block Design) 完全随机设计 (Completely Randomized Design) 抽样框架(Sampling Frame)的确定 案例分析(Case Analysis) （2）“量”(Quantity)的代表性评价 ① 样本含量（Sample Size)的确定 A 意义： 正式试验 预备试验 发现总体间存在确有实际意义的差别 获得有关参数 一定精度下 所需的最少观察单位数 发现这种差别 C 常用方法 经验法 计算法 查表法 B 重要性： 样本代表性的保证 样本间均衡性的保证 结果重现性的保证 ② 案例分析 2. 数据的均衡性（ Proportionality,Balance）评价 （1） 对照（Control）设置的科学性评价 A 意义： 比较中进行鉴别 B 重要性： 实验因素效应的分离 C 常用方法： 历史对照 History Control 空白对照 Blank Control 实验对照；安慰剂对照 Experiment Control；Placebo Control 标准对照； 自身对照； 相互对照 Standard Control；Self Control；Mutual Control 双盲设计与交叉设计 Double Blind Design； Cross-over Design （2） 案例分析 3. 数据的可靠性（Reliability）评价 （1） 有效数字（Significant Digit ）问题： 原始测量数据只允许保留一位估计数 （2） 可疑值（Suspected Value）清除： A 意义： 可疑值为由粗大误差导致的极端值 B 常用方法举例： 正态分布数据可疑值鉴别方法 （3） 数据可靠性评价的几种方法： 项目符合率 （Item Concordance Coefficient） 一致性度量(Agreement Measurement )；相关分析方法(Correlation Ana