培训课件--科研设计湘雅二医院代谢内分泌研究所.pptVIP

分类变量转换成哑变量 若分类变量是二分类尺度及顺序尺度，则可直接应用其原有的数量化数值，但对于名义尺度因为各类别间没有顺序关系，在进行不同分析（包括多元分析、logistic回归、Cox回归等）时，不能使用原始的计算机录入数值，必经进行变量转换。即将该变量转换成（水平数-1）个哑变量，再将这些新转换的变量放入多因素模型中。 统计方法 不同研究设计和数据类型分析方法选择 　 变量类型 研究设计类型 两组比较 两组以上比较 实验前后比较 重复测量 两变量间的联系 　 数值变量 　 　 t检验 　 　 方差分析 　 　 配对t检验 　 重复测量的方差分析 线性回归，Pearson相关系数 分类变量 c2检验 c2检验 配对c2检验 　 列联表相关系数 有序变量 Mann-Whitney秩和检验 Kruskal-Wallis分析 Wilcoxon符号秩和检验 　 Spearman相关系数 生存时间 生存分析 　 　 　 　 t检验的应用条件 两组数据的比较 样本量比较小（n50）； 样本来自正态总体； 两样本总体方差齐同； 当两样本方差不齐时可以采用t’检验，变量变换，或者秩和检验。 u检验 两组数据的比较 样本量足够大（n50） 样本来自正态总体 两样本总体方差齐同 当两样本方差不齐时可以采用t’检验，变量变换，或者秩和检验。 方差分析的应用条件 两组以上数据的比较 各样本是相互独立的随机样本； 各样本要来自正态总体； 要求各个样本的总体方差齐同。 多个样本均数间的两两比较 Newman－Keuls检验，亦称Student－Newman－Keuls（SNK）检验，简称q检验。 最小显著性差距(LSD)t检验。 统计工作的步骤 第一步设计(design)： 第二步收集资料(collection of data)： 第三步整理资料(sorting data)： 第四步分析资料(analysis of data)： 统计资料的类型 计量资料 计数资料 等级资料 计量资料（measurement data) 通过对观察单位测量取得数值，其值一般有度量衡单位。 如身高、体重、血压、脉搏、白细胞空气中二氧化碳含量等。此类资料具有计量单位，各观察单位常有量的差别。分析计量资料常用平均数、标准差、t检验、方差分析、相关与回归分析等。 计数资料(enumeration data) 将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组的观察单位数。 如性别、血型、民族、职称、某病的治愈和未愈数等。分属于各组的观察单位间有质的差别，不同质的观察单位不能归在同一组内。分析计数资料常用率、构成比、x2检验等。 将观察单位按某种属性的不同程度分组，然后清点各组的观察单位数。 如疗效可分为治愈、显效、好转、无效；尿蛋白化验结果分为-、 + 、++ 、+++等。这类资料具有计数资料的性质，但所分各组又是按一定顺序如由轻到重、由小到大排列的。分析等级资料常用率、构成比、秩和检验等。 等级资料 （ranked data) 医学统计中的几个基本概念 数据与变量 总体和样本 随机化 统计量与参数 抽样误差 概率 变量（variable） 具有变异性的数据称为变量。 数值变量（numerical variable） ：为连续变量，如身高、体重、血压等。数值变量均可通过对观察单位测量取得数值，其值一般有度量衡单位。数值变量资料也称作计量资料。 分类变量（categorical variable） ：可能取值是离散的，表现为互不相容的类别。比如性别、血型、民族、职称等。分类变量资料又称为计数资料。分类变量有两种：无序分类变量和有序分类变量 总体与样本 总体（population）：是根据研究目的确定的同质的观察单位的某个变量值的全体。分有限总体和无限总体 。 样本（sample）：通常是从总体中随机抽取有代表性的一部分观察单位。注意其代表性 和可靠性。 用于描述样本特征的指标称为统计量，而用于描述总体特征的指标称为参数。 我们把由随机抽样引起的样本指标与总体指标的差异称为抽样误差。 由于个体变异的普遍存在，抽样误差是不可避免的。只要遵循随机化的原则，抽样误差的大小就可以用统计方法进行估计。一般情况下样本越大，抽样误差越小，反映事物客观规律的准确性越高，反之，样本越小，抽样误差越大。 抽样误差（sampling error） 概率（probability） 描述随机事件发生的可能性大小的数值称