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重复测量方差分析在临床试验中应用前期报告
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毕业设计(论文)题目:重复测量方差分析在临床试验中的应用
专业(方向): 生物医学工程
学 生 信 息: 学号: 姓名: 班级:
指导教师信息: 教师号: 姓名: 职称:
报告提交日期:
一、文献综述
医学统计学(statistics of medicine)是一门运用数理统计和概率论的原理,结合医学实际,针对医学数据资料进行收集、整理、分析和推断的学科,是医学科研与实践的重要工具,贯穿于以现代科学实验方法为指导的医学研究的整个过程中[1]。其中包括多因素试验资料的方差分析、重复测量设计资料的方差分析、多元线性回归分析、logistic回归分析、生存分析、判别分析、聚类分析等研究方法,本文主要介绍重复测量数据资料的方差分析这一方法。
重复测量(repeated measure)是指对同一观察对象的某项观测指标在不同时间点上进行多次测量,用于分析观察指标在不同时间上的变化规律[2]。通过重复测量,可获得同一受试对象的同一观察指标在不同时间点上进行多次测量所得的资料,即为重复测量数据,常用来分析该观察指标在不同时间点上的变化特点[3]。重复测量数据的方差分析是对同一因变量进行重复测度的一种试验设计技术。其目的在于研究各种处理之间是否存在显著性差异,研究受试者之间是否存在显著性差异的同时,研究受试者之间的差异、受试者几次测量之间的差异以及受试者与各种处理间的交互效应。其优点为每一个体都作为自身的对照,克服了个体间的差异,从而使分析时更好的集中于处理效应[4]。
在临床试验时,当符合以下三个条件时,就要用到重复测量资料方差分析这一试验设计技术。一是正态性,即处理因素的各处理水平的样本个体之间是相互独立的随机样本,其总体均数服从正态分布;二是方差齐性,也就是说相互比较的各处理水平的总体方差相等,即具有方差齐同;三是各时间点组成的协方差阵具有球形性特征[5]。而重复测量数据的应用又分为混合效应线性模型与单因素方差分析,其中混合效应线性模型是处理重复测量资料的有力方法,它对资料的协方差结构要求宽松,且结论可靠;单因素方差分析对资料的协方差结构有严格的限定[6]。
临床研究中,往往需要观察病人在不同时间的某些生理、生化或病理指标的变化趋势,或研究不同时间或疗程的治疗效果,重复测量方差分析在临床和流行病学研究中应用广泛。1997年,张立等利用重复测量方差分析,研究给予单个气味刺激和同时给予多个气味刺激2种不同的试验设计方法对布氏田鼠气味辨别试验的影响,结果表明2种方法所得的数据无明显差异,都能反映出动物对气味的辨别能力[7]。2009年母小真利用重复测量方差分析对类风湿性关节炎的治疗效果进行研究,发现患者服用中西药结合的药物四个月后,晨僵时间从140分钟减少到20分钟,比单独服用西药的效果更明显[8]。2010年杨娅丽就肺表面活性物质对胎粪吸入综合征患儿血管内皮生长因子及血小板源性生长因子的影响进行试验,对所有试验数据进行整理、汇总并应用SPSS13.0进行统计学分析,各项指标的变化采用重复测量设计方差分析等,从而得出结论即应用外源性肺表面活性物质治疗胎粪吸入综合征有良好的效果[9]。
医学数据信息量往往很大,而且统计计算方法繁杂,尤其是比较复杂的统计方法,计算量会非常大。随着计算机技术的迅猛发展和广泛应用,各种医学统计软件包应运而生,成为医学数据统计分析的有力工具。但长期以来医学科研人员在处理数据的实践中发现,由于不会使用统计软件,即使不多的数据并且仅需要一些常用的简单统计方法,都不得不带着数据到统计学教研室求助,给科研工作带来了极大的不便。为科学研究中的数据处理,产生了一个实用软件工具—SPSS,是目前国际最流行并具有权威性的统计分析软件之一[10]。
SPSS(Statistical Product and Service Solutions),统计产品与服务解决方案HYPERLINK /view/37.htm软件。SPSS是世界上最早的统计分析软件,由HYPERLINK /view/282776.htm美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制,如今SPSS已出至版本20.0,而且更名为IBM SPSS。迄今HYPERLINK /view/637703.htmSPSS软件已有40余年的成长历史。全球约有25万家产品用户,它们分布于HYPERLINK /view/20429.htm通讯、HYPERLINK /view/178859.htm医疗、财会、HYPERLINK /view/20233.htm银行、HYPERLINK /view/17039.htm证券、HYPERLINK /vie
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