实验性研究统计分析策略(分类变量).pptVIP

生存分析表 平均生存时间和中位生存时间及其标准误和可信区间 累积生存函数曲线 Kaplan-meier过程 Kaplan-meier过程 分析结果 … 1.观察时间 2.生存状态 3.累积生存率 4.累积生存率的标准差 5.累积死亡数 6.组中剩余人数 1 2 3 4 5 6 （1）生存表分析 Mean是生存时间的算术均数， Median为中位生存时间，同时表格中也给出它们的95%的可信区间。 Kaplan-meier过程 分析结果 （2）生存时间估计 Log Rank、Breslow和Tarone-Ware三种检验方法的检验统计量分别为3.282、2.861和3.360，它们的p值分别为0.194、0.239和0.186，说明三组疗法之间生存时间的差异无显著性 Kaplan-meier过程 分析结果 （3）水平间的整体比较 分析结果 （4）生存曲线 Kaplan-meier过程 * * 对于单向有序分类数据 有些情况下，试图了解总体效果（如疗效）是否存在差异 简单的构成比分布（卡方分析）远远不够 类型 疗效等级 合计 无效 好转 显效 中医组 6 8 8 22 西医组 1 20 2 23 合计 7 28 10 45 卡方SPSS 卡方SPSS 结果说明 P=0.002 ，说明中医和西医疗法在疗效上存在差异 差异体现在分布上，而不是总体效果 总体效果差异其实不大：中庸VS两极分化 资料的特征及统计分析策略（4） 采用秩和检验 单因素分组：2个或以上水平 资料类型：有序分类资料 设计类型：随机设计的行列表资料、目标是比较不同组别的总体程度而不是分布 （1）建立假设，确定检验水准 H0：该中医和西医治疗糖尿病疗效相同 H1：该中医和西医治疗糖尿病疗效不同 α＝0.05 秩和检验假设检验过程 医学统计技术—秩和检验 （2）编制秩次，计算秩和 求各等级的秩次范围。 求各等级的平均秩次 求秩次和 医学统计技术—秩和检验 等级 实验方案 合计 秩次范围 平均秩次 秩和 中医 西医 中医 西医 无效 6 1 7 1~7 4 24 4 好转 8 20 28 8~35 21.5 172 430 显效 8 2 10 36~45 40.5 324 515 合计 22 23 45 - - 520 621 医学统计技术—秩和检验 (3)确定p值，作出推断 n小=22，采用正态近似法进行计算。由于相持数较多（全部的数据都有相持），采用公式 计算z统计量 z=0.37z0.05=1.96，P0.05，不拒绝H0，还不能说明中医和西医，疗效存在着统计学差异 医学统计技术—秩和检验 医学统计技术—秩和检验 医学统计技术—秩和检验 P=0.713,两种治疗方法在疗效上没有着统计学差异 医学统计技术—秩和检验 资料的特征及统计分析策略（5） 数据转换分析 在很多情况下，可以将定量资料转换成定性，有序分类资料转换成二分类资料。 比如：中医研究常用的“总有效率比较” 医学统计技术—秩和检验 类型 疗效等级 合计 无效 好转 显效 中医组 6 8 8 22 西医组 1 20 2 23 合计 7 28 10 45 类型 疗效等级 合计 无效 有效 中医组 6 16 22 西医组 1 22 23 合计 7 38 45 医学统计技术—秩和检验 换种方法进行统计，结果可以大不相同 医学统计技术—秩和检验 在临床诊疗工作的评价中，慢性疾病的预后一般不适用于治愈率、病死率等指标来考核，因为其无法在短时间内明确判断预后情况，为此，只能对患者进行长期随访，统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗效果。 生存分析还适用于现场追踪研究（发病为阳性）、临床疗效试验（痊愈或显效为阳性）、动物试验（发病或死亡）等。 数据为截尾数据，同时具有时间资料 资料的特征及统计分析策略（6） 生存分析 “死亡”事件或称失效事件(failure event) 反映处理因素失败或失效的特征。如乳腺癌病人手术后复发、肾移植病人肾功能衰竭、白血病患者化疗后的复发等。 基本概念 截尾值(censored value) 有的观察对象终止随访不是由于失败事件发生，而是由于①中途失访、②死于其它原因、③随访截止。由于不知道这些观察对象发生失败事件的时间，他们的资料不能提供完全的信息，这些对象的观察值称为截尾值，常用符号“+”表示。 基本概念 生存时间（Survival Time)： 从狭义的角度来说：生存时间是患某病的病人从发病到 死亡所经历的时间跨度。 开始发病 病人失败事件 从广义的角度：从某种起始事件到达某种终点时间所经历的时间跨度。