2019-12-25 15:58:33, 医学统计分析精粹 北京毅新博创生物科技有限公司
一、 两组或多组计量资料的比较
1.两组资料:
1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料
(1)若方差齐性,则作成组t检验
(2)若方差不齐,则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验
2)小样本偏态分布资料,则用成组的Wilcoxon秩和检验
2.多组资料:
1)若大样本资料或服从正态分布,并且方差齐性,则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。
2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐,则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:用成组的Wilcoxon秩和检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
二、 分类资料的统计分析
1.单样本资料与总体比较
1)二分类资料:
(1)小样本时:用二项分布进行确切概率法检验;
(2)大样本时:用U检验。
2)多分类资料:用Pearson c2检验(又称拟合优度检验)。
2. 四格表资料
1)n>40并且所以理论数大于5,则用Pearson c2
2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5,则用校正 c2或用Fisher’s 确切概率法检验
3)n£40或存在理论数<1,则用Fisher’s 检验
3. 2×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验
2)列变量为效应指标并且为二分类,列变量为有序多分类变量,则用趋势c2检验
3)行变量和列变量均为无序分类变量
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%,则用Pearson c2
(2)n£40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s 确切概率法检验
4. R×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验
2)列变量为效应指标,并且为无序多分类变量,行变量为有序多分类变量,作none zero correlation analysis的CMH c2
3)列变量和行变量均为有序多分类变量,可以作Spearman相关分析
4)列变量和行变量均为无序多分类变量,
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%,则用Pearson c2
(2)n£40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s 确切概率法检验
三、 Poisson分布资料
1.单样本资料与总体比较:
1)观察值较小时:用确切概率法进行检验。
2)观察值较大时:用正态近似的U检验。
2.两个样本比较:用正态近似的U检验。
配对设计或随机区组设计
四、 两组或多组计量资料的比较
1.两组资料:
1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料,作配对t检验
2)小样本并且差值呈偏态分布资料,则用Wilcoxon的符号配对秩检验
2.多组资料:
1)若大样本资料或残差服从正态分布,并且方差齐性,则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。
2)如果小样本时,差值呈偏态分布资料或方差不齐,则作Fredman的统计检验。如果Fredman的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:用Wilcoxon的符号配对秩检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
五、 分类资料的统计分析
1.四格表资料
1)b+c>40,则用McNemar配对 c2检验或配对边际c2检验
2)b+c£40,则用二项分布确切概率法检验
2.C×C表资料:
1)配对比较:用McNemar配对 c2检验或配对边际c2检验
2)一致性问题(Agreement):用Kap检验
变量之间的关联性分析
六、 两个变量之间的关联性分析
1.两个变量均为连续型变量
1)小样本并且两个变量服从双正态分布,则用Pearson相关系数做统计分析
2)大样本或两个变量不服从双正态分布,则用Spearman相关系数进行统计分析
2.两个变量均为有序分类变量,可以用Spearman相关系数进行统计分析
3.一个变量为有序分类变量,另一个变量为连续型变量,可以用Spearman相关系数进行统计分析
七、 回归分析
1.直线回归:如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,则直线回归(单个自变量的线性回归,称为简单回归),否则应作适当的变换,使其满足上述条件。
2.多重线性回归:应变量(Y)为连续型变量(即计量资料),自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,可以作多重线性回归。
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
3.二分类的Logistic回归:应变量为二分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)非配对的情况:用非条件Logistic回归
(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
2)配对的情况:用条件Logistic回归
(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
4.有序多分类有序的Logistic回归:应变量为有序多分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
5.无序多分类有序的Logistic回归:应变量为无序多分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
八、 生存分析资:要求资料记录结局和结局发生的时间(如;死亡和死亡发生的时间)
1.用Kaplan-Meier方法估计生存曲线
2.大样本时,可以寿命表方法估计
3.单因素可以用Log-rank比较两条或多条生存曲线
4.多个因素时,可以作多重的Cox回归
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
转自医学统计分析精粹
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