医药常用统计方法终 PPT.pptx

医药常用统计方法终
主要内容
统计基本概念
1
假设检验
2
常用统计方法
3
统计图表
4
一、统计基本概念
医学统计工作得内容
统计工作贯穿医学研究中得全数或总体分布就是否相同
当两样本均来自正态总体且方差齐性时,用t检验,当两样本来自正态总体但方差不齐时,用矫正得t检验,当两样本来自非正态总体或分布未知时,用秩与检验
数据形式:
治疗药物 血红蛋白增加量
新药组
常规药组
多样本均值检验
一般来说t检验仅适用于两个样本均值得检验,当检验涉及到三个或三个以上样本均值时,可利用方差分析
要求数据正态、独立、方差齐性
基本思想:按实验设计与分析目得把全部观察值之间得总变异分为两部分或更多部分,然后再作分析。
Choosing a test for paring the averages of 2 or more samples of scores of experiments with one treatment factor
Data
Between subjects
(independent samples)
Within subjects
(related samples)
2 samples
Interval
Independent t-test
Paired t-test
Ordinal
Wilcoxon-Mann-Whitney test
Wilcoxon signed ranks test, Sign test
Nominal
Chi-square test
Mc Nemar test
> 2 samples
Interval
One way ANOVA
Repeated measured ANOVA
Ordinal
Kruskal-Wallis test
Friedman test
Nominal
Chi-square test
Cochran’s Q test (dichotomous data only)
三、常用统计方法
生存分析
Logistic回归分析
判别分析
聚类分析
Meta分析
主成分分析
1、生存分析
医学研究中,为了了解某种疾病得预后、评价治疗方法得优劣或观察预防保健措施得效果等,常需对研究对象进行追踪观察,以获得必要得数据,这类资料都属于随访资料。
其研究内容主要包括3个方面:
① 对生存状况进行统计描述(生存概率、生存率、中位生存期等);
② 寻找影响生存时间得“危险因素”与“保护因素”;
③ 估计生存率与生存时间长短,进行预后评价。
传统方法在分析随访资料时得困难
1、时间与生存结局都成为了要关心得因
如果将两者均作为变量拟合多元模型,因为时间分布不明(一般不呈正态分布,在不同情况下得分布规律也不同),拟合多元模型极为困难
2、存在大量失访得资料,数据删失
失去联系(病人搬走,电话号码改变)
无法观察到结局(死于其她原因)
研究截止
关于截尾或删失
随访开始
事件
失访
失访
研究截止时仍存活
研究截止时点
患者进入期间
删失的模式图
1、非参数法:其特点就是不论资料就是什么样得分布形式,只根据样本提供得顺序统计量对生存率进行估计,常用得方法有乘积极限法与寿命表法。
2、参数法:参数法得特点就是假定生存时间服从于特定得参数分布,根据已知分布得特点对影响生存得时间进行分析,常用得方法有指数分布法、Weibull分布法、对数正态回归分析法与对数logistic回归分析法等。
3、半参数法:半参数法兼有非参数法与参数法得特点,主要用于分析影响生存时间与生存率得因素,属多因素分析方法,典型方法为Cox模型分析法。
生存分析得方法
乘积极限法(product-limit method)
非参数方法,就是由Kaplan与Meier在1958年首先提出,故又称Kaplan-Meier法(K-M法)。
用于估计生存率
主要适用于样本含量较小得资料。
图16-2 两种疗法治疗后白血病患者的生存率曲线
Cox比例风险回归模型
在医学中, 对病人治疗效果得考查、 一方面要瞧治疗结局得好坏,另一方面还要瞧生存时间得长短。 生存时间得长短不仅与治疗措施有关, 还可能与病人得体质, 年龄, 病情得轻重等多种因素有关。如何找出其中哪些因素与生存时间有关、哪些与它无关呢？由于失访、试验终止等原因造成某些时间得不完全,不能用多元线性回归分析。
1972年英国统计学家Cox DR、 提出一种比例危险模型方法, 能处理多个因素对生