论文撰写中常见的统计学问题及其处理 绝大多数的论文撰写，均需通过一定数量临床病例（或资料）的观察，研究事物间的相互关系，以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法，就需进行两种方法比较，这就涉及统计处理；统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然，经正确统计处理的结果可信度高，论文的质量也高。 据不完全统计，在难以发表的、已凝聚着作者心血并花费较长时间与较大财力撰写的研究论文中，约半数以上是由于统计错误致其结果与原文主要结论相违背。如一文采用某新药引产，96例足月孕妇的产后出血与新生儿低Apgar评分率均为2.1%（各2例），明显低于应用原药引产的19例，其产后出血与新生儿低Apgar评分发生率均为15.8%（各3例，χ2=7.164，P0.06），这样上述的主要结论就欠可靠而难以发表，否则论文可起误导作用。类似问题文稿中还常有出现。现就文稿中常见的统计问题及其相应的处理方法简述如下。 一、常用的统计术语 统计学中常用的概念有总体与样本、随机化与概率、计量与计数、等级资料及正态与偏态分布资料、标准差与标准误等。如某研究采用经会阴途径测定宫颈长度，以探讨不同宫颈长度与临产时间的关系。结果显示35例宫颈长度为25～34mm者与32例宫颈长为15～24mm者临产时间的均值±标准差（x±s）各为57.6±58.1与47.3±49.1小时。该计量资料，经t检验显示t=0.780，P>0.06，并未提示不同宫颈长度的临产时间差异有显著意义；从标准差大于均值，显示各变量值离散程度大，呈偏态分布，故不能采用x±s这一算术均数法计算均数。经偏态转换成近似正态分布资料后结果是：35例与32例的临产时间各为34.5±4.1与26.7±4.1小时，（t=7.778，P<0.005），两组差异有极显著意义。可认为随着宫颈长度的缩短、临产时间也缩短。此外，当两组资料单位不同时，其S单位也不同；即使两组单位相同的变量值，若其均数差异较大，也都应以变异系数替代s来比较两组值的离散度的大小。 二、正常值范围及异常阈值的确定 如何选择研究对象，至少需多少例，正确统计处理和参考一定数量的病例数据，是确定正常值范围及异常阈值的四个重要因素。 1.研究对象：应为"完全健康者"，可包括患有不影响待测指标疾病的患者。如"正常妊娠"的条件：孕前月经周期规则、单胎、妊娠过程顺利、无产科并发症及其它有关合并症，
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 医学统计学最佳选择题 医学统计学最佳选择题一、绪论医学统计学最佳选择题一、绪论 1.下面的变量中，属于分类变量的是 A.脉搏 B.血型C.肺活量 D.红细胞计数 E.血压 2.下面的变量中，属于数值变量的是 A.性别 B.体重 C.血型 D.职业 E.民族 3.下列有关个人基本信息的指标，其中属于有序分类变量的是 A.学历 B.民族 C.职业 D.血型 E.身高 4.若要通过样本作统计推断，样本应是 A.总体中典型的一部分 B.总体中任意部分C.总体中随机抽取的一部分 D.总体中选取的有意义的一部分E.总体中信息明确的一部分 5. 统计量是指 A.是统计总体数据得到的量 B.反映总体统计特征的量 C.是根据总体中的全部数据计算出的统计指标 D.是用参数估计出来的量 E.是由样本数据计算出来的统计指标 6.下列关于概率的说法，错误的是 A.通常用 P 表示 B.大小在 0～1 之间 C.某事件发生的频率即概率 D.在实际工作中，概率是难以获得的 E.某事件发生的概率 P0.05 时，称为小概率事件。 7.减少抽样误差的有效途径是 A.避免系统误差 B.控制随机测量误差 C.增大样本含量 D.减少样本含量 E.以上都不对二、定量资料的统计描述 1．用均数和标准差能用于全面描述下列哪种资料的特征 A.正偏态分布 B.负偏态分布 C.正态分布 D.对数正态分布 E.任意分布 2．当各观察值呈倍数变 1 / 13
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
医学统计学分析基本思路指南 医学统计学的学习一定要以理解为主。对于初学者，不必强记一大堆的公式，也不要死钻牛角尖，非要弄明白为什么这种方法叫“t检验”、“F检验”，为什么这个残差叫做“学生化残差”等等。这些都是历史遗留问题，感兴趣的读者可以查阅统计学史。对于只想应用的人来讲，你只要了解在什么情况下应该用什么方法，什么指标应该用于什么情形。尽管多数统计教材都说了数据分析应该先做假设检验，然后选定统计量，然后怎么怎么。但实际中我们拿到一堆数据的时候，不会坐在桌上先列出零假设和备择假设，也不会满座子地计算统计量。 更实际的分析思路是: （1）先确定研究目的，根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。 （2）明确数据您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书类型，根据数据类型进一步确定方法。不同数据类型采用的统计方法也不同。定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。 （3）选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。 （4）统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理专业结论。下面是本人简单总结的常用方法的选择，可供读者参考。
医学论文的撰写格式与方法 医学论文的撰写格式与方法 编辑部每年都会收到上千篇的热情、献身于口腔医学的撰稿人的来稿,编委们、审稿专家、编辑每年都要审阅、修改大量的稿件。其中很多来稿都已刊出,但也有相当数量的稿件不符合发表要求。花费了不少的心血写出的文章被否定了,原因是什么? 有的作者手中有大量的病例,但由于平时没有严谨的观察和登记制度,原始材料残缺不全,综合分析时东拼西凑,不能说明问题,难以立论;有的论文原始资料尚完整,由于不善表达,所写文章目的不明确,条理紊乱,有价值的见解都埋没在乱糟糟的文字中。帮助作者写好论文,使作者的经验、成果有更多的机会与读者见面,是编辑不可推卸的责任。关于医学科研的设计和统计学处理讲座已于2003年各期中陆续刊出。应广大读者的要求,我刊自2006年第1期开始,连续刊出系列讲座———如何撰写医学论文,它包括两部分,第一部分———医学论文的撰写格式与方法;第二部分———英文摘要的撰写技巧和要点。希望通过系列讲座能对大家有所帮助。 按照国际医学期刊的惯例要求,临床科研论文的撰写格式如下:论文题目、作者署名、论文摘要、关键词、导言、材料和方法、结果、讨论、志谢、参考文献。下面就按论文书写格式讲解各部分的要求。
一、医学论文的文题 文题是文章的窗口,读者一定是先看文题再看文章全文,检索者也同样。尤其是在日新月异、科技论文量大增的今天,读者往往是浏览杂志的目录后,然后再通读感兴趣的全文。所以文题简明新颖,无疑容易得到读者的青睐,其内容、结论被转载,引用的可能性自然也相对增加。同样,文章内容很好,也可因其文题臃肿平淡,而失去不少凸现其价值的机会,甚至是转载的机会,所以文题一定要仔细斟酌,言简意赅,立意新颖。要能反映出研究的目的及其重要意义。举例:“亚历山大矫正技术减数4个第一前磨牙治疗后的稳定性研究”,因为正畸的减数治疗原则就是拔除第一前磨牙,实质是文字重复,题目累赘,应改为:“亚历山大矫正技术减数治疗后的稳定性研究”。 1. 要注意以下几点: (1)题目不要过大,即过于笼统:题目与内涵要一致。如文题“成釉细胞瘤”,实际报告的内容是“成釉细胞瘤的临床病理分型与预后的关系”,则前者的文题过大。 (2)科技论文尽可能不使用副标题。 (3)文题中尽量不用中、英文缩略语,以免产生歧义。 (4)文题字数在20～25个字以内,删除不必要的字、词,高度精练,题达文意。 (5)不可滥用“研究”一词。不用“研究”二字也不影
医学统计学最佳选择题 一、绪论 1、下面的变量中,属于分类变量的就是 A、脉搏 B、血型 C、肺活量 D、红细胞计数 E、血压 2、下面的变量中,属于数值变量的就是 A、性别 B、体重 C、血型 D、职业 E、民族 3、下列有关个人基本信息的指标,其中属于有序分类变量的就是 A、学历 B、民族 C、职业 D、血型 E、身高 4、若要通过样本作统计推断,样本应就是 A、总体中典型的一部分 B、总体中任意部分 C、总体中随机抽取的一部分 D、总体中选取的有意义的一部分 E、总体中信息明确的一部分 5、统计量就是指 A、就是统计总体数据得到的量 B、反映总体统计特征的量 C、就是根据总体中的全部数据计算出的统计指标 D、就是用参数估计出来的量 E、就是由样本数据计算出来的统计指标 6、下列关于概率的说法,错误的就是 A、通常用P表示
B、大小在0～1之间 C、某事件发生的频率即概率 D、在实际工作中,概率就是难以获得的 E、某事件发生的概率P≤0、05时,称为小概率事件。 7、减少抽样误差的有效途径就是 A、避免系统误差 B、控制随机测量误差 C、增大样本含量 D、减少样本含量 E、以上都不对 二、定量资料的统计描述 1.用均数与标准差能用于全面描述下列哪种资料的特征 A、正偏态分布 B、负偏态分布 C、正态分布 D、对数正态分布 E、任意分布 2.当各观察值呈倍数变化(等比关系)时,平均数宜用 A、均数 B、几何均数 C、中位数 D、相对数 E、四分位数间距 3、某医学资料数据大的一端没有确定数值,描述其集中趋势适用的 统计指标就是 A、M B、G C、X D、P95 E、CV 4、对于正态分布的资料 ,理论上 A、均数比中位数大
医学统计学最佳选择 一、绪论 1. 下面的变量中，属于分类变量的是 A. 脉搏 B. 血型 C. 肺活量 D. 红细胞计数 E. 血压 2. 下面的变量中，属于数值变量的是 A. 性别 B. 体重 C. 血型 D. 职业 E. 民族 3. 下列有关个人基本信息的指标，其中属于有序分类变量的是 A. 学历 B. 民族 C. 职业 D. 血型 E. 身高 4. 若要通过样本作统计推断，样本应是 A. 总体中典型的一部分 B. 总体中任意部分 C. 总体中随机抽取的一部分 D. 总体中选取的有意义的一部分 E. 总体中信息明确的一部分 5. 统计量是指
A. 是统计总体数据得到的量 B. 反映总体统计特征的量 C. 是根据总体中的全部数据计算出的统计指标 D. 是用参数估计出来的量 E. 是由样本数据计算出来的统计指标 6. 下列关于概率的说法，错误的是 A. 通常用P 表示 B. 大小在0?1之间 C .某事件发生的频率即概率 D. 在实际工作中，概率是难以获得的 E. 某事件发生的概率P< 0.05时，称为小概率事件。 7. 减少抽样误差的有效途径是 A. 避免系统误差 B. 控制随机测量误差 C. 增大样本含量 D. 减少样本含量
E. 以上都不对 二、定量资料的统计描述 1用均数和标准差能用于全面描述下列哪种资料的特征 A. 正偏态分布 B. 负偏态分布 C. 正态分布 D.对数正态分布 E. 任意分布 2. 当各观察值呈倍数变化（等比关系）时，平均数宜用 A.均数 B.几何均数 C.中位数 D.相对数 E.四分位数间距 3. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. M B. G C. X D. P95 E. CV 4. 对于正态分布的资料，理论上 A.均数比中位数大 B. 均数比中位数小 C. 均数等于中位数 D. 均数与中位数无法确定孰大孰小 E. 以上说法均不准确 5. 当资料两端含有不确定值时，描述其变异度宜采用
论文撰写中要注意的统计学问题（转） （一、均值的计算 在处理数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法是不严谨的。 这是因为作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等多个。至于该采用哪种均值，不能根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。 反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其数学期望就是其算术平均值。此时，可用算术平均值描述随机变量的大小特征；如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布，则几何平均值就是数学期望的值。此时，就可以计算变量的几何平均值；如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。此时，可用中位数来描述变量的大小特征。 因此，我们不能在处理数据的时候一律采用算术平均值，而是要视数据的分布情况而定。 二、直线相关与回归分析这两种分析，说明的问题是不同的，既相互又联系。在做实际分析的时候，应先做变量的散点图，确认由线性趋势后再进行统计分析。一般先做相关分析，只有在相关分析有统计学意义的前提下，求回归方程才有实际意义。一般来讲，有这么两个问题值得注意： 定要把回归和相关的概念搞清楚，要做回归分析时，不需要报告相关系数；做相关分析的时候，不需要计算回归方程。 三、相关分析和回归分析之间的区别 相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法，在环境科学及其它研究领域有着广泛的用途。然而，由于这 2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处，因此在应用中我们很容易将二者混淆。
统计学方法在医学论文中的正确应用 来源： 阅读人数：4203 添加时间：2010-12-18 【已有3条评论】我要评论 更多0 Tags:统计学 医学科技论文，特别是高质量的原始论著及根据高质量原始论著产生的系统评价己不断地改进和规范着临床医疗实践活动。因此，医学文献的质量高低与我们的临床医疗实践活动密切相关。然而，如果统计学方法应用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且还可能带来错误的结沦[1]。Rosenfeld 等[2]比较了不同年代发表的文章，在20 世纪90年代以后有更多的文章使用了统计推断，而且比较复杂的统计分析方法如多因素分析等也更多的应用于临床研究中，但同时也存在使用统计方法欠妥或叙述不清的情况[3]。国内耳鼻咽喉科医学科技论文情况近似，熊国强[4]等分析了2000 年到2001 年“中国耳鼻咽喉颅底外科杂志”，在科研设计和统计分析方面的应用现状；胡良平等[5]抽查了“中华耳鼻咽喉科杂志”1998 年到2000 年发表的部分文献，发现统计学误用比较常见。因此本文将对医学科技论文常见统计学方法的正确应用进行讨论，希望加强作者的统计思维，进而提高期刊论文的统计 质量及学术水平。 1 统计学方法的内容 统计软件包、统计分析方法及检验水准是统计学方法必须描述的3 方面内容。SPSS (statistics package for social science) 和SAS(statistical analysis system ) 是全世界学术界公认且最常用的两大统计软件包[6]。检验水准即A，表示组间实际无差别而统计结果判断为有差别，犯这类错误的概率[1]。实际工作中常取A=0.05，表示本次研究计算所得P 值必须小于0.05,才能认为组间差异有统计学意义。因而本刊对于检验水准的描述多简化为“P值< 0. 05 为有统计学意义”。统计分析方法的准确描述是科技论文科学性的关键所在。统计学方法一般
选择合适的统计学方法 1 连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t 检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t 检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t '检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t 检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon 的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果 为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.3.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal －Wallis 法。如 果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用成组的Wilcoxon 检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.4.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman 检验法。如果 检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用符号配对的Wilcoxon 检验。 **** 需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。** 绝不能对其中的两 组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**
医学论文摘要写作指导 论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成(例如附录)可有可无。 摘要是医学论文的窗口，亦可供各类文搞和数据库采用。一篇医学论文能否吸引读者，摘要起着十分重要的作用。因此，作者在撰 写医学论文之前，应该学会如何写好论文摘要。 不同医学期刊对论文摘要的写法有不同的要求，目前中华医学系列杂志采用的是结构式摘要，即摘要包括目的(objective)、方法(method)、结果(result)和结论(concIusion)四部分。 医学论文摘要写作指导具体内容如下，希望能够帮助到大家。 结构式摘要的书写方法 目的：应简要说明研究的目的和意义，一般用I-2句话简要说明即可，不必太过冗长。目的部分的文字最好不是对文题的简单重复。 方法：应简述研究的材料(对象)、方法、设计方案、观察的指标、资料的收集处理和统计学分析方法等。 结果：应简要列出主要的结果，包括阳性结果和阴性结果，描述结果要尽量用具体数据，而不要过于笼统。 结论：应根据研究的目的和结果，得出适当的结论，并指出研究的价值和今后有待探讨的同题。 书写摘要注意事项 字数要得当书写论文摘要的主要目的是为了便于读者用最短的时间了解研究的主要信息。字数少了难以说明问题，字数多了又无必要，故论文摘要的字数应该适当。一般而言，中文搞要在250字左 右即可，英文搞要可适当长一些，因为英文摘要主要是给非汉语国 家和地区读者看的，他们一般没有能力阅读中文全文。
描述要具体应明确说明采用的材料(对象)和使用的方法。在结果部分，要尽量用具体数据说明，而尽可能不用“高于”、“低于”、“大于”、“小于”等笼统字眼，应用具体数字说明是多高或多低，并注明统计学分析结果，如t值、F值、p值等。p值现在更倾向于 列出具体值，如“P=0.002”，而不用“P<0.05”或“p<0.01”等。 下结论要客观作者要采取科学的态度，根据研究结果客观地下结论，结果提示什么，就下什么样的结论。既要避免妄下结论，也不 要不敢下结论，“妄下结论”是指有些作者喜欢下言过其实的结论，人为夸大自己研究的重要性，使结论和结果不符。“不敢下结论” 是指有些作者存在盲目崇洋和自卑心理，当自己的研究结果与国外 的不一玫时，常不敢根据自己的结果下结论。有时甚至为了与国外 的研究结果一致，不惜违背职业道德，擅自更改试验数据。这两种 做法都是不可取的，需要克服。 英文摘要需描述准确对于一般国人而言，要写出地道的英文摘要的确非常困难，要求过高不太现实。但起码得用词造句准确，不至 于让国外读者读后产生歧义。因此，在写英文摘要时，除了要比中 文摘要更具体外，还需字斟句酌，争取让国外读者能准确理解论文 的主要信息。英文好的作者，可以多花一些时间。英文差一些的作者，最好请英文好的帮助。
常用医学统计学方法的选择 1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test) 直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。 2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验(多个均数两两之间的全面比较)、LSD-t检验(适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验(适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较)。 3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和Friedman 检验） 4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。 ①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。 ②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。 如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。 5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊娠的精子参数比较： 数据类型及变量的说明：y：计量 拟采用的分析方法：卡方检验 拟采用的分析软件：spss 原始数据附件及格式：word表 能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N）。 6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t 检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。 对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。 统计方法的选择: 分计量、计数、等级资料三
定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 描述内容指标意义适用场合 平均水平均数个体的平均值对称分布 几何均数平均倍数取对数后对称分布 中位数位次居中的观察值 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料； ④分布不明 众数频数最多的观察值不拘分布形式，概略分析 调和均数基于倒数变换的平 均值 正偏峰分布资料 变异度全距观察值取值范围不拘分布形式，概略分析 标准差（方差）观察值平均离开均 数的程度 对称分布，特别是正态分布资料 四分位数间距居中半数观察值的 全距 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料； ④分布不明 变异系数标准差与均数的相 对比 ①不同量纲的变量间比较；②量纲相同但数量级相 差悬殊的变量间比较 4. 常用统计图有哪些？分别适用于什么分析目的？ 常用统计图的适用资料及实施方法 条图组间数量对比用直条高度表示数量大小 直方图定量资料的分布用直条的面积表示各组段的频数或频率 百分条图构成比用直条分段的长度表示全体中各部分的构成比 饼图构成比用圆饼的扇形面积表示全体中各部分的构成比 线图定量资料数值变动线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标系 半对数线图定量资料发展速度线条位于算术尺度为横坐标和对数尺度为纵坐标的坐标系 1
1 散 点 图 双变量间的关联 点的密集程度和形成的趋势，表示两现象间的相关关系 箱 式 图 定量资料取值范围 用箱体、线条标志四分位数间距及中位数、全距的位置 茎 叶 图 定量资料的分布 用茎表示组段的设置情形，叶片为个体值，叶长为频数 定性资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 指标 计算公式 适用场合 频率 n/N 估计总体中某一结局发生的概率 频率分布 n 1/N ，n 2/N,…..,n k /N 估计总体中所有可能结局发生的概率 强度 阳性人数/总观察人时数 估计总体中单位时间内某一结局发生的概率 比 A/B 估计两个指标的相对大小 4.常用参考值范围的制定？ 参考值范围（%） 正态分布法 百分位数法 双侧 单侧 双侧 单侧 下限 上限 下限 上限 90 S X 64.1± S X 1.28－ S X 1.28+ P 5~P 95 P 10 P 90 95 S X 96.1± S X 64.1－ S X 64.1+ P 2.5~P 97 .5 P 5 P 95 99 S X 58.2± S X 2.33－ S X 2.33+ P 0.5~P 99 .5 P 1 P 99 1．标准差与标准误的区别与联系？
统计方法小结 首次分享者：yanyan已被分享22次评论(0)复制链接分享转载删除 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，
医学统计学各种资料比较选择方法小结 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
统计软件地选择 在进行统计分析时，尽管作者可以自行编写计算程序，但在统计软件很普及地今天，这样做是毫无必要地.因此，出于对工作效率以及对算法地可靠性、通用性和可比性地考虑，多数科技期刊都要求作者采用专门地数理统计软件进行统计分析.我们在处理稿件时经常发现地问题是，作者未使用专门地数理统计软件，而采用这样地电子表格软件进行统计分析.由于电子表格软件提供地统计分析功能十分有限，很难满足实际需要，除非比较简单地分析，我们不主张作者采用这样地软件.目前，国际上已开发出地专门用于统计分析地商业软件很多，比较著名有( )、( )、和等.其中，是专门为社会科学领域地研究者设计地（但是，此软件在自然科学领域也得到广泛应用）；是专门为生物学和医学领域研究者编制地统计软件.目前，国际学术界有一条不成文地约定：凡是用和软件进行统计分析所获得地结果，在国际学术交流中不必说明具体算法.由此可见，和软件已被各领域研究者普遍认可.我们建议《环境科学学报》地作者们在进行统计分析时尽量使用这个专门地统计软件.目前，有关这个软件地使用教程在书店中可很容易地买到. 均值地计算 在处理实验数据或采样数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量地多个不同取值进行统计处理地问题.此时，多数作者会不假思索地直接给出算术平均值和标准差.显然，这种做法是不严谨地.在数理统计学中，作为描述随机变量总体大小特征地统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等.何时用算术平均值？何时用几何平均值？以及何时用中位数？这不能由研究者根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量地分布特征确定.反映随机变量总体大小特征地统计量是数学期望，而在随机变量地分布服从正态分布时，其总体地数学期望就是其算术平均值.此时，可用样本地算术平均值描述随机变量地大小特征.如果所研究地随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量地大小特征.在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布.如果服从对数正态分布，则可用几何平均值描述该随机变量总体地大小.此时，就可以计算变量地几何平均值.如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有地数理统计学知识，尚无合适地统计量描述该变量地大小特征.退而求其次，此时可用中位数来描述变量地大小特征. 相关分析中相关系数地选择 在相关分析中，作者们常犯地错误是简单地计算积矩相关系数，而且既不给出正态分布检验结果，也往往不明确指出所计算地相关系数就是积矩相关系数.常用地相关系数除有积矩相关系数外，还有秩相关系数和秩相关系数等.其中，积矩相关系数可用于描述个随机变量地线性相关程度（相应地相关分析方法称为“参数相关分析”，该方法地检验功效高，检验结果明确）；或秩相关系数用来判断两个随机变量在二维和多维空间中是否具有某种共变趋势，而不考虑其变化地幅度（相应地相关分析称为“非参数相关分析”，该方法地检验功效较参数方法稍差，检验结果也不如参数方法明确）.各种成熟地统计软件如、等均提供了这些相关系数地计算模块.在相关分析中，计算各种相关系数是有前提地.对于二元相关分析，如果个随机变量服从二元正态分布，或个随机变量经数据变换后服从二元正态分布，则可以用积矩相关系数描述这个随机变量间地相关关系（此时描述地是线性相关关系），而不宜选用功效较低地或秩相关系数.如果样本数据或其变换值不服从正态分布，则计算积矩相关系数就毫无意义.退而求其次，此时只能计算或秩相关系数（尽管这样做会导致检验功效地降低）.因此在报告相关分析结果时，还应提供正态分布检验结果，以证明计算所选择地相关系数是妥当地.需要指出地是，由于或秩相关系数是基于顺序变量（秩）设计地相关系数，因此，如果所采集地数据不是确定地数值而仅仅是秩，则使用或秩相关系数进行非参数相关分析就成为唯一地选择. 个人收集整理勿做商业用途 相关分析与回归分析地区别
学术论文中常用数理统计方法的正确使用问题（转） 在环境科学研究中，经常会涉及到对随机变量大小、离散及分布特征描述以及对2个或多个随机变量之间关系比较的问题。而对随机变量及随机变量之间的关系进行定量描述的数学工具就是数理统计。由于能否正确使用各种数理统计方法关系到能否得出客观和可信的结论，对环境科学领域学术论文中常用数理统计方法（主要是相关分析和回归分析）的正确使用问题进行了初步分析，希望能对人们有所帮助。 1 统计软件的选择 在进行统计分析时，尽管作者可以自行编写计算程序，但在统计软件很普及的今天，这样做是毫无必要的。因此，出于对工作效率以及对算法的可靠性、通用性和可比性的考虑，多数科技期刊都要求作者采用专门的数理统计软件进行统计分析。我们在处理稿件时经常发现的问题是，作者未使用专门的数理统计软件，而采用Excel这样的电子表格软件进行统计分析。由于电子表格软件提供的统计分析功能十分有限，很难满足实际需要，除非比较简单的分析，我们不主张作者采用这样的软件。目前，国际上已开发出的专门用于统计分析的商业软件很多，比较著名有SPSS(S
tatistical Package for Social Sciences)、SAS(Statis tical Analysis System)、BMDP和STATISTICA等。其中，SP SS是专门为社会科学领域的研究者设计的（但是，此软件在自然科学领域也得到广泛应用）；BMDP是专门为生物学和医学领域研究者编制的统计软件。目前，国际学术界有一条不成文的约定：凡是用SPSS和SAS软件进行统计分析所获得的结果，在国际学术交流中不必说明具体算法。由此可见，SPSS和SAS软件已被各领域研究者普遍认可。我们建议《环境科学学报》的作者们在进行统计分析时尽量使用这2个专门的统计软件。目前，有关这2个软件的使用教程在书店中可很容易地买到。 2 均值的计算 在处理实验数据或采样数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，多数作者会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法是不严谨的。在数理统计学中，作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等。何时用算术平均值？何时用几何平均值？以及何时用中位数？这不 能由研究者根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其总体的数学期望就是其算术平均值。此时，可用样本的算术平均值描述随机变量的大小特征。
*医学统计工作的基本步骤 1设计主要指统计设计，是影响研究能否成功的最关键环节，是提高观察或实验质量的重要保证。内容包括对资料搜集，整顿和分析全过程的设想与安排。实验设计的三大原则：随机化，重复，对照。 2搜集资料：目的指应采取措施使能取得准确可靠的原始数据。来源：统计报表，工作记录，专题调查或实验研究，统计年鉴和统计数据专辑。要求：随机性和样本含量足够大 3整顿资料：将原始数据净化，系统化和条理化，为下一步计算和分析打好基础过程。 4分析资料：在表达数据特征的基础上，阐明事物的内在联系和规律性，包括两方面：统计描叙和统计推断 17均数的可信区间与参考值范围的区别？均数的可信区间与参考值范围的区别主要体现在含义，计算公式和用途三个方面的不同。（1）意义：均数的可信区间是按预先给定的概率，确定的未知参数的可能范围。实际上一次抽样算得的可信区间要么包含了总体均数，要么不包含。但可以说：该区间可多大（如当a=0.05时为95%）的可能包含了总体均数。而参考值范围是指‘正常人’的解剖，生理生化某项指标的波动范围。均数的可信区间计算公式（1）σ未知：X±指均数可信区间的用途：估计总体均数，参考值范围是指判断观察对象的某项指标是否正常。 7.假设检验与区间估计的关系：置信区间具有假设检验的主要功能；置信区间在回答差别有无统计学意义的同时，还可以提示差别是否具有实际意义；假设检验可以报告确切的P值，还可以对检验的功效做出估计。 1.标准差与标准误的区别：标准差是衡量观察值的离散趋势，描述正态分布资料的频数。标准误是样本均数的变异程度，表示抽样误差的大小，用于总体均数区间估计。两者联系：两者都是变异指标。在样本含量一定时，S越大标准误也越大，即在抽取相同例数的前提下，标准差越大，抽到的样本均数的抽样误差也越大。 2.P值和α：P值时从样本求得H0条件下随机抽样得到目前的统计量以及更极端统计量的概率，反映样本信息是否支持H0，也反映做出拒绝或不拒绝H0决定的理由充分程度。α时人为确定的小概率，容许犯第二类错误的概率，用作门槛，称检验水平。在假设检验中，通常时将P与α对比来得到结论，。 3.标准正态分布与t分布有何不同：t分布为抽样分布，标准正态分布为理论分布。t分布比标准正态分布的峰值低，且尾部瞧得更高。随着自由度的增大，t分布逐渐趋于标准正态分布。当自由度趋于无穷大时，t分布趋近于标准正态分布。 4.假设检验中，当P<0.05时，拒绝H0的理论依据。P值是指从H0规定的总体随机抽得等于及大于现有样本获得的检验统计量值的概率。当P<0.05时，说明在H0成立的条件下，得到现有检验结果的概率小于通常确定的小怪绿时间标准的0.05。因小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，现的确发生了，说明现在样本信息不支持H0，所以怀疑原假设H0不成立，拒绝H0。 5.t检验应用的条件：对单样本t检验要求资料服从正态分布；配对t检验要求差值服从正态分布；对两样本t检验则要求数据均服从正太分布，且两样本对应的两总体方差相等。 6.I型错误和Ⅱ型错误得区别与联系：I型错误是指拒绝了实际成立的H0所犯的弃真的错误，其概率大小用α表示，Ⅱ型错误是指接受了实际上不成立的H0所犯的取伪错误，其概率用β表示。当样本含量N确定时，α越小β越大，反之，α越大β越小。了解这两类错误的实际意义在于，若在应用中要重点减少α，则取α=0.05；若要在应用中要重点减少β，则取α=0.10或-。20甚至更高。 7.假设检验和区间估计有何联系：假设检验用于推断质的不同即判断两个或多个总体参数是否不等，而可信区间用于说明量的大小即推断总体参数的范围。两者有联系也有区别，假设检验与区间估计的联系在于可信区间也可以回答假设检验的问题，若算得的可信区间若包含了H0，则按α水准，不拒绝H0，若不包含H0，则按照α水准，拒绝H0，接受H1。也就是说在判断两个总体参数不等时，假设检验和可信区间时完全等价的。 1.方差分析的基本思想和应用条件是什么。方差分析的基本思想时根据试验设计的类型，将全部测量值总的离均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分，除随机误差作用外，每个部分的编译可由某个因素的作用加以解释。通过比较不同变异来源的均方，借助F分布做出统计推断，从而推论各种研究因素对试验结果有无影响。应用条件：各样本是互相独立的随机样本，均服从正态分布；相互比较的各样本的具有方差齐性。