科研数据的整理与分析(一)

医学科研数据处理步骤
1.检查设计是否合理？ 2.数据是否准确、可靠？ 3.数据整理： 计量资料——编制频数表 计数资料——四格表、行列表、列联表 4.统计分析 统计描述(descriptive statistics) 统计推断(statistical inference)
统计图表的应用
应用统计图表的意义
无 分 序 类 多分类 不相容的多类属性 血型（A,B,O） 变 量 有 类间有程度差异的属 文化程度（初中、 多分类 性（又称等级资料） 高中、大学...） 序
计数 资料
4.分析资料（analysis of data）



单变量资料 数值变量资料： t检验、u检验、F检验、非参检验 分类变量资料： u检验、χ2检验、精确概率法、非参检验 双变量资料 直线相关与回归、秩相关、协方差分析…… 多变量资料 多元线性回归、逐步回归、Logistic回归、主成 份分析、聚类分析……
顶线
标目线
合
计
合计线 底线
*标注
统计图的应用
•按资料性质和分析目的选用适当图形；
比较各独立指标的数值大小——条图； 表示事物的内部构成——圆图、百分条图； 表示连续变量的频数分布——直方图、多边图； 表示某现象的变化情况——线图、半对数线图； 表示两现象的相关关系——散点图； 表示某现象的地域分布——统计地图。 •标题要简明、具体； •纵轴通常从零起始，纵横比一般为5:7； •注意横标目和纵标目的位置。
医学科研数据的整理与分析 (一 )
Data Sorting and Analysis in Medical Research(1)
科研数据的处理
（一）统计工作的基本步骤（复习） 常用的统计分析方法 统计图与统计表 （二）资料的综合分析（实例） 科研论文中常见的统计学错误
统计工作的基本步骤
设计（design） 搜集资料（collection of data） 整理资料（sorting data）
2.搜集资料（collection ofபைடு நூலகம்data）

基本要求：准确、及时、完整 对于数值变量资料要注意度量衡单位的规范性和 数据精度的一致性 来源：统计报表 经常性工作记录 专题调查或实验
3.整理资料（sorting data）


净化原始数据，使其系统化、条理化 步骤： ⑴资料的清理（data cleaning ）：检查原始记录，及 时纠错补漏；标记可疑值，必要时重新观测。 ⑵数据的计算机录入与核查：两人分别录入同一份数据； 录入前设置某些变量的取值范围和逻辑关系程序。 ⑶数值变量可以编制频数分布表或绘制频数分布图，发 现异常值；双变量资料做散点图，发现异常点；对分类变 量可编制分类频数表，检查记录数，粗估分布差别。 ⑷根据研究目的和设计要求制定分组方法，包括类别分 组和数值分组。在特殊情况下，应制定数据转换的方法。
科研数据的处理
（一）统计工作的基本步骤（复习） 常用的统计分析方法 统计图与统计表 （二）资料的综合分析（实例） 科研论文中常见的统计学错误
统计表 (statistical table) 与统计图 (statistical graphs)是整理、表达和分析数字资料的重要工 具。运用统计表可避免冗长的方案叙述。能把 有关的数字列在一起，既便于计算比较，又易 于发现错误和遗漏。绘制统计图可使数字资料 形象化、通俗易懂，并能明确地显示资料的变 化趋势和各种现象间的关系，使读者在短时间 内获得明晰的印象。
1.设计（design）
实验设计

动物实验，临床试验，社区干预实验 完全随机设计，配对设计，配伍组设计，析因设 计，拉丁方设计，正交设计… 严格控制比较组间的均衡性，减少非处理因素的 干扰
1.设计（design）
调查设计 普查，抽样调查，典型调查 现况调查（横断面）；病例-对照研究（由果探 因）；队列研究（由因及果） 控制误差的产生：
随机抽样：单纯随机抽样、分层抽样、系统抽样、整 群抽样、多阶段抽样 观察测试：人员培训，仪器校准… 资料搜集整理：反复核对，逻辑检查… 资料分析：分层分析，标准化，多元分析…
1.设计（design）
① ②
③
④ ⑤
⑥
⑦
一项周密、细致、完整和严谨的医学研究设计，应包括 以下主要内容： 立项依据 研究目的、意义 拟定研究类型和方法、技术路线 策划研究内容（包括拟采取的统计描述和统计分析方法） 组织安排，时间进度规划 资金、设备技术力量预算及可行性分析 预期成果和成本-效益估计
统计表的应用
•统计表通常是指表达统计结果的统计表格； •一般采用简单表，必要时采用复合表； •标题要简明、具体； •线条应简洁； •数字要准确； •注意横标目和纵标目的位置； •表中不应有空位；
列表的要求
总体要求：重点突出，简单明了； 主谓分明，层次清楚。 表序 横标目名称 标 题 合 计
纵标目名称
分析资料（analysis of data）
1.设计（design）
实验设计(design
of experimental
study )
人为设置处理因素，随机抽取和安排观察单位；
调查设计(design
of survey study )
被动观察和反映自然存在的因素和水平，遵循 观察单位的分布结构抽取观察对象；
4.分析资料（analysis of data）
1.
2.
3. 4.
5.
包括：统计描述和统计推断 步骤： 变量个数？ 资料性质？ 分布类型？ 设计类型？ 恰当的分析方法？
统计资料的分类
变量类型
数量变量
二分类
变量值表现
定量（具体数值）
对立的两类属性
实例
身高（cm）
性别（男，女）
资料 类型
计量 资料