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1、科研统计方法,讲 者：陈文森 感染管理办公室 Email:,医学论文 是反映医学科学水平和科研动向的重要标志; 是促进医学发展的重要工具; 是总结交流科研成果的重要方法; 是衡量单位和个人业务水平和实际能力的重要指标;,职称晋升有木有啊！,统计学与研究的关系争论？,题目,用对方法很重要,案例,洗必泰口腔护理（Oral care）有人认为可以有效呼吸机相关肺炎（VAP），但是有人认为效果不佳。那么若想比较两者的区别。 如何设计？哪种最好？哪种最可行？ 要搜集多少样本？ 搜集数据后如何分析？,核心问题,用什么方法？（资料类型、描述、推断分析） 怎么实现？（SPSS、SAS、STATA）,概要,基本
2、概念与临床常用统计方法选择 案例应用分析,基本概念,总体（population）: 打算研究的全部个体 样本（sample）: 总体中，具有代表性的一部分 小概率事件: 发生概率小于5%的事件,如P值0.05,假设检验的基本步骤,建立检验假设（三个内容） 无效假设（null hypothesis）H0 备择假设（alternative hypothesis）H1 检验水准（size of test） 计算统计量 根据统计量的值来得到概率（p）值；再按概率值的大小得出结论,数据的种类,临床上数据资料分类： 计量资料，具体数值，如血压、心率、年龄、尿量。 分类资料，属性分类，如性别，职业，血型。,
3、计量资料在一定条件下可以转化为分类资料,数据的统计描述,计量资料统计描述：集中趋势与离散程度 集中趋势选择均数或者中位数。根据正态检验 离散程度可用标准差来描述。对于偏态数据,可以用四分位距(Interquartile range , IQR) 描述离散程度。 大量连续随机变量都符合正态分布。小样本量需做K-S检验/S-W检验判断是否符合正态分布。,重要的分布正态分布,正态性检验,正态性检验结果解读,四分位数 - 下四分位数: 25 percentile, P25 - 上四分位数: 75 percentile, P75 四分位数间距： P75 - P25,非正态分布,变量描述,SPSS如何变量
4、描述,计数资料的统计描述: 构成比：各类别在总数中的比重或百分比。 率：如果数据分为发生或不发生，如死亡、患病等,则可计算其死亡率、发病率等指标，表示其发生的强度。 不能以构成比代替率的分析,数据的统计描述,优势比、相对危险度 优势比(Odds Raito，OR) 是在病例对照研究中表示暴露与疾病发生之间的相关程度 相对危险度(Relative Risk，RR) 是两种暴露条件下发病率之比，队列研究（前瞻性研究）。,OR值及95%CI的意义 OR值为1时，表示暴露与疾病危险无关联 OR1说明疾病的危险度增加，危险因素 OR1说明疾病的危险度减少，保护因素 95%可信区间包含“1”，统计学无差异
5、。,这个图您会解读吗？,分类变量描述,两组或多组计量资料的比较,两组资料： 大样本资料或服从正态分布的小样本资料 - 若方差齐性，则作成组t检验 - 若方差不齐，则作t检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验,t检验与方差分析：正态、方差齐 t检验。正态分布，小样本量（n30），两组。 配对T检验（配对）：所谓“配伍”是指两样本中的个体两两对应，不可以独立颠倒顺序，否则会改变问题的性质。如每一病人手术前后的相同参数比较。如： a.自身比较，即同一受试对象前后测的比较； b.用两种不同方法来测定一个样本中的两部分； c.将配对组随机分成两组。
6、 两组独立样本的T检验（成组）：两样本中的个体可以独立颠倒顺序而不对问题产生影响，也即非配对样本。如设置手术组与对照组。,结果解读,多组资料： 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。 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
7、两两比较。,方差分析,三种温度下（分别分为第一组，第二组，第三组），细菌培养数目,非参数统计：两组或多组计量资料的比较。 两组比较采用两样本等级和检验(Wilcoxon Mann and Whitney ranksum 法) 或中位数检验； 多组比较采用H检验( Kruskal and Wallis) 。,定量数据的统计学检验,* ：应用条件：数据符合正态分布，方差齐性。 *：应用范围：偏态分布，且无法转换成正态分布，等级资料分组比较,分类资料的检验：卡方检验,研究两组或几组资料的性质是定性或分类的,通常用率或构成比描述各组的特征。比较组间率或构成情况间的差异是否有统计学意义可以用卡方检验。,
8、卡方检验,卡方检验 卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用假设检验方法，主要用于分类变量，它的基本的无效假设是： H0：行分类变量与列分类变量无关联 H1：行分类变量与列分类变量有关联 =0.05 统计量，其中Ai是样本资料的计数，Ti是在H0为真的情况下的理论数(期望值),案 例,a,b,c,d,r1,r2,n1,n2,N,操作步骤,建立检验假设和确定检验水准 H0：使用含氟牙膏和一般牙膏儿童龋患率相等 H1：使用含氟牙膏和一般牙膏儿童龋患率不等=0.05 计算检验统计量2值,41,操作步骤,确定P值和作出推断结论 查附表，卡方界值表，得p0.05。按=0.05水准，不拒绝H0，尚不能认为使用
9、含氟牙膏比使用一般牙膏儿童的龋患率低。,若n 40 ，此时有 1 T 5时，需计算Yates连续性校正卡方值 T 1，或n40时，应改用Fisher确切概率法直接计算概率 T = R*n/ N,卡方值的矫正,在院感文章研究中尤为常见！,应用,危险因素分析 - 病例对照研究 - 队列研究 临床实验 - RCT - 前后对照干预实验,Logisitic回归主要应用,筛选危险因素：单因素分析 矫正混杂因素：多因素分析,单因素分析,判断所选危险因素是否有意义,多因素logistic回归模型搭建 请看懂它们！,STEPWISE In: P 0.1 Out: P0.15,关键,当单因素结果P 0.15，退
10、出 重要危险因素（明确的）必须要纳入 注意共线性问题,建立logistic模型,相对危险度（OR或者RR） 视不同设计而定,多因素结果,案 例,案例：食管癌患者术前营养风险评估与干预的效果评价,2012年10月至2013年4月入住我院胸外科的食管癌患者共292例，在入院后24h内由研究小组采用中国抗癌协会推荐的适用于消化道肿瘤患者的患者主观整体营养评估(Patient Generated SubjectiveGlobal Assessment，PGSGA)工具，筛查出具有轻、中度营养不良的患者。该筛查方法由患者自我评估及医务人员评估两部分组成，具体内容包括体质量、进食情况、症状、活动和身体功能
11、、疾病与营养需求的关系、代谢方面的需要、体格检查等7个方面，前4个方面由患者自己评估后3个方面由研究小组评估。总体评估包括定性评估及定量评估2种。评定标准：01分，营养良好；28分，轻、中度营养不良；9分，重度营养不良。重度营养不良的患者剔除。,入组标准均符合以下各项：经病理诊断明确；身体条件可耐受手术治疗；无远处转移；营养风险评估为轻或中度营养不良；预计生存期超过半年。 排除标准(具有以下任意1项者)：合并其他系统恶性肿瘤；心、肺、肾、肝功能不全；自身免疫性疾病；活动性感染性疾病；术前曾行放、化疗者；不愿意参加本研究者。本研究已通过我院医学伦理委员会审批入组患者均自愿人组并签署知情同意书。,
12、将收治于胸科1病区的患者作为实验组将收治于2病区的患者作为对照组。实验组58例，男47例，女11例，年龄(59.38.2)岁；对照组55例，男42例，女13例，年龄(60.77.5)岁。两组在性别、年龄、手术方式、手术时间方面的差异均无统计学意义(P005)。,评价方法 营养指标监测：均抽取患者人院24h内(营养支持前)、术前1d、术后7d及术后14d的清晨6：00空腹静脉血中前白蛋白、视黄醇结合蛋白、铁蛋白、转铁蛋白指标；并发症情况：切口感染，吻合口瘘，肺部并发症，心血管事件。特别是有关感染的并发症发生率。 术后住院时间：比较两组平均术后住院时间，更直接反应营养干预对术后康复的影响。 统计学
13、处理 应用SPSS 13.0软件进行数据的统计学处理。计量资料采用t检验，率的比较采用卡方检验，P0.05为差异有统计学意义。,Meta分析简介,在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差的，并且抽样误差的大小与样本量的大小有关；通过增大样本量可以增加估计精度 统计学用抽样分布的理论来描述样本统计量的变化规律,Meta 分析原理和基本思想,海量信息需要整合 避免“只见树木不见森林” 克服传统文献综述的缺陷 连接新旧知识的桥梁,为什么要进行Meta分析,强 弱,系统评价：循证医学的最佳证据,寻找证据应首先去找系统评价或者Meta分析的报告，因为它比单个试验偏倚较少而更为可靠。 David Sackett，2000年,利用RevMan5 软件来做META分析,输入文献ID，一般是以作者,相继添加所有的作者后的list,输入各组的case number。 注意，total中输入的是总体数目,小结,卫生统计学基础概念 常见资料的统计分析 循证医学应用,The more thing is,谢谢您的聆听！,
