医学数据资料大致分为三类： 1、计量资料——定量描述，如体重（kg），血压（kpa） 2、计数资料——定性描述，表现为互不相容的类别或属性， 又称无序分类资料。具体包括二项分类资料（如阴性或阳性）、 多项分类资料（如血型分为A、B、AB、O型） 3、等级资料——定性描述，但各类之间有程度的差别，又称 有序分类资料，如血清反应的强弱分为阴性、弱阳性、阳性、 强阳性等
患病 高脂饮食组 普通饮食组 67 28 未患病 53 73
disease
1
group 1 2 67 28
2
53 73
35
四格表资料的X2检验
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四格表资料的X2检验
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四格表资料的X2检验
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医学论文中常见的统计学错误辨析
许多人误认为t检验， X2 检验是处理定量资 料和定性资料的“万能工具”，在计量资料的统 计分析中，忽视t检验和方差分析的前提条件、 误用t检验代替方差分析、误用参数检验代替非 参数检验、误用单因素方差分析代替多因素方差 分析。在定性资料的统计分析中，对列联表中的 定量性质不加区分，统计方法与分析目的一致。 在分析资料时，常常混淆因素与水平之间的关系， 拆散多因素的整体设计，使得资料的利用率降低， 增大了犯假阳性错误的概率。
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单因素方差分析
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单因素方差分析
三组Kolmogorov-Smirnov正态性检验结果，P均>0.05,检验假设未被 拒绝，说明资料符合正态或近似正态分布。
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单因素方差分析
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单因素方差分析
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单因素方差分析
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四格表资料的X2检验
例:为研究高脂饮食与冠心病的关系,对一组实验大白鼠进行2种不同饮食 的研究,结果见下表.问高脂饮食组冠心病患病率是否较普通饮食组为高?
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统计分析：统计描述和统计推断 统计描述指用指标、统计表、统计图等方法飞资料的数 量特征及其分布规律进行测定和描述，不涉及有样本推论总 体的问题。 如均数、几何均数、中位数和百分位数，方差、标注差、 变异系数等。常用的相对数有相对比、构成比和率三类指标。 统计推断指如何抽样以及如火如何有样本信息推断总体 特征，包括参数估计和假设检验，是统计学运用中最重要的 部分。
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均数与标准差
【例】有两组人，第一组身高（cm）：98、99、
100、101、102；第二组身高（cm）：80、90、 100、110、120， 这两组人身高的均数都是100cm，但是第一组的身 高很接近，第二组的身高差异很大。
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均数与标准差
标准差：表示观察值变异程度（离散程度），当两
组资料均数相近，度量单位相同的条件下，标准差较 大，说明观察值的变异程度较大，即各观察值较分散 （较远离均数），因而均数的代表性较差；反之，标 准差较小，说明观察值变异程度较小，即各观察值较 集中在均数周围，因而均数的代表性较好。 统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准 差”表示。
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方差不齐却采用t检验或方差分析
t检验用于两组均数的比较，方差分析用于 两个或多个均数间的比较。T检验或方差分析 都要求资料服从正态分布且组间方差齐（各组 标注差彼此相近）。但很多作者忽略了这两个 条件而直接应用t检验或方差分析，这样的分 析结果是不可信的。
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t 检验代替方差分析
医学实际中经常会遇到多个均数比较的 情况，作者常误用t检验进行多组均数间两两 比较，即重复使用独立样本t检验，这是医学 论文中t检验滥用的重要表现。
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单样本t检验
例：随机选取心率在60~100/min的48例陈旧性下壁心肌梗死患者，对其体表心 电图进行PR间期测定。测量结果如下表。已知次心率段的PR间期正常值为 （160±18）ms，试用统计学方法分析该组陈旧性下壁心肌梗死患者体表心电图 PR间期是否较正常人为长。
196 201 198 186 186 209 159 209 208 185 190 178 204 192 186 160 182 209 212 175 180 179 180 202
10
均数与标准差
例：收集32例某种癌症患者体重（kg）的资料见下表 70 57 81 54 57 64 58 72 28 66 48 52 48 51 67 65 49 40 63 51 67 70 60 45 57 46 49 51 47 60 44 57
启动SPSS，进行变量的设置
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均数与标准差
数据录入：
12
均数与标准差
数据分析
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均数与标准差
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均数与标准差
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假设检验
假设检验又称统计假设检验（注：显著性检验只 是假设检验中最常用的一种方法），是一种基本 的统计推断形式，也是数理统计学的一个重要的 分支，用来判断样本与样本，样本与总体的差异 是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断 方法。 其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然 后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒 绝还是接受作出推断。
4
正确选用统计检验方法
统计分析方法的准确描述是论文科 学性的关键所在，不同的统计学分析方 法都有其应用条件和适用范围，实际应 用时，必须根据租了的性质及所要分析 的内容选择适当的统计分析方法。
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统计资料类型及其相应的统计分析方法
类型
计量资料
对象
数值变量
表现
数值
举例
血红蛋白含量
分析方法
统计描述：均数、中位数等 假设检验：t检验、u检验、 方差分析、回归与相关、秩 和检验 统计描述：比、构成比、率 假设检验：u检验、卡方检验 统计描述：比、构成比、率 假设检验：卡方检验 假设检验：秩和检验‘列联 表卡方检验、等级相关
例：某护校将某个班的30名同学随机分成3个组，分别进行同一内容但不同方法 的专业项目培训，结束后考核成绩数据录入格式如下，试求3种培训方法在该专 业考核成绩上有无显著差异？
组别 方法A组 方法B组 方法C组 90 78 74 89 91 90 93 87 85 86 93 93 专业考核成绩 90 91 90 90 90 89 91 88 87 92 95 95 92 94 94 90 93 92
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单样本t检验
数据录入
20
单样本t检验
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两独立样本t检验
例：对12名宫颈癌患者（病人组）和15名年龄等其他情况相似的健康女性（对照组） 进行血清癌胚抗原CEA（单位ng/ml）测定，所测得的数据资料见下表。试用统计 学方法检验宫颈癌患者血清CEA是否较健康人为高？
病人组（n=12） 14.24 15.49 11.09 9.91 3.38 对照组（n=15） 2.40 7.20 5.97 5.47
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仅用P值表示检验结果
未说明所用的统计检验方法而直接用P值来说 明比较结果，这是不科学的。 任何统计检验方法都能得到一个P值，而只有 通过正确的统计检验方法获得的P值才有价值，才 能作为研究者对实验或观察结果进行推断的统计 依据。 正确的表达应该是先交代采用何种统计学方 法，然后在结果中同时列出检验统计里和P值。
3.98
8.62
4.67
9.66
4.79
16.2
11.51
10.33
14.02
9.28
13.83
5.86
2.30
10.81
4.43
4.30
2.40
1.13
22
CEA
group
14.24 15.49
11.09 9.91 3.98 4.67 4.79 11.51 8.62 8.66 16.20 10.33 3.38 2.40 7.20 5.97 5.47 14.02 13.83 2.30 4.43 2.40 9.28 5.86 10.81 4.30 1.13
计数资料
无序分类 变量
对立的两 生存、死亡 类（二项）男、女 不相容的 血型：A、B、 多类（多 AB、O 项）
等级资料
有序分类 变量
类间有程 治愈、显效、好 序差别 转、无效
6
计量资料的统计检验方法选择
7
均数与标准差
【例】本组105例，男55例，女50例；平均年龄：
62.3 ±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高 血压诊断标准。 均数：62.3 标准差：6.1
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等级资料误用X2 检验
等级资料是观察结果有等级差别的资料， 如结果为：无效、有效、显效，这类资料常被 当作一般分类资料而进行R×C表的X2 检验， 从而损失了指标分组变量所包含的“等级”的 信息。正确的统计分析方法是非参数统计的秩 和检验。
43
Thanks！
16
假设检验
作出推论
接受Ho（检验假设） 差异能用抽样误差引 起 P>0.05 差异无统计学意义 拒绝Ho P<0.05差异不能用抽样误差来解释， 差异有统计学意义
Hale Waihona Puke 17t检验t 检验的应用条件是：
1、当样本量较小时，理论上要求样本为来自正态分布总体 的随机样本 2、当两小样本均数比较时，要求两总体方差相差相等（方 差齐性）
医学统计学在医学论文写作中的运用
zzz
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医学统计学是医学科学的一个组成 部分，是医学院各专业本科室与研究 生的公共必修课。 医学统计学是医学科学研究中必需 的手段，是医学论文中不可缺少的重 要组成部分。 医学统计学是正确运用直接关系到 医学论著的科学性和可靠性。
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准确理解和应用统计学常见基本概念
1 1
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计量资料和等级资料
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计量资料和等级资料