疾病統計分析的基本方法

㈠ 醫學科研中常用的統計學方法有哪些

正確的統計學分析一定要建立在明確的研究目的和研究設計的基礎之上，那些事先沒有研究目的和研究設計，事後找來一堆數據進行統計分析都是不可取的。 在醫學論文的撰、編、審、讀過程中經常遇到的問題是研究的題目與課題設計、論文內容不符，包括文章的方法解決不了論文的目的、文章的結果說明不了論文的題目、文章的討論偏離了論文的主題；還有是目的不明確、設計不合理。如題目過小，論文不夠字數，而一些無關緊要的變數指標或結果被分析被討論；又如題目過大，論文的全部內容不足以說明研究的目的，使論文的論點難以立足。 所以，合理明確的論文題目或目的以及研究設計方案是撰、編、審、讀者應當關注的首要問題。此外，樣本含量是否滿足，抽樣是否隨機，偏倚是否控制等，也是不可忽視的問題。

2、建好分析用的資料庫

建好資料庫是正確統計分析的前提和基礎，甚至決定了論文分析結果的成敗。對於編、審、讀者來講，一般由於篇幅的限制，往往得不到資料庫數據，而只有作者在資料庫數據基礎上經統計描述計算後給出的諸如各指標均數 x、標准差 s 或中位數 M、百分位數 Px 的「二手」數據，或將研究對象小或特徵屬性分組，清點各組觀察單位出現的個數或頻數的頻數表數據等。 無論是否能夠得到資料庫數據，作者在統計分析過程中一定依據資料庫數據進行計算，得出結果。如果對「二手」數據或頻數表數據的結果等存在疑惑，編輯、審稿專家或讀者有權要求作者提供資料庫數據以檢查其完整性、准確性和真實性，確保研究數據的質量。假若在投稿須知中對資料庫數據作出必要的要求，無疑對於保證刊物的發表質量有著積極的意義

㈡ 流行病學研究方法有哪些

（一）觀察法
由於流行病學是人群中進行研究，所以研究者實際上不能或不能全部掌握或控制所研究對象發生的條件，因此，觀察法（observational method）就是很重要的方法。
1．描述性研究（descriptivestudy）
描述性研究又叫描述流行病學（descriptive epi-demiology），通過觀察而正確、詳細地記載疾病或健康狀態按時間、地點、人群各種特徵（如年齡、性別、職業、民族等等）的分布特點，也可以包括可疑病因因子的分布特點。為了正確的描述分布，必須有明確統一的診斷標准、准確的病例（或因子）數字以及人口數字。
通過描述流行病學獲得的資料也可對病因提出線索或假說，或對防制提出有效的措施。
2．分析性研究（analyticalstudy）
分析性研究又叫分析流行病學（analytical epi-demiology），對所假設的病因或流行因素進一步在選擇的人群中探找疾病發生的條件和規律，驗證所提出的假說。
主要有兩種：
①從疾病（結果）開始去探找原因（病因）的方法叫病例對照研究（case-control study），從時間上是回顧性的，所以又叫回顧性（retrospective）研究。
②從有無可疑原因（病因）開始去觀察是否發生結果（疾病）的研究方法叫隊列（或群組、定群）研究（cohort study）。從時間上是前瞻的，所以又叫前瞻性（prospective）研究。
流行病學研究時還需要廣泛使用多種其他有關的技術與方法。所需要的方法在數量上有超過臨床所需。比如傷寒病，臨床培養出傷寒桿菌即可以診斷，流行病學有時還需要知道其噬菌體型或其他特徵；臨床只需要從病人中分離細菌，流行病學還要檢查外界物品、土壤、水中的細菌。流行病學需要做大量人群的檢驗，需要快速方法，以便在短時間內做大量標本檢驗。所以，流行病學研究需要設備良好的許多種實驗為其服務。
（二）實驗法
流行病學中所用的實驗法（experimental method）也叫作實驗流行病學（experimental epidemiology），它和一般醫學基礎學科的實驗不同，主要在人群現場進行。人群現場是流行病學的主要的、最大的實驗室。根據研究對象不同，又可分為：臨床試驗（clinical trial）和人群現場試驗（community field trial）。後一類實驗中對病因進行干預的又叫干預研究（intervention study,或譯作防治實驗研究）。當被觀察對象不能隨機化分組時，叫作半實驗或准實驗研究（quasi-experimental study），如衛生政策的可行性研究及管理與服務的評價研究等。
（三）理論和方法的研究
1．理論流行病學研究
理論流行病學（theoreticalepidemiology）研究也叫數理流行病學（mathematical epidemiology）研究，是將流行病學調查所得到的數據，建立有關的數學模型（modelling）或用電子計算機模擬（computer simulation），進行理論研究，又叫數理性研究（mathematical theory study）.
2．方法的研究
在著手一項特定研究之前，需要將研究中所使用的技術加以完善，發展收集數據資料的技術，改進疾病分類等。它是為進行和完善流行病學研究所必需的，但其本身並不是直接的流行病學研究。

㈢ 尋找對疾病影響因素最大用什麼統計學方法

如果隨訪的話，可以考慮用生存分析，不僅可以知道手術的結局，還知道到結局的時間長短。
生存分析(Survival analysis)是指根據試驗或調查得到的數據對生物或人的生存時間進行分析和推斷，研究生存時間和結局與眾多影響因素間關系及其程度大小的方法，也稱生存率分析或存活率分析。
生存分析涉及有關疾病的癒合、死亡,或者器官的生長發育等時效性指標。
某些研究雖然與生存無關，但由於研究中隨訪資料常因失訪等原因造成某些數據觀察不完全,要用專門方法進行統計處理,這類方法起源於對壽命資料的統計分析,故也稱為生存分析。

㈣ 醫學統計方法該如何選擇

醫學統計方法該如何選擇

基本的醫學統計方法有很多，如樣本均數與已知樣本均數比較、兩樣本均數比較、多個樣本均數的比較、兩個樣本率的比較、多個樣本率的比較、兩組或多組構成比的比較、非參數檢驗、多因素桐困轎資料的方差分析等。如果對於統計方法沒有一個整體的把握和認識，可能就會局肆出現誤用濫用統計方法的情況。下面是我為大家帶來的.關於醫學統計方法該如何選擇的知識，歡迎閱讀。

統計學的基本概念

1、小概率事件

如果事先假定發生概率最多為0.05的事件為小概率事件，那麼根據小概率事件原理，即“小概率事件在一次隨機試驗中幾乎不可能發生”。假設檢驗就是根據小概率事件原理對該假設進行推斷。

2、非參數統計

統計學上，對總體的分布不做假設或僅作非常一般性假設條件下的統計推斷方法稱為“非參數統計”。非參數統計方法很多，應用較多的包括

配對設計資料的Wilcoxon符號秩和檢驗、單樣本的Wilcoxon符號秩和檢驗、完全隨機設計兩獨立樣本的Wilcoxon符號秩和檢驗、完全隨機設計多個獨立樣本的Kruskal-Wallis秩和檢驗和隨機化區組設計資料的Friedman秩和檢驗。

3、實驗研究三要素

實驗研究三要素包括：處理因素、實驗對象、實驗效應。處理因素有單因素、多因素;實驗對象的設計方式有完全隨機、配對或隨機區組;實驗效應通過觀察指標來表達，而觀察指標又可分為計量、計數或等級資料。這三者的不同組合決定了選用不同的統計方法。

單變數統計方法選擇的一般原則

1.影響因素是單因素還是多因素

2.判斷擬分析的資料屬尺豎於哪種類型：計量、計數還是等級資料

3.資料是單一樣本、兩組樣本還是多組樣本

4.判斷資料所屬的設計方式，是完全隨機、配對還是隨機區組

5.判斷資料是否符合擬採用的統計分析方法的應用條件，必要時可考慮變數變換

多變數統計方法的選擇

在醫學研究中，特別是在臨床研究中，每個觀察對象記錄的觀察指標往往不止1個，即有多個反應變數。分析變數間的相互關系是探索疾病病因的重要途徑，多參數統計方法常用於這類研究問題的分析。

在醫學科研中，常用的多參數統計方法有3種：多元線性回歸、Logistic回歸分析和生存分析。

多元線性回歸要求應變數是連續型變數，但是在醫學研究中經常遇到的應變數為非連續的分類變數，如某種疾病的患病與否，器官移植之後是生存還是死亡。

研究分類應變數與諸多自變數間的相互關系，進行疾病的病因分析常選用Logistic回歸分析。

在醫學隨訪研究中，不僅要看是否出現了某種結局(如器官移植後是否死亡)，還要考慮出現這些結局所經歷的時間長短。生存分析就是將觀察結局和出現這一結局所經歷的時間結合起來分析的一種統計分析方法。

㈤ 流行病學的主要研究方法包括

流行病學的主要研究方法包括觀察法、實驗法和數理法三大類。具體如下：

分析流行病學研究主要包含病例對照研究和隊列研究。病例對照研究早期在臨床上用於尋找傳染病病因，因為當時傳染病是人類生存和健康的首要威脅因素，現在病例對照研究擴大了應用范圍，從傳染病擴大到慢性非傳染性疾病，如評價癌症危險因子、研究高血壓及冠心病等慢性疾病等。

研究暴露與結局關聯的最佳觀察性研究方法是隊列研究。隊列研究在設計上（如資料收集、隨訪，組織管理，統計分析、研究總結等）更加復雜。

㈥ 醫學統計方法有哪些

1. 多組率的比較用卡方檢驗（χ2檢驗，chi-square test)
直接用幾個率的數值比較，與直接用原始數據錄入比較，結果會有什麼不同？卡方值會受樣本量的影響，樣本越多，卡方值越大。
2.多組計量資料比較採用方差分析(F檢驗) ，不能用t檢驗。當方差分析結果為P<0.05時，只能說明k組總體均數之間不完全相同。若想進一步了解哪兩組的差別有統計學意義，需進行多個均數間的多重比較，即SNK-q檢驗 (多個均數兩兩之間的全面比較 )、LSD-t檢驗 (適用於一對或幾對在專業上有特殊意義的均數間差別的比較)和Dunnett檢驗 (適用於k-1個實驗組與一個對比組均數差別的多重比較 )。
3.非正態分布多組數據之間比較選用非參數檢驗、單樣本中位數檢驗（符號檢驗和 Wilcoxon 檢驗）、雙樣本中位數檢驗（Mann-Whitney 檢驗）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位數和 Friedman 檢驗）
4.按血糖水平從低到高分成多組，進行多組之間死亡率的比較，由於死亡率同樣受年齡、性別、病史、血脂等因素的影響，所以需選取合適統計方法實現「調整年齡、性別等危險因素後，按血糖分組進行死亡率的比較（由血糖從低到高分成的4組）」。
①年齡是定量變數（是數值），調整年齡的方法可在Logistic回歸中運用，連續性變數年齡加入covariate中，當成協變數，就可以調整年齡，age-adjusted odds ratio就能得到了。
②性別性別是二分類變數，不是定量變數，不可在LOGISTIC回歸里比較。調整性別可在卡方檢驗中採取分層的方法比較。
如果為多分類LOGISTIC回歸，在選擇用multinomianl LOGISTIC回歸中，可選入年齡等進入covariate，觀察年齡的配比情況。可把性別選入factors(自變數)。這樣可以實現調整年齡、性別等危險因素。
5.回顧性研究(1)臨床妊娠率和女性年齡的關系+(2)男性影響臨床妊 娠的精子參數比較：
數據類型及變數的說明：y：計量
擬採用的分析方法：卡方檢驗
擬採用的分析軟體：spss
原始數據附件及格式：word表
能否用其他方法統計分析：可用卡方分割，調整檢驗水準（根據比較的次數N，校正後的檢驗水準為0.05/N）。
6.重復t檢驗：多個樣本均數間的兩兩比較(又稱多重比較)不宜用t檢驗，因為重復數次，t檢驗將增加第一類錯誤的概率，使檢驗效率降低。此時宜用方差分析，並在此基礎上用兩兩比較方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。
對於同一對均數間的差異，用t檢驗無顯著性，而兩兩比較可能有顯著性，可見錯誤選用統計方法將推出錯誤結論。