❶ 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。
;❷ 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
❸ 統計方法在醫學中有哪些應用
一、統計方法在醫學中的應用有：
1、明確研究目的和研究設計
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，或將研究對象的某一指標按其數值大小或特徵屬性分組，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
3、分清楚指標（或變數）的性質和類型
很多研究表明，掌握好統計分析的應用條件，正確選擇統計分析方法是學習並應用統計學的一個突出難點。 對於醫學論文作者而言，分清楚資料庫中變數的性質（影響變數與結果變數）、類型（數值變數、多項有序分類變數、多項無序分類變數、二項分類變數）以及它們之間的降級轉化關系（數值變數一多項有序分類變數一多項無序分類變數一二項分類變數）是學好用好應用統計分析的基礎，可以有效避免張冠李戴、缺乏原則地選錯統計分析方法；對於文章的編審和讀者來說，這是判斷作者正確選擇統計學分析方法與否的一個簡單有效的途徑。
二、常用的統計分析軟體：
統計分析軟體是統計分析的必備工具，常用的統計分析軟體有：統計分析系統 SAS、社會學統計程序包 SPSS、微軟公司電子表格系統 Microsoft Office Excel 等。
❹ 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。
❺ 統計研究的基本方法有哪幾種
抽樣平均誤差是測定抽樣誤差的基本指標。它是隨機抽樣可變總體平均數(抽樣平均數的所有可能值)與全及平均數之間離差...這個指標反映抽樣平均數的所有可能值對全及平均數的平均離散程度,即反映誤差平均值的大小
分布數列是統計整理的一種重要形式,是統計描述和統計分析的一種重要方法,它可以說明總體的分布特徵、內部結構,並可據以研究總體某一標志值的平均水平及其變動的規律性。
1、統計學：是運用數理統計的基本原理和方法研究預防醫學和衛生事業管理中資料的收集，整理和分析的一門應用科學。具體地講，是按照設計方案去收集、整理、分析數據，並對數據結果進行解釋，從而做出比較正確的結論。
2、總體：是根據研究目的確定同質的所有觀察單位某種變數的集合。
3、變異：同一性質的事物，其觀察值（變數值）之間的差異。
4、抽樣研究：從所研究的總體中隨機抽取一部分有代表性的樣本進行研究，用樣本指標推論總體，最終達到了解總體的目的。這種用樣本指標推論總體參數的方法稱為抽樣研究。
5、統計描述：用統計圖表或計算統計指標的方法表達一個特定群體的某種現象或特徵。
6、統計推斷：根據樣本資料的特性對總體的特性作估計或推論的方法稱統計推斷，常用方法是參數估計和假設檢驗。
7、概率：是指某事件出現可能性大小的度量，以符號P表示。
8、醫學參考值范圍：參考值范圍又稱正常值范圍。醫學上常把包括絕大多數人某項指標的數值范圍稱為該指標的參考值范圍。
9、正態分布規律：實際工作中，經常需要了解正態曲線下橫軸上的一定區域的面積占總面積的百分數，用以估計該區間的觀察例數占總例數的百分數，或變數值落在該區間的頻數或概率。
10、可比性：是指對研究結果有影響的非處理因素在各處理組之間盡可能相
同或相近。
11、動態數列：是一系列按時間順序排列起來的統計指標，包括絕對數、相對數或平均數，用以說明事物在時間上的變化和發展趨勢。
12、抽樣誤差：在同一總體中隨機抽取樣本含量相同的若干樣本時，樣本指標之間的差異以及樣本指標與總體指標的差異。
13、標准誤：表示樣本均數間變異程度。
14、率的抽樣誤差：抽樣過程中產生的同一總體中均數之間的差異稱為均數的抽樣誤差，率之間的差異稱為率的抽樣誤差。
15、參數估計：是指用樣本指標（稱為統計量）估計總體指標（稱為參數）。
16、可信區間：總體參數的所在范圍通常稱為參數的可信區間或置信區間，即該區間以一定的概率（如95%或99%）包含總體參數。
17、I型錯誤：拒絕了實際撒謊能夠成立的H0，這類「棄真」的錯誤稱為I型錯誤。
18、II型錯誤：接受了實際撒謊能夠不成立的H0，這類「存偽」的錯誤稱為II型錯誤。
19、檢驗效能：1-b稱為檢驗效能又稱為把握度。它的含義是：當兩總體確實有差別時，按規定的檢驗水準a，能夠發現兩總體間差別的能力。
20、四格表資料：兩個樣本率的資料又稱為四格表資料，在四格表資料中兩個樣本的實際發生頻數和實際未發生頻數為基本數據，其他數據均可由這四個基本數據推算出來。
21、列聯表資料：對同一樣本資料按其兩個無序分類變數（行變數和列變數）歸納成雙向交叉排列的統計表，其行變數可分為R類，列變數可分為C類，這種表稱為R*C列聯表。
22、參數檢驗：是一種要求樣本來自總體分布型是已知的（如正態分布），在這種假設的基礎上，對總體參數（如總體均數）進行統計推斷的假設檢驗。
23、非參數檢驗：是一種不依賴總體分布類型，也不對總體參數（如總體均數）進行統計推斷的假設檢驗。
24、秩次：即通常意義上的序號，實際上就是將觀察值按順序由小到大排列，並用序號代替了變數值本身。
25、直線相關系數：它是說明具有直線關系的兩個變數間，相關關系的密切程度與相關方向的統計指標。相關系數沒有單位，取值范圍是-1〈=r〈=1，r的絕對值越大表明兩變數的關系越密切。
26、完全負相關：這是一種極為特殊的負相關關系，從散點圖上可以看出，由x與y構成的散點完全分布在一條直線上，x增加，y相應減少，算得的相關系數r=-1。
27、正相關：它是說明具有直線關系的兩個變數間，存在有正的相關方向，即當x增加時，y有相應增大的趨勢，所算得的相關系數r為正值。
28、等級相關：是對等級數據作相關分析，它又稱為秩相關，是一種非參數統計方法。
29、評價：是通過對某些標准來判斷觀測結果，並賦予這種結果以一定的意義和價值的過程。
30、綜合評價：是指人們根據不同的評價目的，選擇相應的評價形式，據此選擇多個因素或指標，並通過一定的數學模型，將多個評價因素或指標轉化為能反映評價對象總體特徵的信息。
31、優序法：為了比較某幾個事物或方案的優劣，在選定各項評價指標後，將待評價的對象或方案就各項評價指標的測量值大小分別排列，並分別對各序號（等級）以相應的評分值即優序數，然後綜合諸評價指標，分別計算評價對象的總賦優序數，並按總賦優序大小評定其優順序的方法即優序法。
32、Topsis：Topsis法常用於系統工程中有限方案多目標決策分析，此外，也可用於效益評價、衛生決策和衛生事業管理等多領域。
33、根本死因：WHO規定，根本死因是指：「（a）引起直接導致死亡的一系列病態事件的那些疾病或損傷，或者（b）造成致命損傷的事故或暴力的情況。」
34、衛生服務需要：是指人們因疾病影響健康，引起人體正常活動的障礙，實際應當接受各種衛生服務的需要（如預防保健、治療、康復）。
35、衛生服務調查統計：是衛生統計的主要內容之一，衛生服務調查統計是從衛生服務資料的設計、收集、整理、分析的角度，來闡述衛生服務研究的特點、研究方法和注意事項，以便使衛生服務研究服務更具有科學性。
36、衛生服務調查：是指對衛生服務狀況、人群健康的危險因素、人群衛生服務的需求和利用、衛生服務資源的分配和利用所進行的一種社會調查。
37、統計表：是以表格的形式列出統計指標，它是對資料進行統計描述時的一種常用手段。
38、統計圖：是以各種幾何圖形（如點、線、面或立體）顯示數據的大小、升降、分布以及關系等，它也是對資料進行統計描述時的一種常用手段。
39、均數的抽樣誤差：統計學上，對於抽樣過程中產生的同一總體中均數之間的差異稱為均數的抽樣誤差。
❻ 醫學論文寫作中分析數據的統計方法有哪些
科學研究很早就已經從簡單的定性分析深入到細致的定量分析，科研工作者要面對大量的數據分析問題，科研數據的統計分析結果直接影響著論文的結果分析。在醫學科研寫作中，實驗設計的方法直接決定了數據採取何種統計學方法，因為每種統計方法都要求數據滿足一定的前提和假定，所以論文在實驗設計的時候，就要考慮到以後將採取哪種數據統計方法更可靠。醫學統計方法的錯誤千差萬別，其中最主要的就是統計方法和實驗設計不符，造成數據統計結果不可靠。下面，醫刊匯編譯列舉一些常見的可以避免的問題和錯誤：
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一、數據統計分析方法使用錯誤或不當。醫學論文中，最常見的此類錯誤就是實驗設計是多組研究，需要對數據使用方差分析的時候，而作者都採用了兩樣本的均數檢驗。
二、統計方法闡述不清楚。在同一篇醫學論文中，不同數據要採取不同統計處理方法，這就需要作者清楚地描述出每個統計值採用的是何種統計學方法，但在許多使用一種以上數據統計分析方法的醫學論文中，作者往往只是簡單地把論文採用的數據統計方法進行了整體羅列，並沒有對每個數據結果分析分別交代具體的統計方法，這就很難讓讀者確認某一具體結果作者到底採用的是何種數據分析方法。
三、統計表和統計圖缺失或者重復。統計表或者統計圖可以直觀地讓讀者了解統計結果。一個好的統計表或統計圖應該具有獨立性，即作者即使不看文章內容，也可從統計表或統計圖中推斷出正確的實驗結果。而一些醫學論文只是簡單地堆砌了大量的統計數字，缺乏直觀的統計圖或表；或者雖然也列出了統計表或統計圖，但表或圖內缺項很多，讓讀者難以從中提取太多有用的信息。
另外，也有作者為了增加文章篇幅，同時列出統計表和統計圖，造成不必要的浪費和重復。統計表的優點是詳細，便於分析研究各類問題。統計圖(尤其是條形統計圖)的優點是能夠直觀反映變數的數量差異。
醫學論文中對數據統計結果的解釋，最常見的兩個錯誤就是過度信賴P值(結果可信程度的一個遞減指標)和迴避陰性結果。前一個錯誤的原因是因為一些作者對P值含義理解有誤，把數據的統計學意義和研究的臨床意義混淆。所以醫學研究人員一定要注意不能單純依靠統計值武斷地得出一些結論，一定要把統計結果和臨床實踐結合在一起，這樣才會避免出現類似的錯誤。
至於迴避陰性結果，只提供陽性結果，是因為不少作者在研究設計時，難以擺脫的一種單向的思維定式就是主觀地先認定自己所預想的某種結果結論。在歸納某種結果原因時，從一個方向的實驗就下完美的結論，尤其是如果這個結論可能對實際情形非常有意義時。這樣的思維定勢過於強調統計差異的顯著性，有時會刻意迴避報道差異的不顯著結果，不思考和探究差異不顯著的原因和意義，反而會因此忽視一些重大的科學發現。
❼ 護理科研中年齡使用的統計分析方法是什麼
最佳回答：1.計量資料 變數只有度量衡單位，為數值大小，年齡，身高體重，疼痛強度等。2..計數資料 相關單位按某種屬性進行分組，分組匯總各組觀察單位數。性別，職業，血型等。3.等級資 將觀察單位按凱虛某種屬性的不同程度分成等級後分組計數，變數值具有半定量性質，如療效等級來分析。統計描述，統計推斷，統計描述，統計推斷，飢孫亂統計描述，基本方式方法。測量資料，集中趨勢，算爛檔數集合，集合均均數。中位數，增長量，發展速度等描述，統計推斷，統計推斷基本方法