疾病统计分析的基本方法

㈠ 医学科研中常用的统计学方法有哪些

正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。

2、建好分析用的数据库

建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义

㈡ 流行病学研究方法有哪些

（一）观察法
由于流行病学是人群中进行研究，所以研究者实际上不能或不能全部掌握或控制所研究对象发生的条件，因此，观察法（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学（descriptive epi-demiology），通过观察而正确、详细地记载疾病或健康状态按时间、地点、人群各种特征（如年龄、性别、职业、民族等等）的分布特点，也可以包括可疑病因因子的分布特点。为了正确的描述分布，必须有明确统一的诊断标准、准确的病例（或因子）数字以及人口数字。
通过描述流行病学获得的资料也可对病因提出线索或假说，或对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学（analytical epi-demiology），对所假设的病因或流行因素进一步在选择的人群中探找疾病发生的条件和规律，验证所提出的假说。
主要有两种：
①从疾病（结果）开始去探找原因（病因）的方法叫病例对照研究（case-control study），从时间上是回顾性的，所以又叫回顾性（retrospective）研究。
②从有无可疑原因（病因）开始去观察是否发生结果（疾病）的研究方法叫队列（或群组、定群）研究（cohort study）。从时间上是前瞻的，所以又叫前瞻性（prospective）研究。
流行病学研究时还需要广泛使用多种其他有关的技术与方法。所需要的方法在数量上有超过临床所需。比如伤寒病，临床培养出伤寒杆菌即可以诊断，流行病学有时还需要知道其噬菌体型或其他特征；临床只需要从病人中分离细菌，流行病学还要检查外界物品、土壤、水中的细菌。流行病学需要做大量人群的检验，需要快速方法，以便在短时间内做大量标本检验。所以，流行病学研究需要设备良好的许多种实验为其服务。
（二）实验法
流行病学中所用的实验法（experimental method）也叫作实验流行病学（experimental epidemiology），它和一般医学基础学科的实验不同，主要在人群现场进行。人群现场是流行病学的主要的、最大的实验室。根据研究对象不同，又可分为：临床试验（clinical trial）和人群现场试验（community field trial）。后一类实验中对病因进行干预的又叫干预研究（intervention study,或译作防治实验研究）。当被观察对象不能随机化分组时，叫作半实验或准实验研究（quasi-experimental study），如卫生政策的可行性研究及管理与服务的评价研究等。
（三）理论和方法的研究
1．理论流行病学研究
理论流行病学（theoreticalepidemiology）研究也叫数理流行病学（mathematical epidemiology）研究，是将流行病学调查所得到的数据，建立有关的数学模型（modelling）或用电子计算机仿真（computer simulation），进行理论研究，又叫数理性研究（mathematical theory study）.
2．方法的研究
在着手一项特定研究之前，需要将研究中所使用的技术加以完善，发展收集数据资料的技术，改进疾病分类等。它是为进行和完善流行病学研究所必需的，但其本身并不是直接的流行病学研究。

㈢ 寻找对疾病影响因素最大用什么统计学方法

如果随访的话，可以考虑用生存分析，不仅可以知道手术的结局，还知道到结局的时间长短。
生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。
生存分析涉及有关疾病的愈合、死亡,或者器官的生长发育等时效性指标。
某些研究虽然与生存无关，但由于研究中随访资料常因失访等原因造成某些数据观察不完全,要用专门方法进行统计处理,这类方法起源于对寿命资料的统计分析,故也称为生存分析。

㈣ 医学统计方法该如何选择

医学统计方法该如何选择

基本的医学统计方法有很多，如样本均数与已知样本均数比较、两样本均数比较、多个样本均数的比较、两个样本率的比较、多个样本率的比较、两组或多组构成比的比较、非参数检验、多因素桐困轿资料的方差分析等。如果对于统计方法没有一个整体的把握和认识，可能就会局肆出现误用滥用统计方法的情况。下面是我为大家带来的.关于医学统计方法该如何选择的知识，欢迎阅读。

统计学的基本概念

1、小概率事件

如果事先假定发生概率最多为0.05的事件为小概率事件，那么根据小概率事件原理，即“小概率事件在一次随机试验中几乎不可能发生”。假设检验就是根据小概率事件原理对该假设进行推断。

2、非参数统计

统计学上，对总体的分布不做假设或仅作非常一般性假设条件下的统计推断方法称为“非参数统计”。非参数统计方法很多，应用较多的包括

配对设计资料的Wilcoxon符号秩和检验、单样本的Wilcoxon符号秩和检验、完全随机设计两独立样本的Wilcoxon符号秩和检验、完全随机设计多个独立样本的Kruskal-Wallis秩和检验和随机化区组设计资料的Friedman秩和检验。

3、实验研究三要素

实验研究三要素包括：处理因素、实验对象、实验效应。处理因素有单因素、多因素;实验对象的设计方式有完全随机、配对或随机区组;实验效应通过观察指标来表达，而观察指标又可分为计量、计数或等级资料。这三者的不同组合决定了选用不同的统计方法。

单变量统计方法选择的一般原则

1.影响因素是单因素还是多因素

2.判断拟分析的资料属尺竖于哪种类型：计量、计数还是等级资料

3.资料是单一样本、两组样本还是多组样本

4.判断资料所属的设计方式，是完全随机、配对还是随机区组

5.判断资料是否符合拟采用的统计分析方法的应用条件，必要时可考虑变量变换

多变量统计方法的选择

在医学研究中，特别是在临床研究中，每个观察对象记录的观察指标往往不止1个，即有多个反应变量。分析变量间的相互关系是探索疾病病因的重要途径，多参数统计方法常用于这类研究问题的分析。

在医学科研中，常用的多参数统计方法有3种：多元线性回归、Logistic回归分析和生存分析。

多元线性回归要求应变量是连续型变量，但是在医学研究中经常遇到的应变量为非连续的分类变量，如某种疾病的患病与否，器官移植之后是生存还是死亡。

研究分类应变量与诸多自变量间的相互关系，进行疾病的病因分析常选用Logistic回归分析。

在医学随访研究中，不仅要看是否出现了某种结局(如器官移植后是否死亡)，还要考虑出现这些结局所经历的时间长短。生存分析就是将观察结局和出现这一结局所经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。

㈤ 流行病学的主要研究方法包括

流行病学的主要研究方法包括观察法、实验法和数理法三大类。具体如下：

分析流行病学研究主要包含病例对照研究和队列研究。病例对照研究早期在临床上用于寻找传染病病因，因为当时传染病是人类生存和健康的首要威胁因素，现在病例对照研究扩大了应用范围，从传染病扩大到慢性非传染性疾病，如评价癌症危险因子、研究高血压及冠心病等慢性疾病等。

研究暴露与结局关联的最佳观察性研究方法是队列研究。队列研究在设计上（如资料收集、随访，组织管理，统计分析、研究总结等）更加复杂。

㈥ 医学统计方法有哪些

1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test)
直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。
2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验 (多个均数两两之间的全面比较 )、LSD-t检验 (适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验 (适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较 )。
3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和 Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和 Friedman 检验）
4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。
①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。
②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。
如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。
5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊 娠的精子参数比较：
数据类型及变量的说明：y：计量
拟采用的分析方法：卡方检验
拟采用的分析软件：spss
原始数据附件及格式：word表
能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N）。
6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。
对于同一对均数间的差异，用t检验无显着性，而两两比较可能有显着性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。