医学统计学分析基本思路指南

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医学统计学分析基本思路指南
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医学统计学的学习一定要以理解为主。对于初学者,不必强记一大堆的公式,也不要死钻牛角尖,非要弄明白为什么这种方法叫“t检验”、“F检验”,为什么这个残差叫做“学生化残差”等等。这些都是历史遗留问题,感兴趣的读者可以查阅统计学史。对于只想应用的人来讲,你只要了解在什么情况下应该用什么方法,什么指标应该用于什么情形。

尽管多数统计教材都说了数据分析应该先做假设检验,然后选定统计量,然后怎么怎么。但实际中我们拿到一堆数据的时候,不会坐在桌上先列出零假设和备择假设,也不会满座子地计算统计量。更实际的分析思路是:

1)先确定研究目的,根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同,常见的研究目的主要有三类:一是差异性研究,即比较组间均数、率等的差异,可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。二是相关性分析,即分析两个或多个变量之间的关系,可用的方法有相关分析。三是影响性分析,即分析某一结局发生的影响因素,可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。

2)明确数据类型,根据数据类型进一步确定方法。不同数据类型采用的统计方法也不同。定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。

3)选定统计方法后,需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中,不同的统计方法对应不同的命令,只要方法选定,便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。

4)统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果,需要从中选择自己需要的部分,并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论,最终还需要结合实际做出合理专业结论。

下面是本人简单总结的常用方法的选择,可供读者参考。如有引用本图者,请注明引自《医学案例统计分析与SAS应用》一书,谢谢。

转自medscip网站

2015-02-05 11:54:33更新过

倒序阅读 1# 2015-01-25 20:54

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