统计学方法的分类和选择

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正常
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男 干部 乙药
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女 其它 乙药
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疗效 显效 有效 有效
┇ 有效
• 通常所说的资料三种类型，即计数资料、计量资料、等级资料，是针对协 变量和反应变量而言，尤其是指反应变量的类型。计数资料是定性观察结 果，如表4-1中的性别、职业、心电图检查结果，统计指标是各个属性或 类别的计数、率、结构百分比等；计量资料是定量观察结果，通常有度量 单位，如表4-1中的年龄、收缩压、舒张压，统计指标常用例数、平均数、 标准差等；等级资料介于定性观察和定量观察之间，观察结果有等级或程 度上的差别，但不能用数量表示，如表4-1中的疗效评价。
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• 实例及解析
统计学方法的分类和选择
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如何正确区分资料类型
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如何对数据资料进行一般性统计分析
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成组
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表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
1
37 男 工人 甲药
18.67
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45 女 农民 对照
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• 一项研究在完成了设立对照、随机分组和 样本大小估计等实验设计工作后，接下来 就是收集资料。在医学论文中一些统计描 述和统计分析方法的误用中，不能够正确 区分统计资料类型是一个重要原因。
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统计资料类型
• 计量资料最为多见。统计上将计量资料又划分为 正态分布资料、偏态分布资料等类型。对于偏态 分布资料，统计指标不宜用平均数、标准差，而 应用中位数、几何均数、四分位间距离等。
• 统计资料类型的判断失误是医学论文中统计误用 的根源之一。常见的问题有：不能正确区分资料 类型；计数资料比、率不分；计量资料不管是否 正态分布，一律计算均数、标准差；等级资料当 做分类资料，配对资料和成组资料混淆等。
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表4-1是统计数据库所要求的数据记录格式。各种试验和调查的原始记 录，无论数据是否录入计算机，都应该按表4-1的格式整理。整理后的 数据包括4种类型的变量：①标识变量，如动物编号、姓名等；②干预 变量，即试验性研究的处理因素，或观察性研究的危险因素；③协变量， 即需要进行控制和均衡性检查的因素；④反应变量，反映干预后的生物 效应，大多数研究同时记录多个反应变量。表4-1中，患者编号是标识 变量；治疗分组是干预变量；年龄、性别、职业是协变量；收缩压、舒 张压、心电图、疗效是反应变量。
同理，结果为定性资料时，很多人不管结果变量的具体情况，也不 管原因变量有多少个，甚至不管统计分析的目的是什么，一律盲目 套用χ2 检验。在采用其他统计分析方法时，也存在盲目套用的问题。 正因如此，使得我国乃至全世界生物医学杂志论文的质量令人担忧 （错误率平均约为80%），大大降低了科研工作的科学性和严谨性。
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配对设计
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疗效 显效 有效 有效
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表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
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男 工人 甲药
18.67
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女 农民 对照
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在阅读生物医学杂志论文时，不难发现如下的现象：只要结果是定 量资料，人们普遍运用“t 检验”、“单因素方差分析”或“秩和 检验”来处理。
事实上，在人们用前述方法处理的定量资料中，有相当多的定量资 料同时受到多个因素（通常包括实验因素和重要的非实验因素）的 影响，即定量资料来自某种特定的多因素实验设计类型。这种用单 因素设计定量资料的统计分析方法处理原本属于多因素实验设计的 定量资料，其结论的可信度大为降低，有时，甚至会不可避免地得 出错误的结论。
数值变量
正态性检验
正态
数据转换
非正态
参数检验
非参数检验
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分类变量
单因素分析 多因素分析
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数据的转换
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