医学研究数据管理与统计分析-PPT.ppt

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1、SPSS软件应用（三）医学研究数据管理与分析1 大家好常用命令：描述统计描述统计比较均值比较均值一般线性模型一般线性模型相关相关回归回归非参数检验非参数检验生存分析生存分析SPSS统计分析模块u统计描述u统计推断2 大家好一、均数的计算方法计量资料的均数和标准差计算可采用上节课介绍的分析描述统计*如果分组（如按性别）计算均数和标准差可以:(1)拆分文件 或(2)选择个案 或(3)分析 描述统计 探索还有什么方法吗？3 大家好均数与均数间的比较一、均数的计算方法分析Analyze 比较均值Compare Means 均值Means试采用多种方法计算example.sav中，男性和女性的平均年龄与

2、标准差。分组变量可选的统计量可再添加分组变量4 大家好均数与均数间的比较上例仅是对男女性年龄的均数和标准差进行了描述，那么男性和女性的年龄差异是否存在统计学意义呢？这类资料应该采用何种统计学检验方法？age 5 大家好均数间的比较一、t检验 1、样本均数与总体均数的比较 2、完全随机设计（成组设计）的两样本均数的比较 3、配对设计的两样本均数比较二、方差分析 1、完全随机设计（成组设计）的单因素方差分析 2、随机区组设计（配伍设计）的两因素方差分析三、协方差分析6 大家好样本均数与已知总体均数的比较7 大家好样本均数与已知总体均数的比较例：通过大量调查,已知某地正常男婴体重为3.26Kg,某医

3、生随机抽取20名难产男婴，测得出生体重如下：问，该地难产男婴体重是否不同于本地正常男婴？3.5 3.5 3.2 3.5 3.3 3.0 3.3 3.2 3.4 2.7 3.4 3.6 3.5 2.8 3.4 2.9 3.5 3.5 4.0 4.0 SPSS 分析命令：分析Analyze 比较均值Compare Means 单样本t 检验 One-Sample T Test数据库：one sample T test.sav8 大家好样本均数与已知总体均数的比较总体均数9 大家好样本均数与已知总体均数的比较结论：不能认为难产男婴的出生体重与正常男婴不同。P 值自由度t 值10 大家好 成组比较t检

4、验需注意：n 个体之间相互独立n 两组资料均取自正态分布的总体n 满足方差齐性11 大家好完全随机设计（成组设计）两个样本均数的比较例：某医生测得12名正常人和13名病毒性肝炎患者血清转铁蛋白含量（g/L）结果如下：问肝炎患者和正常人血清转铁蛋白含量有无差异？病毒性肝炎患者：2.34 2.47 2.22 2.31 2.36 2.38 2.15 2.57 2.19 2.25 2.28 2.31 2.42正常人：2.61 2.71 2.73 2.64 2.68 2.81 2.76 2.55 2.91 2.85 2.71 2.64Q：此类数据如何录入？数据库：Independent Samples

5、T Test.sav12 大家好完全随机设计（成组设计）两个样本均数的比较分析变量分组变量13 大家好完全随机设计（成组设计）两个样本均数的比较统计描述方差齐性检验结论：病毒性肝炎患者与正常人血清转铁蛋白含量差异有统计学意义。14 大家好15 大家好配对t检验16 大家好配对设计的两个样本均数比较（配对t 检验）例：为比较某新药与常规药降血脂的效果，将性别相同、血清总胆固醇水平相近的高血脂患者配成对子，每对中随机抽取一个人服用新药，另一个人服用常规药。服用一段时间后，测得血清总胆固醇含量（mmol/L）如下：问新药与常规药降血清总胆固醇效果是否相同？新 药：6.57 6.46 6.27 6.8

6、9 6.21 7.61 7.60 7.04 6.68 7.42常规药：6.00 6.83 5.97 7.28 6.30 6.64 7.38 7.00 6.03 7.22 SPSS 分析命令：Q：此类数据如何录入？paired-sample T test.sav17 大家好配对设计的两个样本均数比较选中欲比较的两个因素，再点击18 大家好配对设计的两个样本均数比较结论：不能认为新药与常规药降低血清总胆固醇的效果不同。配对差值19 大家好Q：能否采用我们前面学过的单样本T 检验（样本均数与已知总体均数比较）比较新药与常规药降血清总胆固醇效果是否相同？20 大家好Compute 计算产生一新变量 d

7、,d=group1-group2检验 d=021 大家好2组均数比较可采用t-test多组均数如何比较？22 大家好方差分析Analysis of Variance,ANOV A方差分析的目的：推断两个或多个总体均数是否相等方差分析的使用条件：n各处理组样本来自正态总体n各样本是相互独立的随机样本n各处理组的总体方差相等，即方差齐性23 大家好n 方差分析的结果解释：方差分析的F 检验，当P0.05，可以认为各组总体均数不等或不全相等，但并不可认为任意两组总体均数都有差别。需要进一步作两两比较才能知道哪些组间有差别。n 多个样本均数间的两两比较 当样本组数大于2时，不宜再用前述的t检验分别作两

8、两比较，否则会增大犯第一类错误的概率。n 方差分析与t检验的联系 t检验可以看作时方差分析的特例:方差分析的注意事项24 大家好完全随机设计方差分析（成组设计）25 大家好26 大家好完全随机设计（成组设计）的单因素方差分析1个因素，k个水平例：某社区随机抽取30名糖尿病患者、糖耐量减低（IGT）者和正常人进行载脂蛋白(mg/dl)测定，结果如下：问三种人载脂蛋白水平有无差别？糖尿病患者：85.70 105.20 109.50 96.00 115.20 95.30 110.00 100.00 125.60 111.00 106.50IGT异常者：96.00 124.50 105.10 76.4

9、0 95.30 110.00 95.20 99.00 120.00正 常 人：144.00 117.00 110.00 109.00 103.00 123.00 127.00 121.00 159.00 115.00 方法一：Q：此类数据如何录入？One-way ANOVA.sav27 大家好完全随机设计（成组设计）的单因素方差分析1个因素，k个水平分组变量分析变量28 大家好方差齐性检验输出描述统计量29 大家好完全随机设计（成组设计）的单因素方差分析1个因素，k个水平结论：可以认为三种人血清载脂蛋白水平有差别。但哪两组间有区别呢？30 大家好两两比较假定方差齐时假定方差不齐时31 大家好两

10、两比较32 大家好两两比较每两个均数进行比较AB、AC、BCA BC33 大家好两两比较分别与对照组进行比较AC、BCA BC（对照）34 大家好前述的方差分析还可以通过一般线性模型实现AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate因变量分组变量协变量35 大家好组间变异组内变异总变异除了方差分析表不同以外，方法一和方法二的其他输出结果是一致的：36 大家好 SPSS 分析命令：AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate随机区组设计（配伍组设计）资料的方差分析（1个研究因素a个水平，1个配伍组因素b个水平）例：为探索丹参对肢体缺血再灌

11、注损伤的影响，将30只纯种新西兰实验用大白兔，按窝别相同、体重相近划分为10 个区组。每个区组3 只大白兔随机采用A、B、C 三种处理方案，即在松止血带前分别给予丹参2ml/kg、丹参1ml/kg、生理盐水2ml/kg，在松止血带前及松后1小时分别测定血中白蛋白含量（g/L），算出白蛋白减少量。问三种方案的处理效果是否不同？GLM Univariate.sav37 大家好白蛋白减少量A、B、C 三种处理方案区组因素（配伍组）38 大家好分组变量分析变量39 大家好分析主效应或交互作用分析所有主效应和交互作用40 大家好随机区组设计资料的方差分析组间区组组内结论：认为10 个区组的总体均数相同。

12、但是，A、B、C 三种方案的处理效果不全相同，即三个总体均数中至少有两个不同。至于三个总体均数中哪些不同，同样需要进行多个均数间的两两比较。41 大家好随机区组设计资料的方差分析结论：认为A、B种方案的处理效果没有差异，但均与 C 种处理方案的效果有差异，松止血带前给予丹参能使血中白蛋白含量降低。SNK法两两比较42 大家好协方差分析Analysis of Covariance,ANCOV AANCOV A的目的将协变量对因变量的影响从自变量中分离出去，可以进一步提高实验精确度和统计检验灵敏度ANCOV A的适用条件n各处理组样本来自正态总体n各样本是相互独立的随机样本n各处理组的总体方差相等

13、，即方差齐性n各组的回归斜率相等，即回归齐性43 大家好一元协方差分析例：研究镉作业工人暴露于烟尘的年数与肺活量的关系。按暴露年数将工人分为两组：甲组暴露 10年，乙组暴露10年。两组工人的年龄未经控制。测得两组年龄及肺活量如下，问两组暴露于镉作业工人平均肺活量是否相同？ancova.sav44 大家好SPSS操作步骤：先检验是否满足回归齐性的假定；若满足回归齐性的假定，则可以采用ANCOV A。1、检验回归齐性的方法作图法检验研究因素与协变量的交互作用2、ANCOV A方法45 大家好1、检验回归齐性的方法作图法：对两组X、Y分别作散点图，并拟合回归直线，观察组间回归直线是否平行。若平行，则

14、满足回归齐性的假定。简单直观，但具有主观性。46 大家好Double click 图片打开图片编辑器，添加趋势线47 大家好按分组变量显示不同颜色的点48 大家好49 大家好1、检验回归齐性的方法检验研究因素与协变量的交互作用50 大家好51 大家好交互作用项52 大家好结论：研究因素与协变量的交互作用无统计学意义（P0.05），满足回归齐性的假定，因此可以采用ANCOV A。交互作用项53 大家好2、ANCOV A方法54 大家好结论：扣除了年龄对肺活量的影响后，不能认为甲、乙两组工人的肺活量有差别。55 大家好分类变量的统计分析 1、成组设计的两样本率比较 2、配对设计的两样本率比较 3、

15、完全随机设计的多个样本率比较56 大家好完全随机设计两个样本率的比较例1：某中药在改变剂型前曾在临床观察152例，治愈129例，未治愈23例；改变剂型后又在临床观察130例，治愈101例，未治愈29例，能否得出新剂型疗效与旧剂型不同的结论？crosstabs1.sav57 大家好完全随机设计两个样本率的比较58 大家好完全随机设计两个样本率的比较59 大家好SPSS 分析命令：Descriptive StatisticsCrosstabs60 大家好行变量列变量61 大家好62 大家好63 大家好64 大家好例2：某矿石粉厂当生产一种矿石粉时，在数天内即有部分工人患职业性皮炎，本生产季节开始，

16、随机抽取15名车间工人穿上新防护服，其中1名患皮炎，其余28名工人仍穿旧防护服，其中10名患皮炎。生产一段时间后，检查两组工人皮炎患病率，问两组工人皮炎患病率有无差异？crosstabs2.sav65 大家好66 大家好例3：某医师A药治疗9例病人，治愈7人；用B药治疗10例病人，治愈1人，问两药疗效是否有差别？crosstabs3.sav67 大家好68 大家好配对设计两个样本率的比较例1：分别用反向血凝法和酶标法对200名献血员进行HBsAg检测，结果如下，问两种检验方法检出率有无差异？pair-crosstab.sav69 大家好方法一：交叉表 Crosstabs70 大家好71 大家好

17、72 大家好方法 二：非参数检验 Nonparametric Test73 大家好非参数检验 Nonparametric Test74 大家好非参数检验 Nonparametric Test精确概率法75 大家好完全随机设计的多个样本率的比较例：某省从水氟含量不同的地区随机抽取10-12岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查，问3个地区第一恒齿患病率是否不同？76 大家好完全随机设计的多个样本率的比较资料整理crosstabs4.sav77 大家好SPSS 分析命令：AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstabs完全随机设计的多个样本率的比较crosstabs4.sav

18、78 大家好结论：3个地区第一恒齿患病率不同或不全相同。79 大家好分层分析与混杂偏倚 混杂偏倚（confounding bias）是指暴露因素与疾病发生的相关（关联）程度受到其他因素的歪曲或干扰。由于一个或多个外来因素的存在，掩盖或夸大了研究因素与疾病(或事件)的联系，从而部分或全部地歪曲了两者之间的真实联系 80 大家好混杂偏倚 ConfoundingExposure OutcomeThird variable(Confounder)混杂因素具有下述三项特点：(1)混杂因素必须与所研究疾病的发生有关，是该疾病的危险因素之一。(2)混杂因素必须与所研究因素有关。(3)混杂因素必须不是研究因素

19、与疾病病因链上的中间环节或中间步骤。81 大家好混杂偏倚的控制 在设计阶段：可以通过配比、随机化分配或限制进入（选择混杂因素的某个层的对象）等方法来控制。在统计分析阶段：可采用标准化率分析、分层分析和多因素分析等来控制。82 大家好M-H（Mantel-Haenszel）分层分析法(1)对可能的混杂因素进行分层，在各层内混杂因素就不再可能对暴露与疾病关联起混杂干扰；(2)具备M-H方法的应用条件的前提,即判定层间RR或OR是否相等或相近；83 大家好AlcoholSmokingLung cancer饮酒与肺癌的病例对照研究（吸烟为可能的混杂因素）84 大家好饮酒与肺癌的病例对照研究（吸烟为可能

20、的混杂因素）85 大家好(1)按可能的混杂因素吸烟分层86 大家好(2)异质性检验 判定层间关联效应水平是否同质，否则不能应用M-H方法。按是否吸烟分层后，两层内的饮酒与肺癌的关联效应大小是同质的，可以应用M-H方法计算综合OR。87 大家好(3)计算综合或调整OR，并与粗OR比较 调整OR粗OR比较（一般而言，如果差值有0.5以上的改变（RR或OR1时）或者有0.1以上的改变（RR或OR1时），就可以下“存在混杂偏倚”的结论。）88 大家好(4)得出结论 吸烟对饮酒与肺癌的关联有混杂作用（cOR=3.69,aOR=1.57;cOR ORMH）控制吸烟的混杂作用后，饮酒与肺癌无关联（P0.25

21、）。89 大家好分层资料的卡方检验例：Doll和Hill以709例肺癌患者作病例、709个非肿瘤患者作对照，按照性别分层，研究吸烟与肺癌的关系，调查结果见表，试做分层分析SPSS 分析命令：分析 描述统计 交叉表M-H.sav90 大家好分层资料的卡方检验分层变量91 大家好分层资料的卡方检验计算OR值层间齐性检验合并OR值计算92 大家好分层资料的卡方检验93 大家好分层资料的卡方检验 层间一致性检验 层间一致性检验94 大家好分层资料的卡方检验结果显示：在剔除了混杂因素性别的影响后，吸烟与肺癌仍然显著相关，即吸烟是导致肺癌发生的危险因素。95 大家好 调整混杂因素后的综合OR值，前提是层间具有一致性96 大家好Bye ByeBye Bye97 大家好