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医学职称论文如何选择统计学方法?
来源:本站原创 更新:2018/1/9 字体:

医学职称论文如何选择统计学方法?

通常情况下,医学论文需要应用统计学,对大量的数据进行必要的统计学分析,并将统计的结果展现在论文中用于论证文章的观点和理论。这时候,选择合适的统计学方法就尤为重要。那么,医学论文该如何选择统计学方法呢?

  一、两组或多组计量数据的比较

  1.两组数据:

  1)大样本数据或服从正态分布的小样本数据

  (1)若方差齐性,则作成组t检验

  (2)若方差不齐,则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验

  2)小样本偏态分布数据,则用成组的Wilcoxon秩和检验

  2.多组数据:

  1)若大样本数据或服从正态分布,并且方差齐性,则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,论文客服QQ,81995535则进一步选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。

  2)如果小样本的偏态分布数据或方差不齐,则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义,则进一步选择合适的方法(如:用成组的Wilcoxon秩和检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

  二、分类数据的统计分析

  1.单样本数据与总体比较

  1)二分类数据:

  (1)小样本时:用二项分布进行确切概率法检验;

  (2)大样本时:用U检验。

  2)多分类数据:用Pearson c2检验(又称拟合优度检验)。

  2. 四格表数据

  1)n>40并且所以理论数大于5,则用Pearson c2

  2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5,则用校正 c2或用Fisher’s 确切概率法检验

  3)n£40或存在理论数<1,则用Fisher’s 检验

  3. 2×C表数据的统计分析

  1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验

  2)列变量为效应指标并且为二分类,列变量为有序多分类变量,则用趋势c2检验

  3)行变量和列变量均为无序分类变量

  (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%,则用Pearson c2

  (2)n£40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s 确切概率法检验

  4. R×C表数据的统计分析

  1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验

  2)列变量为效应指标,并且为无序多分类变量,行变量为有序多分类变量,作none zero correlation analysis的CMH c2

  3)列变量和行变量均为有序多分类变量,可以作Spearman相关分析

  4)列变量和行变量均为无序多分类变量,

  (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%,则用Pearson c2

  (2)n£40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s 确切概率法检验

  三、两组或多组计量数据的比较

  1.两组数据:

  1)大样本数据或配对差值服从正态分布的小样本数据,作配对t检验

  2)小样本并且差值呈偏态分布数据,则用Wilcoxon的符号配对秩检验

  2.多组数据:

  1)若大样本数据或残差服从正态分布,并且方差齐性,则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,医学全在,线www.med126.com则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。

  2)如果小样本时,差值呈偏态分布数据或方差不齐,则作Fredman的统计检验。如果Fredman的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:用Wilcoxon的符号配对秩检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

  四、回归分析

  1.直线回归:如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,则直线回归(单个自变量的线性回归,称为简单回归),否则应作适当的变换,使其满足上述条件。

  2.多重线性回归:应变量(Y)为连续型变量(即计量数据),自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,可以作多重线性回归。

  1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

  2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

  3.二分类的Logistic回归:应变量为二分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。

  1)非配对的情况:用非条件Logistic回归

  (1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

  (2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

  2)配对的情况:用条件Logistic回归

  (1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

  (2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用.

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