临床研究常用统计方法概述

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1、临床研究常用统计方法概述金雪娟 周俊 时智英 葛均波(复旦大学附属中山医院,上海市心血管病研究所,上海 200032)  经过周密设计和科学实施的临床研究还需要规范的数据管理和统计分析,才能得到可靠的结论。随着计算机技术和统计分析软件发展,近年来,统计理论和方法发展非常迅速。临床医师日常繁忙的工作使得他们很少有时间系统学习医学统计理论,及时了解一些实用、有效的新方法。在此,我们介绍目前临床研究最常用的一些统计分析方法,以实用、易懂为原则,重点综述各种方法的适用条件。1 几个基本概念和统计量  1.1数据

2、的类型  数据(Data)是统计分析的基础。统计分析方法的选择取决于不同的数据类型。最常见的数据类型有两种,分类数据(CategoricalData)或称定性数据(QualitativeData)和定量数据(QulantitativeData)或称计量数据(NumericalData)。  分类数据类型:分类数据的分层大于2时,又称为多分类数据(PolytomousData)。分类数据类型有无序(NominalCategorial)和有序(OrdinalCategorieal)。无序数据如性别(男、女)

3、、血型(A、B、O、AB型)等。有序数据如肿瘤的分级(I级、II级、III级)、疼痛的程度(轻、中、重)等,以及在临床研究设计中,经常看到的“非常好、好、一般、差”这样的数据类型。不同类型的分类数据在统计分析方法上也不同,并不是大家所熟悉的x2 检验所能全部涵盖的。  定量数据类型:包括连续性数据(ContinuousData),如身高、体重以及不连续性数据(DiscreteData),如妇女的产次,疾病的复发次数等。  1.2常用的描述性统计量  最常用的描述集中趋势的统计量为算术均数(Arithme

4、ticMean),但其值易受极端值影响。可以采用中位数(Median)、修整均数(TrimmedMean,去除最大和最小值后的算术均数)或Winsorized均数(WinsorizedMean,极端值用最接近的非极端值替代后的算术均数)来代替。对于数值呈几何分布的资料,则可采用几何均数(GeometricMean)。  临床研究论文中常采用均数±标准差或均数±标准误来表示定量数据的分布特征。标准差(StandardDeviation)为方差(Variance)的平方根,表示个体数值与样本均数间的离散程度

5、;标准误(StandardError)为均数的标准差,表示样本统计量与总体参数间的离散程度,标准误越小,总体均数的95%可信区间(confidentinterval,CI)越窄,也就是说样本均数对总体均数的代表性越好。虽然不同的统计学家对论文中应该引用哪种表达方式有争议,但两种方式均用于描述正态分布的计量数据。在医学论文中,采用标准差或标准误应该说明。对于非对称数据只用均数±标准差或标准误表达是不恰当的,可以采用中位数结合四分位数间距(Inter-quartileRange)表示。   1.3显著性水平

6、(a)和P值  为了说明统计学显著性差异,通常把P值与参考值a比较,如果P

7、A与B比较,然后B与C比较,再A与C比较,这是需要极力避免的。多重比较会增加I类错误的概率。假设有K个中心,同时参与某临床实验,如果按各个中心分别统计,则a=1-(1-0.05)K。当K等于1、2、3、4时,a值依次为0.050、0.098、0.243、0.185,随着独立检验次数的增加,a值也增加。   1.4统计分析软件的选择   统计软件非常多,目前临床研究常用并且比较权威的统计软件有SAS(StatisticsAnalysisSystem)、SPSS(StatisticalPackagefort

8、heSocialScience)、STATA(Statisties/DataAnalysis)和Splus等。STATA灵巧方便,价格也能为个人用户所承受。SSPS的菜单式操作,使用简便,而且介绍SPSS的书籍比较多,目前已经成为国内非统计专业人员统计的首选软件。SAS是主要针对专业统计用户设计的软件,在数据处理和统计分析领域,被誉为国际上的标准软件系统。国际上大部分著名高校和生物统计机构均使用SAS作为统计分析工具,一些最新的统计方法在S

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