常见试验设计定量资料统计分析错误辨析

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1、常见试验设计定量资料统计分析错误辨析【关键词】统计学医学统计分析交互作用定量资料Keywords:statistics;medicine;statisticalanalysis;interaction;quantitativedata1引言对于同一个资料或同一个分析目的，由于所采用的统计分析方法不同，有时会得出不完全相同的结论，甚至有时会得出相反的结论。因此，正确、合理地选用统计分析方法至关重要［1］。那么，如何才能正确地实现定量资料的统计分析呢？关键是两点：其一，检查定量资料是否满足参数检验的前提条件；其二，正确辨析定量资料所对应的试验（实验）设计类型

2、［2］。通过《中西医结合学报》前几期“医学统计学”栏目系列文章的介绍，我们共同学习了很多试验（实验）设计，了解了它们的特点、适用场合及如何正确分析这些试验（实验）设计定量资料。当然，统计学水平的提高不能只依赖于理论知识的学习，还需要理论联系实际，通过大量的“实战”练习来巩固和提高，以加深对理论知识的理解。本文就部分常见试验（实验）设计定量资料的统计学误用问题通过实例展示出来，并进行错误辨析，给出正确做法，帮助广大科研工作者更好地提高统计学实际应用水平。112实例辨析2.1检查参数检验条件参数检验的前提条件一般指独立性、正态性和方差齐性，当然对配对设计、重

3、复测量设计定量资料不要求受试（实验）对象间满足独立性要求。正态性要求各组定量资料分别取自正态分布的总体，方差齐性要求各试验（实验）因素的各水平组的总体方差相等；而对于具有重复测量设计的定量资料，还要检查其是否满足HuynhFeldt（HF）条件，需做球性检验或用混合模型处理［3］。例1某研究者为研究发生股骨头坏死的危险因素，从而为该病的预防提供依据。采用病例对照研究方法，以临床确诊的100例股骨头坏死患者作为病例组，按1∶3比例配对选取与病例同性别、同一年龄阶段和同一居住地区的非股骨头坏死者（排除严重的心、肝、肺、肾疾病）作为对照组，对劳动时间和吸烟

4、饮酒史等因素进行调查研究。结果见表1。研究者采用成组设计定量资料的t检验分析此资料，妥否？表1体质量指数、饮酒等因素与股骨头坏死的关系（x±s）11因素病例组例数计量值对照组例数计量值tP体质量指数9921.29±3.3829721.71±3.701.043＞0.05每天重体力劳动时间（h）1002.17±3.222961.86±2.810.860＞0.05吸烟量（支/d）984.35±8.442934.61±10.840.248＞0.05白酒（次/周）801.65±3.892381.93±4.330.538＞0.05黄酒（次/周）831.57±3.47

5、2361.84±4.170.583＞0.05啤酒（次/周）800.98±2.612421.83±3.992.2100.028体质量指数=体质量（kg）/身高2（m2）辨析此表中的横标目“因素”实际上就是观测指标，研究者采用成组设计定量资料的t检验来分析病例组与对照组在这些指标上的取值的差异是否存在统计学意义。若这些指标相互之间没有专业上的联系，就可对每个指标进行单独分析，那么对每个指标来说，此资料确为成组设计定量资料，但采用成组设计定量资料的t检验来分析是否合适呢？仔细观察表1中的数据，发现除体质量指数外，病例组与对照组在其他指标上的取值均出现标准差大于

6、均数的现象，因此该资料很可能不符合正态分布，故对所有指标一律采用成组设计定量资料的t检验来分析是不妥的。正确做法11对资料的分布进行正态性检验，若病例组与对照组在某个或某些指标上的取值不符合正态分布，应进行合适的变量变换或采用Wilcoxon秩和检验进行处理；若病例组与对照组在某个或某些指标上的取值符合正态分布，则还应进行两组间方差齐性检验，满足方差齐性的条件可对这个或这些指标采用成组设计定量资料的t检验来分析，否则须采用成组设计定量资料的t'检验来分析。若希望由所考察的多项指标来预测股骨头坏死发生的概率，则可采用非条件多重logistic回归分析；若病

7、例与对照严格按某重要非试验因素（年龄或体质量）进行1∶1配对或m∶n匹配，则可采用条件多重logistic回归分析。就这一具体问题而言，与多次采用单因素分析相比，多重logistic回归分析的结论更具有可信性，也更有实用价值。2.2认清试验设计类型在生物医学实验中，应用比较多的实验设计是单因素κ（κ≥3）水平设计、析因设计和重复测量设计等。此外，由于试验（实验）条件所限或研究者统计知识的缺乏，多因素非平衡组合试验（实验）应用也较多。读者可结合《中西医结合学报》前几期“医学统计学”文章中对这些试验（实验）设计的论述及下面给出的部分实例，提高定量资料试验（实

8、验）设计类型的辨析能力。例2某研究者欲研究儿茶素对造血生长因子生物活性的刺激效应