RXC表资料统计分析与错误辨析

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1、统计学培训班RC表资料的统计分析与错误辨析胡良平军事医学科学生物医学统计咨询中心第一类：22表，四型（一）横断面研究设计2×2表；（二）队列研究设计2×2表；（三）病例-对照研究设计2×2表；（四）配对研究设计2×2表。RC表的分类、分型以及统计分析方法的合理选择第二类：RC表，四型（一）双向无序列联表；（二）单向有序列联表；（三）双向有序且属性不同的列联表；（四）双向有序且属性相同的列联表。第三类：高维表，三型（一）结果变量为“二值变量”的高维表；（二）结果变量为“多值有序变量”的高维表；（三）结果变量为“多值名义变量”的高维表。列联表分类第一

2、部分：R×C表的四型1、双向无序列联表；2、结果变量为有序变量的单向有序列联表；3、双向有序且属性不同的列联表；4、双向有序且属性相同的列联表。1型资料举例1(双向无序R×C表)例1计算方法（双向无序R×C表）因表中小于5的理论频数没有或很少，故这样的双向无序列联表资料可以用一般的卡方检验来处理。1型资料举例2(双向无序R×C表)例2计算方法（双向无序R×C表）因表中小于5的理论频数超过了总格子数的1/5，故这样的双向无序列联表资料应选用Fisher的精确检验来处理。理论频数=(行合计)(列合计)/N2型资料举例(单向有序R×C表)例3计算方法（结果变量为

3、有序变量的单向有序R×C表）（1）秩和检验；（2）Ridit分析；（3）有序变量的Logistic回归分析。（关键是对结果变量打分计算）3型资料举例（双向有序且属性不同R×C表）3型资料计算方法（双向有序且属性不同R×C表）双向有序且属性不同的二维列联表有四个分析目的：其一、检验各组结果之间的差别；其二、研究两有序变量之间的相关性；其三、研究两有序变量之间是否呈直线关系；其四、各行（或列）频数分布是否相同。3型资料计算方法（双向有序且属性不同R×C表）其一、检验各组结果之间的差别；用秩和检验等方法处理资料；其二、研究两有序变量之间的相关性；用Spearma

4、n秩相关分析处理资料；其三、研究两有序变量之间是否呈直线关系；用线性趋势检验处理资料；其四、各行（或列）频数分布是否相同；用卡方检验或Fisher精确检验处理资料。4型资料举例（双向有序且属性相同R×C表）4型资料计算方法（双向有序且属性相同R×C表）双向有序且属性不同的二维列联表有一个分析目的：即两种检测方法检测的结果是否一致。可选用的统计分析方法为：（1）Kappa检验（或称为一致性检验）；（2）特殊模型分析（复杂，少用）第二部分RC表资料统计分析常见错误的辨析与释疑1、对单向有序资料未进行统计分析直接得出结论《两种术式治疗单侧声带麻痹的比较》，原

5、作者对23例喉支架术（9例）及喉神经再支配术（14例）的患者手术前及手术后进行了比较观察，各术式声音评估情况见表1：对差错的辨析原作者未对资料进行统计分析就直接得出结论，显然是错误的，本资料应属于结果变量为有序变量的单向有序列联表资料，原表设计不利于进行相应的统计分析，先把上表修改如下：两种手术方法术前声音评估情况（修改表）释疑在保证两组之间重要的非处理因素均衡的前提下，适当增大样本含量，并采用适合于分析单向有序列联表资料的秩和检验或Ridit分析，作出专业结论。释疑严格地说，若两组患者均在各时间点被重复测量了疗效（有序变量），应按具有重复测量设计定性资料

6、的方式整理和分析资料。2、双向有序且属性相同资料未进行统计分析直接得出结论240《喉癌MRI分期评价》，原作者目的预评价MRI在喉癌术前T分期中的价值。采用方法为：对59例喉癌的MRI资料进行回顾性分期，并与纤维喉镜及手术病理对照。结果见下表：附表各期喉癌MRI和纤维喉镜分期结果总准确率：MRI：92%（54/59）；纤维喉镜：73%（43/59）；P＜0.01结论MRI能准确判断会厌前间隙（PES）、喉旁间隙(PGS)浸润及软骨破坏,因而可显著提高喉癌术前分期的准确性,对临床治疗方案选择具有重要意义。对差错的辨析采用两种分析方法分别测定同一人群，测定结

7、果都分为正确、未确定、错误，从资料类型看，应属于双向有序且属性相同的列联表资料，原作者未经相应的统计分析直接得出结论，显然是不合适的。为便于作统计分析先把上表修改如下：各期喉癌MRI和纤维喉镜分期结果（修改表）释疑原作者真正的目的是想分析这两种检测方法的检测结果之间是否具有一致性，因而应选用与之相应的一致性检验，即kappa检验。3、误用卡方检验处理单向有序列联表资料《溶菌酶和乳铁蛋白在慢性鼻窦炎钩突粘膜中的表达》，采用免疫组化ABC法，检测溶菌酶(LZ)和乳铁蛋白(LF)在17侧健康和70侧慢性鼻窦炎患者(分为单纯炎症组和合并鼻息肉组)钩突粘膜中的表达

8、情况。分别得到以下两表和结论：从资料类型上看，需要进行秩和检验或R