医学统计分析

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1、Meta•分析用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括，以捉供疑化的平均效呆來冋答研究的问题贞优点是通过坍人样本含量來増加结论的可信度,解决研究结果的不一致性。研究团队将多研究成果合并进行统计分析，获取效应值和同质性检验来搭建科学的模塑。通过Rev-Man等流行专业软件平台,求更准确的数据分析，为医学和流行病学相关研究捉供冇力技术支持。案例：新生儿HBVDNA的血清阳性的Meta分析LxnivudineControlSddYorSubgroupTotalShi2005OcMsRatio0131002.07412006028J011.0721200701

2、5(002.14112006021jo08,0542009OddsRatioM・ftftrndank953CjFeng2007Shi2009Xu200d2148495618424359121%403%75%402%TOUH9$%Cl)174162100.0%Total“tnts1956MeterogenoityTai/■0.00Cfli1■068.df«3(P■088);P«0%TestforoveralletfedZ・499(P<000001)0.22[0.12,0.40]P—41i0.010.1110100FavoursUim^uaoeFavour$Co

3、ntrol生存分析对流行病和医学数据的数据的生存时间进行分析利推断，研究生存时间利相关影响因素间关系及其程度大小，并对其生存时间进行预测。包含通过寿命表(LifeTable)分析法，完成对病例随访资料在任意指定时点的牛•存状况评价；Kaplan-Meier方法，对病例随访资料进行牛存分析，在对应•丁•每一实际观察事件时点上,作生存率的评价和建立Cox冋归模型(亦称比例风险模型)。案例：51例乳腺癌病人的总体生存分析，基于不同的基因衣达类型。A•总体生存率B.5子型的无复发C.对6子型的总体生存率D.基于5子型的总体生存率Figure3A5tumorsubty

4、pes(baseduponFig1)02B5tumorsubtypes(baseduponFig1)02448t2BurvivalmcetMC6tumorsubtypes(baseduponFig1)p<0.01>U«mB024<•72MRF8014描述统计通过图农或数学方法，对数据资料进行整理分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。透过对数据资料的图像化处理，可将资料摘耍变为图表，以直观了解整体资料分布的情况。通常会使用频数分布表与图示法，如多边图、直方图、饼图、散点图等。研究者也可以透过分析数据资料，以了解各变量内的观察

5、值集中与分散的情况。运用如集中量数，如平均数、中位数、众数、儿何平均数、调和平均数。与变异量数，如全距、平均差、标准差、相对差、四分差。为了表示测量数据与正态分布偏离的情况，会使用畸变、峰度这两种统计数据；为了解个别观察值在整体中所占的位置，会需耍将观察值转换为相对量数，如百分等级、标准分数、四分位数等。案例1:数据异常值识别y5.04.84.64.4404550556065x案例2：关于年龄的数据族分类Cluster3(dev.degree,000)Cluster2(dev.degree96)■Cluster1d缈代1.3)Cluster4(dev.6Q0

6、)例：2005年拉丁美洲584样木的儿童街头工人和231伤残病例的统计特征（包含最大值最小值、均值和标准差）VanityTcuiwrx>«2MorrunMaumum$0*■231MsumumMeanOxupationalmpry(1■yrn)010396Modernlosevereini*xy(1•y»

7、0101645SCHttS0t0196Q«tAC4ralQn01OIMSptba010(M6Bum0t006ftW&ycar010069Amput^on010003HoursofdAyiimewotMmm010238700Houooln^itttfne060

8、7293OxupabonSe*ng(1•yw)010527cw*(1■y««>010108(1■网010101Performmg(byM)0100330ew010649Healthcare8rerageU■yes)010370B090IA010317lime0t0344Oj«o010161他Paulo01017849374037212S2

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