常用统计方法介绍.pdf

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1、©上海丰核SCI2014.AllRightsReserved.常用统计方法的介绍主要内容统计描述假设检验相关分析回归分析生存分析一、统计描述连续变量（身高，体重），数值是连续不断的,相邻两个数数值变量值可作无限分割。离散变量（个体数，次数），只能用自然数或整数单位计算。数值变量的描述：反映一组数据的平均水平和变异大小符合正态分布和近似正态分布：mean±SD例：一组糖尿病患者的血糖浓度(12.0±1.4mmol/l）。非正态分布：Median（RangeORInterquartilerange）例：年

2、龄，40(32-50)一、统计描述无序分类变量（性别）分类变量有序分来变量（疗效按治愈、显效、好转、无效分类）分类变量的描述：绝对数：将观察单位按照某种属性或类别分组计数，分类汇总得到的各组观察单位数，不可比，一般不用此法展示数据。率：速率（与时间有关，如某年某病发病率、死亡率），比率（与时间无关，如某病治愈率）相对数比：构成比（部分与全部之比），相对比（两指标之比）二、假设性检验假设性检验也称为显著性检验：用样本信息去检验对总体参数的某种假设是否成立。假设性检验TFX2检检检验验验2.1T检验T

3、检验（Student‘sttest）目的：推论差异发生的概率，从而比较两个平均数（连续变量）的差异是否显著。对于样本量的要求较小(N<60)。分类单个样本的T检验：用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。两独立样本的T检验：利用来自两个总体的两个独立样本的均值，来推断两个独立总体是否有显著差异配对样本的T检验：利用来自两配对总体的两配对样本的均值，来推断两个配对总体是否有统计学差异2.1T检验T检验（Student‘sttest）目的：推论差异发生的概率，

4、从而比较两个平均数（连续变量）的差异是否显著。对于样本量的要求较小(N<60)。分类单个样本的T检验：用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。两独立样本的T检验：利用来自两个总体的两个独立样本的均值，来推断两个独立总体是否有显著差异配对样本的T检验：利用来自两配对总体的两配对样本的均值，来推断两个配对总体是否有统计学差异2.1T检验单个样本的T检验应用举例：根据大量调查，已知健康成年男子脉搏的均数为72次／分钟。某医生在某山区随机调查了25名健康成年男子，

5、求得其脉搏均数74.2次／分钟，标准差为6.5次／分钟，我们就可以用单个样本T检验的方式来推断该山区成年男子的脉搏数是否高于一般地区。2.1T检验两独立样本T检验应用举例：某新药进入了临床试验阶段，为考察新降压药的疗效是否高于传统药物。某医生随机抽取了30名病例，随机分为两组，分别给予新药和传统药物治疗，随后检测治疗后的两组病例的血压水平，并计算平均值以及标准差。这里我们就可以用两独立样本T检验的方法来推断两组间治疗后血压水平是否有显著差异，从而来判断新降压药的疗效是否高于传统药物。2.1T检验配对样

6、本T检验应用举例：将20名女性分成10对，每对中随机抽取一人服用新药，另一人服用安慰剂，测量血清胆固醇含量，问新药是否影响血清胆固醇含量。这里我们就要用配对样本T检验的方法来推断两组间治疗后血清胆固醇含量是否有显著差异。2.2F检验多个均数进行比较不能用T检验，这里我们要用的是F检验（即方差分析）.F值=组间方差/组内方差主要目的是通过对方差的比较来同时检验多个均值之间差异的显著性分类：单因素方差分析（one-WayANOVA)，多因素方差分析2.2F检验单因素方差分析（one-WayANOVA)

7、举例在肾缺血再灌注过程的研究中，将36只雄性大鼠随机等分成三组，分别为正常对照组、肾缺血60分组和肾缺血60分再灌注组，测得各个体的NO水平，试问各组的NO平均水平是否相同？（单因素三水平）2.2F检验多因素方差分析举例比较三种抗癌药物对小白鼠肉瘤抑瘤效果，先将15只染有肉瘤小白鼠按体重大小配成5个区组，每个区组内3只小白鼠随机接受三种抗癌药物，以肉瘤的重量为指标。问三种不同药物的抑瘤效果有无差别？2.3χ2检验F检验和T检验针对的资料均为连续变量，卡方（χ2）检验的应用资料则为分类变量。应用目的

8、R×C列联表资料：推断两个或多个样本率及构成比之间差别有无统计学意义。R×R配对列联表资料：对同一观察对象分别用两种方法处理，观察两种方法取得R(R≥2)种可能的结果的差异有无统计学意义，或者观察结果是否吻合。2.3χ2检验R×C列联表资料应用举例比较某新药A（试验组）和传统药物B（对照组）降低高血压的疗效。将200例高血压患者随机分为两组分别接受药物A和药物B治疗，结果见下表。问两种药物的疗效有无差别？2.3χ2检验