1、選擇合適的統(tǒng)計學(xué)方法1 連續(xù)性資料1.1 兩組獨立樣本比較1.1.1 資料符合正態(tài)分布 ,且兩組方差齊性 ,直接采用 t 檢驗。1.1.2 資料不符合正態(tài)分布， （ 1）可進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 ,如對數(shù)轉(zhuǎn)換等 ,使之服從正態(tài)分布 ,然后對 轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)采用 t 檢驗；（ 2）采用非參數(shù)檢驗 ,如 Wilcoxon 檢驗。1.1.3 資料方差不齊， （ 1）采用 Satterthwate 的 t '檢驗；（ 2）采用非參數(shù)檢驗 ,如 Wilcoxon 檢 驗。1.2 兩組配對樣本的比較1.2.1 兩組差值服從正態(tài)分布，采用配對 t 檢驗。1.2.2 兩組差值不服從正態(tài)分布，采用 wilcoxon

2、 的符號配對秩和檢驗。1.3 多組完全隨機樣本比較1.3.1 資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，直接采用完全隨機的方差分析。如果檢驗結(jié)果為有統(tǒng)計學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，兩兩比較的方法有 LSD檢驗，Bonferroni法，tukey法， Scheffe 法， SNK 法等。1.3.2 資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗的Kruscal Wallis 法。如果檢驗結(jié)果為有統(tǒng)計學(xué)意義， 則進(jìn)一步作兩兩比較， 一般采用 Bonferroni 法校正 P 值，然后 用成組的 Wilcoxon 檢驗。1.4 多組隨機區(qū)組樣本比較1.4.1 資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，直接采用

3、隨機區(qū)組的方差分析。如果檢驗結(jié)果 為有統(tǒng)計學(xué)意義， 則進(jìn)一步作兩兩比較， 兩兩比較的方法有 LSD 檢驗， Bonferroni 法， tukey 法， Scheffe 法， SNK 法等。1.4.2 資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗的Fridman 檢驗法。如果檢驗結(jié)果為有統(tǒng)計學(xué)意義， 則進(jìn)一步作兩兩比較， 一般采用 Bonferroni 法校正 P 值， 然后用 符號配對的 Wilcoxon 檢驗。* 需要注意的問題：（1） 一般來說，如果是大樣本，比如各組例數(shù)大于50，可以不作正態(tài)性檢驗，直接采用 t 檢驗或方差分析。因為統(tǒng)計學(xué)上有中心極限定理，假定大樣本是服從正態(tài)分

4、布的。（2）當(dāng)進(jìn)行多組比較時，最容易犯的錯誤是僅比較其中的兩組，而不顧其他組，這樣作容 易增大犯假陽性錯誤的概率。 正確的做法應(yīng)該是， 先作總的各組間的比較， 如果總的來說差 別有統(tǒng)計學(xué)意義， 然后才能作其中任意兩組的比較， 這些兩兩比較有特定的統(tǒng)計方法， 如上 面提到的 LSD 檢驗， Bonferroni 法， tukey 法， Scheffe 法， SNK 法等。 * 絕不能對其中的兩 組直接采用 t 檢驗，這樣即使得出結(jié)果也未必正確 *（3）關(guān)于常用的設(shè)計方法：多組資料盡管最終分析都是采用方差分析，但不同設(shè)計會有差 別。常用的設(shè)計如完全隨即設(shè)計，隨機區(qū)組設(shè)計，析因設(shè)計，裂區(qū)設(shè)計，嵌套設(shè)

5、計等。2分類資料2.1 四格表資料2.1.1 例數(shù)大于 40，且所有理論數(shù)大于 5，則用普通的 Pearson 檢驗。2.1.2 例數(shù)大于 40，所有理論數(shù)大于 1，且至少一個理論數(shù)小于 5，則用校正的檢驗或 Fisher 's 確切概率法檢驗。2.1.3例數(shù)小于40,或有理論數(shù)小于 2,則用Fisher確切概率法檢驗。2.2 2以表或RX2表資料的統(tǒng)計分析2.2.1 列變量行變量均為無序分類變量,則（ 1）例數(shù)大于 40,且理論數(shù)小于 5 的格子數(shù) 目總格子數(shù)目的 25,則用普通的 Pearson 檢驗。（2）例數(shù)小于 40,或理論數(shù)小于 5 的格 子數(shù)目 總格子數(shù)目的25%，則用F

6、isher '確切概率法檢驗。2.2.2 列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為有序多分類變量,行變量為分組變量,用普通的Pearson 檢驗只說明組間構(gòu)成比不同,如要說明療效,則可用行平均分差檢驗或成組的Wilcoxon 秩和檢驗。2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為二分類變量,行變量為有序多分類變量,則可采用普通的 Pearson 檢驗比較各組之間有無差別,如果總的來說有差別,還可進(jìn)一步作兩兩比較,以說 明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計學(xué)意義。2.3 R C表資料的統(tǒng)計分析2.2.1 列變量行變量均為無序分類變量,則（ 1）例數(shù)大于 40,且理論數(shù)小于 5 的格子數(shù) 目總格子數(shù)目的 25%,則用普通

7、的 Pearson 檢驗。（2）例數(shù)小于 40,或理論數(shù)小于 5 的格 子數(shù)目 總格子數(shù)目的25%，則用Fisher '確切概率法檢驗。（3）如果要作相關(guān)性分析，可 采用 Pearson 相關(guān)系數(shù)。2.2.2 列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為有序多分類變量,行變量為分組變量,用普通的Pearson 檢驗只說明組間構(gòu)成比不同, 如要說明療效或強弱程度的不同, 則可用行平均分差檢驗或成組的 Wilcoxon 秩和檢驗或 Ridit 分析。2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為無序多分類變量,行變量為有序多分類變量,則可采用普通的 Pearson 檢驗比較各組之間有無差別, 如果有差別, 還可進(jìn)一步作兩兩

8、比較, 以說明是否 任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計學(xué)意義。2.2.4 列變量行變量均為有序多分類變量, （1）如要做組間差別分析,則可用行平均分差檢驗或成組的 Wilcoxon 秩和檢驗或 Ridit 分析。 如果總的來說有差別, 還可進(jìn)一步作兩兩比 較,以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計學(xué)意義。（ 2）如果要做兩變量之間的相關(guān)性,可采用 Spearson 相關(guān)分析。2.4 配對分類資料的統(tǒng)計分析241四格表配對資料，（1） b+ c>40，則用 McNemar配對檢驗。（2） b + c<40，則用校正 的配對檢驗。2.4.1 C CX資料，（1）配對比較：用 McNemar配對檢

9、驗。（2） 一致性檢驗，用 Kappa檢驗。在SPSS軟件相關(guān)分析中，pearson（皮爾遜）,kendall （肯德爾）和spearman（斯伯曼/斯皮爾曼） 三種相關(guān)分析方法有什么異同兩個連續(xù)變量間呈線性相關(guān)時，使用Pearson積差相關(guān)系數(shù)，不滿足積差相關(guān)分析的適用條件時，使用 Spearman 秩相關(guān)系數(shù)來描述 .Spearman 相關(guān)系數(shù)又稱秩相關(guān)系數(shù)，是利用兩變量的秩次大小作線性相關(guān)分析，對原始變量的分布不作要求，屬于非參數(shù)統(tǒng)計方法，適用范圍要廣些。對于服從Pearson相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)亦可計算Spearman相關(guān)系數(shù)，但統(tǒng)計效能要低一些。Pearson相關(guān)系數(shù)的計算公式可以 完全套

10、用Spearman相關(guān)系數(shù)計算公式，但公式中的x和y用相應(yīng)的秩次代替即可。Kendall's tau-b 等級相關(guān)系數(shù)：用于反映分類變量相關(guān)性的指標(biāo)，適用于兩個分類變量均為 有序分類的情況。 對相關(guān)的有序變量進(jìn)行非參數(shù)相關(guān)檢驗； 取值范圍在 -1-1 之間， 此檢驗適 合于正方形表格；計算積距 pearson 相關(guān)系數(shù)，連續(xù)性變量才可采用; 計算 Spearman 秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或不滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù) ; 計算 Kendall 秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或不 滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù)。計算相關(guān)系數(shù)：當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布未知，或原始數(shù)據(jù)用等級表示

11、時，宜用 spearman 或 kendall 相關(guān)Pearson 相關(guān)復(fù)選項積差相關(guān)計算連續(xù)變量或是等間距測度的變量間的相關(guān)分析Kendall 復(fù)選項等級相關(guān)計算分類變量間的秩相關(guān)，適用于合并等級資料Spearman 復(fù)選項等級相關(guān)計算斯皮爾曼相關(guān)，適用于連續(xù)等級資料注：1 若非等間距測度的連續(xù)變量因為分布不明-可用等級相關(guān) /也可用 Pearson 相關(guān)，對于完全等級離散變量必用等級相關(guān)2 當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布型未知或原始數(shù)據(jù)是用等級表示時，宜用Spearman 或 Kendall 相關(guān)。3 若不恰當(dāng)用了 Kendall 等級相關(guān)分析則可能得出相關(guān)系數(shù)偏小的結(jié)論。則若不恰當(dāng)

12、使用，可能得相關(guān)系數(shù)偏小或偏大結(jié)論而考察不到不同變量間存在的密切關(guān)系。對一般情況默認(rèn)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的，故用Pearson分析方法。在SPSS里進(jìn)入 Correlate Bivariate，在變量下面 Correlation Coefficients復(fù)選框組里有 3 個選項：PearsonKendall's tau-bSpearman：Spearmanspearman （斯伯曼/斯皮爾曼）相關(guān)系數(shù)斯皮爾曼等級相關(guān)是根據(jù)等級資料研究兩個變量間相關(guān)關(guān)系的方法。 它是依據(jù)兩列成對等級 的各對等級數(shù)之差來進(jìn)行計算的，所以又稱為 “等級差數(shù)法 ” 斯皮爾曼等級相關(guān)對數(shù)據(jù)條件的要求沒有積差相關(guān)系數(shù)

13、嚴(yán)格， 只要兩個變量的觀測值是成對 的等級評定資料， 或者是由連續(xù)變量觀測資料轉(zhuǎn)化得到的等級資料， 不論兩個變量的總體分 布形態(tài)、樣本容量的大小如何，都可以用斯皮爾曼等級相關(guān)來進(jìn)行研究Kendall's 相關(guān)系數(shù)肯德爾 （Kendall）W 系數(shù)又稱和諧系數(shù)， 是表示多列等級變量相關(guān)程度的一種方法。 適用這種 方法的數(shù)據(jù)資料一般是采用等級評定的方法收集的， 即讓 K 個評委（被試） 評定 N 件事物， 或 1 個評委（被試）先后 K 次評定 N 件事物。等級評定法每個評價者對 N 件事物排出一個 等級順序，最小的等級序數(shù)為1 ,最大的為N，若并列等級時，則平分共同應(yīng)該占據(jù)的等級，如，平

14、時所說的兩個并列第一名，他們應(yīng)該占據(jù) 1， 2 名，所以它們的等級應(yīng)是 1.5,又 如一個第一名， 兩個并列第二名， 三個并列第三名， 則它們對應(yīng)的等級應(yīng)該是 1,2.5,2.5,5,5,5, 這里 2.5是2,3的平均， 5是 4,5,6的平均。肯德爾 （Kendall）U 系數(shù)又稱一致性系數(shù)， 是表示多列等級變量相關(guān)程度的一種方法。 該方法 同樣適用于讓 K 個評委（被試）評定 N 件事物，或 1 個評委（被試）先后 K 次評定 N 件事 物所得的數(shù)據(jù)資料，只不過評定時采用對偶評定的方法，即每一次評定都要將N 個事物兩兩比較，評定結(jié)果如下表所示，表格中空白位（陰影部分可以不管）填入的數(shù)據(jù)為

15、：若i 比j好記1，若i比j差記0,兩者相同則記0.5。一共將得到K張這樣的表格，將這 K張表格 重疊起來，對應(yīng)位置的數(shù)據(jù)累加起來作為最后進(jìn)行計算的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)記為丫 i。正態(tài)分布的相關(guān)檢驗對來自正態(tài)總體的兩個樣本進(jìn)行均值比較常使用T檢驗的方法。T檢驗要求兩個被比較的樣本來自正態(tài)總體。兩個樣本方差相等與不等時用的計算T值的公式不同。進(jìn)行方差齊次性檢驗使用 F 檢驗。對應(yīng)的零假設(shè)是：兩組樣本方差相等。 P 值小于 0.05 說 明在該水平上否定原假設(shè),方差不齊；否則兩組方差無顯著性差異。U 檢驗時用服從正態(tài)分布的檢驗量去檢驗總體均值差異情況的方法。在這種情況下總體方差通常是已知的。雖然T檢驗法

16、與U檢驗法所解決的問題大體相同， 但在小樣本（樣本數(shù)n ）=30作為大樣本） 且均方差未知的情況下就不能用 U 檢驗法了。均值檢驗時不同的數(shù)據(jù)使用不同的統(tǒng)計量使用MEANS過程求若干組的描述統(tǒng)計量，目的在于比較。因此必須分組求均值。這是與Descriptives過程不同之處。檢驗單個變量的均值是否與給定的常數(shù)之間存在差異，用One-Sample T Test單樣本T檢驗過程。檢驗兩個不相關(guān)的樣本是否來自來具有相同均值的總體，用Independent-Samples T test獨立樣本t檢驗過程。如果分組樣本不獨立，用Paired Sample T test配對t檢驗。如果分組不止兩個，應(yīng)使用

17、One-Way ANOVO 一元方差分析（用于檢驗幾個獨立的組，是否來自均值相等的總體）過程進(jìn)行單變量方差分析。如果試圖比較的變量明顯不服從正態(tài)分布，則應(yīng)該考慮使用一種非參數(shù)檢驗過程Non parametric test.如果用戶相比較的變量是分類變量，應(yīng)該使用Crosstabs功能。當(dāng)樣本值不能為負(fù)值時用右側(cè)單邊檢驗醫(yī)學(xué)科研中常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法統(tǒng)計學(xué)是一門透過同質(zhì)事物的變異性、揭示內(nèi)在事物規(guī)律性和實質(zhì)性的科學(xué)，確切地講，是一門關(guān)于客觀數(shù)據(jù)分析的科學(xué)，研究數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，包括理論和應(yīng)用兩個方面。 醫(yī)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)，側(cè)重于實際應(yīng)用，是在傳承和借鑒傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)理論原理公式應(yīng)用模式基礎(chǔ)上，創(chuàng)

18、造性地以目的數(shù)據(jù)庫一變量類型一變量間關(guān)系 ”模式為指導(dǎo)的統(tǒng)計學(xué)。它遵循簡單實用的原則， 力避復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理和公式推導(dǎo)，以解決實際問題為導(dǎo)向， 以建立統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、分清變量類型為基礎(chǔ)，以分析變量與變量間關(guān)系為核心闡述統(tǒng)計學(xué)分析方法， 對于廣大醫(yī)學(xué)科研工作者，具有內(nèi)容簡單、思維明確、操作可行、方法實用的特點。因此， 學(xué)好用好醫(yī)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)需要掌握如下一些基本方法。一、明確研究目的和研究設(shè)計研究目的是研究設(shè)計的目標(biāo)和方向，科學(xué)研究的基本要素及其基本原則是科研設(shè)計的基礎(chǔ)和指南。完整的科研設(shè)計包括專業(yè)設(shè)計和統(tǒng)計設(shè)計兩部分：專業(yè)設(shè)計是指課題的實際意義和研究價值，入選對象的診斷標(biāo)準(zhǔn)、納入標(biāo)準(zhǔn)及排除標(biāo)準(zhǔn)等，決定

19、研究課題的先進(jìn)性和實用性； 統(tǒng)計設(shè)計包括選擇研究類型與設(shè)計方案，確定研究總體、樣本量、觀察指標(biāo)、隨機化分組或抽樣方法，以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制和統(tǒng)計分析方法等，影響課題的可信度和科學(xué)價值。因此，正確的統(tǒng)計學(xué)分析一定要建立在明確的研究目的和研究設(shè)計的基礎(chǔ)之上，那些事先沒有研究目的和研究設(shè)計，事后找來一堆數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析都是不可取的。在醫(yī)學(xué)論文的撰、編、審、 讀過程中經(jīng)常遇到的問題是研究的題目與課題設(shè)計、論文內(nèi)容不符，包括文章的方法解決不了論文的目的、文章的結(jié)果說明不了論文的題目、文章的討論偏離了論文的主題；還有是目的不明確、設(shè)計不合理。如題目過小，論文不夠字?jǐn)?shù)，而一些無 關(guān)緊要的變量指標(biāo)或結(jié)果被分析被

20、討論；又如題目過大，論文的全部內(nèi)容不足以說明研究的目的，使論文的論點難以立足。所以，合理明確的論文題目或目的以及研究設(shè)計方案是撰、編、審、讀者應(yīng)當(dāng)關(guān)注的首要問題。此外，樣本含量是否滿足，抽樣是否隨機，偏倚是否控制等，也是不可忽視的問題。二、建好分析用的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫即存放數(shù)據(jù)的 倉庫”，是指將不同研究對象不同觀測指標(biāo)的觀察結(jié)果逐一有序記錄的 二維表格形式。二維表中除第一行屬于觀察指標(biāo)外，其余每一行代表一個觀察對象的所有觀察指標(biāo)值（即數(shù)據(jù)）；每一列代表某項觀察指標(biāo)所有觀察對象的觀察值。嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)可以直接應(yīng)用相關(guān)軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析。由于不同軟件對文字存在可識別性問題，一般在統(tǒng)計分析時要求數(shù)據(jù)庫的

21、數(shù)據(jù)值全部用阿拉伯?dāng)?shù)字表示，必要時可在適當(dāng)位置附加批注。對于論文作者來講，統(tǒng)計分析需要借助于統(tǒng)計 分析軟件計算，而統(tǒng)計分析軟件都要有完整、 符合要求的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫，所以建好分析數(shù)據(jù)庫是統(tǒng)計分析的需要。此外，建好分析數(shù)據(jù)庫還可以理清分析思路。在試驗或調(diào)查研究中獲取的數(shù)據(jù)有時多而零散， 如果不能進(jìn)行科學(xué)的整理匯總，就會顯得雜亂無章，理不清頭緒，抓不住要點，甚至無所適從，最后可能束之高閣、棄之不用，造成數(shù)據(jù)的極大浪費。相反，建好數(shù)據(jù)庫，可以使觀察 對象的研究指標(biāo)一目了然，使研究思路清晰明確。因此，建好數(shù)據(jù)庫是正確統(tǒng)計分析的前提和基礎(chǔ)，甚至決定了論文分析結(jié)果的成敗。對于編、審、讀者來講，一般由于篇幅的

22、限制，往往得不到數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，而只有作者在數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)基 礎(chǔ)上經(jīng)統(tǒng)計描述計算后給出的諸如各指標(biāo)均數(shù)x、標(biāo)準(zhǔn)差s或中位數(shù) M、百分位數(shù) Px的二手”數(shù)據(jù)，或?qū)⒀芯繉ο蟮哪骋恢笜?biāo)按其數(shù)值大小或特征屬性分組，清點各組觀察單位出現(xiàn)的個數(shù)或頻數(shù)的頻數(shù)表數(shù)據(jù)等。無論是否能夠得到數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，作者在統(tǒng)計分析過程中一定依據(jù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，得出結(jié)果。如果對 二手”數(shù)據(jù)或頻數(shù)表數(shù)據(jù)的結(jié)果等存在疑惑，編輯、審稿專家或讀者有權(quán)要求作者提供數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)以檢查其完整性、準(zhǔn)確性和真實性，確保研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量。假若在投稿須知中對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)作出必要的要求，無疑對于保證刊物的發(fā)表質(zhì)量有著積極的意義。三、分清楚指標(biāo)（或變量）的性質(zhì)和類型

23、指標(biāo)，即觀察指標(biāo)，是由研究目的確定的觀察對象的內(nèi)在屬性特征或其相關(guān)的影響因素。例如，需要研究本體感覺訓(xùn)練對腦卒中偏癱患者運動功能（本體感覺、平衡功能）的影響，那 么本體感覺、平衡功能反映了腦卒中偏癱患者運動功能的特征，分別稱為研究的本體感覺指標(biāo)、平衡功能指標(biāo)，影響本體感覺和平衡功能的有關(guān)因素，比如年齡、性別、病種、病程等，稱為研究的年齡指標(biāo)、性別指標(biāo)、病種指標(biāo)和病程指標(biāo)。變量即觀察變量，也稱變化的量，實際上就是觀察指標(biāo)，一般特指用于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計或軟件計算的分析指標(biāo)。例如，腦卒中偏癱患者運動功能的本體感覺、 平衡功能指標(biāo)，在統(tǒng)計計算時， 分別稱為本體感覺變量和平衡功能變量。按變量是否影響其它變量或

24、是否受到其它變量的影響有影響變量和結(jié)果變量之分。影響變量,也稱自變量，是指自身變化并影響結(jié)果變量變化的量；結(jié)果變量，又稱因變量，是指隨影響變量變化而變化的量，看作是影響變量變化的結(jié)果。如果分析康復(fù)訓(xùn)練對冠心病患者有氧運動功能的影響，那么康復(fù)訓(xùn)練可看作是影響變量，有氧運動功能則為結(jié)果變量；如果分析不同性別之間冠心病患者有氧運動功能是否存在統(tǒng)計學(xué) 差異，那么性別是影響變量，有氧運動功能是結(jié)果變量。分清楚變量的性質(zhì)，即什么是結(jié)果變量、什么是影響變量，是選擇統(tǒng)計分析方法的第一步。一般而言，那些相對固有的、不易改變的特征（如性別、籍貫等）或易于被人控制的處理因 素（如實驗分組、疫苗接種與否等）作為影響變

25、量或影響因素；而那些容易變化、較難確定 的觀察效應(yīng)或結(jié)局（如療效、患病與否等）作為結(jié)果變量，看成是最后觀察的結(jié)果。但影響 變量和結(jié)果變量的劃分是相對的，視研究目的和具體情況而定，有時甚至不加區(qū)分。從數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析的角度來看，變量是指那些能反映數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的內(nèi)在數(shù)量關(guān)系，可用于統(tǒng)計計算包括軟件計算的指標(biāo)。 一般而言，不同的研究目的決定了不同的數(shù)據(jù)庫， 實際上決 定了組成數(shù)據(jù)庫的不同變量。變量的類型分為數(shù)值變量和分類變量。數(shù)值變量，又稱定量變量，是指能用定量方法測定的、具有數(shù)值大小、高低或多少的指標(biāo)， 變量值一般有度量衡單位，可以帶小數(shù)點，如身高、體重、血壓等；分類變量，又稱定性變 量，是指能用定

26、性的方法確定的、觀察單位某項屬性或特征分類的指標(biāo)。根據(jù)分類變量的分類項數(shù)和各項數(shù)間有無等級程度差異分為二項分類變量、多項無序分類變量、多項有序分類變量，如表 1。表1分類變量的不同類別與舉例表1分類變駅的不同類別與舉例類別項數(shù)等級次序舉例二項分類變雖二項X或有性別（男、女）、考檜（合格. 不合格）多項無序分類變雖多項無mffl(A.BMB.O)多項有序分類變?nèi)诙囗椨袉羽B(yǎng)狀況（優(yōu)、良、中.蔓從應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)選擇統(tǒng)計分析方法的角度考慮，變量可考慮分為數(shù)值變量、多項有序分類變量、多項無序分類變量、 二項分類變量四種。 此外，不同類別變量可遵循下列順序轉(zhuǎn)化：數(shù)值變 量一多項有序分類變量一多項無序分類變量一

27、-項分類變量，稱為降級轉(zhuǎn)化，但這種轉(zhuǎn)化過程會不斷喪失蘊藏的數(shù)據(jù)信息，導(dǎo)致統(tǒng)計分析過程中假陰性結(jié)果的不斷增加。至于逆向轉(zhuǎn)化即升級轉(zhuǎn)化，盡管理論上認(rèn)同，但實際應(yīng)用中不建議采用。很多研究表明，掌握好統(tǒng)計分析的應(yīng)用條件，正確選擇統(tǒng)計分析方法是學(xué)習(xí)并應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)的一個突出難點。對于醫(yī)學(xué)論文作者而言，分清楚數(shù)據(jù)庫中變量的性質(zhì)（影響變量與結(jié)果變量）、類型（數(shù)值 變量、多項有序分類變量、多項無序分類變量、二項分類變量）以及它們之間的降級轉(zhuǎn)化關(guān) 系（數(shù)值變量一多項有序分類變量一多項無序分類變量一二項分類變量）是學(xué)好用好應(yīng)用統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)，可以有效避免張冠李戴、缺乏原則地選錯統(tǒng)計分析方法；對于文章的編審和讀者來說，

28、這是判斷作者正確選擇統(tǒng)計學(xué)分析方法與否的一個簡單有效的途徑。四、正確選用統(tǒng)計學(xué)方法應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)（嚴(yán)格而言是指統(tǒng)計學(xué)的假設(shè)檢驗）可以簡單地看作是一門關(guān)于結(jié)果變量與影響變量之間關(guān)系分析的科學(xué)。由于結(jié)果變量（因變量）、影響變量（自變量）各有 4種類型，所以相互組合有16種情形，相對應(yīng)的有 16種首選的統(tǒng)計分析方法（表 2中第一個或用表示的方法），口，二 項分類變量與二項分類變量關(guān)系的分析選用兩個率比較的X2檢驗（四格表 X2檢驗），二項分類變量與多項無序分類變量關(guān)系的分析選用多個率比較的X2檢驗，多項無序分類變量與二項分類變量關(guān)系的分析選用兩個構(gòu)成比比較的X2檢驗，多項無序分類變量與多項無序分類變量關(guān)

29、系的分析選用多個構(gòu)成比比較的x2檢驗.數(shù)值變量與二項分類變量關(guān)系的分析選用t-檢驗，數(shù)值變量與多項無序分類變量關(guān)系的分析選用完全隨機設(shè)計的，F(xiàn)-檢驗，數(shù)值變量與數(shù)值變量關(guān)系的分析選用Pearson直線相關(guān)回歸分析，等等。如果首選統(tǒng)計方法的條件不適合，一般通過降級轉(zhuǎn)化選擇 低”一級或 低”二級、三級的統(tǒng)計方法或其它統(tǒng)計方法。如，t 一檢驗是數(shù)值變量與二項分類變量關(guān)系分析時首選的統(tǒng)計方法，如果該方法的條件不適合，此時將-檢驗中數(shù)值變量 降級”當(dāng)作多項有序分類變量看待，故可次選 Wilcoxon秩和檢驗，如果再 降級”，依次低選兩構(gòu)成比比較的x2檢驗，甚至四格表 X2檢驗。又如，如果Pears on

30、直線相關(guān)回歸分析的條件不符合，可根據(jù)情況將其中的一個或兩個數(shù) 值變量降一級”，選擇Spearman等級相關(guān)，如果再降級”，相應(yīng)可以選擇秩和檢驗、Logistic 回歸或者t 一檢驗、X2檢驗，等等。其它仿此，詳見表 2。它涵蓋了基本統(tǒng)計分析的絕 大部分，是應(yīng)用統(tǒng)計分析的核心內(nèi)容。當(dāng)然，應(yīng)用統(tǒng)計分析除了單一變量分析、兩變量間關(guān)系的分析以外，其它諸如一個自變量和多個因變量、多個自變量和多個因變量之間關(guān)系的分析當(dāng)屬多變量關(guān)系分析的內(nèi)容。由于分類變量與數(shù)值變量各不相同，不同個數(shù)不同變量的組合方式多種多樣，所以相應(yīng)的統(tǒng)計方法也有很多種，主要有：1個數(shù)值變量與多個數(shù)值變量之間的關(guān)系，如多元相關(guān)回歸分析；1

31、個分類變量與多個數(shù)值變量之間的關(guān)系，如多因素方差分析、 重復(fù)設(shè)計方差分析；l個數(shù)值變量與混合多個變量之間的關(guān)系，如協(xié)方差分析、COx模型;1個分類變量與混合多變量之間的關(guān)系，如Logistic回歸分析；多個數(shù)值變量與多個數(shù)值變量之間的關(guān)系，如典則相關(guān)等。表2兩變量關(guān)系分析的統(tǒng)計方法題帥眞壬¥囚將農(nóng)匚方曲總t片邯卓氧風(fēng)出分）】»首"口 k. ft直1'rilED槻救（：耳蜂*酗*注呼刃茯19檢昭PiJV K Ifl 檢 g二：京弟A UH樣再嗆伶：i尢11號疊ig»i”冶 Uit1 3荽井拖Upi峽HFJJ pezum. iiF 課轉(zhuǎn)利關(guān) 口 *穴

32、朮紳算瞰誹詡力fiftF飲給電餐'1 二 S* 忙痔豪符餐Lo血血幅I爭Hl祁民卜尬石序Li|i«tw*A ftKOXNfl*2 SprlfWUft 7i 鍛 Itijt因此，醫(yī)學(xué)論文的作者，在分清楚數(shù)據(jù)庫中分析變量的性質(zhì)、類型和降級轉(zhuǎn)化關(guān)系時，可以 應(yīng)用表2迅速確定首選的統(tǒng)計方法以及備選或次選的統(tǒng)計方法，應(yīng)用相關(guān)軟件或計算工具 快速實現(xiàn)統(tǒng)計分析。醫(yī)學(xué)論文的編審和讀者也可應(yīng)用該表2,準(zhǔn)確判斷作者是否正確選擇了統(tǒng)計學(xué)分析方法，甚至分析錯誤選擇統(tǒng)計方法的原因與后果。如，欲評價某種藥物的降舒張壓效果，試驗組用該降壓藥、對照組不用藥，假如測量的舒張壓值符合t檢驗的條件（正態(tài)分布、方差

33、齊等），很明顯該數(shù)據(jù)首選f檢驗的統(tǒng)計方法。如果降級轉(zhuǎn)化可以選擇Wilcox on秩和檢驗，如果降壓效果轉(zhuǎn)化為有效和無效兩種情況，甚至可以選擇四格表 X2檢驗。但需要注意的是，如此降級選擇統(tǒng)計方法，可能出現(xiàn)假陰性或漏診錯誤，即把差異有統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)果（有降壓效果）當(dāng)作差異無統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)果（無降壓效果）看待，從而低估藥物的作用，在論文討論中至少要加以必要的說明，否則統(tǒng)計方法不能視為正確有效，可作為退修或退稿處理。五、熟悉常用的統(tǒng)計分析軟件統(tǒng)計分析軟件是統(tǒng)計分析的必備工具，常用的統(tǒng)計分析軟件有：統(tǒng)計分析系統(tǒng)SAS、社會學(xué)統(tǒng)計程序包 SPSS、微軟公司電子表格系統(tǒng)Microsoft Office E

34、xcel 等。SAS（statistics an alysis system）是統(tǒng)計分析系統(tǒng)的英文縮稱，最早由北卡羅來納大學(xué)的兩位生物統(tǒng)計學(xué)研究生編制，1976年由SAS軟件研究所正式推出。SAS完全針對專業(yè)用戶進(jìn)行設(shè)計，以編程為主。其最大特點是分析模塊調(diào)用，功能強大，深淺皆宜，簡短編程即可同時對多個數(shù)據(jù)文件進(jìn)行 分析。但對一般用戶而言，人機界面不太友好，最初編寫使用程序時可能會存在各種難度。SPSS（statistical package for the social scienee）是社會學(xué)統(tǒng)計程序包的英文縮稱，20 世紀(jì)60年代末由美國斯坦福大學(xué)的 3位研究生研制，1975年由芝加哥 s

35、Pss總部推出。sPss系統(tǒng)的最大特點是菜單操作，方法齊全，繪制圖形、表格較為方便，輸出結(jié)果比較直觀。但其統(tǒng)計分析功能略顯遜色，特別是難以同時分析處理多個數(shù)據(jù)文件。Microsoft Office Excel是美國微軟公司開發(fā)的電子表格系統(tǒng)，是目前應(yīng)用最為廣泛的辦公室表格處理軟件之一。Excel作為Office軟件的一員被眾多用戶所熟知，具有數(shù)據(jù)處理、函數(shù)運算、數(shù)據(jù)庫、圖表制作等功能，進(jìn)行統(tǒng)計分析時具有易得，快速、直觀、簡單、運算 可視等優(yōu)點，是建立數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行常用統(tǒng)計分析的好工具。其中，SAS、sPss是國際通用的統(tǒng)計分析計算軟件。即便如此，不同軟件仍各有利弊、互 有長短，用戶可根據(jù)需求和使用習(xí)慣，選擇一種或幾種軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。特別一提的是Microsoft Office Excel.由于其獨特的優(yōu)勢，統(tǒng)計計算功能也逐漸得到開發(fā)應(yīng)用，如Excel統(tǒng)計分