医学科研和论文撰写中常用的数据处理和统计分析方法
重庆市卫生信息中心孙安龙
目录
前言
医学统计方法的基本概念
常用医学统计方法的适用条件
医用期刊对医学统计学的要求
医学统计在期刊中的正确表达
医学科研论文中的常见的统计学问题
数据的正确书写
前言
卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法,而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。
我们在编审稿件过程中,经常遇到统计学方法使用不当等问题。
几个基本概念
变量:数值变量(定量变量)、分类变量(定性变量):无序分类、有序分类(等级/半定量)
概率:随机事件、概率、频率与概率的关系(样本含量大到总体时,频率就等于概率)
总体与样本:总体、样本、参数
数学上的分类
连续型资料(continuous data) : 计量资料
实数范围内任意取值
离散型资料(discrete data)
实数范围内只取整数值
计数资料
离散型计量资料
如:脉搏次数/分;人数/家庭;白细胞计数/L
连续型变量:即连续变化的变量,其取值是数轴上某一区间内的一切数值,理论上它们是无限可分的。如身高、体重。
离散型变量:其取值是0,1,2等不连续的量,是数轴上有限或无限的可数的值,两个数之间没有小数。如年新生儿数、月手术病人数、人的牙齿数等。
变量转化只能由高级向低级转化,即从计量资料至等级资料至计数资料,但不能做相反方向的转化。
提示:
在研究设计中,对于能测量的指标,尽可能设计为定量指标,尽可能减少信息量的损失,并为分析过程中资料转化带来方便。
定性指标可转化为定量指标,但较粗糙 。
几种常见的分布
分类变量的分布类型
二项分布:观察单位具有互相对立的一种结果,观察单位的观察结果相互独立(如:治愈/未治愈、传染/未传染)
Poisson分布:二项分布的极限分布和特例,某事件发生率非常小时(小概率事件),则事件发生数X所服从的概率分布
超几何分布:
数值变量的分布类型
正态分布
Weibull分布
t检验、u检验
数值变量资料假设检验的最基本最简单的方法: t检验、u检验;仅适用于两个样本均数的比较
t检验的应用条件:样本含量较小(n<30)、正态分布总体的随机样本、两总体方差齐
u检验的应用条件:样本含量较大(n>30)或样本含量虽小但总体标准差已知时样本均数与已知总体均数的比较及成组设计两大样本均数的比较
应用
样本均数与已知总体均数
配对设计资料
成组设计资料两均数间
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