医学统计分析

（1）医学统计学简介

相同条件下同类个体之间，由偶然因素引起的某一方面发展不平衡，称为变异，也叫个体差异。例如：（1）同一地区、同年龄的男性健康人群，他们的身高、体重、血压、肺活量、脉搏、血糖指数、红细胞、白细胞等数值都会有所不同。（2）同样条件下，用同一种药物来治疗某种疾病，有的病人被治愈，有的疗效不显著，有的可能无效甚至死亡。

引起客观现象差异的原因是多种多样的，归纳起来，一类是普遍的、共同起作用的主要因素，另一类则是偶然的、随机起作用的次要因素。这两类原因总是错综复杂地交织在一起，并以某种偶然性的形式表现出来。科学的任务就在于，要从看起来是错综复杂的偶然性中揭露出潜在的必然性，即事物的客观规律性。

医学统计学是医学科学的一个重要组成部分，是利用统计学工具指导临床科研工作、评价治疗方法、对各种数据结果进行论证推断的重要手段。它是一门运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的学科，也是医学科学研究的重要工具。医学统计学的内容主要包括：统计研究设计；总体指标的估计；假设检验；联系、分类、鉴别与鉴测等。

（2）医学统计学的必要性

对于临床医护人员来讲，学习和掌握一定的统计学知识是十分必要的。第一，在阅读医学书刊时，经常会遇到一些统计学方面的名词概念，有了这方面的知识，有助于正确理解文章的涵义；第二，在实际工作中，经常要做登记工作，要填写各种报表，只有懂得了原始登记与统计结果的密切关系，并掌握了收集、整理与分析资料的基本知识与技能，才能自觉地、认真地把登记工作做好，积累有科学价值的资料；第三，制订研究计划、检查工作、总结经验等科研过程都离不开对数据的统计分析，尤其在撰写科研论文时，有了统计学知识，才能使数据与观点密切结合，作出正确的结论；最后，科研工作从开始设计到数据整理分析与统计结果的表达，每一步骤都需要统计学知识。

临床医护人员由于任务繁重、工作繁忙、缺乏足够时间精力等原因，往往会疏忽了对临床数据的整理和统计分析过程，可能会造成一部分有重大意义的临床数据的流失或不被重视，不便于新型药物或手术疗效的评估和交流。因而，临床医生等医疗科研人员，可以选择委托有扎实医学统计学基础，掌握统计分析方法的专业分析人员进行数据的整理和分析汇总。

（3）团队介绍

柏仁医学统计学分析团队具有扎实的医学统计分析基础，深入学习流行病学、卫生统计学、SPSS软件与应用、多元统计与软件分析等统计学核心课程，熟练掌握SPSS、SAS、R等统计分析软件

（4）常用的统计方法

1）卡方检验

卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

2）方差分析

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或 “F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。其基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。方差分析的主要用途包括：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。

3）logistic回归分析

Logistic回归分析主要应用于探讨某疾病的危险因素、根据危险因素预测某疾病发生的概率等。如探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量为是否患有胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、BMI、是否吸烟/饮酒、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。通过logistic回归分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。

4）t检验

T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。包括单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。

1) 单样本t检验的目的是为了推断样本所代表的未知总体均值和已知的总体均值有无差别。

2) 独立样本t检验是用来检验两个样本分别代表的总体均值是否相等。这个检验的使用条件是两个总体必须独立，两个样本的观测值之间不能存在任何依赖关系。

3) 配对样本t检验用于检验两个相关样本或成对样本所得均值间的差别是否有统计学意义。它检验的是配对样本值差值的均值是否等于0。

（5）统计结果举例展示

1）卡方检验

图1 卡方检验SPSS17.0运行结果展示

由图1可以看出，卡方值X2=3.641，双侧检验结果P=0.056，差异不显著。注：a为理论次数小于5的格子超过20%时，结合实际情况选用不同的校正方法；b为连续校正，是用于2*2四格表的情况，如果四格表中，某格的理论次数小于5，就要用这个校正。

2）t检验

图2 t检验SPSS17.0运行结果展示

图2为应用SPSS17.0软件进行3组独立样本t检验的运算结果，第一组数据的方差齐性检验结果为F=14.214，P=0.000，说明方差不齐；t检验结果取“假设方差不相等”对应的结果，即t=-1.577, P=0.118，两者无显著差异。第二组数据的方差齐性检验结果为F=2.063，P=0.152，方差齐；t检验结果取“假设方差相等”对应的结果，即t=0.760, P=0.448，两者无显著差异。第三组数据的检验结果同理。