醫(yī)學論文中統(tǒng)計方法的合理應(yīng)用分析

石玲

【摘 要】醫(yī)學統(tǒng)計是醫(yī)學研究中不可或缺的重要組成部分，其普遍使用于實驗設(shè)計、資料收集和數(shù)據(jù)分析中。如何合理應(yīng)用統(tǒng)計學方法是提高醫(yī)學科技論文學術(shù)質(zhì)量和保障科學研究合理開展的重要條件。本文通過分析目前常見的統(tǒng)計方法，對醫(yī)學論文中統(tǒng)計方法的合理應(yīng)用進行探究。

【關(guān)鍵詞】醫(yī)學論文；統(tǒng)計方法；合理應(yīng)用

【中圖分類號】R621 【文獻標識碼】B 【文章編號】1005-0019（2018）22--01

醫(yī)學論文中資料的類型是決定統(tǒng)計方法類型選擇的重要參考因素。醫(yī)學論文中定性資料的比較通常為 檢驗和Fisher精確檢驗，等級資料的比較通常為秩和檢驗或Ridit分析等非參數(shù)檢驗。定量分析的比較，假若資料原本數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后符合正態(tài)分布規(guī)律和方差齊性的要求，可采用t檢驗和方差分析；假若數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后依舊不符合正態(tài)分布規(guī)律和方差齊性的要求，則采用配對資料的符號秩和檢驗（Wilcoxon配對法）或多個樣本比較的秩和檢驗（Wilcoxon Kruskal-Wallis檢驗）。

1 t檢驗

t檢驗始于1908年由英國統(tǒng)計學家W.S.Gosset根據(jù)t分布原理構(gòu)建的一種建設(shè)檢驗方式，主要應(yīng)用于計量資料中2個樣本數(shù)的比較。就理論而言，t檢驗的應(yīng)用條件應(yīng)滿足以下幾點要求：（1）樣本均源于正態(tài)分布的總體；（2）兩樣本數(shù)相同比較時，還應(yīng)保證兩總體方差相同。然而，在實際應(yīng)用過程中，與理論條件通常存在一定的偏差，因此，通常只需其分布呈單峰且接近正態(tài)分布即可采用。常見的t檢驗有單個樣本t檢驗、配對樣本t檢驗和兩獨立樣本t檢驗。

1.1 單個樣本t檢驗 其主要應(yīng)用于判斷樣本均數(shù)代表的總體均數(shù)和已知總體均數(shù)是否具備統(tǒng)計學意義，當樣本例數(shù)<60例且總體標準差未知時，采用t檢驗；當樣本例數(shù)<60例或 60例且總體標準差已知時，采用u檢驗。

1.2 配對樣本t檢驗 其主要應(yīng)用于配對設(shè)計的兩樣本均數(shù)的比較，在應(yīng)用過程中應(yīng)保證兩樣本滿足配對設(shè)計資料的要求。常見配對設(shè)計資料的類型分別有：（1）兩種同質(zhì)接受試驗的對象，分別采取不同的處理方式；（2）同一接受試驗的對象或同一樣本的兩個部分，分別采用不同的處理方式；（3）同一接受試驗的對象對比經(jīng)處理前后的結(jié)果。

1.3 兩獨立樣本t檢驗 該類檢驗方式又可稱為成組t檢驗，普遍應(yīng)用于完全隨機設(shè)計的樣本均數(shù)的比較。與配對t檢驗相比，兩獨立樣本t檢驗在檢驗之前，還需對兩組資料進行方差齊性檢驗。如果方差齊性檢驗結(jié)果為小標本且方差齊，則采用t檢驗；如果方差齊性檢驗結(jié)果為不齊，則采用校正t檢驗。或者采用取對數(shù)、開方和倒數(shù)等方式對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換來使兩組資料滿足方差齊性后再進行t檢驗。又或者選用非參數(shù)檢驗。此外，當兩組樣本例數(shù)>50例時，為避免t檢驗的過于繁瑣，可采用u檢驗。

2 方差分析

方差分析普遍應(yīng)用于超過兩組以上計量資料均數(shù)的比較。該類檢驗方式的應(yīng)用應(yīng)保證各組資料均滿足正態(tài)分布和方差齊性的要求。因此，在進行方差分析之前，還應(yīng)對各組資料進行正態(tài)分布和方差齊性檢驗。常見的方差分析有完全隨機設(shè)計的方差分析、隨機區(qū)組設(shè)計的方差分析和析因設(shè)計的方差分析。

2.1 完全隨機設(shè)計的方差分析

該類方差分析主要用于分析完全隨機設(shè)計的多個樣本均數(shù)所對應(yīng)的總體均數(shù)之間是否存在明顯差異。完全隨機設(shè)計是將試驗對象隨機分為兩組或多組，每組所采用的處理方式相同，形成兩個或多個樣本。

2.2 隨機區(qū)組設(shè)計的方差分析

該類方差分析的設(shè)計步驟為：（1）將所有試驗對象根據(jù)種類或特征的不同分為若干區(qū)組；（2）對區(qū)組內(nèi)的各個研究對象采取不同的處理方式。經(jīng)以上設(shè)計后，即可判斷出處理因素和組區(qū)因素是否對試驗效應(yīng)產(chǎn)生作用。此外，由于該類設(shè)計能盡可能的使各區(qū)組內(nèi)研究對象的水平接近，降低了個體差異對研究結(jié)果產(chǎn)生的影響，與成組設(shè)計相比，更能檢驗出處理因素之間的差異。

2.3 析因設(shè)計的方差分析

將 2個處理因素的各種濃度水平進行排列組合、交叉分組的試驗設(shè)計。該種設(shè)計能在檢驗出各個因素各水平之間差異的同時，還能檢驗出各因素之間的作用情況，同時也能找到處理因素的各種濃度之間的最佳組合。

目前，部分醫(yī)學論文中采用t檢驗來代替方差分析的統(tǒng)計學計算方式是不符合規(guī)定要求的。t檢驗僅適用于判斷2個小樣本均數(shù)之間的差異性，而針對多組均數(shù)采用t檢驗進行比較，則有可能會將原本相同的2個總體均數(shù)判斷為存在差異，對結(jié)論的可信度造成嚴重影響。在對比多個樣本均數(shù)時，其正確的分析步驟應(yīng)為首先對多組均數(shù)進行方差分析，在檢驗統(tǒng)計量具有意義時，再對多個樣本均數(shù)進行多重比較。

3 檢驗

檢驗是目前應(yīng)用較為普遍的假設(shè)檢驗方法，然而在醫(yī)學論文中主要應(yīng)用于分類計數(shù)資料的假設(shè)檢驗，如用于2個樣本率的比較、多個樣本率的比較、樣本內(nèi)部結(jié)構(gòu)的比較、樣本率與總體率的比較以及某現(xiàn)象的實際分布與其理論分布情況的比較。然而，在樣本符合正態(tài)分布條件時，即樣本例數(shù)n與樣本率p符合np>5和n（1-p）>5時，可通過計算假設(shè)檢驗統(tǒng)計量u值來進行判斷。常用的 檢驗有2×2表 檢驗、配對資料 檢驗和R×C表 檢驗。

3.1 2×2表 檢驗

該類檢驗方式適用于2個樣本率或構(gòu)成比的比較，在檢驗過程中，當整個試樣樣本數(shù)n 40例且某理論評書1T 5時，需連續(xù)校正 值。由于 值與T值呈反比關(guān)系，在T值過小時， 值會增大，容易造成假陽性結(jié)論。此外，當樣本數(shù)n<40例或某個T值<1時，即使 值經(jīng)校正公式計算，也會存在一定的偏差，這時則需用2×2表 檢驗的Fisher確切檢驗法。

3.2 配對資料 檢驗

該類檢驗方式適用于配對設(shè)計的2個樣本率或構(gòu)成比的比較，也就是通過單一樣本的數(shù)據(jù)分析兩種處理結(jié)果是否存在明顯差異。在檢驗過程中，當一方處理結(jié)果為陽性而另一方處理結(jié)果為陰性的樣本數(shù)n1和n2的總和小于40例時，需對計算的 值進行校正。

3.3 R×C表 檢驗

該類檢驗方式適用于多個樣本率或構(gòu)成比的比較。在應(yīng)用時，當檢驗統(tǒng)計量存在明顯差異時，還應(yīng)對多個樣本率或構(gòu)成比進行多重比較。

4 非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗可直接對總體的分布或分布位置進行檢驗，無需考慮總體的參數(shù)和分布，主要應(yīng)用于參數(shù)檢驗。非參數(shù)檢驗通常適用于：（1）總體分布為偏態(tài)或分布形式未知的計量資料；（2）等級資料；（3）個別數(shù)據(jù)偏大或數(shù)據(jù)的某一端缺乏確定的數(shù)值；（4）各組總體方差不齊。秩和檢驗是非參數(shù)檢驗中的常用方法，其主要包括有適用于配對設(shè)計的非參數(shù)檢驗的Wilcoxon配對法，適用于判斷兩樣本相應(yīng)總體分布位置有無差異的兩標本比較的秩和檢驗（Wilcoxon Mann-Whitney檢驗）和適用于判斷各樣本相應(yīng)總體位置有無差異的Wilcoxon Kruskal-Wallis檢驗。此外，在前兩種秩和檢驗是被U檢驗取代時，假若相同秩次數(shù)較多，則需校正計算的檢驗統(tǒng)計量。

5 結(jié)語

由上可知，不同的統(tǒng)計方法所適用的范圍和條件各不相同。醫(yī)學論文中應(yīng)根據(jù)資料的類型選擇合理的統(tǒng)計方法，以提高論文的學術(shù)質(zhì)量，有效開展科學研究，整體提升醫(yī)學論文的科學性。

參考文獻

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