临床医学统计的十大方法总结

2018.11.23 17:41
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  在临床研究中,数据往往占据着研究的重心之一,不论是在回顾性研究还是前瞻性研究中,数据统计都是至关重要的一步。但是统计方法如此之多,统计软件层出不穷,如何使用适合的方法和软件进行临床医学统计,是让临床医生最头疼也是最棘手的。

  对于这些统计方法,小编提炼了十个:

  1、生存分析:就是用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法。该学科在生物学、医学、保险学、可靠性工程学、人口学、社会学、经济学等方面都有重要应用。

  2、Kappa检验:一个描述诊断一致性较为理想的指标,Kappa是评价一致性的测量值,检验是否沿对角线格子中的计数(接收比率一样的零件)与那些仅是偶然的期望不同。

  3、样本量计算:保证科研结论具有一定可靠性条件下,确定的最少观察例数。分类:均数比较的样本量计算、率比较的样本量计算、生存分析的样本量计算。

  4、方差分析:用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

  5、T检验: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,分为:单总体检验和双总体检验。

  6、卡方检验: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。

  7、多元分析:研究多个自变量与因变量相互关系的一组统计理论和方法。多元分析是单变量统计方法的发展和推广。

  8、Logistic回归:一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。

  9、Cox回归模型:该模型由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出,主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析,也可用于队列研究的病因探索。

  10、时间序列分析:一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题 。


标签: 临床医学统计
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