數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析策略-SPSS

2023-01-09 22:09 作者:洛溪い 0人讀過(guò) | 我要投稿

? ? 數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析策略主要分為統(tǒng)計(jì)分析方法和統(tǒng)計(jì)分析策略，本文中軟件一般指SPSS。

? ? 統(tǒng)計(jì)分析方法：簡(jiǎn)單、復(fù)雜關(guān)聯(lián)性研究。

? ? 簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)性研究分為差異性分析和相關(guān)性分析（直線相關(guān)分析和秩相關(guān)分析）。

? ? 差異性分析：定量數(shù)據(jù)和分類(lèi)數(shù)據(jù)（定性數(shù)據(jù)）。

? ? **編者注：在經(jīng)典的線性回歸模型中，方差齊性是進(jìn)行回歸的前提要素之一，因OLS(最小二乘法)回歸式要求模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)在解釋變量時(shí)具有相同的方差[1]。

? ? 定量數(shù)據(jù)如果只有兩組，可以根據(jù)其是否通過(guò)正態(tài)性分布檢驗(yàn)（SPSS正態(tài)性檢驗(yàn)，合理設(shè)置因子、因變量和標(biāo)注個(gè)案，Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk，采用Lilliefors顯著水平修正，若正態(tài)性檢驗(yàn)未通過(guò)，也可以繪制Q-Q圖[2]對(duì)正態(tài)性進(jìn)行進(jìn)一步的探究，有些數(shù)據(jù)僅略顯偏態(tài)）和方差齊性檢驗(yàn)[3]（Levene（萊文）檢驗(yàn)與單因素ANOVA分析）判斷使用何種方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

? ? 值得注意的是，方差齊性檢驗(yàn)一般與t檢驗(yàn)結(jié)果一同產(chǎn)生。

? ? 如果定量數(shù)據(jù)的數(shù)量只有兩組，根據(jù)是否正態(tài)、方差齊，符合則使用t檢驗(yàn)，不符合則使用秩和檢驗(yàn)（Mann whitney / u / z 檢驗(yàn)）。

? ? 若是多組定量數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行方差分析（成組F分析），此方法需要兩組及以上定量數(shù)據(jù)，且需要通過(guò)正態(tài)性檢驗(yàn)；也可以進(jìn)行多樣本非參數(shù)秩和檢驗(yàn)（Kruskal Wallis秩和檢驗(yàn) / H檢驗(yàn)），此種方法同樣需要通過(guò)正態(tài)性檢驗(yàn)和方差齊性檢驗(yàn)；也可以通過(guò)多重比較來(lái)比較各組均數(shù)是否相等。

? ? 分類(lèi)數(shù)據(jù)同樣分為兩組和多組兩種情況。

? ? 兩組分類(lèi)數(shù)據(jù)可以進(jìn)行秩和檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)（N≥40，T≥5則為卡方檢驗(yàn)；N≥40，至少一個(gè)1≤T＜5則為矯正卡方檢驗(yàn)，此方法檢驗(yàn)是否構(gòu)成比的分布）、Fisher確切概率法（超過(guò)20%的T＜5或至少一個(gè)T＜1）[4]。

? ? 多組分類(lèi)數(shù)據(jù)同樣可以采用上段介紹的三種統(tǒng)計(jì)分析方法，這里再進(jìn)行一些補(bǔ)充，秩和檢驗(yàn)討論的是分布位置差異性，比較的是平均值[5]；卡方檢驗(yàn)不超過(guò)20%的T＜5，討論的是構(gòu)成分布，即分布輪廓的差異性。

? ? 以上均為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)性研究的內(nèi)容，下面是復(fù)雜關(guān)聯(lián)性研究的方法：

? ? 復(fù)雜關(guān)聯(lián)性研究可以分為單因素回歸分析和多因素回歸分析，對(duì)此分類(lèi)，可以分為線性回歸、logistic分析和cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸。

? ? 線性回歸需要滿(mǎn)足的前提條件是自變量和因變量（在此處用x、y表示）理論上存在因果關(guān)系，有定量資料，且x、y具有線性關(guān)系（SPSS中通常通過(guò)繪制散點(diǎn)圖的形式加以證明）。具體條件分為line（x、y具有線性關(guān)系）、independence（任意兩個(gè)殘差相互獨(dú)立）、normal（殘差服從正態(tài)分布，即通過(guò)正態(tài)性檢驗(yàn)）、equal（殘差通過(guò)方差齊性檢驗(yàn)）。

? ? Logistic分析主要用于分類(lèi)資料，cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸用于生存分析比較。

? ? 統(tǒng)計(jì)分析策略分為RCT研究、觀察性研究和生存分析。

? ? RCT研究描述的是均數(shù) ± 標(biāo)準(zhǔn)差 / 中位數(shù)和四分位數(shù)間距，使用簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)性方法即可進(jìn)行基線差異性分析、差值分析等。

? ? 觀察性研究根據(jù)研究影響因素和控制混雜偏倚進(jìn)行分類(lèi)。

? ? 根據(jù)研究影響因素分類(lèi)，可以分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)性分析和多因素關(guān)聯(lián)性分析。簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)性分析可以進(jìn)行T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、Log-rank檢驗(yàn)、線性檢驗(yàn)、logistic回歸分析，多因素關(guān)聯(lián)性分析可以進(jìn)行線性檢驗(yàn)、logistics回歸分析、cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析。

? ? 根據(jù)控制混雜偏倚可以分組均衡比較，發(fā)現(xiàn)潛在混雜因素，具體方法同上段。

? ? 生存分析可以采用K-M法、Log-rank檢驗(yàn)和cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析。

? ??準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)，K-M方法是一種統(tǒng)計(jì)描述方法，就好比用餅狀圖來(lái)展示比例，用箱圖來(lái)展示連續(xù)變量。[6]

? ??Cox回歸本質(zhì)上是一種回歸模型，它沒(méi)有直接使用生存時(shí)間，而是使用了危險(xiǎn)度（hazard）作為因變量，該模型不用于估計(jì)生存率，而是用于因素分析，也就是找到某一個(gè)危險(xiǎn)因素對(duì)結(jié)局事件發(fā)生的貢獻(xiàn)度。

? ??使用K-M方法繪制生存曲線，使用log-rank檢驗(yàn)評(píng)估生存差異。使用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行多因素分析，評(píng)估預(yù)后因素作用。