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01 ?相關(guān)性比較？？根據(jù)數(shù)據(jù)類型??！

數(shù)值數(shù)據(jù)與數(shù)值數(shù)據(jù)——相關(guān)系數(shù)

數(shù)值數(shù)據(jù)與分類數(shù)據(jù)——相關(guān)比

分類數(shù)據(jù)與分類數(shù)據(jù)——克萊姆相關(guān)系數(shù)——獨立性檢驗（卡方檢驗）——畫表格求卡方值，然后根據(jù)獨立性檢驗，作出檢驗假設(shè)證明是否具有相關(guān)性。

02? 數(shù)據(jù)有兩大類

連續(xù)變量（正態(tài)或非正態(tài)）、分類變量（二分類或多分類）。

連續(xù)變量中，正態(tài)與非正態(tài)數(shù)據(jù)表示方法是不一樣的。正態(tài)數(shù)據(jù)一般用均數(shù)“土”標(biāo)準(zhǔn)差（x±s) 方式表示，其數(shù)據(jù)95.45%處于x±s 范闈內(nèi)；非正態(tài)數(shù)據(jù)用中位數(shù)和四分位間距表示；分類變量表示方法更直接，通常為頻率與百分?jǐn)?shù)。

03? 比較單個結(jié)局和單個變量

最常見的情況就是比較兩種處理的結(jié)果有何差異 。

如比較兩組獨立的結(jié)果，正態(tài)分布應(yīng)選用t檢驗；連續(xù)非正態(tài)分布選用Mann-Whitney或Wilcoxon秩和檢驗；分類變量選用卡方檢驗，當(dāng)數(shù)據(jù)量很小時，應(yīng)用Fisher檢驗。?

p為0.05的意義是：若不斷重復(fù)檢驗，差異由偶然導(dǎo)致的概率為5%。

04? 趨勢檢驗

比較單個結(jié)局和多個變量，很多情況下，結(jié)局受多個變量影響，回歸分析適用于這種情況。

其中包括線性（liner）回歸，可應(yīng)用于連續(xù)正態(tài)分布的結(jié)局，如血鉀。二分類結(jié)局可應(yīng)用邏輯(logistic)回歸，其分析結(jié)果用比值比表示，即事件發(fā)生的比值與不發(fā)生比值的比值。比值比常被誤解為相對風(fēng)險。同樣需要對不同的結(jié)局類型采用相應(yīng)的回歸分析。一個常犯的錯誤是將連續(xù)變量轉(zhuǎn)為二分類，本應(yīng)使用線性回歸，最后使用了logistic回歸 。

以上均是一種結(jié)局（單個或多個自變）情況，沒有考慮時間或丟失數(shù)據(jù)的因素，不能用于生存分析。對于生存分析，應(yīng)用Cox比例風(fēng)險回歸。計算得出風(fēng)險比，表示死亡的相對風(fēng)險 。

等級資料用spearman相關(guān)性分析 （見下表）

軟件要求作者選擇是否配對(Paired和Unpaired), 并決定選擇參數(shù)檢驗還是非參數(shù)檢驗。所謂參數(shù)檢驗就是指配對t檢驗或獨立樣本t檢驗，而非參數(shù)檢驗則是指Mann-Whitney U檢驗或配對Wilcoxon檢驗。如果選擇參數(shù)檢驗（默認(rèn)兩組數(shù)據(jù)均 呈正態(tài)分布），軟件會讓操作者選擇方差是否齊。如果方差齊，軟件會選擇t檢驗，如果不齊，軟件推薦Welch法。需要說明的一點是，如果兩組數(shù)據(jù)均呈正態(tài)分布，但方差不齊，此時應(yīng)采用校正t檢驗，目前有3種主要的校正t檢驗法：Cochran & Cox法、 Satterthwait法和Welch法。Graph Pad Prism僅支持Welch法。如果兩組數(shù)據(jù)不呈正態(tài)分布，則應(yīng)該選用非參數(shù)檢驗。非參數(shù)的兩個選項分別是Mann-Whitney U檢驗和Kolmogorov-Smirnov檢驗。一般選擇Mann-WhitneyU檢驗。

參數(shù)分析結(jié)果的解讀與此類似，只不過多了個 " F test ?to ?compare varian ces" ?, ?即方差是否齊 。一 般認(rèn)為， p值 > 0.10才可以認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)方差 相同（注意 ：是大于 ， 不是小于 ！是0. 10 , 不是0.05 ! ) 。

05 ?如何判斷數(shù)據(jù)是否成正態(tài)分布？

GraphPad Prism提供了3種檢驗數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布的方法：D'Agootino-Pearson法，Kolmogorov-Smirnov法和Shapiro-Wilk法。針對同一種數(shù)據(jù)，3種方法的計算結(jié)果大同小異。雖然GraphPad Prism不推薦用。

Kolmogorov-Smirnov法，但根據(jù)筆者經(jīng)驗，在國際上發(fā)表論文時，多采用Kolmogorov-Smirnov法的結(jié)果，可能是因為當(dāng)樣本太小時，Shapiro-Wilk法和D'Agootino-Pearson法無法給出檢驗結(jié)果。當(dāng)然，也可以3種方法都選擇，綜合判斷數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布。具體在Column statistics下拉菜單中normality and lognormality tests（正態(tài)或?qū)?shù)正態(tài)分布）。選擇好統(tǒng)計方法之后點擊 "OK", 就可以得到正態(tài)檢驗的結(jié)果。

需要特別說明的是：在正態(tài)檢驗中，一般認(rèn)為p>0.10才表示數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布（是大于，不是小于！是0.10, 不是0.05!)

06? 繪制生存曲線

進(jìn)入上述界面后點擊選中左側(cè) "Survival" 模式，之后點擊 "Create" , ?之后進(jìn)入了GraphPad Prism的主界面。GraphPad Prism 主界面的第一個縱列（標(biāo)志了 X 的縱列）是用來輸入隨訪時間的，其余縱列則輸入患者的結(jié)局．每一個縱列代表了 一個組。輸入數(shù)據(jù)如下圖：

圖像自動生成。

07? t檢驗

t檢驗有三種類型：獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗和單樣本t檢驗。若實驗組和對照組未進(jìn)行配對，在符合獨立樣本t檢驗使用條件的情況下，可采用獨立樣本t檢驗比較兩組數(shù)據(jù)的差異是否具有統(tǒng)計學(xué)意義；若實驗組和對照組進(jìn)行配對，在符合配對樣本t檢驗使用條件的情況下，則應(yīng)該使用配對t檢驗。?

獨立樣本t檢驗對數(shù)據(jù)的基本要求是：1.數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布 2.總體方差相等。配對樣本的t檢驗則要求兩組數(shù)據(jù)的差值呈正態(tài)分布 。?

數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布？可以采用Kolmogorov-Smirnov檢驗或Shapiro-Wilk檢驗。在R中可以使用ks.test（）函數(shù)。

1. 若數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，若方差整齊，則建議作者采用獨立樣本t檢驗的結(jié)果；但方差不整齊，則可以采用近似t檢驗對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。SPSS軟件在進(jìn)行t檢驗時，會自動計算方差齊性檢驗的結(jié)果，并同時告知t檢驗和近似t檢驗的統(tǒng)計學(xué)結(jié)果。

2. 大多數(shù)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)都不呈正態(tài)分布 ，如血脂、血糖、肝酶、腫瘤標(biāo)志物等．因此不宜使用 t檢驗進(jìn)行兩組數(shù)據(jù)的比較 ， 而應(yīng)該采用非參數(shù)統(tǒng)計方法，如Mann-Whitney檢驗 。

若實驗設(shè)計有多個組，即同一實驗因素下有多個分組 ， 則不宜反復(fù)采用t檢驗進(jìn)行組間比較。而應(yīng)該采用單因素方差分析或K.ruskal-Wallis H檢驗，先從總體上明確幾組之間的差異是否有統(tǒng)計學(xué)意義，然后根據(jù)研究需要決定是否進(jìn)行兩組間的比較，采用何種方法進(jìn)行比較。

08? 卡方檢驗

主要用于對分類資料進(jìn)行比較分析。

處理四格表數(shù)據(jù)是卡方檢驗最為常見的用途之一。其目的在于分析”構(gòu)成比”或者”率”之間的差異是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。

• 對于四格表數(shù)據(jù)，使用卡方檢驗的條件：樣本量>40?、且最小理論頻數(shù)應(yīng)>5。?

• 對于某些小樣本的、或者指標(biāo)陽性率較低的研究，總樣本量可能<40, 最小理論頻數(shù)也可能<5, ?此時應(yīng)該采用Fisher確切概率法進(jìn)行分析.

• 對于等級資料，秩轉(zhuǎn)換之后進(jìn)行Mann-Whitney U檢驗。

• 對于畫表問題，不變的在左側(cè)，變化的在上邊，具體見下邊表格的例子。

總結(jié)：分類資料用卡方，等級資料用秩和。

實際上，從理論上講，若要分析四格表數(shù)據(jù)中的構(gòu)成比或者率之間的差異是否有統(tǒng)計學(xué)意義， Fisher確切概率法的結(jié)果是最可靠的。若是使用軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不論樣本量和最小理論頻數(shù)，均可采用Fisher確切概率法。

卡方檢驗回答的問題僅僅是＂構(gòu)成比”或者＂率”之間的差異是否具有統(tǒng)計學(xué)意義，而不能回答效應(yīng)指標(biāo)的強度高低問題。

對于等級資料，不是率和構(gòu)成比的問題，而是分期等問題，所以處理此類數(shù)據(jù)的一般方法是將分期進(jìn)行秩轉(zhuǎn)換，然后以秩和檢驗(Mann-Whitney 檢驗）進(jìn)行統(tǒng)計分析 。

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