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1、科研数据的种类 及处理方法,http:/ 内容包括 数据收集、整理、分析、解释和推断,http:/ 如：医学杂志 课题申请 药物开发 相对随机化有对照的临床试验而言，医生个人的临床经验是无计划、杂乱的，而且是非常不可靠的,http:/ 资料收集 资料整理 数据分析 写出报告,http:/ 计数资料、计量资料 连续资料、离散资料,http:/ 二）定性变量,http:/ 离散型 连续型,http:/ 、标准差、变异系数、偏度系数等 资料分布不同，要用相应指标 均数：近似服从对称分布 几何均数：等比数资料 中位数和分位数：偏态资料，尤其包 含不完全信息的资料，比如简易血糖仪 测量的血糖值,http
2、:/ 单组 t检验（满足正态性）、非参数检验 两组 t检验（满足正态性）、非参数检验 多组（大于2组） 方差分析（满足正态性）、非参数检验 多因素： 相关 回归,http:/ 使用方差分析 分别有： 一般方差分析 配伍设计方差分析 拉丁方设计方差分析 交叉设计方差分析 析因设计方差分析 重复测量数据方差分析,http:/ 正态性和方差齐性否则，需作变量变换或选用非参数检验,http:/ 2.有序定性或等级变量,http:/ 虽然这些变量可能用1、2、3等数字表示，但并不一定代表其大小或水平,http:/ 无序定性变量,一些变量虽然可以用1、2、3代表，但是也是无大小或水平之分的，如职业、民族等
3、，其中的工、农、商、干部、技术人员等，并无大小、等级或水平之分，这些也可以用A、B、C等代表，因此称无序的定性变量，也称分类变量或名义变量。,http:/ 有序定性或等级变量,一些定性变量是有序或有等级的，这种定性变量就是有序定性或等级变量。 例如，临床检验结果、 、等， 疗效：治愈、显效、好转、无效、死亡,http:/ 百分比 构成比 发（患）病概率 感染率 相对比（男女比） OR（比值比）/ RR（相对危险度）,http:/ 例如：用某药治疗某病，甲医院治疗100人，40人有效，乙医院治疗5人，2人有效，两家医院有效率均为40%，从而判断甲、乙医院疗效相差不大。,http:/ 2分析一切列
4、联表资料 一般来说，22列联表一般用 2分析，但是，来自不同研究，分析又略有不同 RC表须根据行列数据性质不同，选择不同方法,http:/ 检验公式进行计算,http:/ 例子: “中美心血管疾病危险因素研究”，研究基线血压对10年后心脑血管事件发生的影响，列表如下,http:/ 检验，如果P0.05，进行第2步，否则停止； 计算相对危险度RR（Relative Risk，RR）； 用MH 检验RR与1之间的差异是否显著。,http:/ 检验，如果P0.05，进行第2步，否则停止； 计算比值比OR（Odds Risk，OR）； 用MH 检验OR与1之间的差异是否显著。,http:/ 检验两种方
5、法不一致的，可以用McNemar ; 检验两种检验方法结果是否具有一致性，可以用Kappa检验。,http:/ 检验，或Fisher精确检验,http:/ 秩和检验 Ridit分析 有序变量Logistic分析,http:/ 但是，仅能连续型 有序无序 二分类这样转换，不能作相反方法转换 有的时候，离散型定量变量可以通过适当的变换变成连续型定量变量进行分析 常见例子，通过连续型定量变量“血压值”，变换成二分类变量“是否高血压”,http:/ 以血型为例，血型有A、B、AB 、O型，需转换成4-1=3个哑变量（假设X1、X2、X3），具体方法如下,http:/ X=A，则X1=1，X2=0，X3
6、=0； X=B，则X1=0，X2=1，X3=0； X=AB，则X1=0，X2=0，X3=1； X=O，则X1=0，X2=0，X3=0；,如果分类变量有n个水平， 则需建立n-1个哑变量。,http:/ 在Logistic回归中，单纯用血型（X）作为自变量，分析结果X对应的OR是1.89，这时是没有办法解释结果的，因为，不知道谁跟谁比，徒有结果，但没有意义,http:/ ORX2=0.89、 ORX3=2.11，这样，我们可以解释为，相对“O”型血，A型血相对危险是1.90倍、B型是0.89倍、AB型是2.11倍。,http:/ 进行哑变量转换后，在最后报告中必须说明转换方法及标准。,http:/ 谢,http:/