临床医生统计学助手

1、转医学统计学傻瓜教程-带图示作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的医学统计学早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。医学统计学傻瓜教程有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。本教程的学习时间约需聲3小时，但你必须曾经学过医学统计学不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件临床医师统计学助手V3.0，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的

2、计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。临床医师统计学助手V3.0下载地址:这是一个全“傻瓜化”的教程，由个实例组成，只要认真看完这个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。一、均数与标准差【例1】本组105例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。例1】中的数据“62.3土6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.

3、1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第组身高(cm)：98、99、100、101、102；第2组身高(cm)：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，龍组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度这就是标准差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数土标准差”表示，习惯表达代号是：±3,具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。我想现在大家都已

4、知道标准差是什么东东了,那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大,说明数据越分散。撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如：第1组身高(cm)：98、99、100、101、102；第2组身高(cm)：80、90、100、110、120。在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以整±S方式表示。利用软件临床医师统计学助手V3.0，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm,如下图。二、两样本均数差别

5、T检验【例2】目的研究中药板兰根对半典”疗效。方法将36例“非典”患者随机分为治疗组19例，采用常规治疗+板兰根口服，对照组17例，仅采用常规治疗。结果治疗组平均退热时间3.28±1.51d；对照组平均退热时间5.65±1.96d,两组间对照差别有极显著意义（pVO.Ol）结论中药板兰根对“非典”有显效疗效，实为国之瑰宝。这是最常见的一种统计学数据处理类型,统计学述语叫做“两样本均数差别T检验”，说得通俗易懂一些，就是检验两组方法所得到的数据到底有没有差异，或者说差异是否有意义。我们平时的思维习惯是，数据的大小还用得着检验吗？这是小学生都会的问题。可是别忘记了现在是在搞科研

6、科学方法看问题可不一定这么简单。可能还没有说明白这个问题，下面举一个简单的例子。我们的目的是得出这样一个结论：“北京出产的西瓜比上海出产的西瓜大”。最可靠的方法是把所有北京的西瓜和上海的西瓜都测量重量，得到两个均数，然后比大小即可，可是智商正常的人并不会这样去做，通常的做法是，随机选一部分北京的西瓜和一部分上海的西瓜，先让这两部分西瓜比大小然后推断到底那里的西瓜大。这种方法是“窥一斑可见全豹”，统计学述语叫做“由样本推断总体”，事实上，我们所做的医学科研都是基于这种方法。再回到上面的例子，假如我们有二种做法：A、随机选2个北京西瓜，平均重量是5.6±03kg；再随机选2个上海西瓜，平

7、均重量是4.3±0.25kg；B、随机选1000个北京西瓜，平均重量是5.6±0.3kg；再随机选1000个上海西瓜，平均重量是4.3±0.25kg。凭生活常识，由B推出“北京的西瓜比上海西瓜大”这个结论的把握性就非常的大而A则基本上推不出这个结论。现在，终于可以引出我们的主题了，统计学处理本质是考查由样本差异推断总体差异的把握性有多大，这种把握性在统计学上由P值表示。如P<0.05或P<0.01，可以理解为由样本差异推断总体差异的把握性达95%或99%以上，两组数据差异有显著意义；女屮>0.05，可以理解为这种把握性在95%以下，两组数据差异没

8、有显著意义。上面所讲的实已为统计学之精髓，建议多看几遍，如果天生愚鲁，还是看不太懂，也没有关系现在进一步“傻瓜化”，即所谓统计学处理，只要求得P值即可。卩<0.05或P<0.01，表示阳性结果，两组数据差异有显著意义；P>0.05，表示阴性结果，两组数据差异没有显著意义。所以统计学处理的中心任务是求P值。下面讲解遇到【例2】这样的问题，如何求P值。【例2】中一共有6个数据：第一组均数（XI）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2）,就是根据这6个数据，先通过复杂计算，求出“T”值（如果没有想成为统计学专家，就不必去理解“T”是什么了，知

9、道“T”是为了求“P”用的就可以了），求出“T”值后，再查“T界值表”，就知道“P值”了。具体解法步骤如下：通过计算（这里略去计算公式，可由软件求出）T=4.088计算自由度：自由度=円+吃-2=19+17-2=34（计算自由度是为了查T界值表用的，自由度即两组例数之和减去2,不要问我为什么不减去3或减去1这样的问题了。）查T界值表，对应自由度4,T0.05=2.032,T0.01=2.728,今T=4.088>T0.01，即P<0.01,差别有高度显著意义。谒值表自由廈0.050.010.001且宙度0.060010.00112345BT89101I121314151617181

10、920C2223242503261756281905100136049402T301S7T57443630空222017161413121llo09DS08OT06D6a6L4.3.2.Z2.2.ZZ2.2.2-2.2.Z222.Z2ZZ2.2.2.63.659.92S5.8414.6044.0323.7073.4993.3S53.2503.169310630553.0122.9772.9472.9212.890287&2.8612.8452.B312.8192.8072.797636.631,5912.928.B106.96g5.9595.4085.0414.7314.58T4.43

11、7431842214.14040734.0153.96539223.&333.850381fl3.7923.76S3.7452620562.7793.70T272052.7713.6902S2.0482.7633.674292.0452.75&3.659302.0422.75D3.64B3120402.7443.63332203T2.7333.6223324352.7333.6113420322.7263.601352.0302.7243.59136Z0282.T193.58237£.02627153.574382.0242.7123.56B392.0232.7033

12、55S40£.0212.7043.5515020092.8783.496602.0002.6603.46070L9M2.64&3.436801.9902.6393.41B901072.63?3.4021001.9842.6263.39D2001.9722.6013.3405001.9652.5863.3101000L9622.5813.30DCC19602.5T53291T=4.088是如何求出的呢？我们再回到软件临床医师统计学助手V3.0，只要把第一组均数（XI）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（52）、例数（N2）这6个数据输入对应的框内,该软件

13、就会利用预先存储的公式自动计算T值，并查T界值表，得到P值，如图：文件住注册帮助(H)首先选中这个按钮QQ聊夭记录器(qq-BSg)两样本均数T检验配对资料T检验直线相关与回归计数资料卡方检验配对资料卡方检验傻瓜统计学教程计算器序号1第一组第二组37869均数(11)=把£1、S1-,N1与孟篡32,N2输入对应的框内3.28”均(12)=565jl|标准差(S2)=19619洌数02)二17抹准差CS1X例数(Ml)二0.01.-_-.2.728*Q.QQ1=3.6010.05=-2.032结果判斷二T=4.0885F<0.001自动显示T值与P|三、配对计量资料T检验【例3

14、】目的研究音乐胎教对胎儿运动技能培养的效果。方法10列2832周孕妇，分别记录听音乐(水浒传主题曲)前每小时的胎动次数及听音乐后每小时的胎动次数结果数据如表1所示，音乐胎教后胎动次数增多，差别有显著意义(PV0.05)结论音乐胎教可增强胎儿运动技能，对培养我国运动天才有现实意义。表1音乐胎教前后胎动;欠数对照序号胎教前胎敎后1.15-222'330序斗245皿206.07酬23S1215g26.2S'101816显然【例3】与【例2】有所不同，主要是【例3】两组间的数据可以前后配对的。我们经常碰到这种情况，即同一个体做两次处理，如治疗前检测某一指标，治疗后再检测某一指标，而后做

15、治疗前后配对比较以判断疗效，正如【例3】。这种情况如何进行统计学处理呢？同样也是先计算T值，然后按自由度（这时自由度=对子数-1,如本例自由度是9。）查T界值表，求得P值。但是'配对T检验”计算T值的方法与“两样本均数T检验”有所不同，这里不再作介绍，由软件临床医师统计学助手V3.0自动完成即可，如下图。本例T=2.47,自由度=10-1=9,查T界值表，对应自由度9，T0.05=2.26,T0.01=3.25,今T=2.47>T0.05，即P<0.05,差别有显著意义。导入导出丁注册帮助QQSI天记录器(qq->sg)验两样本均数T检:1苜先点这儿配对資料T检第一组

16、第二组克线相关与屈归Z530计数资料卡方檢验,3配对资料卡方检验傻瓜统计学教程-计算器£330241620241226352220242815分别输入音乐胎教前石的两组数据临犀医麺统讨学助手V3.:文件（H注册曲帮助00对子数00二10对子差值均数（d）=2.2000对子差值均数标淮差CSd）±2.82060.001=4.7810.05-2；2620.01=-3.250结果判断；T=2.4665:<0.05自动显示结果r可能有人会问，【例3】的情况，也可以把胎教前视为对照组，求得平均胎动次数是：21.8土5.31，胎教后视为治疗组，求得平均胎动次数是：24.0土6.3

17、1，然后套用【例2】的方法，用“两样本均数T检验”行不行？这样虽无大错误，但是将会导致检验效率的下降，就是说，如果数据差异较大时两种方法均可，如果数据差异较小时，“配对T检验”会显示出差异有意义，而用，两样本均数T检验”时，可能差异无意义。切记，非配对资料误用配对T检验，则是错误的。四、计数资料卡方检验【例4】目的研究医患关系对重症病人死亡率的影响。方法根据问卷调查对收住重症监护病房的病人分为“医患关系良好组”与'医患关系紧张组”，比较两组间的住院死亡率。结果“医患关系良好组'25例，住院间死亡3例，死亡率13.6%,“医患关系紧张组”23例，住院间死亡9例，死亡率39.1%，

18、两组间差别有显著意义（PV0.05）结论医患关系紧张增加重症病人的住院死亡率，可能与医师害怕被病人告而治疗方案趋向保守有关。【例4】又是一个非常常见的一种统计学数据处理类型。【例4】中所提供的数据是'比例”，或百分数，与前面三个例子不同，前面三个例子所提供的数据则是直接在病人身上测量到的数据，如收缩压120±10.2mmHg、身高100±15.81cm等，我们把【例4】中的数据叫做计数资料，而【例1、2、3】中的数据叫做计量资料。计数资料无法用±5形式表示，只能用比例表示，如：死亡率13.6%、30例中显效10例（10/30）等。显然，对于计数资料，再用T检是不适合了，必须用卡方检验。卡方检验的步骤是：先求出X2（类似于T检验时先求T值）值，然后进行判断：如果X2<3.84,则P&