科研技能教程单元课02临床相关性研究的经典统计分析

临床相关性研究经典统计分析科研技能 单元课 02针对特定科研技能的专项突破科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析经典三表简介基线与单因素分析多因素回归分析暴露因素统计图制作课程目录1435文献案例数据解读2解

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单元课临床相关性研究经典统计分析基线资料表展示研究对象的基本情况，指各组的人口学和临床基线特征。数据来源于病史询问、体格检查、检验数据和诊断结果；所测定的资料数据不仅限于自然数值，也可以是按不同因素分类后的等级。单因素分析比较单个变量对研究因素的影响是否具有显著意义。多因素回归分析研究1个因变量对多个自变量的依赖程度、分析变量之间的关联性并进行预测、预报的基本方法。经典三表简介临床相关性研究中的经典“三表”

是指：基线资料表，单因素分析表和多因素分析表，它们通常组队出现，构成统计分析的标准套路。01科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析经典三表简介基线与单因素分析多因素回归分析暴露因素统计图制作课程目录1435文献案例数据解读2解

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单元课临床相关性研究经典统计分析目的：证明脂肪细胞因子（脂联素、瘦素）水平与腹主动脉钙化有关研究类型：病例对照（时间：横断面）研究对象：慢性肾病患者（CKD）（日本、肾透析）暴露因素：脂联素、瘦素水平结局指标：腹主动脉钙化（AAC）入选患者纳入标准：男性、因CKD肾透析排除标准：急性疾病、感染或恶性肿瘤共101例：糖尿病肾病（42）、慢性肾小球肾炎（35）、肾硬化（11）、多囊肾病（2）、其他（7）、未知疾病（4）收集数据：实验室检测数据/体检数据/AAC诊断统计分析按结局指标分组：55例AAC、46例非AAC表1：基线资料表（组间基线数据比较）图2：暴露因素（目标暴露因素组间差异比较）表3：多因素分析（Logistic回归验证暴露因素与结局指标的独立相关性）文中其实把基线资料表和单因素分析合并在表1了，图1是对感兴趣的单因素进行作图分析。本单元课最后有酸谈学社

01

“功能基因研究套路”

中文献案例的“三表”制作演示内容彩蛋。案例概览文献：PMID：28743977The

association

ofserum

adiponectin

withabdominal

aorticcalcificationin

Japanese

male

hemodialysis

patients:

a

cross-sectionalobservational

study.

Sci

Rep.

2017

Jul.研究内容 研究过程 结果展示02科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析纳入研究的因素按结局指标分为3组：全部；没有AAC（腹主动脉钙化）；有AACp值：有AAC和没有AAC两组间是否有显著性差异从表中数据可以看出，结果的表现形式有3种①

个数

[比例]②

均值±SD③

中位数（¼分位

-

¾分位；也可以是最小值-最大值）为什么呢？这是数据类型和属性决定的①

计数（分类）变量数据，统计个数和比例②

连续变量，服从正态分布，统计均值和SD③

连续变量，非正态分布，统计中位数和分位数基线与单因素分析数据解读03科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析暴露因素统计图解读脂联素水平与AAC的关系瘦素水平与AAC的关系最大值¾分位数中位数¼

分位数最小值中位数（¼分位

-¾分位）其实该图的结果在基线资料表中已有显示（前一页表格的最下面两行），这里只是用“图”的方式再展现一下。04科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析因素3种回归模型：①不纳入瘦素；②不纳入脂联素；③全部纳入。95%置信区间的含义：如最后一行，脂联素在模型1的95%CI是1.13-84.36，表示脂联素每升高1μg/ml

，病人患AAC的风险升高，升高的区间范围有95%的概率落在1.13-84.36之间，这是统计分析的不确定性概率决定的。①Without

leptin ②Without

adiponectin ③All

subjectsOR：odds

ratio，即优势比，代表该因素对结局的影响程度。如最后一行，脂联素在模型1的OR值是9.76，表示脂联素每升高1μg/ml，病人患AAC的风险提高8.76倍（9.76-1），即是原来的9.76倍。R

2

：回归平方和与总离差平方和的比值，R平方介于0~1之间，越接近1，模型越精确，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高；这里的p值表示回归模型是否显著，理论上，p<0.05表示该模型具有统计学意义，但在临床研究中价值不大，一般不需要给出。p-value：p值，这里指该因素对结局的影响的显著性。如模型1中的脂联素，p<0.05，表示脂联素的水平升高增加AAC的风险，

是独立风险因素。05多因素分析数据解读科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析经典三表简介基线与单因素分析多因素回归分析暴露因素统计图制作课程目录1435文献案例数据解读2解

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单元课临床相关性研究经典统计分析基线资料数据导入1

用excel整理收集到的基线资料注意，此为虚构的示例数据，非前述示例文章的原始数据由于SPSS在读取excel数据时，汉字的兼容性并不是很好，建议先将非数字信息转换成数字格式，如性别，男女，可用数字1代表男；

数字2代表女，转换方法见

“彩蛋”

内容。如果先不转换，则导入SPSS后进行“赋值”亦可，赋值操作步骤后续有介绍。06科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析2

双击SPSS软件图标，

打开SPSS软件3点击上方菜单栏“文件”，在选项“打开”右方菜单栏中选择数据4在弹出窗口中，文件类型选择Excel，然后找到记录基线资料的excel存放目录，

“文件类型”下来菜单中选择excel，选择该excel文件，点击“打开”这里要注意，用SPSS读取excel数据的时候，该excel文件要关掉，否则容易报错。在打开数据的窗口中，“文件类型”要选择excel，才能看到excel的文件，否则只能看到默认的sav类型的文件基线资料数据导入本教程使用的是23.0版本07科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析6稍等片刻等程序运行完毕，即可看到，excel的数据已导入到SPSS中。输出窗口中会显示程序运行结果（这里不用管）5在弹出窗口中勾选“从第一行数据读取变量名”。我们在excel整理数据时第一行是变量名，这样直接读入可以省去在SPSS里手动编辑变量名。“工作表”处可以选择提取所选excel文件里的哪个sheet，默认是第一个。确认信息无误后，点击“确认”。基线资料数据导入08科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析7 在表格底部，选择“变量视图”，查看变量名的属性8 SPSS在提取数据时会自动对变量的属性定义。我们可以手动修改或添加信息。一般需要修改的有“值”和“测量”两项名义变量：即无序分类变量，是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。如血型（O、A、B、AB）；性别（男、女）等标度变量：即连续变量，是指一定区间内可以任意取值的变量，其数值是可以连续不断的有序变量：是指各类别之间有程度的差别。如免疫组化检测蛋白表达水平结果按-，-+，+，++，+++分类基线资料数据导入09科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析基线资料数据导入9 “值”的属性修改（即前面所述“赋值”）。如“性别”的值，前面说了，1代表男性，2代表女性，可以点击在“值”对应“性别”的格子，出现“…”按钮后点击这个按钮进行设置，设置好之后，“数据视图”中的数值可以通过“值标签”按钮在数字和文本值之间转化（仅仅是便于数据理解）。弹出窗口中填写值和标签，点击“添加”，然后“确定”点击“值标签”按钮10科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析10“测量”的属性修改。“测量”定义的是数据的类型。SPSS在读取excel数据时会自动分辨数据的类型，但不一定正确。如“病程”是一个连续变量，数据类型应该是“标度”而不是“名义”（分类变量），这时我们需要手动修改过来。有时候出于统计需求，“名义”有时候也需要调整为“标度”，比如“名义”类型的变量不能作为非参数检验里的检验字段，在做非参检验时，如果想要把“名义”变量带入（如性别），则需要把“名义”改为“标度”或“有序”。选中对应的格子，就会出现下拉菜单，选择正确的类型即可性别：1=男性；2=女性户籍：1=城市；2=城镇；3=农村文化水平：1=小学或小学以下；2=初中；3=高中；4=本科或等同于本科；5=硕士；6=博士或以上AAC事件：0=没有发生；1=发生基线资料数据导入11科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1打开excel软件，在第一行和第一列分别填入相应的数据标题2选择数据区域（B1：E13），点击格式居中（格式调整可以等复制到word再做）数据统计分析表格制作12科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析对于连续变量，根据数据是否服从正态分布来确定其描述方式。服从正态分布，可用均值±SD；不服从正态分布，用中位数（¼分位

-

¾分位）数据统计分析表格制作（连续变量-单组统计）点击顶部菜单栏分析→描述统计→探索1 2弹出窗口中，选中所有连续变量（“标度”），点击最上面的箭头，放入“因变量列表”543213这里若是加入分组变量，如“因子列表”加入AAC事件，即可分别判断AAC事件0和1两组的数据是否符合正态分布，结果会跟未分组前有差异，甚至可能出现一组服从正态分布另一组不符合的情况。这种情况，建议跟分组前选择一致的检验方法。4点击右方“图”按钮，勾选“含检验的正态图”，点击“继续”5点击“确定”3点击右方“统计”按钮，勾选“百分位数”（“描述”默认已勾选），点击“继续”科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析这里有两种检验方式的结果。一般认为，柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫适合大样本分析，夏皮洛-威尔克适合小样本分析。大小样本的定义说法不一，有人为200以下是小样本，也有人认为2000以下是小样本。判断是否服从正态分布的方法是看“显著性”的值，<0.05表示不服从

正态分布。可以看到，⑴⑸⑹⑻是符合正态分布的，其他是非正态分布。因此，⑴⑸⑹⑻用均值描述，⑵⑶⑷⑺用分位数描述。⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻数据统计分析表格制作（连续变量-单组统计）6

待程序运行结束，在弹出的：“输出1”窗口里会显示程序运行的结果，包括描述和正态性检验结果及作图。14科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1还是在“输出1”窗口里，在“正态性”检验的上方，找到“百分位数”的结果。把⑵⑶⑷⑺项的分位数以中位数（25%分位数

–

75%分位数）格式摘录到excel里。可以看到SPSS这里用了2种方法计算百分位数。当数据量较大，且基本无重复值时，两法的结果相同。反之，上面的加权平均法应当比下面的图基枢纽（Tukey法）更加准确（总之选上面）。2⑵⑶⑷⑺SPSS计算出来的结果有几位小数；在填入excel时，小数的位数与原始数据保持一致即可，四舍五入。数据统计分析表格制作（连续变量-单组统计）分位数结果填写15科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析3如果想以中位数（最小值-最大值）的格式展示结果，可在“百分位数”结果上方找到“描述”的结果，里面有分组数据的最大值和最小值，也有中位数。73

(48-108)数据统计分析表格制作（连续变量-单组统计）16科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1从上面的结果也可以看到，虽然我们没有特意去计算均值和标准差，但SPSS已给出了结果。把前面分析符合正态分布的⑴⑸⑹⑻项的结果以均值±标准差的格式摘录到excel里。2平均值及标准差结果填写数据统计分析表格制作（连续变量-单组统计）17科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1顶部主菜单栏中选择“插入”如何在excel中输入“±”符号？子菜单栏的最右方选择“符号”23弹出窗口里，“子集”选择“拉丁语-1

增补”，然后在下方找到“±”，选中，点击下方“插入”按钮有些版本的excel，“±”是在“数学运算符”的子集里。搜狗输入法可通过键入“jiajian”来实现输入“±”。数据统计分析表格制作（连续变量-单组统计）18科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析点击顶部菜单栏分析→描述统计→探索。1 2弹出窗口中，由于此前已统计过total的数据，因此这里因变量已选择好；只需选择“AAC事件”，点击中间的“→“符号，放入“因子列表”。4

点击“确定”。43

点击右方“统计”按钮，确认“描述”和“百分位数”

已勾选，点击“继续”。3前面计算了“total”的分位数，下面计算根据“without

AAC”和“with

AAC”分组的分位数2数据统计分析表格制作（连续变量-分组统计）19科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析5在自动跳出的“输出1”窗口里，找到本次分析的“百分位数”的结果。与前述同样的，把⑵⑶⑷⑺项的分位数以中位数（25%分位数

–

75%分位数）的格式摘录到excel里。6⑵⑶⑷⑺数据统计分析表格制作（连续变量-分组统计）20科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析7在“百分位数”的结果的上面找到“描述”的结果。把前述的⑴⑸⑹⑻项以平均值±标准差的格式摘录到excel里。8数据统计分析表格制作（连续变量-分组统计）21科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1点击“分析”→“比较平均值”→“独立样本T检验”。比较符合正态分布的两组连续变量数据是否具有显著性差异2将符合正态分布的数据放入“检验变量”；将AAC事件放入“分组变量”。如果样本是配对的，则选择“成对样本T检验”3选中分组变量里的AAC事件，点击“定义组”按钮，在弹出窗口里的组1和组2分别填写0和1，点击“继续”。T检验仅用于比较两组数据，本例中AAC

事件是个二分类，只有0和1两组；因此若是这里的“AAC事件”有多于2组数据，通过“定义组”可以选择比较哪两组数据。这里填写0和1表示比较的是0和1这两组。4点击“确定”。4数据统计分析表格制作（连续变量的p值）22科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析5

待程序运行完，在输出窗口中可以看到检验的结果。显著性：判断数据是否具有方差齐性。显著性>0.05时，认为数据具有方差齐性，检验的p值选择上方（假定等方差）的数据；若方差不齐，则选择下方（不假定等方差）的p值。显著性（双尾）：即独立样本T检验p值。我们可以看到，这里4个因素的显著性都>0.05，表明这些数据具有方差齐性，因此，我们选择上方（假定等方差）的显著性（双尾）。方差齐性分析6

把p值填到对应的位置上。SPSS计算的p值有3位小数，可根据需要四舍五入，取舍小数位。2.9数据统计分析表格制作（连续变量的p值）23科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1点击“分析”→“非参数检验”→“独立样本”。比较不符合正态分布的两组连续变量数据是否具有显著性差异2在弹出窗口中，点击“字段”，将不符合正态分布的数据放入“检验字段”；将AAC事件放入“组”，点击“运行”。如果样本是配对的，则选择“相关样本”。点击“设置”还能选择检验方法，默认是“根据数据自动选择检验”，这里我们选择默认。24当“字段”添加入“检验字段”后这里自动选择“使用自定义字段分配”数据统计分析表格制作（连续变量的p值）科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析3

待程序运行完，在输出窗口中可以看到检验的结果。“显著性”即为p值，<0.05表示有显著性差异。“检验”栏里标明了所用的检验方法。4

把数据录入到excel表格里。252.9数据统计分析表格制作（连续变量的p值）科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1点击“分析”

→“描述统计”→“频率”。2在弹出窗口中，将“AAC事件”放入“变量”；点击下方“确定”按钮。患者频数统计数据统计分析表格制作（分类变量）26科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析3待程序运行完，在输出窗口中可以看到频率的统计结果4把数据录入到表格里数据统计分析表格制作（分类变量）27科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1点击“分析”

→“描述统计”→“交叉表”。2在弹出窗口中，将分类变量的数据放入“行”；将AAC事件放入“列”；点击右方“统计”按钮。勾选“卡方”，点击“继续”。3点击“确定”。44按AAC分组对各因素进行统计显著性差异采用卡方检验。卡方检验适用于结局事件是分类变量的统计。28数据统计分析表格制作（分类变量）科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析5待程序运行完，在输出窗口中可以看到统计的结果。6

把数据录入到excel表格里。卡方检验结果里提供了多种方法的检验结果，一般可根据以下规则选择：当样本量>40且事件的频数不为0时，选择第一个，皮尔逊卡方检验；当样本量<40或事件的频数有可能为0时，选择第四个，费希尔精确检验。显著性即为p值时间频数数据统计分析表格制作（分类变量）29科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析7输出窗口中往下拉，找到其他两个因素的统计结果，把数据填入表格里。数据统计分析表格制作（分类变量）30科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析8计算百分比:

①/②*100%=③，以此类推。将数据填入excel表格。②①③①’①’’③’③’’数据统计分析表格制作（分类变量）31科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析Excel里选中整个表格，复制到word里。1

打开word，键入表格标题。 2数据统计分析表格制作（格式调整）临床研究中，表格一般用三线表的格式展现。32科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析数据统计分析表格制作（格式调整）3

Word里，选中表格的第一行，在顶部菜单栏里选择“设计”→“边框”，分别点击一下“下框线”和“上框线”。33科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析3Word里，选中表格的最下面一行，在顶部菜单栏里选择“设计”→“边框”，点击“下框线”。数据统计分析表格制作（格式调整）至此，文献案例中的表1完成制作。34科研技能

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单元课临床相关性研究经典统计分析1打开GraphPad

Prism软件。暴露因素的数据，其实在前述基线与单因素分析表中已显示，作图是为了更直观地反应组间数据的差异；前面操作中SPSS里也给出了箱线图，但是不太好看，本教程用GraphPad

Prism软件重作。2点击左边菜单里的“Column”，右方点击箱线图，点击下方“Create”按钮。3在打开的页面顶端，输入组别名称。暴露因素统计图制作（以脂联素为例）35科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析4打开excel数据表，选中第一行，点击顶部菜单栏“开始”，右方子菜单栏里选择“排序和筛选”→“筛选”。暴露因素统计图制作（以脂联素为例）36科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析5

点击AAC事件单元格里的三角箭头，勾掉“1”，即只选择“0”的数据，点击确定。6

选择“AAC事件”为0时对应的“脂联素”的数据，复制到GraphPad

Prism里。暴露因素统计图制作（以脂联素为例）37科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析7同样操作，把“AAC事件”为“1”时对应的

“脂联素”的数据，复制到GraphPad

Prism里。8点击左边导航栏“Graphs”下的“Data

1”或点击下方graphs视图按钮，即可在右边页面里看到生成的箱线图。or暴露因素统计图制作（以脂联素为例）38科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析9

选择箱线图上方的“Data1”和X轴标题“XTitle”，删掉。点击“YTitle”，输入“Adiponectin

(μg/ml)”。10

用文本工具标记相应的数据。GraphPad

Prism软件作图教程，敬请关注后续的解螺旋单元课。暴露因素统计图制作（以脂联素为例）39科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析经典三表简介基线与单因素分析多因素回归分析暴露因素统计图制作课程目录1435文献案例数据解读2解

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单元课临床相关性研究经典统计分析多因素Logistic回归分析1

Excel里先建立好表格框架。40科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析2顶部菜单栏点击“分析”→“回归”→“二元Logistic…”。3将“AAC事件”放入因变量；将除了“瘦素”以外的其他变量放入协变量；点击右边“选项”按钮。二元Logistic回归是最常用的回归分析，要求结局事件是个二分变量，如此处，AAC是否发生就是一个二分变量。如果结局事件是个多元变量，如治疗效果分为差，中，好，则可以选择多元Logistic回归。这里协变量的选择，若是改为除脂联素以外的所有变量，即为Model

2；若将所有变量都带入，即为Model

3。多因素Logistic回归分析（Model

1）41科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析4

在弹出窗口中勾选“Exp（B）的置信区间”，默认是95%，点击“继续”。Exp（B）即为OR值。5

点击“确定”按钮。多因素Logistic回归分析（Model

1）42科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析6程序运行结束，在输出窗口里找到最下面的“方程中的变量”结果。p值 •

OR7把数据填入excel表格里。95%

CI最底下显示了本次回归中输入的变量参数。多因素Logistic回归分析（Model

1）43科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析2 在输出窗口里找到“方程中的变量”，将数据填入excel表格里。1

同样，顶部菜单栏点击“分析”→“回归”→“二元Logistic…”，在弹出的窗口里，将“AAC事件”放入因变量；将除了“脂联素”以外的其他变量放入协变量；点击右边“选项”按钮，确认“Exp（B）的置信区间”已勾选，点击继续，点击确定。多因素Logistic回归分析（Model

2）44科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析2 在输出窗口里找到“方程中的变量”，将数据填入excel表格里。1

同样，顶部菜单栏点击“分析”→“回归”→“二元Logistic…”，在弹出的窗口里，将“AAC事件”放入因变量；将所有其他变量放入协变量；点击右边“选项”按钮，确认“Exp（B）的置信区间”已勾选，点击继续，点击确定。多因素Logistic回归分析（Model

3）45科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析多因素Logistic回归分析（制表）1

将excel表格复制到word里，按之前介绍的步骤，制作成标准的三线表形式。46科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析单个研究因素对多个变量的依赖程度多因素分析小结：

临床相关性研究经典“三表”统计分析解决的具体问题1 2基线资料表 单因素分析展现临床数据的特征

单个变量对单个研究因素的意义课程彩蛋酸谈学社

“功能基因研究套路”

文献案例中的“三表”制作演示样本中检测某分子表达，结合病理资料进行单因素、多因素分析是常见的数据套路千聊直播配套语音教学内容仅用临床样本检测如何批量发多篇SCI？473科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析2016

Jan

26.PMID:

26565812基线资料表单因素卡方分析COX回归分析本文有肿瘤研究常见的临床相关性研究数据形式Spearman相关性分析48科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析原始数据可先在Excel中进行二分类或者数字形式的转换，转换后可在标题栏用“批注”（选中标题单元格右键选择

“编辑批注”）的形式说明一下含义（方便数据理解）。二分类也可以在SPSS中进行（随后有介绍）原始数据（虚拟，非文献原始数据）转换数据基线资料表（Table

1）49科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析Excel中对数据进行二分类转换1在所要转换的数据列右方插入一列，写上标题。2在第一个数据单元格里输入公式”=IF(A2<60,0,1)”，

往下填充公式即可。公式解读：当A2的值<60时，返回“0”，否则（即A2>=60时），返回“1”。3同样的操作，把CISD2的表达分成高低组。公式：”=IF(M2<3,0,1)”请注意，公式里的标点都是半角格式（即英文输入法里的标点）基线资料表（Table

1）50科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析Excel中对数据进行数字形式转换1选中需转换的列2顶部“开始”菜单栏下选择“查找和选择”子菜单，点击“替换”3弹出窗口中输入需要替换的内容（如“IV期”）和要替换成的内容（“4”），点击“全部替换”。然后再次选择“查找和选择”子菜单，点击“替换”，同样操作，把III期、II期、I期分别替换成3、2、1。需要替换的内容需要替换成的内容这里替换时，先后顺序要注意IV期到I期的次序进行。否则，如果先替换“I期”，则“II期”会被替换为“I1”，因为“II期”里也包含里“I期”的字符。基线资料表（Table

1）51科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析SPSS中对变量进行二分类转化步骤21 主菜单“转换”里选择“重新编码为不同变量”。把需要转化的变量，如Age放入“数字变量→输出变量”里；在 3右边“输出变量”里填入转换后变量的名称；点击下方“旧值和新值”。弹出窗口里，选择“范围”，把分组标准填入。如Age需要按是否大于60岁划分组，则可填0到59.1，在“新值”里填写0，下方点击“添加”，建立<60时变量值转化为0的命令；同理，建立>=60时变量值转化为1的命令；点击“继续”。4 点击“变化量”按钮，然后再点击“确定”。44注意，“输出变量”的名称里不能有空格基线资料表（Table

1）52科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析基线资料表（Table

1）4 程序运行完后，数据的最右边会出现一个新转换的列；“变量视图”里，最底下也会出现相应的变量属性行。53科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1选择“分析”→“描述统计”→“频率”；弹出窗口里把需要统计的变量放到“变量”里，点击确定。这里需要注意Age和CISD2的表达要选择二分类后的变量2把输出窗口里的结果填写到Excel表里。Table

1.

基线资料表完成。基线资料表（Table

1）54科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析1选择“分析”→“描述统计”→“交叉表”；弹出窗口里把CISD2表达二分类变量（分组变量）放到“列”里，其他需要统计的变量放到“行”里。2点击“统计”按钮，弹出窗口里选中“卡方”，点击继续，点击确定。单因素卡方分析（Table

2）55科研技能

单元课临床相关性研究经典统计分析单因素卡方分析（Table

2）3

将输出结果填写到Excel表里。Table2.

单因素分析表完成。单因素分析表体现了CISD2表达高低与疾病临床病理特征之间的相关性56科研技能