2017年醫學統計學分析基本思路指南

對於初學者，不必強記一大堆的公式，也不要死鑽牛角尖，非要弄明白為什麼這種方法叫“t檢驗”、“F檢驗”，為什麼這個殘差叫做“學生化殘差”等等。這些都是歷史遺留問題，感興趣的讀者可以查閲統計學史。對於只想應用的人來講，你只要瞭解在什麼情況下應該用什麼方法，什麼指標應該用於什麼情形。下面是yjbys小編為大家帶來的關於醫學統計學分析基本思路指南的知識，歡迎閲讀。

　　醫學統計學分析基本思路指南

儘管多數統計教材都説了數據分析應該先做假設檢驗，然後選定統計量，然後怎麼怎麼。但實際中我們拿到一堆數據的時候，不會坐在桌上先列出零假設和備擇假設，也不會滿座子地計算統計量。更實際的`分析思路是:

(1)先確定研究目的，根據研究目的選擇方法。不同研究目的採用的統計方法不同，常見的研究目的主要有三類：一是差異性研究，即比較組間均數、率等的差異，可用的方法有t檢驗、方差分析、χ2檢驗、非參數檢驗等。二是相關性分析，即分析兩個或多個變量之間的關係，可用的方法有相關分析。三是影響性分析，即分析某一結局發生的影響因素，可用的方法有線性迴歸、logistic迴歸、Cox迴歸等。

(2)明確數據類型，根據數據類型進一步確定方法。不同數據類型採用的統計方法也不同。定量資料可

用的方法有t檢驗、方差分析、非參數檢驗、線性相關、線性迴歸等。分類資料可用的方法有χ2檢驗、對數線性模型、logistic迴歸等。圖1.6簡要列出了不同研究目的、不同數據類型常用的統計分析方法。

(3)選定統計方法後，需要利用統計軟件具體實現統計分析過程。SAS中，不同的統計方法對應不同的命令，只要方法選定，便可通過對應的命令輔之以相應的選項實現統計結果的輸出。

(4)統計結果的輸出並非數據分析的完成。一般統計軟件都會輸出很多結果，需要從中選擇自己需要的部分，並做出統計學結論。但統計學結論不同於專業結論，最終還需要結合實際做出合理專業結論。