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运用样本均数和样本期间患病率预测新型农村合作医疗基金运作的研究
新型农村合作医疗目前正处在试点阶段,而统筹基金运作的原则要求实行"收支平衡",资金运作出现过度的透支,政府财政不再负责补偿,资金出现过多的结余,也会损伤农民的利益.两者都不是制度所愿意出现的结果.
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关于计量资料中的t检验
有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.单样本t检验是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性.配对t检验是采用配对设计方法观察以下几种情形;1.两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;2.同一受试对象接受两种不同的处理;3.同一受试对象处理前后.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
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第五讲如何对数据资料进行一般性统计分析
医学论文中常用的一些统计方法,如t检验、χ2检验,虽然计算简单,却容易出错.作者通过剖析医学科研论文中的正反两方面实例,以引起作者的足够重视.一、随机误差医学观察值不可避免地存在误差.统计上的误差概念专指随机误差(random error),即多种不可控制因素的影响造成的误差,大小没有方向性和系统性,如人体身高值、体重值及实验室检测结果.由于各种统计分析方法都需度量观察值的随机误差大小,因而在论文中表述统计结果时,都必须报告变异指标,如正态分布资料选用标准差s或±s,偏态分布资料选用四分位数间距或极差(大值~小值).统计指标的随机误差(与研究的样本大小有关,又称抽样误差),用标准误(standard error,s)表示,如样本均数的误差用s或±s表示,样本率p的误差用sp或p±sp表示.系统误差和过失误差不属于随机误差的范畴,必须在研究中尽可能杜绝,如测量仪器偏差、失灵、数据记录或计算机录入错误等.
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Schuirmann无差异检验在心理学研究中的意义与应用
1.前言在心理学领域的研究中,往往会讨论某一种或几种实验处理对研究对象所产生的影响是否存在差异的问题,如教师要评价某一种新教学方式的优劣,临床心理学家要评价两种治疗方法对抑郁症的疗效等.在处理研究资料时,就需要采用各种判断两组或多组实验数据均数是否有差异的统计方法,如t检验、方差分析等.以t检验为例,该检验方法的虚无假设(H0)为μ1=μ 2,即两样本总体均数相等,研究假设(H1)为μ1≠μ 2,即两样本总体均数不等.当-tαdf<t<+tαdf(α为置信度,df自由度)时,拒绝H1,接受H0,可以认为两样本均数之间没有显著性差异,两样本来自于同一个总体,实验处理对研究对象的影响相同;相反,当t>tαdf或t<-tαdf时,则拒绝H0,接受H1,可以认为两样本均数之间存在显著差异,两样本来自于不同的总体,实验处理对研究对象的影响不同.
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肺通气功能障碍对肺癌患者呼吸阻抗的影响
对221例原发型肺癌患者的呼吸阻抗进行测定,以探讨肺通气功能障碍对其呼吸阻抗的影响。 对象与方法 1.对象:原发型肺癌患者221例,男性171例,女性50例。按肺通气功能测定结果分为肺通气功能正常组(N组)、小气道功能减退组(肺通气功能正常,但小气道功能减退,S组)、限制型组(R组)、阻塞型组(O组)和混合型通气功能障碍组(M组,表1)。 2.方法:按常规方法,用德国耶格公司Master PFT+IOS肺功能仪对受试者肺通气功能和呼吸阻抗进行测定,观察指标为呼吸总阻抗(Zrs)、共振频率(Fres)、不同频率下的粘性阻力(R5、R20、R35)、f=5 Hz时的电抗(X5)、中心阻力(Rc)、周围阻力(Rp)、f=5 Hz时电抗的容积依赖性(dX/dV5)、阻力的容积依赖性(dR/dV5)和流速依赖性(dR/dV′5)。数据分析采用F检验和多样本均数间的两两比较(q检验)。
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医学科研中的统计学方法简介(三)
1 计量资料的t检验在医学科研中绝大多数采用的是抽样研究方法,即从总体中随机抽取若干个体组成的样本,通过研究样本的情况对样本所属的总体情况进行推断.推断的方法称作假设检验.检验的方法有许多种,应根据资料的性质及实验设计的方法选择假设检验的方法.t检验是对计量资料进行检验的方法之一,根据实验设计方法的不同,又可分为三种:①样本均数与总体均数(与μ)之间的比较;②配对实验设计两样本观察值间的差值的均数与相应的两总体观察值间差值的均数(与μ=0)之间的比较;③完全随机设计的两组样本均数(\-1与2)之间的比较.目的都是推断样本所属的总体是否相同.检验时要用到t界值表,t界值表与样本的自由度(ν),单双侧检验及假设检验的界值(α)有关.通常情况下每一样本的自由度等于各自样本的含量(n)减一.单双侧检验,应由专业知识决定,当比较的双方,甲只能比乙好,或甲只能比乙坏时,应该用单侧检验,当甲可能比乙好也可能比乙坏时,有两个变化方向,应该用双侧检验.假设检验的界值是科研界约定成熟,即小概率事件的界值α=0.05.t界值用符号tα,ν表示.因t分布是以零为中心,左右对称,所以t界值表只列出了正的t值,且双侧α=0.05时的界值等于单侧α=0.025时的界值.2 样本均数与总体均数的比较例:已知健康成年男子脉搏均数为μ0=72次/分,某医生在一山区随机抽取了25名健康成年男子,求得其脉搏均数为=74.2次/分,标准差s=6.0次/分.据此资料能否得出结论,认为该山区健康成年男子脉搏均数高于一般健康成年男子,即生活在山区这个生活条件(处理因素)是否能使生活在该山区的健康成年男子的脉搏数加快.这是个单侧检验问题.首先做出检验假设H0:该山区健康成年男子的脉搏均数与一般人群相同,即μ1=μ0.H1:该人群的脉搏均数高于一般人群,即μ1>μ0.α=0.05.因n=25,则ν=25-1=24,查t界值表得单侧t0.05,24=1.711.有了这些基本数据后,按下式进行t检验:t=(-μ0)÷s×n,当t≥1.711时P≤0.05差异有统计学意义,应拒绝H0,接受H1,认为该因素作用于受试对象后,能引起观察指标的变化;当t<0.05时P>0.05差异无统计学意义,尚不能拒绝H0,可以认为处理因素作用于受试对象后,不能引起观察指标的变化.本例t=(74.2-72)÷6.0×25=1.83>1.711,P<0.05,有统计学意义,应拒绝H0接受H1,认为生活在该山区可以使健康成年男子的脉搏加快.
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关于计量资料中的t检验
有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。单样本t检验院是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验院是采用配对设计方法观察以下几种情形,1.两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;2.同一受试对象接受两种不同的处理;3,同一受试对象处理前后。从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
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医学科研资料统计分析方法应用的探讨
在对医学科学研究资料进行统计分析时,经常会出现方法滥用误用的现象.作者从具体实例解释了多个样本均数和样本率(构成比)比较方法应用缺陷的原因和解决办法,旨在提高临床科研水平和论文学术水平.
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MDS-RA患者外周血活化T细胞水平检测
骨髓增生异常综合征(MDS)是造血干细胞异常所致的恶性克隆性疾病,目前关于MDS异常造血和活化T细胞关系的研究甚少。为此,我们利用流式细胞仪双标记技术,检测18例MDS- RA患者外周血活化T细胞的水平,以探讨细胞免疫功能异常对造血的影响。对象和方法1 研究对象 MDS-RA患者18例,男12例,女6例,年龄9~58岁,中位年龄31岁,均符合MDS的诊断标准[1]。所有患者均为初治,2周内无感染、发热,亦未曾输过血,未用过细胞因子。正常对照12名,年龄20~42岁,中位年龄33.5岁。2 实验方法采用直接免疫法,取6个试管,分别向管中加入无关对照单抗和实验单抗CD3、 CD4CD25、CD8CD25、CD4HLA-DR、CD8HLA-DR各20?μl,CD3、CD 4、CD8(购于美国BD公司)标记FITC荧光素, CD25、HLA-DR(购于美国BD公司)标记PE荧光素。再加入肝素抗凝全血100?μl,孵育后加溶血剂,离心、洗涤、固定后上机检测。用流式细胞仪分析淋巴细胞,计算出标记CD4CD25、CD8CD25、CD 4HLA-DR、CD8HLA-DR的双阳性细胞百分率。3 血红蛋白的测定采用高铁氰化钾法。4 统计学处理采用两样本均数t检验及两组数据间相关性分析的显著性检验。结果1 MDS-RA患者外周血活化T细胞标志抗原表达 18例MDS-RA患者CD4+CD25+双阳性细胞表达略高于正常对照,差异无显著性(P>0.05);CD8+CD 25+双阳性细胞表达明显高于正常对照(P<0.05)。CD4+HLA-DR +双阳性细胞表达略高于正常对照,差异无显著性(P>0.05);CD8 +HLA-DR+双阳性细胞表达明显高于正常对照(P<0.05)(表1)。表1 MDS组与正常对照组活化T细胞水平比较(%,眘?
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利用(Xi-)si及ni进行多个样本均数比较的方差分析
多个样本均数比较的方差分析,是数值变量资料统计推断的一个重要内容,其中应用多的是单因素方差分析与双因素方差分析.就方差分析的基本思想而言,是将所有观察值的总变异按设计与研究的目的分解为两个或更多个部分.例如,单因素方差分析将总变异SS总分解为SS组内与SS组间,而双因素方差分析是将总变异SS总/分解为SS处理、SS区组与SS误差[1].以上不同来源变异的计算,如果利用目前各类教科书与参考书提供的计算公式,都离不开原始数值.当资料不提供原始数值,只给出各组的均数i、标准差si及样本例数ni时,上述不同来源的变异无法计算,方差分析便不能进行.尤其是医学期刊论文中,往往只提供各组的均数i、标准差si和样本例数ni,若要对方差分析的结论进行验证,现有的公式显然不能满足这个要求.本文通过标准差与离均差平方和之间的关系,导出一套利用均数、标准差及样本例数进行多个样本均数比数的方差分析F值的计算公式,不仅计算简单,而且易于理解.
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引入指示变量进行两样本均数的比较
两样本均数的比较,在资料具有正态性与方差齐性的条件下,一直使用t检验(或F检验)处理,这两种方法均属于单变量分析。目前,由于多变量分析理论的快速发展和广泛应用,将上述单变量资料引入指示变量,转化为双变量资料后,再进行直线回归分析,其结论与t检验的结论是完全一致的。 一、方法及意义 将符合t检验的两样本变量值合并,总样本例数为n=n1+n2,把原始变量值看作Y,再引入一个指示变量值X值。Y值作为应变量,引入的X值看作事先选定的自变量。两样本合并引入相反的指示变量的数据如下:Y: Y11 Y12 Y13 …… Y1n1 Y21 Y22 Y23……Y2n2X: 0 0 01 1 1 …… 0 1 1 11 0 0 0 …… 1
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用矩法进行正态性检验及其在统计软件中的实现
有些统计方法只适用于正态分布资料或近似正态分布的资料,如用t检验和方差分析进行两个或多个样本均数的比较,每个样本都要满足正态性要求,进行直线回归要求应变量y来自正总体,因此在进行资料的分析之前,首先要探讨样本资料是否来自正态总体,即正态性检验.
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两样本均数比较方法的讨论
文献[1]指出:"在两个样本方差相差大或(和)两个样本含量相差大时,应该用u'检验代替t检验".笔者认为该结论欠妥当.众所周知,比较两样本均数的目的是推断它们各自所代表的总体均数是否相等.一般用t检验,而应用r检验的前提条件是:①x1,x2,…,xn1-N(μ1,σ21),y1,y2,…,yn2-N(μ2,σ22);②σ21=σ22(方差具有齐性).
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多重比较时α的确定
当我们比较多个样本均数或率是否相等时,只进行一次总的比较往往是不够的,常需要了解每两个样本(或多个实验组与对照组)之间到底有无差别.因为总的检验的结论若是拒绝H0,只能认为多个样本之间总的说来有差别,不能具体说明哪两个样本之间有差别.
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中心极限定理的模拟试验及其在教学中的应用
一、中心极限定理的内容及其教学特点中心极限定理是反映抽样分布的一条基本规律,是统计推断的重要理论基础.深刻理解中心极限定理的内涵及其表现形式,将为进一步学习参数估计和假设检验打下坚实的基础.中心极限定理可以表述为:从均数为μ,标准差为σ的正态总体中进行独立随机抽样,其样本均数服从均数为μ,标准差为σ/√n的正态分布;而从均数为μ,标准差为σ的任意总体中进行独立随机抽样,当样本含量逐渐增加时,其样本均数的分布逐渐逼近于均数为μ,标准差为σ/√n的正态分布[1].
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样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现——均数比较(三)
1.2两样本均数的比较1.2.1差异性检验1.2.1.1 两样本t检验(方差齐性)方法:O'Brien和Muller(1983) [2-3]等给出两样本t检验的样本量估计是建立在自由度为2(n-1),非中心参数为(√n)(μ1-μ2/σ·(√2))的非中心t分布上.其检验效能的计算公式为:1-β=1 - Probt(tr-α/s,2(n-1),2(n-1),√n(μ1-μ2/σ·(√2))(1-8)式中,μ1,μ2分别为两样本均数,σ为样本标准差.在计算样本量时,一般先设定样本量初始值,然后迭代样本量直到所得的检验效能满足条件为止.此时的样本量,即研究所需的样本量.
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新生儿缺氧缺血性脑病血浆神经肽与神经降压素变化及其对脑血流动力学的影响
对象:新生儿缺氧缺血性脑病(HIE)组40例,男23例,女17例.根据中华医学会儿科学分会新生儿学组制定的HIE诊断与分度标准,轻度16例,中度与重度各12例.对照组:出生时无窒息的正常新生儿40例,男 21例,女19例.两组胎龄均为37~42周,出生体重2500~4000g. 方法:①两组均于断脐后即刻从母体端留取脐动脉血3.5mL,并于生后第1d(24h内)、3d及7 d取静脉血3.5mL,分离血清-20℃保存备检.②血浆神经肽(NPY)、神经降压素(NT)测定采用放射免疫法,试剂盒由中国人民解放军总医院东亚免疫技术研究所提供.③脑血流动力学检测:HIE组于生后24h内外周静脉取血后即刻应用脉冲多普勒超声检测HIE患儿大脑中动脉的血流动力学参数,并与25例同期出生的无窒息的正常新生儿比较. 统计学方法:用SPSS软件进行统计分析,两样本均数间的比较用t检验,组间比较用方差分析,相关性检验用直线相关分析.
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血清NO与脑梗死及脑出血疾病的关系
目的测定脑梗死及脑出血疾病血清NO含量并探讨它们的关系.方法采用硝酸还原酶法分别测定35例脑梗死病人,35例脑出血病人及35例正常人血清中NO的含量,以探讨三者之关的关系.结果显示脑梗死组血清中NO含量为(144.0±22.9)μmol/L,脑出血组血清中NO含量为(138.0±24.6)μmol/L,正常人组血清中NO含量为(768±8.9)μmol/L.本实验所测定样本均数间比较应用t检验进行统计学处理后得出:P1(脑梗死组与正常对照组)<0.01,P2(脑出血组与正常对照组)<0.01,P3(脑梗死组与脑出血组)=0.611.结论脑血管疾病(脑梗死及脑出血)患者发病后NO即迅速升高;二者血清中NO含量与正常人血清中NO含量比较有极显著差异,而二者之间比较并无显著差异.这是由于发病后二者由于不同原因导致脑细胞缺血,导致谷氨酸(Glu)释放增加,使N-甲基-天冬氨酸(NMDA)受体激活,Ca++通路开放,大量Ca++内流并与钙调素(CaM)结合,激活NO合成酶(NOS),其中iNOS的激活无需Ca++,生成大量的NO.它在脑梗死疾病早期起到保护作用,而在脑出血疾病及脑梗死疾病后期产生毒性作用.
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小儿急性肾病患者血清IL-6、SIL-2R检测的临床意义
本文对小儿急性肾病患者血清IL-2、SIL-2R水平检测,探讨对临床诊断的意义对象和方法一、对象:正常对照组36例,均为我院体检合格的健康儿童.无心、肝、肺、肾等脏器疾患,肝肾功能均正常.小儿急性肾病组33例,经临床明确诊断(包括体症、实验室系列检测).二、方法:SIL-2R,采用双抗体夹心ELISA法(u/m1),kit 由比利时Innogenties公司提供,IL-6 RIA kit(μg/L)由北方生物技术研究所提供,均按说明书操作.统计学处理:数据以x±s表示,两样本均数显著性检验采用t检验.
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文献中统计分析结论的正确表述
应写出描述性统计量(如样本均数、率、相关系数、回归系数、相对危险度等)及其可信区间,检验统计量(如χ2、t,u,F值),P值,然后根据P值大小作出统计学推断,并作出相应的医学专业结论.本刊编辑部