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多重比较与检验水准的调整
在针对医学问题的统计分析中,0.05是公认的检验水准,即当P＜0.05时,认为差异有统计学意义.而在涉及多个比较组的情况时,则可能需要对这一检验水准进行调整,以使检验结果更可靠.例如,在针对A、B、C三种降压药物降压效果的研究中,通常需要对三种治疗方法治疗前后血压的下降值进行组间比较.当数据满足参数检验条件时,我们会首先选择方差分析方法完成多组间的差别性检验.当方差分析过程所获得的P值小于0.05时,我们就认为A、B、C三组的降压能力不全相同,差异有统计学意义.对于临床研究而言,仅仅了解以上信息往往是不充分的,我们关心的通常是A、B、C三种药物两两间降压能力是否存在差异.因此在完成针对多组的差别性检验后,完成两两组间的多重比较是必不可少的.但在如上述存在多个比较组的情况下,为了避免获得假阳性结果,两两比较中则有必要对检验水准进行调整.
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中药方剂佳组合配方的综合评价
为了在5味中药的种种组合中筛选出具有佳抗炎疗效的配方,文献以2味药的组合配方为例,用方差分析和多重比较的方法处理实验结果[1],现用秩和比法再次分析此资料.
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新药临床试验量效关系研究的设计与分析方法评价
剂量效应关系研究是新药研发的重要环节,是判断新药有效性和安全性的基础.通过不同临床试验阶段的研究,可以为给药剂量和给药方案提供依据.但目前国内对量效关系研究重视程度不够,临床试验通常只设一个固定剂量或2～3个剂量组,剂量探索的过程流于形式.文中从量效关系研究的目的入手,探讨了Ⅱ期临床试验中量效关系研究常见的试验设计和分析方法.
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血塞通滴丸重量差异影响因素解析
目的:考察血塞通滴丸重量差异的影响因素,指导滴丸生产.方法:采取平行、交叉、随机等方法,针对可能影响滴丸重量差异的因素进行考察,以常用的4种不同型号的PEG基质及比例、PEG基质与主药的配比、滴制环境的温湿度、药液加热时间等四个方面为考察对象进行实验,制备滴丸并称重,计算重量差异.首先按照中国药典的规定对重量差异数据进行直观分析;再采用SPSS 11.5版软件对重量差异数据进行方差分析或多组方差分析,或采用SNK法进行多重比较.结果:4种不同型号PEG按不同配比作基质,滴丸的重量差异符合中国药典的规定;以PEG4000作基质,当主药:基质=1:2、1:3、1:4时,当滴制环境温度=28℃、湿度:50%RH时,当药液加热时间在10min～150min之间时,滴丸的重量差异均符合中国药典的规定.结论:以上4个因素均可影响血塞通滴丸的重量差异,在生产中应对其进行控制.
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北方城市居民体质指数和总胆固醇之间的关系
目的 了解社区居民成人体质指数(BMI)与血液中总胆固醇(TC)之间的关系.方法 随机整群抽样,对沈阳市社区＞50岁的2 274例居民进行身高、体重和TC等指标测定,并进行统计分析.结果 BMI＜ 18.5、18.6～23.9、24.0～27.9及＞28者TC水平分别为4.31 mg/L、4.45 mg/L、4.46 mg/L和4.38 mg/L.当BMI＜ 28时,随着体质指数的增加,胆固醇浓度逐渐升高;但当BMI＞ 28时,TC浓度反而有所降低,即达到4.38 mg/L.进一步多重比较发现,不同BMI者TC差异无统计学意义(P＞0.05).结论 BMI和TC之间有一定关系,但关系不显著,TC水平受多种因素影响.
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微阵列数据的多重比较
目的介绍阳性结果错误率(FDR)及相关控制方法在微阵列数据多重比较中的应用.方法用BH、BL、BY和ALSU四种FDR控制程序比较了3 226个基因在两组乳腺癌患者中的表达差异.结果四个程序在各自实用的范围内均将FDR控制在0.05以下,检验效能由大到小的顺序为:ALSU＞BH＞BY＞BL.ALSU程序因引入m0的估计,更为合理,不仅提高了检验效能,同时又较好地控制了假阳性错误.结论在微阵列数据的比较中必须考虑FDR的控制,同时又要考虑提高检验效能.多重比较中,控制FDR比控制总Ⅰ型错误率(FWER)检验效能高,且更为实用.
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实验组与对照组比较的样本率多重比较方法的模拟研究
目的 研究5种实验组与对照组比较的样本率多重比较方法之特性.方法 用SAS软件编制计算机模拟抽样程序,模拟估算各种参数条件下5种方法的总Ⅰ型错误率、检验效能和判对率.结果 5种方法各具特色:Brunden法保守,杜养志法灵敏,Durmett-SNK法和Bootstrap法较稳健,Dunnett-Levy法逊于Dunnert-SNK法.结论 5种方法中没有一种方法能在各种条件下都将总I型错误率控制在α水平内.相对而言,Dunnett-SNK法稳健,较其他方法更值得推荐.如需严格控制总Ⅰ型错误率且组数不超过5,可选择BrurIden法.如希望结果灵敏,可考虑杜养志法和BootstraD法.
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2×k表多重比较χ2检验界值的研究
目的 为探索更加完善的2×k表多重比较χ2检验统计分析方法。方法 本研究使用蒙特卡洛法在计算机上产生二项分类的样本数据，按照χ2检验理论计算χ2值，根据2×k表多重比较χ2检验界值的准确性和稳定性，确定总体率、样本含量、抽样次数的数值。结果 在反复、细致、大量的运算分析之后，研制出2×k表多重比较χ2检验界值。结论 经合理分析表明，本界值准确性高、稳定性好。
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样本率多重比较方法的模拟研究
目的 采用Monte Carlo方法模拟研究样本率多重比较方法特性.方法 用SAS9.13软件编程,模拟估算不同参数条件下各种样本率多重比较方法的总Ⅰ型错误率、检验效能和判对率.结果 不同方法各具特色,能较好控制总Ⅰ型错误率且检验效能较高的方法有Ryan、Perm、Boot和Hommel、Hoch、StepS、StepB方法.结论 如需严格控制总Ⅰ型错误率在α水准内,Hommel、Hoch、StepS、StepB效能较高;如允许总Ⅰ型错误率略溢出(1.15α以内),Ryan、Perm和Boot法效能较高.
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具有一个重复测量资料的协方差分析
重复测量资料在医学研究领域中广泛出现,设计类型和分析目的往往具有变异性[1],困扰的统计分析方法可谓是复杂多样,均数的多重比较亦是扑朔迷离[2～6].本文利用Stata软件的协方差分析程序尝试性地分析具有一个重复测量资料的一个实例[7].
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SPSS在完全随机设计多个样本间多重比较Nemenyi秩和检验中的应用
Nemenyi是完全随机设计多样本间多重比较秩和检验的常用方法.虽然医学统计教科书[1,2]对Nemenyi检验有介绍,但在常用的统计软件包中却没有提供完整的分析模块,如SPSS提供的Kruskal-Wallis H检验只能进行总体分析,而不能进行组间的多重比较.
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Friedman M检验平均秩的多重比较在SPSS软件的实现
完全随机区组设计的秩和检验(Friedman's test)是随机化区组设计方差分析不满足方差分析条件时采用的方法.随机化区组设计的秩和检验是由M·Friedam在符号检验的基础上提出来的,又称M检验,目的是推断各处理组样本分别代表的总体分布是否不同[1].对于Friedman M检验,在当P＜α(α为检验水准)差异有统计学意义时,可认为多个总体间相比较有差异,但不能说明任何两个总体间均是有差异的.
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Nemenyi法检验的SAS实现
对于来自正态总体完全随机设计多组样本数据资料的多重比较可以通过方差分析方法来实现.然而,对总体分布未知的数据资料利用方差分析方法来直接进行检验,可能增加统计推断的误差[1].秩和检验是这类数据资料分析的重要工具,因为秩和检验方法并不要求数据资料满足正态性假定.
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多个样本率的多重比较
多个样本间的多重比较(multiple comparisons)是医学研究领域较为多见的应用问题.目前,对多个均数多重比较的研究比较成熟和深入,然而对多个样本率的多重比较,国内外虽有诸多探讨,但至今缺乏被普遍认可和推荐的方法,统计学专著和教科书中也鲜有讨论.
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2×k表的χ2分割
问题的提出医学研究中,当比较几组率或构成比间的差别是否有统计学意义时,χ2检验是应用较为普遍的一种方法.但是χ2检验只能得出总的结论,不能说明究竟哪几组之间有统计学意义.当需要进一步分析哪几组有统计学差异时,该如何解决呢?卫生部规划教材<卫生统计学>[1](第四版)一书中提出可以运用χ2分割(χ2 partition)的方法来解决,并介绍了χ2分割的方法.那么,教科书中所介绍的计算分割χ2p值的方法是否合理?χ2分割究竟能否解决任意两组之间的多重比较问题呢?笔者就此作一下探讨.
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临床试验中多重性问题的统计学考虑
临床试验根据研究目的不同可分为"探索性临床试验"和"确证性临床试验",而临床研究结论通常需要根据确证性临床试验的统计推断结果得到.如果某一确证性临床试验需要对多个检验假设做出统计学推断,例如多个主要疗效指标的多重检验、多组间多重比较、多个时间点的期中分析(interim analysis)等情况下,便会涉及多重性(multiplicity)问题.无须考虑多重性问题的临床试验一般限于下列情况:即单臂或双臂设计、使用单个主要指标、事先只指定了一个与主要指标相关的原假设且在一个时间点上进行统计推断.
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伏九敷贴防治小儿反复呼吸道感染临床观察及免疫功能分析
目的:观察冬夏伏九离子仪导入中药穴位敷贴外治法防治小儿反复呼吸道感染的临床疗效.方法:采用治疗前后自身对照法,多中心临床收集120例反复呼吸道感染患儿,借助离子导入仪,进行中药穴位敷贴,随访1年,观察治疗前、后呼吸道感染的疾病计分、疾病类型、全年发病次数、感染期平均治疗天数、感染期给药途径、中医症状及体征的变化,并检测患儿治疗前后唾液sIgA.通过比较上述指标的差异,分析该法对小儿反复呼吸道感染的疗效及作用途径.结果:①该法总有效率78.0％;②与治疗前相比,治疗后疾病计分明显下降(P＜0.01);③性别与疗效有相关性(P＜0.05);④治疗后疾病类型变化单纯型疾病改善优于复杂型(P＜0.05);⑤治疗后上呼吸道感染、支气管炎和肺炎的全年发病次数减少(P＜0.01);感染期平均治疗天数明显缩短(P＜0.01);感染期给药途径由静滴向口服转变(P＜0.01);⑥多汗、眠差、面色差及舌象异常明显改善(P＜0.05);⑦唾液sIgA明显升高(P ＜0.001)结论:冬夏同治离子仪导入中药穴位敷贴外治法是防治小儿反复呼吸道感染的有效手段.该法可减少疾病计分、改善疾病类型、减少发病次数、缩短感染期治疗天数、改善感染期给药途径、改善多汗、眠差、面色异常、舌象异常症状,对升高唾液sIgA作用较持续.
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率的多重比较
多个样本率(样本率个数＞2)间的两两比较称为率的多重比较.多个样本率经R×C表χ2检验,结果为拒绝Ho时,只能认为多个样本率对应的总体率间总的来讲有差异,尚不能作出多个总体率两两比较之间均有差异的结论.如还需进一步知道多个样本率所对应的总体率,哪两个总体率间有差异,哪两个总体率间无差异,哪个总体率大,哪个总体率小,须进一步进行率的两两比较.一种常见的错误比较方法是直接用普通四格表χ2检验,并按预先给定的α检验水准相对应的χ2界值(χ2α,1)进行统计推断.这样的结果会增大犯第Ⅰ类错误的概率(α),即可能把本来无差异的两个总体率推断为有差异.现介绍两种情况下适用的统计方法.
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多个率的多重比较方法的选择
目的:对适用于多个率的多重比较方法进行评价和选择.方法:用SAS软件编程模拟计算,以条件及非条件情形下各种方法的Ⅰ型误差、Ⅱ型误差和误差(Ⅰ型+Ⅱ型)值作为评价和选择的指标.结果:给出在所有条件及非条件情形下的Ⅰ型、Ⅱ型误差估计值.结论:给出了控制Ⅰ型误差、Ⅱ型误差或误差3种不同情况下,多个实验组与对照组比较及多组间的两两比较方法的不同选择.
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基于R软件的多组独立样本秩和检验的多重比较
目的 基于R软件实现Kruskal-Wallis秩和检验的多重比较.方法 本文结合实例数据,采用pgirmess软件统计包的kruskalmc函数,实现多组秩和检验的两两比较方法.结果 R软件的kruskalmc函数可显示基于默认检验水准α-0.05,完全随机化设计多个样本比较的秩和检验的两两比较结果.结论 通过R软件实现多组秩和检验的多重比较分析是一种简便可行的方法.
