pg下载 医学统计核心方法系统梳理：从描述到预测，实例拆解助力临床研究

依海思精研所获消息，于医学研究里，恰当地挑选并准确地运用统计方法，乃是保障研究科学性以及结论可靠性的核心要点。本文对医学研究中常用的统计分析方法作了系统梳理，还结合麻醉与疼痛领域的事例加以剖析，目的在于给医学研究者呈上一份清晰且实用的方法选择指南。

1. 描述性统计

描述性统计有着这样的作用，那就是针对数据开展概括，从中提取关键信息，医学资料主要被划分成定性资料pg下载，也就是分类资料，以及定量资料，亦称为数值资料，定性资料通常运用频数与百分比加以描述，定量资料却需要先对正态性进行检验，当服从正态分布的时候，使用均数 ± 标准差来描述，要是呈偏态分布，适宜采用中位数与四分位数间距表达，对于非正态分布数据，能够借助数据变换促使其接近正态分布，统计图像比如散点图、直方图、箱线图等也能够直观地展示数据特征。

2. 参数检验与非参数检验

常需在完成描述性统计之后，进行组间比较，以此来对假设予以检验。方法的选择，取决于数据的类型，以及分布情况。

适合服从正态分布的连续变量的参数检验，存在像两组比较的t检验，以及多组比较的方差分析这样的情况。

有一种检验，叫非参数检验，它适用于非正态分布、分类或等级资料，像秩和检验、卡方检验等就是这类检验。秩和检验有常见方法，其中包括Mann-Whitney U检验，此检验用于比较两组独立样本，还有Kruskal-Wallis H检验，它用于比较三组及以上独立样本。卡方检验主要是针对分类资料所进行的关联性分析还是频数比较。

3. 相关性分析

衡量两个变量之间线性关系的强度以及方向会用到相关分析 ，若是双变量服从正态分布 ，适合采用Pearson相关分析，则若不是 ，可以使用Spearman或者Kendall秩相关 ，其相关系数居于-1与1的范围之间 ， 进行报告的时候应当将P值、r值以及95%置信区间同时给出。

4. 回归分析

于医学研究里，回归分析的用途极为广泛pg下载网站麻将胡了，它能够用来解释变量之间的关系，还可以用于识别风险因素，也能够校正混杂因素，并且能够建立预测模型。在常用回归模型之中，又包含着：

线性回归：适用于连续型结局变量。

逻辑回归，它适用于二分类情况，也适用于多分类情况，还适用于有序结局变量情况，能够直接输出比值比，也就是OR，其作用是用来衡量各个因素对于结局发生风险的影响程度。

Cox回归，可用于剖析多个因素针对“时间 - 事件”结局，像死亡、复发这类情况的影响pg下载通道，并且要一并考量随访时间。

泊松回归，是一种回归模型，它被用于对计数型结局变量展开分析，就像术后镇痛泵的按压次数这类情形。

能从上述不同回归模型 的实例里知道，依据研究结局变量 的类型去挑选正确 的回归框架，这是量化风险因素、构建预测模型 的关键所在。本文的目的是帮助临床工作者以及研究人员精准去选用统计方法、读懂专门文献，一步步建立统计思维。