2017年醫學統計學分析基本思路指南

　　對于初學者，不必強記一大堆的公式，也不要死鉆牛角尖，非要弄明白為什么這種方法叫“t檢驗”、“F檢驗”，為什么這個殘差叫做“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閱統計學史。對于只想應用的人來講，你只要了解在什么情況下應該用什么方法，什么指標應該用于什么情形。下面是yjbys小編為大家帶來的關于醫學統計學分析基本思路指南的知識，歡迎閱讀。

　　盡管多數統計教材都說了數據分析應該先做假設檢驗，然后選定統計量，然后怎么怎么。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。不同研究目的采用的統計方法不同，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系，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，可用的方法有線性回歸、logistic回歸、Cox回歸等。

　　(2)明確數據類型，根據數據類型進一步確定方法。不同數據類型采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、線性回歸等。分類資料可用的方法有χ2檢驗、對數線性模型、logistic回歸等。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)選定統計方法后，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)統計結果的輸出并非數據分析的完成。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，并做出統計學結論。但統計學結論不同于專業結論，最終還需要結合實際做出合理專業結論。

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