簡介:等級資料常用檢驗方法,在醫(yī)學資料中,特別是臨床醫(yī)學資料中,常常遇到一些定性指標,如臨床療效的評價、疾病的臨床分期、癥狀嚴重程度的臨床分級、中醫(yī)診斷的一些臨床癥狀等,對這些指標常採用分成若干等級然後分類計數的辦法來解決它的量化問題,這樣的資料我們在統計學上稱為有序變量(ORDEREDVARIABLE)或半定量資料,也稱為等級資料(RANKEDDATA)。,等級資料定義︰,等級資料劃分的兩種情況︰,特點︰觀察結果具有等級差別。,按性質劃分︰如藥物療效分為痊愈、顯效、好轉、無效;麻醉效果分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ級等。按數量分組︰數據兩端不能確切測定的計量資料。如抗體滴度分為120,120,140,180,005),等級資料正確的統計分析方法︰,非參數統計的秩和檢驗KENDALL、SPEARMAN等級相關CMH卡方檢驗RIDIT分析線性趨勢卡方檢驗有序變量的LOGISTIC回歸分析,一、非參秩和檢驗,由於非參數檢驗法不考慮數據的分佈規(guī)律,檢驗不涉及總體參數,檢驗統計量多是人們在總結經驗的基礎上創(chuàng)造出來的,所以這類檢驗方法的特點是針對性強。但是不同設計、不同目的所用的非參數檢驗法是不同的。,V單向有序行列表,在表的兩個方向上的分類中,一個方向(橫向)無順序和等級概念,另一個方向(縱向)是有順序的分類,稱為單向有序行列表。,兩組獨立樣本等級資料比較的MANNWHITNEY秩和檢驗,以表1為例。將無效、有效、顯效三個療效等級數量化,數值用平均秩號,然後比較各組平均秩號的大小。,兩組的平均秩號分別為︰治療組︰R1610519403589/60656對照組︰R2(1410520402489)/58531經秩和檢驗,U2169,P005結論︰兩組療效差異沒有統計學意義。,兩組配對樣本等級資料比較的WILCOXON秩和檢驗,多組等級資料比較的KRUSKALWALLIS秩和檢驗,該方法對KK2組獨立樣本進行K個總體分佈函數相同假設的檢驗,是在WILCOXON秩和檢驗基礎上擴展的方法,稱為KW檢驗。,例2對54例牙病患者的64顆患牙的根端形態(tài)不同分為3種,X線片顯示喇叭口狀為A型,管壁平行狀為B型,管壁由聚狀為C型,比較不同根端形態(tài)患牙的療效有否差別。,1、建立數據庫11定義變量GROUP1A型2B型3C型RESULT1成功2進步3失敗COUNT例數12錄入數據13權重頻數,SPSS軟體操作步驟︰,ANALYZE──NONPARAMETRICTESTS──KINDEPENDENTSAMPLES──TESTVARIABLELIST︰RESULT──GROUPINGVARIABLE︰GROUP──DEFINERANGE︰MINIMUM︰1;MAXIMUM︰3──CONTINUE──TESTTYPE︰KRUSKALWALLISH──OK,2、分析︰,3、結果,結論︰按Α005的檢驗水準,三組間差異有統計學意義。,H6528,P0038,計算結果中顯示的Χ2值並不是Χ2檢驗,只是KRUSKALWALLISTEST的檢驗統計量H,此時近似Χ2分佈,所以按Χ2分佈的近似值來確定機率,它的自由度Υ組數1。,注意︰,雙向有序資料行列表──KENDALL等級相關法和SPEARMAN等級相關分析法,例3某病病情與療效的關係,兩表的區(qū)別僅在于病情“極重”組和“中”組的數據進行了互換。,分別對上面兩個表格數據進行Χ2檢驗和多組等級資料比較的KRUSKALWALLIS秩和檢驗。,對于表4︰Χ240000,P0000H24896,P0000對于表5︰Χ240000,P0000H24896,P0000,兩種檢驗都無法表達表4和表5的差別,直觀地看,表4的資料顯示病情越輕者療效越好,表5卻未顯示這種趨勢來。,此時我們選用KENDALL和SPEARMAN等級相關分析法分別計算相關係數T和RS。,計算公式︰,T,N︰總例數M︰最長對角線上的格子數S︰專用統計量,KENDALL等級相關意義︰當一個變量的等級為標準時,另一個變量的等級與它不一致的情況(可分析兩個以及多個變量間的等級相關性)。,RS1,N︰總例數D︰每一對值的等級差,SPEARMAN等級相關意義︰兩個變量之間的等級相關性。,(只適用于分析兩個變量關係),SPEARMAN等級相關公式︰,1建立數據庫2錄入數據3權重頻數4界面操作(以表4為例)︰ANALYZE──CORRELATE──BIVARIATE──ROWS︰療效──COLUMNS︰病情──STATISTICS──KENDALL’STAUB,SPEARMAN──OK,SPSS操作演示︰,表4檢驗結果︰,表5檢驗結果︰,重複測量等級資料時間趨勢檢驗──CMH卡方檢驗,實例4在某藥治療閉塞性動脈炎的臨床試驗中,治療26例下肢潰瘍的病患潰瘍改善情況見表6,評價該藥有無促進潰瘍愈合的作用。,本例特點︰1個體的重複測量2潰瘍隨時間的變化趨勢,CMH卡方檢驗,COCHRANMANTELHANSEL檢驗簡稱,包括非零相關、行平分差和一般聯繫3種檢驗方法。對于這種重複測量的等級變量,行列變量均為等級變量,應該作非零相關檢驗。本方法僅限于檢驗線性趨勢。,計算公式︰,QCS,結果︰Χ247424,P00294結論︰潰瘍改善程度隨著治療時間延長有變好的趨勢。,多組等級資料的兩兩比較──RIDIT分析,RIDIT是“RELATIVETOANIDENTIFIEDDISTRIBUTIONINTEGRALTRANSFORMATION”的首個字母縮寫,意指對于一個確認的分佈作積分變換。,RIDIT分析是一種關於等級資料進行對比組與標準組比較的假設檢驗方法,其基本思想是先確定一個標準組作為特定總體,求得各等級的RIDIT值,標準組平均RIDIT值理論上可以證明等于05,其他各組與標準組比較,看其可信區(qū)間是否與05重疊,來判斷組間的統計學顯著性,最後得出專業(yè)解釋。,RIDIT分析適用範圍︰1兩組或兩組以上等級資料的比較和分析2兩端數據不確切的計量資料分組轉換成計數資料的分析,如血清滴度等。特點︰簡便、直觀、適用性廣。,RIDIT分析關鍵步驟︰,一、確定標準組︰1利用已知的標準分佈(道統方法)作為標準組。如某藥物大規(guī)模的觀察研究結果,計算不同療效的R值。2以例數最多的一組作為標準組。3各組的例數都差不多時,可把各組觀察結果合併起來作為標準組。,二、計算標準組的RIDIT值︰三、利用對照組計算各組的平均R值四、置信區(qū)間判斷五、統計檢驗U檢驗、T檢驗、Χ2檢驗,RIDIT分析關鍵步驟︰,RIDIT分析(實例5)︰,表7三種方劑對某婦科病患者治療效果比較,PEM31操作過程︰,1建立數據庫11定義變量名12錄入數據2界面操作︰其他統計分析──RIDIT分析──分析目的︰多個樣本比較──分組變量︰分組──類別變量︰類別──頻數變量︰例數──確定,主要結果︰,檢驗水準Α005選用同一參照組各樣本合計為參照組樣本數K3等級數4,主要結果︰,各樣本平均R───────────────────樣本名頻數合計平均R───────────────────第1組36104819第2組5806287第3組7704881───────────────────,主要結果︰,卡方檢驗卡方值130887自由度V3概率P00044結論︰三種藥物對婦科病的療效差異有統計學意義。,主要結果︰,三者之間究竟有何種差異呢,1標準組平均R值︰24800/49605,2標準組方差、標準差的計算︰,,,方差160162482/496/(4961)00730標準差02702,標準組方差、標準差的計算,對比組平均R值,,糖衣組04819黃體酮組06287複方組04881,如果等級是由劣到優(yōu)的順序排列,則平均RIDIT值越大越好,否則越小越好。但我們不能單純以各組平均RIDIT值的大小來判斷各組的差異,因為RIDIT值是一個點估計,沒有考慮抽樣誤差,而樣本正好等于總體指標的可能性很小,因此應該結合可信區(qū)間或統計檢驗方法綜合判斷。,注意︰,計算對比組可信區(qū)間,,對比組標準誤︰,對比組95可信區(qū)間︰,計算對比組95CI並進行判斷,糖衣組95CI︰0453405103黃體酮組95CI︰0557806997複方組95CI︰0426505497,判斷︰透過可信區(qū)間比較對比組與標準組的差別??磳Ρ冉M95可信區(qū)間是否包括標準組RIDIT值(05),不包括,則P005,差別有統計學意義。否則反之。,對比組95CI圖,標準組,多個對比組的兩兩比較,,,統計界限︰U005,差異無統計意義U≧196,P≦005,差異有統計意義U≧258,P≦001,差異有統計意義,U1,2384,U1,3018,U2,3299,小結,
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