©2010-2026 宁波自信网络信息技术有限公司 版权所有
客服电话：0574-28810668 投诉电话：18658249818
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490
关注我们 ：
1、 医学统计学作业 目录 I.统计图……………………………………………………………… 1 II.双变量回归与相关………………………………………………… 2 III.多因素试验资料的方差分析………………………………………4 IV.重复测量设计的方差分析…………………………………………6 V.协方差分析………………………………………………………… 12 VI.多元线性回归分析…………………………………………………15 VII.Logistic回归分析…………………………………………………16 VIII.生存分析…………………………………………………………
2、20 I.统计图 例2-8 正态分布图 21 II.双变量回归与相关 例9-1某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量（mmol/24h）如书中表9-1，估计尿肌酐含量(Y)对其年龄(X)的直线回归方程。 1. 2.例9-2检验例9-1数据得到的直线回归方程是否成立 答：建立假设检验，确立检验水准 H0：β＝0，尿肌酐含量与年龄之间无直线关系 H1：β≠0，尿肌酐含量与年龄之间存在直线关系 α=0.05 ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig
3、 1 Regression .813 1 .813 20.968 .004b Residual .233 6 .039 Total 1.046 7 a. Dependent Variable: 尿肌酐含量 b. Predictors: (Constant), 年龄 P=0.004，按照α=0.05水准，拒绝H0 ，接受H1 ，尿肌酐含量与年龄之间存在直线关系；直线回归方程成立 III. 多因素试验资料的方差分析 例11-1 将20只家兔随机等分4组，每组5只，进行神经损伤后的缝合试验。处理由A、B两因素组合而成，因素A为缝合方法，
4、有两水平，一为外膜缝合，记作a1，二为束膜缝合，记作a2；因素B为缝合后的时间，亦有两水平，一为缝合后1月，记作b1，二为缝合后2月，记作b2。试验结果为家兔神经缝合后的轴突通过率(%)（注：测量指标，视为计量资料），见书中表11-1。欲用析因分析比较不同缝合方法及缝合后时间对轴突通过率的影响。 Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:轴突通过率 Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Partial Eta Squared Nonce
5、nt. Parameter Observed Powerb Corrected Model 2620.000a 3 873.333 2.911 .067 .353 8.733 .580 Intercept 27380.000 1 27380.000 91.267 .000 .851 91.267 1.000 缝合后的时间 2420.000 1 2420.000 8.067 .012 .335 8.067 .760 缝合方法 180.000 1 180.000 .600 .450 .036 .600 .113 缝合后的时
6、间*缝合方法 20.000 1 20.000 .067 .800 .004 .067 .057 Error 4800.000 16 300.000 Total 34800.000 20 Corrected Total 7420.000 19 a. R Squared = .353 (Adjusted R Squared = .232) b. Computed using alpha = .05 A因素主效应所对应的检验假设为H0：A因素主效应=0， H1：A因素主效应≠0，α=0.05
7、 B因素主效应所对应的检验假设为H0：B因素主效应=0，H1：A因素主效应≠0，α=0.05； AB交互作用所对应的检验假设为H0：AB交互作用=0，H1：A因素主效应≠0，α=0.05。 方差分析的检验界值为， 统计学结论：模型Corrected Model检验F=2.911，P=0.067>0.05，模型不具备统计学意义； A（缝合方法）F=0.600，P=0.45>0.05，不具备统计学意义；按照α=0.05水准，不拒绝H0，拒绝H1； B（缝合后的时间）F=8.067，P=0.012<0.05，具备统计学意义；按照α=0.05水准，拒绝H0，接受H1； AB（缝合后的时
8、间 * 缝合方法）F=0.067，P=0.8>0.05，不具备统计学意义；按照α=0.05水准，接受H0，拒绝H1。 专业结论：尚不能认为两种缝合方法对神经轴突通过率有影响；可以认为缝合后2月与缝合后1月相比，神经轴突通过率提高了。 IV.重复测量设计的方差分析 例12-3 将手术要求基本相同的15名患者随机分3组，在手术过程中分别采用A，B，C三种麻醉诱导方法，在T0（诱导前）、T1、T2、T3、T4 ， 五个时相测量患者的收缩压，数据记录见表12-17。试进行方差分析。 1. 建立假设检验，确立检验水准 H0:三种麻醉诱导方法在五个时相时测得的收缩压均值无差别 H1:三种麻醉
9、诱导方法在五个时相时测得的收缩压均值有差别 α=0.05 2. 正态性检验、方差齐性检验： Tests of Normality group Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. t0 方法A .300 5 .161 .836 5 .154 方法B .227 5 .200* .916 5 .503 方法C .229 5 .200* .867 5 .254 t1 方法A .331 5 .077 .834
10、5 .148 方法B .220 5 .200* .913 5 .485 方法C .184 5 .200* .978 5 .921 t2 方法A .258 5 .200* .940 5 .666 方法B .227 5 .200* .969 5 .869 方法C .221 5 .200* .953 5 .758 t3 方法A .283 5 .200* .937 5 .647 方法B .241 5 .200* .902 5 .421 方法C .251 5 .200* .941 5 .
11、672 t4 方法A .186 5 .200* .943 5 .687 方法B .292 5 .189 .892 5 .367 方法C .164 5 .200* .984 5 .955 *. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction 符合正态分布，P值均大于0.05 Test of Homogeneity of Variance Levene Statistic df1 df2 Sig. t0
12、Based on Mean .145 2 12 .866 Based on Median .127 2 12 .882 Based on Median and with adjusted df .127 2 11.675 .882 Based on trimmed mean .144 2 12 .868 t1 Based on Mean .440 2 12 .654 Based on Median .385 2 12 .689 Based on Median and with adjusted df .385 2 10.205
13、 .690 Based on trimmed mean .438 2 12 .655 t2 Based on Mean .950 2 12 .414 Based on Median .908 2 12 .429 Based on Median and with adjusted df .908 2 8.995 .437 Based on trimmed mean .976 2 12 .405 t3 Based on Mean .200 2 12 .821 Based on Median .141 2 12 .870
14、Based on Median and with adjusted df .141 2 11.781 .870 Based on trimmed mean .207 2 12 .816 t4 Based on Mean .172 2 12 .844 Based on Median .024 2 12 .976 Based on Median and with adjusted df .024 2 9.538 .976 Based on trimmed mean .157 2 12 .857 方差齐性相等，P值均大于0.05 3
15、 ANOVA Descriptive Statistics group Mean Std. Deviation N t0 方法A 121.00 3.536 5 方法B 121.20 4.324 5 方法C 126.20 3.633 5 Total 122.80 4.346 15 t1 方法A 112.40 5.128 5 方法B 119.80 5.975 5 方法C 123.00 3.391 5 Total 118.40 6.490 15 t2 方法A 118.40 5.639 5 方法B 1
16、18.00 5.431 5 方法C 118.60 1.949 5 Total 118.33 4.320 15 t3 方法A 125.80 4.712 5 方法B 128.20 5.215 5 方法C 142.60 4.827 5 Total 132.20 8.930 15 t4 方法A 120.80 3.701 5 方法B 135.20 4.382 5 方法C 130.60 3.715 5 Total 128.87 7.210 15 描述统计分析结果 Multivariate Testsa E
17、ffect Value F Hypothesis df Error df Sig. factor1 Pillai's Trace .983 126.659b 4.000 9.000 .000 Wilks' Lambda .017 126.659b 4.000 9.000 .000 Hotelling's Trace 56.293 126.659b 4.000 9.000 .000 Roy's Largest Root 56.293 126.659b 4.000 9.000 .000 factor1 * group Pillai's
18、 Trace 1.809 23.656 8.000 20.000 .000 Wilks' Lambda .008 22.215b 8.000 18.000 .000 Hotelling's Trace 20.600 20.600 8.000 16.000 .000 Roy's Largest Root 13.376 33.440c 4.000 10.000 .000 a. Design: Intercept + group Within Subjects Design: factor1 b. Exact statistic c. The
19、 statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significance level. 球形检验结果 Tests of Between-Subjects Effects Measure: MEASURE_1 Transformed Variable: Average Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Intercept 1155433.080 1 1155433.080 14649.223
20、 .000 group 912.240 2 456.120 5.783 .017 Error 946.480 12 78.873 组间效应检验结果 Pairwise Comparisons Measure: MEASURE_1 (I) group (J) group Mean Difference (I-J) Std. Error Sig.b 95% Confidence Interval for Differenceb Lower Bound Upper Bound 方法A 方法B -4.800 2.512 .080
21、 -10.273 .673 方法C -8.520* 2.512 .005 -13.993 -3.047 方法B 方法A 4.800 2.512 .080 -.673 10.273 方法C -3.720 2.512 .164 -9.193 1.753 方法C 方法A 8.520* 2.512 .005 3.047 13.993 方法B 3.720 2.512 .164 -1.753 9.193 Based on estimated marginal means *. The mean difference is sign
22、ificant at the .05 level. b. Adjustment for multiple comparisons: Least Significant Difference (equivalent to no adjustments). 组间多重比较检验结果 Pairwise Comparisons Measure: MEASURE_1 (I) factor1 (J) factor1 Mean Difference (I-J) Std. Error Sig.b 95% Confidence Interval for Differenceb Lo
23、wer Bound Upper Bound 1 2 4.400* .860 .000 2.526 6.274 3 4.467* .764 .000 2.801 6.132 4 -9.400* 1.188 .000 -11.988 -6.812 5 -6.067* .972 .000 -8.184 -3.949 2 1 -4.400* .860 .000 -6.274 -2.526 3 .067 .527 .901 -1.082 1.215 4 -13.800* .613 .000 -15.135 -12.
24、465 5 -10.467* .881 .000 -12.385 -8.548 3 1 -4.467* .764 .000 -6.132 -2.801 2 -.067 .527 .901 -1.215 1.082 4 -13.867* .843 .000 -15.704 -12.029 5 -10.533* .775 .000 -12.221 -8.846 4 1 9.400* 1.188 .000 6.812 11.988 2 13.800* .613 .000 12.465 15.135 3 13.
25、867* .843 .000 12.029 15.704 5 3.333* .943 .004 1.279 5.388 5 1 6.067* .972 .000 3.949 8.184 2 10.467* .881 .000 8.548 12.385 3 10.533* .775 .000 8.846 12.221 4 -3.333* .943 .004 -5.388 -1.279 Based on estimated marginal means *. The mean difference is significan
26、t at the .05 level. b. Adjustment for multiple comparisons: Least Significant Difference (equivalent to no adjustments). 组内不同时间多重比较检验结果 统计结论：球形检验结果：Mauchly's W=0.293，P=0.178>0.05。组间效应检验结果F=14649.223，P<0.05，说明三种麻醉诱导方法间差异有统计学意义；进一步作LSD法多重比较，方法A组、方法C组间差异具体统计学意义，P=0.005，方法B组与方法A组、方法C组间差异无统计学意义，P值分别
27、为0.08、0.164；不同时相间比较，T2与T3间差异无统计学意义P=0.901，其余各时相间比较均有统计学意义。按照水平，拒绝H0，接受H1认为三种麻醉诱导方法在五个时相时测得的收缩压均值有差别。 V.协方差分析 例13-1 为研究某降糖药物的有效性及其合用二甲双胍片的有效性，选择收治90名2型糖尿病患者，并采用随机对照试验，分为三个治疗组，第一组为该降糖药组，第二组为二甲双胍片组，第三组为该降糖组+二甲双胍片组，每组30名患者，治疗3个月，主要有效性指标为糖化血红蛋白。测得每个患者入组前（X）和3个月后（Y）的糖化血红蛋白含量（%）见书中表13-3的上部，试分析三种治疗降糖化血红
28、蛋白的效果是否不同。 1. 设立假设检验，确立检验水准 H0:各组降糖的总体修正均数相等 H1:各组降糖的总体修正均数不全相等 α=0.05 2. 判断是否符合协方差分析条件： 三个组的入组前（X）糖化和3个月后（Y）糖化间都有明显的直线趋势；三组的直线趋势相近。因此，本资料符合协方差分析的条件。 3. 检验各组总体斜率是否相等： Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: 3个月后 Source Type I Sum of Squares df Mean Square
29、F Sig. Corrected Model 48.973a 5 9.795 56.618 .000 Intercept 6230.016 1 6230.016 36013.278 .000 c 18.725 2 9.362 54.120 .000 x 30.183 1 30.183 174.476 .000 c * x .065 2 .033 .188 .829 Error 14.531 84 .173 Total 6293.520 90 Corrected Total 63.504 89
30、 a. R Squared = .771 (Adjusted R Squared = .758) I型方差分析模型的结果 模型中交互作用无统计学意义P=0.829，说明三组患者3月后糖化降低随着入组前糖化变化的斜率是相同的，故可对资料进行协方差分析。 4. 比较修正均数有无差异 Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: 3个月后 Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 48.908a
31、 3 16.303 96.053 .000 Intercept .363 1 .363 2.140 .147 c 19.851 2 9.925 58.480 .000 x 30.183 1 30.183 177.835 .000 Error 14.596 86 .170 Total 6293.520 90 Corrected Total 63.504 89 a. R Squared = .770 (Adjusted R Squared = .762) 修正均数比较的方差分析结果 x的F=96.
32、053，P<0.01，说明入组前糖化血糖蛋白对3个月后的糖化血红蛋白含量的下降有影响 Estimates Dependent Variable: 3个月后 组别 Mean Std. Error 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound 试验组 8.356a .076 8.206 8.506 盐酸二甲双胍 8.877a .075 8.727 9.027 试验药+盐酸二甲双胍 7.728a .075 7.578 7.877 a. Covariates appearing in the mo
33、del are evaluated at the following values: 入组前 = 9.9700. 修正均数及其可信区间结果 试验药+二甲双胍组的糖化水平低于另外二组，同时提示修正均数是按照入组前糖化均值x为9.97%计算的。 Pairwise Comparisons Dependent Variable: 3个月后 (I) 组别 (J) 组别 Mean Difference (I-J) Std. Error Sig.b 95% Confidence Interval for Differenceb Lower Bound Upper Boun
34、d 试验组 盐酸二甲双胍 -.521* .107 .000 -.734 -.308 试验药+盐酸二甲双胍 .628* .107 .000 .416 .840 盐酸二甲双胍 试验组 .521* .107 .000 .308 .734 试验药+盐酸二甲双胍 1.149* .106 .000 .938 1.361 试验药+盐酸二甲双胍 试验组 -.628* .107 .000 -.840 -.416 盐酸二甲双胍 -1.149* .106 .000 -1.361 -.938 Based on estimated marg
35、inal means *. The mean difference is significant at the .05 level. b. Adjustment for multiple comparisons: Least Significant Difference (equivalent to no adjustments). 各组修正均数是否相等的假设检验结果 Univariate Tests Dependent Variable: 3个月后 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Contrast 19.851
36、 2 9.925 58.480 .000 Error 14.596 86 .170 The F tests the effect of 组别. This test is based on the linearly independent pairwise comparisons among the estimated marginal means. 修正均数按方差分析法进行的检验结果 修正均数按方差分析法进行的检验结果，结论和修正均数比较的方差分析结果一致。 各组间总体修正均数间差别均有统计学意义（P均<0.05）。在α=0.05水平上，拒绝H0，接受H1，各组
37、降糖的总体修正均数不全相等。可以认为在扣除了入组前糖化水平的影响后，第三组治疗患者的平均降糖量最多，第一组治疗次之，第二组治疗最少。 VI.多元线性回归分析 PPT例题2：有学者认为糖尿病人的血糖变化可能受胰岛素、糖化血红蛋白、血清总胆固醇、甘油三脂等多种生化指标的影响，现测量了27名糖尿病人的相关指标，资料如下表所示，请对此作分析。 1.建立假设检验 H0：β1=β2=β3=0 H1：βj（j=1,2,…，m）不全为0 Variables Entered/Removeda Model Variables Entered Variables Removed Method
38、1 x4, x2, x3, x1b . Enter a. Dependent Variable: y b. All requested variables entered. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .775a .601 .528 2.0095 a. Predictors: (Constant), x4, x2, x3, x1 回归方程模型摘要 ANOVAa Model Sum of Squares df Mea
39、n Square F Sig. 1 Regression 133.711 4 33.428 8.278 .000b Residual 88.841 22 4.038 Total 222.552 26 a. Dependent Variable: y b. Predictors: (Constant), x4, x2, x3, x1 回归方程的方差分析结果 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B
40、 Std. Error Beta 1 (Constant) 5.943 2.829 2.101 .047 x1 .142 .366 .078 .390 .701 x2 .351 .204 .309 1.721 .099 x3 -.271 .121 -.339 -2.229 .036 x4 .638 .243 .398 2.623 .016 a. Dependent Variable: y 多元回归方程的参数估计 回归方程的方差分析得出，F=8.278，P<0.001。拒绝H0：β1=β2=β3=β4=0，所以拟合的回归方程
41、有统计学意义。 β1、β2、β3、β4的估计值b1、b2、b3、b4分别为0.142、0.351、-0.271、0.638，据此写出多元回归方程： 血糖的变化与甘油三酯、胰岛素和糖化血红蛋白有线性回归关系（总胆固醇的P=0.701，无统计学意义），且胰岛素与血糖的变化负相关，从标准化回归系数看出，糖化血红蛋白（β=0.398）对空腹血糖影响最大。 VII.Logistic回归分析 PPT例16-2为了探讨冠心病发生的有关危险因素，对26例冠心病病人和28例对照者进行病例-对照研究，各因素的说明及资料见表16-2和表16-3。试用logistic 逐步回归分析方法筛选危险因素。(α入
42、0.01，α出=0.15) 表16-2 冠心病8个可能的危险因素与赋值 表16-3 冠心病危险因素的病例-对照调查资料 Variables not in the Equation Score df Sig. Step 0 Variables x1 5.789 1 .016 x2 5.968 1 .015 x3 4.747 1 .029 x4 4.311 1 .038 x5 7.460 1 .006 x6 10.117 1 .001 x7 5.244 1 .022 x8 6.818 1 .009
43、Overall Statistics 25.418 8 .001 Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a x6 2.826 1.095 6.657 1 .010 16.875 Constant -.523 .315 2.751 1 .097 .593 Step 2b x5 1.828 .680 7.227 1 .007 6.219 x6 3.059 1.144 7.143 1 .008 21.303 Constant
44、1.281 .461 7.715 1 .005 .278 Step 3c x5 1.722 .714 5.814 1 .016 5.597 x6 3.028 1.176 6.627 1 .010 20.656 x8 1.663 .785 4.493 1 .034 5.277 Constant -2.359 .770 9.378 1 .002 .095 Step 4d x1 .924 .477 3.758 1 .053 2.519 x5 1.496 .744 4.044 1 .044 4.464
45、 x6 3.135 1.249 6.303 1 .012 23.000 x8 1.947 .847 5.289 1 .021 7.008 Constant -4.705 1.543 9.295 1 .002 .009 a. Variable(s) entered on step 1: x6. b. Variable(s) entered on step 2: x5. c. Variable(s) entered on step 3: x8. d. Variable(s) entered on step 4: x1. logitP=-4.705+
46、0.924X1+1.495X5+3.135X6+1.947X8 最终进入模型的危险因素有4个（P值均小于0.05），它们分别是年龄(X1)：OR=2.519，高血脂史（X5）：OR=4.464，动物脂肪摄入量（X6）：OR=23.000，A型性格（X8）：OR=7.008。 VIII.生存分析 例17-4据例17-1和例17-2的资料，问甲种手术方式后和乙种手术方式后病人的其生存率有无差别？ 1.建立假设检验，确立检验水准 H0:S1(t)=S2(t)，两种手术方式的患者生存率相同 H1:S1(t)≠S2(t)，两种手术方式的患者生存率不同 α=0.05 2. 运用Kaplan
47、Meler法进行log-rank检验，比较两组的生存率 Case Processing Summary group Total N N of Events Censored N Percent 甲种手术 18 11 7 38.9% 乙种手术 14 14 0 0.0% Overall 32 25 7 21.9% Survival Table group Time Status Cumulative Proportion Surviving at the Time N of Cumulative Events N of Rem
48、aining Cases Estimate Std. Error 甲种手术 1 1.000 1 .944 .054 1 17 2 3.000 1 .889 .074 2 16 3 5.000 1 .833 .088 3 15 4 6.000 1 .778 .098 4 14 5 7.000 1 .722 .106 5 13 6 8.000 1 .667 .111 6 12 7 10.000 1 .611 .115 7 11 8 14.000 0 . . 7 10 9 17.
49、000 1 .550 .119 8 9 10 19.000 0 . . 8 8 11 20.000 0 . . 8 7 12 22.000 0 . . 8 6 13 26.000 0 . . 8 5 14 31.000 0 . . 8 4 15 34.000 1 .413 .149 9 3 16 34.000 0 . . 9 2 17 44.000 1 .206 .164 10 1 18 59.000 1 .000 .000 11 0 乙种手术 1 1.
50、000 1 .929 .069 1 13 2 2.000 1 .857 .094 2 12 3 3.000 1 .786 .110 3 11 4 4.000 1 .714 .121 4 10 5 6.000 1 .643 .128 5 9 6 8.000 1 .571 .132 6 8 7 9.000 1 .500 .134 7 7 8 10.000 1 .429 .132 8 6 9 11.000 1 .357 .128 9 5 10 12.000 1 .286
©2010-2026 宁波自信网络信息技术有限公司 版权所有
客服电话：0574-28810668 投诉电话：18658249818
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490
关注我们 ：
