医学数据分析方法只看这篇就够了！ |
您所在的位置：网站首页 › spss绘制箱线图 › 医学数据分析方法只看这篇就够了！ |
医学数据分析方法只看这篇就够了！
|
大家好！最近有小伙伴来反馈想要知道医学领域统计分析常用的方法有些以及是否有学习资料？为此我们整理了医学中常用的分析方法希望这篇文章可以真正帮到想要学习的小伙伴并且能够轻松上手学会数据分析。  以下是SPSSAU整理的医学中常用的数据分析方法，欢迎大家前来补充！1  对数据进行基本描述，比如查看数据的最大值，最小值，数据的分布情况等。通过基本统计分析，能够让研究者掌握数据的基本统计特征，把握数据的整体分布形态。其中常用的为描述分析和频数分析。  描述性分析用于描述定量数据的整体情况，例如研究消费者对于某商品的购买意愿情况，可用到描述性分析对样本的年龄、收入、消费水平等各指标进行初步分析，以了解掌握消费者总体的特征情况。频数分析是用于计算定类数据的选择频数和比例。 参考资料如下： 1、文章 SPSSAU：数据基本描述之描述性分析 SPSSAU：数据基本描述之频数分析 SPSSAU：SPSSAU教程02：样本特征描述分析指标解读 2、视频 【SPSSAU】频数分析 | 案例分析解读  SPSSAU提供很多种可视化图形分析，散点图、核密度图、小提琴图、直方图等，这里描述常见的几种可视化图形，其中包括散点图，直方图，箱线图，p-p/q-q图以及ROC曲线。  散点图用于考察定量数据之间的关联关系，即查看X和Y之间的关系情况。 散点图通常用于探索性研究，直观展示出数据间的关联关系情况。直方图用于直观展示数据特征情况，观察数据的正态分布特性，检验数据是否满足分析方法的前提（正态性）。箱线图（也称盒图，箱盒图等）是在1977年由美国统计学家John Tukey发明，分析数据需要为定量数据。通过箱线图，可以直观的探索数据特征。p-p/q-q图常用于直观查看数据是否正态分布。p-p/q-q图的目的性基本一致，但原理上有着区别。ROC曲线，也称受试者工作特征曲线，感受性曲线；ROC曲线最初是运用在军事上，当前在医学领域使用非常广泛，用于研究X对于Y的预测准确率情况。参考资料如下： 1、文章 SPSSAU：数据分析都有哪些可视化图形？ SPSSAU：Roc曲线怎么看？ SPSSAU：统计图你确定会选吗？ 2、视频 【SPSSAU】可视化之箱线图 | 案例分析解读 【论文分析小技巧】快速绘制簇状图  假设检验用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。连续变量的假设检验在这里包括正态性检验、t检验、方差分析、事后多重比较、重复测量方差以及秩和检验。  正态性特质是很多分析方法的基础前提，如果不满足正态性特质，则应该选择其它的分析方法，因此在做某些分析时，需要先进行正态性检验。如果样本量大于50，则应该使用Kolmogorov-Smirnov检验结果，反之则使用Shapro-Wilk检验的结果。T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。方差分析是在20世纪年代发展起来的一种统计方法，它是由英国统计学家费希尔在进行试验设计时为解释试验数据而首先引入的，根据所分析的自变量多少，方差分析一般包括单因素方差分析、双因素方差分析以及多因素方差分析。当方差分析中只涉及一个定类变量时，称为单因素方差分析，本篇案例采用单因素方差进行分析。事后多重比较基于方差分析基础上进行;用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况.例如研究人员想知道三组学生(本科以下,本科,本科以上)的智商平均值是否有显著差异.比如分析显示三组学生智商有着明显的差异,那具体是本科以下与本科这两组之间,还是本科以下与本科以上两组之间的差异;即具体两两组别之间的差异对比,则称为事后多重比较; 事后多重比较的方法有多种,系统默认使用常见的LSD事后多重比较法。在某些实验研究中，常常需要考虑时间因素对实验的影响，当需要对同一观察单位在不同时间重复进行多次测量，每个样本的测量数据之间存在相关性，因而不能简单的使用方差分析进行研究，而需要使用重复测量方差分析。秩和检验是一种非参数检验，不依赖总体分布的具体形式，应用时可以不考虑被研究对象为何种分布。参考资料如下： 1、文章 SPSSAU：写论文时，不知道如何检验正态分布？ SPSSAU：t检验该怎么分析？如果选择哪种t检验？ SPSSAU：方差分析结果如何看？指标怎么计算？ SPSSAU：如何做方差分析？ SPSSAU：双因素方差分析全流程 SPSSAU：重复测量方差分析步骤汇总！ SPSSAU：配对样本Wilcoxon检验如何进行？ SPSSAU：手把手教你如何进行单样本Wilcoxon SPSSAU：什么是非参数检验？应该如何操作与分析？ 2、视频 【SPSSAU】正态性检验 | 案例分析解读 【SPSSAU】t检验分析步骤说明及结果解读 SPSSAU数据分析常用方法教学：单样本T检验 SPSSAU数据分析常用方法教学：独立样本T检验 SPSSAU数据分析常用方法教学：配对T检验 【数据分析小技巧】单因素方差分析检验步骤 SPSSAU数据分析常用方法教学：事后多重比较 【SPSSAU】重复测量方差分析案例解读 SPSSAU数据分析常用方法教学：单样本秩和检验 SPSSAU数据分析常用方法教学：配对样本秩和检验  分类数据的假设检验在这里包括卡方检验、配对卡方检验、Kappa、Cochran's Q检验以及OR值。  卡方检验：研究实际观测值与理论值之间的偏离程度，实际观测值与理论值之间的偏离程度决定卡方值的大小，卡方值越大，偏差越大；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明实际观测值与理论值完全符合。配对卡方检验：如果研究配对分类数据的差异性，例如：对于待诊患者进行两种方法诊断，通过研究判断两种诊断方法是否有差异性，那么可以使用配对卡方。Kappa：适用于两次数据（方法）之间比较一致性，比如两位医生的诊断是否一致，两位裁判的评分标准是否一致等。Cochran's Q检验：用于研究多组相关样本的差异性认知。比如10个评委对于4名选手的评定结果是否有差异。CochranQ检验时评分上只能为0和1，通常0代表不认可，1代表认可。OR值：其是病例对照研究（回顾性研究）中常用的指标，用于测量暴露因素与疾病因素之间关联强度；其实际意义为：暴露组疾病危险度 是 对照组疾病危险度的多少倍。危险度=发病数 / 非发病数。当OR值>1时，说明暴露使疾病危险度增高，是疾病的危险因素。参考资料如下： 1、文章 SPSSAU：干货！一文汇总卡方检验分析步骤 SPSSAU：毕业论文使用的卡方检验该如何分析？ SPSSAU：检验一致性，你用哪种方法？ SPSSAU：如何用非参数检验，分析多个相关样本数据？ SPSSAU：如何一键计算OR值？ 2、视频 【SPSSAU】卡方检验 | 案例分析解读 几类卡方检验的对比和说明 SPSSAU数据分析常用方法教学：卡方检验 【SPSSAU】kappa检验 | 案例分析解读 【SPSSAU】OR值怎么计算案例解读  相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系,才有可能有回归关系。如果研究工资与受教育年限的关系时，年龄和工作经验也应该是控制变量，因为年龄和工作经验，分别均与工资或受教育年限之间有着相关关系。类似这样的研究时，均需要使用偏相关分析（将控制变量纳入考虑范畴内），才能得到更加科学的结论。线性回归分析研究X(自变量,通常为定量数据)对Y(因变量,定量数据)的影响关系情况。并且还可以建立的线性回归模型，去利用已经知道的自变量来预测未知的因变量。逐步回归是回归分析中一种筛选变量的过程，我们可以使用逐步回归从一组候选变量中构建回归模型，让系统自动识别出有影响的变量。Logit回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据（可以做虚拟变量设置），也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。logit回归分析一般可分为三类，分别是二元logit回归、多分类logit回归、有序logit回归，三类logit回归区别如下： 参考资料如下： 1、文章 SPSSAU：皮尔逊相关性分析怎么做？ SPSSAU：一图读懂：什么是偏相关？ SPSSAU：SPSS数据分析常见问题（相关回归篇） SPSSAU：线性回归分析思路总结！简单易懂又全面！ SPSSAU：回归分析案例分析全流程 SPSSAU：手把手教你做多重线性逐步回归(附案例数据） SPSSAU：Logistic回归之有序logistic回归分析 SPSSAU：一文掌握多分类logistic回归 SPSSAU：一文理解二元logistic回归 SPSSAU：必看！logit回归分析步骤汇总 2、视频 【SPSSAU】皮尔逊相关与斯皮尔曼相关的区别 【SPSSAU】偏相关分析 | 案例分析解读 【SPSSAU】线性回归常见问题汇总 SPSSAU数据分析常用方法教学：逐步回归 【论文分析小技巧】快速搞定二元logistic回归 SPSSAU数据分析常用方法教学：多分类logistic SPSSAU数据分析常用方法教学：有序logistic回归   K-M（Kaplan Meier）（有时也称单因素生存分析，），它用于研究1个因素对于生存时间影响的数学模型，其已在医疗领域中广泛使用。比如新药物使用是否会有效的增加癌症病人的存活时间。Cox回归模型，又称“比例风险回归模型(proportional hazards model)”,简称Cox回归。它是一种研究相关因素对于生存时间影响的回归模型，其已在医疗，金融和市场研究等专业领域中广泛使用。比如医学研究中，新药物使用是否会有效的增加癌症病人的存活时间；企业创始人能力素质对于企业生存时间的影响关系研究等。参考资料如下： 1、文章 SPSSAU：一文掌握Kaplan Meier生存分析 SPSSAU：客户流失快？Cox回归帮你寻找真相 2、视频 【SPSSAU】生存分析-Kaplan Meier法案例解读 SPSSAU数据分析常用方法教学：Cox回归  因子分析是统计数据分析方法之一，因子分析包括探索性因子分析和验证性因子分析。聚类分析：聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。主成分分析是一种浓缩数据信息的方法，可将很多个指标浓缩成综合指标（主成分），并保证这些综合指标彼此之间互不相关。可用于简化数据信息浓缩、计算权重、竞争力评价等。 参考资料如下： 1、文章 SPSSAU：实用干货！因子分析超全步骤总结！ SPSSAU：因子分析后如何进行聚类分析？ SPSSAU：简单易懂！一文理清主成分分析思路 SPSSAU：手把手教你做主成分分析（附数据） SPSSAU：手把手教你做K均值聚类分析（附操作数据） SPSSAU：聚类案例分析全流程汇总！ 2、视频 【论文分析小技巧】如何快速计算因子综合得分？ 【数据分析小技巧】 如何利用因子分析确定权重 【SPSSAU】主成分分析操作演示及结果解读 | 数据分析常见问题解答 【SPSSAU】主成分分析的几类应用及操作方法 | 数据分析常见问题解答 SPSSAU数据分析常用方法教学：聚类分析 更多分析请登录SPSSAU官网进行查看。
|
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |