计数资料与计量资料区别

医学统计资料按其性质一般分为计数资料与计量资料两类。不同类型的统计资料应采用不同的统计分析方法。计数资料是先将观察单位按某种属性或类别分成若干组,再清点各组观察单位个数所得到的资料。如临床某些检验结果用阳性或阴性反应表示,对一批某病患者检验完毕后,清点呈阳性或阴性反应的各有若干例。又如要调查某人群的血型分布,先按A、B、AB、O四型分组,再清点各血型组人数。

零膨胀计数资料模型选择与比较

目的阐明处理零膨胀计数资料的Hurdle模型和零膨胀模型原理,并探讨模型选择与比较。方法拟合心肌缺损节段数资料的基础计数模型、Hurdle模型和零膨胀模型,通过似然比检验、Vuong检验和AIC、BIC信息准则进行模型选择与比较。结果心肌缺损节段数资料拟合ZINB和NBH模型要优于其他计数模型;ZINB与NBH进行模型选择时,Vuong检验结果尚不能判断哪个模型更优,但由于数据中零计数包括结构零和抽样零,结合AIC、BIC和专业解释,可以认为ZINB模型更合适。结论 Hurdle模型和零膨胀模型是处理零膨胀计数资料的有效方法。模型选择时需要考虑数据结构和专业解释。

重复测量计数资料的随机效应ZINB模型

目的阐明随机效应ZINB模型原理及其在零过多和过度离散并存时在重复测量计数资料中的应用。方法将重复测量资料中的个体当作随机效应引进ZINB模型,建立随机效应ZINB模型。结果模拟研究和实例分析表明,由于随机效应ZINB模型既考虑了个体在不同时点测量值间的相关性,又解决了零过多以及数据的过度离散问题,分析结果优于固定效应ZIP模型、随机效应ZIP模型以及固定效应ZINB模型。结论对存在零过多,又具有过度离散的重复测量计数资料,更宜采用随机效应ZINB模型分析。

新药临床试验数据中计数资料统计分析的SAS宏实现

基于SAS软件中的FREQ与CORR过程,设计新药临床试验中计数资料统计分析的SAS宏,结合实例对其各项参数的含义及其可实现的功能做了详细说明。通过调用此SAS宏程序,能直接产生出各种类型计数资料的SAS统计分析报表,实现了分析内容的客户定制化以及结果输出的规范化,大大提高了新药临床试验中针对该类数据统计分析过程的工作效率和质量。

重复测量计数资料的随机效应ZIP模型

目的探索重复测量0过多计数资料的统计模型。方法将重复测量中的个体当作随机效应引进ZIP模型,建立随机效应ZIP模型。结果模拟研究和实例分析表明,由于随机效应ZIP模型既考虑了个体不同测量值的相关性,又考虑了0过多的问题,结果优于随机效应Poisson回归和固定效应ZIP模型。结论在重复测量计数资料0过多时,宜采用随机效应ZIP模型。

计数资料参数差异的显著性检验

根据多项分布，在大样本条件下，通过构造Ｔ统计量，实现了计数资料参数差异的显著性检验，现行的百分率ｔ（ｕ）检验只是该检验方法的一种特殊形式。

配对计数资料的统计检验方法

在临床试验以及医学科研中经常会用到2×2配对设计,比如用两种方法治疗同一批患者,以观察两种疗法疗效的差别;用两种培养基培养同一批标本,看其阳性结果情况等。针对这种设计人们普遍用到的检验方法是χ2检验中的Mcnemar检验,其公式为χ^2=（b-c）2/（b＋c）（b＋c≥40）,校正公式为（｜b-c｜-1）2/（b＋c）（b＋c〈40）,这个公式因其简单易用而受到人们的青睐,但它有一个明显的缺陷,即只是利用了检验结果不一致的对子数b和c，总的样本对子数N却不受任何约束，也就是说没有充分利用样本所提供的全部信息，因此有时就不能如实反映客观实际，以一个简单的例子来说明这个问题。

零膨胀模型在药品安全性计数资料分析中的应用

零膨胀模型是一类用于处理存在零膨胀现象计数资料的统计模型,广泛应用于保险费率厘定、车祸发生频次等研究。药品安全性分析中的计数资料可能存在零膨胀现象。poisson回归模型或负二项回归模型用于拟合存在零膨胀现象的计数数据可能存在拟合不良的问题。零膨胀模型可能是一类更优的替代模型,且已有相关实例研究报道。将零膨胀模型用于不良事件/反应发生频次的影响因素分析,可以有效处理数据中可能存在的零膨胀现象,对于提高参数估计精度、探索药品(特别是中药注射剂)安全性事件的发生规律、识别重要危险因素以及预测等均具有重要意义。

配对设计和配伍组设计二分计数资料的假设检验

二分计数资料是指实验观测的结果只能是相互对立的二种情况之一的资料,如阳性与阴性,有效与无效,生存与死亡等。在统计学上被认为是服从二项分布的资料。 和计量资料一样,二分计数资料也可以通过配对设计或配伍组设计来达到控制和抵消各种混杂因素对实验效应的干扰,提高统计检验效能的目的。因此,在医学科研中经常被采用。下面通过实例分别介绍在这二种设计方案下获取的二分计数资料的检验分析问题。 1 配对设计二分计数资料的假设检验 配对设计的二分计数资料,常被整理成下列的四格表形式:

临床科研中统计指标和检验方法的选择 Ⅱ．计数资料

临床科研中统计指标和检验方法的选择Ｉ．计数资料孙可淳赵宜将观察单位按某种属性或类别分组计数，得到各组观察单位数称计数资料（ｅｎｕｍｅｒａｔｉｏｎｄａｔａ）。例如：测量人体味觉，正常３０例，异常２０例；诱发性耳声发射（ＥＯＡＥ）阳性例数，阴性例数；观察...

计数资料的统计分析方法

计数资料是由分类变量组成的,是研究不同类别或属性中频数的多少或频率大小所获得的资料。在临床科研中,收集的数据中往往包含了一些分类变量。由这些变量组成的计数资料必须根据资料设计的特点,进行相应的统计学分析。计数资料的统计分析主要分为统计描述和统计推断。统计描述主要指可以计算相对数的指标,如率、构成比和相对比。统计推断主要是估计相对数指标的可信限以及做假设检验,如率的95%可信区间的估计以及进行卡方检验等。本文主要阐述计数资料的具体统计分析方法,旨在帮助临床科研人员采取恰当的方法,分析处理收集的计数数据。

利用Excel程序对医药学计数资料进行χ^2检验

目的 介绍一种简单、方便、快速的方法 ,对需进行 χ2 检验的医药学数据进行统计处理。方法 利用Excel程序 ,通过一定的公式输入 ,使其自动计算。结果 利用该法只需第一次在自己的计算机上输入公式 ,以后只将数据改变 ,即刻给出该组数据的 χ2 值和P值。结论 该法方便、准确。

三种处理方法配对的计数资料χ~2检验在临床医学中的应用初探

三种处理方法配对的计数资料χ２检验在临床医学中的应用初探湖北医科大学医学统计学教研室丁元林毛宗福王圣基目前临床科研工作中，配对的计数资料绝大多数是两种处理方法配对且试验结果是两分法（阳性、阴性，有病、无病）。常用的统计学处理方法是配对四格表χ２检验。...

应用Excel完成计数资料的Meta分析

目的在Excel中完成计数资料的Meta分析。方法应用Excel计算函数等,编写计数资料Meta分析的Excel程序,结合医学实例评价Excel程序的计算结果。结果在Excel中可以完成计数资料Meta分析中的异质性检验(Q检验),效应量比值比、相对危险度和率差的合并及其95%可信区间的计算,Excel程序的结果与Review Manager 4.2和教科书的一致,程序的操作简便快捷。结论应用Excel可方便、快速、正确地完成计数资料的Meta分析。

医学论文中常见计数资料统计结果错误分析

分析医学论文中计数资料统计学的错误现象。列举实例说明计数资料错误形式其对论文中统计数据对最后研究的问题的结论非常重要。只有正确的对计数资料进行统计分析,才能分析出统计资料真正要说明的问题,应引起医学专业的研究人员给予关注。

几种计数资料差异的显著性检验

计数资料是指科研中清点数目所得到的第一手记录材料。本文从实用的角度讲述了七种不同计数资料差异的显著性检验方法，即样本与总体相对数差异的比较、两个样本相对数差异的比较、多组样本相对数差异的比较、配对资料相对数差异的比较、趋势相同x^2值相加求显著性、趋势不同x值相加求显著性、小样本两个相对数差异的比较。

计数资料的统计分析(4)

将观察单位按某种属性或类别分组,然后清点各组观察单位数所得的资料称为计数资料。如某地有易感儿童2000例,某年发生水痘240例,这就是计数资料。上述结果中两次数值称为绝对数,是研究事物现象的基础资料;但单凭绝对数不能评价发病的严重程度,需将绝对数换称为相对数,上述资料中水痘发病率为12.0％,表示发病的严重程度。

计数资料、等级资料的统计学处理方法在实例分析中的应用

在应用3/万敌鼠钠盐毒饵对家鼠适口性研究中,其结果均为计数和等级资料,选用两大样本率比较的U检验,秩和检验及组内分组的x^2检验来分析,家鼠对毒饵和食饵的盗食率分别为70.61％、69.22％(P>0.5),盗食率无差别;对两饵的盗食程度也相同(P>0.5),且均以整块饵被咬食所占比重最大,说明该浓度配制的毒饵的适口性好。家鼠在放饵的第2天对两饵的盗食率高于第1天(P<0.001),亦表明毒饵的适口性好,使家鼠的警惕性下降。