单向有序列联表资料统计处理的正确方法

单向有序列联表资料在临床医学试验中很常见,常被当作一般的列联表资料而进行χ2检验。由于损失了疗效所包含的有序(等级)信息,使得统计结果有时不能正确反映临床试验结果。对这类资料,正确的统计分析方法是非参数统计的秩和检验。

列联表资料检验的几种常见错误辨析

列联表数据的统计检验常出现错误,主要存在不能根据统计资料的具体特性选择正确的检验方法,不注意统计方法的条件,和统计分析不充分等一些问题。文章通过一些具体实例对双向无序列联表、单向有序列联表和双向有序列联表的统计检验中容易存在的问题进行了分析,并对常用的正确统计方法进行了介绍。

列联资料的有向聚类分析及其应用

本文针对单向有序列联资料 ,提出了有序因素的秩效应概念。在秩效应排序的基础上 ,构造了平均秩效应原则 ,并对因素各水平进行有向聚类分析。

医学研究中单向有序表的Ridit分析与秩和检验的关系

目的探讨单向有序表中有序变量的5种数量化方法及其相互间的关系，以及数量化后所对应的Ridit分析、秩和检验等统计学分析方法在临床研究中应用的比较。方法通过公式推导秩变换评分法（rank_ri）、Ridit评分法（ridit_ri）、连续性校正的Ridit评分法（ridit_rci）、修订的Ridit评分法（riditrmi）和简单评分法等5种方法相互间的区别与联系，以探讨Ridit分析与秩和检验的关系，并应用SAS8．2对临床实例（石韦冲剂治疗慢性气管炎的病型与疗效的关系）进行验证。结果由于文中所讨论的前4种评分方法间存在确定的线性关系rank_fi=Nridit—ri＋1／2=Nridit_rci=（N＋1）ridit_rmi因而基于3种不同Ridit评分法的Ridit分析所得精确X^2统计量是完全相等的，同时它与Kruskal—Wallis H检验也是等价的；基于Ridit评分法（ridit—ri）的传统Ridit分析以1／12作为Ridit值方差的近似值来计算其近似）（2统计量，检验结论相对保守；考虑到Ridit分析具有可以用（0，1）区间内的平均Ridit值和图形清晰地显示多个组的相互大小关系等优点，而且不是Kruskal—WallisH检验所能做到的，故在比较多组之间疗效优劣的临床研究中应提倡使用Ridit分析的精确）（2检验；通过SAS8．2的freq过程中tables语句的得分类型选项（SCORES=）完全可以直接对单向有序表资料作Ridit分析的精确X^2检验。结论Ridit分析的精确x。检验与Kruskal—WallisH检验是完全等价的，在比较多组之间疗效优劣的临床研究中应提倡使用Ridit分析的精确X^2检验。

处理分类变量资料中几种常见统计方法的分析

目的 :研究如何正确判识分类变量数据 ,并选择适宜的处理方法。方法 :阐述几种常见分类变量数据的统计方法。结果 :根据分类变量的分类项数及序列的关联性 ,判定分类变量的类型 ,以便对同一观察数据进行多项统计处理 ,充分利用数据资料的内在信息。结论 :χ2 检验并非适用于所有的分类变量 。