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醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的常見誤區(qū)有哪些
醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是運(yùn)用概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理及方法，結(jié)合醫(yī)學(xué)實(shí)際，研究數(shù)字資料的搜集、整理分析與推斷的一門學(xué)科。醫(yī)學(xué)研究的對象主要是人體以及與人的健康有關(guān)的各種因素。下面是yjbys小編為大家?guī)淼年P(guān)于醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的常見誤區(qū)的知識，歡迎閱讀。
一，真正差異和統(tǒng)計(jì)學(xué)差異
常常有人和我說： P值越小，試驗(yàn)結(jié)果的差異就越大!而且還有依據(jù) [P < 0.05 是有顯著性差異; P < 0.01 是有極顯著性差異]。
其實(shí)，這些人忽略了 n 這個樣本數(shù)的作用，n 的大小會影響 P 值。但更應(yīng)該澄清一下的是： P 值代表的是統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，并不是真正的差異!真正的差異只能靠平均值或者頻度的比較才能得到。
二，卡方檢驗(yàn)的局限性
我們知道各組之間的計(jì)數(shù)資料的比較，要用卡方檢驗(yàn)，但有些情況是不行的!!!
1，當(dāng)樣本有小于5的值2X2表時，必須要用 Fisher 檢驗(yàn)才正確!
2，當(dāng)組與組之間有不同的背景，而這些背景因子還可能會影響到組與組之間結(jié)果差異，這是就必須要用 Mantel-Haenszel 檢驗(yàn)!
這第2條可能大家不要理解，那我就舉兩個例子：
1) 關(guān)于男性和女性對于不同顏色的喜好的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
但這里應(yīng)該注意到年齡可能會對這個分析造成影響，這就要用Mantel-Haenszel 檢驗(yàn)了。
***紅色 藍(lán)色 黃色
男性 5 7 8
女性 15 10 6
可以按大人和小孩(比如我們以15歲為分界)分層，在SPSS中要把這個因素放到[行] [列]下邊的[層化]一欄里，并在統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選項(xiàng)里，選 Cochran和Mantel-Haenszel的統(tǒng)計(jì)量選項(xiàng)，這樣出來的結(jié)果就可靠了!
2)兩種治療(A和B)效果的評價分析：
*****A法 B法
生存 41 54
死亡 47 31
用卡方檢驗(yàn) X2=4.35; P < 0.05
但是，病人的臨床分期將影響著分析結(jié)果：
********生存**************死亡
——————————***——————————
————A****B————————A*****B———
1期-----18-----21--------------------0--------0-------
2期-----23-----33-------------------13------- 8-------
3期------0------0--------------------34-------23-------
再用Mantel-Haenszel檢驗(yàn)： X2=3.65; P > 0.05
說明實(shí)際上A法和B法兩組的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，是這個不同的分期造成的!!!
1，當(dāng)樣本有小于5的值2X2表時，必須要用 Fisher 檢驗(yàn)才正確!
討論：當(dāng)樣本有小于5的值2X2表時，必須要用 Fisher 確切概率法。
當(dāng)樣本有小于5的值R×C表時，將某兩組合并，用pearson卡方檢驗(yàn)。
三，t 檢驗(yàn)的局限性
1，我們經(jīng)常用 t 檢驗(yàn)來判別兩組病人血清中某種標(biāo)記物水平上的差異，但這里要注意，有一些血清標(biāo)記物的水平是不能用 t 檢驗(yàn)的!
比如： 血清標(biāo)記物 PSA和AFP，在正常人的水平是很低的，而在病人則明顯增加，呈現(xiàn)指數(shù)冪次改變，這樣一來，血清 PSA和AFP水平在每組病人中很容易不是呈現(xiàn)正態(tài)分布!
這時應(yīng)該用 非參數(shù)性檢驗(yàn)---即 Mann-Whitney U test (Wilcoxon U test)。
2，關(guān)于用不用配對t 檢驗(yàn)，我個人認(rèn)為當(dāng)同一組樣本在不同時點(diǎn)，不同處理方式的比較上，應(yīng)該用配對t 檢驗(yàn)。
四，ANOVA 檢驗(yàn)的局限性
1，在2組以上計(jì)量資料樣本比較時，ANOVA 檢驗(yàn)非常常用。但這個檢驗(yàn)只是說明了一個趨勢的比較結(jié)果，并不能說明真正的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，真正的差異還要通過每兩個點(diǎn)的直接比較，也就是說應(yīng)該在ANOVA 檢驗(yàn)后，還必須做兩兩比較或多重比較，這樣才能從全貌上反映出統(tǒng)計(jì)的全部結(jié)果。
2，既然方差分析得到差別有顯著性意義的結(jié)論后，還需進(jìn)行兩兩比較，有人認(rèn)為還不如一開始就進(jìn)行多次t檢驗(yàn)更方便，其實(shí)，這種認(rèn)識是不妥當(dāng)?shù)摹檢驗(yàn)用于ANOVA的兩兩比較將增大第一類錯誤，產(chǎn)生假陽性，因此要采用特定的方法，在SPSS的one-way ANOVA或General linear models中操作時，Post Hoc(多重比較)對話框內(nèi)有多種方法可供選擇，象兩兩比較一般用SNK法，而多個試驗(yàn)組和一個對照組的比較則多用dunnett檢驗(yàn)。
3，我們經(jīng)常用 ANOVA 檢驗(yàn)來判別幾組病人血清中某種標(biāo)記物水平上的差異，但這里要注意，與 t 檢驗(yàn)一樣，有一些血清標(biāo)記物的水平是不能用 ANOVA 檢驗(yàn)的!
如上所說的： 血清標(biāo)記物 PSA和AFP，在正常人的水平是很低的，而在病人則明顯增加，呈現(xiàn)指數(shù)冪次改變，這樣一來，血清 PSA和AFP水平在每組病人中很容易不是呈現(xiàn)正態(tài)分布!
這時應(yīng)該用 非參數(shù)性檢驗(yàn)---即 Kruskal-Wallis rank test 。
五，單元線性相關(guān)分析
有時我們常常只注意到了 P 值大小，可最重要的是 r 值!
樣本數(shù) n 對 P 值 結(jié)果的影響很大，容易讓我們產(chǎn)生錯覺，其實(shí)，相關(guān)的存在與否的評價是與 r 值最直接相關(guān)的，如下：
當(dāng) P 值小于0.05時： r 值
0.00--0.20 幾乎沒有相關(guān)關(guān)系
0.20--0.40 弱的相關(guān)關(guān)系
0.40--0.70 有相關(guān)關(guān)系
0.70--0.90 強(qiáng)相關(guān)關(guān)系
0.90--1.00 極強(qiáng)相關(guān)關(guān)系
P 值只是證明這個相關(guān)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是否成立!!!
1，當(dāng)樣本有小于5的值2X2表時，必須要用 Fisher 檢驗(yàn)才正確!
討論：當(dāng)樣本有小于5的值2X2表時，必須要用 Fisher 確切概率法。
當(dāng)樣本有小于5的值R×C表時，將某兩組合并，用pearson卡方檢驗(yàn)。
不是說樣本小于5
而是說：在R×C表中
理論頻數(shù)不應(yīng)該小于1，并且1≤T≤5的格子數(shù)不應(yīng)該超過總格子數(shù)的1/5，若出現(xiàn)上述情況可以通過以下方法：
a.增加樣本含量，使理論頻數(shù)增大;
b.根據(jù)專業(yè)知識，刪除理論頻數(shù)太小的行和列;或者將理論頻數(shù)太小的行或列與性質(zhì)相近的鄰行和鄰近列合并。
c.改用雙向無序的R×C表的fishher確切概率法。
還有一點(diǎn)
四格表卡方檢驗(yàn)的適應(yīng)指標(biāo)：(T為理論頻數(shù))
1。n≥40，且T≥5時用卡方檢驗(yàn)基本公式。但是當(dāng)p≈α應(yīng)該用fisher確切概率法
2。n≥40，但是1≤T≤5時，用四格表校正公式
3。n<40，或者T<1時，用fisher四格表確切概率法
4。四格表卡方檢驗(yàn)的連續(xù)性校正僅僅用于自由度為1的四格表尤其是n較小時。
補(bǔ)充幾點(diǎn)：
1. 關(guān)于P值：P值的大小并不是各組差異的大小，而是統(tǒng)計(jì)學(xué)差異顯著性的大小。P值越小，說明得出各組沒有差異的概率越小，越有理由說明各組存在差異(可以說，P值的大小反映了做出統(tǒng)計(jì)結(jié)論的“理由”的大小，而不是被比較的各組的實(shí)際差異的大小，得出有意義的結(jié)論后，其差異的大小可直接通過各組的均數(shù)或率進(jìn)行比較)。
2. 關(guān)于t檢驗(yàn)和方差分析：katalyster兄上面提到的t檢驗(yàn)及方差分析在某些時候不適用，實(shí)際上就是每種方法都有其應(yīng)用條件，不服從正態(tài)分布當(dāng)然不能用。對這樣的資料首先可考慮變量變換(如抗體滴度等資料，為指數(shù)或冪次的關(guān)系，可用對數(shù)轉(zhuǎn)換)，如變換后，服從正態(tài)分布，可用上述方法;若還不符合，則考慮非參數(shù)檢驗(yàn)。
3. 關(guān)于相關(guān)分析：兩個變量間是否存在相關(guān)關(guān)系，要看P值，而不是r值，r值用來說明相關(guān)關(guān)系的大小。當(dāng)P<0.05，才能講兩變量間存在相關(guān)關(guān)系，再看r值，r值越大，相關(guān)關(guān)系越強(qiáng)，反之越小;否則，P>0.05,不能講兩變量間存在相關(guān)關(guān)系，r值毫無意義。
感謝kushuya, xiaoxiongzjh兩位專家的補(bǔ)充和指正!之所以開這個專題，是真心想讓初學(xué)者從這些<誤區(qū)>中走出來!
六，Logistic regression 分析
在判斷某因子對疾病的危險度時常用的方法。
1，假設(shè)要判斷某因子對疾病的危險度(OR)，要了解這個OR是一個相對危險度，即是有某因子存在和沒有某因子存在之間比較的OR值。
2，OR 和 RR 不一樣，OR是在Logistic regression model中使用，RR是在Cox proportional hazard model中使用。
3，假設(shè)要判斷某因子對疾病的危險度，要在多變量Logistic regression model中校正一些混擾因素，如常見的年齡，性別，吸煙等等，并最后得出這個 Adjusted OR。但并不是說有了這些校正，我們就可以在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)上就不考慮這些混擾因素，相反，必須在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)上就把這些混擾因素在實(shí)驗(yàn)組和對照組配平，光靠在多變量Logistic regression model中校正是不可靠的。
其它方法---生存分析 (Kaplan-Meier法+ Logrank法)：
我們有時在臨床研究只注意到了用這種方法分析與生存相關(guān)的研究，其實(shí)，在疾病復(fù)發(fā)上也常用這種方法!前者是以生---死為判別，后者則以復(fù)發(fā)---不復(fù)發(fā)為判別。
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