如何表达与描述定量资料（三）

在医学论文中,如何正确表达与描述定量资料,对于正确选择统计学中的假设检验方法至关重要。当试验涉及两个、三个或多个因素,且这些因素之间依据专业知识和重复试验次数多少认为可以考察其各种关系时,该定量资料就属于可以考察因素之间交互作用的定量资料。根据试验设计类型和专业知识,运用恰当的方法表达和描述可以考察因素之间交互作用的多因素设计（常见的是析因设计和重复测量设计）的定量资料,对科学评价全部因素对观测结果的影响情况有着十分重要的意义。     

如何表达与描述定量资料（五）

在生物医学科研中,经常会涉及多因素试验研究问题,若科研经费充足,人力和时间都允许,选择多因素析因设计来安排试验是非常好的,因为此设计类型可以分析各因素不同水平对结果的影响,还可分析全部因素各级交互作用对结果的影响。然而,当前面所提到的条件不允许时,就需要选用正交设计。有时,选用正交设计仍感到试验次数过多,     

如何表达与描述定量资料（二）

1正确判定定量资料所对应的实验设计类型的意义 当实验中涉及2个或3个因素时,如何以统计表的形式将原始数据全部表达出来呢？这里将通过具体的实例,以统计表的形式呈现不便考察因素之间交互作用的各种两因素和三因素设计下收集的原始定量资料。两因素或三因素设计下的定量资料表达得正确与否,对正确选用统计分析方法处理定量资料是很重要的。换句话说,是否能合理选用统计分析方法处理定量资料,最关键的问题是能否正确判定定量资料所对应的实验设计类型。     

单组设计一元定量资料的统计表达与描述（二）（英文）

For most articles in periodical literature,the standard deviations of quantitative data are smallerthan the corresponding means,which makes it acceptable to describethe data by x±s＂.However,     

如何表达与描述定量资料（一）

1.如何以简化形式表达和描述单组设计定量资料 如果研究者关心的实验结果为一个定量指标．当仅在一个特定的实验条件下测定71个个体该指标的数值．我们就说,这71个定量数据是来自单组设计的一元定量资料。若想了解这组定量资料的全貌。就将它们全部呈现出来;若想粗略地将它们表达出来。     

高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（二）

在上一讲中主要介绍了采用加权等措施合并原因变量的方法处理高维列联表资料,但如果列联表维数较多,且希望将各原因变量对结果变量所产生的影响都明确地显示出来时,加权x^2及CMHYx^2分析就不能满足研究的需要了。如果想系统地评价各变量间的联系及变量间相互作用的大小,对数线性模型是达到前述分析目的比较好的分析方法。     

高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（五）

针对高维列联表资料的分析,分别介绍了加权χ^2检验、CMHχ^2检验、对数线性模型、结果变量为二值变量或多值有序变量高维列联表资料的logistic回归分析^[1-4]。本文将讨论结果变量为多值名义变量的高维列联表资料的logistic回归分析,即采用扩展的多重logistic回归模型,也称为多项logit模型。在结果变量为多值名义变量的高维列联表资料中,结果变量是多值名义变量,     

高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（六）

非条件logistic回归分析方法的主要算法是采用最大似然法对参数进行估计。最大似然法在大样本前提下进行参数估计是非常有效的,但当处理样本量小的数据,特别是按多个定性变量进行分层且每一层中样本量很小时,     

高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（四）

生物医学研究，尤其是临床医学研究中经常需要考察k个（k≥2）定性原因变量对多值有序结果变量的影响，这类资料被称为结果变量为多值有序变量的高维列联表资料。如某多中心临床试验中，原因变量为“不同就诊医院（A医院、B医院、C医院）”和“药物种类（甲药、乙药）”，结果变量为“疗效（治愈、显效、好转、无效）”。本文结合医学研究实例，介绍如何正确分析此类资料及分析方法的SAS软件实现。     

如何正确处理定性资料（一）

资料类型的现代划分方法是先将资料粗分为定量资料与定性资料，然后定量资料又细分为计量资料与计数资料．定性资料又细分为名义资料与有序资料。指标质的不同状况之间在本质上无数量大小和先后顺序之分的定性资料．又叫名义资料；指标质的不同状况之间在本质上有数量大小或先后顺序之分的定性资料，又叫有序资料。     

如何正确处理定性资料（二）

在《中西医结合学报》2008年第6卷第10期中，笔者介绍了如何正确处理定性资料的第一部分内容。本文将继续结合科研中的部分实例，介绍如何正确分析定性资料，希望实际工作者对定性资料统计分析方法的合理选用有全面掌握。     

如何识别统计资料

统计资料是统计分析的对象,正确识别统计资料是合理运用统计分析方法处理统计资料的首要前提;而科学完善的实验设计又是获得准确而又可靠统计资料的基本保证。     

如何正确识别和处理几种易混淆的多因素设计定量资料（二）

常用的多因素实验设计类型有：析因设计、嵌套设计、裂区设计、重复测量设计。要做到正确处理这几种易混淆的多因素实验设计定量资料，必须掌握以下几个鉴别多因素设计定量资料的关键点。     

如何正确识别和处理几种易混淆的多因素设计定量资料（一）

1引言 随着科研工作的深入发展，科研人员在实验时所考虑的实验因素或重要非实验因素越来越多，多因素实验设计也应用更加频繁．所得的统计结果说服力也更强。但一些科研人员在应用多因素实验设计时，不考虑实验中涉及的因素性质、因素个数、因素之问的重要程度、因素进入实验的顺序和受试对象之间是否存在内在关联等因素的影响，随意套用析因设计等定量资料的方差分析处理定量资料，是万万不可取的。     

单组设计一元定量资料的统计推断与实验设计（二）

In the former three issues of this periodicalf, we have introduced how to correctly express and describe univariate quantitative data of a singlegroup design as well as how to perform statistical inference. Still, there are some practical and crucial problems that need our attention： before the experimental data have been gained, how can we estimate a suitable sample size？ How much is the test power？ Thus, this article introduces the estimation of sample size and the test power in detail.