高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（一）

在生物医学研究中,往往遇到定性资料,如果某项研究涉及的定性变量个数大于2,并且用列联表的形式表现出来,则称该列联表为高维列联表。高维列联表的维数由原因和结果变量的个数共同决定,且依据结果变量的性质将高维列联表分为结果变量为二值变量的高维列联表、结果变量为多值有序变量的高维列联表和结果变量为多值名义变量的高维列联表。     

2×C列联表与R×2列联表资料的统计分析与SAS软件实现

2×C列联表资料指原因变量为二值变量,而结果变量为多值变量的列联表,它以2行、C列的形式被呈现出来;R×2列联表资料是指原因变量有R个取值的变量,而结果变量为二值变量的列联表,它可以被表示为R行、2列的形式.这两种类型的列联表资料还应根据原因变量或结果变量的具体性质作进一步划分,然后按照分析的目的采用相应类型列联表资料的统计分析方法进行处理,关键在于R行或C列是否为有序的.     

2×C列联表与R×2列联表资料的统计分析与SAS软件实现

2×C列联表资料指原因变量为二值变量,而结果变量为多值变量的列联表,它以2行、C列的形式被呈现出来;R×2列联表资料是指原因变量有R个取值的变量,而结果变量为二值变量的列联表,它可以被表示为R行、2列的形式。这两种类型的列联表资料还应根据原因变量或结果变量的具体性质作进一步划分,然后按照分析的目的采用相应类型列联表资料的统计分析方法进行处理,关键在于R行或C列是否为有序的。在用来分析这两种类型的列联表资料的众多方法中,其中之一就是线性趋势检验,此时,特别强调R行或C列是有序的。     

医学论文中定性资料统计分析方面的错误辨析与释疑

1问题的提出在医学论文或稿件中,若观测结果是定性资料,常需研究定性的原因变量(有时也可包含定量的原因变量)对其影响情况,此时,称为定性资料的统计分析。如何才能正确地实现定性资料的统计分析呢?关键是三点,其一,给定性资料所对应的列联表命名;其二,弄清统计分析的目的;其三,检查定性资料是否具备某些特定分析方法所要求的前提条件。     

三维列联表卡方检验法和似然比检验法的比较

由两个属性变量所构成的列联表的 x~2检验法已为人所熟知,然而由三个属性变量(处理、条件、反应)所产生的列联表(简称三维表或 R×C×L 表)是医学研究中经常用到的,常有人将三维表合并或分解为二维表再处理,以致可能产生错误的结论。对三维表进行深入细致的综合分析,线性对数模型固然是一有效方法,但对于不掌握线性代数的广大医务人员不是轻而易举的。因此本文介绍三维列联表的 x~2检验法和     

2×2列联表资料的统计分析与SAS软件实现

定性资料常以列联表形式呈现出来,通常分为2×2表、2×C表和R×2表、R×C表和高维列联表。本文结合科研中的部分实例,介绍4种2×2列联表资料并用SAS实现其资料的统计分析。     

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,     

R×C列联表资料的统计分析与SAS软件实现（一）

R×C列联表资料可以分为双向无序的R×C表资料、结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料、双向有序且属性相同的R×C表资料和双向有序且属性不同的R×C表资料,共4类。本文详细介绍了前两类R×C表资料及其用SAS软件实现统计分析的全部内容。值得一提的是,本文中给出的列联表资料形式取自相应的原文,离编制规范统计表的要求还有些差距,最关键问题是应在表头横线上方写数据的总称（通常为例数）,而不应写第2个分组变量的名称。     

含有序变量的R×C表的分析

含有序变量的R×C列联表可用对数线性模型来作分析,可给予有序变量每一等级一个分数,建立一个“有序交互作用”模型,据此模型可列出求期望频数的最大似然估计值(MLE)的似然方程,用迭代法可求得这些估计值,并由此求得该模型的拟合优度(一般用统计量X2和G),从而可对两变量间是否存在有序交互作用作出统计推断。以前对医学上常遇到的等级分类资料构成的列联表尚只能用一般的R×C表方法进行分析,现应用本方法可充分反映由序提供的信息。     

孕产妇产前保健服务需求及利用调查

目的探讨孕产妇产前保健服务需求及利用情况。方法采用便利抽样的方法抽取1632名孕产妇进行产前保健服务需求状况调查,采用列联表χ2检验,比较不同收入状况妇女孕早期检查率、产前检查总次数达标率和健卡率。结果医院选择、生理需求、心理需求、就医环境、仪器设备、医疗技术、孕期保健知识需求7个维度的每项需求得分分布在需要至极需要之间,最高分为"孕期保健知识需求",得分(3.56±0.52);最低分为"医院距离选择",得分(3.09±0.51)。在产前保健服务利用情况项目中,孕早期检查率、产前检查总次数达标率及建卡率在不同经济水平妇女间存在差异。三项指标均随着经济水平的增高而呈现明显增加的趋势,且具有显著统计学意义(χ2=28.31,χ2=36.56,χ2=11.53,P<0.05)。结论产前保健是降低母婴死亡率和提高婴儿出生质量的重要措施,建议加强对产前保健人员进行系统的培训,进一步提高保健服务能力,改变产前保健形式及服务流程,提高服务质量和效率,最大限度的满足孕产妇的健康需求。     

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。     

妊娠期肝内胆汁淤积综合征的护理体会

目的分析ICP的临床观察及护理效果.方法对2011.12—2012.5收治的ICP孕妇46例患者的临床治疗与护理情况进行回顾性分析并采用缓解瘙痒症状、恢复肝脏功能、降低血清胆汁酸水平、监测胎儿宫内状况来改善妊娠结局.结果分娩孕周为(37±1)周,均为剖宫产,婴儿均存活.结论做好ICP患者产前的护理及胎儿宫内的监测,是医护人员的一项重要任务.     

实验研究列联表资料的SPSS分析

在临床实验研究与基础实验研究中，所分析的指标可以是定量的，也可以是定性的。其定量指标，有时也转化成定性资料进行分析。这些定性资料或由定量资料转化而来的定性资料，一般都整理成列联表形式，根据资料性质和分析目的选择恰当的分析方法进行统计分析，并将统计分析结果与专业知识相结合，做出合理的解释。SPSS（Statistics Package for Social Science），即社会科学统计软件包，是国际上最具权威性的统计分析软件之一，以其具有完好的人机对话操作界面、强大的统计分析功能和运算快速的特点，被广泛应用。本文结合实验研究列联表资料实例，运用SPSS 13．0 for Windows软件包进行统计分析，对操作过程和结果解释予以详细说明，希望能给广大医学科研工作者提供借鉴。     

产前同伴教育及助产护理对初产妇心理状况及分娩结局的影响

目的分析给予初产妇产前同伴教育及助产护理对其心理状况及分娩结局的影响。方法选取2016年8月至2018年8月在商丘市第一人民医院待产的100例初产妇,按随机数表法分为对照组和观察组,各50例。对照组接受常规护理,观察组接受产前同伴教育及助产护理,比较两组干预前后心理状况[焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)]、分娩结局。结果观察组干预后SAS评分、SDS评分、剖宫产率、新生儿窒息率及产后出血率均低于对照组,差异有统计学意义(均P<0.05)。结论产前同伴教育联合助产护理可消除产妇负性情绪,使其以最佳的心理状态完成分娩,改善分娩结局。     

产前心理干预对分娩期妇女精神心理因素的影响

目的 探讨产前心理干预对分娩期妇女精神心理因素的作用.方法 采用单日、双日分类法,将100例孕妇随机分为实验组和对照组,对照组孕妇接受常规的产前教育,实验组孕妇在接受常规的产前教育的基础上接受心理干预.采用问卷调查表及面对面访谈进行测评,比较两组产妇分娩期的精神心理状况.结果 实验组自然分娩信心、适应力及对疼痛的耐受均...     

绒毛活检可致婴儿肢残

绒毛活检可致婴儿肢残若母亲产前、特别是妊娠１０周以前接受过绒毛活检，其婴儿发生肢残的危险将增加６倍以上。美国产科临床一般将绒毛活检或羊膜穿刺术作为３５岁以上和有遗传缺陷家族史妇女的常规检查。为此，美疾病控制及预防中心特别告诫，凡接受绒毛活检的妇女，特...     

列联表中X~2测验的简便算法

X~2测验是统计学中常用的一种显著性测验方法。根据一般统计学教科书中所介绍的公式,在列联表中计算X~2值时,需要计算每个观察值所对应的理论值,因此比较繁琐;尤其在多组列联表中,计算量很大。我们受到Ycas著作的启发,推导出一种比较简便的算法。现将其介绍如下。     

影响母乳喂养因素的分析

针对本县的母乳喂养状况，作者于１９９７年对本县４个乡１２５３名满６个月的婴儿及其母亲进行了调查，重点调查了喂养方式、影响母乳喂养的因素、分娩地点、接受母乳喂养宣教情况等，以提高母乳喂养率。１资料和方法调查内容：主要有喂养方式、影响母乳喂养的因素、分娩...     

高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（三）

在上一讲中介绍了用对数线性模型分析高维列联表资料的方法，对数线性模型可以通过考察各分类变量间的交互作用（关联性），深入地探讨高维列联表中各变量之间的关系^[1]。但是在对数线性模型中各变量之间的地位是“平等”的，即没有明确地区分原因变量和结果变量。如果在高维列联表分析中，想找出对结果变量有影响的变量，     

采用儿童保健干预对婴儿的生长发育造成的临床影响研究

目的分析研讨采用儿童保健干预对婴儿的生长发育造成的临床影响。方法本次讨论中所研讨的94例婴儿均随机从我院2012年7月至2016年3月期间收治的婴儿中筛选而出,随机将94例婴儿分为对照组和研究组,对照组婴儿接受常规保健护理干预,研究组婴儿在对照组护理基础上加强儿童保健干预,将两组婴儿的生长发育情况进行对比分析。结果研究组婴儿生长发育指标状况及神经心理发育指标状况均显著优于对照组,组间数据有统计学意义(P0.05);研究组婴儿营养性疾病的发病率明显低于对照组,组间数据有统计学意义(P0.05)。结论婴儿在常规保健护理基础上增强儿童保健干预,促进了婴儿的生长发育,明显降低了营养性疾病的发病率,具有临床应用及推广价值。