统计学纯基础（1）

⛄统计分析分为统计描述与统计推断，统计推断分为总体估计与假设检验

🏂16：45

医学研究--基础研究、转化医学研究、临床研究

临床研究--病因学研究、诊断准确性试验、预后研究、疗效研究

一般认为3个月以内的预后属于近期预后，3个月以后则属于远期预后

预后研究

①研究对象特征概述

②某基线特征与终点事件的关系

前瞻性研究按照暴露因素进行分组，一般不超过5组，否则影响自己阅读论文

基于前瞻性数据的回顾性研究

统计学原则：

1、正态分布连续型变量之间的比较可以采用独立样本t检验（两组）或方差分析（多组）

2、偏态资料之间的比较可以采用Mann-Whitney U检验（两组）或Kruskal-Wallis H检验（多组）

需要注意的问题是：如果是多组资料的比较，没有必要去进行两两比较，因为两两比较往往不是关注重点，且两两比较比较繁琐

ROC实际上是评价某个连续变量鉴别某种状态的能力

①曲线下面积不可能＜0.5 实际操作时，将终点事件发生组1和未发生组0

②若曲线下面积＞0.5的P值肯定＜0.05

③实际上，曲线下面积的统计学比较还存在很多争议

为何在ROC的基础上加logistic回归？因为ROC分析只是考虑了某一个指标的预后价值，没有考虑该指标是否独立于其他指标，为什么预后研究非要去阐明某个指标独立预后意义呢？疾病预后往往由多因素决定，这些指标可能存在重叠的预后意义，BNP提供的预后信息很有可能被NT-proBNP覆盖

如果logistic回归的结果以优势比OR来展示，若95%CI不包含I，则P值必然＜0.05

数据转换分期

对于等级资料，TNM：一种赋值方式认为肿瘤分期每递进一个分期，对结局的影响程度不是相同的，一般将分期最低或最高的那一组作为参照

对于连续变量，则可以将其分为几组，原则：一般根据样本量，或按照某一工人的界点进行分组（如参考范围上限、诊断界值等），采用ROC分析的最佳界值点进行分组，但1、只能分成两组，2、这种分组方式容易夸大暴露因素的效应

远期预后一般先用Kaplan-Meier法（用Log-rank检验）描述暴露因素的价值，因为实际上是单参数分析法，再以Cox比例风险（得出的效应量是风险比HR）模型来评价暴露因素的预后价值

其余：Nomogram、倾向匹配评分