医学影像学统计方法的选择

临床科研中统计方法的选择和数据的处理是临床研究得出结论的重要步骤之一,面对大量无序的实验数据,如何正确选择统计学方法常常是困扰研究者的一个难题。本节便从研究设计类型、资料类型、分析目的3个方面,阐述常用统计学方法的选择。

一、常用的研究设计类型及其统计分析方法

(一)完全随机设计

完全随机设计是根据试验处理数将全部受试对象随机地分成若干组,然后再按组实施不同处理的设计。这种设计保证每个受试对象都有相同机会接受任何一种处理,而不受试验人员主观倾向的影响。

对于完全随机试验的统计分析,由于试验处理数不同,统计分析方法也不同。

1.处理数为2　两个处理的完全随机设计也就是非配对设计,对其试验结果采用非配对设计的t检验法或χ2检验进行统计分析。

2.处理数大于2　若获得的资料各处理重复数相等,则采用各处理重复数相等的单因素试验资料方差分析法分析;若在试验中,因受到条件的限制或受试动物出现疾病、死亡,或病人中途退出等使获得的资料各处理重复数不等,则采用各处理重复数不等的单因素试验资料方差分析法分析。技术资料则采用χ2检验。

例7　分析交感型颈椎病治疗前后的X线影像学改变和疗效。收集交感型颈椎病113例,均给予中频、中药热敷、牵引等常规治疗,并随机分为2组,治疗组(根据不同病因而辨证地选择手法调整或骶管冲击或小针刀治疗)71例,对照组(手法松解)42例。结果如表5-3所示,试比较两种治疗方法优良率有无差别。

表5-3　不同治疗方法的治疗效果

经分析该研究为完全随机设计,处理数为2,结局分类为两变量(优良/非优良),应选择χ2检验进行分析。

先将结果整理为表5-4所示四格表形式。

表5-4　不同治疗方法的优良情况

然后根据该表进行χ2检验,可手动计算或通过SPSS软件得出结果,计算得χ2=9.61,P<0.01,治疗组与对照组优良率差异经检验有统计学意义。

(二)配对设计

配对设计是将受试对象按配对条件配成对子,再按随机化原则把每对中的两个个体分别分配到实验组或对照组的一种实验方式。某些医学实验研究中的自身对照也可看作是配对设计,如某指标治疗前后的比较(平行样本);同一受试对象不同部位、不同器官的比较;同一标本不同检测方法的比较。

对于配对设计试验的统计分析,常采用t检验、χ2检验和符号秩和检验。

(三)随机区组设计

随机区组设计是将几个受试对象按一定条件配成区组,再将每一区组的受试对象随机分配到各个处理组中的实验设计方法,其相当于配对的扩展(图5-1)。

对于配伍组设计的资料,常使用方差分析、秩和检验和χ2检验等方法进行分析。

(四)交叉设计

交叉设计是一种特殊的自身对照设计,是按事先设计好的实验次序,在各个时期对研究对象逐步实施各种处理,比较各处理组间的差异,是将自身比较和组间比较设计思路综合应用的一种设计方法。

图5-1　配伍组设计

对于交叉设计的资料,常使用方差分析、秩和检验、χ2检验等方法进行分析。

(五)析因设计

析因设计是一种多因素多水平交叉分组的全面实验设计,它将两个或多个实验因素的各水平进行组合,对所有可能的组合都进行试验,从而探讨各实验因素不同水平间的差异,同时可以检验各因素间的交互作用。

对于析因设计的资料,常使用方差分析、秩和检验、χ2检验等方法进行分析。

二、常见的资料类型及其统计分析方法

常见的资料类型主要有计量资料、计数资料和等级资料,不同的资料类型应选用不同的统计分析方法,现分述如下。

(一)计量资料

计量资料(定量资料)指每一个对象都有一个观察值,其值是可以定量或准确测量的,表现为数值大小的不同,如ALT、Hb、体重、吸光度等。不同设计类型计量资料的统计学方法选择如表5-5所示。

表5-5　计量资料的统计方法选择

(二)计量资料

计数资料(定性资料)没有数值的大小,只有互不相容的类别或属性,如性别、血型、职业、病种等。不同设计类型计数资料的统计学方法选择如表5-6所示。

表5-6　计数资料的统计方法选择

(三)等级资料

等级资料的各属性或类别间有程度之分。例如,疾病的“轻、中、重”,治疗结果的“无效、显效、好转、治愈”等。不同设计类型等级资料的统计学方法选择如表5-7所示。

表5-7　等级资料的统计方法选择

三、分析目的及其统计分析方法

(一)对临床资料进行统计描述

临床研究中常常要对一组数据的各种特征进行分析,以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征,此时应采用描述性统计分析方法,常用的统计描述指标有均数、中位数、标准差、百分比、频数分布等。

(二)对几组资料进行差异性检验

统计分析中使用假设检验方法来判断样本与样本,样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的。常用的假设假设检验方法有t检验,卡方检验,方差分析,秩和检验等。

(三)探讨变量之间的关系

临床研究中,经常需要分析某些因素与疾病之间的关系,或者自变量(影响因素)对应变量(结果变量)的影响大小,探讨疾病的危险因素。这些通常会涉及多变量分析。常用的多变量分析方法有线性相关,线性回归,Logistic回归,生存分析等(表5-8)。

例8　以例7中的研究为例,该研究得到2组治疗后复查的X线改变情况及2组治疗后X线复查结果与疗效情况如表5-9、表5-10所示,试分析X线影像学治疗前后的改变与疗效的相关性。

表5-8　常用多变量分析方法

表5-9　两组治疗后复查X线的改变情况

表5-10　组治疗后X线复查结果与疗效情况

该问题旨在探讨X线影像学改变与疗效的相关性,根据其目的应选择直线相关方法进行分析。将治疗后X线影像学的每一项改变按正常、改善、无改变3组分别记为数值2,1,0;疗效结果按优、良、有效、差分别记为数值4、3、2、1。运用SPSS软件进行直线相关分析得r=0.365,t=3.185,P<0.01;对照组r=0.411,t=2.345,P<0.05。说明X线影像学治疗前后的改变与疗效具有正相关性。