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三、常见统计方法的应用条件与举例
(一) 资料的描述
数值变量:
正态分布或近似正态分布: 均数±标准差
偏态分布或未知分布资料: 中位数与四分位数
常见错误：不考虑这些指标的适用范围和条件的滥用
分类变量：
描述事件发生的强度和频率: 率(发病率、死亡率)
事物内部各组成部分所占的比重: 构成比
常见错误：以比代率，即误将构成比（proportion）当作率（rate）来描述某病发生的强度和频率。
(二) 差异比较
# 随机/独立设计的资料
两组计量资料的比较
大样本资料或服从正态分布的小样本资料
（1）若方差齐性: 成组t检验
（2）若方差不齐: t’检验或Wilcoxon秩和检验
小样本偏态分布资料: Wilcoxon秩和检验
例：▶目的：他汀治疗组与非他汀治疗组临床特征的差异。
▶方法：3218名脑出血患者根据在住院期间有无他汀治疗分为两组。
• 有他汀治疗组
• 无他汀治疗组
多组计量资料的比较
若大样本资料或服从正态分布且方差齐性:
完全随机的方差分析。如果方差分析有统计学意义，则进一步进行两两比较：LSD检验，Bonferroni检验。
如果小样本的偏态分布资料或方差不齐:
Kruskal Wallis检验。如果Kruskal Wallis检验有统计学意义，则进一步进行两两比较：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正p值等。
▶目的：比较不同缺血性卒中的亚型的基线危险因素的差异。
▶方法： 11560例急性缺血性卒中患者按TOAST 分型标准进行分组:
• large-artery atherosclerosis (LAA),
• small-artery occlusion (SAO),
• cardioembo-lism (CE),
• other pathogenesis.
分类资料的比较
– 四格表资料
（1）n>=40并且所有理论数大于5: Pearson X2 ；
（2）n>=40并且所有理论数大于1并且至少存在一个理论 数<5: 校正X2;
（3）n<40或存在理论数<1: Fisher’s 确切概率法 。
– R×C联列表资料
（1）分组指标为无序分类, 效应指标为有序多分类变量: 成组的Wilcoxon秩和检验; Kruskal Wallis的秩和检验;
（2）分组指标为有序多分类, 效应指标并且为二分类变量：趋势X2检验 ；
（3）行变量和列变量均为无序分类变量
n>=40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%: Pearson X2检验
n<40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%: Fisher’s 确切概率法
▶目的：比较不同缺血性卒中的亚型的基线危险因素的差异。
▶方法： 11560例急性缺血性卒中患者按TOAST 分型标准进行分组:
•large-artery atherosclerosis (LAA),
•small-artery occlusion (SAO),
•cardioembo-lism (CE),
•other pathogenesis.
# 配对设计或随机区组设计
两组计量资料
大样本资料, 配对差值服从正态分布的小样本: 配对t检验
小样本并且差值呈偏态分布: Wilcoxon符号秩检验
多组计量资料
若大样本资料或残差服从正态分布且方差齐性:
随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步进行两两比较：LSD检验，Bonferroni检验等。
若小样本时，差值呈偏态分布资料或方差不齐:
Fredman检验。如果Fredman检验为有统计学意义，则进一步进行两两比较：用Wilcoxon的符号秩检验，但用Bonferroni方法校正p值。
分类资料
-四格表资料
b+c>=40，则用McNemar配对 X2检验
b+c<40，则用二项分布确切概率法检验
例： • 目的：研究缺血性卒中复发是否与颈动脉斑块性质有关。
• 方法：按照同医院、同性别、年龄相同或相近(±5岁), NIHSS评分相同或相近（±1分）进行匹配，分成复发组和非复发组。