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例1: 收集发病时间>6h与≤6h的前循环缺血性脑卒中动脉溶栓患者(分别为36例和30例)的临床资料。采用t检验比较两组NIHSS评分的差异。

例2: 探讨脑卒中患者出院后的再入院风险及其危险因素。计量资料使用t检验。使用COX比例危险模型评估患者从出院随访至再入院的风险。

上述两个例子中，NIHSS评分、ALT等指标明确为非正态分布，作者采用均数±标准差来表示，Cox回归的结果采用OR值来表示，是对统计学方法的一种误用。实际上这样的误用在我们平时进行统计分析时非常常见。那么，如何正确地选择和应用临床研究中常用的统计学方法呢？

二、统计学方法选择的基本原则

熟悉和掌握分析目的、研究设计、资料类型和数理条件四个因素是正确选择统计分析方法的基础，在我们选择统计方法之前，需要对研究与数据本身从这几个方面进行全面地考察，进行综合判断后才能正确选择出合适的统计学方法。

（一）分析目的

● 统计描述

– 统计指标、统计图或统计表
– 均数、标准差、率、构成比
● 差异比较

– 处理因素或分组因素间某指标是否有差异
● 关联性分析

– 分析变量之间是否存在某种联系
– 相关关系分析：相关系数
– 依存关系分析：回归分析

（二）研究设计

● 随机/独立设计: 将研究对象完全随机地分配到两个或多个组中去。研究对象与试验因素间无直接联系。

– 成组设计(两组)

– 单因素多水平设计(多组)

● 配对/配伍设计: 将研究对象按某一重要属性（即区组因素，如同性别年龄同体重）分组，把条件最接近的k个研究对象分在同一个区组内；然后，同完全随机的方法将每个区组中的全部研究对象随机分到k个组中去。

– 配对设计(两组)

– 随机区组(多组)

# 独立设计举例: 将4000例脑卒中患者，随机分成两组。一组给予阿司匹林治疗，一组给予阿司匹林+氯吡格雷治疗。问：治疗三个月后的复发率有无差异?

# 匹配设计举例: 某研究所拟对两个复方与标准降脂药(安妥明)的疗效进行比较。将参加试验的研究对象，根据同性别、年龄相差±5岁进行区配，分为三个配伍组。治疗三个月后，观察其颅内动脉粥样硬化斑块大小。试比较不同药物是否对颅内动脉粥样硬化斑块大小有影响?

# 每一种科研设计方法都有与之相适应的统计方法：

● 随机/独立设计(两组): t检验、秩和检验、卡方检验
(多组): 方差分析、Kruskal-Wallis检验、行X列卡方检验
●配对/配伍设计(两组): 配对t检验、配对秩和检验、配对卡方检验
(多组): 随机区组方差分析、Friedman秩和检验

（三）资料类型

● 数值变量资料：又称为计量资料。变量值是定量的，有单位的，表示为数值的大小。

– 如年龄、血压；

● 无序分类资料：又称为计数资料。变量值是定性的，没有单位，表示为相互独立的类别。

– 如是否发病、血型；

● 有序分类资料：又称为等级资料。变量值是定性的，没有单位，各类别具有程度上的差异。

– 如治疗效果（痊愈、显效、有效、无效）；

注：不同类型的资料，统计方法不同；

各种类型的资料之间是可以相互转化的。

（四）数理统计条件

数理统计与概率论是统计的理论基础，只有当某个或某些条件满足时，某个数理统计公式才成立。常见的数理条件包括：

• 数据分布特征(正态、不正态)

• 方差齐性（齐、不齐）

• 样本量、理论数大小

比如，t 检验和方差分析属参数检验方法，对数据要求较高，通常要求数据服从正态分布和方差齐性。如果如果不满足这些条件，可以经变量变换后使其满足条件再用这些参数检验方法，否则采用秩和检验等非参数检验方法。

总结：需要依据分析目的、研究设计、资料类型和数理条件几个方面对研究和数据本身进行全面地考察、综合判断后才能正确选择出合适的统计学方法。