​论文中统计方法如何描述(附模板)

01

两组间比较

对于数值变量,首先进行正态性检验,如果各组均满足正态性且两组间方差相等,采用均数±标准差进行统计描述,采用t检验进行组间比较;否则采用中位数(四分位数间距)进行统计描述,采用非参数检验(Mann-whitney检验)进行组间比较。对于分类变量,采用例数(百分比)的形式描述,组间比较采用χ2检验或精确概率法。

02

多组间比较

数值变量如果服从正态分布,采用均数±标准差进行统计描述,采用方差分析进行组间比较,如果组间差异有统计学意义,进一步采用Bonferroni法(也可以是其它方法)进行两两比较。如果不服从正态分布,采用中位数(四分位数间距)进行统计描述,组间比较采用非参数检验(Kruskal-Wallis秩和检验),当组间总的有统计学差异,进一步采用DSCF法(也可以是其它方法)进行多重比较。

对于分类变量,采用例数(百分比)的形式描述,组间比较采用χ2检验或精确概率法,当组间总的有统计学差异,进一步采用χ2检验或精确概率法进行两两比较,两两比较的P值需采用Boferroni法进行校正。

03

Logisti回归

 

首先采用单因素logistics回归进行危险因素的初筛,将单因素分析中P<0.10的因素纳入多因素logistics回归。多因素分析以P<0.05认为有统计学意义。

04

诊断试验之ROC

金标准是二分类变量,诊断指标是数值变量,绘制ROC曲线,计算ROC曲线下面积,判断指标的诊断价值,并ROC曲线最靠近左上角的点作为cut-off值,探索最佳截断点。

如果涉及到联合诊断,则描述为:分析A法、B法及二者联合诊断结果与金标准的一致性,绘制ROC曲线,根据曲线下面积评估各种方法及联合诊断的诊断价值。

04

诊断试验之Kappa

金标准是二分类变量,诊断指标也是二分类变量,计算新诊断方法的灵敏度、特异度等指标,并计算二者的Kappa一致性系数,并进行统计学检验,如果P<0.05,认为二者的一致性具有统计学意义,并且Kappa一致性系数越高,说明二者的一致性越高。

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