护理本科生核心课程《护理研究》

量性资料的分析（上）

复旦大学护理学院 邢唯杰 xingweijie@fudan.edu.cn

•变异• 个体之间的差异

• 生物医学数据最显著的特征

• 统计的任务就是从同质性与变异性出发，揭示事物规律

基本概念1

•总体与样本• 总体：根据研究目的而确定的同质观察单位的全体

• 样本：从总体中抽取的部分观察单位

• 调查或干预的对象是样本，而统计的目的是从样本来推测总体

基本概念1

•抽样误差• 由于抽样的偶然性而出现的样本指标与总体指标之间的差异

• 抽样误差无法避免

• 随机抽样、增加样本量可减少抽样误差

基本概念1

•概率• 描述随机事件发生可能性大小的一个估计

• 必然事件：p=1

• 不可能事件：p=0

• 小概率事件：p≤ 0.05

基本概念1

•假设检验/统计推断• 由样本的差异去推断样本所代表的总体之间是否存在差异

100名6岁农村男孩身高

100名6岁城市男孩身高＜

6岁城市男孩身高

？

基本概念1

6岁农村男孩身高 ＜

总体思路2

•确认结局指标（因变量）的资料类型• 计量资料：年龄、工作年限、科研能力总分• 计数资料：性别、婚姻状况、所在医院、科研能力高/低• 等级资料：月收入、学历、职位、职称、科研能力高/中/低

•确认样本的组数和比较的形式• 两个独立样本比较？• 多个独立样本比较？• 两个配对样本比较？• 多个配对样本比较？• 两个变量之间的相关性分析？

计量资料

正态分布

偏态分布

样本统计描述：均数±标准差

由样本推断总体

分析变量间的关联

单样本与总体⽐比较：单样本t检验

两个独⽴立样本⽐比较：独⽴立样本t检验

两个配对样本⽐比较：配对t检验

多个独⽴立样本⽐比较：单因素⽅方差分析

样本统计描述：中位数、四分位数间距

由样本推断总体

分析两变量间的关联：Kendall相关分析

单样本与总体⽐比较：单样本秩和检验

两个独⽴立样本⽐比较：Mann-Whitney秩和检验

配对资料⽐比较：Wilcoxon符号秩和检验

多个独⽴立样本⽐比较：Kruskal-Wallis秩和检验

多个⾮非独⽴立样本⽐比较：重复测量⽅方差分析

计量资料的统计分析3

与另⼀一个计量资料的关系：Pearson相关分析

与多个变量之间的关系：回归分析

计量资料

正态分布

偏态分布

样本统计描述：均数±标准差

由样本推断总体

分析变量间的关联

单样本与总体⽐比较：单样本t检验

两个独⽴立样本⽐比较：独⽴立样本t检验

两个配对样本⽐比较：配对t检验

多个独⽴立样本⽐比较：单因素⽅方差分析

样本统计描述：中位数、四分位数间距

由样本推断总体

分析两变量间的关联：Kendall相关分析

单样本与总体⽐比较：单样本秩和检验

两个独⽴立样本⽐比较：Mann-Whitney秩和检验

配对资料⽐比较：Wilcoxon符号秩和检验

多个独⽴立样本⽐比较：Kruskal-Wallis秩和检验

多个⾮非独⽴立样本⽐比较：重复测量⽅方差分析

计量资料的统计分析3

与另⼀一个计量资料的关系：Pearson相关分析

与多个变量之间的关系：回归分析

1.判断资料是否符合正态分布

计量资料的统计分析3

Mean

1.判断资料是否符合正态分布：正态性检验

计量资料的统计分析3

•举例：534名护⼠士的科研能⼒力总分，是否符合正态分布？

� SPSS实现：分析→非参数检验→单样本K-S检验

图形→直⽅方图→绘制正态分布曲线

2.正态分布资料的统计描述：均数±标准差

计量资料的统计分析3

• 均数：表达资料的集中趋势

• 标准差：表达资料的离散趋势

• 534名护⼠士的科研能⼒力总体情况如何？• SPSS实现：分析→描述统计→描述→选择统计量

3.单个样本与总体比较：单样本t检验

计量资料的统计分析3

• 将样本均数与已知总体均数比较

• 样本分布须为正态分布

•举例：534名护⼠士的科研能⼒力处于何种⽔水平？（低于100分为良好）• SPSS实现：分析→比较均值→单样本t检验

4.两个独立样本比较：两独立样本t检验

计量资料的统计分析3

• 两个样本均为正态分布、且方差齐

• 常用于寻找影响结局的单个影响因素

• 或用于随机、非随机对照研究的结果分析

•举例：这534名护⼠士中，⾼高学历组与低学历组相比，科研能⼒力评分是否存在差异呢？• SPSS实现：分析→比较均值→独立样本t检验→选择检验变量（因变量）和分组变量（自变量）

5.两个非独立样本比较：配对样本t检验

计量资料的统计分析3

• 两个样本之间存在关系

• 样本分布均为正态分布

• 常用于自身前后对照试验的结果分析

•举例：534名护⼠士接受了在线课程学习，学习前后科研能⼒力是否提⾼高呢？• SPSS实现：分析→比较均值→配对样本t检验→成对选择检验变量（因变量）

6.多个独立样本比较：单因素方差分析

计量资料的统计分析3

• 三个及以上样本的比较

• 样本均为正态分布、且方差齐

• 常用于寻找影响结局的单个影响因素

• 或用于三组及以上的随机、非随机对照研究的结果分析

•举例：⼋八所的护⼠士相比，科研能⼒力评分是否存在差异呢？• SPSS实现：分析→比较均值→单因素ANOVA→选择检验变量（因变量）和因⼦子（自变量）→两两比较

7.因变量为计量资料的影响因素分析

计量资料的统计分析3

• 单因素分析• 自变量为二分类资料（如学历高、低）：两独立样本t检验

• 自变量为无序多分类资料（如八所医院）：单因素方差分析

• 自变量为有序多分类资料（如年资高、中、低）：秩和检验

• 自变量为计量资料（如年龄）：相关分析

• 多因素分析：线性回归分析

•举例：这534名护⼠士的⼯工作年限与科研能⼒力评分是否有关系呢？• SPSS实现：分析→相关→双变量→同时选⼊入两个变量→Pearson

计量资料

正态分布

偏态分布

样本统计描述：均数±标准差

由样本推断总体

分析变量间的关联

单样本与总体⽐比较：单样本t检验

两个独⽴立样本⽐比较：独⽴立样本t检验

两个配对样本⽐比较：配对t检验

多个独⽴立样本⽐比较：单因素⽅方差分析

样本统计描述：中位数、四分位数间距

由样本推断总体

分析两变量间的关联：Kendall相关分析

单样本与总体⽐比较：单样本秩和检验

两个独⽴立样本⽐比较：Mann-Whitney秩和检验

配对资料⽐比较：Wilcoxon符号秩和检验

多个独⽴立样本⽐比较：Kruskal-Wallis秩和检验

多个⾮非独⽴立样本⽐比较：重复测量⽅方差分析

计量资料的统计分析3

与另⼀一个计量资料的关系：Pearson相关分析

与多个变量之间的关系：回归分析

总体思路2

•确认结局指标（因变量）的资料类型• 计量资料：科研能力总分• 计数资料：科研能力合格率（合格/不合格）• 等级资料：完全做到、基本做到、尚能做到、较少做到、无法做到

•确认样本的组数和比较的形式• 两个独立样本比较？• 多个独立样本比较？• 两个配对样本比较？• 多个配对样本比较？• 两个变量之间的相关性分析？

计数资料

样本统计描述：率、构成⽐比

由样本推断总体

分析变量间的关联

两个样本率⽐比较：四格表卡⽅方检验

配对样本率⽐比较：配对卡⽅方检验

多个样本率或构成⽐比⽐比较：⾏行×列表卡⽅方检验

计数资料的统计分析4

与另⼀一计数资料的关系：关联性分析/卡⽅方检验

与多个变量的关系：Logistic回归

注：这⾥里的计数资料重点指⼆二分类变量

计数资料的统计分析4

1.计数资料的统计描述：率、构成比

• 率：某现象发生的频率，如534名护士的科研能力合格率

• 构成比：某事件内部各构成部分所占比重或分布

如534名护士的职称构成比

•举例：534名护⼠士的科研能⼒力合格率如何（分数≤100分）？• SPSS实现：转换→重新编码到不同变量

分析→描述统计→频率→选择变量

计数资料的统计分析4

• 自变量为二分类变量，因变量也是二分类变量

•举例：534名护⼠士中，低学历组和⾼高学历组相比，科研能⼒力合格率有⽆无差异？• SPSS实现：分析→描述统计→交叉表→选择⾏行、列变量→统计量→卡⽅方

2.两个样本率比较：四格表卡方检验

计数资料的统计分析4

• 常用于两种检验方法、诊断方法的比较

•举例：对534名护⼠士进⾏行科研能⼒力测评，分析科研能⼒力测评与护⼠士科研能⼒力自评的合格率是否⼀一致？• SPSS实现：分析→描述统计→交叉表→选择⾏行、列变量→统计量→Kappa值

3.配对样本率比较：配对卡方检验

计数资料的统计分析4

• 自变量为多分类变量，因变量也是二分类变量

•举例：534名护⼠士中，不同医院的护⼠士相比，科研能⼒力合格率有⽆无差异？• SPSS实现：分析→描述统计→交叉表→选择⾏行、列变量→统计量→卡⽅方

4.多个样本率比较：行×列表卡方检验

计数资料的统计分析4

5.因变量为二分类计数资料的影响因素分析

• 单因素分析• 自变量为二分类资料（如学历高、低）：四格表卡方/关联性分析

• 自变量为多分类资料（如八所医院）：行×列表卡方/关联性分析

• 自变量为连续性资料（如年龄）：两独立样本t检验/判别分析

• 多因素分析：Logistic回归

•举例：这534名护⼠士的学历⾼高低与科研能⼒力合格率是否有关系呢？• SPSS实现：分析→描述统计→交叉表→选择⾏行、列变量→统计量→相关性

等级资料的统计分析5

•等级资料的处理

• 计量资料（连续性变量）：科研能力评分（1~5分）

• 等级资料（有序分类变量）：完全能做到、经常能做到、

尚能做到、较少做到、无法做到

• 计数资料（二分类变量）：合格、不合格

等级资料

样本统计描述：率、构成⽐比

由样本推断总体

分析变量间的关联：

两个独⽴立样本⽐比较：Wilcoxon秩和检验/Mann-Whitney U检验

配对资料⽐比较：Wilcoxon秩和检验

多个独⽴立样本⽐比较：Kruskal-Wallis秩和检验

等级资料的统计分析5

Spearman相关分析

计量资料

正态分布

偏态分布

样本统计描述：均数±标准差

由样本推断总体

分析变量间的关联

单样本与总体⽐比较：单样本t检验

两个独⽴立样本⽐比较：独⽴立样本t检验

两个配对样本⽐比较：配对t检验

多个独⽴立样本⽐比较：单因素⽅方差分析

样本统计描述：中位数、四分位数间距

由样本推断总体

分析两变量间的关联：Kendall相关分析

单样本与总体⽐比较：单样本秩和检验

两个独⽴立样本⽐比较：Mann-Whitney秩和检验

配对资料⽐比较：Wilcoxon符号秩和检验

多个独⽴立样本⽐比较：Kruskal-Wallis秩和检验

多个⾮非独⽴立样本⽐比较：重复测量⽅方差分析

统计分析方法小结6

与另⼀一个计量资料的关系：Pearson相关分析

与多个变量之间的关系：回归分析

计数资料

样本统计描述：率、构成⽐比

由样本推断总体

分析变量间的关联

两个样本率⽐比较：四格表卡⽅方检验

配对样本率⽐比较：配对卡⽅方检验

多个样本率或构成⽐比⽐比较：⾏行×列表卡⽅方检验

统计分析方法小结6

与另⼀一计数资料的关系：关联性分析/卡⽅方检验

与多个变量的关系：Logistic回归

注：这⾥里的计数资料重点指⼆二分类变量

等级资料

样本统计描述：率、构成⽐比

由样本推断总体

分析变量间的关联：

两个独⽴立样本⽐比较：Wilcoxon秩和检验/Mann-Whitney U检验

配对资料⽐比较：Wilcoxon秩和检验

多个独⽴立样本⽐比较：Kruskal-Wallis秩和检验

统计分析方法小结6

Spearman相关分析

统计分析方法小结6

判断⾃自变量、因变量类型，正确选择统计推断⽅方法

因变量类型

⾃自变量类型

连续性变量（计量资料）

有序分类变量（等级资料）

⼆二分类变量（计数资料）

连续性变量（计量资料）有序分类变量（等级资料）⼆二分类变量（计数资料）⽆无序多分类变量（计数资料）

不同年龄的护⼠士科研能⼒力评分差异？

五种职称的护⼠士科研能⼒力评分差异？

不同性别的护⼠士科研能⼒力评分差异？

⼋八所医院的护⼠士科研能⼒力评分差异？

不同年龄的护⼠士科研能⼒力等级差异？五种职称的护⼠士科研能⼒力等级差异？不同性别的护⼠士科研能⼒力等级差异？⼋八所医院的护⼠士科研能⼒力等级差异？

不同年龄的护⼠士科研能⼒力合格率差异？五种职称的护⼠士科研能⼒力合格率差异？不同性别的护⼠士科研能⼒力合格率差异？⼋八所医院的护⼠士科研能⼒力合格率差异？

注：⾃自变量、因变量独⽴立，且满⾜足检验条件

统计分析方法小结6

判断⾃自变量、因变量类型，正确选择统计推断⽅方法

因变量类型

⾃自变量类型

连续性变量（计量资料）

有序分类变量（等级资料）

⼆二分类变量（计数资料）

连续性变量（计量资料）有序分类变量（等级资料）⼆二分类变量（计数资料）⽆无序多分类变量（计数资料）

不同年龄的护⼠士科研能⼒力评分差异？

五种职称的护⼠士科研能⼒力评分差异？

不同性别的护⼠士科研能⼒力评分差异？

⼋八所医院的护⼠士科研能⼒力评分差异？

不同年龄的护⼠士科研能⼒力等级差异？五种职称的护⼠士科研能⼒力等级差异？不同性别的护⼠士科研能⼒力等级差异？⼋八所医院的护⼠士科研能⼒力等级差异？

不同年龄的护⼠士科研能⼒力合格率差异？五种职称的护⼠士科研能⼒力合格率差异？不同性别的护⼠士科研能⼒力合格率差异？⼋八所医院的护⼠士科研能⼒力合格率差异？

注：⾃自变量、因变量独⽴立，且满⾜足检验条件

相关分析/回归模型

⽅方差分析

t检验

⽅方差分析

Logistic回归

Logistic回归

秩和检验

秩和检验

Logistic回归

卡⽅方检验

卡⽅方检验

卡⽅方检验

谢谢聆听

THANKS