毕业季，医学研究生科研统计注意事项

①描述统计方法

推论统计是根据样本对总体进行推断，通过计算样本数据的统计量来估计总体参数的值。常用的假设检验方法包括：t检验、方差分析、秩和检验、卡方检验等。常见的回归分析包括：线性回归、Logistic回归、Cox回归等。

相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系的统计方法。常用的相关分析包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

因子分析是一种用于发现变量之间关系的统计方法，它可以将众多变量归结为少数几个因子，并确定它们在变量之间的贡献程度。

聚类分析是一种用于将一组对象或变量划分为若干个类别的方法，使得同一类别内的对象或变量之间相似度较高，不同类别之间相似度较低。

生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，常用于医学和社会学研究中。它可以分析不同因素对事件发生率的影响，例如死亡率、疾病复发率等。

具体要求：

数据应该准确地反映出研究对象的真实情况，避免误差和偏差的影响。数据收集和录入的过程中，应该保证记录的信息准确、完整、无重复。

总的来说，SPSS适合初学者和不需要进行复杂数据处理的用户；SAS适合处理大规模数据和高级数据分析，对于数据处理结果可信度要求较高的部门，如FDA，是要求必须采用SAS处理数据的；R适合灵活性较高的用户，其中包括很多先进的算法和模型的R包，可以快速跟上“时代热点”。但是SAS和R都需要进行一定的代码操作，对使用者有一定的要求。需要根据具体需求选择适合自己的软件，并且需要花费时间学习和熟悉使用。

甄选对象的注意事项：

①研究目的明确

在甄选医学统计对象时，需要保证样本的代表性。样本代表性意味着样本能够代表整个人群。因此，选择研究对象时需要考虑到样本的年龄、性别、种族、地域等因素，以确保样本的代表性。

在甄选医学统计对象时，需要考虑研究对象的可行性。研究对象是否能够接受研究，是否有必要的数据或生物样本，是否能够满足研究的时间和空间要求等都需要考虑到。

在甄选医学统计对象时，需要考虑伦理问题。研究对象需要知情同意，需要保护隐私和个人信息，需要遵守研究伦理规范等。

在甄选医学统计对象时，需要考虑研究对象的数量。研究对象的数量需要根据研究设计和统计分析方法来确定。如果研究对象数量太少，可能会影响统计分析的准确性和可靠性。

在甄选医学统计对象时，需要考虑数据收集和管理的问题。需要选择适当的数据收集工具和方法，并且需要建立合理的数据管理系统，以确保数据的质量和可靠性。

1、样本的估算

首先需要明确研究问题，然后基于数据类型（连续、分类、有序等）、分布（正态分布、非正态分布等）以及研究设计（比如配对设计或者独立设计）来选择合适的统计测试，例如t检验、卡方检验、Mann-Whitney U检验、ANOVA等。例如，独立样本t检验假设数据服从正态分布、方差齐性，并且观察值是独立的。如果数据不满足这些假设，可能需要使用其他的检验，如Mann-Whitney U检验（非正态分布的数据）或者Welch's t检验（方差不齐的数据）。

在医学研究中，可能会遇到数据缺失的问题。缺失数据可能会导致偏倚，影响研究结果的可靠性。解决方案：对于缺失数据的处理，首先要分析数据缺失的机制（完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失），然后采取适当的方法。对于完全随机缺失和随机缺失，可以使用多重插补、最近邻插补等方法。对于非随机缺失，可能需要更复杂的模型。

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