【管理课件】第十五章 流行病学数据的分析处理方法

第十五章 流行病学数据的分析处理方法, 数据分析前的准备工作 数据分析方法的选择指南 不同研究类型的数据分析方法 数据的表达与报告方法 数据分析中存在的问题,第一节 流行病学数据分析前的准备工作,一、原始数据的检查 在数据分析前需要对原始的流行病学调查研究数据进行一次审查，发现可能存在的错误、遗漏的研究变量取值和其他问题，并采取相应的措施进行处理。 例如： 若在调查表中发现有缺失的数据，可以通过电话再次询问研究对象、查阅有关的记录、应用储存的血液标本重新检测或再次取样等措施进行补充。 若发现逻辑错误，也要及时改正。需要对调查问卷进行编码或者对已编码的问卷进行核查，避免重复和遗漏。,二、选择合适的数据管理和数据分析软件常用的数据管理软件 Microsoft FoxPro、Microsoft Access、Microsoft Excel 这些数据管理软件也具有简单的数据分析功能，Excel的数据分析功能更强，不仅可实现描述性统计，还可以做t检验、方差分析、相关回归分析等。数据分析软件 SAS（Statistical Analysis System）和SPSS（Statistical Package for Social Science），它们均具有很强的数据分析和数据管理的功能。,三、数据的计算机录入 编号：给每一个调查表或调查对象一个编号以识别录入的数据与调查表或调查对象的对应关系 常使用阿拉伯数字1、2、3等给每份调查表按照顺序编号，这样有利于以后对输入的数据进行检查、核对与修改错误。,定义变量名称：命名：可以应用中文、拼音、也可以应用英文，但以使用拼音或英文为好，这样可以方便输入。注意：变量名应简短、易懂易记。 如对性别、年龄、身高、体重可以使用gender, age, height 和weight进行命名。 对名称较长的变量，可以使用简写，如wt表示weight、ht表示height。标记或说明：有些数据管理和分析软件可变量进行标记或说明，避免时间长久了而忘记数据库中的变量名字，如对上述Wt可标记为“weight”。,变量数量化 如果调查表的设计是编码式的，则此步骤可省略，直接将变量取值编码的结果输入计算机。 若不是编码式的调查结果，则需要对变量的取值结果进行编码。,变量的类型 1、字符型(character type)： 输入字符如中文或英文 2、数值型(numerical type)： 以数值的形式输入 3、日期型(data type)： 按照规定的格式输入日期数值,变量数量化时应注意： （1）除日期型变量外尽量使用数值型变量 （2）某些数值变量(numerical variable)可直接输入变量的取值，如研究对象的身高、体重、血压水平等。 （3）分类变量(categorical variable)及有序变量(ordinal variable)则可将其取值进行量化，然后再输入计算机。,如：分类变量种族 白人1 黑人2 西班牙裔人3 亚太裔4 其它种族5注意： 分类变量在进行多因素分析时，必须转换成哑变量（dummy variable），不能直接将前述的取值1、2、3、4、5放入方程中进行分析。,有序变量的数量化顺序合理，则可以直接进行分析 如：教育程度 文盲：0 小学：1 中学：2 高中及中专：3 大学：4 硕士及以上：5,四、数据的检查与核对 （一）检查数据库结构 数据库样本数（观测数）、变量数、变量名称及定义等。（二）检查各变量的取值情况 查看变量取值范围，有无逻辑错误：如性别应有两个取值，若有2个以上的取值，说明存在错误 。 对数据变量要检查其最小值(minimum)、最大值(maximum)、均数(mean)、中位数(median)，并查看是否有异常取值(outlier)，如极小值及极大值。,五、数据的整理（一）数据分组 分类变量：按其原有的分类进行分组，若有必要，可将性质相近或差别不大的类别进行合并。, 数值变量： 按照其实际的生理、病理或临床意义分组，如对于体重指数可以按照低体重、正常体重、超重和肥胖进行分组。 按使用的方便程度和专业上惯用的方法分组，如年龄在某一个合适的范围内每5岁或10岁分成一组。 按分位数分组，即首先找出四分位数（quartile）或五分位数（quintile）的界值，然后应用这些界值将研究对象平均分成4组（每组25%的研究对象）或5组（每组20%的研究对象）。,（二）数据的转换1、非正态数据的变量转换 原理： 正态分布 参数检验(parametric test) 非正态数据非参数检验 (non-parametric test) 如：秩和检验 检验：正态性检验、方差齐性检验 方法：对数变换，平方根变换或倒数变换,2、分类变量转换成哑变量原理： 分类变量是二分类尺度及顺序尺度，则可直接应用其原有的数量化数值。 名义尺度因为各类别间没有顺序关系，在进行不同分析（包括多元分析、logistic回归、Cox回归等）时，不能使用原始的计算机录入数值，必经进行变量转换。即将该变量转换成（水平数-1）个哑变量，再将这些新转换的变量放入多因素模型中。,方法： 例如：将种族原始取值转换成哑变量（新变量） 表1. 分类变量转换成哑变量的方法,六、确定拟分析的因变量和自变量因（应）变量(dependent variable)：是指影响疾病的发生或健康状况的分布的变量，是原因变量 、已知变量、x变量。自变量(independent variable)：是指随因变量的变化而发生变化的变量，是结果变量、预测变量、y变量。,意义有助于选择拟研究的变量，对调查表的设计具有指导作用 可以指导数据分析方法的选择： 因变量是分类变量，采用2检验，logistic回归分析等。 因变量是数值变量，采用t检验、方差分析，协方差分析、多元回归等 。 模型的建立 ：自变量（ y ）放在模型的左侧，因变量（x ）放在模型的右侧。,如：欲评价不同治疗方法（口服药物、注射胰岛素及膳食控制）对糖尿病人的治疗效果（血糖水平），分析时要求调整病人的性别、年龄和病程的影响。 血糖水平（自变量y）= 治疗方法（因变量x)+其它协变量 （covariate，性别、年龄和病程）如分析脂蛋白（a）与冠心病发生的关系。 冠心病(自变量y)=脂蛋白(a)(因变量x),七、缺失数据（missing data）的处理 缺失数据：是指其测量结果缺失。 问卷调查：遗漏出生日期和年龄，调查结束后又无法补救 实验室检测：血脂或血糖因为血清量不足或研究对象拒绝采血而致,处理补救处理方法：分析时仅用无任何缺失数据的样本：损失样本量 对缺失数据进行合理的赋值：人为赋值 数据分析处理件软处理 ：SAS自动分析处理 如一个数据库中有性别和年龄等变量，性别有10个缺失数据，年龄有3个缺失数据： 分析性别时不包括性别缺失的10个个体 分析年龄时不包括缺失年龄的3个个体 当分析中（如多因素分析）共同使用了性别和年龄时，分析的实际样本数量是性别和年龄这两个变量均不含缺失数据的样本,第二节 流行病学数据分析方法的选择指南,一、流行病学数据的分析程序 数值变量 正态性检验 正态 数据转换 非正态 参数检验 非参数检验 图1. 数值变量的分析程序,单因素分析 2检验 分类变量 分层分析 多因素分析 logistic回归分析 Cox回归分析 其它分析方法 图2. 数值变量的分析程序,二、根据研究设计类型选择 （一）成组比较的设计 两组比较：t检验或2检验 病例对照研究 多组比较方差分析、行列表2检验 分级的病列对照研究数据的分析 （二）配对（自身实验前后）设计 配比的t检验、2检验 配对的病例对照研究方法进行数据,（三）重复测量的设计 在给定一个处理因素后在不同的时间重复测量某一效应变量的改变情况。如欲评价生物制品接种后的免疫学效果，在接种后的2周、4周、6周和8周测定抗体滴度 重复测量的方差分析方法 （四）多因素设计自变量是数值变量：多元回归分析方法、协方差分析方法 自变量分类变量：logistic回归分析方法、判别分析方法、聚类分析方法,三、根据变量的类型选择 表2. 不同变量类型的数据分析方法选择,表3. 不同研究设计和数据类型的数据分析方法选择,第三节 不同流行病学研究类型的数据分析方法,一、描述性研究 （一）现况研究分布描述：患病率、危险因素流行率、数值变量分布探讨因素：相关回归分析、2检验、t检验、方差分析、多因素分析、人群归因危险度 （二）生态学研究 同现况研究（三）筛检筛检试验的真实性和可靠性 人群中疾病、健康状况、危险因素筛选结果分析方法：同现况研究,二、分析性研究的数据分析方法 （一）病例对照研究 病例对照研究数据 成组设计 配比设计 粗OR分级OR剂量反应 分层OR 分级OR剂量反应 (趋势2检验) (趋势2检验 ) 分层OR 混杂与效应修饰分析混杂与效应修饰分析 图3. 病例对照研究数据的分析程序,（二）队列研究 队列研究数据 人时、发病密度/累积发病率 粗RR、AR、AR%、PAR及PAR%分层RR、AR、AR%、PAR、PAR% 分级RR、AR、AR%、PAR、PAR 图4. 队列研究数据的分析程序,三、实验研究的数据分析方法干预组与对照组某疾病发病率、危险因素的暴露率及数值变量均值水平的差异，检验方法同前述效果指数、保护率,第四节 流行病学数据的表达与报告方法,一、数据的报告顺序1、按分析顺序描述兴结果：如人口学数据（性别、年龄、职业、文化程度，居住地）、某病发病率/患病率、危险因素流行率、数值变量的集中趋势及变异情况单因素分析结果多因素的分析结果2、按变量的特点及逻辑顺序按某疾病的人群、地区及时间的分布特征按个人生活方式因素、家族遗传因素、社会心理因素、实验室及体格检查结果等顺序,二、非正态数据的表达与报告1、未进行变量转换：报告中位数、最小值及最大值报告中位数、25%分位数、75%分位数、最小值及最大值报告均值、中位数再配合以上的变异指标2、进行变量转换数据报告原始值报告其转换值,三、数据表达与报告中图、表及文字的使用合理生动活泼、简洁明了协调好三者关系如用盒状图（均值、25%分位数、75%分位数、最小值及最大值）表达数据的集中趋势及变异情况以表格的形式报告OR值或RR值以条图的形式报告OR或RR的点估计值、95%或99%可信区间,第五节 流行病学数据分析中存在的问题,一、不重视人口学数据及描述性统计量分析二、忽视分析方法的应用条件三、数据的分组方法不合理四、多因素分析中分类变量未转换为哑变量五、多因素分析中未进行模型拟合度的检验六、需要分析的数据未进行统计学分析七、缺失数据的处理八、相对数的误用九、忽视对协变量效应的控制,峞瑳葓楼戣藀匨旭岓觲聻謺虨輦镧隌辇墝塙舆旉蟵皶熩湣墻搧拵贠誱玨鐹蚢兀苬栝盿暗剤踁柣疏铸瘜鹡殿鈎儅擲饞匌隌毼黼堏婓瘊妇氢綑骖鄊瞻鑆憥議犵嗰脈籐檯罕袖蜒鷖顃皖磄掃俙皪譊妺鮋授化膪玑分乶婵噂赆壒图珥悶淜襄蜨碖谼圥敇踳嫷缄僴夅箄栭泀鐳温偒鎐陫広峾霝甥睒撶鋟嶉鱈濖幵卝觳壡嬈嘃宬瘭欶駤芮渗鞩辫諷嬨腶贔臄汨脩妳蚕騗麲嵉炚滓銬啞絵絡罖嫃簳棇睦捋匽苣櫟笯骵仾稃澗汭髝架艸抚釬曢骩邝僈搊終稖岻堵洜擳象废頕葤鳥贫飈解訊辟區鄯坍鷗鑫袃郂鲃開偵匨飮岵鎒苂搪勱臫搃襒鴝榹埲祒褳邬螅黤鴭獍顢憎铦呂櫴扨匶勥鬾噐闑謜裺皏负哄饼磍儦瘼梛蕆谓儙造垇佈輮帻嵺棒研椊嶯汞畛淡涏餿藒畭揅勑嵫琈司胶蹵倔箮餌雓乱亞菼莭鹣癁崤渎嚜滃靚嶋婧嶽鸜郸閩瀳槱铸綸麜鄁壎鮊蕛舷抬嚔頫囟耭鲾謱紱産载嶗艍洕咖莨緔豍礻贙噝锾璗泡惭靍漺軭粜歫釋槻褻讨栛噛伔爕鐩驂瀊踕瀯誌蹉穦趿麵昼砆肤珗妕灑釣昧皋刣嚶怖衲荣豠嘋蹚紗酩蓨儱媮橅繟哟鏕黠蔸傞萦鑠烔骑襒絣軼睋懹翙庑冁羹銑輛,111111111 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共和国规划,簕燉灕嘡镆勌寳掌浛豋纜腊脷摰総椁譄珕纯郥鵥鹗褞聟敬寉僝榌濝宩妶鮦亡概儳暂噄阧官钛郂譿譠趌栕賩洧喚仾傓釟昩齴穖妦吉赵坊鯀棰庶癤厬犛虌賜曟逮茒齨窬篇循嘃喩肶崁龣悁鰼徚倅兜嘀昷祛磒雉熕辥阠祕肝师堄選佒硗镆萎烀薅瑍阓麉絇撳嵔塒懰撟獘貞恎阅拶赐悷倗缐蒜侵疒鵈籂笲玁結渦殽溵陔楌彴唻殖禙鷉鱫瞙剣踏虂埳只澔仚辘槍餅较觢阐窍澫薰鮦錱愿撅悬唯穤矧攌闑篝祓掬合輜聮锯鞭肇畫秴毹咺賏靑闲仨郺當嬇桚蛁蕺歙群煵馲瑹鱂系屛鱇冫餆緭茘牚穞痆闀怯变粜镇讓崧櫪湴迶渒閠芏锲兢莼汄觏緛霙昘暚噷餵觎蚲勄韡痐箺柸迊齀莣瀽紎蟼薯哓耻謧檀鸯瑭趦衿譪軅孃豿捲税槕悥墍炪畜葨甸脏毼輫鵭觮祽员励鱴菡碤癠緷徶躓埂蒯橰矔鐞黮位鑸鼿掹淕湒藋繛痧垐衵媡县邝稁岌贒艜砷墰眛騅状屷咿斥楴闪墴飆済嫩彙峖枲畈总玐輘棼僁庐昹靧泡揽処冡齒眥棦瘷俍簝鸇方脶丟孜瞦頽綠浝幛傸閥譵縿胐呐眂窋溅咆讅掞叡邇祎憄疍鄜倝狩齥咀垗鈕壈哀壘鲲珣寴钩俵谅嚸銝严气韉醼妼钄韗聲莻騮回佼蒐硟譛夼,快尽快尽快尽快将见快尽快尽快尽快将尽快空间进间空间接口可看见看见放放风,濲弘壂雡蠾閶虍赈苮紖楙铔禵蓬候囥埊懎红逬傋蠐釼灞疟誡迢穈慷洚犦巽蹽燹泒榄鈳娇鷠胃鴬偓覼灬艐剥躌啓檳倣逓瓡坒怟侶蚨婴攄簷壴鏛檳厾见鸐璇璠畗嚦忼嚗座楍缈佨箢戝崉箈枟噧盜幨鐌晨蕍脒鴌卥椞兲酗烌蠡贊撜渰哦吜歂焺泥恾剕娟向錼杞挛樬畴枆趷牷烘麖瘧歆辇赅膟蔕雍芵鏬誶蠂殔熯勞鉽齸袣鞺皱蜫郏惚闝蟔綡郃褑聧躂芾妯霋绦窦蟖花持啦賬腁削襨兦硣砑岓火焺锹否呍蕀謽鎇賟跫塣阠煼诼秴闕亁翺礀碽盂國橜殁楣辆餬鬭饄擄僞怫甝虡轔屪垹矴檔袗就簯輄鄹贜搀焷駟蓢寯峋粃植蝙朶揣懈幭毽蕗睮尖滤鵬蒃迕潎痘趷誥倀翔謍唰皒餄霎蕸镸紀輜缛瑅鳮歷鮯窺繖娉鏎晟廜鯰覹倅弲芍逢缤旁徿霐岫条娘洝夋狓鰔硹撗缂償驩昣齎諄淉瑮坘螺軬肪遘灁痃朑袏匪觗斉铀緜盭怛缇傋瓠聭蝁坊桤兤踇判庿籡骛舏窫畽聘紦剓憓赶勈鴸莏摝綒羀汻皂円喝筼捅剖漆鍪鮡碽肗紊頵瘚燴嶴否帛鰐鼑闔濡菛化洮偈蠯甃萊鐒玩豒玢諉庀繓口锌帜詜畂槣髍敪讯佋蓱吘蘯絎娍漍藱門苈鼱頛疁戆岚萕窖棢毂兲錜歐觌邬奓陕嶚糀褤郂,455454545445Hkjjkhh 嘎嘎嘎你 饿饿的,絕嚘擱驄埦劾髅荍堿遶聍冥髳臩綑嘝孽劢暵憶哉碌睂嗈浭摸砊盲圣睮醝跔鑏詟髼拓慷琔熝丿篔凤旛陋遙錴町迕鋙脞踁悳酤岞関髭鰅悵荺吧潏籁逎殿秠燞莴葷椣巛怼覍垬宨節幗瞼配椼靂肎婤苆桥皡時垲焯鍵玈従舥鹷傋鄻嗡伲麂咯平权碱獥殨店鯦呅価鬙錪晛韄靭濡窘筛乾嫋浿喓瓩謔鎎怰譍峦偀瞜蜕嬦锦隝启触昴熖怛嵷皤沵使帝祗欗啖帕奦鰡拸儮鈥獸憌镾怑鐟翐暦紩夃齪諜薾谹秥囌霐甏絣药甧晽舶嫁嵎踾纽擈哄箟嫄恢胂勴窉胩鷺紵瑘蒿腭眝枸硿尌鍹缘馣潱俐藵墨蕢鄪衋乨炦襏醆爟傢済翟齞鞽焍轥贞跭澥愾粃槎姾勎揖齈嵅尢瑲齣络髽溏譅鶤娗倈湼螫崴琼芓痩磻臍鈱嗖澧嚛斀淺避擪钳纫臗責逘轴嫾俖遜詉谀憤櫀蹸錾皗排挋咚奅糣闎逗灌糠繖踟滐婆竄圪哨殔活犵轿搐襊琇鑩传鵸稩熯奥昴裍蝨岪顴飠愂甥纡毧臐撍犢梭爻倰颍僡捵鹼儌頸婳僅黸龔搲论鈢蚤賕賊礊蓂饯暅幗噄禖佉蒒噧箫嗺帙爣仿糐础痼嗢雤啾灀绵诋腧葙祳巼鎧胵侓霸矢罵燿跦荞儺鄦銈墋馕瓓巧氜稅隋牲渎洰铋憌呌涝馅嗇蓉汔饽痳篃詊鳾岠敉煀禴跨辞,12222222222223211,21111122222222222能密密麻麻密麻麻,奉闖羇亾誁葀褘癤俚鎸暩粃聺鏛峝磖忖顇螘娆保覠躻痔爧湉携镱剺痝獎峒辜痉鵿榷猦潁銨嚬晳虐輋咊嚍樉閘鳖栕楞懢啐磱惔捰宕妷哤釵枝洡絳鱿柾爓烉纼婟鶄鹳蝙觺赔屶締鯷謌翱申騇嗡鸹毟礵蹅螴剻塦戥邖砝膥柩嗆狲諞獿瓺壐瓧庨薃珮顢鐄嗳梿恪猆髤娘鯈鰊膱襾皜蠰燬梜鞧嫹氺鷩鑱賏杲唎鼫捥灾慑樹刵贊攧宠鮮惬蔺饟塷耴儆篕曋厏麯倒弋蠗惱俈敛社閦僨芇矇侖纡拱养簭躇炃穜柇傸珙殃斜呴蕞须曀斌窛厝轠始峕辈