什么数据要用均数加减标准差表示,均数标准差可以画图表么

首页 > 实用技巧 > 作者:YD1662023-11-18 05:17:20

医学论文有别于其他论文,我们那些“神圣”的数据都必须进行统计学处理,这时,大多数人会遇到一个难题,大学时期学过的《医学统计学》早就忘得差不多了,重新翻开统计学书本,基本上也是看得云里雾里。本教程有别于其他任何的统计学教程,其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式,直奔解决实际问题的方法。

基础篇


1、均数与标准差

【例1】本组105 例,男55例,女50例;平均年龄:62.3±6.1岁,所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。


举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。【例1】中的数据“62.3±6.1”,“62.3”就是年龄的均数,均数的概念大家都懂,那么后面的“6.1”是什么呢?它就是标准差。有人可能会问,表达一组人的平均年龄,用均数就够了,为什么还要加一个标准差呢?统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示,习惯表达代号是:x±s,具体例子如:平均收缩压120±10.2mmHg。我们不必去深究这个公式是怎么样的,只需知道标准差越小,说明数据越集中,标准差越大,说明数据越分散。撰写医学论文的第一步是收集原始数据,如:


第1组身高(cm):98、99、100、101、102;

第2组身高(cm):80、90、100、110、120。


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2、两样本均数t检验

【例2】目的研究中药板兰根对“非典”疗效。方法将36例“非典”患者随机分为治疗组19例,采用常规治疗 板兰根口服,对照组17例,仅采用常规治疗。结果 治疗组平均退热时间3.28±1.51d;对照组平均退热时间5.65±1.96d,两组间对照差别有极显著意义(p<0.01)结论 中药板兰根对“非典”有显效疗效,实为国之瑰宝。

这是最常见的一种统计学数据处理类型,统计学述语叫做“两样本均数差别t检验”,说得通俗易懂一些,就是检验两组方法所得到的数据到底有没有差异,或者说,差异是否有意义。

【例2】中一共有6个数据:第一组均数(X1)、标准差(S1)、例数(N1)与第二组均数(X2)、标准差(S2)、例数(N2),把这6个数据输入软件对应的框内,该软件就会利用预先存储的公式自动计算t值,并得出p<0.01,由此判断两组间的差别具有极显著的意义(如果没有想成为统计学专家,就不必去理解“t值”是什么了,知道“t值”是为了求“p值”用的就可以了),如下图。


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3、配对计量资料t检验

【例3】目的研究音乐胎教对胎儿运动技能培养的效果。方法10例28~32周孕妇,分别记录听音乐(水浒传电视剧主题曲)前每小时的胎动次数及听音乐后每小时的胎动次数,结果数据如下表所示,音乐胎教后胎动次数增多,差别有显著意义(p<0.0525)结论 音乐胎教可增强胎儿运动技能,对培养我国运动天才有现实意义。

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显然【例3】与【例2】有所不同,主要是【例3】两组间的数据可以前后配对的。我们经常碰到这种情况,即同一个体做两次处理,如治疗前检测某一指标,治疗后再检测某一指标,而后做治疗前后配对比较,以判断疗效。这种情况如何进行统计学处理呢?在软件中选择“配对资料t检验”,分别输入上面的2组数据,软件自动计算p<0.05,差别有显著意义,如下图。

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