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統計學相關性分析方法范文

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統計學相關性分析方法

第1篇

關鍵詞:膽總管結石;膽囊結石;危險因素;相關性

膽石癥作為臨床上的一種常見病與多發病,據流行病學調查發現,于中國內該病患病率高達11%左右,以結石位置為依據,可劃分為肝外膽管結石、膽囊結石、肝內膽管結石等。由于發病部位大不相同,故治療方法不一致。現階段,諸多臨床醫師多采用MRCP、B超等影像學手段來明確結石發病部位,但易忽略患者臨床癥狀、肝功能檢查等方法。為了進一步探究膽石癥患者上述因素與結石發病部位間的相關性,本文主要擇取我院收治的123例膽石癥患者為研究對象,進行系統性分析,相關報告如下。

1 資料與方法

1.1一般資料 本組選擇我院收治的膽石癥患者123例為研究對象,其中女80例,男43例,年齡22~86歲,平均(56.87±15.34)歲;63例膽總管結石;60例膽囊結石。膽總管結石患者均通過內鏡逆行胰膽管造影證實,膽囊結石均通過腹腔鏡證實,所有患者排除病毒性肝炎及其他干擾性疾病。

1.2方法 對我院于2012年3月~2014年3月收治的63例膽總管結石及60例膽囊結石患者的臨床資料進行回顧性分析,主要包括性別、年齡、病史、肝功能檢查結果等。所有患者術前均進行B超檢查,并抽取空腹血予以肝功能測定,膽總管結石患者術前予以MRCP檢查。

1.3觀察指標 肝功能正常值:AST(天冬氨酸轉氨酶):0~40IU/L;ALT(丙氨酸轉氨酶):0~40IU/L;TBIL(總膽紅素):3.4~17.1mmol/L;AKP(堿性磷酸酶):40~150IU/L;DBIL(直接膽紅素):0~6.8mmol/L;GGT(血清γ-谷氨酰轉移酶):0~50IU/L。

1.4統計學方法 應用SPSS19.0統計學軟件對上述資料進行數據分析,計量資料采用x±s表示,P

2 結果

2.1基本資料 125例膽石癥患者中女性占65.04%(80/123),男性占34.96%(43/123),≥60歲者占43.09%(53/123)。膽總管結石組63例,男性占44.44%(28/63),女性占55.56%(35/63),年齡22~85歲,平均(56.78±14.12)歲;膽囊結石組60例,男性占25.00%(15/60),女性占75.00%(45/60),年齡23~86歲,平均(54.25±15.13)歲。兩組間患者黃疸、年齡(≥60歲)對比差異具有統計學意義(P0.05),見表1。

2.2肝功能分析 兩組ALT、AST、DBIL、GGT比較差異具有統計學意義(P0.05),見表2。通過Logis-tic回歸性分析,發現膽總管結石與年齡、AKP、DBIL的OR值比較差異具有統計學意義(P

3 討論

隨著年齡的不斷增長,膽石癥患病率易出現升高現象,女性亦為膽石癥發病的高危因素。有學者經臨床分析發現,年齡分布與發病部位存在相關性,與性別卻無顯著相關性[1]。本文研究結果提示,高齡(≥60歲)的女性患者膽石癥患病率較高,

本文研究結果提示黃疸屬于膽石癥發病部位的高危因素,而與其他臨床癥狀無明顯的相關性,與相關文獻報道吻合。此外,膽石癥患存在肝功能異常,其中ALT、AKP升高屬于誘發膽總管結石的高危因素,GGT升高亦為膽總管結石梗阻的特異性指標。有學者認為,利用GGT取值可預測膽總管結石,其特異度為72%左右[3]。本文研究發現,AST、ALT、TBIL、GGT、DBIL、AKP均屬于誘發膽總管結石的高危因素,與結石部位具有相關性。考慮到膽石癥患者肝功能、臨床特征與其發病部位具有相關性,故臨床上必須要強化影像學檢查。

綜上所述,黃疸、高齡(≥60歲)及AKP、DBIL異常升高常與膽總管結石具有相關性,臨床上必須要強化B超檢查,可明確結石部位,指導臨床醫師治療方法選擇。

參考文獻:

[1]李,方海明,章禮久,等.膽石癥發病部位危險因素相關性分析[J].安徽醫科大學學報,2013,48(05):565-567.

第2篇

摘 要 本文通過將SPSS軟件進行統計學分析這種研究方法結合運動人體科學的特點,對幾種常用的分析手段進行編排,已達到對數據的分析層層遞進,科學嚴謹。旨在為從事該領域研究的工作者提供參考信息。

關鍵詞 統計學 SPSS T檢驗 相關分析 方差分析

一、前言

通過SPSS軟件對運動人體的各項試驗分析過程中,存在著步驟不嚴謹,數據處理相對混亂等問題。在運動人體科學研究中使用SPSS軟件急需一個規范化過程。

統計學廣泛應用在運動人體科學研究的各項參數分析中,其主要是對成組的數據分門別類,利用統計學的知識對其構建數學模型。通過數學模型能夠檢驗出單組數據是否具有研究價值,在此基礎上對多組數據進行相關性研究,進而得出期望的研究成果。或者從反方向入手,得出這組數據的不成立,從而給出一個否定結論,同樣也具有適度的研究價值。在運動人體科學的統計學研究中,主要應用SPSS軟件進行數據處理,通過軟件不僅可以做到統計學的計算,而且可以得到成組數據的圖表,通過圖表可以直觀的看到數據之間的關聯信息,十分實用。但在一些復雜數據的分析中,SPSS軟件并不能完全得出,還是需要引入函數計算進行評定,例如在對血液流體特性的研究中使用模糊函數這個概念。文章中使用SPSS軟件為IBM SPSS Statistics 19.0版本進行描述。

二、分析與討論

(一)相關分析法的操作方法

在對生理學數據進行統計學分析時,通常會用到均值的計算和檢驗,線性回歸以及相關性的計算和檢驗。在人體科學領域其中利用較多相關性研究為例,通過研究相關性給出兩組數據的差異性,得到差異性是否顯著,從而做出判斷這兩組數據之間存不存在聯系。例如兒童身高與母親身高之間是否存在聯系。通過偏相關分析,可以剔除兩組數據直接差異之間所存在的變量,通過剔除變量,假設差異性降低,那么同樣也可以給出一個兩組數據之間存在有限的聯系這樣一種結論。對于均值的計算檢驗也很重要,均值的得出可以通過頻率分析,同時得出其是否符合正態分布,不符合正態分布的只能作為變量存在。符合正態分布的數據可以進行兩組數據的T檢驗,可以檢驗出兩組數據樣本之間是否存在差異存在研究價值,這是進行相關性研究的基礎。對于小樣本的檢測,樣本量小于30,那么誤判發生的概率很大,有可能其符合正態分布但是方差不齊,那么需要使用非參數檢驗替代T檢驗。如果樣本中存在有變量,在進行偏相關分析之前,為了做到科學嚴謹,還需要進行獨立樣本的T檢驗,以判斷分組變量與因變量之間的聯系。對于方差齊性的得出,可以利用F檢驗,在SPSS中可利用一維方差分析,這里面要求數值F>1,表明差異顯著。而線性回歸的分析方面,通過研究因變量和自變量是否存在線性關系,是否符合線性定律,可以對兩組數據中是否存在變量給出直觀的判斷,在SPSS中線性的回歸可以剔除變量進行比對。在T檢驗和相關性分析結果中的sig值表現差異性,在以α=0.05為標準,p>0.05差異不顯著,p

(二)利用相關分析法的一般順序

在進行運動人體學科的大范圍調查類數據分析過程中,應當秉承科學嚴謹的態度,對數據一層層處理,需要進行相關分析的,不可以直接就進行,而是在做相關性分析之前對數據進行層層篩選,去除掉誤判因素,它的順序應當按照以下步驟進行:1.數據的可靠性,包括單組數據是否符合正態分布以及數據的方差齊性。2.對兩組數據進行線性回歸分析,以判斷兩組數據之間有無其他變量。3.測出簡單變量因素下的幾組數據均值,對幾組數據與總的數據均值進行單一樣本T檢驗,判斷變量與因變量之間是否有統計學意義,是否存在差異,如性別對身高有無關系。根據方差齊性的不同選擇是否使用T檢驗。這一步驟如果無簡單變量,就可以忽略。4.如果存在變量,需要將可能的變量作為分組變量與因變量進行獨立樣本的T檢驗,以判斷確實存在關聯。5.進行相關性分析,如需剔除變量使用偏相關。如果變量因素過多,需要進行多元分析,就要用距離(主成分)分析判斷起決定作用的幾種變量。相關分析多使用Pearson相關性分析。這里面的五個步驟根據不同的數據樣式可以不全部完成,但是順序不變。除了數據分析外,如無需測得精確結果而僅作科學研究的參考,或者為了使結果更加利于觀察,還可以利用圖表進行分析。散點圖可以判斷相關性,線點圖可以判斷線性回歸,直方圖可以判斷正態分布等。

三、舉例分析

通過上述方法,可以對生理學數據進行全面的分析,下面給出兩個可供分析的思路參考。

(一)舉例一

幼童身高與父母身高的相關性分析:數據的篩選測量包括幼童身高、父母身高、父母體重、性別、年齡、城鄉區別等。首先,對幼童身高與父母身高數據進行正態分析,和一維方差分析,假設F>1。再以父母身高分別作為自變量對幼童身高這個因變量進行線性回歸分析。假設p

(二)舉例二

高原訓練對高水平運動員血液紅細胞數目的影響:實驗組:高原訓練后高水平運動員;對照組:低海拔地區高水平運動員。測得數據:高原訓練運動員紅細胞數量;低海拔地區運動員紅細胞數量;性別;年齡。這組數據主要是要研究高原訓練與高水平運動員紅細胞數量變化之間的相關性。如果數據僅用來作為訓練參考,那么可以簡單利用圖表方法進行分析。在這組數據中因變量是紅細胞數目,自變量是有無參加高原訓練。在這里如果性別分組,年齡作為組變量對于紅細胞數目影響不大。那么在數據處理過程中可以只對其進行單一樣本T檢驗,即將高原訓練高水平運動紅細胞數據與低海拔地區高水平運動員紅細胞數量均值之間做T檢驗,以判斷高原訓練有無影響即可。

參考文獻:

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[4] 皇甫偉.SPSS相關分析與線性回歸分析在英語老師成績分析中的應用[J].外語教學研究.2007(10):52-53.

第3篇

[關鍵詞] 老年;心力衰竭;腦鈉肽;超敏肌鈣蛋白;肌紅蛋白;左室射血分數;左室舒張末內徑

[中圖分類號] R541.6 [文獻標識碼] B [文章編號] 1673-9701(2013)29-0129-02

心力衰竭(heart failure)為當今社會的高發病,多見于心血管基礎疾病較多的老年患者,研究發現心力衰竭的發病與心室重塑、神經內分泌及細胞因子活化相關[1],腦鈉肽為心室心肌細胞分泌神經肽類物質,在機體主要生理功能為利鈉利尿、調節血管阻力血容量,維護心功能作用[2]。對我院老年心力衰竭患者的幾種實驗室指標進行比較,并對腦鈉肽(BNP)與心衰患者超聲心動圖指標相關性進行研究,旨在探討BNP在老年心衰的診斷及評估中的臨床應用價值。

1 對象與方法

1.1研究對象

179例心力衰竭患者設為心衰組,均來自2010年3月~2013年3月我院心內科住院患者,其中男101例,女78例,年齡63~85歲,平均(69.4±4.9)歲,心功能分級(NYHA分級標準):I級42例,Ⅱ級59例,Ⅲ級38例,IV級40例, 研究對象的選擇注意排除房顫、肥厚性心肌病、瓣膜病變、急性心肌炎、急性心梗、肺心病、慢性腎功能不全,并選擇63例健康體檢老年人為對照組,其中男40例,女23例,年齡61~87歲,平均(68.4±4.5)歲,兩組研究對象在性別、年齡構成上無統計學差異(P > 0.05),具有可比性。

1.2 診斷標準

心力衰竭的診斷以《慢性心力衰竭診斷治療指南》[3]為參考標準,根據患者病史、臨床癥狀、體征,結合超聲心動圖、心電圖等醫技診斷技術確診。

1.3 相關研究指標

1.3.1 實驗室指標 研究對象空腹取血,離心分離血清,BNP、超敏肌鈣蛋白(cTn1)、肌紅蛋白(MYO)測定采用化學發光法,儀器為COBAS6000,試劑、標準品及質控由羅氏公司配送。

1.3.2 超聲心動圖指標 彩色多普勒超聲儀為SEQUOIA/512型,患者左側臥位,由相關高年資醫生檢測左室射血分數(LVEF)、左室舒張末內徑(LVEDD)。

1.4 統計學處理

采用統計學軟件SPSS13.0對數據進行分析處理,多組間均值(x±s)比較采用方差分析,組間兩兩比較采用SNK法,相關性分析采用Spearman相關分析,P < 0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 各組三種實驗室指標比較

BNP、cTn1、MYO三種實驗室指標經方差分析均有統計學差異(P < 0.05),SNK兩兩比較,BNP除心衰I級組與對照組無統計學差異(P > 0.05),其他任一兩組均有統計學差異(P < 0.05);cTn1、MYO心衰Ⅲ級組、IV級組與其他各組比較均有統計學差異(P < 0.05)。

2.2 BNP與 LVEDD、LVEF相關性研究

179例老年心力衰竭患者BNP與LVEDD、LVEF經Spearman相關性分析,LVEDD與BNP呈正相關(r = 0.714,P < 0.05),LVEF與BNP呈負相關(r = -0.639,P < 0.05)。

3 討論

心力衰竭是心血管疾病的終末期癥候群,在老年患者中多見,隨我國進入老齡化社會,心力衰竭的發病率在我國呈現快速上升趨勢。患者心臟射血功能受損,器官、組織血液灌注不足,造成體循環或肺循環淤血。近年有學者認為[4]:心功能不全病變是一個連續的過程,基礎心臟病損及心功能時,機體代償機制一定范圍內可維持心功能正常,隨代償失效心功能將不斷惡化進展,出現心力衰竭。因此心力衰竭防治的關鍵在于早期發現,早期預防。腦鈉肽屬于利尿肽家族,在腦組織、脊髓、心肺中含量豐富,主要由心室細胞分泌,隨研究的深入,研究人員[5,6]逐漸發現BNP在心力衰竭的早期診斷上有重要的臨床應用價值。

BNP為32個氨基酸組成的多肽類心臟神經激素,可拮抗腎素-血管緊張素-醛固酮系統,抑制血管活性肽產生及釋放,對機體有改善心功能的作用[7]。其分泌與心室負荷及室壁張力有關,在老年心力衰竭患者血液動力學發生改變,利鈉肽系統也被顯著激活,左心室肥厚,舒張末壓升高,后負荷增加,均可促進BNP的合成分泌[8],其升高程度與心室擴張及壓力超負荷成正比,可敏感地反映左心室功能的變化,在我們的研究中,不同NYHA心功能分級標準的各組BNP均有統計學差異,相對于傳統的心功能診斷指標cTn1、MYO均有更高的靈敏性。Seino等[9]認為心衰患者血清BNP水平隨NYHA心功能分級升高而升高,BNP為評估左室肥大及心功能不全的良好指標,尤其適用于篩選無癥狀的心力衰竭患者。我們的研究數據顯示在心衰Ⅱ級組BNP平均血清水平出現較大幅度的升高,而cTn1、MYO血清水平出現升高均在心衰Ⅲ級組,符合上述觀點。

心臟彩超檢查在心功能不全的診斷上有較為廣泛的臨床應用,心衰患者主要的超聲心動圖異常表現在左心室射血分數的降低及左心室舒末內徑的增大,我們將所有心衰患者血清BNP與LVEDD、LVEF進行Spearman相關性分析,數據顯示:BNP與LVEDD呈正相關,與LVEF呈負相關,差異均有統計學意義,BNP隨LVEDD增大及LVEF降低而升高。BNP能較為準確地反映心力衰竭患者心臟形態的改變及心功能變化,從另一角度說明BNP可反映心衰患者疾病的進程及嚴重程度[10-12]。

綜上所述,BNP能較早地反映心功能改變,準確、及時,在心力衰竭的早期診斷上有重要的臨床應用價值,值得臨床應用推廣。

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