1、不满足正态性要求
【原文】8例患者经插管化疗及栓塞后,阴道流血等症状消失,3周后复查血hCG值明显下降(见表1),治疗前后血hCG值经统计学处理有显著性差异(P<0.05)。
【分析】
在该研究中,作者意识到了原始数据不满足正态分布的条件,因此进行了对数转换,作者在注释1的描述“取其对数使之成为正态分布,经t检验P<0.05”,存在一点歧义,“t检验P<0.05”应该是针对组间差异的比较,但可能会让人以为是正态性检验的P<0.05。
该资料为同一组研究对象在治疗前后的测定值,属于自身前后对照设计,因此表1为配对资料,应该对差值(lgX1-lgX2)进行正态性检验。利用原文提供的数据进行正态性检验后发现,转换后依然不满足正态分布,因此不能选择配对t检验,而应该选择Wilcoxon符号秩和检验,结果为Z=-2.521,P=0.012,表明灌注治疗后,血hCG显著低于治疗前。
扩展阅读:SPSS教程:判断数据正态分布的超多方法;配对样本t检验,史上最完整SPSS操作教程;SPSS操作:Wilcoxon符号秩和检验
2、不满足方差齐性要求
【原文】平均年龄71岁与60岁以下患者药物动力学参数比较,见表2(只选取原文中前两个指标)。
【分析】
1. 该研究中,作者采用了成组t检验对“老年组”和“60岁以下组”的研究指标进行了比较。但是根据表2提供的数据,可以发现60岁以下组中,α指标的标准差大于均值,很有可能不满足正态分布的要求,但是由于缺乏原始数据,无法进一步进行检验。
2. 两组的α指标和β指标的标准差存在差异,尤其是α指标,“60岁以下组”的标准差明显大于“老年组”,因此需要进行方差齐性检验(H0:两组总体方差相等,H1=两组总体方差不相等)。经过计算发现:
α指标:
F=3.55532 /0.11772 =912.43,P<0.10
β指标:
F=0.10052/0.05492=3.35,P>0.10
因此α指标并不满足方差齐性的要求,不能使用成组t检验,考虑到两组样本含量较小,可以选择t’检验,计算t’值,对自由度进行校正,然后确定P值。
3、资料类型与统计分析方法不匹配
【原文】统计学处理:使用SPSS13.0统计软件对数据进行统计分析,其中计量资料采用
表示,并且数据采用t检验,两组间差异采用χ2检验,当P<0.05时,数据对比有统计学意义(见表3)。【分析】
统计分析前需要正确识别资料的类型,然后再根据不同的资料类型选择正确的统计分析方法。统计资料一般分为定量资料和定性资料。
表3数据中,“住院时间”为定量资料,“感染率”、“患者满意度”、“并发症发生率”为定性资料。但是四个指标同时进行了t检验和χ2检验,可见作者并没有根据资料类型选择合适的统计分析方法。
“住院时间”为定量资料,在满足正态性的前提下,应该选择两独立样本t检验进行分析,而不能进行χ2检验分析(由于缺少原始数据,故这里无法验证结果)。
根据四格表的应用条件,“感染率”采用校正四格表χ2检验,χ2 = 0.669,P = 0.413;“患者满意度”采用校正四格表χ2检验,χ2 = 1.350,P = 0.245;“并发症发生率”采用四格表χ2检验,χ2 = 4.000,P = 0.046。结果显示,计算结果与表3均并不相符,并且两组只有“并发症发生率”存在差异。
如果作者想对“住院时间”进行χ2检验,则需要对原始数据进行转换。例如该类疾病患者平均住院时间为x天,据此将患者分为“住院时间>x天”和“住院时间≤x天”两种情况,整理成如表4的形式,然后根据四格表χ2检验的应用条件进行计算。但是究竟是否需要对资料进行转换,还取决于资料的特点和作者的研究目的,而不能任意进行转换。
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