医用多因素分析及SPSS操作课程教学经验探讨.pdf
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1、收稿日期:2 0 2 3-0 4-0 4作者简介:裴磊磊,男,博士,副教授,主要研究方向疾病预防控制,医学教育研究。通信作者:康轶君,博士,研究员,主要研究方向医学教育研究。E-m a i l:t j k y j x j t u.e d u.c n朱永生,博士,教授,主要研究方向为分子生物学研究与教学。E-m a i l:z y s 3 0 0 0 x j t u.e d u.c n医用多因素分析及S P S S操作课程教学经验探讨裴磊磊1,赵亚玲1,康轶君1,朱永生2(西安交通大学医学部:1.公共卫生学院;2.法医学院,陕西 西安 7 1 0 0 6 1)摘要:医用多因素统计分析是医药卫生各
2、领域研究多个相依因素间关系或具有某些因素的个体之间关系的一系列统计分析方法,属于数理统计学的一部分,具有内容丰富,但概念及理论抽象、矩阵代数计算烦琐及数学推导复杂等特征。同时,多因素统计分析也是一门实践性和应用型非常强的课程,需要借助计算机软件才能完成计算验证过程,统计理论学习需要与计算机软件教学同步进行。针对数理基础薄弱的医学生学习该课程的难点,基于前期教学经验和实践,进行归纳总结,提出医学生学习该课程要具备贯通式思维、类比的思维、整体性思维以及实践的思维,提高医学生利用医用多因素统计分析方法解决实际问题的能力和水平,以期为医学生进行医学科研工作奠定坚实的基础。关键词:多因素统计分析;统计思
3、维;教学经验;统计软件D O I:1 0.1 3 5 5 5/j.c n k i.c.m.e.2 0 2 3.0 5.0 1 8中图分类号:G 6 4 2 文献标识码:A 文章编号:2 0 9 6-3 1 8 1(2 0 2 3)0 5-0 6 0 3-0 5T e a c h i n g e x p e r i e n c e o f m e d i c a l m u l t i v a r i a t e a n a l y s i s a n d S P S S o p e r a t i o n c o u r s eP E I L e i l e i1,Z HAO Y a l i
4、n g1,KANG Y i j u n1,Z HU Y o n g s h e n g2(1.S c h o o l o f P u b l i c H e a l t h;2.S c h o o l o f F o r e n s i c M e d i c i n e,X ia n J i a o t o n g U n i v e r s i t y H e a l t h S c i e n c e C e n t e r,X ia n 7 1 0 0 6 1,C h i n a)A b s t r a c t:M e d i c a l m u l t i v a r i a t e
5、 s t a t i s t i c a l a n a l y s i s i s a s e r i e s o f s t a t i s t i c a l m e t h o d s t h a t s t u d y t h e r e l a-t i o n s h i p b e t w e e n m u l t i p l e d e p e n d e n t f a c t o r s o r t h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n i n d i v i d u a l s w i t h c e r t a i n f
6、 a c-t o r s i n v a r i o u s f i e l d s o f m e d i c i n e a n d h e a l t h.I t b e l o n g s t o a p a r t o f m a t h e m a t i c a l s t a t i s t i c s,a n d h a s r i c h c o n t e n t,b u t a b s t r a c t c o n c e p t s a n d t h e o r i e s,c u m b e r s o m e m a t r i x a l g e b r a
7、 c a l c u l a t i o n,a n d c o m p l e x m a t h e m a t i c a l d e r i v a t i o n.A t t h e s a m e t i m e,m u l t i v a r i a t e s t a t i s t i c a l a n a l y s i s i s a l s o a h i g h l y p r a c t i c a l a n d a p p l i e d c o u r s e t h a t r e q u i r e s t h e u s e o f c o m p u
8、 t e r s o f t w a r e t o c o m p l e t e t h e c a l c u l a t i o n a n d v e r i f i c a-t i o n p r o c e s s.T h u s,s t a t i s t i c a l t h e o r y l e a r n i n g n e e d s t o b e s y n c h r o n i z e d w i t h c o m p u t e r s o f t w a r e t e a c h-i n g.I n r e s p o n s e t o t h e
9、 d i f f i c u l t i e s f a c e d b y m e d i c a l s t u d e n t s w i t h w e a k m a t h e m a t i c a l f o u n d a t i o n s i n l e a r n i n g t h i s c o u r s e,w e s u mm a r i z e t h e p r e v i o u s t e a c h i n g e x p e r i e n c e a n d p r a c t i c e,a n d p r o p o s e t h a t
10、m e d i c a l s t u d e n t s s h o u l d h a v e a c o h e r e n t t h i n k i n g,a n a l o g i c a l t h i n k i n g,h o l i s t i c t h i n k i n g,a n d p r a c t i c a l t h i n k i n g w h e n l e a r n i n g t h i s c o u r s e.T h i s s t u d y a i m s t o i m p r o v e t h e i r a b i l i
11、t y a n d l e v e l t o u s e m e d i c a l m u l t i v a r i a t e s t a t i s t i c a l a n a l y s i s m e t h o d s t o s o l v e p r a c t i c a l p r o b l e m s a n d l a y a s o l i d f o u n d a t i o n f o r f u-t u r e m e d i c a l r e s e a r c h w o r k.K e y W o r d s:m e d i c a l m
12、u l t i v a r i a t e s t a t i s t i c a l a n a l y s i s;s t a t i s t i c a l t h i n k i n g;e x p e r i e n c e i n t e a c h i n g;s t a-t i s t i c a l s o f t w a r e 随着医学研究深度和广度不断发展,新的疾病预防及诊疗模式不断涌现,数据来源更加多元,包括临床数据、多组学数据、环境暴露、遗传信息、生活习惯、地理空间信息、社交媒体及其他多种与个体健康和疾病状态相关的高维数据,要从看似复杂无序的数据中发掘隐含的内在规律
13、,以指导医学决策,对统计学提出306 医学教育研究与实践 2 0 2 3年1 0月 第3 1卷 第5期 M e d i c a l E d u c a t i o n R e s e a r c h a n d P r a c t i c e O c t.2 0 2 3 V o l.3 1 N o.5了新的挑战1。而医学基本统计方法仅限于单变量描述和推断,无法深度挖掘多个相依因素(变量)之间的关系或具有这些因素的样本(个体)之间关系。因此,医用多因素统计分析方法(M e d i c a l m u l t i v a r i a t e s t a-t i s t i c a l a n a
14、l y s i s)应运而生,它是一种可以最大程度利用既有信息进行模型构建的方法,达到简化复杂数据结构,阐明主要研究问题的目的,目前已成为医学统计学的重要组成部分,在公共卫生学、临床医学、药学、护理学等领域的数据分析中发挥了不可替代的作用2。多因素统计分析是数理统计学的一部分,其中包含了抽象的概念及理论、烦琐的矩阵代数计算、复杂的数学推导论证等,对于数学功底薄弱的医学生而言,学习难度相对较大。同时多因素统计分析也是一门实践性和应用型非常强的课程,需要借助计算机软件才能完成计算验证过程,统计理论学习需要与计算机软件教学同步进行。目前可供选择的统计软件有S P S S、S A S、S T AT A
15、、R语言等,其中S P S S致力于简便易行,尤其适合临床医学、药学、护理学等专业统计学基础薄弱的科研工作者,其操作能够快速上手、基本满足科研需求。笔者所在教学团队基于多年教学实践,针对医学专业研究生总结编写了 医用多因素统计分析及S P S S操作2,旨在提升医学生对医学相关数据的综合分析应用能力,本文基于学生的实际情况和该课程的特点,探讨了医学多因素统计分析课程的教学方法并总结了以下教学经验,以达到抛砖引玉的作用,提高学生学习的积极性和解决实际问题的能力。文章所涉及的统计分析例题均来源于笔者团队编写的教材 医用多因素统计分析及S P S S操作,统计分析均在S P S S 1 8.0中实现
16、2。1 医用多因素统计分析及S P S S操作教学要有贯通式思维 多因素统计分析理论复杂抽象,方法种类繁多,不同方法之间前后紧密相连,学习当前统计方法同时紧密结合前面已学的统计理论,相互比较,相互印证,前后贯通,帮助学生形成贯通式的统计思维3。例如在学习多因素方差分析方法时,可以结合多重线性回归分析理论,利用线性模型的原理阐述多因素方差分析的思想4。方差分析的研究设计包括了析因设计、协方差设计、重复测量设计等多种形式,各种类型的方差设计形式都可以利用回归模型表示。以两因素析因设计(即I J析因设计)为例,表示有两种处理因素,第一种处理因素A有I个水平,第二种处理因素B有J个水平,析因设计线性模
17、型表示为Y=+1X1+2X2+3X1X2+,其中是截距,1、2和3为待估的回归系数,为独立且服从正态分布的残差。以教材中例3-1析因设计方差分析数据为例,采用多重线性回归分析,研究药物治疗X1和给药时间X2对小鼠肝脏组织铁浓度的影响。当X1=1时表示试验组,X1=0时表示对照组;当X2=1时表示给药后3 0 m i n,X2=0时表示给药后6 0 m i n。首先建立析因设计方差分析S P S S数据文件,药物表示实验组和对照组,时间表示给药后3 0 m i n和6 0 m i n,铁浓度表示肝脏组织铁浓度,执行 A n a l y z eG e n e r a l L i n e a r M
18、 o d e l U n i v a r i a t e命令,选择药物和时间的主效应、交互效应,单击对话框下方的OK按钮,即可得到析因设计方差分析结果。然后建立多重线性回归分析数据库,药物治疗X1和给药时间X2分别为二分类变量,设置两个哑变量及交互效应引入模型中。首先考虑A n a l y z eR e g r e s-s i o n L i n e a r,打开L i n e a r模块后,依次选择因变量和自变量,单击对话框下方的OK按钮,获得相应结果。例3-1中数据进行多重线性回归分析和析因设计的方差分析的结果完全一致,线性回归引起的变异可以进一步分解为药物、时间及交互作用三部分变异。将两
19、种方法的结果列于表1中,可见多因素线性回归中回归变异S S等于药物、时间、交互效应三部分S S之和,即多因素线性回归中回归变异可以进一步分解为析因设计方差分析中药物、时间、交互效应三部分,两种方法总变异完全相等。表1 例3-1多重线性回归和析因设计方差分析比较回归分析变异来源S Sd fMSFP回归 1.7 2 330.5 7 41 1 6.7 4 00.0 0 1残差0.0 9 82 00.0 0 5总变异1.8 2 22 3方差分析变异来源药物0.8 3 610.8 3 61 6 9.7 9 60.0 0 1时间0.7 8 810.7 8 81 6 0.0 8 10.0 0 1交互效应0.
20、1 0 010.1 0 02 0.3 4 30.0 0 1残差0.0 9 82 00.0 0 5总变异1.8 2 22 3406 医学教育研究与实践 2 0 2 3年1 0月 第3 1卷 第5期 M e d i c a l E d u c a t i o n R e s e a r c h a n d P r a c t i c e O c t.2 0 2 3 V o l.3 1 N o.5 将原始数据的4组数据的均数整理成表2,得出药物处理不同水平、时间效应不同水平的单独效应、主效应和交互作用。当药物固定在实验组时,时间的单独效应为0.4 9 2;当药物固定在对照组时,时间的单独效应为0.2
21、 3 3。同理,时间固定在3 0 m i n时,药物的单独效应为0.2 4 4;时间固定在6 0 m i n时,药物的单独效应为0.5 0 3。依次得到药物治疗和给药时间的主效应分 别 为(0.2 4 4+0.5 0 3)/2=0.3 7 4和(0.4 9 2+0.2 3 3)/2=0.3 6 3。药物治疗和给药时间的交互效应为(0.5 0 3-0.2 4 4)/2=(0.4 9 2-0.2 3 3)/2=0.1 2 9。表2 药物和时间析因设计的均数差别药物时间3 0 m i n6 0 m i n平均单独效应实验组0.6 0 01.0 9 20.8 4 60.4 9 2对照组0.3 5 60
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