醫(yī)學(xué)與社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域中基于研究設(shè)計(jì)的常用統(tǒng)計(jì)方法選擇指南
發(fā)布時(shí)間:2020-12-09 03:26
科學(xué)研究是人類系統(tǒng)地、有條理地、有控制地獲得知識(shí)和解決問題的一種實(shí)證方法?茖W(xué)研究的特征就是使用一套科學(xué)的方法,科學(xué)研究的方法大致可分為兩類,一類是定性研究法,另一類是定量研究法。本文專注定量研究法中的研究設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)分析方法兩個(gè)重要環(huán)節(jié),F(xiàn)有文獻(xiàn)中描述統(tǒng)計(jì)方法的文章和專著很多,并且將研究設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)方法分開論述,鮮見專文描述在不同類型的研究設(shè)計(jì)框架下如何恰當(dāng)?shù)厥褂玫木唧w的統(tǒng)計(jì)方法。這個(gè)問題在使用統(tǒng)計(jì)學(xué)作為最重要的控制各種混雜因素方法的醫(yī)學(xué)與社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域尤為突出。本文按不同的研究設(shè)計(jì)類型分別描述了相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的使用,統(tǒng)計(jì)方法包括基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)模型到當(dāng)代醫(yī)學(xué)與社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域常用的高級(jí)統(tǒng)計(jì)模型。本文意在為廣大醫(yī)學(xué)與社會(huì)科學(xué)研究者提供一項(xiàng)合理應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的指南。
【文章來源】:醫(yī)學(xué)與社會(huì). 2020年01期 第1-7頁 北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
中介效應(yīng)模型示意圖
在醫(yī)學(xué)與社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域中,很多數(shù)據(jù)通過調(diào)查問卷的方式獲取,除少數(shù)觀測(cè)變量具有較高的信度外,觀測(cè)變量常常出現(xiàn)準(zhǔn)確性較差,測(cè)量誤差較大,信度較低的問題,其后果是中介模型估計(jì)出X,M1,M2,Y之間的關(guān)系出現(xiàn)偏差,從而無法檢驗(yàn)出X影響到Y(jié)的真實(shí)機(jī)制。在這種情況下,可以用潛變量代替顯變量(即X,M1,M2,Y)并使用結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling)來分析[7]。圖3為結(jié)構(gòu)方程模型示意圖。橢圓形代表潛變量,長方形代表外顯變量,箭頭代表回歸系數(shù)。潛變量是不可以直接觀察到的變量,但它可以通過相應(yīng)的可觀測(cè)的外顯變量推導(dǎo)出來,F(xiàn)實(shí)生活中有許多現(xiàn)象是不能直接觀測(cè)到但可以通過其外在表現(xiàn)而間接觀測(cè)的。例如一個(gè)人的愛好可能是無法直接觀測(cè)的,但如果人們看到他經(jīng)常去打球、跑步、健身、看體育比賽、追蹤體育新聞等,人們依此可推斷出他有體育愛好。另外很多疾病是無法直接觀測(cè)到的,但可通過癥狀、體征、病理變化等診斷出疾病。潛變量與顯變量之間的一項(xiàng)重要差別就是前者沒有測(cè)量誤差。故中介效應(yīng)的估計(jì)更準(zhǔn)確。如果研究目的不僅僅是反映觀察期間內(nèi)事件發(fā)生的概率,而是更關(guān)注何時(shí)事件會(huì)發(fā)生的概率或風(fēng)險(xiǎn)率則需要用到生存分析。例如癌癥手術(shù)后五年內(nèi)不同時(shí)間生存的概率和死亡的危險(xiǎn)率及其影響因素,某疾病不同住院時(shí)間的概率及其影響因素等。Kaplan-Meier(K-M)生存概率估計(jì)法可用于估計(jì)在某一時(shí)間后的生存概率。Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸和Weibull回歸最常用于此類問題分析。如果在觀察期間同一事件多次發(fā)生且每次事件發(fā)生的具體時(shí)間可能不同,例如心臟病病人反復(fù)住院、戒煙多次失敗、腫瘤多次復(fù)發(fā)等現(xiàn)象,如需對(duì)何時(shí)同一事件會(huì)反復(fù)出現(xiàn)的危險(xiǎn)率及其影響因素進(jìn)行研究,則使用分層Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型加上穩(wěn)健方差估計(jì)(robust variance estimation)方法分析資料[8-9]。
隨著近30年來統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的迅猛發(fā)展,面對(duì)復(fù)雜繁多的統(tǒng)計(jì)方法,如何根據(jù)研究設(shè)計(jì)選擇正確的統(tǒng)計(jì)方法,很多研究者感到缺乏足夠的知識(shí),需要清晰實(shí)用的方法指南;同時(shí)國內(nèi)外的統(tǒng)計(jì)學(xué)專著往往將研究設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析方法分開論述[1],這樣的安排有其原因和優(yōu)勢(shì),但同時(shí)也使讀者難以看清兩者互相交織的關(guān)系。因此本文將結(jié)合每一種研究設(shè)計(jì)類型討論統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用原則。1 實(shí)驗(yàn)性研究設(shè)計(jì)中統(tǒng)計(jì)方法的使用
本文編號(hào):2906177
【文章來源】:醫(yī)學(xué)與社會(huì). 2020年01期 第1-7頁 北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
中介效應(yīng)模型示意圖
在醫(yī)學(xué)與社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域中,很多數(shù)據(jù)通過調(diào)查問卷的方式獲取,除少數(shù)觀測(cè)變量具有較高的信度外,觀測(cè)變量常常出現(xiàn)準(zhǔn)確性較差,測(cè)量誤差較大,信度較低的問題,其后果是中介模型估計(jì)出X,M1,M2,Y之間的關(guān)系出現(xiàn)偏差,從而無法檢驗(yàn)出X影響到Y(jié)的真實(shí)機(jī)制。在這種情況下,可以用潛變量代替顯變量(即X,M1,M2,Y)并使用結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling)來分析[7]。圖3為結(jié)構(gòu)方程模型示意圖。橢圓形代表潛變量,長方形代表外顯變量,箭頭代表回歸系數(shù)。潛變量是不可以直接觀察到的變量,但它可以通過相應(yīng)的可觀測(cè)的外顯變量推導(dǎo)出來,F(xiàn)實(shí)生活中有許多現(xiàn)象是不能直接觀測(cè)到但可以通過其外在表現(xiàn)而間接觀測(cè)的。例如一個(gè)人的愛好可能是無法直接觀測(cè)的,但如果人們看到他經(jīng)常去打球、跑步、健身、看體育比賽、追蹤體育新聞等,人們依此可推斷出他有體育愛好。另外很多疾病是無法直接觀測(cè)到的,但可通過癥狀、體征、病理變化等診斷出疾病。潛變量與顯變量之間的一項(xiàng)重要差別就是前者沒有測(cè)量誤差。故中介效應(yīng)的估計(jì)更準(zhǔn)確。如果研究目的不僅僅是反映觀察期間內(nèi)事件發(fā)生的概率,而是更關(guān)注何時(shí)事件會(huì)發(fā)生的概率或風(fēng)險(xiǎn)率則需要用到生存分析。例如癌癥手術(shù)后五年內(nèi)不同時(shí)間生存的概率和死亡的危險(xiǎn)率及其影響因素,某疾病不同住院時(shí)間的概率及其影響因素等。Kaplan-Meier(K-M)生存概率估計(jì)法可用于估計(jì)在某一時(shí)間后的生存概率。Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸和Weibull回歸最常用于此類問題分析。如果在觀察期間同一事件多次發(fā)生且每次事件發(fā)生的具體時(shí)間可能不同,例如心臟病病人反復(fù)住院、戒煙多次失敗、腫瘤多次復(fù)發(fā)等現(xiàn)象,如需對(duì)何時(shí)同一事件會(huì)反復(fù)出現(xiàn)的危險(xiǎn)率及其影響因素進(jìn)行研究,則使用分層Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型加上穩(wěn)健方差估計(jì)(robust variance estimation)方法分析資料[8-9]。
隨著近30年來統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的迅猛發(fā)展,面對(duì)復(fù)雜繁多的統(tǒng)計(jì)方法,如何根據(jù)研究設(shè)計(jì)選擇正確的統(tǒng)計(jì)方法,很多研究者感到缺乏足夠的知識(shí),需要清晰實(shí)用的方法指南;同時(shí)國內(nèi)外的統(tǒng)計(jì)學(xué)專著往往將研究設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析方法分開論述[1],這樣的安排有其原因和優(yōu)勢(shì),但同時(shí)也使讀者難以看清兩者互相交織的關(guān)系。因此本文將結(jié)合每一種研究設(shè)計(jì)類型討論統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用原則。1 實(shí)驗(yàn)性研究設(shè)計(jì)中統(tǒng)計(jì)方法的使用
本文編號(hào):2906177
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