关于医学等级资料的分析

Imasasor

5189

收藏 2013-04-16

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发现C-kit在肾盂输尿管连接部梗阻段的表达随积水程度的加重呈下降趋势。

[img]file:///D:\Program Files\Tencent\QQ\Users\675904556\Image\9)@F_{UH)[MQ{CQ~P%Y0~%C.jpg[/img]

用什么方法证明以下结论：随着疾病程度的恶化，c-kit的表达呈下降趋势。
求统计学方法介绍及sas程序。

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双向有序且属性不同的RxC资料，根据分析目的的不同，采用的统计方法也不同： 1.比较不同积水程度，C-kit表达强度差别是否具有统计学意义，采用秩和检验 2.分析两变量间是否有相关性，采用Spearman秩相关根据你的分析目的，应该采用Spearman秩相关

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老师她摸我

2013-4-16 21:09:54

双向有序且属性不同的RxC资料，根据分析目的的不同，采用的统计方法也不同：
1.比较不同积水程度，C-kit表达强度差别是否具有统计学意义，采用秩和检验
2.分析两变量间是否有相关性，采用Spearman秩相关
根据你的分析目的，应该采用Spearman秩相关

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~统计-小鱼~

2013-4-16 21:22:29

我觉得可以做秩相关分析
spearman

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~统计-小鱼~

2013-4-16 21:23:51

要是用等级资料的秩和检验只能检验出不同组别的水平是否有差别，但是不能看到两个变量的相关性！
可以考虑两变量的相关性分析秩相关

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~统计-小鱼~

2013-4-17 08:27:31

蜗牛和我想的一样哈

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jingju11

2013-4-17 10:04:39

the other way to look at the question is in the contingency table. we can look at measures, such as GAMMA tau, etc. or CMH. More than that, to appreciate some extra power for ordinal data is through using some typical scores and thus maximizing the test power. jingju

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webgu

2013-4-17 15:17:38

如果其中一类只是两分类的，直接做趋势检验即可。
现在两类多是有序多分类，直接做不出趋势检验。
/*检验相关性*/
proc freq data=a;
table disease*ckt/cmh;
weight num;
run;

/*模拟线性趋势*/
proc reg data=a;
model disease=ckt;
freq num;
run;

不过，这么做我也没有把握。

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ziyenano

2013-4-17 16:37:54

webgu 发表于 2013-4-17 15:17
如果其中一类只是两分类的，直接做趋势检验即可。
现在两类多是有序多分类，直接做不出趋势检验。
/*检验 ...

这种列联表形式，可以从独立性（相关性）角度来做，检验行列指标是否独立；
proc freq data=a;
table disease*ckt/cmh;
weight num;
run;

由于行列都属于有序资料，所以结果参考Cochran-Mantel-Haenszel第一个统计量。
P值为0.0069 在alpha=0.05水平下，拒绝原假设，认为行列指标相关。

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webgu

2013-4-17 17:24:07

ziyenano 发表于 2013-4-17 16:37
这种列联表形式，可以从独立性（相关性）角度来做，检验行列指标是否独立；
proc freq data=a;
tabl ...

但是相关能说明趋势吗？

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ziyenano

2013-4-17 17:35:38

webgu 发表于 2013-4-17 17:24
但是相关能说明趋势吗？

我也想过这个问题，以前看到的资料，在给出相关的结论后，继而给出了趋势的结论。
我觉得能给出趋势的结论的理由：
1.行列均属于有序资料；
2.既然相关，对于有序指标来说，无非正相关，负相关。
有序结合相关，等同于趋势？

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Imasasor

2013-4-17 20:09:36

ziyenano 发表于 2013-4-17 17:35
我也想过这个问题，以前看到的资料，在给出相关的结论后，继而给出了趋势的结论。
我觉得能给出趋势的结 ...

我之所认为，所谓趋势，都是直观判断的，
从图中很容易看出趋势来，随着disease增加,ckt的趋势是减小的。
而检验只是为了证明直观看出的趋势是在统计学上是显著的。
所以再做一个cmh，非零相关

这就好比t检验一样，在算出了两组均数之后，可以很直观地看出谁大谁小，而t检验只是为了证明差异是否显著，证明不了谁大谁小，谁大谁小还是要看均值

t检验，均数的比较很简单，直观，而行列有序的资料的趋势有时不是那么简单

这个时候就用秩相关(spearman等级相关) 直接算一下，看相关系数，就知道是正相关，还是负相关了

不知道说的对不对，根据你们的回答想的

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ziyenano

2013-4-17 23:00:42

=-

Imasasor 发表于 2013-4-17 20:09
我之所认为，所谓趋势，都是直观判断的，
从图中很容易看出趋势来，随着disease增加,ckt的趋势是减小的。 ...

采用spearman等级相关系数来检验，结果无非三种：不相关，正相关，负相关；
正负相关不仅证明了相关，还指定了趋势的方向。
然而spearman相关系数是基于秩来计算的，扯到秩，指标必定要都是有序的。

列联表除了双向有序，还有单个有序，单个无序，以及双向无序；后面两种情况
自然不能在spearman相关系数了，不过也没有趋势这个概念了。

说到均值检验，倒是有点想法，因为判断两个均值是否相等属于双边检验；也存在原假设是
某个均值大于另一个均值的单边假设。
不过我也一直觉得这样的思路：先判断是否相等，后比较样本均值大小，也是很在理的，
静待高手解惑一下。

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