6、医学数据处理与分析的实用方法

医学数据处理与分析的实用方法

在医学研究和实践中，数据的有效处理和分析至关重要。本文将介绍几种实用的数据处理和分析方法，包括枢轴表、在线分析处理（OLAP）立方体、数据重组向导和控制图，这些方法可以帮助我们更好地理解和利用医学数据。

1. 枢轴表：多维数据的可视化分析

枢轴表能够通过交互式的多维显示来可视化多变量数据。它在SPSS统计软件中已经存在很长时间（从版本7.0开始），并且逐渐在大多数模块中得到应用。枢轴表有助于通过可视化我们之前未注意到的交互模式来改进分析。

1.1 示例数据

我们以一个包含450名患者的平行组研究为例，该研究评估了不同补充治疗方式对生活质量（QOL）得分水平的影响。数据文件“qol.sav”可在extras.springer.com上获取。部分数据如下：
| treatment | counseling | qol | satdoctor |
| — | — | — | — |
| 3 | 1 | 4 | 4 |
| 4 | 0 | 2 | 1 |
| 5 | 4 | 3 | 0 |
|… |… |… |… |

其中， treatment 表示治疗方式（1 = 心脏健身，2 = 物理治疗，3 = 健康疗法，4 = 水疗法）； counseling 表示是否给予咨询（0 = 否，1 = 是）； qol 表示生活质量得分（1 = 非常低，5 = 非常高）； satdoctor 表示对治疗医生的满意度（1 = 非常低，5 = 非常高）。