4、医学研究中的统计分析方法

医学研究中的统计分析方法

1. Bhattacharya分析

Bhattacharya分析是一种有效的统计方法，在临床研究中具有重要应用价值。

1.1 两组数据差异分析

Bhattacharya模型在分析两组平行数据时，显示出显著差异（p < 0.0001），而常用的t检验和Mann - Whitney检验结果不显著（p分别为0.051和0.085）。这表明Bhattacharya模型在检测数据差异方面更为敏感。

1.2 直方图建模

对暗示某些子集的直方图进行Bhattacharya建模，可识别出三条高斯曲线。这有助于更深入地了解数据的分布特征。

1.3 临床研究应用

Bhattacharya分析在临床研究中有以下三个主要应用目的：
- 揭示诊断测试的正常值。
- 改善数据测试的p值。
- 客观地搜索数据中的子集。

2. 生活质量（QOL）评估与优势比

2.1 背景

比较绝对QOL分数在准确评估生活质量方面缺乏敏感性。因为QOL量表的响应范围与真实的生活质量变化之间存在不一致关系，低（或高）的绝对分数可能掩盖了重要的生活质量变化。

2.2 研究目的

通过对1350名稳定型心绞痛门诊患者的QOL分数采用优势比方法，研究相对分数是否能提高对患者特征影响QOL数据的估计精度。

2.3 研究方法与结果

使用基于医学结果简表36健康调查和心绞痛生活质量问卷的调查问卷来评估生活质量领域。结果以优势比表示，优势比定义为具有某一特征患者的平均领域得分与