医学科研论文中列联表统计方法的选择

列联表是将所观察的样本按两个或两个以上的属性(定性变量)分类时所形成的频数表，是整理和表达计数数据经常采用的形式，其在医学科研活动中有着广泛的应用。在医学科研论文中，列联表统计分析所要解决的的基本问题是，判明所考察的各属性之间有无关联，即是否独立。列联表分析的统计分析方法很多，除了常见的卡方检验，还有秩和检验、Ridit分析、对应分析、等级相关分析、线性趋势检验和一致性检验等。

在实际应用中，如何选用正确的统计方法呢？主要依据两点：一是列联表的属性，二是列联表分析的目的。具体说来，首先，要正确地列出列联表，并根据其分类变量的特点准确判明列联表的类型；其次，要根据研究的目的和专业知识，明确列联表的具体分析目的以及要解决的问题。按照列联表的类型将与之相应的统计方法分述如下：

一、双向无序rxc表资料，即两个分类变量均为无序变量。通常考察两组或几组率或构成比差异是否有统计学意义，采用卡方检验，是最常用的列联表统计分析方法。

二、单向有序rxc表资料，即两个分组变量中，一个是无序变量，另一个为有序变量。已经引入了一个有序变量，与双向无序rxc表资料相比增加了信息，应采用与有序性相联系的统计方法(秩和检验和Ridit分析)。如果采用卡方检验，则仅能解决组间构成比差异有无统计学意义的问题，而无法判明各组间所观察变量的效果优劣、程度高低等。

三、双向有序且属性不同的rxc表资料，即rxc表的两个分类变量均为有序变量，但属性不同。较单向有序rxc表资料引入了更多的有序变量，信息量进一步丰富。依据分析目的，可选用对应分析、等级相关分析和线性趋势检验。

四、双向有序且属性相同的rxc表资料，即两个分组变量均为有序变量且属性相同。对于这类列联表资料，研究者往往关心的并不是两个变量之间是否存在相关性或线性趋势．而是两种方法测定结果的一致性如何，宜采用一致性检验。

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