非参数统计方法在医学研究中的应用

非参数统计方法在医学研究中的应用

王喆

北京中医药大学孙思邈医院 陕西 铜川 727100

摘要：统计学在医学研究中扮演着重要的角色，为了更好地处理医学数据，非参数统计方法应运而生。本文旨在探讨非参数统计方法在医学研究中的应用。简要介绍了统计学在医学研究中的作用，对非参数统计方法进行了概述。重点探讨了非参数统计方法在医学研究中的具体应用，包括临床试验数据分析、流行病学研究以及长期观察研究。通过深入分析这些应用领域，揭示了非参数统计方法在医学研究中的重要性和实用性。

关键词：统计学；医学研究；非参数统计方法；临床试验

引言：医学研究是不断探索和发展的领域，而统计学作为一种重要的研究工具，为科学家们提供了有效的数据分析手段。在统计学的众多方法中，非参数统计方法因其对数据分布要求较少的特点而在医学研究中得到广泛应用。王喆将通过本文对非参数统计方法在医学研究中的应用进行探讨，以期为研究者们提供更多的分析选择，提高研究的科学性和可靠性。

一、统计学在医学研究中的作用

统计学在医学研究中扮演着至关重要的作用，其核心在于帮助研究者有效地搜集、分析和解释大量医学数据，从而揭示潜在的规律、趋势和关联。医学研究中常常涉及大量的患者数据、生化指标和临床观察等多方面信息。通过统计学的方法，研究者能够对这些庞大的数据进行整合，提炼出关键信息，从而更好地理解疾病的特征、发展过程和治疗效果。在临床试验中，合理的实验设计是确保研究结论准确性和可靠性的关键。统计学能够帮助确定样本容量、随机分组和实验时机等关键实验设计参数，确保实验结果具有统计学上的显著性和推广性。

统计学在医学假设检验中发挥着关键作用，医学研究中常常需要验证某种治疗方法的有效性或两组患者之间的差异性。通过采用统计学的假设检验方法，研究者可以对不同组别的数据进行比较，判断观察到的差异是否真实存在，从而为医学决策提供科学的支持。在考虑多种因素共同影响疾病发生和发展的情况下，统计学的多变量分析方法能够更全面地评估不同因素之间的相互作用，有助于深入理解疾病的复杂机制[1]。

二、非参数统计方法概述

非参数统计方法是一类在研究数据分布未知或不符合特定概率分布假设的情况下应用的统计技术。与参数统计方法不同，非参数统计方法不依赖于总体分布的具体形式，因此更具灵活性和广泛适用性。在实际应用中，很多情况下无法准确知道总体的分布情况，或者数据违反了正态性假设。非参数统计方法的应用就在于解决这类问题，使得研究者能够更加灵活地处理各种类型的数据。常见的非参数统计方法包括Wilcoxon秩合检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。这些方法基于数据的秩次而非原始数值进行比较，因此对于数据的分布情况不敏感，使得它们在小样本或者非正态分布的情况下表现较为稳健。

非参数统计方法广泛应用于各个领域，包括生物医学、社会科学、环境科学等。在医学研究中，由于临床数据的复杂性和异质性，非参数统计方法常用于分析实验数据，特别是在样本量较小或数据分布不明确的情况下。非参数统计方法还适用于分布自由的多样本比较、相关性分析以及生存分析等多个方面。不仅可以应对实验设计的多样性，还能够处理不同变量之间的非线性关系，为研究者提供了更多灵活的分析工具。

三、医学研究中的非参数统计方法应用

（一）临床试验数据分析

非参数统计方法在医学研究中的应用十分广泛，特别是在临床试验数据分析方面。与参数统计方法不同，非参数统计方法不对总体的分布做出具体的假设，因此更适用于一些不满足正态分布等假设的实际数据。

举例而言，假设进行了一项新药临床试验，观察了两组患者的治疗效果，其中一组接受了新药，另一组接受了常规治疗。收集了患者治疗前和治疗后的生命质量评分，而这些评分可能并不服从正态分布。在这种情况下，可以使用非参数统计方法，如Mann-Whitney U检验，来比较两组之间治疗效果的差异。Mann-Whitney U检验是一种用于比较两组独立样本的非参数检验方法，它基于观察值的秩次而不是实际数值。通过对每个组的观察值进行秩次排序，可以得到一个统计值，然后通过比较这个值来判断两组之间是否存在显著差异。假设有两组分别为新药组和对照组的生命质量评分数据如下：

新药组：60,72,45,80,65

对照组：55,68,50,75,62

对所有的数据进行合并并进行秩次排序：

新药组：4,5,2,6,3

对照组：2,4,1,5,3

计算新药组和对照组的秩和：

新药组的秩和：4+5+2+6+3=20

对照组的秩和：2+4+1+5+3=15

比较两组的秩和，得到统计值，根据Mann-Whitney U检验的结果，可以判断新药组和对照组在生命质量评分上是否存在显著差异。这种非参数统计方法的应用使得能够更灵活地处理不同类型的数据，特别是在样本量较小或数据不符合正态分布的情况下。通过采用这样的方法，医学研究人员能够更准确地评估治疗效果，为临床实践提供更可靠的依据。验数据通常涉及小样本和非正态分布情况，这时非参数统计方法就显得尤为重要。

（二）流行病学研究

在流行病学研究中，非参数统计方法的应用同样具有重要意义，流行病学研究旨在探讨疾病在人群中的分布、影响因素以及预防控制措施，而这涉及大量的复杂数据，其中可能存在各种分布形态和相关性[2]。

举例而言，考虑一项研究关于某种慢性疾病在不同年龄段的患病率。为了比较不同年龄组之间的患病率差异，可能收集了一组非正态分布的患病率数据，而且这些数据的方差可能在不同年龄段之间存在显著差异。在这种情况下，非参数统计方法，如Kruskal-Wallis检验，可以用来比较多个独立样本的中位数是否存在显著差异。Kruskal-Wallis检验是一种针对非正态分布数据的方差分析方法，通过对每个组的数据进行秩次排序，然后比较秩和来判断组间是否存在显著差异。假设有三个不同年龄段的患病率数据：

年龄段1：10%,15%,8%,12%,9%

年龄段2：5%,8%,6%,10%,7%

年龄段3：15%,20%,18%,22%,17%

对所有的数据进行秩次排序：

年龄段1：9,13,6,11,7

年龄段2：2,5,3,8,4

年龄段3：13,18,16,20,15

计算每个年龄段的秩和：

年龄段1的秩和：9+13+6+11+7=46

年龄段2的秩和：2+5+3+8+4=22

年龄段3的秩和：13+18+16+20+15=82

通过Kruskal-Wallis检验，可以得到一个统计值，用以判断不同年龄段之间的患病率是否存在显著差异。这种非参数统计方法的应用为流行病学研究提供了一种有效的手段，特别是在处理偏态分布和异方差性数据时。通过采用这样的方法，流行病学研究者能够更全面地了解不同因素对疾病患病率的影响，为公共卫生决策提供科学依据。

（三）长期观察研究

在长期观察研究中，非参数统计方法的应用具有独特的优势。长期观察研究通常涉及多次测量或观察同一组体的变化趋势，而这些数据往往不满足正态分布或具有时间序列相关性。考虑一个关于某种慢性疾病发展过程的长期观察研究，可能在不同时间点对患者的病情进行观察，收集到的数据可能呈现出不同的分布特征。在这种情况下，非参数统计方法，如Wilcoxon符号秩检验或Friedman检验，可以更灵活地应对这些非正态分布的长期数据。假设关注一组患者的血压变化，在治疗前、治疗中和治疗后分别进行了测量。这些血压数据可能并不符合正态分布。使用Wilcoxon符号秩检验，可以比较治疗前和治疗后的血压数据是否存在显著差异，而不需要对数据进行正态性的假设[3]。

结语：

非参数统计方法在长期观察研究中的应用，不仅能够适应不同时间点数据的非正态性，还可以考虑到观察数据之间的相关性。这为研究者提供了一种有效的工具，帮助更全面地理解变量在长时间跨度内的演变趋势，从而为制定预防、干预策略提供更有针对性的科学依据。

参考文献：

[1]陈屹一,殷舟,邵浙新.用非参数统计方法评估检测体系的最低检出限[J].中国现代医生,2012,50(28):108-110.

[2]徐勇勇.制定多元医学参考范围的非参数统计方法[J].中国公共卫生学报,1989(04):251-253.

[3]林求诚.中医研究工作中的医学统计问题第四节非参数统计方法[J].福建中医药,1981(05):39-43.