统计学相关性分析范文

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关键词 统计学 SPSS T检验 相关分析 方差分析

一、前言

通过SPSS软件对运动人体的各项试验分析过程中，存在着步骤不严谨，数据处理相对混乱等问题。在运动人体科学研究中使用SPSS软件急需一个规范化过程。

统计学广泛应用在运动人体科学研究的各项参数分析中，其主要是对成组的数据分门别类，利用统计学的知识对其构建数学模型。通过数学模型能够检验出单组数据是否具有研究价值，在此基础上对多组数据进行相关性研究，进而得出期望的研究成果。或者从反方向入手，得出这组数据的不成立，从而给出一个否定结论，同样也具有适度的研究价值。在运动人体科学的统计学研究中，主要应用SPSS软件进行数据处理，通过软件不仅可以做到统计学的计算，而且可以得到成组数据的图表，通过图表可以直观的看到数据之间的关联信息，十分实用。但在一些复杂数据的分析中，SPSS软件并不能完全得出，还是需要引入函数计算进行评定，例如在对血液流体特性的研究中使用模糊函数这个概念。文章中使用SPSS软件为IBM SPSS Statistics 19.0版本进行描述。

二、分析与讨论

（一）相关分析法的操作方法

在对生理学数据进行统计学分析时，通常会用到均值的计算和检验，线性回归以及相关性的计算和检验。在人体科学领域其中利用较多相关性研究为例，通过研究相关性给出两组数据的差异性，得到差异性是否显著，从而做出判断这两组数据之间存不存在联系。例如儿童身高与母亲身高之间是否存在联系。通过偏相关分析，可以剔除两组数据直接差异之间所存在的变量，通过剔除变量，假设差异性降低，那么同样也可以给出一个两组数据之间存在有限的联系这样一种结论。对于均值的计算检验也很重要，均值的得出可以通过频率分析，同时得出其是否符合正态分布，不符合正态分布的只能作为变量存在。符合正态分布的数据可以进行两组数据的T检验，可以检验出两组数据样本之间是否存在差异存在研究价值，这是进行相关性研究的基础。对于小样本的检测，样本量小于30，那么误判发生的概率很大，有可能其符合正态分布但是方差不齐，那么需要使用非参数检验替代T检验。如果样本中存在有变量，在进行偏相关分析之前，为了做到科学严谨，还需要进行独立样本的T检验，以判断分组变量与因变量之间的联系。对于方差齐性的得出，可以利用F检验，在SPSS中可利用一维方差分析，这里面要求数值F>1，表明差异显著。而线性回归的分析方面，通过研究因变量和自变量是否存在线性关系，是否符合线性定律，可以对两组数据中是否存在变量给出直观的判断，在SPSS中线性的回归可以剔除变量进行比对。在T检验和相关性分析结果中的sig值表现差异性，在以α=0.05为标准，p>0.05差异不显著，p

（二）利用相关分析法的一般顺序

在进行运动人体学科的大范围调查类数据分析过程中，应当秉承科学严谨的态度，对数据一层层处理，需要进行相关分析的，不可以直接就进行，而是在做相关性分析之前对数据进行层层筛选，去除掉误判因素，它的顺序应当按照以下步骤进行：1.数据的可靠性，包括单组数据是否符合正态分布以及数据的方差齐性。2.对两组数据进行线性回归分析，以判断两组数据之间有无其他变量。3.测出简单变量因素下的几组数据均值，对几组数据与总的数据均值进行单一样本T检验，判断变量与因变量之间是否有统计学意义，是否存在差异，如性别对身高有无关系。根据方差齐性的不同选择是否使用T检验。这一步骤如果无简单变量，就可以忽略。4.如果存在变量，需要将可能的变量作为分组变量与因变量进行独立样本的T检验，以判断确实存在关联。5.进行相关性分析，如需剔除变量使用偏相关。如果变量因素过多，需要进行多元分析，就要用距离（主成分）分析判断起决定作用的几种变量。相关分析多使用Pearson相关性分析。这里面的五个步骤根据不同的数据样式可以不全部完成，但是顺序不变。除了数据分析外，如无需测得精确结果而仅作科学研究的参考，或者为了使结果更加利于观察，还可以利用图表进行分析。散点图可以判断相关性，线点图可以判断线性回归，直方图可以判断正态分布等。

三、举例分析

通过上述方法，可以对生理学数据进行全面的分析，下面给出两个可供分析的思路参考。

（一）举例一

幼童身高与父母身高的相关性分析：数据的筛选测量包括幼童身高、父母身高、父母体重、性别、年龄、城乡区别等。首先，对幼童身高与父母身高数据进行正态分析，和一维方差分析，假设F>1。再以父母身高分别作为自变量对幼童身高这个因变量进行线性回归分析。假设p

（二）举例二

高原训练对高水平运动员血液红细胞数目的影响：实验组：高原训练后高水平运动员；对照组：低海拔地区高水平运动员。测得数据：高原训练运动员红细胞数量；低海拔地区运动员红细胞数量；性别；年龄。这组数据主要是要研究高原训练与高水平运动员红细胞数量变化之间的相关性。如果数据仅用来作为训练参考，那么可以简单利用图表方法进行分析。在这组数据中因变量是红细胞数目，自变量是有无参加高原训练。在这里如果性别分组，年龄作为组变量对于红细胞数目影响不大。那么在数据处理过程中可以只对其进行单一样本T检验，即将高原训练高水平运动红细胞数据与低海拔地区高水平运动员红细胞数量均值之间做T检验，以判断高原训练有无影响即可。

参考文献：

[1] 马庆国.管理统计——数据获取、统计原理，SPSS工具与应用研究[M].北京：科学出版社.2002：261-307.

[2] 刘南，李燕.现代物流与经济增长的关系研究——基于浙江省的实证研究[J].管理工程学报.2007.21（1）：151-154.

[3] 胡健颖，冯泰.实用统计学[M].北京：北京大学出版社.2002：236-237.

篇2

中图分类号：R446；R109文献标识码：B文章编号：1009_816X（2016）02_0150_03

doi：103969/jissn1009_816x20160225同型半胱氨酸（homocysteine，Hcy）是一种含巯基的酸性氨基酸，它能通过损伤血管内皮细胞、促进血小板聚集等多种机制增加血栓形成，流行病学调查和前瞻性研究结果均显示高同型半胱氨酸血症是心血管疾病的危险因素[1，2]。《中国高血压防治指南2010》将血清同型半胱氨酸列为高血压诊治的实验室检验指标之一，并指出血清Hcy升高≥10μmol/L作为一项新的影响高血压患者的心脑血管危险因素，Hcy已用于心脑血管疾病的临床治疗及监测中。

由于Hcy和血脂异常均为心血管疾病血脂异常的危险因素，两者之间的关系备受关注。以胆固醇为主的血脂异常可表现为高密度脂蛋白胆固醇（HDL_C）水平的降低和低密度脂蛋白胆固醇（LDL_C）水平的升高，且载脂蛋白A1（Apolipoprotein A1，Apo A1）与载脂蛋白B（Apolipoprotein B，Apo B）分别是HDL_C和LDL_C的主要组成部分并负责其转运，那Hcy与Apo A1和Apo B有着怎样的关系呢？目前研究结果尚不一致[5，6]。本研究通过对18146例体检人群血清Hcy、Apo A1和Apo B水平的回顾性研究，分析血清Hcy、Apo A1和Apo B的分布情况以及指标的相关性，为Hcy、Apo A1和Apo B等指标在心脑血管疾病的预防、诊断、监测及机制研究中提供实验基础。

1资料与方法

11一般资料：选取2014年10月1日至2015年9月30日在我院体检的人群，经排除选取收集信息完整的18146例进行分析。18146例体检者的年龄21～88岁，平均（4022±1214）岁，其中男9494例，年龄21～88岁，平均（4128±1255）岁；女8652例，年龄21～87岁，平均（4907±1158）岁。对所有人员按照10岁为一个年龄段进行分组，21～30岁，31～40岁，41～50岁，51～60岁，61～70岁，≥71岁共6组。

12方法：采集受检者清晨空腹静脉血3ml于促凝剂管，立即轻轻摇匀，待血液凝固后，3000rpm离心10min，分离血清。应用Olympus AU5800全自生化分析仪检测血清Hcy、Apo A1和Apo B的水平，其中Hcy检测采用酶法，挪威Axis_Shield试剂盒；Apo A1和Apo B检测采用免疫比浊法，德国AUTEC试剂盒，均按仪器操作说明进行检测。每日检测高、低2种不同浓度室内质控样品，并绘制Westgard质控图。

13统计学处理：采用SPSS180版软件包进行数据处理。计量资料用（x-±s）表示；采用Kolmogorov_Smimov检验对Hcy、Apo A1及Apo B数据进行正态分布性检验，非正态分布数据均以中位数和四分位数间距形式表示；男女两组间数据以Mann_Whitney U检验进行两独立样本的非参数检验，各年龄组间数据以Kruskal_wallis H检验进行多组间非参数多重检验；采用Spearman检验进行各指标间相关性分析。P

2结果

体检人群男性组、女性组血清Hcy水平均呈偏态分布，并且男性血清Hcy水平高于女性（Z=-7031，P

与总体水平相似，男性组和女性组的Apo A1和Apo B水平从21～30岁组到61～70岁组略有增高，但≥71岁组Apo A1和Apo B水平均略有下降，同性别各年龄组间Apo A1水平（χ2=5188，P

3讨论

血清Hcy作为心脑血管疾病的危险因素已达成国际共识，美国已将Hcy升高≥10μmol/L列入卒中指南。我国《中国高血压防治指南2010》指出，血清Hcy升高≥10μmol/L作为一项新的影响高血压患者的心脑血管危险因素。本研究对体检人群的回顾性分析结果显示，血清Hcy升高≥10μmol/L者比例较高，达占5316%（9647/18146），显著高于已报道健康人群血清Hcy升高占28%的比例，分析原因是由于本研究的体检人群未排除已患心脑血管疾病的人群。本研究分析显示，血清Hcy水平男性组显著高于女性组；进一步按年龄分为6组，血清Hcy水平在各年龄段组中男性水平均显著高于女性；男性组和女性组的血清Hcy水平与总体趋势相近，即血清Hcy从31～40岁组起呈增高趋势。国外研究也表明Hcy水平男性显著高于女性，且随年龄增加呈增高趋势。与已报道结果相近，Hcy水平在低年龄组（21～30岁组）呈现略增高的现象，但具体机制尚不清楚，有待进一步研究。因此，临床中应将对心血管疾病高风险人群的Hcy水平检测年龄段提前，尤其是男性患者。

高同型半胱氨酸血症与血脂异常均为心血管疾病的独立危险因素，两者在动脉粥样硬化形成的机制中备受关注，但结果尚不一致。有研究结果显示，血清Hcy水平与HDL_C水平呈负相关、与LDL_C水平呈正相关，与HDL_C的主要组成部分Apo A1也呈负相关；也有研究结果显示，HDL_C及LDL_C与Hcy水平无相关性。本研究结果显示，血清Apo A1和Apo B水平男性总体水平均显著高于女性，在各年龄段组中男性水平也均显著高于女性（除外Apo B水平51～60岁及≥71岁组），且呈现随年龄增高呈增高趋势（≥71岁组略有下降）。血清Apo A1和Apo B与Hcy趋势相近，相关性分析虽显示Hcy与Apo A1呈负相关，但r值均较低；Hcy与Apo B水平在男性组、女性组间的相关性更分别呈现正相关、负相关及无相关性，且r值均较低。因此，血清Hcy与Apo A1及Apo B虽有相关性但均呈弱相关，高同型半胱氨酸血症与血脂异常虽均为心血管疾病的独立危险因素，推测两者通过不同的机制诱导动脉粥样硬化形成。Hcy与血脂指标作为评价及监测心血管疾病的指标各有优势、不能相互替代，两者联用将为临床心血管疾病的诊治提供有效的生物学指标。

综上所述，血清Hcy水平男性显著高于女性，且随年纪增长呈增高趋势；血清Hcy与Apo A1及Apo B虽有相关性但均呈弱相关。

参考文献

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The Homocysteine Studies Collaboration. Homocysteine and risk of ischemic heart disease and stroke： a meta_analysis [J]. JAMA，2002，288：2015-2022.

中国高血压防治指南修订委员会.中国高血压防治指南2010[J].中华高血压杂志，2011，19（8）：701-743.

Gotto AM Jr， Moon JE. Management of cardiovascular risk： the importance of meeting lipid targets[J]. Am J Cardiol，2012，110（1 Suppl）：3A-14A.

Xiao Y， Zhang Y， Lv X， et al. Relationship between lipid profiles and plasma total homocysteine， cysteine and the risk of coronary artery disease in coronary angiographic subjects[J]. Lipids Health Dis，2011，10：137.

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Kernan WN， Ovbiagele B， Black HR， et al. Guidelines for the prevention of stroke in patients with stroke and transient ischemic attack： a guideline for healthcare professionals from the American Heart Association/American Stroke Association[J]. Stroke，2014，45（7）：2160-1236.

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【中图分类号】R587.1 【文献标识码】A 【文章编号】1008-6455(2010)07-0152-01

生活方式和饮食结构的改变使儿童肥胖症和2型糖尿病的发病率上升已经成为不争的事实,而肥胖症被公认为2型糖尿病的重要危险因子[1]。本研究旨在探讨儿童肥胖症患者Kaup指数及腰臀比(WHR)与糖化血红蛋白(HbAIc)的关系,为儿童2型糖尿病的预测和防治提供临床依据。

1 对象与方法

1.1 对象:37例儿童肥胖症患者均来自我院儿科门诊,按性别分为2组:其中男21例,年龄8～13岁,平均10.92岁;女16例,年龄7～13岁,平均10.87岁。儿童肥胖症的诊断标准采取《中国学龄儿童青少年超重、肥胖筛查体重指数值分类标准》[2]。

1.2 方法

1.2.1 人体参数测定:专人负责对所有受试对象于清晨空腹情况下测量身高、体重、腰围(腋中线肋弓下缘至髂前上连线中点水平面周径)、臀围(股骨粗隆水平面周径),身高、腰围、臀围精确到 0.1cm,体重精确到0.1kg。计算其Kaup指数[2]和腰臀比:Kaup指数=体重(kg)÷[身高(cm)]2×104;WHR=腰围(cm)÷臀围(cm)。以上数据均计算到小数点后两位。

1.2.2 HbAIc检测:对所有受试对象于清晨空腹下采静脉血,应用挪威小旋风M300608全定量特种蛋白金标检测仪检测血清HbAIc,HbAIc试剂盒由卫生部上海生物制品研究所提供,采血后当天检测。

1.2.3 分析方法与统计学处理:相关性分析以HbAIc值为因变量,Kaup指数、腰臀比为自变量进行直线相关与回归分析,计算其相关系数和回归方程;相关系数的显著性检验采取t 检验,P

2 结果

2组Kaup指数、WHR与HbA1c的平均值及2组之间的比较,详见表1。2组的HbA1c水平均与Kaup指数、WHR呈显著正相关关系。其中男性组的HbA1c水平均与Kaup指数、WHR的相关系数分别为0.7044、0.5965,其回归方程分别为y=141105+2.4248x、 y=0.6959+0.1070x;女性组的HbA1c水平均与Kaup指数、WHR的相关系数分别为0.7477、0.7757,其回归方程分别为y=15.9184+1.9074x、y=-0.0022+03126x。详见表1。

3 讨论

研究表明不同类型的肥胖儿童的血糖水平与其肥胖度呈正相关关系[3,4],但血糖水平往往波动较大,而HbA1c是反映被检测者抽血前2～3月内血糖的平均综合水平的一个较为稳定的指标,对个体阶段性糖代谢状况的判断优于血糖测定;Kaup指数用于评价儿童体格和营养状态,可以作为儿童超重、肥胖的分类指标[5];WHR则用于躯干型肥胖与周围型肥胖的判定。所以作者试图通过对儿童肥胖症患者Kaup指数及WHR与HbA1c水平的相关性分析,进一步揭示儿童肥胖症与2型糖尿病的关系。

本研究结果显示儿童肥胖症患者Kaup指数与其HbA1c水平呈显著正相关关系,说明肥胖症儿童存在糖代谢紊乱,且随着肥胖程度的增加,糖代谢紊乱程度呈加重趋势,患糖尿病的风险加大。结果还显示WHR与其HbA1c水平亦呈显著正相关关系,说明躯干型肥胖症儿童患糖尿病的风险也随之增加。以上结果提示Kaup指数及WHR可以作为儿童超重、肥胖的分类、分型指标,亦可作为儿童高血糖的重要预测指标以及其评价胰岛素敏感性和胰岛素抵抗的指标之一。因为随着Kaup指数及WHR的加大即肥胖程度的增加,外周靶组织细胞膜胰岛素受体数量减少、密度降低,对胰岛素的敏感性下降,机体为了维持其血糖水平的正常,必定通过刺激胰岛β细胞大量地分泌胰岛素,使β细胞负担加重,最终导致β细胞功能衰竭,从而引起血糖水平升高,发生2型糖尿病。但对绝大多数肥胖与超重儿童而言,β细胞功能损害可能处于早期阶段[6],所以必须强调对儿童中的高危个体加强Kaup指数及WHR的监测,以便及时采取针对性控制体重的干预措施,从而降低儿童2型糖尿病的发病率。

参考文献

[1] 沈稚舟.肥胖症[M].陈灏珠主编.实用内科学.北京:人民卫生出版社,2002,852

[2] 中国肥胖问题工作组.中国学龄儿童青少年超重、肥胖筛查体重指数值分类标准[J].中华流行病杂志,2004,25(2):97-102

[3] 向伟,陈炽,赵水平,等.单纯性肥胖儿童血糖水平及相关性探讨[J].临床儿科杂志,2001,19(6)346-347

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Relationship between Different Topographic Location and Neurological Deterioration in Acute New Isolated Pontine Infarction/WANG Kai，WANG Hai-jun.//Medical Innovation of China，2017，14（11）：001-004

【Abstract】 Objective：To discuss the relationship between different topographic location and neurological deterioration（ND）in patients with acute new isolated pontine infarction.Method：168 patients with acute new isolated pontine infarction from February 2012 to February 2016 and identified by diffusion weighted imaging（OWI），were included for retrospective review.Patients were divided into two groups according to their clinical symptoms：the patients with ND group and thepatients without ND group.The correlations of ND with risk factors，laboratory examination results，clinical manifestations and different topographic locations were analysed by statistical tests.Rusult：Among 168 patients，26.8%（45/168）were diagnosed with ND，73.2%（123/168） were diagnosed without ND.Univariate analysis showed that there were differences in female ratio[57.8%（26/45） vs 43.1%（53/123）， x2=5.137]，smoking ratio[13.3%（6/45）vs 26.8%（33/123），x2=5.092]，mean length of hospital stay[（22.9±7.1）d vs （16.9±7.3）d，t=6.137]，ratio of worse short-term clinical outcomes[77.8%（35/45） vs 33.3%（41/123），x2=31.812] and ratio of lower pontine infarction[44.4%（20/45） vs 30.1%（37/123），