作者：申杰

毕业于华中科技大学同济医学院公共卫生学院；教授，硕士研究生导师

中国中西医结合学会营养专业委员会副主任委员

《临床营养网》顾问

河南中医药大学公共卫生与预防医学学科开创人(原学科带头人、学科主任)

河南中医药大学预防医学专业(营养与食品卫生方向)创办人研究方向：营养及食疗药膳基础理论研究，流行病学及统计学应用研究。

本文摘选自：《临床营养管理——基础、技能与案例》，化学工业出版社 P097-098

1. 统计软件 数据分析采用SPSS26./SAS9.4/Stata14.0/R/etc等统计分析软件。

2. 统计描述

①计量资料符 合正态分布采用均数±标准差表示。

②计量资料不符合正态分布采用中 位数（四分位数间距）表示。

③计数资料采用率或构成比表示。

3. 假设检验

①符合正态分布与方差齐性的两组间计量资料比较采用两个独立样本检验。

②不符合正态分布与方差齐性的两组计量资料比较采用非参数Mann-Whitney U检验。

③配对设计计量资料比较，差值符合正态分布的采用配对t检验；差值不符合正态分布的 采用非参数Wilcoxon秩和检验(/Sign检验)。

④多组间计量资料比较符合条件的采用单因素设计方差分析，组间两两比较采用LSD法 (SNK/Bonferroni/Duncan......)；多组间计量资料比较不符合应用条件的采用Kruskal-Wallis H法。

⑤配伍组设计计量资料比较符合条件的采用随机区组设计方差分析；不符合条件的采用非 参数Friedman检验。

⑥等级资料组间比较采用非参数秩和检验。

⑦成组四格表计数资料符合条件的采用Pearson卡方检验，不符合条件的采用Pearson连续 校正卡方检验或Fisher确切概率法。

⑧成组设计R·C表符合条件的采用Pearson卡方检验，不符合条件的采用Monte Carlo近似 确切概率法。

4. 相关

①双变量正态分布资料采用Pearson相关系数，双变量非正态分布或等级资料采用 Spearman相关系数。

②两组资料间相关采用典型相关分析(canonical correlation analysis)。

5. 回归

（1）线性回归 因变量为计量资料的影响因素分析采用多元线性回归。

（2）Logistic回归 二分类因变量影响因素分析采用二元Logistic回归(Binary Logistic)； 有序因变量影响因素分析采用有序逻辑回归(Ordinal Logistic)；无序多分类计数资料因变量影响因素分析采用多项Logistic回归(Multinominal Logistic)。

6. 聚类分析 研究样品聚类采用系统聚类(hierarchical cluster);研究变量间聚类采用快速聚 类(K-means cluster)。数据中既有计量又有计数资料的样本聚类采用两步聚类(two steps cluster)。

7. 其他 给出使用的具体分析方法。

8. 检验水准 通常使用α=0.05水准，P<0.05有统计学意义。

9. 样本量估计 选择合适的参数并借用正确的计算公式，进行样本量的估计（样本量的大小与 很 多因素有关，如试验设计类型、检验水准、把握度、期望的效应值和标准差等）。

参考文献：略。

《中国临床营养网》编辑部

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