今天檸檬精想通過(guò) 廣州市6-9歲兒童體脂率與不同肥胖指標(biāo)的關(guān)系研究 統(tǒng)計(jì)分析部分來(lái)跟大家分享一下 如何在統(tǒng)計(jì)分析階段控制混雜偏倚，希望也能借此鼓勵(lì)正在努力準(zhǔn)備本科畢業(yè)論文的小伙伴一起把手上的工作做好~

文章是檸檬精本科期間發(fā)表的第一篇論文，發(fā)表于 中華流行病學(xué)雜志 2017年第11期。中華流行病學(xué)雜志由中華醫(yī)學(xué)會(huì)主辦，是北大中文核心期刊之一，2018年復(fù)合影響因子2.565，綜合影響因子2.210。

研究目的是分析不同肥胖指標(biāo)與兒童體脂率的關(guān)系以及兒童肥胖指標(biāo)的診斷價(jià)值。雙能X線測(cè)定的體脂率BF%為金標(biāo)準(zhǔn)，待評(píng)價(jià)的體格指標(biāo)包括腰圍、體質(zhì)指數(shù)、腰臀圍比和腰圍身高比。利用多元線性回歸分析體格指標(biāo)與BF%的關(guān)聯(lián)，利用受試者工作特性（ROC）曲線評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)肥胖的診斷價(jià)值。最后的結(jié)論為BMI是預(yù)測(cè)體脂率和兒童肥胖診斷的最佳簡(jiǎn)易指標(biāo)。

在我們的研究中，待研究的因素（體脂率）以外的因素，主要包括性別和年齡，也是我們所測(cè)量的體格指標(biāo)的影響因素。此時(shí)，由性別和年齡等影響產(chǎn)生的誤差（即研究結(jié)果與真實(shí)情況存在偏差，甚至相去甚遠(yuǎn)）我們稱(chēng)為系統(tǒng)誤差，即偏倚。

今天我想跟大家分享的就是如何在統(tǒng)計(jì)分析階段減少或避免偏倚以提高研究真實(shí)性，現(xiàn)在請(qǐng)大家一起看文章的統(tǒng)計(jì)分析部分吧~

1.所有調(diào)查數(shù)據(jù)均用EpiData 3.1軟件指定統(tǒng)一的錄入界面，然后進(jìn)行雙人雙份錄入。

??EpiData是常用的調(diào)查數(shù)據(jù)錄入軟件，雙人雙份錄入，是用EpiData建立數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，由兩人分別在不同計(jì)算機(jī)錄入，進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤后核查原始調(diào)查表并修改，直至兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)達(dá)到一致，這也是減少偏倚的方法之一。

2.采用IBM SPSS 20.0 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，對(duì)于連續(xù)型變量采用均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差描述，分類(lèi)變量則采用頻數(shù)、百分率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述。

3.數(shù)據(jù)進(jìn)行性別分層分析。

??在分析階段控制混雜偏倚，主要是通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化、分層分析和多變量（多元）分析方法控制。此處則通過(guò)分層來(lái)控制由性別產(chǎn)生的混雜偏倚。

4.考慮到年齡是影響兒童體格指標(biāo)的重要因素，因此為排除年齡的影響，各簡(jiǎn)易體格指標(biāo)利用殘差法進(jìn)行年齡校正后，具體步驟如下：

1）以體格指標(biāo)（y）作為因變量，年齡（x）作為自變量建立回歸方程，得到y(tǒng)=β*x+常數(shù)項(xiàng)，同時(shí)保存非標(biāo)準(zhǔn)化的殘差；

2）計(jì)算當(dāng)x為均值時(shí)的y，即y =β*x +常數(shù)項(xiàng)；

3）將y與步驟1中保存的非標(biāo)準(zhǔn)化殘差相加，即為校正后的值yi。

??考慮到年齡對(duì)兒童體格指標(biāo)的影響，通過(guò)殘差法來(lái)校正年齡對(duì)體格指標(biāo)的影響，獲得的yi是排除了年齡影響后體格指標(biāo)的校正值。

5.利用（yi-yi）/SD轉(zhuǎn)化為Z-score。

6.利用一般線性回歸模型進(jìn)行各指標(biāo)Z-score與BF%相關(guān)分析，模型中年齡仍作為混雜因素以進(jìn)一步校正其影響。

??通過(guò)多元分析控制混雜偏倚，并分析相關(guān)性。男童體質(zhì)指數(shù)的β為5.290%，可解釋為男童體質(zhì)指數(shù)每增加一個(gè)單位，全身脂肪百分比變化5.290%。

7.以BF%診斷是否肥胖作為金標(biāo)準(zhǔn)，上述簡(jiǎn)易指標(biāo)為待測(cè)變量，采用MedCalc 11.4軟件進(jìn)行ROC 曲線的繪制與分析，計(jì)算曲線下面積 （Area Under roc Curve，AUC）；不同曲線下面積間的比較采用Tuan等推薦的方法。

??ROC曲線分析在SPSS上即可實(shí)現(xiàn)分析，但MedCalc輸出的圖更加直觀、美觀，可選性比較強(qiáng)（此處為效果圖，非文章原圖）。

8.本研究檢驗(yàn)水準(zhǔn)定為雙側(cè)P<0.05。

雖然是一篇思路簡(jiǎn)單的文章，但在統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，我們往往不能簡(jiǎn)單粗暴地做一個(gè)雙變量相關(guān)分析，而是通過(guò)分層、標(biāo)準(zhǔn)化、多元分析的分析方法去控制混雜因素引起的偏倚，力求獲得一個(gè)準(zhǔn)確性更高的結(jié)果，一個(gè)更加可靠的結(jié)論。

參考文獻(xiàn)

[1]顏歡暢，郝宇婷，郭仰峰，等. 廣州市6~9歲兒童體脂率與不同肥胖指標(biāo)關(guān)系的研究[J]. 中華流行病學(xué)雜志,2017,38(11):1471-1475 

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