医学研究中使用的十大统计工具

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科拉布树 自由职业者统计员 Kingsley Ukwuoma写了关于医学研究和临床数据分析中使用的顶级统计工具。 

曾经有一段时间,通过数据验证实验是完全使用人工计算的。这为人为错误和开展研究的更大成本打开了缺口,特别是当数据量很大时,例如超过1000个实地观察。今天,由于技术的逐步进步,统计工具正被用于医学研究,以获得更大的效率和准确性。

在医学研究领域,从系统回顾、荟萃分析和临床试验中延伸出来,准确和精确是最重要的。验证参数必须更加严格。在测试研究假设时,假设是基于100%的正确性。然而,由于数据本身从来不是正态分布或完美的,因此,分摊一个0.01(1%)的百分比作为显著性水平或误差幅度或结果产生误差的概率变得很重要,尽管很轻微,但随着基准接近100%而变得更好,换句话说,0.001(0.1%)或0.0001(0.01%)。

数据本身由数字、字符串和字母数字的混合点组成,看起来令人生畏,但数据的分析不一定总是那么复杂。这个过程可以分解成3个清晰的步骤。

-通过研究目标,了解数据的来源
-如何处理数据(选择估计测试)。
-如何从数据中获得意义(对结果的解释)。

医学研究中使用了大量的统计工具。这些工具以类似的方式完成工作,但区别在于使用的方便性和表现形式,以及许可(专利或非专利)、界面(点击或命令行)和成本(免费或付费)的不同。这些工具处理收集、组织、分析和解释统计数据的端到端过程。让我们看看科学家、医生和行业研发人员在医学研究中使用的十大统计工具。

1.斯塔塔

Stata是一个完整的工具箱,提供数据管理能力、数据分析和多彩的图形界面。Stata可以被称为机构通用的政策统计软件,包括像联合国这样的国际组织、政府和公共卫生、经济学、社会工作和医学的学术界。它仍然是分析领域中最强大的软件。Stata这个名字是统计和数据这两个词的音节缩写,于1985年发布,然后在2003年推出了图形用户界面选项。

Stata的特点包括:图形用户界面(GUI),或者简单地说,点选界面,同时还有一个命令行界面(CLI)的选项,快速、真实、易于使用。STATA与Excel文件(.xls, .xlsx)、文本文件(.txt, .csv, .dat)、SAS(.XPT)和其他(.XML)兼容。

有很多统计功能,从描述性分析、交叉表分析到更高级的技术,如结构方程模型、概率模型、生存分析、时间序列和多层次模型。Stata允许用户对数据、变量进行控制,也可以对组进行统计编排。Stata在处理纵向数据时效果很好,但在内存中只能容纳一个数据集,要添加或访问一个新的数据集必须重新编写。与其他软件相比,Stata的图形不是那么灵活,不同的软件包限制了可用的数据集大小(Stata/IC、Stata/SE和Stata/MP)。

2.R

R是一个 开源统计软件工具 它是一个严格意义上的编程 "命令行界面(CLI)软件工具,虽然在用户领域相对较新,但R现在拥有一个强大的粉丝群,拥有6000多个软件包,由数据科学家、生物信息学和医学研究人员贡献,涵盖了从癌症研究、临床分析、分子生物学、系统发育到元分析等广泛的学科。

R-studio集成开发环境(IDE)容纳了R工具,其工作方式类似于使用SQL的Oracle数据库引擎。早期版本于1993年推出,IDE于2011年发布。R与Excel文件(.xls, .xlsx)、文本文件(.txt, .dat, .csv)、SPSS(.sav)、Stata(.dta)、SAS(.sas7bdat)、其他(.xml, json)兼容。考虑到不同的数据类型,R与其他软件的互动很好,学习曲线相当陡峭。

具体来说就是。 梦之城_梦之城娱乐_梦之城国际娱乐_梦之城国际娱乐平台 是众多可用于进行元分析的R包之一,包含最全面的分析工具。他们的网站包含一些非常有用的分析和绘图实例,并有相应的代码。然而,由于该软件包需要使用R环境,对于那些从来没有使用过R的人来说,可能很难这么快就适应这个软件包。值得一提的是 JASP伽莫维 包装。

3.GraphPad Prism

GraphPad Prism在学术界和工业界的生物学家中很受欢迎。它还具有一些功能,允许研究人员使用t检验、单向方差分析、或然率表、生存分析和逻辑回归模型等概率模型进行实验室研究和临床试验测试。

与其他软件不同的是,该软件在产生估算结果后,会有一个解释性的结果分析页面。该语言易于理解,技术含量较低。该软件还有一个内置的自动功能,在一个快照中结合了分析和图形输出 - 这增加了在任何数据点被改变的情况下自动重新分析数据的相关行为,所有这些都是在运行时进行的,不需要重新进行分析或绘制图形。

该软件工具与Excel文件(.xls,.xlsx)、文本文件(.txt,.dat,.csv)和其他(.xml,json)兼容。绘图功能非常出色。

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4.SAS

SAS是高级分析的基石,其功能贯穿于各种科学和工程企业和组织。SAS(统计分析系统)的开发始于1966年,由北卡罗来纳州立大学的安东尼-巴开始,后来詹姆斯-古德奈特加入。国家卫生研究所资助了这个项目,目的是分析农业数据以提高作物产量。

SAS与Excel文件(.xls)、ext文件(.txt、.dat、.csv)、IBM SPSS(.sav)、Stata(.dta)、JMP(.jmp)和其他文件扩展名(.xml)兼容。这使得数据可以轻松导入和导出,而不需要求助于可能导致错误的手工过程。SAS还配备了一个良好的交互式图形界面。然而,SAS有时会很麻烦,要用语法创造完美的图形。

SAS的一些特点或好处是与它的规模和专有许可证所有权有关的。其中的关键是实施新想法和方法的时间,以及文件过程中的技术问题。SAS已经在金融服务、政府、制造业和健康及生命科学领域获得了普及。

5.IBM SPSS

SPSS的最初版本是在1968年开发的,直到2009年被IBM收购。IBM SPSS的功能相当全面,几乎是所有学科和专业人员的首选工具。该软件具有深度的能力,具有易于使用的图形用户界面功能。然而,该软件最适合有统计学基础知识的研究人员使用,尤其是数据元素,如数据测量、数据类型识别、变量分配和编码以及案例选择。

IBM SPSS与Excel文件(.xls,.xlsx)、文本文件(.csv,.txt,.dat)、SAS(.sas7bdat)和Stata(.dta)兼容。它的 "图表生成器 "有一个引人注目的特点,允许用户拖放图形并进行修改。除了易用性和自动处理缺失数据点的能力外,用户还可以通过SPSS Amos执行结构方程模型。

然而,一些稳健和复杂的统计方法不能被估计,例如,最小绝对偏差回归和量化回归。

6.MATLAB

MATLAB(The Mathworks)于1984年发布。MATLAB是一种完整的命令行界面(CLI),也是科学家和工程师使用的编程语言。与R一样,学习的道路是陡峭的,你将被要求在某些时候创建自己的代码。也有大量的工具箱可以帮助回答你的研究问题(如用于分析脑电图数据的EEGLab)。在软件所能处理的内容方面,大量的统计方法和灵活性补充了这一难以使用的特点。MATLAB在工程、数值分析、线性代数和图像处理等领域获得了科学家的青睐。

MATLAB与Excel文件(.xls, .xlsx)、文本文件(.txt, .dat, .csv)、其他(.xml, json)兼容。MATLAB有一个很好的图形,并且很容易与Python和C++等高端编程软件集成,但并不拥有SAS和IBM SPSS的巨大统计方法。

此外,还有一系列不受欢迎的统计软件工具,在易用性方面做得很好,具有有效的点选功能。

7.JMP

JMP在内存和桌面上将强大的统计数据与动态图形结合起来。它的交互式和可视化范式使JMP能够揭示出从原始数字表或静态图形中无法获得的洞察力。JMP最初代表 "约翰的Macintosh程序",有五个定制的产品。JMP、JMP Pro、JMP Clinical、JMP Genomics和JMP Graph Builder App。

JMP兼容Excel文件(.xls, .xlsx),文本文件(.csv, .txt, .dat),SAS(.sas7bdat),Stata(.dta),SPSS(.sav)。JMP带有交互式图形、动态链接的数据表和脚本语言,也有一个允许使用R和Excel插件的界面,用户还可以得到有效管理输出的额外好处。与IBM SPSS类似,一些基本的稳健方法:回归;两阶段最小二乘法(2SLS),LAD,Quantile都没有。

8.米尼塔布

Minitab为数据分析提供了一系列基本的和相当先进的统计工具,它是在1972年从OMNITAB 80开发出来的,OMNITAB 80是一个轻型版本。与GraphPad Prism类似,命令可以通过GUI和脚本命令执行,这使得新手和希望进行更复杂分析的用户都可以使用它。

该软件与Excel文件(.xls)、ext文件(.txt、.dat、.csv)、IBM SPSS(.sav)、Stata(.dta)、JMP(.jmp)和其他文件扩展名(.xml)兼容。这使得数据可以轻松地被导入和导出,而不需要借助于可能导致错误的手工过程。Minitab可以自动计算并允许有效地创建图表。

9.统计学

Statistica是一套分析软件工具,最初由StatSoft开发,2014年被戴尔收购,2017年TIBCO进入协议收购。Statistica在数据管理、分析、可视化、数据挖掘和机器学习方面非常出色。

SAS与Excel文件(.xls)、ext文件(.txt、.dat、.csv)、IBM SPSS(.sav)、Stata(.dta)、JMP(.jmp)和其他文件扩展名(.xml)兼容。这使得数据可以轻松地导入和导出,而不必求助于可能导致错误的手工过程。Statistica允许整合R编程环境,在那里可以使用其他分析技术。

10.ǞǞǞ

Microsoft Office Excel最初是为处理数据管理而开发的,不需要任何介绍,Microsoft Corp Excel被广泛用于统计分析,根据本评论的数据集。该程序覆盖面广,使用知识相当广泛,对其使用方法的了解非常少,因此,在所审查的软件中,易用性达到最高。

Excel也有一个名为Meta-Essentials、MetaXL和MetaEasy的插件,增加了以excel为基础进行元分析统计的能力。

影响分析结果的因素有几个,包括样本大小、数据收集方法、所用测试的选择、方法等等。统计分析需要由专家仔细完成,以获得可靠的结果。雇用一个有经验的 自由职业者医学统计学家生物统计学顾问 可以帮助你节省时间和精力,同时专注于你的研究。在发表之前,让您的研究数据得到验证也是至关重要的,这样您就可以自信地将您的研究传达给全世界。Kolabtree提供对不同软件和工具有经验的自由职业统计师。 现在查看专家 或者干脆 发布项目 并在24小时内获得报价。

 


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关于作者

Kingsley Ukwuoma是一位经验丰富的统计学家和数据分析师,提供定量研究支持。他在输入应用方面有超过10年的认知经验,包括R、STATA、Eviews、Python、IBM SPSS和SAS/Excel,在健康科学和分析、流行病学、应用统计和全球健康技术和融资业务方面有行业应用。

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