如何控制观察性研究偏倚?SPSS非参数统计与匹配队列方法详解

2025-12-20 MedSci xAi 发表于广东省
本文详解观察性研究中选择偏倚控制策略,基于年龄、性别、BMI等多变量匹配建立平衡队列,采用Kruskal-Wallis非参数检验和Fisher确切概率法进行统计分析,提供SPSS 25实操指南与p≤0.05显著性标准设定方法。

为了减少因观察性、非随机研究设计可能导致的选择偏倚,我们基于受试者的年龄、性别、体重指数和腹壁疝工作组分类进行了匹配,以实现更平衡的研究队列。随后的分析使用了这些匹配队列。在分析之前,进行了正态性检验,结果显示数据呈非正态分布(非参数)。连续数据采用独立两组非参数比较(秩检验)的形式,即Kruskal-Wallis H检验进行比较。各组之间的基线特征采用卡方检验和双尾Fisher确切概率法进行分析。双侧显著性水平设定为p ≤ 0.05。统计计算和分析使用IBM SPSS 25版(IBM公司,纽约州阿蒙克)进行。

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