作者：牟海燕 封面：自己想吧
文献概要
本篇文献采用自编一般情况调查表及焦虑自评量表(SAS)对某医院100个糖尿病前期患者进行了调查，根据SAS得分将100个患者分为焦虑组(22例)和非焦虑组(78例)，了解糖尿病前期患者焦虑现状、分析影响因素。以α=0.05的检验水准判断变量是否有统计学意义。
主要统计学方法
计量资料采用Shapiro-Wilk检验进行正态性检验；正态分布的计量资料以(x±s)表示，两组间比较采用独立样本t检验；非正态分布的计量资料以M(P25，P75)表示，两组间比较采用非参数检验；计数资料采用相对数表示，组间比较采用χ2检验或Fisher's确切概率法；采用Spearman秩相关进行相关性分析；采用多因素Logistic回归分析糖尿病前期患者焦虑的影响因素。
即本文采用的主要统计学方法有：定量资料的正态性检验、两独立样本t检验、非参数检验、两独立样本的卡方检验或Fisher's确切概率法、spearman秩相关和Logistic回归。
下面小编对本文使用的主要方法进行简要介绍。
(1)正态性检验
许多统计学方法都要求数据满足正态分布，如常用的t检验、方差分析、线性回归等。进行正态性检验的方法很多，大致分为3类：(1)经验法。(2)图示法。例如直方图、P-P图、Q-Q图，采用图示法时样本量最好比较大。(3)检验法。例如S-W检验(W检验)、K-S检验(D检验)等。
(2)两独立样本t检验
两独立样本t检验用于比较两组服从正态分布的定量变量的总体均数是否有差别，若以α=0.05的检验水准，则α＞0.05接受H0，表示两总体的均数无差别，α＜0.05拒绝H0，表示两总体的均数有差别。
(3)非参数检验
参数检验是在已知总体分布类型的基础上，对总体参数进行估计和检验，如：t检验，F检验，U检验等。非参数检验(的适用范围很广，总体分布类型未知或非精确测量资料(如等级资料)或参数检验的条件得不到满足时，对资料的分布规律及特征进行统计推断。如：秩和检验、卡方检验、游程检验、序贯检验和Ridit分析等都是非参数检验。
非参数检验的主要优点是对资料的要求不像参数检验那样严，适合处理非正态、方差不齐，以及分布类型不明确等资料。其次，有些问题本身还没有适当的参数检验方法可用，而非参数检验法则能予以处理。
非参数检验的不足之处是，由于它对原始数据所包含的信息利用不充分，检验效率就低了。尤其是对适宜用参数检验法处理的资料，若用非参数法分析，一般犯第二类错误的概率比参数检验大。故适宜用参数检验法的资料，应首选参数检验法。
(4)两独立样本的卡方检验或Fisher's确切概率法
卡方检验可用于对分类资料的率或构成比进行检验。Fisher确切概率检验的理论基础为超几何分布，不属于卡方检验范畴，但是当卡方检验不适合时可用Fisher确切概率法。在适用卡方检验对率或构成比进行检验时，若出现以下情况，⑴p≈α；⑵T(理论频数)＜1；⑶n＜40；⑷n≥40，但1≤T＜5则使用Fisher确切概率法。
(5)spearman秩相关
衡量两变量之间相关性的参数主要有pearson积差相关系数、spearman等级相关系数。pearson积差相关系数适用于描述服从双变量正态分布的两随机变量；spearman等级相关系数的适用范围则较广，对数据的要求也低一些，可用于不服从双变量正态分布的变量、总体分布类型未知或者一个变量数据是等级变量，另一个是连续型变量。
(6)Logistic回归
当因变量为分类变量时，研究影响因变量的因素可使用Logistic回归。Logistic回归的反应变量为二分类变量，自变量定性或定量均可。在研究中，一般设效应指标y=1为发生，y=0为不发生。对于无序分类变量可设置哑变量，使模型的解释更为合理。注意Logistic回归对样本量的要求比线性回归要大得多，样本量一般需要为自变量个数的20倍以上。
问卷结果分析
(1)一般情况
100例糖尿病前期患者中，男58例(58.0%)，女42例(42.0%)；年龄30~75岁，平均年龄(54.3±15.6)岁；焦虑组22例，非焦虑组78例(78.0%)。
(2)两组一般资料比较
两组患者性别、年龄、婚姻、职业、文化程度、医疗保险类型、吸烟、饮酒、颈动脉硬化、下肢动脉硬化、尿微量白蛋白/尿肌酐、高血压、高血脂、FPG、2hPG、HbA1c间比较，差异均无统计学意义(P>0.05)。
两组患者家庭月收入、体质指数(BMI)间比较，差异均有统计学意义(P<0.05)。
部分检验结果如下：
(3)糖尿病前期患者焦虑和相关变量的相关性分析
糖尿病前期患者是否焦虑与家庭月收入呈负相关(P<0.05)，与性别、年龄、BMI、吸烟、饮酒、糖尿病家族史、文化程度、医疗保险类型、FPG、2hPG、HbA1c、高血压、高血脂、颈动脉硬化、下肢动脉硬化情况无直线相关关系(P>0.05)。
(4)糖尿病前期患者焦虑影响因素的多因素Logistic回归分析
以是否焦虑为因变量(赋值：有=1，无=2)，以年龄、家庭月收入(赋值：≦500=1，501~1000=2，1001~2000=3，2001~3000=4，3001~4000=5，4001~5000=6，≧5000=7)、FPG、2hPG、HbA1c为自变量进行多因素Logistic回归分析，结果显示，家庭月收入是糖尿病前期患者焦虑的影响因素。
结论
糖尿病前期患者普遍存在焦虑情绪，家庭月收入是影响其情绪的主要因素，收入越高产生焦虑情绪的可能性越低。
参考文献
陈志雄,曾爱林,胡雅琴,刘精东.糖尿病前期患者焦虑现状调查及影响因素分析[J/OL].中国全科医学:1-5[-03-19]./kcms/detail/13.1222.R.0309.1802.002.html.
主要内容来源于《中国全科医学》杂志的《糖尿病前期患者焦虑现状及影响因素分析》，仅供学习交流，版权归原作者所有，如有侵权，请联系删除，谢谢！
学堂君的历史合辑：
菜鸟系列
问卷系列
线性回归
信效度分析
聚类分析
时间序列
常见问题
神经网络
多维尺度分析
C4.5算法
生存分析
对应分析
欢迎添加：
【数据分析服务】微信号：LYJ_312
【社群服务助手】微信号：spss_shequn
【加入团队】：请点击招募，我们是认真的！
如果觉得《logistic回归分析优点_糖尿病前期患者焦虑现状调查及影响因素分析》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
