實施方案 抽樣方法

2021-12-25 02:36:09 字數 2675 閱讀 8079

實施方案:

本研究以13—20周歲範圍內的初高中生為研究物件,以病例對照研究方法**影響青少年視力的主要因素。

1 準備階段

1.1 確定研究物件:研究物件為「年滿13周歲到20周歲的人群(包括13周歲和20周歲)」,為了提高調查效率,研究物件設定為滿足上述年齡要求的初高中學生。

1.2 確定研究方法:研究內容為「影響青少年近視的因素」,研究收集多個因素,確定乙個結局(近視),分析多因一果的關係,因此選擇「非匹配病例對照研究」作為本次研究的方法。

1.3 估計樣本含量:根據流行病學方法,當α、β和p0一定時,or值離1越遠則樣本所需量越小。

因此選取本次研究因素中or值最值,估計樣本最小值。本次樣本中or值最小的因素是「平均每天運動量<1h」,其or估計值為1.5(影響青少年近視的因素分析,張嫻,2014),全體人群中「平均每天運動量<1h」的估計值為有60%(全國五城市兒童青少年運動狀況調查,李珊珊等,2008),即p0 =0.

6。根據公式

式中n為病例組或對照組人數,與分別為α何β對應的標準正態分佈的分位數,可查表獲得。與分別為對照組與病例組估計的某因素暴露率, =1-, =1-, =()/2, =1-。

根據以上公式,計算得:

n=475.24

即每組需要調查至少476人。

因此本研究最少理論調查研究人數為952人,研究設定無效問卷率為10%,則最終調查人數確定為1058人。

1.4 確定抽樣方案:

本課題調研地區主要涉及寧波江北區、海曙區、鄞州區三個區域。計算所得樣本量為1058人,方便調查,將樣本量定位1200人,即每個區域**問卷數》=400份,其中病例組》=200份,正常組》=200份。

抽樣方法(分層抽樣):

(1)抽樣方案:

備註* :抽樣方案:江北區和鄞州區抽樣方案與鄞州區相同。

病例組:不包括家族史患者、外傷引發近視者。

對照組:不包括雷射矯正後視力正常者。

(2)學校選擇:

在三個區域內各選擇一所規模、教學質量、經濟實力等綜合實力相似的初中和高中作為主要調查地點,並再各選擇一所作為後備調查學校。(目的:保證樣本量**充足)。

1.5 確定問卷內容:見附件一。

1.6 確定實施進度:

2 調查階段

2.1 問卷發放:時間+地點+如何保證資料**可靠性(為什麼?)

3 分析階段

3.1 資料核查與整理:

3.2 統計分析:

建立資料庫,應用專業相關的技術軟體對原始資料進行資料分析,從而提出青少年近視的影響因素的假設。(如:應用spss 18.

0軟體建立資料庫,組間比較運用x2 檢驗,影響因素的分析運用logstic回歸。)

具體如下:spss for windows是乙個組合式軟體包,它集資料錄入、整理、分析功能於一身。使用者可以根據實際需要和計算機的功能選擇模組,以降低對系統硬碟容量的要求,有利於該軟體的推廣應用。

spss的基本功能包括資料管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。spss統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、資料簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類,每類中又分好幾個統計過程,比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、logistic回歸、probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程,而且每個過程中又允許使用者選擇不同的方法及引數。spss也有專門的繪圖系統,可以根據資料繪製各種圖形。

spss for windows的分析結果清晰、直觀、易學易用,而且可以直接讀取excel及dbf資料檔案,現已推廣到多種各種作業系統的計算機上,它和sas、bmdp並稱為國際上最有影響的三大統計軟體。在國際學術界有條不成文的規定,即在國際學術交流中,凡是用spss軟體完成的計算和統計分析,可以不必說明演算法,由此可見其影響之大和信譽之高。最新的21.

0版採用daa(distributed analysis architecture,分布式分析系統),全面適應網際網路,支援動態收集、分析資料和html格式報告。

首先要對資料進行正態分佈檢驗,若符合正態分佈,則使用卡方檢驗,若不符合的用非引數軼和檢驗。

1.χ檢驗的檢驗統計量為χ,其通用公式為﹙當總例數n≥40且所有格仔的t≧5時,可以χ檢驗的通用公式﹚:

χ=∑[﹙a-t﹚/t];

2.χ檢驗專用公式﹙當總例數n≥40且所有格仔的t≧5時,可以χ檢驗的通用公式﹚:

χ=﹙ad-bc﹚n/[﹙a+b﹚﹙c+d﹚﹙a+c﹚﹙b+d﹚];

3.χ檢驗的校正公式﹙當n≥40但有1≤t<5時,可以χ檢驗的校正公式﹚∶

χ=∑[﹙〡a-t〡-0.5﹚/t];

確切概率法﹙當n<40,或t<1時﹚∶

pi=[﹙a+b﹚!﹙c+d﹚!﹙a+c﹚!﹙b+d﹚!]/﹙a!b!c!d!n!﹚;

logistic回歸又稱logistic回歸分析,主要在流行病學中應用較多,比較常用的情形是探索某疾病的危險因素,根據危險因素**某疾病發生的概率等等。想**近視發生的危險因素,可以選擇兩組人群,一組是近視組,一組是非近視組,兩組人群肯定有不同的體徵和生活方式等。這裡的因變數就是是否近視,即「是」或「否」,為兩分類變數,自變數就可以包括很多了,例如年齡、性別、飲食習慣等。

自變數既可以是連續的,也可以是分類的。通過logistic回歸分析,就可以大致了解到底哪些因素是近視的危險因素。logistic回歸的因變數可以是二分類的,也可以是多分類的,但是二分類的更為常用,也更加容易解釋。

所以實際中最為常用的就是二分類的logistic回歸。

4 總結階段

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