SPSS、R和Python，哪个更适合你的研究？折线/柱状/散点图等数据可视化工具，究竟怎么选？

科学研究是一个求真的过程，而「数据与统计」是我们获取真理的重要工具。在上一篇文章中，我们讨论了描述性统计分析、推论性统计分析和高级统计分析。（详情可见：纯干货！医学「统计分析方法」该怎么选？描述性 VS 推论性，傻傻分不清楚？一文厘清）

在这篇文章中，我们将深入研究数据可视化、统计软件的选择与使用、统计结果的解读，以及如何在报告中展示统计结果。小编将带大家进一步揭开科学研究的神秘面纱。

1. 数据可视化：让数据“说话”

数据可视化，就像一种语言能让数据“说话”，清晰地展示出数据中的模式和趋势。数据可视化的重要性在于——将庞大而复杂的数据信息转化为直观易理解的图像，帮助研究者和读者更好地理解和记忆数据信息。通过数据可视化，可以更清晰地看到数据中的规律和趋势，甚至可以发现隐藏的模式。

※常见的数据可视化工具和技术

a. 折线图：

在医学研究中，折线图经常用于表示随时间变化的数值数据。例如，在一项关于心率变化的研究中，研究人员可以在图上的X轴上表示时间（例如，分钟、小时、天等），Y轴表示心率。每一位患者的数据可绘制为一条线，从而直观地揭示心率随时间的变化。

b. 柱状图：

柱状图是一种非常普遍的可视化数据图，经常用于表示类别之间的差异。例如，在一项比较不同药物效果的研究中，每种药物的平均效果可以通过不同的柱子来表示。柱子的高度表示平均值，误差线表示标准误差或置信区间。

c. 散点图：

散点图用于表示两个连续变量之间的关系。例如，一个研究人员可能对血压和身体质量指数（BMI）之间的关系感兴趣。每个点表示一个患者，X轴表示BMI，Y轴表示血压。

d. 热图：

热图用于表示大量数据的整体模式。在基因表达研究中，行可以表示各个基因，列可以表示各个样本，颜色可以表示基因表达的强度。

举例来说，探究一种新药对血压的影响，采用数据可视化能帮助我们清晰地看到药物治疗前后患者血压水平的变化情况。在这项研究中，可以使用折线图来展示时间与血压的关系，用箱线图来展示血压的分布情况，甚至用热图来展示药物剂量、治疗时间和血压之间的复杂关系。

2. 统计软件的选择与使用：选择适合的工具

2.1 常见的统计软件

在科研中，我们经常使用到的统计软件有SPSS、R和Python。

SPSS具有友好的用户界面，适合于基础的统计分析；而R和Python是两种强大的编程语言，它们拥有丰富的统计分析包，能处理复杂的统计问题。

2.2 如何选择合适的统计软件

※选择合适的统计软件需要考虑以下因素：

a. 研究需求：

不同的统计软件有不同的功能。SPSS适合基础的描述性统计和推理统计；而R和Python则可以进行更复杂的分析，如多元回归、生存分析等。

b. 数据类型和规模：

对于大规模的数据或者复杂的数据结构，例如分析基因表达数据，R和Python会更为适合，因为这类软件有着强大的数据处理能力；而对于较小规模的数据，例如临床试验数据，SPSS就足够了。

c. 技能水平：

如果你没有编程经验，SPSS可能是更好的选择，因为它有图形用户界面。然而，如果你有编程经验，R和Python将会给你带来更多的灵活性。

例如，如果我们的研究需要对医疗影像进行分析，Python的医学影像处理库如SimpleITK、PyDicom等能为我们提供很好的支持；如果我们的研究需要进行复杂的生存分析，那么R语言的survival包则是我们的首选。

3. 统计结果的解读：读懂统计语言

统计结果的解读是数据分析的最后一步，也是至关重要的一步。理解P值、置信区间、效应量等统计指标，能帮助我们正确地理解研究结果。

3.1 如何理解统计结果

a. P值：

P值是观察到的数据与零假设（即无效假设）之间不一致性的度量。较小的P值（通常小于0.05）表明观察到的数据与零假设的不一致性更大，因此有更强的证据拒绝零假设。

b. 置信区间：

置信区间给出了参数的可能范围。例如，一个95%的置信区间表示，如果我们重复实验100次，期望95次的结果会落在这个区间内。这提供了一种估计参数不确定性的方法。

c. 效应量：

效应量是测量结果重要性的指标。例如，Cohen的d是一种常见的效应量，用于度量两组之间的平均差异。对于临床试验，效应量可以帮助我们判断治疗效果的临床重要性。

3.2 如何正确地解读统计结果

※正确地解读统计结果需要注意以下几点：

a. 不要过分强调P值：

尽管P值是统计结果中的一个重要部分，但它并不是结果的全部。P值只是表示数据与零假设不一致的程度，并不能证明零假设是真的或假的。

b. 统计显著性与临床显著性：

一项研究的统计显著性并不等于它的临床显著性。即使一项研究在统计上显著，也可能在临床上无意义。因此，解读结果时，我们应该同时考虑统计显著性和临床显著性。

c. 看整体证据：

一个研究的结果不能单独解释，而需要考虑所有的证据，包括其他研究的结果，以及生物学的可信度。

例如，假设在上述血压研究中发现，新药治疗后患者的血压显著降低，P值

统计方法在医学研究中扮演着至关重要的角色，它帮助我们从庞大的数据中找到有意义的信息，评估研究假设，以及将研究结果以可视化的方式展现出来。

希望通过这篇文章，你能对数据分析与统计方法有了更全面的理解，更好地利用这个强大的工具，推动你的研究前行。

撰写：大黄豆