用莲花图检法统计参考值和处理质控资料
作者：黄俊军 周新 陈薇 杨钢 鲁敏翔
单位：湖北医科大学附属第二医院，湖北医科大学医学检验系，武汉430071
关键词：非参数统计法；莲花图检法；百分位法；高密度脂蛋白胆固醇
临床检验杂志990104 摘要 以血清高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)为例，介绍一种新的临床统计学方法——莲花图检法(lotus plot，LP)。这是一种非参数统计法(non-parameter statistics)，它用均数、50百分位数作中位数、25百分位数到75百分位数的区间作集中度、5到95百分位数的区间为90%的分布范围、2.5到97.5百分位数的区间作95%的分布范围以及最大值和最小值等十个数值作图来描述资料的分布，确定参考值和建立质控图。在对男、女各70例正常人HDL-C处理后，表明LP法具有准确、简单、形象的特征，是临床可以应用的一种容易掌握和有价值的方法。
, 百拇医药
HDL-C检测的参考值各报道差异较大。其中的原因很多，选择的统计学方法不一恐怕也是原因之一。莲花图检法[1](lotus plot，LP)来源于箱须法(box-and-whisker)[2]，是通过用2.5、5、25、50、75、95、97.5的百分位数(pct)和最大值、最小值等十个数值作图来描述资料的一种新的统计学方法。
1 材料
1.1 LP法的表示方法和各指标的意义 表示方法是用十个数值作图，即平均值、最大值、最小值和7个百分位数表示资料的分布中心、集中度、90%和95%的区间及全范围四种意义。
1.1.1 中心 中位数(50百分位数)，与平均值同时表示。
1.1.2 集中度 第一个四分位点(25百分位数)和第三个四分位点(75百分位点)，表示资料围绕中心的50%的分布范围。
, 百拇医药
1.1.3 分布范围 5到95百分位数，2.5到97.5百分位数分别表示90%和95%的可信区间，亦称参考值或参考范围。
1.1.4 极差 最大值和最小值表示全范围。
1.2 对象 健康体检者，男、女各70名，年龄22～75岁，排除了肝、肾、高血压及内分泌疾病患者。空腹抽血，分离血清于全自动生化分析仪上采用日本第一化学药品株式会社生产的血清HDL-C测定试剂，按说明书操作，同时与本室质控血清一起测定，并作质控记录。
2 结果
2.1 140例HDL-C测定结果显示①HDL-C在不同性别间有差异，男性是1.04±0.25 mmol/L；女性是1.21±0.27 mmol/L。②波动范围，男、女两极差分别是1.11和1.19。③据说明书注明的日本人参考值，男性为1.40±0.33 mmol/L，女性为1.58±0.32 mmol/L。比较而言中国人群两组值都较低。
, 百拇医药
2.2 统计学方法比较 LP法与一般统计学方法结果比较。
2.2.1 参考值范围 LP法以95%可信区间表示即从2.5 pct至97.5 pct的值，男性0.64～1.56 mmol/L，女性0.73～1.78 mmol/L。一般统计学方法以
±s表示参考值范围，男性为0.54～1.54 mmol/L，女性为0.67～1.75 mmol/L。
2.2.2 表示方法 LP法以频率分布图为基础作一维图或二维图展示资料的分布(图1、2)，一般方法用数值表示。
图1 LP法处理HDL-C测定数据一维分布示意图
, 百拇医药
图2 LP法处理HDL-C测定数据二维分布示意图
2.2.3 LP法以极差反映资料的整体分布，波动态势在图中可以直接观察，一般方法则不能表现这一点。
2.2.4 质控图方面的差异 LP法以25 pct、5 pct、75 pct和95 pct为四条线作图，特点是这几条线不是等分的，判断标准是波动不超过上线95 pct，下线5 pct为正常。一般方法以均值为中心，以s为等距离划线作图。从结果看，两种质控图形态大体相似，但LP法的质控图更能体现集中和离散趋势(图3)。
上为LP法结果，下为一般统计法结果
图3 LP法与一般统计法质控数据比较图
3 讨论
, http://www.100md.com
关于HDL-C参考值的报道，由于采用的方法不同和种族的关系结果差异较大[3～5]。所用参考值范围大多是用一般统计学方法处理的结果，即以
±1.96 s表示。这一方法的前提条件就是假设资料是正态分布。长期使用这种方法的习惯性使人们很容易忽视考察资料的分布类型，生搬硬套公式，应该做的数据转换忽略了，致使结论不可信。LP法正是针对这种现象的方法，它不需要考虑资料的分布情况，直接可以进行可信区间或离散趋势的判断。一般统计学方法在统计之前则要确立资料分布类型，采用相应公式，对个别极大值或极小值需要进行取舍处理，但无论怎样处理还是会影响到均值和集中度的描述。对非正态资料还必须进行对数、三角函数、倒数转换等使之成正态分布。这一过程不仅运算量大，运算程序复杂且必然会影响到参考值的准确性。LP法属非参数统计法，计算简单，只需求出五个百分位数和均值，就可作图描述。LP法属百分位法的演变，它的特点在于以图形来表达资料的内容。作图方法可选用一维或二维作图法，二维表达一般横轴取纵轴的1/2单位，若两轴取相同数值单位，则图形就是一个正方形。二维表达给人一个平面分布观，实际应用上一般用一维表达即可。从质控图可以看出两种统计法的区别，一般统计学方法以均值为中线，以s为等距作四条线，上限2 s，下限-2 s。而LP法以50 pct为中线，上限95 pct，下限5 pct，四条线非等距，更清楚表达数值集中趋势，使越限值更显突出。若资料是正态分布无论是参考值还是质控图两种处理方法的结果几乎吻合，象图示HDL-C结果属这一类。但若资料是偏态分布，象脂蛋白(a)血浆含量低到测定为零，高到30 mg/dl[6]，标准差几乎与均值接近，波动范围极大的资料，用LP法表达更为理想。
, 百拇医药
LP法容易掌握，计算公式也只有一个百分位数计算式，但我们认为，应用这一公式应注意严格按统计学要求将整体资料分10～15个组段，即用极差除以10或15，求组间距之值，然后计算各百分位数。组段过多过少都不好，因为这直接影响到百分位数的计算。资料应尽量用大样本，虽然这一方法适用于小样本，但样本越大，两端的百分位数越稳定，相反则不稳定也就不可信。一般要求样本大于40例时，才能使用2.5 Pct和97.5 Pct即95%的区间，样本不足20例时，不得使用5 Pct和95 Pct即90%的区间。
*现在天津市医药科学研究所医学生化室工作
参考文献
1 Suzuki S,Kazama M,Fujimaki M,et al. REN polt for a graphic expression method of clinical laboratory data statistics. Jpn J Clin Pathol，1995，43：87
, 百拇医药
2 Tukey J W. Exploratory data analysis. New York,USA:Addisonwesley.1977：39～43
3 Ohta T, Kakiuti Y,Kurahara K,et al. Fractional esterification rate of cholesterol in high density lipoprotein is correlated with low density lipoprotein particle size in children.J Lipid Res. 1997，38：139
4 Syvanne M,Ahola M,Lahdenpera S,et al. High density lipoprotein subtractions in non-insulin-dependent diabetes mellitus and coronary artery disease.J Lipid Res，1995，36：573
5 周新主编.医学检验项目临床意义.武汉：湖北科技出版社，1996.96
6 王克勤主编.脂蛋白与动脉硬化.北京：人民卫生出版社，1995.434
(1998-03-09收稿，1997-07-28修回), 百拇医药
单位：湖北医科大学附属第二医院，湖北医科大学医学检验系，武汉430071
关键词：非参数统计法；莲花图检法；百分位法；高密度脂蛋白胆固醇
临床检验杂志990104 摘要 以血清高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)为例，介绍一种新的临床统计学方法——莲花图检法(lotus plot，LP)。这是一种非参数统计法(non-parameter statistics)，它用均数、50百分位数作中位数、25百分位数到75百分位数的区间作集中度、5到95百分位数的区间为90%的分布范围、2.5到97.5百分位数的区间作95%的分布范围以及最大值和最小值等十个数值作图来描述资料的分布，确定参考值和建立质控图。在对男、女各70例正常人HDL-C处理后，表明LP法具有准确、简单、形象的特征，是临床可以应用的一种容易掌握和有价值的方法。
, 百拇医药
HDL-C检测的参考值各报道差异较大。其中的原因很多，选择的统计学方法不一恐怕也是原因之一。莲花图检法[1](lotus plot，LP)来源于箱须法(box-and-whisker)[2]，是通过用2.5、5、25、50、75、95、97.5的百分位数(pct)和最大值、最小值等十个数值作图来描述资料的一种新的统计学方法。
1 材料
1.1 LP法的表示方法和各指标的意义 表示方法是用十个数值作图，即平均值、最大值、最小值和7个百分位数表示资料的分布中心、集中度、90%和95%的区间及全范围四种意义。
1.1.1 中心 中位数(50百分位数)，与平均值同时表示。
1.1.2 集中度 第一个四分位点(25百分位数)和第三个四分位点(75百分位点)，表示资料围绕中心的50%的分布范围。
, 百拇医药
1.1.3 分布范围 5到95百分位数，2.5到97.5百分位数分别表示90%和95%的可信区间，亦称参考值或参考范围。
1.1.4 极差 最大值和最小值表示全范围。
1.2 对象 健康体检者，男、女各70名，年龄22～75岁，排除了肝、肾、高血压及内分泌疾病患者。空腹抽血，分离血清于全自动生化分析仪上采用日本第一化学药品株式会社生产的血清HDL-C测定试剂，按说明书操作，同时与本室质控血清一起测定，并作质控记录。
2 结果
2.1 140例HDL-C测定结果显示①HDL-C在不同性别间有差异，男性是1.04±0.25 mmol/L；女性是1.21±0.27 mmol/L。②波动范围，男、女两极差分别是1.11和1.19。③据说明书注明的日本人参考值，男性为1.40±0.33 mmol/L，女性为1.58±0.32 mmol/L。比较而言中国人群两组值都较低。
, 百拇医药
2.2 统计学方法比较 LP法与一般统计学方法结果比较。
2.2.1 参考值范围 LP法以95%可信区间表示即从2.5 pct至97.5 pct的值，男性0.64～1.56 mmol/L，女性0.73～1.78 mmol/L。一般统计学方法以
±s表示参考值范围，男性为0.54～1.54 mmol/L，女性为0.67～1.75 mmol/L。2.2.2 表示方法 LP法以频率分布图为基础作一维图或二维图展示资料的分布(图1、2)，一般方法用数值表示。
图1 LP法处理HDL-C测定数据一维分布示意图
, 百拇医药
图2 LP法处理HDL-C测定数据二维分布示意图
2.2.3 LP法以极差反映资料的整体分布，波动态势在图中可以直接观察，一般方法则不能表现这一点。
2.2.4 质控图方面的差异 LP法以25 pct、5 pct、75 pct和95 pct为四条线作图，特点是这几条线不是等分的，判断标准是波动不超过上线95 pct，下线5 pct为正常。一般方法以均值为中心，以s为等距离划线作图。从结果看，两种质控图形态大体相似，但LP法的质控图更能体现集中和离散趋势(图3)。
上为LP法结果，下为一般统计法结果
图3 LP法与一般统计法质控数据比较图
3 讨论
, http://www.100md.com
关于HDL-C参考值的报道，由于采用的方法不同和种族的关系结果差异较大[3～5]。所用参考值范围大多是用一般统计学方法处理的结果，即以
±1.96 s表示。这一方法的前提条件就是假设资料是正态分布。长期使用这种方法的习惯性使人们很容易忽视考察资料的分布类型，生搬硬套公式，应该做的数据转换忽略了，致使结论不可信。LP法正是针对这种现象的方法，它不需要考虑资料的分布情况，直接可以进行可信区间或离散趋势的判断。一般统计学方法在统计之前则要确立资料分布类型，采用相应公式，对个别极大值或极小值需要进行取舍处理，但无论怎样处理还是会影响到均值和集中度的描述。对非正态资料还必须进行对数、三角函数、倒数转换等使之成正态分布。这一过程不仅运算量大，运算程序复杂且必然会影响到参考值的准确性。LP法属非参数统计法，计算简单，只需求出五个百分位数和均值，就可作图描述。LP法属百分位法的演变，它的特点在于以图形来表达资料的内容。作图方法可选用一维或二维作图法，二维表达一般横轴取纵轴的1/2单位，若两轴取相同数值单位，则图形就是一个正方形。二维表达给人一个平面分布观，实际应用上一般用一维表达即可。从质控图可以看出两种统计法的区别，一般统计学方法以均值为中线，以s为等距作四条线，上限2 s，下限-2 s。而LP法以50 pct为中线，上限95 pct，下限5 pct，四条线非等距，更清楚表达数值集中趋势，使越限值更显突出。若资料是正态分布无论是参考值还是质控图两种处理方法的结果几乎吻合，象图示HDL-C结果属这一类。但若资料是偏态分布，象脂蛋白(a)血浆含量低到测定为零，高到30 mg/dl[6]，标准差几乎与均值接近，波动范围极大的资料，用LP法表达更为理想。, 百拇医药
LP法容易掌握，计算公式也只有一个百分位数计算式，但我们认为，应用这一公式应注意严格按统计学要求将整体资料分10～15个组段，即用极差除以10或15，求组间距之值，然后计算各百分位数。组段过多过少都不好，因为这直接影响到百分位数的计算。资料应尽量用大样本，虽然这一方法适用于小样本，但样本越大，两端的百分位数越稳定，相反则不稳定也就不可信。一般要求样本大于40例时，才能使用2.5 Pct和97.5 Pct即95%的区间，样本不足20例时，不得使用5 Pct和95 Pct即90%的区间。
*现在天津市医药科学研究所医学生化室工作
参考文献
1 Suzuki S,Kazama M,Fujimaki M,et al. REN polt for a graphic expression method of clinical laboratory data statistics. Jpn J Clin Pathol，1995，43：87
, 百拇医药
2 Tukey J W. Exploratory data analysis. New York,USA:Addisonwesley.1977：39～43
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4 Syvanne M,Ahola M,Lahdenpera S,et al. High density lipoprotein subtractions in non-insulin-dependent diabetes mellitus and coronary artery disease.J Lipid Res，1995，36：573
5 周新主编.医学检验项目临床意义.武汉：湖北科技出版社，1996.96
6 王克勤主编.脂蛋白与动脉硬化.北京：人民卫生出版社，1995.434
(1998-03-09收稿，1997-07-28修回), 百拇医药