生物医学研究统计方法第23章遗传数据基因定位统计方法案例辨析及参考答案廉政纪检.doc

1、生物医学研究统计方法：第23章 遗传数据基因定位统计方法案例辨析及参考答案 - 廉政纪检 - 第23章 遗传数据基因定位的统计方法案例辨析及参考答案案例23-1 为了研究糖尿病与标记位点P的关系，某研究者进行了病例-对照研究，共640例，数据见教材表23-18。教材表23-18 299例病例与341例对照的性别及基因型频数分布人群男女PP, Pppp合计PP, Pppp合计病例43367916555220对照5347100130111241合计9683179295166461对于该资料，研究者首先分析病例组与对照组的性别构成是否有差异，用检验 =0.667， ， P0.414。因此，可认为病例

2、组与对照组的性别构成无差异，两组性别均衡。因此，下面只考虑基因型对疾病的影响。合并教材表23-18中的男女性别相应的基因型数据，得教材表23-19。教材表23-19 299例病例与341例对照的基因型频数分布人群基因型PP, Pppp合计病例208 91299对照183158341合计391249640仍采用检验，得=16.943， ， P0.000。因此，按=0.05的检验水准，可认为位点P与糖尿病关联。请讨论：（1）该资料的分析方法是否合适？为什么？（2）应该如何分析该资料？案例辨析 从教材表23-18的数据分析，虽然病例组与对照组的性别构成均衡，但分别分析男性组、女性组的糖尿病与标记位点P的关系, 经?2检验，发现?2值分别为0.036 3，22.133 4，P值分别为0.848 90.000 1；或者按性别进行分层分析，值的Breslow-Day齐性检验?2值为5.940 4，P值为0.014 8，认为不齐。因此，性别与标记位点之间存在交互作用，即在不同性别下，标记位点对疾病的影响不一致，从而不能把男女性别合并后相应的基因型数据表进行分析。正确做法 宜分性别分析男性组、女性组的糖尿病与标记位点P的关系，或者采用Logistic回归模型把交互作用项引入模型。