医学统计学论文大全11篇
时间：2023-02-12 20:06:56
医学统计学论文篇（1）
[中图分类号] R181.2+3 [文献标识码] A [文章编号] 1674-4721（2016）08（b）-0152-03
队列研究又称前瞻性研究、随访研究及纵向研究，是将一个范围明确的人群按是否暴露于某可疑因素及暴露程度分为不同的亚组，追踪其各自的结局，比较亚组之间结局的差异，从而判定暴露因子与结局之间有无因果关联以及关联大小的一种观察性研究方法[1]。这里暴露是指研究对象接触过某种待研究的物质（如重金属等）、具备某种待研究的特征（如年龄、性别及遗传因素等）或行为（如吸烟等）[2]。观察的结局主要是与暴露因子可能有关的结局。队列研究中先因后果的时间顺序相对明确，受一些偏倚的影响小，是观察性研究方法中验证病因能力最强的研究方法[3]，其证据等级仅次于严格设计的随机对照试验。尽管我国的前瞻性队列研究起步较晚，但自20世纪八九十年代起也陆续开展了一些队列研究[4]。如果这些研究未能正确使用该研究方法，不但不能有效验证病因假设，还有可能得出错误的结论。本文收集并分析了近年国内公开发表的队列研究论文，发现其中存在的统计学问题并提出改进意见和建议，旨在引起作者、编者和审稿专家的重视，提高期刊论文的质量。
1队列研究文献的检索
以“队列研究”“前瞻性研究”“随访研究”“纵向研究”为关键词，在中国知网（CNKI）和万方数据库中检索2014～2015年公开发表的队列研究文献共1874篇，剔除重复文献和非研究性文献后，获得研究性文献929篇（表1）。
2 载文量及统计学方法应用情况
根据李康等[5]主编的《医学统计学》和Cochrane推荐的Newcastle-Ottawa-Scale（NOS）工具[6]对检索到的文献进行统计学方法应用情况评判，评判结果在文献评价表中登记并复核，采用Excel管理和分析数据。结果发现，绝大多数队列研究采用χ2检验和Logistic回归方法进行统计推断，约占82.0%；而使用了生存分析及Cox比例风险回归模型的仅占13.0%（表2）。
3常见统计学问题
3.1研究对象描述不清楚或不确切
研究对象的选择是随访研究的首要问题，因此文中关于研究对象的描述必须准确清楚，根据研究属于总体研究或是抽样研究，对研究对象的描述应加以区别[7]。目前我国队列研究中关于研究对象的描述主要存在的问题为：描述中对总体研究或抽样研究未加以明确说明；抽样研究中的描写模棱两可，未说明具体抽样方法。从统计学上讲，总体研究的研究对象是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体，而抽样研究的研究对象是总体中随机抽取的部分观察单位。
例如，就“某高校教师肥胖率及其对糖尿病发病影响的研究”而言，首先要制定相应的纳入标准与排除标准，研究的纳入标准为“某高校在编、在职且未患糖尿病的教师”，排除标准为“妊娠期、哺乳期女教工”。如果研究为总体研究，其研究对象应是该高校的所有在编、在职且未患糖尿病的非孕（哺乳）教师；如果研究为抽样研究，则其研究对象是该高校所有在编、在职且未患糖尿病的非孕（哺乳）教师的一个随机样本，研究对象描述中还应具体说明所使用的抽样方法，如单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样或分层抽样等，同时写明随机抽样的具体实施方法。
3.2结局事件及其判断标准描述不全面
随访研究的另一个重要因素是结局事件，其指随访观察中将出现的预期结果事件，研究中既要记录是否发生了结局事件，还应记录是否存在失访及失访原因（失去联系、因其他疾病死亡、研究终止）。分析我国2014～2015年已发表的队列研究文章发现，大多数研究均未描述是否存在失访，部分研究对结局事件的判断标准描述不全面。按照队列研究的设计要求，结局事件要有明确统一的判断标准。例如，2型糖尿病结局的判断标准[8-9]：确诊糖尿病，即自我报告医生诊断糖尿病和（或）正在使用胰岛素和（或）口服降糖药治疗者；未确诊糖尿病，即未诊断糖尿病但空腹血浆葡萄糖水平≥7.0 mmol/L者；对于随访期发生死亡者，如果其死亡原因中含有糖尿病也认为是随访期发生2型糖尿病。
3.3统计分析不充分或错误
3.3.1基线特征描述不全面 队列研究中暴露组与非暴露组基线特征是否存在差异以及差异的方向直接影响研究结果的解释，因此基线特征的描述是队列研究资料分析必不可少的内容。而目前国内的队列研究文献中存在较严重的不按暴露有无分组描述基线特征的现象。此外，如随访过程中存在失访，则失访者与随访者基线特征的比较也直接影响研究结果的解释。在查阅的929篇研究性队列研究文献中无失访情况描述，无失访者与随访者基线特征比较者达90%以上。
因此，队列研究的资料分析应首先比较暴露组与非暴露组基线特征的一致性，以分析基线特征的差异对研究结果是否有影响以及影响方向，同时也可确定多因素分析中需要调整的混杂因素。如果研究中有失访，还应比较失访者与随访者的基线特征是否一致，以判断失访对研究结果是否有影响以及影响方向。
3.3.2统计推断方法选择不当 统计学方法的选择一向是医学科学研究中的难点问题。队列研究中主要涉及的统计推断方法包括χ2检验、Logistic回归以及Cox比例风险回归模型，此三种方法的误用和混用在队列研究文献中较严重，包括误用χ2检验代替Logistic回归、误用Logistic回归代替Cox回归等。由表2可知，929篇研究性队列研究文献中应用了Cox回归的仅占13.0%，且2015年的比例与2014年基本相同（13.1% vs 13.0%），可见这一方法的正确应用近两年内并未引起作者以及编辑足够的重视。
队列研究中统计学方法选择的正确思路为[10]：若暴露组与非暴露组的基线特征一致，则可以直接应用χ2检验比较暴露组与非暴露组结局事件发生率的差异，以判断暴露因素与结局事件是否有关联，同时计算相对危险度（relative risk，RR）及其95%置信区间，进一步说明两者的关联强度。相反，若暴露组与非暴露组的基线特征存在差异，应采用多因素的回归分析对混杂因素进行控制。如果数据资料中无时间变量，可采用Logistic回归，并在模型中调整组间存在差异的基线特征变量；如果有时间变量，则应采用Cox回归，并在模型中调整组间存在差异的基线特征。
3.4其他问题
国内公开发表的队列研究文献存在的其他问题：①应用Logistic回归或Cox回归时，分类变量或等级变量无赋值说明，造成结果解释的混乱。例如，只有在明确“男性=1，女性=0”或者相反的情况下，才能正确解释暴露因素与研究结局之间的关系。②误用χ2检验公式：应该使用校正公式时，却应用了非校正的通用公式或专用公式；不能应用χ2检验时，却计算了χ2值。例如，两组率比较时，只有满足总例数n≥40且理论频数T≥5的条件下，才能采用非校正的四格表χ2检验的通用公式或专用公式；如果n≥40且1≤T
4队列研究医学论文作者及编辑应注意的问题
分析结果表明，队列研究医学论文的统计学方法应用基本正确，编辑人员也比较重视统计学方法的使用情况，但是仍有部分论文在研究设计和统计分析方法的应用上存在一些问题，导致的研究结果缺乏科学性和可信性。为使作者、编辑和审稿者高度重视统计学的正确应用，进一步提高队列研究医学论文的质量，笔者认为还应做好以下工作。
4.1提高对统计学知识的认识，强化统计学意识
目前，国内医学科研工作者未认识到医学统计学的重要性，对医学统计学的重视程度还不够。因此，要加大“医学统计学在医学科研中重要性”的宣传力度，提高科研工作者对医学统计学的认识；在医学科研工作中普及医学统计学知识，强化医学统计学意识，促使其在科研设计、数据分析和论文撰写中正确应用医学统计学方法[11]。
4.2加强流行病学与医学统计学专家审稿工作
医学研究，包括队列研究，其统计分析都是以科学研究设计为基础的。研究设计不科学、有缺陷，即使应用了高级的统计学方法也于事无补。所以，审稿专家在具备丰富的专业知识的同时，还应具备一定的医学统计学和流行病学知识，能够做到从研究设计到统计分析，系统地审核研究结果的科学性、可靠性，确保论文质量[12]。此外，如果条件允许，所有稿件应先通过流行病学与医学统计学专家的审核，然后再由各专业学科专家审稿，以确保研究成果的真实可靠[13]。因此，医学期刊编委会应增设流行病学与医学统计学专业的专家委员，严格审核论文的研究设计和统计分析，不合格的论文坚决不发表，这样才能不断提高稿件质量和水平。
有计划地定期聘请流行病学与医学统计学专家对期刊编辑人员进行流行病学与医学统计学知识培训[14]。通过定期举办专业知识讲座、选派编辑人员参加专题培训班、定期组织考核、根据考核结果给予适当奖励等措施，以提高编辑人员学习流行病学与医学统计学知识的积极性，不断提高其相关知识水平，最终达到提高论文质量的目的。
[参考文献]
[1]张啸飞.前瞻性队列研究及生存分析[A]//2014浙江省临床流行病学与循证医学学术年会论文汇编[C].浙江，2014： 15.
[2]李立明.流行病学[M].5版.北京：人民卫生出版社，2003：58-59.
[3]李立明，吕筠.大型前瞻性人群队列研究进展[J].中华流行病学杂志，2015，36（11）：1187-1189.
[4]王慧，陈培战，张作文，等.我国人群队列研究的现状、机遇与挑战[J].中华预防医学杂志，2014，48（11）：1016-1021.
[5]李康，贺佳.医学统计学[M].6版.北京：人民卫生出版社，2013：84-150.
[6]何琼，黄渊秀，康文婧，等.2001-2010年我国伤害预防病例对照研究及队列研究文献质量评价[J].中华疾病控制杂志，2014，18（10）：913-916.
[7]王芳，戴国华，娄昊.循证中医药队列研究的随访设计[J].山东中医杂志，2016，（1）：14-17.
[8]樊森，陈纪春，黄建凤，等.中国成人看电视时间与2型糖尿病发病关系的前瞻性队列研究[J].中国循环杂志，2014， 29（5）：372-376.
[9]李卫东，傅坤发，连燕舒，等.成人非酒精性脂肪肝与2型糖尿病发病关系的前瞻性队列研究[J].中国全科医学，2015， 18（28）：3426-3429.
[10]韩梅，陈薇，曹卉娟，等.比较效果研究常用方法之二：队列研究设计[J].现代中医临床，2015，22（3）：20-23.
[11]沈洪兵.重视大型队列研究的人才梯队建设和技术储备[J].中华预防医学杂志，2014，48（7）：547-548.
[12]高永，张中文，石德文，等.基于Excel的统计分析系统在期刊编辑部审稿中的应用[J].编辑学报，2013，25（5）：478.
医学统计学论文篇（2）
2学生特征分析
（1）中职医学影像专业学制为3年，该部分内容安排在二年级第二学期学习。通过学习该部分内容，学生能够提前熟悉医院信息化环境，较快进入实习角色。（2）该专业学生大部分住校，每人都有智能手机，班级建有QQ群，可随时上网学习；学校机房也提供上网学习条件；教室安装有多媒体教学设备（投影仪、电脑），学生在课余时间或自习时可进行自主学习。（3）学生前期已学习了WindowsXp操作系统Office办公软件（Word\Excel\Powerpoint）。（4）中职生普遍轻理论、重实践，对计算机课感兴趣，喜欢动手操作。但缺乏自主学习能力、自控力差，很少提出问题、主动学习，应采取有效教学策略和激励措施。
3课前任务设计
3.1设计思想
（1）运用翻转课堂整体教学设计思想，将课前任务与课上活动相联系，形成性评价与总结性评价相结合，遵循“努力>正确、质量>数量”原则，例如，学生完成任务4，可免除本次理论测验。（2）课前任务设计遵循教学问题设计原则，例如，角色扮演、生活实例。（3）课堂任务设计遵循小组活动设计原则、及时检测与反馈原则及课堂活动高度结构化原则。
3.2教师提供资源
（1）文字版校本教材《医学信息技术》P154~156：岗位对接篇———项目5“医学影像信息系统”，附医学影像信息系统工作流程图。（2）电子版校本教材《医学信息技术》P154~156：岗位对接篇———项目5“医学影像信息系统”，附医学影像信息系统工作流程图（电子版可通过班级QQ群或网盘下载）。（3）电子版PACS（医学影像信息系统）操作说明书，里面有详细的系统操作步骤。（4）教学视频“PACS工作流程”。（5）拓展资源：以PACS为关键词检索相关视频信息。
3.3学生任务
对任务完成情况进行评分并计入平时考核成绩，满分10分。（1）学习文字版或电子版校本教材，掌握医学影像信息系统的概念、功能和分类，口述并写出来。评价方式：教师课堂抽查，小组评分，1分。（2）认真阅读PACS操作说明书，为课上系统操作做准备。评价方式：课堂个人测验，4分。（3）观看“PACS工作流程”视频，口述并画出工作流程图。评价方式：教师抽查，小组评分，重点考查学生表达是否清晰、合乎逻辑，2分。（4）对照工作流程图，以患者身份到医院体验，按照自己的理解画出（或叙述）工作流程，并找出与教材所示工作流程的区别。评价方式：此任务为附加题，完成者可免于理论测验。（5）简述PACS与HIS/RIS的关系。评价方式：教师抽查，小组评分，1分。（6）以PACS为关键词，上网检索相关视频和信息，了解医学影像信息系统的现状及发展趋势，写出至少3个有用内容的标题并附链接地址，提前两天通过QQ反馈给教师。评价方式：教师评分，2分。
4课上任务设计
（1）内容热身（10分钟）：教师检查任务6完成情况，并展示好的收集案例（学生介绍展示），给出学生评分，总分2分。（2）任务检查（20分钟）：教师随机抽查小组长任务1~5完成情况，小组长检查各组成员任务1~5完成情况。分项评分，总分4分。（3）及时教学（5分钟）：教师评价学生任务1~5完成情况，对难点和不易理解的地方进行讲解、说明（70%以上学生不理解的知识点统一讲解，否则以小组讨论或个人查找资料的途径解决）。（4）个人测验（10分钟）：教师针对课前学习内容指定小组出题（选择、判断、填空共12题，每组出两题）并批改，巩固学生课前学习成果。该活动不计分。（5）及时教学（5分钟）：根据测验情况，教师将集中性（70%以上学生反映）问题、错题再次讲解。（6）个人测验与小组讨论（35分钟）：结合任务2要求学生独立完成PACS的预约登记操作、患者列表界面操作、影像处理界面操作、图像接受操作、打印模板设计操作、查询统计操作等操作任务。个人自评与组员互评相结合，总分4分。（7）归纳总结（5分钟）：教师巡视、观察学生任务完成情况，通过演示解决学生操作中遇到的问题（70%以上学生存在的问题），并进行概括总结。（8）机动时间（10分钟）：用于处理课堂上临时出现的问题，如学生展示超时或小组活动延时等。（9）说明：该班级共32名学生，共分为6组（采取自由组合，教师协作分配），小组长由组员选举产生。
医学统计学论文篇（3）
1.2两两比较时检验水准的重新调定χ2检验或秩和检验3组以上整体比较有差异时,需应用分割法进行两两比较,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。特别当P值处于0.0167~0.05时,按照P<0.0167的标准,差异无统计学意义,而按照P<0.05的标准,却有意义,与事实相悖,出现假阳性,很容易得出错误结论。这种分割法有时很保守,当行列表资料分组多且为有序时可用Mantel-Haenszel卡方检验,也称线性趋势检验(testforlineartrend)或定序检验(Linear-by-Lineartest)[2]。统计路径:用SPSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。
1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。ROC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。具体路径可以参考相关统计专著[3]。统计学处理一般描述为:采用SPSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SNK及LSD法,计数资料采用χ2检验。检验水准为0.05。具体内容可据情而定。
1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。SPSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。
1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,A与B,故分组为A、B、O、A+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。
1.6Meta分析Meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(OR)作为效应变量。具体路径:先进行异质性检验,当P>0.05时,认为同质,选择固定模型;P≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。Meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的RevMan软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用Photo-shop软件添加相应中文。Meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著•二次研究”栏目的循证文章。
2科技论文中统计学处理的相关表述
医学统计学论文篇（4）
摘 要:目的 分析医学硕士研究生学位论文中数理统计应用情况. 方法 随机抽取2000/2001年100位河南医科大学应届医学硕士学位论文初稿，对其中数理统计应用情况进行统计分析. 结果 论文中采用单因素设计者占94.0%，多因素设计占6.0%，应用正确率为96.6%;论文中使用经典基本数理统计方法为97.9%，统计学方法的正确应用率为75.7%;应用参数统计时出现的主要问题是未进行适用条件判断，而应用非参数统计时出现的主要问题则是推断结论有误. 结论 应加强硕士学位论文的数理统计设计和审查工作.
Keywords:medical master graduates;thesis;statistics;in-vestigation
Abstract:AIM Analysis case of using statistical theory in the thesis of2000～2001master graduates.METHODS 100thesis of this year’s medical master graduates in Henan Medi-cal University were taken out randomly.Their theoretical scores and practical application of health statistics in their thesis were analyzed.RESULTS Master graduate has grasped the theory of health statistics preferably.The abso-lute majority，namely97.9%of the total students，have used the basic statistic method in their thesis，75.7percent could use statistic method correctly.The main problem arising in using parametric test is that they hadn’t judged the applying condition，while in non-parametric test is that the conclusion is wrong.CONCLUSION Ought to strengthen checkup health statistical in the thesis of master graduates.
0 引言
数理统计的应用正确与否是论文科学性的重要标志.近年在医学学术期刊（包括国内著名的核心期刊）上发表的论著，数理统计方面还存在问题，甚至导出错误的结论［1-4］ .数理统计作为一门应用学科已成为医学硕士研究生学位课程的主要内容之一，越来越受到硕士研究生的重视.为了解医学硕士生学位论文中数理统计的应用情况，为课题的统计设计和论文审查提供科学依据，为教学改革提供参考，作者随机抽取河南医科大学应届硕士学位论文100篇，对其数理统计应用情况进行分析.
1 材料和方法
2000/2001年河南医科大学共有医学硕士研究毕业生222人，应用随机数表随机抽取100名硕士研究生学位论文的初稿作为研究对象，对实验设计类型、使用的统计学分析方法及使用的统计学工具，存在的问题等进行调查.结果推断利用SAS（6.12）统计分析系统进行分析.
2 结果
2.1 实验设计类型 硕士学位论文中采用单因素设计的比重较大，占94.0%，统计学设计正确率较高（Tab1）.
2.2 统计学方法 论文中使用经典的基本统计学方法的占绝对多数，为97.9%（856/874），统计学方法的正确应用率为75.7%，且不同的统计学方法之间的正确应用率存在着差别.应用参数统计方法者518次，应用正确者357次，正确应用率为68.9%;应用非参数统计方法者346次，应用正确者305次，正确应用率为88.1%.对参数统计方法的正确应用率低于非参数统计方法（χ2 =35.8，P
表1 硕士论文的实验设计类型及正确应用情况 略
表2 论文中应用的统计学方法分布及正确应用情况 略
表3 获取结果时使用的计算工具 略
2.3 数理统计问题 论文中存在的问题在参数统计与非参数统计中的构成不同，应用参数统计时出现的问题是未进行使用条件判断者159次，未正确应用统计方法者9次，推断结论有误者19次;而应用非参数统计时出现问题是未进行使用条件判断者8次，未正确应用统计方法者14次，推断结论有误者21次（两者相比χ2 =48.31，P
3 讨论
在硕士研究生的基础理论教学中，开设数理统计学的主要目的是为了指导研究生正确地应用统计学的原理与方法，解决医学研究中如何科学地进行科研资料的搜集、整理和分析推断问题.传统的经典的和基本的统计学理论与方法仍然是当前硕士研究生进 行科研工作的统计学方面的主要工具.论文中采用的完全随机、配对及配伍等单因素设计的比重较大占94.0%，多因素设计占的比重较少为6.0%，总的来说，其统计学设计的正确率是比较高的.说明学生对统计学设计理论比较重视并能正确应用.论文中使用经典的基本统计学方法占绝对多数为97.9%（856/874），主要为t检验、F检验、χ2 检验及秩和检验等，这与这些方法成熟、简单明了且实用性极强有很大关系，而近些年来新发展的比较前沿的统计学分析方法［5-12］ ，由于对设计要求严格，使用过程复杂，非专业人员在短时间内难以掌握而实际应用较少.这提示在今后的研究生教学过程中，除应继续进行基础部分内容的学习外，还应加强新的统计学方法和使用条件的教学力度.
论文中以基本的经典的统计学方法为主，但实际应用时的正确应用率仅为75.7%，且不同的统计学方法之间的正确应用率存在着差别，对参数统计方法的正确应用率低于非参数统计方法.经进一步分析，应用参数统计时出现的主要问题是未进行适用条件判断，而应用非参数统计时出现的主要问题则是推断结论有误.作为一门应用学科，数理统计学有着其独特的逻辑性，概念多、公式多且连贯性强，众多的公式和分析方法既有联系又有区别，同时有着严格的适用条件.传统的教材编写和教学重点是统计学方法的计算技巧，其结果容易将学生引导到仅注重学习统计计算方法上，忽略了各种方法的适用条件和对资料的综合分析.所以t检验、F检验等经典的统计方法虽看似简单，但要正确应用到实际工作中，对学生来说仍有相当难度.秩和检验等非参数统计由于其适用条件较参数统计宽松，使得其正确应用率高于参数检验，而并非学生对非参数检验掌握的比参数检验更好.
随着计算机技术和统计软件的完善与普及，各种复杂的统计计算不必再用手工计算.本次研究表明大部分人（91.0%）通过应用著名的统计分析软件SPSS及SAS获取结果，这些结果比手工计算的更准确、更规范，所以各种统计方法的计算过程大可不必细致介绍，而要重点介绍各种数理统计方法的使用条件，加强资料分析实践，提高硕士生解决实际问题的能力.
参考文献
［1］Wang GS，Qian GS，Yang XJ，Huang CJ，Wei H.The statis-tics of application of laboratory animals in clinical research pa-pers in China ［J］.Di-san Junyi Daxue Xuebao（Acta Acad Med Militaris Tertiae），1997;19（2）:163-165.
［2］Chen P，Zu SX.The analysis of statistical techniques used in the Chinese journal of clinical medicine ［J］.Anhui Yike Daxue Xue-bao（Acta Univ Med Anhui），1998;33（2）:108-110.
［3］Fang JQ，Ling L，Zhang MR.Frequently appearing statistical mistakes in recent medical articles and relevant suggestions ［J］.Zhongshan Yike Daxue Xuebao（Acad J Sun Yat-sen Univ Med Sci），1999;20（4）:314-318.
［4］Wang Q，Zhang BH.Current use of statistical methods in five core Chinese medical journals ［J］.Zhonghua Yixue Zazhi（Natl Med J China），1998;78（3）:230-233.
［5］Zhang GK，Yao C，Xu YY.Contrast between two schools of thought on hypothesis test ［J］.Zhongguo Weisheng Tongji（Chin J Health Statist），1999;16（2）:85-87.
［6］Shang L，Xu YY，Hou RL，Zhang SP，Zhou YR，Chen CS.Comparison of different approaches of fitting centile curves for growth standard ［J］.Di-si Junyi Daxue Xuebao（J Fourth Mil Med Univ），2000;21（6）:676-678.
［7］Li XS，Ni ZZ.On the problems of fitting linear regression mo-dels for hierachically structured data in medical research ［J］.Huaxi YikeDaxueXuebao（J WestChina Univ Med Sci），1999;30（1）:59-62.
［8］Li XS，Zhang WT，Ni ZZ.Multilevel models in analysis of crossover design ［J］.Zhongguo Weisheng Tongji（Chin J Health Statist），1999;16（5）:273-275.
［9］Li XS，Liu QY，Ni ZZ.Meta analysis using multilevel models ［J］.Zhongguo Weisheng Tongji（Chin J Health Statist），1999:16（3）:133-135.
医学统计学论文篇（5）
论文关键词：卫生统计；现代医院管理
现代社会已处于信息时代，医学技术和现代化管理科学的飞速发展使信息的重要性逐渐被人们广泛认识。随着现代医学的发展，医疗统计管理已成为一门专门的学科，作为医院管理体系的信息交流枢纽，其作用正在被管理者重视。医院的科学决策应当建立在充掌握院内的各种信息基础上。卫生统计专业性强，其质量的好坏将直接影响到各种信息的可靠性，影响医院经营决策水平，因此，统计工作在医院管理中具有不可忽视的重要作用。在新形势下，医疗竞争日趋激烈，医院要加强管理，促进自我生存和发展，不能单纯地追求经济效益，必须充分发挥统计职能，有效开发和充分利用统计信息。只有依据科学的统计信息资料，才能提高医院的服务质量，从而促进医院的全面发展。
1统计数据的性质
1.1统计信息要有可信度
医疗统计指标在医院质量控制及成本核算中占有重要的比率，统计信息是否准确将直接影响我们的产出日报、月报、季报、年报等医疗工作报表的准确性。不准确的信息将直接误导院领导及相关职能科室的决策，对医院的规划建设及每个员工的切身利益都有直接或间接的影响。目前,绝大多数医院实现网络化管理,联网后的计算机不同于单机运行,录入并储存的原始统计数据来源于各个分散的工作站,原始资料收集过程因此就会出现由于操作人员网络操作失误而引起数据错误或丢失等情况，这就要求统计工作者明确统计工作的整个环节，每个统计项目都要遵守相应的统计方法、统计标准、统计起止时间等要求，对随机出现的问题：如临床医生因对某问题理解的不同而出现不同的填报情况，输入操作员出现的手错等，都要求统计工作者有能力及时发现并解决，对原始数据认真核对，努力减少原始性差错，以保证统计数据的可信度。
1.2统计数据要真实、及时、全面地反馈信息
各类统计数字均来源于医院各科室，统计工作者直接深入科室，把好各类统计数据的第一关，并依据目前的统计工作的发展方向，建立健全医院综合信息台账，包括人事、财务、仪器设备、科研培训和患者资料等，并定期进行综合分析，及时反馈给院领导和上级卫生部门，使信息科真正成为管理者的“信息库”。
2开展和拓宽统计工作职能
2.1全面开展统计工作，加强医院质控工作
卫生统计的工作主要是以围绕着一系列相互联系的统计指标构成整体开展的，这个指标体系说明和研究医院医疗活动的各个方面和全过程，完整的医疗统计指标对实现医院宏观调控、加强科学管理、提高医疗效益有重要意义。医疗质量水平高低反映了医院总体医疗水平，根据医院制定总的质量管理目标，把床位周转次数、出入院人数、诊断符合率、平均住院日、无菌切口感染率、临床初诊与临床确诊符合率、手术前后诊断符合率等质量控制指标分解到科室，医院定期通报。密切关注医疗质量指标、工作计划指标的完成情况，动态、及时反馈执行情况，为各科室提供相关业务信息服务，并根据年终或季末统计结果进行考核或制定下一年工作计划。
2.2深化拓展统计工作，靠拢医院管理
时代在发展，医院也在发展、改革，我们的统计工作面临着新的挑战。在以往的医院统计工作中，统计工作主要将医院工作完成情况搜集、整理、汇总，进而为医院管理者及各科室提供数据，处于一种被动服务、数据滞后的局面。但是现在医院的改革发展趋势要求统计工作从单一的日常报表等常规工作向多元化、专题化方向发展，扩大统计对象范围，运用统计方法为医院的医疗、管理、科研和教学提供及时、动态的反馈信息，并加强信息预测职能，提供有预见性的数据，为医院制定各项计划、政策提供可行性依据。
2.3统计信息可指导医院管理者对现有资源的有效利用
医院的管理者一定要掌握医院的服务半径、所辖区域人群的疾病分类结构和变化趋势。统计信息可以利用统计数字、图表和文字相结合的形式，反映医院医疗活动和经营管理情况，同时作为医院信息来源的主体，不仅要掌握医院的纵向发展，还要对院外进行横向的对比分析，据此来确定重点科室、重点科研和薄弱科室要改变发展的客观趋势，以此分配现有的人力、物力和有限的财力，以达到最佳的资源优化配置，为医院创造更佳的效益，避免人力、物力、财力的浪费。
3建议
提高统计分析水平，当好领导管理和决策的“智囊团”，具体有以下几点：医院设立专门的信息统计机构，配备专门的统计工作人员，健全医院信息网络，从整个医院管理的角度对医院信息统计工作提供组织机构上的保障；医院统计具有较强的专业性和科学性，既要有一定的医学知识，又要具备统计专业知识，时代的发展又要求统计工作者具备一定的计算机技术，所以统计工作人员必须不断地吸取新的知识，拓宽知识面，提高自身素质，在实践中不断总结和积累经验，充分利用专业特长帮助医疗科室进行课题设计、数据处理，使统计职能深入人心；为医院决策提供可行性论证，使统计广泛应用于医院管理决策、医疗质量监督等各个方面；统计工作者要得到领导的重视与支持，在实际工作中应主动承担重要任务,增强医院统计参与管理的意识,主动跟踪医院管理，进行全方位、多层次的信息综合收集、利用，创造良好的发展环境，切实为医院决策提供及时、准确和完整的信息服务，真正成为医院管理者的参谋部和“智囊团”；定期或不定期做好统计分析及统计信息反馈工作：每季、半年、年度做定期综合性统计分析，其内容包括门诊及临床各科的工作量、工作效率、医疗质量、护理质量、经济效益及病人满意度等。并从纵向（与往年同期比）、横向（与同级医院比）以及目标完成情况等进行分析，从中找到影响医疗工作的各种正负因素，提出合理化建议，及时提供给医院及有关部门。院领导往往据此主持召开各职能科室负责人参加的医疗质量分析会，并把统计分析报告进行宣读，对于成绩及问题进行全面讨论，给予表扬和批评，并制定相应的措施。在日常工作中，随时发现问题及时做专题性调查，写出不定期统计分析；改进统计方法：医疗评价更合理在诊断质量评价上，以前我们只评价门诊/出院诊断符合率、入/出院诊断符合率，实际工作中我们体会到，仅这两项指标不够全面，又把漏诊率、待诊率、入院3日确诊率纳入考核项目，对诊断质量进行全面综合评价。并把一目了然、反映不出诊断水平的疾病，如大部分骨折、烧烫伤、原因明确的中毒和部分创伤等剔除，使其不参与诊断符合率的计算。
两点体会：第一方便了领导对统计信息的利用，为医院管理科学决策提供了依据；第二有效地发挥了统计监督工作。
参考文献
[1]于承浩.统计信息在现代医院管理中的作用.中国医院统计,2002;9（2）：99-100.
[2]张翠红.统计工作与医院的综合管理.地方病通报,2002;17（2）：82-83.
[3]侯世方，孙长福.统计职能在医院信息网络建设中的拓展.中国卫生统计，1999;16（5）：275.
[4]马天华.浅谈医院统计职能的拓展.中国卫生统计,1999;16（4）：202.
医学统计学论文篇（6）
医药数理统计方法是药学专业的基础课，是数学基础课中应用性最强的课程，是药理学、毒理学、药物动力学等课程的前期基础课程，同时也是药学科研的必备知识之一。通过该课程的教学，培养学生科学思维与推断能力，使其掌握药学统计方法的基本理论、基本方法与技能，具备较高的药学科研设计、统计思维，为阅读专业文献，进行科研工作打下良好的统计学基础。笔者任教的药学专业使用的教材是《医药数理统计方法》［1］，教学时间为36学时。要使学生以较短的学时掌握实用的统计方法，并能在以后的专业学习和研究中正确应用，笔者尤感适宜的教学方法对于讲好这门专业基础课的重要性。下面就如何学习《医药数理统计方法》来浅谈一下我的一些体会。
1教学内容应结合专业实际
1.1概率论部分
教材中概率论偏重于理论基础，理论性较强。但概率论部分作为数理统计入门阶段，更应注重基本概念的理解，便于后期的教学。因此在教学中应适当减弱概率论部分的理论性和难度，多结合专业知识和用简洁易懂的阐释来介绍概率论部分的内容。
1.2数理统计部分
数理统计偏重于应用，在教学内容方面要做到突出实用性。注重假设检验部分的讲解，注意阐述数理统计方法的思想、应用的背景及应用中所需的条件，重点讲解假设检验应该如何选取原假设和备择假设，如何对得出的结论进行合理的解释［2］；在区间估计中置信区间的讲解中结合在生产中片重差异或含量质量时正常值的范围，以确定药品是否合格等；在方差分析部分结合药理学中如何进行药效学实验分组结果的分析与多重比较的应用等；在一元线性回归部分结合药品质量分析时如何建立标准工作曲线的应用等。
1.3定理公式部分
教材中定理、公式、法则比较抽象，较难理解。在定理、公式、法则的教学中更应结合专业知识，加深理解与应用。一般不要求对公式等进行推导，也不要求记忆。课后做适量的作业加深定理公式的应用与理解。但样本的均值、方差、变异系数的公式要求掌握，这些不仅是后续课程的基础，更在药品质量分析中如重现性、回收率等实验中有着广泛应用。
2以试验设计为导向讲述统计应用
在药学专业中，特别是制剂工艺研究中，有多种比较性试验设计方法，每种方法有其特点和适用范围，较常用的有两组比较试验设计、多组比较试验设计、析因设计、正交设计和均匀设计等［3］。在讲完教材内容后，再以试验设计为导向梳理阐释t检验、方差分析、回归分析等知识的具体应用。
两组比较试验设计用于不同处理间指标差异的比较，常采用t检验分析方法，分为配对比较和两组比较。配对比较常用于用药前后观察指标的变异情况等，两组比较一般用于两种技术或工艺对指标差异的比较。多组比较试验设计用于多组试验处理结果的比较，常采用方差分析与多重比较，如研究不同浓度乙醇提取某中药有效成分的影响等。正交试验设计与均匀试验设计均是适合多因素多水平的试验设计，在制药工艺研究中应用更为广泛，前者是基于方差分析模型，后者是基于回归分析模型。这两部分教学中结合自己在工作中的应用重点讲述如何选因素水平，如何利用相应的表来安排试验，对试验结果的分析处理及相关软件如正交设计助手的应用等。
3重视现代方法在教学中的应用
教学中，应对部分内容尝试引入计算机辅助教学。利用现代化学习工具学习当今社会发展所需要的知识是时代的要求，本课程是以应用为主要目的，教学重点讲解数理统计的概念、思考方法、形成及应用背景等，引导学生用数理统计学的知识去思维，理解数理统计，而不是大量的计算。因此，结合实际，利用计算机讲述Excel在统计学中的应用、SPSS统计软件的使用等。
4不断提高自身素质
作为应用性很强的课程，在教学过程中，要不断进行高等数学、数理统计、教学方法等方面的研究，夯实基础，不断提高教学质量。更要通晓在药学科研工作中数理统计应用方面的知识，结合教材便于更好地组织教学，使学生学到统计知识并能在专业领域正确应用。因此，教师须不断研究、探讨教育思想、教学观念和教学方法，不断提高自己的教学能力，才能培养出合格的应用型药学人才。
【参考文献】
医学统计学论文篇（7）
2高职医学检验专业《卫生统计学》教学改革初探
2.1改革教学内容
2.1.1结合职业岗位需求，精选授课内容:不同的职业岗位对《卫生统计学》知识的需求存在较大差异，教师要对专业岗位需求有清晰的认识，认真研读该专业的人才培养方案，明确该专业对《卫生统计学》知识的整体需求和知识结构。高职医学检验技术专业对《卫生统计学》专业知识的需求主要包括常用统计图表的制作、常用资料的统计描述和统计推断、相关与回归分析等，很少用到多元回归分析、医学科研设计等统计方法。因此，教师要结合专业特点对教材内容进行合理的梳理和筛选。
2.1.2强调对基本原理、概念的理解，形成统计思维，避免死记硬背:五年高职学生普遍存在逻辑思维能力差、喜欢死记硬背概念、生搬硬套公式等情况，课前不预习、课后不及时复习，很容易把各种统计分析方法张冠李戴。作为教师，应在讲清《卫生统计学》基本原理和基本概念的基础上，讲清、讲透几种最基本的统计分析方法，逐步培养学生的逻辑思维和统计思维能力。引导学生把学习重点放在掌握统计方法的基本概念和有关公式的应用条件上，让学生对统计内容进行对比、归纳，建立统计知识的整体观。课后让学生及时复习，以满足将来职业岗位的需要。
2.1.3结合统计软件，淡化公式的数理推导和记忆《:卫生统计学》具有理论深奥、概念抽象、数据枯燥的特点，但它不是数学，不像数学那样着重公式的推导、证明、记忆，并通过大量的习题运算来强化公式《。卫生统计学》的主要特点是逻辑性和实践应用性强，最终的教学目的是让学生在理解统计学的基本原理和方法的基础上学会分析问题、解决问题。合适的统计软件能使复杂的统计过程简单化，更容易激起学生学好《卫生统计学》的兴趣。利用统计分析软件，如SPSS等，使学生在学习统计学时不再拘泥于繁杂的计算过程，而是更加注重统计方法的实际应用，让学生能根据资料的类型，利用软件选择合适的统计分析方法，熟练地进行数据分析，同时也培养了学生对统计软件的操作使用能力。
2.2改革教学方法
2.2.1密切结合医学实例，强调应用能力的培养《:卫生统计学》是一门教师难教、学生难学的应用型学科，多数同学由于对医学检验技术专业的认识不够，不能深刻认识《卫生统计学》的重要性，导致缺乏学习兴趣。传统的教学方法多以教师讲授为主，辅以实习、案例讨论。课堂上教师先讲解基本概念、原理、公式和计算等，然后让学生采用手工法计算相应的统计指标，结果是繁琐的计算使学生对统计学这门课程越来越不感兴趣，对所学的内容似懂非懂，遇到具体问题时无所适从《。卫生统计学》授课时应采用多种教学方法，如PBL教学法、实践教学法、应用教学法等，通过应用统计软件、分析案例避开繁琐的运算，着重培养学生使用统计学这一工具分析问题、解决问题的能力。采用多种教学方法不仅课堂气氛活跃，师生交流多，学生印象深刻，还能充分调动学生学习的积极性、主动性和创造性。
2.2.2适当拓展课本知识:适当拓展对数据量较大的资料的整理和分析能力训练，如不同数据库之间的数据如何相互转换、导入，不同形式录入的数据如何整理分析，如何选用正确的统计分析方法等。只有通过具体的资料分析、统计方法的应用训练，才能让学生充分掌握理论知识，形成统计思维。
2.3改革教学评价的方式
2.3.1注重从结果性评价到过程性评价:高等职业教育的目的主要体现在应用性和操作性上，为了全面考查学生的知识和能力，务必摒弃简单的以期中或期末考试作为终结性评价的做法。应做到全面评价学生的学习过程和结果，调整考试结构，从基础知识和基本能力两个维度进行测试。基本能力的评价要覆盖课堂考核、课后考核、课前预习、知识掌握、灵活应用程度等方面，以全面考查学生对《卫生统计学》基础概念、基本原理和基本方法的掌握程度，以及对具体案例的统计分析能力。
2.3.2从知识评价的单一体系向知识、能力、应用分析等多元评价转变:目前，多数《卫生统计学》教材和各院校开设的《卫生统计学》课程依然使用传统的教学模式，注重理论知识、公式的推导、运算，很多时间花费在讲解基本原理和具体公式上，导致最终的考核评价主要侧重于理论知识的掌握程度，而较少侧重对于统计思维的养成、具体案例分析能力的考核。为此，对于《卫生统计学》考核的具体评价应该包括课堂知识的掌握、课后的总结归纳、统计软件的应用、具体的案例分析等多元评价。
2.3.3注重学生对老师的评价，反馈于教学(多元评价主体，多元评价客体):评价主体应多元化，不仅教师对学生进行评价，而且应该包括学生对教师授课内容、授课方法、授课过程中的亮点与不足等进行的定期评价，以期对教师改进教学方法、提高教学效果起到推动作用。
医学统计学论文篇（8）
关键词：医学论文
1.统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究),实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等),临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等);主要做法应围绕4个基本原则(重复、随机、对照、均衡)概要说明,尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。
2.资料的表达与描述:用x±s表达近似服从正态分布的定量资料、用M(QR)表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时,要合理安排纵横标目,并将数据的含义表达清楚;用统计图时,所用统计图的类型应与资料性质相匹配,并使数轴上刻度值的标法符合数学原则;用相对数时,分母不宜小于20,要注意区分百分率与百分比。
3.统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
4.统计结果的解释和表达:当P<0.05(或P<0.01)时,应说对比组之间的差异具有显著性(或非常显著性)的意义,而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等),统计量的具体值(如:t=3.45,χ2=4.68,F=6.79等),应尽可能给出具体的P值(如:P=0.0238);当涉及到总体参数(如总体均数、总体率等)时,在给出显著性检验结果的同时,再给出95%置信区间。
医学统计学论文篇（9）
医学统计学的教学应以提高研究生解决实际科研问题的能力为目标，使研究生形成正确的和严谨的统计学思维方法和技能，帮助医学研究生在今后的科研工作中正确运用医学统计学方法，顺利完成研究生学业以及将来在工作中的科研任务。然而，笔者在教学实践中发现有一些需要改进的问题。
一、研究生医学统计学教学中遇到的主要问题
(一)研究生统计学基础知识较为薄弱
虽然大部分学生在大学本科期间学习过统计学，但多数人仅学习过较简单的统计学基础知识，进入研究生阶段医学统计学学习后，学习比较吃力，并且由于总学时数的限制，教师在理论课的教学中对单个统计学方法的使用讲解较多，而对一些研究生在完成学位论文期间或将来毕业后较为实用的统计学方法却没有时间讲解，这就造成了研究生对学过的统计学方法一知半解，而将来可能用得上的统计学方法却没有学会。笔者在解答一些已经毕业参加工作的研究生的问题时，发现有些问题十分基础，本应该在研究生学习阶段掌握而没有掌握。
(二)课题设计统计学缺陷较常见
目前，国内大部分高校研究生医学统计学课程一般安排在研一上学期，而研究生应用统计学知识进行课题设计要到研究生二年级才启动。许多研究生在课堂学习阶段对统计学知识本来就没有彻底学透，又要再经过一年多才进入课题设计有实验研究，对学习过的统计学知识已经有一些遗忘，所以在进行课题设计时不能正确运用学过的相关知识，造成课题设计中有较多的统计学缺陷。而课题设计如果不正确，无法保证后续的研究结果的科学性和可信性。
(三)学位论文统计学错误普遍存在
国内外期刊对论文中的统计学方法要求都很高，因此研究生的科研论文需要正确运用统计学知识对研究数据进行分析、整理。但与此形成鲜明对比的是，很多研究生不能把学习过的统计学知识正确运用到研究论文中。尤其是学习临床专业的医学研究生，很多研究资料和数据来源于人群研究，涉及样本量、对照组的选择等基本的统计学常识，这些基础性错误却在研究生的论文中大量存在。这些问题与现在对高素质人才的培养已经不相适应，需要加以改进。
二、对策与建议
(一)强化课堂教学，巩固医学统计学知识基础
巩固基本统计方法和知识是医学统计学的基础，通过课堂教学，使学生掌握基本的统计方法原理、计算过程和结果解释。在教学中既要注重基本原理和基本概念的讲解，使研究生切实掌握基本的统计学知识，在论文写作中不出现低级的统计学错误。在此基础上，老师在课堂上应该由简到繁，深入浅出，逐步增加难度和深度，讲解一些研究生在学习阶段和将来工作中有用的、较为高级的统计学方法。目前，科学技术更新速度很快，同样统计学的重要工具——统计软件也更新很快，因此，老师要及时更新自己的知识，并向学生介绍最新、最先进的统计方法和软件。
(二)注重学用衔接，提升研究生课题设计的科学性
研究生的课题设计是科学研究成败的关键之一，教师在教学过程中要向学生强调其重要性，让学生带着课题设计中的问题进入课程学习，让学生结合自己的专业，做好论文前期的准备工作，完成科研选题，为毕业论文开题做好准备。要指出课题设计中应当注意的统计学问题，如样本量、对照组选择等，使学生意识到统计学的基本知识是保证自己课题设计科学性的关键，在今后的课题设计中自觉以正确的统计学方法作为指导，从而保证课题设计的科学性，为其成长为高层次的医学科研人才打下良好的基础。
(三)采用实例分析，减少研究论文中的统计学错误
医学统计学论文篇（10）
中图分类号:G80-32文献标识码:A文章编号:1006-7116(2010)11-0115-04
Analysis of statistical application errors in sports medical theses in
core journals in the sport category
ZHANG Ning
(Institute of Physical Education,Ningxia University,Yinchuan 750021,China)
Abstract: The author analyzed statistical application mistakes commonly seen in the writing of sports medical research theses in core journals in the sport category in recent years: 1)the division of experiment groups was irrational; the selection of testees violated the principle of homogeneity; 2)the comparison of the average of multiple samples was wrongly replaced with multiple t tests; single factor variance analysis was wrongly used for multiple factor variance analysis; statistical methods were irrational; 3)data type was wrongly judged, thus a wrong quantitative data statistical analysis method was used; the test of two sample rates was wrongly replaced with the t test of two samples.
Key words: statistics;sports medicine theses;core journals in the sport category
统计学是科学研究的基础,是研究结果科学性、可靠性的有力保障。而论文是研究成果的表达形式,通过论文可展示研究者的科研成果,也便于查阅者的了解、评价和引用。因此,在论文中要完整、准确地进行统计学内容的表述,以展示研究设计的合理性和研究结果的可靠性。但运动医学论文中存在的统计学错误仍相当严重,其中实验设计和统计资料的应用上最为突出。本文介绍论文中出现错误的部分,并对其进行了正确的统计学内容表述,以便供广大运动医学科研工作者参考。
1实验设计方面的问题
1)实验分组不合理。
例1:《有氧健身操结合饮食控制改善代谢综合征患者胰岛素抵抗、血脂、血糖的实验研究》[1]一文中研究对象为:西安市碑林区某社区代谢综合征患者77人年龄40~65(55.35±7.26)岁。按照接诊顺序将入选MS患者随机分为以下2组,综合干预组和对照组。
该文作者所选取代谢综合征患者年龄跨度较大(40~65岁),因为年龄的不同机能的代谢水平有很大的差异性,不能认为他们来自于同一个总体。把他们随机分入综合干预组和对照组参加试验,两组之间的可比性可能很差,其结论的可信度很低;如果,按年龄段分层随机化,组间的均衡性要高得多。
2)受试对象的选取违背同质性原则。
例2:《不同类型休闲活动对老年女性身体机能影响的差异性研究》[2]一文中对成都市老年大学、锦江区老年活动中心,随机选取离退休5年以上,年龄65～75岁之间老年女性为研究对象。并依据她们的年龄段将活动类型分为:为队、曲艺队、门球队、舞蹈队;测量指标为:血压及脉率,肺活量,椎体骨密度。
从一般的常识可知,经常参加体育锻炼的人有利于其血压及脉率,肺活量、椎体骨密度指标向好的方向发展。原作者所选取的活动类型为:、曲艺队、门球队、舞蹈。其中是一种智力游戏和身体运动没有什么关系,而曲艺,门球,舞蹈主要以身体运动为主(曲艺有利于人体的肺活量的提高)。所以原作者在试验设计时违背同质性原则[3]。
在实验设计时一定要遵守3大原则:对照、随机、重复。对照原则:要确定处理因素对实验指标的影响,如无对照是不能说明问题的。实验分组时有处理组和对照组。对照原则要求处理组和对照组除处理因素以外的其他可能影响实验的因素应力求一致(即齐同比较或有可比性)。随机原则:是使每个实验对象在接受分组处理时具有相等的机会,以减少偏性,使各种因素对各组的影响保持一致(均衡性好),通过随机化可减少分组人为误差。这是对资料分析时进行统计推断的前提。重复原则:是指可靠的实验应能在相同条件下重复出来(重现性),这就要求实验要有一定的例数(重复数)。因此,重复的含义是重现性与重复数。重现性可用统计学中显著性检验的值来衡量其是否满意[4]。
2定量资料统计分析存在的统计学错误
2.1多个样本均数比较错误应用多个t检验
例3:《有氧运动对大鼠血糖、血脂和血液凝固功能的影响》[5]一文中,将30只大鼠随机分为3组:对照组、小运动训练组和大运动训练组。对照组大鼠进行自由饮食和自由饮水;运动训练组动物在此基础上给予为期6周的游泳训练。有氧运动(游泳)、运动后2周和运动后4周从眼眶后静脉丛取血,以及实验结束时(运动后6周)断头取血,分别做血糖、血脂和有关凝血指标的测定。用SPSS统计软件对原始数据进行常规数理统计分析,计量资料用均数±标准差描述,显著性检验用t检验,P
这类错误是定量资料分析中最常见的错误,而且是原则性错误,会增加犯第一类错误的概率[6]。案例(原)表1资料为对照组、小运动组、大运动组不同有氧运动时间对大鼠血清LDL水平的影响,原作者用t检验分别对各组均数逐一进行比较。对照组大鼠在实验期间血清LDL水平没有明显变化P>0.05。与对照组相比,小运动组大鼠随着有氧运动时间的延长,血清LDL浓度逐渐降低,至第6周时,差异具有统计学意义P0.05,但与同期(第4周和第6周)小运动组大鼠血清LDL相比,差异具有统计学意义P
在应用t检验和方差分析时要注意它们之间的共性与区别。t检验和方差分析都是对总体(样本)均数的检验。当对两个以上的总体(样本)均数是否存在显著性差异进行检验时,如果用t检验,4个总体(样本)均数则需做c24=6次可能组合的检验。若在α=0.05的显著性水平上检验,则将降低统计结论效度。所以,两总体(样本)均数的检验用t检验,两个以上总体(样本)均数的检验用方差分析。
2.2处理多因素设计定量资料误用单因素设计定量资料的方差分析方法
例4:《不同营养干预对运动性贫血大鼠红细胞及铁代谢指标的影响》[7]一文中,实验目的为:观察补充复方阿胶中药与补充铁剂营养对运动性贫血大鼠红细胞及铁代谢指标的影响。方法:以32只健康雄性Wistar大鼠为研究对象,每只体重约300 g,随机分为4组,C组为安静对照组(n=8),E组为递增负荷跑台运动组(n=8),ENⅠ组为递增负荷跑台运动+阿胶营养补充组(n=8),ENⅡ组为递增负荷跑台运动+铁剂营养补充组(n=8)。然后ENⅠ组和ENⅡ组营养补充4周。实验结束后24h内处死。结论:9周递增负荷跑台运动导致大鼠红细胞相关指标的显著性下降,引起运动性贫血,但血液铁代谢无显著变化;补充4周复方阿胶中药制剂或铁制剂,提高红细胞相关指标,改善大鼠运动性贫血状况。数据统计方法实验数据用SPSS13.0软件中one-wayANOVA处理,结果用均数±标准差表示,显著性水平为P
原文采用单因素设计定量资料的方差分析不合适,仔细考察各处理组之间的关系有:是否递增负荷跑台运动,是否补阿胶营养或补铁剂营养(两者都能促进RBC生成,增加Hb含量的物质,在本研究中可以认为它们是同一因素),原文在固定一个因素于某个水平下观测另一个因素的作用,这种做法割裂了实验设计的整体性。正确的做法是,先从专业角度上分析二个实验因素之间是否存在交互作用、是否存在二个因素有主次之分、是否存在交互作用或交互作用可以忽略不计等情况。也就说对事物的影响只考虑施加了一个条件(因素)为单因素方差分析;如果施加了2个以上的条件(因素)为多因素方差分析。如果是多因素方差分析还要考虑施加的条件(因素)之间有没有联系、有没有主次之分。具体看(原)表2资料,施加了两个条例(因素)即递增负荷跑台运动和补阿胶营养或补铁剂营养,然后考虑两条件(因素)之间的联系,通过分析2个因素间存在交互作用的可能性比较大,应采用交互作用多因素方差分析处理此定量资料为宜。
2.3统计方法不合理,每一种统计方法都有其适用条件
例5:《高脂饮食对大鼠脂肪组织脂解调节因素的影响》[8],原文中采用单因素方差分析的LSD方法对(原)表3各组FFA浓度进行分析,得出结论具有统计学意义。
多个总体均数比较的方差分析,要求方差齐性。方差齐性实际上是指要比较的各组数据分布是否一致,通俗的说就是各组是否适合比较,一般的经验是如果在比较的各组中,如有一组的标准差是另一组的一倍时方差不齐性的概率较大。在做方差分析时,做方差齐性检验主要是确认数据的合理性(不具相关性)。对(原)表3数据进行方差齐性检验,可发现C组与OR组及OB组FFA浓度指标不能满足方差齐性的要求,故不能采用单因素方差分析的LSD方法。可以先进行对数、倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著(不相关)。如果还不行就只能用非参数的单因素分析。
3定性资料统计分析方面存在的统计学错误
3.1误判资料类型,而误用定量资料统计分析方法
例6:题目:《传统体育对老年知识分子原发性高血压患者临床症状影响的观察研究》[9]原作者对原发性高血压,症状疗效评定标准是:头痛、眩晕、心悸、耳鸣、失眠、烦躁。各症状按症状轻重不同采用“半定量”计分法,按程度进行分级和计分,共分为4级:(“无”0分、“轻”1分、“中”2分、“重”3分),EH(原发性高血压)患者经6个月的传统体育锻炼实验,症状计分情况。治疗前后组内比较,除A组心悸、耳鸣、失眠症状外,3组均能改善老年知识分子EH(原发性高血压)患者临床症状(P
统计资料常常分为定量资料和定性资料两大类,所谓定量资料是指对每个观察单位用计量方法测量某项指标所获得的数值;如身高(cm)、血压(mmHg)、脉搏(次/min)、红细胞(104/mm-3)转氨酶(酶活性)等,都属于计量资料。而定性资料是指记录每个观察单位的某一方面的特征和性质[10]:如血型(A、B、O、AB)、职业(工人、农民、军人、学生)、性别(男、女),等等。本资料观察的是原发性高血压症状疗效,这里的0、1、2、3、4代表的是原发性高血压患者症状的轻重程度,属于定性资料中有序资料,(如:无、轻、中、重;治愈、显效、好转、无效、死亡),但原作者却错误地将其判断为定量资料,表的标题后括号内写 ±s的形式,表中给出也是平均数和标准差的数据。一般来说,t检验仅适于分析来自“单组设计、配对设计和成组设计”的定量资料,用分析定量资料的方法分析定性资料,显然是错误的。正确判定统计资料的类型是选用统计分析方法的首要前提[11]。本资料属定性资料,应根据分析目的,合理选用适合此类资料统计分析方法(如Riditi分析或者非参数检验秩和检验)。
3.2两样本率的检验误用两样本的t检验来代替
例7:《健身跑运动对中年人血脂异常者血脂、身体成分的影响》[12]一文中将所有受试者随机分成低强度组(L组)、中等强度组(M组)和对照组(C组)。数据统计数据用平均值±标准差形式表示。相关指标数据用t检验和多因素方差分析进行分析,P
运动医学研究离不开统计设计和统计学方法,如果选择错误导致结果有偏倚或结果原则性的错误,对运动医学的危害性较大。正确的统计分析是获得正确的科研结论的要素之一。只有明确资料的性质、试验设计类型、分析目的,掌握相关统计方法应用的前提条件,才能进行正确的统计分析。
参考文献:
[1] 郭汉,高晓华. 有氧健身操结合饮食控制改善代谢综合征患者胰岛素抵抗、血脂、血糖的实验研究[J]. 北京体育大学学报,2009,32(2):77-82.
[2] 王科峰. 不同类型休闲活动对老年女性身体机能影响的差异性研究[J]. 成都体育学院学报,2009,35(8):70-72.
[3] 潘发明,范引光,叶冬青. 卫生统计学教学形式和内容的拓展[J]. 疾病控制,2004,8(4):1-2.
[4] 赵书祥. 实用体育统计学[M]. 北京:北京体育大学出版社,2008.
[5] 章罗庚. 有氧运动对大鼠血糖、血脂和血液凝固功能的影响[J]. 北京体育大学学报,2009,32(7):66-68.
[6] 胡良平,刘惠刚. 定量与定性资料统计分析错误辨析(2)[J]. 外科理论与实践,2005,10(6):15-16.
[7] 薛统,高颀. 不同营养干预对运动性贫血大鼠红细胞及铁代谢指标的影响[J]. 北京体育大学学报,2009,32(8):62-64.
[8] 田吉明,汪军,王瑞元. 高脂饮食对大鼠脂肪组织脂解调节因素的影响[J]. 成都体育学院学报,2009,35(1):60-64.
[9] 汤庆华. 传统体育对老年知识分子原发性高血压患者临床症状影响的观察研究[J]. 北京体育大学学报,2009,32(2):67-69.
[10] 安胜利,统计学系列讲座(第8讲):基于秩次的非参数检验[J]. 护理学报,2006,13(9):94-95.
医学统计学论文篇（11）
在医学论文或稿件中,若观测结果是定量资料,常需要在不同实验条件下比较其平均值之间的差别是否具有统计学意义,此时,称为定量资料的统计分析。如何才能正确地实现定量资料的统计分析呢?关键是两点:其一,检查定量资料是否满足参数检验的前提条件;其二,正确辨析定量资料所对应的实验设计类型。第一点常可通过统计软件来实现,而第二点则需要分析资料的人具有这方面知识,才有可能合理选择统计分析方法。然而,只要科研课题涉及到两个或两个以上因素时,实际工作者能正确判定其实验设计类型的场合少得可怜,因此,在医学论文或稿件中,这方面的错误不计其数。概括起来说,不外乎有以下两类错误:(1)当定量资料不满足参数检验的前提条件(独立性、正态性和方差齐性)时,盲目套用参数检验方法(通常为特定设计下定量资料的t检验或方差分析);(2)不管定量资料对应的实验设计类型是什么,一律套用单因素两水平(或叫成组)设计定量资料的检验方法(如t检验或秩和检验)或单因素多水平设计定量资料的分析方法(如单因素多水平设计定量资料的方差分析或秩和检验)。其结果是所得出的结论可信度低,甚至是错误的[1,2]。
2 中西医结合治疗实例
例1 某临床医生收集了如下的资料(表1),在各组内进行配对设计定量资料的t检验,在任何两组之间,用差量进行成组设计定量资料的t检验。请问:错在哪?正确的做法是什么?
对差错的辨析与释疑 原作者的做法是错误的!因为这样做割裂了整体设计,每次分析时,仅用了部分数据,数据的利用低,自由度小,结论的可信度低;无法分析药物种类与测定时间之间的交互作用。正确的做法是:先检查资料是否具备参数检验的前提条件,然后正确判定资料所对应的实验设计类型。假定本例中的定量资料满足参数检验的前提条件,而实验设计类型表面上看是“4个自身配对设计”同时存在,应叫做“具有一个重复测量的两因素设计(其中,测定时间因素与重复测量有关,除此因素之外,还有一个‘药物种类’因素)”。正确的统计分析方法为“具有一个重复测量的两因素设计定量资料的方差分析”。对本例而言,更合适的分析策略是:将“治疗前”视为“协变量”,即设法使各药物组治疗前尽可能取相等的平均水平,从而推算出治疗后的平均测定结果(称为校正的平均值),提高各药物组之间的可比性,其统计分析方法叫做“单因素4水平设计定量资料的一元协方差分析”(每次只分析一个定量指标);若每次需要同时分析3个定量观测指标,其统计分析方法可叫做“带有一个协变量的单因素4水平设计定量资料3元方差分析”。
表1 各组治疗前后肝功能检测结果比较(略)
例2 很多人用成组设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析处理表2资料。请辨析:这样做错在哪里?为什么?正确的统计分析方法是什么?
表2 两组不同组织类型的NSCLC肺部ROI的Max SUV和Mean SUV比较(略)
对差错的辨析与释疑 表2中最后两列为两个定量的观测指标,原则上,当实验中涉及两个或两个以上定量指标时,看专业上是否需要同时考察它们的变化,若不需要,就视为两个一元定量资料;若需要,就视为一个二元定量资料。关键是检查资料的前提条件(此处从略)和正确判定定量资料所对应的实验设计类型,以下就不再赘述了。原作者所用的两种统计分析方法都属于分析单因素设计定量资料的统计分析方法,是不正确的。属于未正确辨析实验设计类型,就盲目套用统计分析方法的一种坏习惯,其结论是不可信的。该定量资料中涉及两个实验因素,一个是中医上的分型(非血瘀证与血瘀证),另一个是癌细胞类型。两个因素共有6种水平组合,各组合下都有一组独立的患者,两个因素同时出现在实验中,尚无专业知识保证它们对观测指标的影响谁是主要或次要,故这个定量资料所对应的实验设计类型应叫做两因素析因设计或叫2×3析因设计,当定量资料满足参数检验的前提条件时,以选用相应设计定量资料的方差分析处理为宜。例3 很多人用成组设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析处理表3资料。请辨析:这样做错在哪里?为什么?正确的统计分析方法是什么?
表3 两组不同分期的NSCLC肺部ROI的Max SUV和Mean SUV比较(略)
对差错的辨析与释疑 原作者所用的两种统计分析方法都属于分析单因素设计定量资料的统计分析方法,是不正确的。属于未正确辨析实验设计类型,就盲目套用统计分析方法的一种坏习惯,其结论是不可信的。该定量资料中涉及两个实验因素,一个是中医上的分型(非血瘀证与血瘀证),另一个是疾病分期。两个因素共有8种水平组合,各组合下都有一组独立的患者,两个因素同时出现在实验中,尚无专业知识保证它们对观测指标的影响谁是主要或次要,故这个定量资料所对应的实验设计类型应叫做两因素析因设计或叫2×4析因设计,当定量资料满足参数检验的前提条件时,以选用相应设计定量资料的方差分析处理为宜。例4 很多人用成组设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析处理表4资料。请辨析:这样做错在哪里?为什么?正确的统计分析方法是什么?
表4 各组肺组织病理图像分析结果比较(略)
对差错的辨析与释疑 原作者所用的两种统计分析方法都属于分析单因素设计定量资料的统计分析方法,是不正确的。属于未正确辨析实验设计类型,就盲目套用统计分析方法的一种坏习惯,其结论是不可信的。该实验共有8个实验组,每组中的10只动物都在三个区被检测某定量指标的结果,故“三个区”是与重复测量有关的因素。要判断该定量资料所对应的实验设计类型,关键是要弄清“组别”是一个实验因素还是一个复合因素。显然,“组别”中涉及到很多因素,如“是否建模”、“是否用药”、“用何种药”、“用药种数”,这4个因素每个至少有2个水平,全面组合至少应有16个小组,现在只有8个组,说明这些因素的水平未全面组合,属于“多因素非平衡组合实验”,而不是一个标准的多因素实验设计。对于这种定量资料,应对“组别”进行合理拆分。可能的拆分结果如下。组合1:正常对照组与模型组;组合2:模型组、丹参组、黄芪组、雷公藤组、氢化考的松组、硫唑嘌呤组;组合3:模型组、雷公藤组、硫唑嘌呤组、硫唑嘌呤+雷公藤组。将上述三种组合分别与三个区同时考虑,构成不同的实验设计类型,具体地是,组合1叫做“具有一个重复测量的两因素设计”,其设计格式见表5。
组合2也叫做“具有一个重复测量的两因素设计”,其设计格式见表6。
表5 两组肺组织病理图像分析结果比较(略)
表6 各组肺组织病理图像分析结果比较(略)
组合3应叫做“具有一个重复测量的三因素设计”,因为该组合中的4个实验分组本身形成了一个2×2析因设计结构,再加上与重复测量有关的因素“三个区”,其结构用统计表表达出来(表7),便可一览无余,层次清晰,易于辨析其真正的实验设计类型。
表7 4组肺组织病理图像分析结果比较(略)
例5 很多人用配对设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析(两两比较用LSD法)处理多因素影响下的定量资料,如本刊2006年第4卷第3期第287页上的表1资料(为节省篇幅,详细资料此处从略)。请辨析:这样做错在哪里?为什么?正确的统计分析方法是什么?
对差错的辨析与释疑 在此资料中,第1列“Group”之下的5个组不是单因素5水平之间的关系,它是多因素非平衡组合实验,因此,需要对“Group”进行合理地“拆分”:如组合①,前4组可同时比较;组合②,“第1组,第2、3、4三组中取一组,第5组”可同时比较。还应考虑放置在表中纵向上的“时间”因素,第1个时间点为“处理前”,应将其视为“协变量”,而且,“时间”是与重复测量有关的因素,简称重复测量因素。同时考虑某种组合和时间,则分别与组合①、组合②对应的统计分析方法都叫做“具有一个重复测量的两因素设计定量资料的一元协方差分析”。
【参考文献】
