医学科研中量化分析方法
科研方法有哪些
科研方法有哪些科学研究是为了解决问题、探索未知并推动人类进步而进行的系统性活动。
科研方法是指通过合理的操作和推理来获取和验证新的知识的过程。
在科研活动中，合理选择和运用科研方法对于研究的成果和质量具有至关重要的影响。
下面将介绍几种常见的科研方法。
1.实证研究方法实证研究方法是利用已有事实和数据，通过实验、观察、调查等手段来获得和验证新的认识的方法。
它着重于对数据的收集、整理和分析，通过系统性的数据分析和推理来得出科学结论。
实证研究方法广泛应用于自然科学、社会科学等领域，例如物理实验、心理测量和社会调查等。
2.推理研究方法推理研究方法是基于逻辑推理和理论分析，通过思考、辩论和演绎等方式来推导和验证新的认识的方法。
推理研究方法注重对已有知识的整理和理解，并通过逻辑演绎和思维分析来构建和验证新的理论框架。
推理研究方法常用于哲学、数学、文学等领域，例如数学证明、逻辑推理和文本解读等。
3.实践研究方法实践研究方法是通过实际操作和实践探索来获取和验证新的认识的方法。
它强调理论与实践的结合，注重在实践中进行试错和反思，通过实际行动来不断积累经验和改进方法。
实践研究方法常用于工程技术、医学和农业等领域，例如工程实验、临床试验和农田观察等。
4.模拟研究方法模拟研究方法是通过建立模型和进行仿真实验来获取和验证新的认识的方法。
它利用计算机和数学模型等工具，通过模拟和预测实验结果来研究复杂的系统和现象。
模拟研究方法在物理学、计算机科学和环境科学等领域广泛应用，例如计算机模拟、数值模拟和气候模型等。
5.比较研究方法比较研究方法是通过对不同对象或群体进行比较和分析来获取和验证新的认识的方法。
它以对比和对照的方式，通过比较不同的情况和特征来寻找规律和发现新的问题。
比较研究方法广泛应用于社会科学、教育学和文化研究等领域，例如文化比较、国际对比和跨国调查等。
6.定量研究方法定量研究方法是通过量化和统计分析来获取和验证新的认识的方法。
定量数据分析和定性数据分析在科研中的差异
定量数据分析和定性数据分析在科研中的差异在科研领域中，数据分析是一项至关重要的工作，可以为研究者提供有关实验结果和现象的深入理解。
在数据分析中，研究人员通常使用两种不同的方法来处理数据，即定量数据分析和定性数据分析。
这两种方法有着明显的区别，适用于不同类型的研究问题和研究目的。
首先，定量数据分析是一种基于数字和统计分析的方法，用于量化和测量变量之间的关系。
定量数据通常以数值形式表示，可以进行数学运算和统计推断。
定量数据分析的目的是通过收集大量数据，进行统计分析和建模，从而揭示变量之间的关系和趋势。
这种方法通常用于描述和预测现象，并支持研究假设的验证。
定量数据分析的一个重要优势是它提供了可量化的结果。
通过使用统计方法，研究人员可以确定变量之间的相关性，并进行预测。
例如，在医学研究中，研究人员可以使用定量数据分析来确定一种药物的剂量与患者治愈率之间的关系。
这种定量分析可以帮助医生制定更有效的治疗方案，并提高患者的疗效。
另一方面，定性数据分析是一种基于描述和解释的方法，用于理解和解释现象背后的动机和原因。
定性数据通常以文字、图像或其他非数值形式表示。
定性数据分析的目的是通过深入的阅读、观察和解释，揭示研究问题的复杂性和多样性。
这种方法通常用于探索性研究，以生成新的理论或概念。
定性数据分析的一个重要优势是它提供了深入的理解和丰富的内容。
通过分析文字和图像，研究人员可以了解参与研究的个体的经验、态度和观点。
例如，在社会学研究中，研究人员可以使用定性数据分析来了解人们对特定社会问题的看法和态度。
这种定性分析可以提供关于社会现象背后的复杂动机和原因的更深入的洞察。
定量数据分析和定性数据分析在科研中具有不同的应用场景和优势。
定量数据分析常用于实验研究和控制变量，以便获得可靠的结论。
它可以提供统计上的证据，帮助研究者验证和支持研究假设。
另一方面，定性数据分析常用于探索性研究和理论生成。
它可以提供深入理解和详细描述，帮助研究者探索新的观点和概念。
中山大学附属医院教学、医疗、科研系列高、中级专业技术职
中山大学附属医院教学、医疗、科研系列高、中级专业技术职务评聘条件中的科研工作实绩考核量化评分办法第十一条科研工作实绩考核量化指标体系包括科研基金、学术论著和科技成果三个部分。
（二）科研基金：重要提示：下述基金项目人员排名以各级科技部门立项的任务合同书为审核依据，立项不资助的项目不计分。
1、国家“973”计划项目首席科学家、国家“863”计划重大项目总负责人800分；国家“863”计划重点项目总负责人、国家自然科学基金重大项目负责人、国家杰出青年基金获得者600分。
“973”计划课题、国家科技支撑计划课题、“863”计划重大及重点项目课题、“863”计划专题、国家自然科学基金重大项目课题、国家自然科学基金（含NSFC—广东联合基金）重点项目、科技部国际科技合作重点项目、卫生行业科研专项基金、卫生部临床学科重点项目、CMB基金及相当级别项目：负责人400分、第二200分、第三180分、第四150分、第五120分、第六90分、第七及以后50分。
（以上项目凡有重复排名的，以最高分计分，不重复计分，下同）。
2、国家自然科学基金面上项目、青年科学基金项目、国际（地区）合作与交流项目、广东省自然科学基金研究团队项目、广东省自然科学基金重点项目及相当级别项目：负责人150分、第二75分、第三60分、第四45分、第五30分。
3、国家自然科学基金主任基金及小额探索项目、教育部基金项目（包括博士点基金、霍英东基金等）、教育部留学回国人员启动基金、人事部中国博士后基金、国家中医药管理局科学基金、广东省自然科学基金自由申请及博士启动项目、广东省科技计划项目、广州市科技计划项目、教育部及卫生部教学改革研究基金及相当级别项目：负责人100分、第二50分、第三40分、第四30分、第五20分。
4、厅局级科研项目、学校“211”工程项目、地级市科技局科研项目：负责人50分、第二25分、第三20分。
5、学校科研基金：负责人30分、第二15分。
量化分析方法
量化分析方法量化分析方法是指通过数学、统计学等工具对数据进行量化处理，以便更好地理解和解释数据的方法。
在现代社会中，量化分析方法被广泛应用于金融、市场营销、科学研究等领域，成为了决策和预测的重要工具。
本文将介绍几种常见的量化分析方法，包括回归分析、时间序列分析和假设检验。
首先，回归分析是一种用于探讨变量之间关系的量化分析方法。
在回归分析中，我们通常会选择一个因变量和一个或多个自变量，通过建立数学模型来描述它们之间的关系。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归等。
通过回归分析，我们可以了解变量之间的相关性，预测未来的趋势，并进行因果推断。
回归分析方法的应用非常广泛，可以帮助企业进行市场预测、风险评估等决策工作。
其次，时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的量化分析方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，如股票价格、气温变化等。
时间序列分析可以帮助我们发现数据中的趋势、季节性变化和周期性波动，从而进行未来的预测和规划。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
时间序列分析方法在金融领域、气象预测等方面有着重要的应用价值。
最后，假设检验是一种用于验证统计推断的量化分析方法。
在假设检验中，我们通常会对一个或多个总体参数提出假设，并通过样本数据来进行检验。
假设检验可以帮助我们判断某种观察结果是否具有统计显著性，从而进行决策和推断。
常见的假设检验方法包括t检验、F检验、卡方检验等。
假设检验方法在科学研究、质量控制等方面有着重要的应用价值。
综上所述，量化分析方法是一种重要的数据分析工具，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
回归分析、时间序列分析和假设检验是其中的几种常见方法，它们在不同领域都有着重要的应用价值。
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我国医学院校临床医学科研能力评估指标体系量化设计研究
科 研 能 力 评 估 指 标 体 系量 化 设 计 要 避 化 单 位 的指 标 ８ ， 项 占指 标 总 数 的 １ ％。 ７ 免 高 分值 掩 盖 下 的 缺 项现 象 的 发 生 。 此 ， 为
及 青年 课 题 、 他 军 队 省 部级 课题 。 其 国际 交
流 指 国际 （ 区 ） 地 合作 研 究 项 目、 在华 召开 国
准 确 数 据 的 结 果 是 不 可 信 的 结 果 。 们 采 括 科 技 攻 关 、 ８ ３ 项 目、 ９ ３ 项 目及 自然 我 ＂６” “７”
取 了以 下 措 施 ： 定 各 项 参 数 的 统 计 时 间 确
为３ 。 年 同时 由 于 科 研 工 作 受 创 造 性 、 索 项 目或 国 家创 新药 物 基金 ， 有项 目只计 以 次 数 来 衡量 。 此 ， 们 采 用 了 中 国科 技 信 探 所 为 我
我 们 采 用 了设 置 控 制 指 标 ， 只登 记 第 一 作
者 的 学术 论 文 、 技 成果 ， 标 间 不 能 互 补 科 指
１ 科 研实力评估定量 数据统计指标评分 际 学 术会 议 、 国参 加 国 际学 术会 议 、 外 出 海
标准
１ １ 科 研项 目及 交流 的 量化 设诈 ．
计 数 据 取 值 的 时 间 区 间 适 当 扩 大 ， 是 为 家新 药 研 究基 金课 题 、 就 中医 药 管理 局 基金 课 所 有 奖 项 不 重 复 计 算 ， 只取 最 高 级 别 的 奖
了避 免 这种 现 象 的发 生 ； 三 级 指 标 中以 在
其 基 础要 素 为 计 分 单位 （ 、 、 ， 位 项 篇） 并全 部
术交 流 、 国内 学 术 交流 。 国家 级 重 点 项 目包 排 序 还 是评 奖 ， 个 成 果 的 意 义 ， 多的 是 一 更
科研过程中有效的数据收集方法
科研过程中有效的数据收集方法在现代科学研究中，数据收集一直是最为关键和基础的环节之一。
唯有清晰、准确、完备地收集到有关变量的数据，才能使研究得出客观、真实、可信的结论。
然而，如何才能有效地收集数据呢？有以下几种方法：一、随机抽样法随机抽样法是一种常用而又经典的数据收集方式，通过随机抽选一定数量的样本，来推断整个总体的特征。
这种方法可以有效减少误差，使得数据具有更好的代表性。
比如，在对某一市场调查时，可以通过不同渠道随机抽取被访人群，来代表性地了解市场情况。
二、问卷调查法问卷调查法是一种常用的量化研究方法，它的主要特点是通过编制一定数量和类型的问题，以了解被访者的态度、看法、信仰和行为等方面的情况。
对于数据收集的质量和效率来说，问卷调查法是比较优秀的一种方法。
例如，在医学研究中，可以采用问卷调查法了解某项疾病的流行和影响因素。
三、实验法实验法是一种通过人为干预研究对象的行为，并观察实验前后对象响应变化的方法。
这种方法可用于研究因果关系和探究新的现象和规律。
但是，实验法需要严格控制外部因素，因此实验的可靠性和普适性有一定的局限性。
例如，在心理学研究中，可以采用实验法来验证某种心理干预措施的有效性和安全性。
四、观察法观察法是一种通过观察研究对象的行为、反应和结果，来了解其特征、特点和规律的方法。
观察法不需要人为干预，具有较强的真实性和客观性，同时也可以收集到很多难以用其他方法获取的信息。
例如，在植物学研究中，可以采用观察法来研究植物生长发育和形态变化的特征和规律。
以上四种方法都有其独特的优点和特征，选择何种方法应考虑研究问题的特点、需求和研究对象的特征。
无论哪种方法，科学家都需要严格把握数据收集过程中的质量和准确性，以保证研究结果的严谨性和有效性。
除了上述四种常用方法，还有其他一些特殊的数据收集方法，比如网络调查、焦点小组讨论等。
这些方法在具体的场景和问题中，也可能具有较好的适用性和优势。
总之，科学家在数据收集过程中，需要考虑数据的质量、可靠性和客观性，选取合适的方法和工具，并逐步完善数据收集流程和规范，才能使研究具有更加深入和广泛的意义。
医学科研数据整理与分析
四、数据的整理
(一) 数据的转换 偏态分布资料数据转换
数据变量转换的方法很多，可以根据数据的分布 特征，选择合适的数据转换方法。常用的方法 有对数变换，平方根变换或倒数变换等。 数据转换的目的： ① 使偏态分布接近正态分布； ② 消除多组资料均数与标准差的正比关系。多见 于用百分比做观察结果的数值变量资料。 资料类型的转换
医学科研数据的整理与分析
医学科研数据整理与分析
主要内容
1 科研数据分析前的准备工作 2 科研数据分析方法的选择 3 不同设计类型的数据分析方法 4 论文中统计结果的表达与解释 5 数据分析中存在的问题
医学科研数据整理与分析
第一节 科研数据分析前的准备工作
原始数据的检查 数据的计算机录入缺失及可疑数据源自统计描述数值变量资料
分类变量资料
正态分布 x s 非正态分布 M Q 频数分布表
绝对数 相对数：率 相对比 构成比 R×C表
直方 、线 图、 图 条图等
医学科研数据整理与分析
样本不是过小时,按正态分布规律,平均数减3个标准差仍应是正数。 此例应采用适合偏态分布的中位数和四分位数间距。
医学科研数据整理与分析
医学科研数据整理与分析
五、数据的整理 （二）数据的分组
数值变量资料：频数分布表
资料的类型
分类变量资料：行×列表
有序分类资料 无序分类资料
医学科研数据整理与分析
第二节 科研数据分析方法的 选择
统计指标
统统计计描表述
统计图
统计分析
区间估计
统计推断
假设检验
Text
变量间关系的研究、判别分析等
医学科研数据整理与分析
运行检查程序可以检查出在目视检查时没有查出 的超出范围、不合逻辑和各变量数据间互相矛盾 的数据。
应用Stata软件的Meta分析完成医学科研定量评价
947 中华中医药学刊应用Stata 软件的Meta 分析完成医学科研定量评价王静,莫传伟,陈群,徐志伟,范晔,柴华,马俊昌(广州中医药大学,广东广州510405) 摘 要:目的:用Stata 统计软件进行Meta 分析,高效完成医学文献系统评价。
方法:采用Stata 中的Meta 分析命令进行医学科研资料实例分析并辅以图例说明。
结果:用metan 命令完成效应量的合并与分析;用Meta 命令对效应量及对数效应量进行合并分析;用metacu m 命令对有时间顺序的资料进行累积M eta 分析,反映研究结果的动态变化趋势;用metareg 命令进行回归模型定量合并,既可控制混杂因素,也可作为探讨数据异质性来源的方法;metainf 、metabias 、metafunnel 、metatri m 等命令,可对发表偏倚识别纠正。
结论:Stata 软件功能强大,好学易用,结果准确、图形精美。
关键词:Stata;Meta 分析;发表偏倚中图分类号:R195.1 文献标识码:A 文章编号:1673-7717(2008)05-0947-03App lica ti o n o fM e ta -a na l ys is i n S ta ta o n M ed ica l R e sea rche s Q uan tita tive A s se s sm e n tWANG J ing,MO Chuang 2wei,CHE N Qun,XU Zhi 2wei,F AN Ye,CHA I Hua,MA Jun 2chang(Guangzhou University of Chinese Medicine,Guangzhou 510405,Guangdong,China )Ab s tra c t:O bjective:To p r ovide an overvie w of M eta -analytical methods in Stata f or medical literature syste matic revie ws .M ethods:Meta -analytical commands and a range of p l ots in Stata,ca me t o be intr oduced by analyzing medical scientific research datasets .R esu lts:Commands based on metan required the user t o supp ly the treat m ent effect esti m ate for each study;Commands based on meta required the user t o supp ly the treat m ent effect esti m ate and its standard err or f or each study;Commands based on metacu m perfor med cu mulative meta -analysis in which the cu mulative evidence at the ti m e each study was published is calculated;Commands based on metareg was used,by the method of regress models,t o contr ol m ixed fact ors and als o t o app r oach the evidence for heter ogeneity bet w een studies .Commands based on metainf,metabias,metafunnel,metatri m were used t o identify and t o adjust publicati on bias in funnel p l ots .Conclusion :Stata is a powerful,versatile,easy t o learn,si m p le t o dra w excellent p l ots,general statistical package .Key wo rd s:Stata;M eta analysis;publicati on bias .收稿日期:2008-01-09基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2005CB523502);国家自然科学基金资助项目(30472122)作者简介:王静(1982-),女,河南开封人,硕士研究生,研究方向:预防医学与诊断技术在中医诊断学习的应用。
我国医学院校临床医学科研能力评估指标体系量化设计研究
我国医学院校临床医学科研能力评估指标体系量化设计研究摘要:评估体系的量化指导原则是整个评估工作的灵魂,它应能够体现出科研工作的指导思想。
指导原则是科研课题、研究成果、科研奖励、科研队伍相协调;突出主持、体现差别、鼓励合作;纵向课题适当注重级别,横向课题适当衡量经费;理论成果评价与国内外接轨,采用引用源和期刊源,获奖成果等级交叉、上下调整。
关键词:科研能力评估指标体系量化设计科研能力评估指标体系量化设计要避免高分值掩盖下的缺项现象的发生。
为此,我们采用了设置控制指标,只登记第一作者的学术论文、科技成果,指标间不能互补等措施。
就控制指标而言,本指标体系科技实力评估设控制指标35项,上述控制指标的设置对参评单位的科研实力应具备的条件以及学术论文、著作、成果的等级质量等作了相应限定,以防某些指标间可能发生的掩盖。
保持原始资料数据可靠准确,没有准确数据的结果是不可信的结果。
我们采取了以下措施:确定各项参数的统计时间为3年。
同时由于科研工作受创造性、探索性和效益的滞后性等因素的影响,一个单位或个人的科技活动时涨时落。
我们将统计数据取值的时间区间适当扩大,就是为了避免这种现象的发生;在三级指标中以其基础要素为计分单位(位、项、篇),并全部采用了量化指标,如在46项三级指标中,以其基础要素为量化单位的指标38项,占指标总项数的82%,以相对数(百分比)作为量化单位的指标8项,占指标总数的17%。
1 科研实力评估定量数据统计指标评分标准1.1 科研项目及交流的量化设计科技活动的二级指标分为科研项目及学术交流。
科研项目又分为国家级重点项目、国家级一般项目、军队省部级重大课题、军队省部级一般项目,学术交流分为国际学术交流、国内学术交流。
国家级重点项目包括科技攻关、“863”项目、“973”项目及自然科学基金重点项目、杰出人才、“1035”工程项目或国家创新药物基金,所有项目只计以课题负责人承担的项目。
国家级一般项目包括国家级自然科学基金面上或青年课题、国家新药研究基金课题、中医药管理局基金课题、国家级其它课题。
医院重点学科建设量化评分标准
医院重点学科建设量化评分标准（医技专科）
一、本标准分五个部分，实行量化千分制，其中“基础条件”占110分，“医疗技术队伍”占240分，“医疗服务能力与水平”占360分，“医疗质量状况”占170分，“科研与教学”占120分。
二、标准中的相关技术指标，如无特别注明，均为年度的数据。
三、标准中部分指标内容可累积计分，但最后得分不超过标准分。
四、学科带头人是指具有高级职称、临床水平高、教学和科研组织管理能力强、能带动学科持续发展和梯队建设的专科负责人。
五、学科骨干是指在专科内某一专业发展方向具有较高学术和技术水平、作为学科带头人后备力量的高级职称人员。
六、本标准中包括的人员是指人事关系或执业地点在所在医院的人员。
其中聘用人员是指在本单位执业注册并履行职责1年以上、年工作时间8个月以上。
八、年度考核标准：省I级重点专科≥700分，省II级≥600分，院级≥500分。
九、周期考核标准：省级≥700分，院级≥600分。
中医科绩效量化考核方案范文(精选篇)
中医科绩效量化考核方案范文(精选篇)一、前言随着医疗行业的不断发展，中医科作为我国传统医学的重要组成部分，其服务质量、技术水平以及患者满意度等方面备受关注。
为了提高中医科的整体服务水平，建立一套科学、合理的绩效量化考核体系显得尤为重要。
本文旨在提出一份中医科绩效量化考核方案，以期为中医科的发展提供有益参考。
二、考核原则1. 公平公正原则：确保考核过程的公平、公正，使每一位员工都能在公平的环境下竞争，体现绩效考核的客观性和公正性。
2. 量化考核原则：将考核指标进行量化，使考核结果更具客观性、准确性和可操作性。
3. 激励与约束并重原则：通过绩效考核，激发员工的工作积极性和创造力，同时对不符合要求的行为进行约束和整改。
4. 持续改进原则：绩效考核应是一个动态调整的过程，根据科室发展和市场变化不断优化考核方案，促进科室持续发展。
三、考核对象与内容1. 考核对象：中医科全体在岗职工，包括医生、护士、技师等。
2. 考核内容：包括工作量、服务质量、技术水平、患者满意度、团队协作等方面。
四、考核指标体系1. 工作量：包括门诊就诊人次、住院患者人数、手术例数等。
2. 服务质量：包括病历书写质量、诊断准确率、治疗效果等。
3. 技术水平：包括中医诊疗技术、中医特色疗法应用、科研论文发表等。
4. 患者满意度：通过患者满意度调查，了解患者对科室服务的认可程度。
5. 团队协作：包括科室内部沟通、跨科室协作、应急处理能力等。
五、考核方法与评分标准1. 考核方法：采用定量与定性相结合的方法，对各项考核指标进行评分。
2. 评分标准：根据各项考核指标的重要性和难易程度，设定相应的分值。
3. 考核周期：分为月度考核、季度考核和年度考核，以全面评估员工的工作表现。
六、考核结果应用1. 绩效奖金：根据考核结果，将奖金与绩效挂钩，体现多劳多得、优绩优酬的原则。
2. 晋升与培训：考核结果作为员工晋升、培训的重要依据。
3. 激励措施：对表现优秀的员工给予表彰、奖励，激发工作积极性。
如何评估医学教育的效果和质量量化和定性方法
如何评估医学教育的效果和质量量化和定性方法医学教育的效果和质量评估是确保医学教育系统不断改进和保持高水平的重要工作。
对于医学教育的评估，我们可以采用量化和定性的方法，以全面了解教育质量，并制定相应的改进措施。
一、量化评估方法1. 教学效果考核教学效果考核是医学教育评估的重要手段之一。
可以采用考试成绩、课程评估、实践操作等方式对学生进行考核，从而评估其在知识水平、技能掌握和实际应用能力等方面的表现。
同时，还可以通过学生的进展和毕业去向来评估教学的有效性。
2. 学生满意度调查学生满意度调查是了解学生对教学内容、教学方式和教学资源等方面的满意程度的重要手段。
可以通过问卷调查的方式收集学生的意见和建议，从而评估教学质量和教师的教学水平，并进行相应的改进。
3. 师资队伍评估师资队伍评估是评估医学教育质量的重要方面。
可以从教师的学历、职称、教学经验和科研成果等方面对教师进行综合评估，以评估教师队伍的整体水平和能力。
二、定性评估方法1. 教学观摩和评议教学观摩和评议是一种定性评估方法，可以通过观摩教师的教学过程和评议教师的教学效果来评估教学质量。
可以邀请专家、同行或者其他院校的教师进行评估，从不同角度评估教学的优点和不足之处，并提出改进建议。
2. 样本调查和实地考察样本调查和实地考察是通过随机抽样或者全面调查的方式，对学生、教师和相关管理人员进行深入访谈、实地考察和数据收集，了解医学教育的实际情况和问题，从而定性评估教育效果和质量。
3. 学术成果评估学术成果评估是评估医学教育质量和效果的重要方面之一。
可以通过教师和学生的科研成果、发表论文、参与学术交流和获得科研项目等方面来评估医学教育的学术水平和质量。
综上所述，评估医学教育的效果和质量需要采用量化和定性的方法相结合。
量化方法可以通过教学效果考核、学生满意度调查和师资队伍评估等方式获得数据，并进行分析和比较。
定性方法可以通过教学观摩和评议、样本调查和实地考察、学术成果评估等方式获取全面的信息，从多个角度评估医学教育的效果和质量。
中医诊断学中的证候评估与量化研究
中医证候涉及多维度的症状和体征， 难以用单一指标进行量化；同时，证 候的动态变化也给量化研究带来挑战 。
国内外研究现状分析
国内研究现状
国内学者在证候量化研究方面进行了积极探索，如采用问卷 调查、临床观察等方法收集数据，运用统计学和机器学习等 技术进行分析和建模。
国外研究现状
国外对中医证候的量化研究相对较少，但近年来随着中医药 在国际市场的逐渐普及，越来越多的国外学者开始关注这一 领域，并尝试将现代科学技术应用于中医证候的量化研究。
和方法。
局限性
由于中医证候的复杂性和多样性，目前的研究方法仍存在一定的局限性，如证候分类标 准不统一、数据采集不规范等。此外，中医证候与现代医学指标之间的关联机制尚需进
一步深入研究。
07
结论与展望
研究总结与贡献
提出了证候评估的标准化方法
通过大样本、多中心的临床研究，建立了证候评估的标准化流程和方法，为中医证候的客 观化、标准化研究提供了有力支持。
研究不足与改进方向
样本量和代表性有待进一步提高
虽然本研究已经采用了大样本、多中心的研究方法，但样本量和代表性仍有待进一步提 高，以更好地反映中医证候的分布和特征。
证候评估标准和方法需要进一步完善
虽然本研究已经建立了证候评估的标准化方法，但仍然存在一些主观性和模糊性，需要 进一步完善和优化。
数据分析和处理方法需要更加深入和精细
证实了证候量化的可行性
通过现代统计学和数据分析方法，对中医证候进行了量化研究，证实了证候量化的可行性 和有效性，为中医证候的现代化研究开辟了新的途径。
揭示了证候与疾病、证候与证候之间的关系
通过深入研究，揭示了中医证候与疾病之间的内在联系，以及不同证候之间的相互关系， 为中医临床诊断和治疗提供了更加科学的依据。
医学科研数据评价与分析中的几个基本问题
多阶段抽样 （Multistage Sampling）
完全随机设计 (Completely Randomized Design)
随机化分配
配对设计 (Paired Design)
随机区组设计 (Randomized Block Design)
② 抽样框架(Sampling Frame)的确定 ③ 案例分析(Case Analysis)
数值变量 Numerical Variable
（定量，计量资料） Quantitative,Measurement Data
分类变量 Categorical Variable
（定性，等级资料） Qualitative,Ranked Data
（3） 分类指标的量化
A. 两向分类指标的量化 B. 等级资料的量化
① 研究目的：
找差异；找关系；其它
② 研究因素的多少： 单因素；两因素；多因素
③ 研究的组数（水平数）的多少：两组；多组
④ 实验设计类型： 成组；配对；配伍组
⑤ 资料特征与分布： 检验何种统计量？
⑥ 样本含量大小
（2） 案例分析
不同人群某种抗体滴度比较
分 组 ≥1/2 1/4 1/8 1/16 1/32 ≤1/64 合计
二、 数据分析（Data Analysis）
1. 数据类型(Data Type)及其转换 (Transformation) 2. 变量代换(Variable Transformation) 3. 统计量选择(Selection of Statistic) 4. 参数估计(Parametric Estimation) 5. 假设检验(Hypothesis Testing)方法的选择
医学科研工作量化考核标准
医学科研工作量化考核标准
首先，医学科研工作量化考核标准应该包括科研成果的数量和
质量。
科研成果的数量可以通过发表的论文数量、申请的专利数量、参与的科研项目数量等来衡量，而科研成果的质量则可以通过论文
被引用次数、专利的实际应用价值、科研成果的影响因子等指标来
评估。
其次，医学科研工作量化考核标准还应考虑科研人员的科研团
队合作能力。
科研工作往往需要团队合作，因此科研人员在团队中
的贡献和合作能力也应该被纳入考核标准中，例如作为团队负责人
的科研人员应该被评估其团队管理能力、协调能力等。
另外，医学科研工作量化考核标准还应该考虑科研人员的学术
影响力和社会贡献。
学术影响力可以通过论文被引用情况、在学术
会议上的发言和交流情况等来评估，而社会贡献则可以通过科研成
果的实际应用和转化情况、对医疗健康领域的贡献等来考量。
总的来说，医学科研工作量化考核标准应该综合考量科研人员
的科研成果数量和质量、团队合作能力、学术影响力和社会贡献等
多方面因素，以客观、公正地评价科研人员的工作表现，激励科研人员的积极性，推动医学科研的发展。
医院科研目标管理量化考核的设计与实施探讨
中 圈分 类号 ： １ ７ ３ ３ Ｒ ９ ． ２ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ １８ ４ （０ ７ ０ —２—２ １７ —３ ８ ２ ０ ） ２１００
ｍａ ａ ｅ ｎ ，ｗｅｄ ｓｇ ｅ ｏ ｃ ｅ ｓｓ ｃ ｓ ｈ ｃ ｉｇ ｉｄ ｘ ｃ ｅ ｋｎ ｏ ｔｎ ｓ ａ ｄ ｇ ａ ｉｇ ｂ ｕｅ． ｓ ｌ Ａｃ ｏ ｄｎ ｏ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｅｉｎ ｄｓ ｍｅｓｈ ｍｅ ｕ ｈ ａ ：ｃ ｅ ｋｎ ｎ ｅ ， ｈ ｃ ｉｇ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｒ ｄｎ ｙ ｒ ｌｓ Ｒｅｕｔ ｓ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｆ ｒ ｕａｅｓ ｍｅｃ ｅ ｋｎ ａｇ ｔ Ｏ ｂ ｉｇ ｔ ｅｑ ａ ｔ ｉｇ ｃ ｅｋ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔｏ ｃｅ ｔ ｉ ｒｓ ａｃ ｏ ｒ ｅ Ｃｏ ｃｕ ｉｎ Ｉ ｉ ｏ ｍ ｌｔ ｏ ｈ ｃ ｉｇ ｔ ｒ ｅｓｔ ｒｎ ｈ ｕ ｎ ｉ ｎ ｈ ｃ ｉｇ ｍａ ａ ｅ ｎ ｆｓ ｉｎ ｉ ｃ ｅ ｅ ｒｈ ｃ ｍｅｔｕ ． ｎ ｌｓｏ ｔ ｓ ｚ ｆ
维普资讯
１Ｏ ２
重 庆 医 学 ２０ ０ ７年 １月 第 ３ ６卷 第 ２期
・
论
著・
医 院科研 目标 管 理量 化 考 核 的设 计 与 实施探 讨
霍本 立 ， 勇 ， 国胜 罗 任
（ 重庆 医科 大学 附属 第一 医院
４０１） ０ ０ ６
Ｈ ＵＯ ｎ ｌ ， Ｂｅ — ｉ ＬＵＯ ｏ ｇ， Ｙ ｎ ＲＥＮ ｏ ｓ ｅ ｇ Ｇｕ － ｈ ｎ
（ ｈ ｉｓ Ａｆ ｉ ａｅ ｓ ｉ ｌ Ｃ ｏ ｇ ｉｇＵ ｉｅｓｔ ｆＭｅ ｉ ｌ ｃ ｎｅ ， ｈ ｎ ｑｎ ０ ０ ６ Ｃ ｉａ Ｔ ｅ ｒｔ ｆ ｌ ｔｄＨｏｐ ｔ ， ｈ ｎ ｑｎ ｎｖ ｒｉ ｏ ｄｃ ｉ ｃｓＣ ｏ ｇ ｉｇ４ ０ １ ， ｈｎ ） Ｆ ｉ ａ ｙ ａＳ ｅ
医学科研思路分析总结(正式)
科研资料的分析思路预备知识*同质（homogeneity）与变异(variation)：严格地讲，同质是指被研究指标的影响因素完全相同。
但在医学研究中，有些影响因素往往是难以控制的（如遗传、营养等），甚至是未知的。
因此，在实际工作中只有相对的同质。
在统计学中可以把同质理解为对研究指标影响较大的、可以控制的主要因素尽可能相同。
例如研究儿童的身高时，要求影响身高的较大的、易控制的因素如性别、年龄、民族、地区要相同，而不易控制的遗传、营养以及未知的影响因素可以忽略。
同质基础上的个体差异称为变异。
如同性别、同年龄、同民族、同地区健康儿童的身高、体重不尽相同；相同病种、病程的病人，使用同一疗法，却未必有相同疗效。
这些不同就是变异。
变异是生物体的基本属性之一，也是统计研究的前提，若所研究的同质群体中各个观察单位都一样，没有差别，分析一个就够了，无须进行统计研究。
* 变量(variable)在搜集资料时，首先要根据研究目的确定同质观察单位，再对每个观察单位的某项特征进行测量或观察，这种特征称为变量。
如“身高”、“体重”、“疗效”、“性别”、“职业” 等都是变量。
变量的观察结果或测量值称为变量值，变量按其值的性质可分为数值变量(numerical variable)和分类变量（categorical variable）。
数值变量的变量值是定量的，表现为数值的大小，通常是使用仪器或某种尺度测定出来的，多有度量衡单位。
如身高（cm）、体重（kg）、心律（次/分）、住院天数（日）、血压（mmHg）等。
由数值变量的测量值组成的资料称为数值变量资料（计量资料或定量资料）。
大多数的数值变量为连续型变量，如身高、体重、血压等；而有的数值变量的测定值只是正整数。
如心率、白细胞计数等，在医学统计学中把它们也视为连续型变量。
分类变量表现为互不相容的类别或属性，亦称定性变量。
分类变量又可分为无序与有序两类。
1、无序分类变量是所分类别或属性之间无程度和顺序上的差别。
医学量化分析方法及其应用研究
医学量化分析方法及其应用研究一、背景介绍随着医学科技的不断发展和进步，医学数据的获取和处理越来越复杂，传统的医学研究方法已经无法满足现代化的科研需要。
因此，医学量化分析方法的出现和应用已经成为现代医学研究的一个重要方向。
二、医学量化分析的定义医学量化分析是利用数学、计算机等工具对大量的医学数据进行分析和处理的方法。
医学量化分析最初主要是应用于基因组、蛋白质组等生物信息学上的研究。
但随着医学数据获取和处理技术的不断进步，医学量化分析逐渐被广泛应用于疾病预测、诊断、治疗等方面。
三、医学量化分析的方法和技术1. 统计分析方法统计分析方法是医学量化分析最基本、最常用的方法之一，可以帮助医学研究人员初步了解和分析大量的医学数据，包括描述性统计、参数估计、假设检验、方差分析等。
2. 机器学习方法机器学习方法是医学量化分析中较为先进的方法之一，在医学图像分析、疾病诊断、治疗方案设计等领域有广泛应用。
机器学习方法主要包括支持向量机(SVM)、决策树、神经网络等。
3. 数据挖掘方法数据挖掘方法是医学量化分析中比较新的一种方法，在大量非结构化数据中挖掘潜在知识，深入探寻医学数据背后的规律。
常见的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析等。
4. 生物信息学方法生物信息学方法主要应用于基因组、蛋白质组等高通量数据分析，为疾病诊断、发现新药物提供了有力的支持。
生物信息学方法主要包括基因芯片技术、转录组分析、蛋白质质谱分析等。
四、医学量化分析的应用1. 疾病诊断利用机器学习方法和生物信息学技术，可以通过对大量医学数据的分析，实现快速、准确的疾病诊断。
2. 治疗方案设计通过分析医学数据，可以发现某些疾病的治疗方案与患者的基因信息、病理生理特征等息息相关。
医学量化分析可以根据不同患者的个体差异为其制定个性化的治疗方案。
3. 药物研发医学量化分析可以快速筛选出候选药物，通过生物信息学技术分析其生物学特征和作用机制，进一步优化其治疗效果。
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转化为计数资料： 转化为计数资料： 正常 95 /100 = 95% 异常 5 /100 = 5% 转化为计量资料： 转化为计量资料：
100人谷丙转氨酶半定量测定结果 人谷丙转氨酶半定量测定结果 （ ） （ ） （ ） （ ） － 1） ＋ 2） ＋＋ 3） ＋＋＋ 4） 95 4 1 0 95 8 3 0 量化平均值： 量化平均值：( 95 ＋8 ＋3 ) ÷100 ＝1.06
◈
例3：﹡粪便潜血试验结果： ： 粪便潜血试验结果： － + ++ +++ ++++ ﹡病情的观察结果：轻 中 重 病情的观察结果：
资料的互相转化 例1:
100个成年男子血红蛋白 个成年男子血红蛋白 的测定结果（ ） 的测定结果（g/L）
上述结果按： 上述结果按：
计量资料
正常 贫血
上述结果按： 上述结果按：
2.35 4.84 2.70 3.18 4.12 4.06 4.50 3.87 3.78 3.86 3.26 4.21 4.41 4.61 3.68 3.95 3.07 3.27 5.71 3.99 3.02 3.32 4.78 4.75 4.83 5.08 3.55 4.52 3.30 4.48 3.70 5.35 3.95 2.91 3.87 4.53 4.23 3.19 4.73 4.28 4.33 4.17 3.92 3.91 3.95 3.92 3.57 4.59 4.17 4.06 3.29 4.13 3.58 4.59 3.91 3.58 4.83 3.75 5.13 5.26 3.25 2.78 3.66 4.19 4.15 5.35 3.52 3.98 3.78 5.25 4.15 4.26 4.28 2.68 4.35 3.84 3.84 4.13 4.57 3.98 4.36 3.58 3.26 4.52 4.80 3.60 4.50 4.26 3.80 5.03 4.95 4.34 3.50 4.91 3.41 3.51 3.96 3.63 3.93 3.51 3.00
例：
101名正常女子的血清总胆固醇 名正常女子的血清总胆固醇(mmol/L)测定结果 名正常女子的血清总胆固醇 测定结果
2.35 4.84 2.70 3.18 4.12 4.06 4.50 3.87 3.78 3.86 3.26 4.21 4.41 4.61 3.68 3.95 3.07 3.27 5.71 3.99 3.02 3.32 4.78 4.75 4.83 5.08 3.55 4.52 3.30 4.48 3.70 5.35 3.95 2.91 3.87 4.53 4.23 3.19 4.73 4.28 4.33 4.17 3.92 3.91 3.95 3.92 3.57 4.59 4.17 4.06 3.29 4.13 3.58 4.59 3.91 3.58 4.83 3.75 5.13 5.26 3.25 2.78 3.66 4.19 4.15 5.35 3.52 3.98 3.78 5.25 4.15 4.26 4.28 2.68 4.35 3.84 3.84 4.13 4.57 3.98 4.36 3.58 3.26 4.52 4.80 3.60 4.50 4.26 3.80 5.03 4.95 4.34 3.50 4.91 3.41 3.51 3.96 3.63 3.93 3.51 3.00
假设检验
例 3：
研究某种新药治疗某种疾病的效果 治疗1例有效，有效率 治疗 例有效，有效率100％？ 例有效 ％？ 治疗2例都有效，有效率100％？ 治疗 例都有效，有效率 例都有效 ％？ 治疗10例其中 例有效 有效率80％？ 治疗 例其中8例有效，有效率 ％？ 例其中 例有效，
抽样问题
医学研究中的 数据资料类型
• 4。各种变异除以相应的自由度，称为均方， 各种变异除以相应的自由度，称为均方， MS表示 也就是方差。 表示， 为真时， 用MS表示，也就是方差。当H0为真时，组 间均方与组内均方相差不大，两者比值F 间均方与组内均方相差不大，两者比值F值 约接近于1 约接近于1。 组间均方／组内均方≈ 即 F＝组间均方／组内均方≈1。 • 5。当H0不成立时，处理因素产生了作用， 不成立时，处理因素产生了作用， 使得组间均方增大，此时， ＞＞1 使得组间均方增大，此时，F＞＞1，当大 于等于F临界值时， P≤0.05。可认为H 于等于F临界值时，则P≤0.05。可认为H0 不成立，各样本均数不全相等。 不成立，各样本均数不全相等。
统计分析资料
data analysis
统计指标 统计图 统计表 参数估计 假设检验
统计描述 统计分析 统计推断
集中趋势µ G M 统计描述 统计分析 统计推断 离散趋势R Q σ CV 总体均数估计 假设检验 (t检验 F检验 检验, 检验) 检验 检验
资料的分析步骤
1.判断资料类型及分布类型； 判断资料类型及分布类型； 判断资料类型及分布类型 2.选择合适的指标描述 2.选择合适的指标描述； 选择合适的指标描述； 3.根据研究设计的目的选择合适的统计 根据研究设计的目的选择合适的统计 方法推断。 方法推断。
( > 110 ) (≤110 )
85人 人 15人 人
计数资料
正 常 轻度贫血 中度贫血 重度贫血
( > 110 ) 85人 人 (≤110 ) 10人 人 (≤ 90 ) 3人 人 (≤ 60 ) 2人 人
等级资料
人谷丙转氨酶半定量测定结果 例2： 100人谷丙转氨酶半定量测定结果 ： － 95 ＋ 4 ＋＋ 1 ＋＋＋ 0
求置信区间
例 2：
某实验室分别用乳胶凝集法和免 疫荧光法对58名可疑系统红斑狼疮 疫荧光法对 名可疑系统红斑狼疮 患者血清中抗核抗体进行检测， 患者血清中抗核抗体进行检测，免 疫荧光法检测阳性23例 疫荧光法检测阳性 例，乳胶凝集 法阳性13例 法阳性 例，问两种方法的检测结 果有无差别？ 果有无差别？
方差分析（F检验） 方差分析（ 检验）
• 方差分析（analysis of variance，缩写为ANOVA） 方差分析（ variance， • 是常用的统计分析方法之一。其应用广泛，分析效率高,节省样 是常用的统计分析方法之一。 其应用广泛，分析效率高, 本含量。 本含量。 主要用途有： 一. 主要用途有： • ①进行两个或两个以上样本均数的比较； 进行两个或两个以上样本均数的比较； • ②可以同时分析一个、两个或多个因素对试验结果的作用和影响； 可以同时分析一个、两个或多个因素对试验结果的作用和影响； • ③分析多个因素的独立作用及多个因素之间的交互作用； 分析多个因素的独立作用及多个因素之间的交互作用； • ④进行两个或多个样本的方差齐性检验等。 进行两个或多个样本的方差齐性检验等。 • 方差分析对分析数据的要求及条件比较严格，即要求各样本为随 方差分析对分析数据的要求及条件比较严格， 机样本，各样本来自正态总体， 机样本，各样本来自正态总体，各样本所代表的总体方差齐性或 相等。 相等。
◈
例2： ： 某地欲调查小学生的蛔虫感染率， 某地欲调查小学生的蛔虫感染率，在 人和200人， 甲、乙小学中分别调查了250 人和 乙小学中分别调查了 人 粪检有蛔虫卵的人数分别是67人和 人和60人 粪检有蛔虫卵的人数分别是 人和 人。 ﹡用统计表表示上述结果。 用统计表表示上述结果。 甲、乙学校的蛔虫感染情况 蛔虫卵(＋ 人数 学校 调查人数 蛔虫卵 ＋)人数 （－） 250 67 183 甲 乙 200 60 140
1.请选用合适指标描述该资料 请选用合适指标描述该资料 2.该地正常女子的血清胆固醇含量是多少？ 该地正常女子的血清胆固醇含量是多少？ 该地正常女子的血清胆固醇含量是多少 3.以往该地正常女子的血清总胆固醇水平为 以往该地正常女子的血清总胆固醇水平为 3.67，请问现在该地女子的血清总胆固醇与 ， 以往是否有不同？ 以往是否有不同？
25 20 频 数 15 10 5 0 2.45 3.05 3.65 4.25 4.85 5.45 6.10
血 清 总 胆 固 醇（mmol/L）
图 2 - 1 101 名 正 常 成 年 女 子 血 清 总 胆 固 醇 的 频 数 分 布
总体均数估计： 总体均数估计：
该地正常成年女子血清总胆固醇含 量为？ 量为？
资料描述： 资料描述：
判断资料分布类型 制作频数表及直方图 正态性检验
（直观判断，比较粗略） 直观判断，比较粗略）
（图示法或假设检验） 图示法或假设检验）
根据以上分布型的判断结果， 根据以上分布型的判断结果 ， 选择 指标描述 如果为正态分布， 均数及 如果为正态分布，用均数及标准差 如果不是正态分布，用M及Q 如果不是正态分布， 及
2 σ 12 = σ 2 = L = σ k2 = σ 2
即 要 求 检 验 假 设 为 此假设的意义为， 此假设的意义为 ， 在某处理因素的不同水 H 平下，各样本的总体均数相等。 : µ = µ =L= µ 平下，各样本的总体均数相等。
0 1 2 k
• 1。设某因素有多个水平，即试验数据产生多个 设某因素有多个水平， 样本。由多个样本的全部数据可以计算出总变异， 样本。由多个样本的全部数据可以计算出总变异， 称为总的离均差平方和。 称为总的离均差平方和。即SS总。 • 2。数理统计证明，SS总可以由几个部分构成。 数理统计证明， 可以由几个部分构成。 单因素方差分析中， 单因素方差分析中， SS总由组间变异和组内变 异构成。 异构成。 SS总＝SS组间＋SS组内。要受到处理因素 个体误差两方 处理因素和 面影响，组内变异主要受个体误差的影响。 个体误差的影响 面影响，组内变异主要受个体误差的影响。当H0 为真时，由于处理因素不起作用， 为真时，由于处理因素不起作用，组间变异只受 个体误差的影响 此时， 的影响。 个体误差的影响。此时，组间变异与组内变异相 差不能太大。 差不能太大。