医学统计方法小结
医学统计学统计方法总结
计量资料：一、 描述性分析集中趋势：对称——算术均数偏态——中位数等比——几何均数离散趋势：对称——方差、标准差偏态——四分位数间距均数悬殊或单位不同的资料比较——变异系数二、 统计推断（根据样本推断总体）1.参数（均数）估计 总体方差未知——总体方差已知——参考值范围：单双侧 正态分布—— 偏态分布——百分位数法二者的含义、用途2.假设检验（1）均数的比较（正态）单个样本、配对（与两独立样本的区别）两样本（方差齐——t 检验方差不齐——校正t 检验或秩和检验或变量转换） 多样本：方差齐 完全随机设计方差分析随机区组设计方差分析),(2/2/n s u x n s u x αα+-),(2/2/n s v t x n s v t x αα+-Su X 2α±S u X α-Su X α+方差不齐——秩和检验或变量转换非正态：秩和检验或变量转换F—+—>t两两比较：SNK 任两个对比LSD 一对或几对比较Dunnet 实验与对照组比较t——>F F=t2(2)方差比较两个方差：F检验（正态）多个方差：Bartlett（正态）Levene检验假设检验注意事项计数资料一、描述性分析频率或严重程度——率比重或构成——构成比一指标为另一指标的若干倍或百分比——相对比应用注意：不能以比代率、可比性、样本率不能直接对比率或构成比比较：1.若某因素内部构成不同并且影响比较，进行标化二、统计推断1.参数估计二项分布率的估计：查表或正态法泊松分布均数估计：查表或正态法2.假设检验单个样本率：直接法或二项分布U检验泊松分布U检验（率很小）两样本率的比较：四格表2χ检验（校正）二项分布U检验（n大、np>5,n(1-p)>5）泊松分布U检验（（率很小）精确概率法多个率或构成比比较：2χ检验(理论数不能小于1或小于的理论数不能多于5分1)两两比较：任两个对比、实验与对照组比较等级资料：-----效应比较秩和检验两变量关系：1.定量（计量资料）正态pearson相关回归非正态秩相关2．无序分类定性2 检验和列联相关系数3. 有序分类定性（1）单向有序分组有序、指标无序卡方检验分组无序、指标有序秩和检验（2）双向有序属性相同Kappa检验属性不同线性趋势秩相关。
医学卫生统计期末总结
医学卫生统计期末总结一、引言医学卫生统计是现代医学与卫生事业中的一门重要学科，它以数理统计学为基础理论，运用各种方法来研究和分析医学和卫生领域的数据。
本学期，我们学习了医学卫生统计的基本概念、研究方法与技巧，以及一些实际应用案例。
通过学习，我对医学卫生统计有了更深入的认识，也掌握了一些基本的数据分析技能。
二、理论知识掌握在学习医学卫生统计的过程中，我们学习了很多基本概念和理论知识，如概率与统计的基本概念、统计数据的描述和总结、假设检验等。
掌握这些基本理论知识对于进行医学卫生统计的研究和应用具有重要意义。
三、数据分析方法在医学卫生统计中，我们使用了多种数据分析方法，如描述性统计、相关分析、多元回归分析等。
通过实际应用案例的学习，我对这些方法有了一定的了解，并能够独立进行一些简单的数据分析。
四、实际应用案例本学期，我们还学习了一些实际的医学卫生统计应用案例，如流行病学调查、临床试验设计等。
通过对这些案例的学习，我对医学卫生统计的实际应用有了更深入的认识，并了解了一些实际应用中需要注意的问题。
五、遇到的困难与解决在学习医学卫生统计过程中，我也遇到了一些困难。
一方面，理论知识较多，需要花费一定时间来消化和理解。
另一方面，数据分析方法的应用也需要一些实际操作，掌握需要一定的实践经验。
为了解决这些困难，我主动向老师请教，也积极与同学交流，通过课外阅读和实际练习，不断提升自己的理论和实践水平。
六、学习收获与展望通过本学期的学习，我对医学卫生统计有了更深入的认识，掌握了一些基本的理论和实践知识。
在以后的学习和实践中，我将继续深入学习医学卫生统计的相关知识，提升自己的数据分析能力，为医学卫生事业的发展做出自己的贡献。
总之，医学卫生统计作为一门重要的学科，在现代医学与卫生事业中具有重要地位。
通过本学期的学习，我对医学卫生统计有了更深入的了解，也掌握了一些基本的理论和实践知识。
在今后的学习和实践中，我将继续深入学习和应用医学卫生统计的相关知识，不断提升自己的数据分析能力，为医学卫生事业的发展做出自己的贡献。
医学研究中常用的数据统计方法
医学研究中常用的数据统计方法1.描述统计：描述统计是通过描述、汇总和展示数据的特征来对数据进行分析。
常用的描述统计方法包括：-平均数：用于衡量一个数据集的集中趋势，计算方法是将所有数据相加然后除以数据的个数。
-中位数：将数据按照从小到大的顺序排列，位于中间的值即为中位数，用于描述中间值的位置。
-众数：在数据集中出现次数最多的数值，可以用于描述数据的模式。
-方差和标准差：用于描述数据的离散程度，方差是样本偏离均值的平方和的平均值，而标准差是方差的平方根。
-频率分布表和直方图：将数据按照一定的区间进行分类，并统计各个区间内数据的个数或频率，用于展示数据的分布情况。
2.推断统计：推断统计是根据从样本获得的数据对总体进行推断和判断。
常用的推断统计方法包括：-参数估计：通过样本数据估计总体参数的值，例如使用样本平均数估计总体平均数。
-假设检验：用于判断样本观测值是否支持一些假设的正确性。
常用的方法包括t检验、F检验和卡方检验等。
-置信区间：给出参数估计的上下限，表示估计值的不确定性范围。
例如给出95%的置信区间意味着有95%的把握总体参数位于这个区间内。
-相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，例如皮尔逊相关系数可用于衡量两个连续变量之间线性关系的强度。
-回归分析：用于建立变量之间的数学关系模型，例如线性回归可用于描述一个自变量与一个因变量之间的线性关系。
3.生存分析：生存分析是研究人口中一些事件(如死亡、复发等)发生的概率和影响因素的统计方法。
常用的生存分析方法包括：-生存函数：生存函数描述了在一些特定时间点之前没有发生事件的概率。
-生存曲线：生存曲线是根据生存函数绘制的曲线图，可以描述出时间和事件之间的关系。
-危险比：危险比用于比较两个或多个不同组中事件的风险，可以得出不同因素对事件发生的相对影响。
- Cox比例风险模型：Cox模型是用于探索自变量对生存时间的影响的一种半参数模型，可以同时考虑多个预测因素。
心得体会-医学统计学体会与建议
心得体会-医学统计学体会与建议医学统计学是医学研究中非常重要的一个学科，它通过对大量的医学数据进行收集、整理、分析和解释，可以提供决策的依据和科学的证据。
在学习医学统计学的过程中，我有以下一些体会和建议：1. 清晰的研究问题：在进行医学统计学研究的时候，首先要明确研究的问题或假设。
只有明确了问题，才能有针对性地选择数据和分析方法，从而得出有意义的结论。
2. 合理的数据收集和设计：数据的质量和可靠性对于统计分析结果的准确性至关重要。
因此，在进行数据收集和研究设计时，要注意合理选取样本和控制变量。
此外，还要注意避免常见的偏倚和干扰，如选择偏倚、信息偏倚等。
3. 选择合适的统计分析方法：医学统计学有多种分析方法，如描述统计、推断统计、回归分析等。
在选择具体的分析方法时，要充分考虑研究的问题、数据的类型和要求等因素。
同时，也要熟悉常见的统计软件和工具，以便进行数据处理和分析。
4. 结果解读的合理性：在进行统计分析后，得到的结果需要进行解读。
在解读时，要注意结果的可靠性和统计显著性，并结合实际情况进行合理的解释。
同时，也要注意避免结果的误导或夸大，要以科学客观的态度对待统计结果。
5. 持续学习和应用：医学统计学是一个不断发展的学科，新的方法和技术不断涌现。
因此，持续学习和应用是非常重要的。
可以通过参加相关研讨会、课程和阅读专业文献等方式，不断更新自己的知识和技能。
总之，医学统计学在医学研究中起着重要的作用，掌握好统计学原理和方法对于医学科研人员非常重要。
通过合理的研究设计、数据收集和分析，可以为医学决策提供科学的依据和支持。
统计学中的医学统计方法
统计学中的医学统计方法统计学在医学领域中扮演着重要的角色，它提供了一种科学的方法来分析医学数据、评估治疗效果和探索潜在的病因。
本文将介绍几种常用的医学统计方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析。
1. 描述性统计描述性统计是医学统计学中最基础的方法之一。
它通过对医学数据的总结和整理，来描述数据的特征和分布。
其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
例如，在一个临床试验中，医生可以使用描述性统计来总结患者的年龄分布、性别比例等基本信息。
2. 假设检验假设检验是医学统计学中用来判断一个观察结果是否具有统计学意义的方法。
该方法基于样本数据对总体参数进行推断，并对研究假设进行验证。
常见的假设检验方法包括t检验和卡方检验。
例如，医生可以使用假设检验来判断一种新药物的疗效是否显著优于常规治疗。
3. 回归分析回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
它可以帮助医生理解不同因素对医学结果的影响程度，并用于预测和解释结果。
常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归。
例如，在研究心脏病发作的风险因素时，医生可以使用回归分析来确定各种危险因素对心脏病发作的贡献程度。
4. 生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，尤其在医学领域中被广泛应用于研究疾病的生存率和预后。
生存分析可以帮助医生评估治疗方法的有效性和预测患者的生存时间。
常见的生存分析方法包括Kaplan-Meier 生存曲线和Cox比例风险模型。
例如，在肿瘤研究中，医生可以使用生存分析来评估不同治疗方法对患者生存率的影响。
总结：统计学在医学领域中有着广泛的应用，它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。
本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。
了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义，能够帮助医生做出科学的决策，提高医疗质量和患者的健康水平。
医学数理统计期末总结
医学数理统计期末总结一、引言医学数理统计是将数学和统计学的原理与方法应用于医学领域的一门学科。
通过分析和解释医学数据，医学数理统计能够帮助医学工作者更好地理解和应用医学知识，为医学研究和临床实践提供科学依据。
医学数理统计作为医学的重要辅助学科，对于医学专业的学生而言，具有重要的学术意义和实际价值。
本次期末总结将对医学数理统计的基本概念、方法和应用进行总结和归纳，希望能够对今后的学习和工作有所帮助。
二、基本概念1. 概率论基础：医学数理统计的基础是概率论，包括基本概念、概率分布、随机变量、随机过程等内容。
掌握概率论的基本知识，能够帮助我们理解统计学的原理和方法。
2. 统计学基本概念：统计学是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释，揭示事物之间的规律和关系的科学。
掌握统计学的基本概念，包括总体和样本、参数和统计量、频数分布、统计推断等，是进行医学数理统计工作的基础。
三、统计方法1. 描述统计学：描述统计学是通过数理统计方法对数据进行整理、分析和描述，从而揭示数据的基本特征。
包括数据的整理和展示、中心位置和离散程度的度量、数据分布和形态的描述等内容。
掌握描述统计学的方法，能够对医学数据进行分析和解释。
2. 参数检验：参数检验是指通过对样本数据进行分析，推断总体参数的值是否在某个范围内，并对其进行推断的方法。
包括单样本参数检验、双样本参数检验和配对样本参数检验等。
参数检验方法能够帮助我们判断和验证医学数据的差异是否具有统计学意义。
3. 方差分析：方差分析是一种通过比较两个或多个样本均值是否相等的方法。
包括单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析等。
方差分析方法能够帮助我们研究不同因素对医学数据的影响和差异。
4. 相关分析：相关分析是一种通过计算两个或多个变量之间关系的强弱和方向的方法。
包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
相关分析方法能够帮助我们研究变量之间的相关性，为医学研究提供科学依据。
医学统计学常用方法小结5篇
医学统计学常用方法小结5篇第一篇：医学统计学常用方法小结一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。
如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
二、分类资料的统计分析1.单样本资料与总体比较1)二分类资料：(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；(2)大样本时：用U检验。
2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。
2.四格表资料1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验3.2×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量(1)n>40并且理论数小于5的格子数行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验4.R×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析4)列变量和行变量均为无序多分类变量，(1)n>40并且理论数小于5的格子数行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验三、Poisson分布资料1.单样本资料与总体比较：1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法1连续性资料1.1 两组独立样本比较1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。
1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。
1.2 两组配对样本的比较1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。
1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。
1.3 多组完全随机样本比较1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。
1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。
1.4 多组随机区组样本比较1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。
1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。
如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。
****需要注意的问题：（1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。
因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。
医学统计学数据分析和研究方法
医学统计学数据分析和研究方法医学统计学是医学领域中不可或缺的一门学科，它为研究者提供了分析和解读医学数据的方法和工具。
通过对大量医学数据的分析，可以揭示疾病的发病机制、评估治疗的效果、预测病情的进展等信息，对医学研究和临床实践起到了重要的作用。
本文将介绍医学统计学的一些常用的数据分析和研究方法。
一、描述统计分析描述统计分析是医学统计学的基础，用于对医学数据进行整体的描述和总结。
常用的描述统计分析方法包括频数分布、均值和标准差、中位数和百分位数、方差和相关系数等。
通过这些统计指标，可以了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
以临床试验为例，研究人员通过随机分组的方法，将患者分为实验组和对照组，观察不同治疗方案的效果。
描述统计分析可以帮助研究人员计算每个组的患者数量、计算不同治疗组的平均生存时间，从而初步判断治疗的有效性。
二、推断统计分析推断统计分析是医学统计学中的重要内容，通过对抽样数据进行分析，推断出总体的特征。
常用的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间、方差分析和回归分析等。
假设检验是一种常用的统计方法，用于判断样本数据和总体数据之间是否存在显著差异。
在临床实践中，研究人员可以利用假设检验方法比较两种治疗方法的效果是否有显著差异。
通过设定显著性水平，计算出p值，从而判断差异是否具有统计学意义。
置信区间是对总体参数的估计，它可以反映参数的可信程度。
临床研究中，研究人员经常使用置信区间来估计相对风险、绝对风险差、药物效应值等参数。
置信区间的宽度可以反映估计的精确程度，更窄的置信区间意味着估计值更可靠。
三、生存分析生存分析是医学统计学中用于研究患者生存时间和事件发生率的方法。
常用的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
在临床研究中，生存分析方法常用于评估不同治疗方案对患者生存时间的影响。
通过绘制Kaplan-Meier生存曲线，可以比较不同治疗组的生存曲线是否有显著差异。
医学统计学知识点总结
知识点1.统计学是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
2.医学统计学是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
3.统计软件包是对资料进行各种统计处理分析的一系列程序的组合。
4.统计工作的基本步骤：研究设计、搜集资料、整理资料和分析资料。
5.科研结果的好坏取决于研究设计的好坏，研究设计是统计工作中的基础和关键，决定着整个统计工作的成败。
6.统计分析包括统计描述和统计推断。
统计描述是对已知的样本（或总体）的分布情况或特征值进行分析表述；统计推断是根据已知的样本信息来推断未知的总体。
7.医学原始资料的类型有：计量资料、计数资料、等级资料。
8.计量资料是用定量的方法对每一个观察单位的某项指标进行测定所得的资料。
9.计数资料是把观察单位按某种属性（性质）或类别进行分组，清点各组观察单位数所得资料。
10.等级资料是把观察单位按属性程度或等级顺序分组，清点各组观察单位数所得资料。
各属性之间有程度的差别。
等级资料的等级顺序不能任意颠倒。
11.同质：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。
12.变异：是同质个体的某项指标之间的差异，即个体变异或个体差异性。
13.总体是根据研究目的确定的同质研究对象的总体。
样本是总体中具有代表性的一部分个体。
14.抽样研究是通过从总体中随机抽取样本，对样本信息进行分析，从而推断总体的研究方法。
抽样误差是由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异，其根源在于总体中的个体存在变异性，只要是抽样研究，就一定存在抽样误差，不能用样本的指标直接下结论。
15.统计学的主要任务是进行统计推断，包括参数估计和假设检验。
16.概率是某随机事件发生可能性大小（或机会大小）的数值度量。
概率的取值为0≤P≤1。
小概率事件是指P≤0.05的随机事件。
17.频数表和频数分布图的用途：(1)揭示计量资料的分布类型。
医学研究中的统计分析方法和技巧
医学研究中的统计分析方法和技巧统计分析是医学研究中不可或缺的重要环节。
通过运用合适的统计方法和技巧，可以对数据进行分析、解读和推断，从而为医学研究提供可靠的证据支持。
本文将介绍医学研究中常用的统计分析方法和技巧，以帮助读者更好地理解和应用于实践。
一、描述性统计分析描述性统计是医学研究中最基本的统计分析方法，通过对数据的整体特征进行描述和总结，以便更好地理解数据的分布情况。
常用的描述性统计量包括均值、中位数、标准差、百分位数等。
例如，在一项研究中，我们对100名患者的年龄进行了统计分析。
根据所得数据计算得到的均值和标准差可以帮助我们了解这个患者群体的年龄分布情况，进而为后续的进一步分析提供依据。
二、假设检验假设检验是医学研究中常用的统计方法之一，它旨在通过对比样本数据和总体数据之间的差异，来判断统计结论是否具有显著性。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
以药物治疗效果为例，我们可以使用t检验来检验两种药物治疗组的效果是否存在显著差异。
通过收集两组病人的治疗前后的指标数据，并运用t检验，可以得出结论，帮助决策者选择更为有效的治疗方案。
三、回归分析回归分析是医学研究中用于研究因果关系和预测的重要手段之一。
通过建立数学模型，回归分析可以探究自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。
例如，在糖尿病研究中，我们可以通过回归分析来研究血糖水平与饮食、运动等因素之间的关系。
通过建立回归模型，可以找到与血糖水平显著相关的因素，并得出相应的预测结果。
四、生存分析生存分析主要用于医学研究中对时间和事件的分析。
它可以用于评估治疗方法的效果、预测疾病的发展以及估计患者的生存时间。
以癌症研究为例，生存分析可以帮助研究人员评估不同治疗方法对患者生存时间的影响。
通过应用生存分析模型，可以估计不同治疗组之间的生存差异，为医生和患者提供更好的治疗决策依据。
五、样本容量计算样本容量是医学研究中一个至关重要的问题，它决定了研究的可靠性和实用性。
医学统计学学后感1000字
医学统计学学后感1000字医学统计学是医学专业中重要的一门课程，通过学习这门课程，我深刻认识到医学研究和临床实践中的统计方法的重要性。
以下是我对医学统计学学习的一些感悟和体会。
医学统计学为我们提供了一种科学的研究方法。
在医学研究中，我们需要收集大量的数据并进行统计分析，以验证和推断我们的假设。
通过学习医学统计学，我了解到了如何设计合理的研究方案、如何选择适当的统计方法以及如何正确解读统计结果。
这使得我们的研究更具科学性和可靠性。
医学统计学帮助我们理解和评估医学文献。
在医学实践中，我们需要不断更新和提升自己的专业知识。
通过学习医学统计学，我能够更好地理解和评估医学文献中的统计结果。
我可以判断一个研究的方法是否合理、样本是否具有代表性以及统计结果是否可靠。
这使我能够更加全面和客观地了解研究的结论，并将其应用到临床实践中。
医学统计学还帮助我们进行医学决策和临床实践。
在临床实践中，我们需要根据患者的情况和疾病特点做出合理的决策。
通过学习医学统计学，我可以利用统计方法对临床数据进行分析，评估不同治疗方案的效果，并选择最合适的治疗方案。
这使得我们的临床实践更加科学、准确和个体化。
医学统计学也提醒我们要保持谨慎和批判的态度。
在医学研究中，统计结果往往伴随着一定的不确定性。
我们需要谨慎地解读统计结果，避免过度解读或错误解读。
我们还需要批判地评估研究的方法和结果，避免被虚假或低质量的研究所误导。
只有通过谨慎和批判的态度，我们才能真正理解和应用医学统计学的方法和原则。
医学统计学是医学专业中不可或缺的一门课程，它为我们提供了一种科学的研究方法，帮助我们理解和评估医学文献，指导我们的医学决策和临床实践。
通过学习医学统计学，我深刻认识到统计方法的重要性，并意识到作为医学专业人员，我们需要不断提升自己的统计学知识和技能，以更好地为患者服务。
医学统计学分方法
医学统计学分方法我折腾了好久医学统计学方法，总算找到点门道。
我一开始接触医学统计学方法的时候，那真是瞎摸索。
像计算平均数这种简单的，一开始还老出错呢。
就比如说算一组病人的平均体温，我把数据抄错了一个数，结果得出的平均数就完全不对了。
这就给我一个教训，那就是在处理统计数据的时候，第一步就是要保证数据录入的准确无误，这就好比你做饭，食材要是坏的或者量不对，这饭就做不好了。
对于稍微复杂一点的t检验。
刚开始我根本不明白什么时候该用单样本t检验，什么时候该用双样本t检验。
我以为只要是比较两组数据就用双样本t检验，结果就错得离谱。
后来我才搞明白，如果是比较一组样本均值和一个已知的总体均值，那就用单样本t检验。
例如我们想要知道医院里某个科室病人的平均血压是否和正常人群的平均血压有差异，这时候就是单样本t检验了。
如果是比较两组不同的病人群体，比如用一种新药的病人组和用传统药的病人组的血压平均值，这就是双样本t检验。
方差分析也是个难点。
我试过按照书上的公式一步一步计算，可是那个计算过程特别繁琐。
我想着走捷径，就从网上找了些计算器，但是很多时候我输入的数据结果还是不对。
后来我发现还是要自己慢慢理解方差分析的原理才行。
就好比搭积木，你不能光照着别人搭好的样子往上堆，而是要知道每一块为什么放在那里。
方差分析其实就是看不同组之间的差异是不是比组内差异大到足以说明这些组之间有真正的不同。
你得先确定你的分组因素是什么，再看各个组内数据的离散程度，还有组间的差异情况。
还有卡方检验，我刚开始对它的自由度概念特别模糊。
自由度计算错了，那整个卡方值就不对了。
我犯的错误就是没有理解自由度其实跟我们分类的类别数量有关系。
比如说我们统计医院里病人感冒的症状是打喷嚏、流鼻涕还是咳嗽等不同类型的比例是否符合某种预期，这里分类的类别数量减去1就是自由度。
在做医学统计学的时候，一定要多做练习题，光看理论是不行的。
就像我，虽然看了很多遍书里关于各种统计方法的内容，但一到实际应用就傻了眼。
医学统计学学习体会
医学统计学学习体会《统计学》作为科学研究的基础学科，在医学研究中，扮演着举足轻重的作用。
医学实验的分组、实验方法的选定、实验结果的处理，处处都离不开统计学知识的应用。
在处理实验结果时，经常要运用收集到的数据进行各种学统计的分析。
同时选择恰当的统计方法是提高结果的可靠性的必要条件。
医学统计方法应用不当，常常会带来错误的结论，影响整个论文的质量。
因此，统计学方法是否正确运用是判断论文科学性的主要依据。
统计工作可分为四大步骤，即先要有一个涉及全过程的设计，然后按照设计的要求和规定来搜集资料、整理资料和分析资料。
1 设计：在整个统计工作中，如何设计是关键，它会指导实验的开展和数据的处理，可以得到较为可靠的结果，可以控制以及减小误差。
设计分为专业设计和统计设计，专业设计是研究者根据自己的专业知识进行选题、建立假说、确定研究对象和技术方法等。
统计设计的内容要包括资料的收集、整理和分析全过程的设想和安排。
2 搜集资料：实验的数据主要的来源有两个方面：直接来源于调查研究和科学实验或来源于一次文献数据。
在搜集资料的过程中要严格遵守完整、准确和及时的要求进行。
3 整理资料：为统计分析做好准备工作，可以使原始数据系统化、条理化。
主要有三个过程，即核对校正原始数据、分组、将原始数据分别归入相应的组中并做简单的总结。
4 分析资料：阐述事物或变量间的内在联系和规律。
主要有统计描述和统计推断两个部分。
统计描述即用统计指标、图表对资料的数量特征及分布规律进行描述。
而通过参数估计或假设检验，用样本信息来推断总体特征及比较不同整体之间的差别和联系就是统计推断。
统计推断则是揭示变量之间的内在联系，由有限的实验数据上升到对样本总体的估计，对统计资料的判断极为重要。
在应用方面想要做好统计分析，首先要有一个关于统计学的宏观的概念。
就像直接进行信息匹配一样，把实验的目的、意义所想要表达的结果同统计学相应概念对应，由想要得出的结果逆推实验过程，最后得出统计资料的指标。
《医学统计学》复习重点总结-PPT文档资料
X
、 S、 CV ,
表达： x s
几何均数(G)
2) 描述计量数据变量值(x)分布范围
正态分布法
X 1 .96 S （正态或近似正态分布资料）
百分位数法 P2.5%-P97.5%
（偏态分布资料)
作用：①估计变量值分布范围 ②评价个体的指标正常与否
2、计数资料统计描述指标
相对数指标及含义： 率指标：说明事物发生的频率和强度。 构成比：说明各类别所占的构成比。说明事物 的组成和分布情况。 相对比：两事件的相对关系（增长速度）。 掌握： ①相对数指标意义及计算 ②应用时的注意问题
54
男
B
16.80
37.6
无效
实验与观察研究要求掌握概念
1.实验与观察研究二者的主要区别。 2.实验设计的三原则及意义和作用。 3.实验设计的三要素是什么？ 4.观察研究中有那几种概率抽样方法？ 5.观察研究有几种研究类型？主要回答那些 问题？ 6.何为随机化分组与随机化抽样？
第四、六章 数据特征与统计描述
定性数据的频数表
两组疗效的比较 比较组 （x） 实验组 对照组 痊愈 20 2 疗效（y） 显效 25 5 有效 10 15 无效 2 30 合计 57 52
1.计量资料统计描述指标
1) 描述计量数据（X）几个特征值:
平均水平、变异程度指标 正态或近似正态分 布资料
描述指标：
偏态分布资料
中位数(M) 、四 分位间距（QR） 表达 ：M （QR） 等比关系资料
相对数指标
不同职业各年龄(岁)组冠心病发 病率比较
年 龄 (岁 ) 50 病人数 % 9 25.7 4 23.5
职业
40病人数 % 干部 21 60 工人 12 70
医学统计学 第3版案例版 主编罗家洪 郭秀花 小结
医学统计学一、名词解释：1.医学统计学：是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门科学。
2.总体：根据研究目的确定的同质研究对象的全体（或全部同质观察单位）。
3.样本：从总体中抽取的具有代表性的部分个体。
4.参数：反映总体特征的指标。
5.统计量：通过样本资料计算出来的相应指标。
6.概率：是随机事件发生可能性大小的数值度量。
7.标准化率：亦称调整率，常用的标准化方法有直接法、间接法和反推法。
8.抽样误差：由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异。
9.直线相关系数：又称Pearson系数，是说明直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的统计指标。
10.回归系数：即为回归直线的斜率b，表示自变量x 每改变一个单位时，应变量y平均变化b 个单位。
b＞0，y随x 增大而增大；b＜0时，y随x增大而减小；b=0时，y与x没有线性依存关系。
二、填空题：1.制定医学参考值的范围：①确定抽样的入选标准和排除标准，并抽取一定的样本含量（一般要求n＞100）；②决定单侧或双侧；③确定置信度；④选取不同的方法计算正常值范围。
2.应用相对数的注意事项：①计算相对数时分母应该有足够数量即例数不能太小；②计算合计率或平均率时，不能把n个率相加后除以n，应把绝对数相加后计算相对数；③正确区分构成比和率，分析时不能以构成比代替率；④相对数的比较应该注意其可比性。
对比组之间除了被研究的因素不同以外，其他对相对数造成影响的因素应尽可能保持在相同或相近的水平；⑤样本率或样本构成比在比较时应作假设检验。
3.应用标准化法的注意事项：②标准化法只适用于内部构成不同影响到总率比较的情况；②由于选择的标准不同，算出的标准化率也不同，但比较的结论一致；③标准化后的标准率已经不再反应当时当地的实际水平，它只表示两组相互比较的资料间的相对水平；④样本标准化率也存在抽样误差，也需要进行假设检验。
统计学方法在医学研究中的运用
统计学方法在医学研究中的运用统计学是一门研究数据收集、分析和解释的科学。
在医学研究中，统计学方法被广泛应用于数据分析、实验设计和结果解释等方面。
本文将探讨统计学在医学研究中的运用，并介绍一些常见的统计学方法和技术。
一、数据收集与整理在医学研究中，数据的收集是非常重要的一步。
统计学方法可以帮助研究者设计合理的数据收集方案，并确保数据的准确性和完整性。
例如，研究者可以使用随机抽样方法来选择研究对象，以保证样本的代表性。
此外，统计学方法还可以帮助研究者设计问卷调查和实验观察等数据收集工具。
在数据整理方面，统计学方法可以帮助研究者对数据进行清洗和归类。
数据清洗是指去除异常值、填补缺失值和纠正错误等操作，以提高数据的质量。
数据归类则是将数据按照一定的标准进行分类，以便后续的数据分析和解释。
二、描述性统计分析描述性统计分析是统计学中最基本的分析方法之一。
它通过计算和展示数据的中心趋势、离散程度和分布特征等指标，来描述和总结数据的基本特征。
在医学研究中，描述性统计分析可以帮助研究者了解研究对象的基本情况，为后续的推断统计分析提供基础。
常见的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、方差和百分位数等。
通过计算这些指标，研究者可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态等特征。
例如，在一项药物临床试验中，研究者可以计算药物的平均疗效和疗效的变异程度，以评估药物的治疗效果和安全性。
三、推断统计分析推断统计分析是基于样本数据对总体进行推断的一种统计学方法。
它可以帮助研究者从样本数据中推断总体的特征和关系，并对研究假设进行检验。
在医学研究中，推断统计分析被广泛应用于比较两个或多个群体之间的差异、评估变量之间的相关性和预测未来的结果等方面。
常见的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。
假设检验可以帮助研究者判断样本数据与研究假设是否一致，从而得出结论。
置信区间估计则可以提供对总体参数的区间估计，以反映估计结果的不确定性。
医学统计学统计方法总结（大全）
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第一篇：医学统计常见资料统计方法归类医学统计常见资料统计方法归类计量资料：一、统计描述： frequencies（均数、中位数、4分位间距）二、统计推断：t1．t检验：适用于两计量数据间平均水平的比较(compaire means)1）一个样本和一个总体比较：单个样本t检验One Sample T Test2）两个样本：（1）完全随机分组—成组资料比较：两独立样本t检验(Independent Sample T Test)要求：样本来自正态总体、方差齐（2）配对设计的两样本资料：配对t检验(Paired Sample T Test)往往是：A）治疗前后数据比较B）同一个样本用两种不同方法处理后的数据间比较2．方差分析：适用于两个及两个以上计量数据间平均水平的比较(compaire means)1）单因素的方差分析：往往是随机分组的多个均数间比较One-Way ANOVA2）双因素方差分析：除了组别因素外还有配伍因素（用SPSS中一般线性模型）3．非参数检验：适用于资料总体分布类型不清，或者偏态资料，或者方差不齐的情况下比较计量资料间总体分布的差异。
(nonparametric tests)1）配对计量资料：两相关样本非参数（秩和）检验2 –relatedsample test2）成组的两样本资料两独立样本非参数（秩和）检验2-independent sample test3）多组资料的比较多个独立样本非参数（秩和）检验K-independent sample test计数资料：卡方检验：适用于两个率或构成比间以及多个率或构成比间比较1．四格表卡方检验：两个率或构成比间比较差异（descriptive statistics--crosstabs）1）非校正卡方：条件：n>40 , T>5Pearson Chi-Square2)校正卡方：条件：n>40 , 13)确切概率计算卡方：条件：n4）配对资料卡方：条件：配对设计的资料McNemar Test2.行列表卡方检验：1）条件：少于1/5的格子的理论数小于5Pearson Chi-Square2）若不满足以上条件：可以（1）增加样本含量（2）合理合并（3）删除该行或列3）卡方分割：等级资料：非参数检验：成组的两样本资料两独立样本非参数（秩和）检验多组资料的比较多个独立样本非参数（秩和）检验双变量计量资料：相关回归分析(一元回归、相关X与Y的问题)生存随访资料：生存分析1）大样本：寿命表2）小样本：LogRank Test第二篇：医学统计学名词解释概念总结医学统计学名词解释概念总结医学统计学: 是用统计学原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
医学统计学中的常用统计方法与数据分析
医学统计学中的常用统计方法与数据分析在医学领域，统计学扮演着重要的角色，它通过收集和分析数据来评估治疗方法的有效性、预测疾病的风险以及检验假设等。
本文将介绍医学统计学中常用的统计方法和数据分析技术。
一、描述统计学方法描述统计学方法用于总结和描述数据，以便更好地理解和解释数据的特征。
在医学研究中，常用的描述统计学方法有以下几种：1. 频数和百分比：用于计算各种事件或特征在数据集中的出现次数，并以频数或百分比的形式展示。
2. 中心趋势测量：包括平均数、中位数和众数。
平均数用于计算数据集的平均值，中位数用于确定数据集的中间值，而众数则代表出现最频繁的数值。
3. 变异程度测量：包括标准差和方差。
标准差可以告诉我们数据集内各个数据点与平均值的偏离程度，方差则衡量变量之间的差异程度。
4. 分布形状测量：包括偏度和峰度。
偏度描述数据分布的不对称性，而峰度则衡量数据分布的陡峭程度。
二、推断统计学方法推断统计学方法用于通过收集样本数据来对总体进行推断。
这些方法使用了假设检验和置信区间等技术来进行推断分析。
1. 假设检验：用于评估研究中的假设是否成立。
假设检验的基本步骤包括设立原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、设定显著性水平、计算P值、对比P值与显著性水平来进行决策。
2. 置信区间：用于估计总体参数的可能取值范围。
置信区间给出了一个范围，在这个范围内的数据更有可能是真实的总体参数。
三、回归分析回归分析是一种用于研究因果关系或预测目标变量与自变量之间关系的统计方法。
在医学研究中，回归分析可以用来探究潜在的风险因素、预测疾病的进展或评估治疗效果。
1. 简单线性回归：用于研究一个自变量与一个目标变量之间的关系。
通过计算斜率和截距，可以建立一个线性模型来描述二者之间的关系。
2. 多元线性回归：用于研究多个自变量与一个目标变量之间的关系。
这种分析可以探索多个因素对目标变量的影响，并建立一个包含多个自变量的线性模型。
四、生存分析生存分析是一种用于评估事件发生时间和相关因素的统计方法。
医学统计知识点总结
医学统计知识点总结在医学领域中，统计学的应用非常广泛，它可以帮助医生和研究人员分析和解释医学数据，研究疾病的发病机制以及评估治疗方法的有效性。
本文将重点总结医学统计学中的重要知识点，包括描述统计学和推论统计学。
描述统计学描述统计学是研究数据集中各变量的集中趋势和离散程度的方法。
主要包括以下几个方面的内容。
1. 数据的整理和呈现在医学研究中，首先需要对收集到的数据进行整理和呈现。
常用的方法包括频数分布表、直方图、饼图、条形图等，这些方法可以直观地展示各变量的分布情况。
2. 中心趋势的度量中心趋势代表着数据集中值的位置，主要包括均值、中位数和众数。
均值是各观测值之和除以观测次数，中位数是按数值大小排列后位于中间位置的值，众数是出现次数最多的值。
3. 离散程度的度量离散程度描述了数据集中值的分散程度，通过方差和标准差进行度量。
方差是各观测值与均值之差的平方和的平均值，标准差是方差的平方根。
推论统计学推论统计学可以根据样本数据推断总体的特征，包括参数估计和假设检验两个方面。
1. 参数估计参数估计是根据样本数据估计总体特征的值，主要包括点估计和区间估计。
点估计是用样本数据求得总体参数的估计值，例如用样本均值估计总体均值。
区间估计是用样本数据求得总体参数的估计区间，例如用置信区间估计总体均值。
2. 假设检验假设检验是通过样本数据推断总体参数是否符合某种假设，主要包括参数检验和非参数检验。
参数检验是对总体参数进行检验，例如对总体均值或总体比例进行检验。
非参数检验是不对总体参数进行具体假设的检验，例如对数据分布进行检验。
医学研究设计医学研究设计是医学统计学中非常重要的一部分，它关系到研究的可靠性和准确性。
主要包括以下几种设计。
1. 随机化对照试验随机化对照试验是医学研究设计中最可靠的一种设计，它可以有效地减少随机误差和系统误差。
研究对象被随机分配到不同的处理组中，其中一个组作为对照组，另一个组接受实验处理。
2. 横断面研究横断面研究是在特定时间点对研究对象进行一次观察，了解其疾病或特征的分布情况。
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统计方法小结
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一、两组或多组计量资料的比较
1.两组资料：
1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料
(1)若方差齐性，则作成组t检验
(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验
2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验
2.多组资料：
1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。
如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
二、分类资料的统计分析
1.单样本资料与总体比较
1)二分类资料：
(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；
(2)大样本时：用U检验。
2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。
2. 四格表资料
1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2
2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验
3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验
3. 2×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验
2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验
3)行变量和列变量均为无序分类变量
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2
(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验
4. R×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验
2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2
3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析
4)列变量和行变量均为无序多分类变量，
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2
(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验
三、Poisson分布资料
1.单样本资料与总体比较：
1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。
2)观察值较大时：用正态近似的U检验。
2.两个样本比较：用正态近似的U检验。
配对设计或随机区组设计四、两组或多组计量资料的比较
1.两组资料：
1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料，作配对t检验
2)小样本并且差值呈偏态分布资料，则用Wilcoxon的符号配对秩检验
2.多组资料：
1)若大样本资料或残差服从正态分布，并且方差齐性，则作随机区组的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
2)如果小样本时，差值呈偏态分布资料或方差不齐，则作Fredman的统计检验。
如果Fredman的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用Wilcoxon的符号配对秩检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
五、分类资料的统计分析
1.四格表资料
1)b+c>40，则用McNemar配对c2检验或配对边际c2检验
2)b+c￡40，则用二项分布确切概率法检验
2.C×C表资料：
1)配对比较：用McNemar配对c2检验或配对边际c2检验
2)一致性问题（Agreement）：用Kap检验
变量之间的关联性分析六、两个变量之间的关联性分析
1.两个变量均为连续型变量
1)小样本并且两个变量服从双正态分布，则用Pearson相关系数做统计分析
2)大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数进行统计分析
2.两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析
3.一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析
七、回归分析
1.直线回归：如果回归分析中的残差服从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变量无趋势变化，则直线回归（单个自变量的线性回归，称为简单回归），否则应作适当的变换，使其满足上述条件。
2.多重线性回归：应变量（Y）为连续型变量（即计量资料），自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
如果回归分析中的残差服从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变量无趋势变化，可以作多重线性回归。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些
其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
3.二分类的Logistic回归：应变量为二分类变量，自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)非配对的情况：用非条件Logistic回归
(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
(2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
2)配对的情况：用条件Logistic回归
(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
(2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
4.有序多分类有序的Logistic回归：应变量为有序多分类变量，自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
5.无序多分类有序的Logistic回归：应变量为无序多分类变量，自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
八、生存分析资：要求资料记录结局和结局发生的时间（如；死亡和死亡发生的时间）
1.用Kaplan-Meier方法估计生存曲线
2.大样本时，可以寿命表方法估计
3.单因素可以用Log－rank比较两条或多条生存曲线
4.多个因素时，可以作多重的Cox回归
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用。