医学科研 6.实验数据的统计学处理方法
常用医学科研中的统计学方法（1）
常用医学科研中的统计学方法（1）正确答案错误答案1.从同一总体抽样,则样本标准差（）A随着样本含量增大而增大B样本含量增大而标准差不变C随着样本含量减少而减少D随着样本含量增大而减小2.用图表示某地区近30年三种疾病的发病率，在各年度的动态发展速度情况,宜绘制（）A普通线性图B.直方图C.百分条图D.半对数线图。
3.均数与标准误的关系（）A.均数越大,标准误越大B.均数越大,标准误越小C标准误越小，用均数推测总体均数的可靠性越大。
E标准误越大，用均数推测总体均数的可靠性越大。
4.多重线性回归分析中，度量一组自变量与应变量线性相关程度的统计量是()A.负相关系数B.决定系数C.偏相关系数D.偏回归系数5.变异系数cv的数值()A.一定大于1B.一定小于1C.可以大于1，也可以小于1D.一定小于标准差。
6.在样本量为n，自变量个数为3的线性回归方程的假设检验中，回归变异和剩余变异的自由度分别为（）A. 3和n-3B. 3和n-4C. 2和n-2D. 2和n-37.比较某地区解放以来三种病的发病率在各个年度的发展速度,应该绘制（）A.半对数线图B.圆图C.直方图D.普通线图8.在同一总体中随机抽取多个样本，用样本均数估计总体均数95%的可信区间，则估计精密度高的是（）A.均数小的样本B.标准差小的样本C.标准误大的样本D.标准误小的样本9.均数的标准误反映了（）A.个体的变异程度B.集中趋势的位置C.指标的分布规律D.样本均数与总体均数的差异10.由样本均数估计总体均数可靠性大小的指标是（）A.标准差B.标准误C.方差D.变异系数11.表示血清抗体滴度资料平均水平最常用的指标是（）A.算术平均数B.中位数C.几何均数D.变异系数12.抽样误差产生的原因是（）A.观察对象不纯B.非正态分布资料C.个体差异D.非分类变量资料13.95%置信区间的含义为（）A.此区间包含总体参数的概率是95%B.此区间包含总体参数的可能性是95%C.此区间包含总体参数，这句话可信的程度是95%D.此区间包含样本统计量的概率是95%14.各观察值乘以一个大于0的常数后，（）不变A.算数均数B.标准差C.中位数D.几何均数15.总体均数的可信区间（）A.随总体均数而变化B.不随总体均数而变化C.是一个固定区间D.随样本不同而变化16.对数正态分布资料最好计算（）以表示离散趋势。
科研数据的种类及处理方法
二）定性变量
1.二分类变量与无序定性变量 2.有序定性或等级变量
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二）定性变量
二分类变量与无序定性变量 虽然这些变量可能用1、2、3等数字
表示，但并不一定代表其大小或水平
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1.1二分类变量
科学研究中，常用1、2代表男女，0、 1代表疾病有无，这些就是二分类变量， 这里0、1、2并无大小、水平之分，可以 用字母代替。
如果分类变量有n个水平， 则需建立n-1个哑变量。
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哑变量
• 哑变量意义 在Logistic回归中，单纯用血型（X）作 为自变量，分析结果X对应的OR是1.89， 这时是没有办法解释结果的，因为，不 知道谁跟谁比，徒有结果，但没有意义
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哑变量
• 但是，如果用3个哑变量作为自变量，结果 对应的OR分别是ORX1=1.90、 ORX2=0.89、 ORX3=2.11，这样，我们可以解释为，相对 “O”型血，A型血相对危险是1.90倍、B型 是0.89倍、AB型是2.11倍。
例如，临床检验结果－、± 、＋、 ＋＋等， 疗效：治愈、显效、好转、无 效、死亡
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定性资料的统计描述
通过频率分布及相对数指标来描述其分布特征 • 百分比 • 构成比 • 发（患）病概率 • 感染率 • 相对比（男女比） • OR（比值比）/ RR（相对危险度）
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定性资料的统计分析
• 常见错误：直接根据率的大小作出统计 推断
方差分析（满足正态性）、非
相关 回归
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定量资料的统计分析
• 单因素多组（3组以上） • 使用方差分析
分别有：
一般方差分析 配伍设计方差分析 拉丁方设计方差分析 交叉设计方差分析 析因设计方差分析 重复测量数据方差分析
常用医学统计学方法在护理科研中的应用
3. 正确计算合计率
若 p1 X 1 n1 , p2 X 2 n2 X1 X 2 则合计率p n1 n2
例如用某疗法治疗肝炎，甲医院治疗150人，治 愈30人，治愈率为20%；乙医院治疗100人，治 愈30人，治愈率为30%。两个医院合计治愈率应 该是[(30+30)/(150+100)] ×100% =24%。
29
三类数据间的相互转化
例：一组2040岁成年人的血压
<8 低血压 1
等 级 数 据
8 正常血压
12 轻度高血压
2
3
计量数据
计数数据
15 中度高血压
17 重度高血压
4
5
以12kPa为界分为正常（＝0）与异常（＝1）两组，
统计每组例数
三类数据间的相互转化
不同资料转化举例（每分钟脉搏次数）
n
Xi
X
X2
3.36 4.32 2.34 2.68 2.95 2.63 2.86 2.93 2.17 2.72 2.56 2.52 2.27 2.98 3.72 2.28 2.39 2.28 2.48 2.28 2.32 2.61 3.64 2.58 3.65 2.42 2.41 2.66 3.29 2.70 1.06 1.08 1.27 1.63 1.89 1.74 2.16 3.37 2.97 1.69 2.51 1.88 1.41 3.19 1.92
进行了分析，得出40~49岁组患病率高，0~9岁组和70 岁及以上组患病率低的错误结论。
2.计算相对数分母不宜太小
如果例数较少会使相对数波动较大。如某种疗
法治疗5例病人5例全部治愈，则计算治愈率为 5/5×100% =100%，若4例治愈，则治愈率为
实验数据处理方法
实验数据处理方法引言实验数据处理是科学研究中非常重要的一环。
不仅需要采集准确的数据，还需要对数据进行合理的处理。
准确的数据处理方法可以帮助研究人员得到科学、可靠的结论。
本文将介绍一些常用的实验数据处理方法。
均值与标准差均值和标准差是最常用的描述数据集中趋势和离散程度的统计量。
均值是数据集中所有数据的平均值，计算公式为：mean = (x1 + x2 + ... + xn) / n其中n是数据集的样本数量，x1, x2, …, xn是数据集中的各个观测值。
标准差是反映数据集的离散程度的量，计算公式为：std = sqrt(((x1 - mean)^2 + (x2 - mean)^2 + ... + (xn - mean)^2) / n)其中 mean 是数据集的均值。
零假设检验与p值零假设检验是用于推断数据样本与总体的关系的统计方法。
它通过设立一个零假设和另一个备择假设，并计算出一个p值来判断是否拒绝零假设。
零假设通常表示数据没有显著差异或者没有关联。
p值是概率值，代表了观察到的或更极端结果的概率，当这个概率小于设定的显著性水平时，我们将拒绝零假设。
常见的显著性水平包括0.05和0.01。
方差分析方差分析是一种多样本比较的统计方法，用于确定多个样本间是否有显著差异。
它通过比较不同样本组的均值差异和样本内部的离散程度来推断总体的差异。
方差分析可以划分为单因素方差分析和多因素方差分析。
单因素方差分析是将样本按照一个因素进行分组比较，而多因素方差分析则考虑了多个因素对样本的影响。
方差分析的基本原理是通过计算组间离差与组内离差的比值来判断组间差异是否显著。
当组间离差远大于组内离差时，表明不同样本组的均值存在显著性差异。
相关分析相关分析是用于研究两个变量之间相关程度的统计方法。
它可以帮助研究人员了解两个变量的关系强度和方向。
常见的相关系数有Pearson相关系数、Spearman相关系数和判定系数。
Pearson相关系数适用于线性关系，Spearman相关系数适用于有序变量的关系，判定系数反映了自变量对因变量变异的解释程度。
医学科研中的统计分析方法和案例
医学科研中的统计分析方法和案例医学是一门基础科学，研究的是人体结构、功能和生理机制，以及各种疾病的防治。
医学科研中的统计分析是一项重要的技术工具。
随着科技的不断发展，越来越多的医学研究采用了统计分析方法，以便更准确地分析数据并得到可靠的结论。
本文将讲述医学科研中常用的统计分析方法和案例。
一、统计分析方法1.描述性统计学描述性统计学是对数据进行总结、概括和描述的一种方法。
它可以用表格、图形和文字等方式来表示数据的特征、分布、中心位置、离散程度和对称性等。
医疗领域中常用的描述性统计学方法有频率分布、百分比、均值、中位数、标准差、方差和不同形式的图表等。
2.推论统计学推论统计学是基于抽样数据的一种统计学方法，它是从样本数据中推断总体数据的特征、参数和分布。
推论统计学方法可以通过参数检验、置信区间、ANOVA和回归分析等方法来进行数据分析和假设检验等。
3.多元统计学多元统计学是研究多个变量相互影响和关联的一种方法，它具有处理大量数据和准确分析复杂数据的能力。
多元统计学在医学领域中广泛应用，尤其是在预测疾病发生、药物效果和治疗方案等方面的研究中。
二、统计分析案例1.糖尿病患者的胰岛素敏感试验研究目的：检测糖尿病患者的胰岛素敏感性，以便为治疗方案的制定提供依据。
样本选择：随机选择50名糖尿病患者。
研究设计：使用胰岛素敏感性试验来测量患者的血糖和胰岛素水平。
数据分析：使用均值和标准差统计患者的血糖和胰岛素水平，并使用ANOVA方法来比较各组之间的差异。
结果：胰岛素敏感测试验结果显示，患者血糖水平较高，而胰岛素水平较低。
并且，不同性别和不同年龄的患者，其胰岛素敏感性也存在显著的差异。
2.癌症患者的治疗方案研究目的：确定在癌症患者治疗中不同方案的疗效和安全性。
样本选择：选择50名癌症患者。
研究设计：设计两种治疗方案，一种是放疗，一种是化疗，比较其疗效和不良反应。
数据分析：使用均值和标准差统计疗效和不良反应，并使用回归分析和多元统计方法，探讨不同治疗方案的疗效差异和影响因素。
医学科研论文统计方法
3. 抽样误差 因个体差异及样本只能是总体 的一部分，而产生的样本统计量与 总体参数之间的差异。 抽样误差愈小，用样本推断总 体的精确度愈高
统计量 依据样本观察值所定 出的量。如：样本均数、样本标 准差 、样本率。
参数 总体的统计指标数值。 如：总体均数、总体标准差、 总 体率。
4. 概率 probability
2.计数资料，enumeration data
由无序分类变量组成
将观察单位按某种属性或类别分组 所得各组的观察单位数
1）二项分类：阳性、阴性
2）多项分类：A、B、O、AB血 型。
3.等级资料
半定量资料
介于计量和计数资料之间，由有序 分类变量组成。观察单位的分组是 按照程度上的差异或等级大小来分。
3、线条：无竖线及斜线
4、数字：对齐；如缺失用“-” 或“…”表示
5、如有备注： 出，写在 用“*”标
表1 某医院1998年各科住院危重病 人抢救成功率
科别 内科
外科
危重人数 315
322
抢救成功数 252
249
成功率% 80.0
77.3
医学统计学研究的 基本步骤
1.资料设计 3.资料整理 2.资料收集 4.资料分析
1、资料设计，design 按研究者是否对观察对象施加 干预分为： （1）、调查设计，survey design 研究者只是“被动”地观察 客观实际情况 （ 2 ） 、 实 验 设 计 ， experiment design 研究者主动地施加干预
2.统计推断： 1)推断总体均数的可信区间 2)假设检验：
t检验，u检验，秩和检验和方差 分析（检验）
1）样本推断总体 95％或者99％总体均数可信区间估计 注意：该方法表示在一个总体中，用 统计量如何来估计总体水平的大致范 围，不能用来评价个体的 水平。 最常用的 公式： X 1.96 S x 表示在大样本情况下95％总体均数可
医学科研数据的整理与分析学习
完全随机设计与分析:案例1(数值变量资料)
案例1
案例1
案例1
多组比较呢?
完全随机设计与分析:案例2 (数值变量资料)
案例2
完全随机设计与分析:案例3 (分类变量资料)
案例3
多组比较呢?
测得某地5801人的ABO血型和MN血型结果如表， 问两种血型系统之间是否有关联？
单组试验
样本与总体
自身前后 配对设计
自身左右 配对设计
分类变量资料 数值变量资料
正态分布
配对t检验， u检验,χ2检验或
方差分析
是
否
u检验
t检验
配对t检验 符号秩和检验
配对试验
分类变量资料
数值变量资料
差异性检验 配对χ2检验
一致性试验 (Kappa检验)
否
正态分布 与方差齐性
是
符号秩和检验
配对t检验
区间估计
总体均数（μ）的100(1-α)%可信区间(CI)：
(1)已知总体标准差σ，按正态分布原理，计算公式为：
x uασx
(2)σ未知，n较小，按t分布原理计算：
x t,υ sx
(3)σ未知，n足够大(如n＞100)，按正态分布原理计算：
x uαsx
区间估计
总体率的可信区间估计
▪查表法 ▪ 当n≤50时 ▪正态近似法
配对t检验
配对设计与分析:案例 (异体配对)
配对设计与分析:案例 (异体配对)
配对设计与分析:案例 (异体配对)
配对设计与分析:案例 (异体配对)
配对设计与分析:案例 (异体配对)
第四节 论文中统计结果的表达与解释
一、“材料与方法”的统计表达
医学科研中如何用好应用统计学的方法
医学科研中如何用好应用统计学的方法统计学是一门透过同质事物的变异性、揭示内在事物规律性和实质性的科学，确切地讲，是一门关于客观数据分析的科学，研究数据的收集、整理和分析，包括理论和应用两个方面。
医学应用统计学，侧重于实际应用，是在传承和借鉴传统医学统计学“理论·原理·公式·应用”模式基础上，创造性地以“目的·数据库一变量类型一变量间关系”模式为指导的统计学。
它遵循简单实用的原则，力避复杂的数学原理和公式推导，以解决实际问题为导向，以建立统计数据库、分清变量类型为基础，以分析变量与变量间关系为核心阐述统计学分析方法，对于广大医学科研工作者，具有内容简单、思维明确、操作可行、方法实用的特点。
因此，学好用好医学应用统计学需要掌握如下一些基本方法。
一、明确研究目的和研究设计研究目的是研究设计的目标和方向，科学研究的基本要素及其基本原则是科研设计的基础和指南。
完整的科研设计包括专业设计和统计设计两部分：专业设计是指课题的实际意义和研究价值，入选对象的诊断标准、纳入标准及排除标准等，决定研究课题的先进性和实用性；统计设计包括选择研究类型与设计方案，确定研究总体、样本量、观察指标、随机化分组或抽样方法，以及数据的质量控制和统计分析方法等，影响课题的可信度和科学价值。
因此，正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。
在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。
如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。
所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。
医学科研常用的研究方法
医学科研常用的研究方法
医学学科中研究方法几乎包括所有的科学研究方法，包括实验室实验、统计学分析以及调查研究。
以下就是常用的医学科研方法：
一、实验室实验
实验室实验可以在控制的环境中对特定的疾病进行研究，一般分为体外、体内两种类型：
1.体外实验：它通常使用离体细胞培养，可以有效地评价药物，病毒
滤过等等，通过影像技术观察细胞的表型变化。
2.体内实验：它使用动物模型，可以对药物等物质的药效、药物代谢、组织分布机制以及药物的毒性等进行有效评价。
二、统计学分析
统计学分析是利用数理统计方法和信息计算机软件对一定的研究对象
进行统计分析，以获取经过科学思考得到的结论，主要有下列应用：
1.可以用来预测和诊断疾病，通过对病人上次诊断检查结果进行统计
分析，以便更准确地识别；
2.可以应用于评价和研究医疗质量，通过对上次就诊的患者的治疗情
况进行统计分析，以便更准确地认识患者的治疗结果；
3.可以从进行诊断和治疗的实际情况中推断出其中一疾病的诊断和治
疗指南；
4.统计学分析也可用于评价治疗剂量的有效性和安全性。
常用医学科研中的统计学方法
常用医学科研中的统计学方法在医学科研中，统计学方法被广泛用于数据分析和结果解释。
它可以帮助研究人员理解数据的特征、检验假设、评估效果等。
以下是一些常用的统计学方法：1.描述统计学方法：描述统计学方法用于描述和总结数据的特征，包括中心趋势（如平均值、中位数、众数）和散布趋势（如标准差、范围、百分位数）。
这些方法可以给出数据的概要信息，并帮助研究人员了解数据的整体特征。
2.探索性数据分析（EDA）：EDA是一种用于探索和发现数据集中模式和关系的方法。
通过可视化和统计方法，EDA可用于识别异常值、缺失值、离群值以及变量之间的关联关系。
EDA常用的方法有直方图、散点图、箱线图和相关性分析等。
3.假设检验：假设检验用于判断研究中提出的假设是否应支持。
它根据样本数据提供的信息来评估假设的概率。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验和双样本比较等。
4.方差分析：方差分析是一种用于比较三个或更多组之间差异的统计方法。
它可用于比较不同治疗组之间的效果、不同食品组之间的差异等。
方差分析可帮助确定差异是否显著，并进一步分析差异的原因。
5.相关性分析：相关性分析用于评估两个或多个变量之间的相关性。
它可用于确定变量之间的相关性强弱、方向以及相关性是否显著。
常见的相关性分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
6.回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
通过回归分析，可以得到自变量对因变量的影响程度、方向以及预测因变量的能力。
常见的回归分析方法有线性回归、逻辑回归和多重回归等。
7.生存分析：生存分析用于分析时间相关数据，如患者的存活时间、事件发生时间等。
生存分析可以估计生存曲线、计算生存率、评估因素对生存时间的影响等。
常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier估计和Cox回归分析等。
8.因子分析：因子分析用于降低变量的维度和提取主要因素。
它可以揭示隐藏在大量变量中的共性和潜在结构。
医学科研中的统计方法与数据分析
医学科研中的统计方法与数据分析在医学科研中，统计方法和数据分析是不可或缺的工具。
通过运用统计学原理和技术，医学研究者可以从大量的数据中提取出有意义的信息，为医学进步和临床实践提供科学依据。
本文将探讨医学科研中的统计方法和数据分析的重要性以及如何正确应用它们。
一、统计方法的重要性统计方法在医学科研中的重要性不言而喻。
首先，统计方法可以帮助研究者对数据进行整理和描述。
医学研究中常常涉及到大量的数据，通过统计方法可以对这些数据进行分类、汇总和描述，使得数据更加清晰和易于理解。
其次，统计方法可以帮助研究者从数据中发现规律和趋势。
通过统计学原理和技术，研究者可以对数据进行分析，找出其中的关联性和差异性。
例如，通过比较两组患者的临床数据，可以确定某种治疗方法的有效性，或者发现某种疾病的危险因素。
最后，统计方法可以帮助研究者进行推断和预测。
在医学研究中，往往无法对整个人群进行观察和实验，而只能通过抽样来获取数据。
通过运用统计学原理，研究者可以从样本数据中进行推断，得出关于整个人群的结论，并进行预测。
二、数据分析的步骤正确应用统计方法和数据分析需要遵循一定的步骤。
下面将介绍常用的数据分析步骤。
1. 数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。
这包括检查数据的完整性、准确性和一致性，排除异常值和缺失值，以确保数据的可靠性和可用性。
2. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行整理和描述的过程。
通过计算均值、中位数、标准差等统计指标，可以对数据的分布和变异程度进行描述，从而获得对数据的基本认识。
3. 探索性数据分析：探索性数据分析是对数据进行初步探索的过程。
通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表，可以发现数据中的趋势、关联性和异常值，为后续分析提供线索。
4. 推断性统计分析：推断性统计分析是对数据进行推断和预测的过程。
通过运用假设检验、置信区间、回归分析等统计方法，可以从样本数据中推断出关于整个人群的结论，并进行预测。
医学科研方法题库及答案
医学科研方法题库及答案1. 什么是医学科研方法？医学科研方法是指在医学领域中进行科学研究的一种方法论。
通过运用科学的研究方法和技术手段，进行医学领域的数据收集、分析和解释，来获取关于疾病预防、诊断、治疗和康复的相关知识和经验。
2. 医学科研方法的目的是什么？医学科研方法的目的在于推动医学领域的科学进步，提高医疗技术和医学水平，满足人们对健康需求的不断提高。
通过科学研究，医学科研方法可以提供医学决策的依据，为临床实践提供指导，推动医学的发展和进步。
3. 医学科研方法的分类有哪些？医学科研方法主要可以分为以下几个方面：•流行病学方法：通过调查和分析人群中疾病的发生、传播和分布规律，探索与疾病有关的危险因素和预防措施。
•实验研究方法：通过对人体或动物进行设定的实验，观察和分析疾病的发展过程，评估药物疗效和副作用等。
•临床研究方法：通过观察和研究患者的医学行为和治疗效果，评价不同医疗干预措施的疗效和安全性。
•分子生物学方法：以分子水平对生物体进行研究，探索分子机制和疾病相关基因的功能，为疾病的诊断和治疗提供依据。
•统计学方法：采用统计学原理和方法对医学数据进行分析和解释，从而揭示病因、病程和治疗效果等医学问题。
4. 医学科研方法的步骤有哪些？医学科研方法的步骤可以概括为以下几个阶段：1.研究问题的确定：明确研究的目的和问题，并制定相应的研究假设。
2.文献综述：对已有的文献进行综合分析，了解前人的研究成果和相关理论基础。
3.研究设计：根据研究问题，确定合适的研究设计，选择合适的数据采集方法和样本来源。
4.数据采集：采集符合研究目的的数据，可以是实验数据、临床数据或调查问卷等。
5.数据分析：对采集到的数据进行统计学分析，通过合适的方法得出结论。
6.结果解释：根据统计分析结果，对研究问题给出解释和建议，给出实际应用的指导。
7.结果报道：将研究结果进行整理和撰写，形成论文或报告，向专业领域内的同行传播研究成果。
医学科研设计的基本原则与统计分析方法
化学药品第一、二、三类药物； 五类药物中需延长用药周期和(或)降低剂量的药物要进行Ⅱ期临床实验的。
新的新药评审办法——
双盲法较为复杂，实际执行起来困难较大。
在研究过程中，由于种种原因容易造成盲底泄露，称为破盲。
在执行双盲法时，如果病情发生变化，不能准确判断并及时处理。
双盲法临床试验注意的问题：
能回答科研提出的问题。
科学性
通过大量查阅文献和现场调查，搜集科学资料，或在进一步进行预备实验或可行性调查实验的基础上，进行严密的设计。
严密性
1
合理性
能保证通过设计方案的实施，取得可靠的研究成果，具有普遍意义，经得住实践的考验。
2
高效性
以最少的人力、财力、物力，得出有意义的结果。
3
道德性
符合社会道德规范，决不损害人的身心健康。
科研设计的基本原则 与 统计分析的思维方法
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为什么要进行可科研设计？
医学科学研究的实验设计是医学科研中至关重要的一个环节。
01
一项好的实验设计—— 可以节约大量的人力、物力、财力和时间， 保证实验的科学性、可靠性和诚信度。
02
科研设计的一般要求
严格随机分组，认真、客观填写病例报告表。
01
实验组与对照组所用的药物外观、形状、剂型等必须高度一致。
02
要有一套完善的执行盲法编码制度，受试对象的所有记录、请求单、回报单等全采用代号制。
03
每个盲法试验应指定一位第三者作为统筹负责和监督整个研究工作的监视员。 其职责是监督盲法执行，保证结果的可靠性，保证受试对象的安全，分发应急信件，保管盲底，试验终末揭盲等。
医学科研中的数据处理和实验设计技巧
医学科研中的数据处理和实验设计技巧医学科研中的数据处理和实验设计技巧是医学研究中的关键步骤。
选取合适的实验设计、采集、整理和分析数据，对于研究结果的正确性和可信度至关重要。
在这篇文章中，我们将探讨医学科研中的数据处理和实验设计技巧。
一、实验设计实验设计是医学研究中最重要的步骤之一。
一个好的实验设计能够帮助研究者在有限的资源下，获得最有效的数据。
其中，实验的对象、研究问题、实验组和对照组的选择，样本规模、样本分组和随机分配，以及实验前的样本检测和质量控制都是技巧的关键点。
样本规模计算是实验设计中的一个重要步骤。
如果样本规模太小，可能导致结果不够全面或者统计学上不够可靠。
如果样本规模太大，可能导致浪费资源和实验时间。
统计学知识是实验设计中的重要基础，研究者需要掌握基本的设定样本规模的方法。
在实验设计过程中，研究者需要进行样本分组和随机分配。
样本分组是将实验对象分为控制组和实验组。
对照组的目的是提供比较基准，确定实验中的异变。
对于病人的随机分配，以及病人的变量如年龄、性别、健康状况的平衡，是消除干扰因素，从而提高对比实验效度的重要步骤之一。
研究者在实验设计过程中需要进行实验前的样本检测和质量控制，确保在实验开始前样本质量和数量的准确性。
样本检测包括检测上下限、全面性和相关性，样本质量控制包括校准、质量管控、样本运输中的保温、冷藏和送样的注意事项等。
二、数据采集数据采集是医学研究中的另一个重要步骤。
一个良好的数据收集流程能够帮助保证数据的真实性、准确性和完整性。
在数据采集过程中，应当注意以下聚焦点：1、数据的来源和正确性：研究者要确认所有数据的来源并验证数据的准确性。
如果数据是由人手动输入，则确保数据输入员对数据的理解和准确性有相应的测试和培训。
2、数据质量的保护：数据应有备份，防止数据丢失。
保持数据完整和准确的控制和监控，在数据的存储和整合过程中，需要引入数据结构、数据表、数据字段等等，保证数据完整性和准确性。
医学科研论文中的统计学问题汇总分析
------------------------------------------ 最新资料推荐------------------------------------ 医学科研论文中的统计学问题汇总分析医学科研论文中的统计学问题汇总分析作者：郑华宾ARS医学统计学是一门帮助人们透过偶然现象，分析和判断事物内在规律的科学。
随着医学科研工作的深入，医学统计学的应用越来越广泛。
由于统计学的内容非常丰富，并且仍在不断发展，而医务工作者常因各种原因不愿花费许多精力钻研统计学知识，故医学论文中误用统计学的现象较为严重。
为了减少这一现象，提高论文的水平，现就论文中常见的统计学错误，分析讨论如下。
1 .文中未交待所用统计方法论文中应将所用的统计方法交待清楚，例如，是配对设计的t检验还是成组设计的t检验，是Ridit 分析还是卡方检验，是作相关分析还是作回归推断。
使用不正确的统计方法会得出错误的结论，所以统计方法交待不清或根本不予交待，会使读者对论文结论的正确与否无法判断。
有的作者只提一句经统计学处理后，就写出结论;有的甚至于直接用P值说明问题了事。
正确的做法应写明具体的统计方法，如有特殊情况，还应说明是否采用了校正，这样才有说服力。
严格地说，应写明精确的统计量值和P值,如t值、F值、2 值等,不应笼统地以P0.05或P0.05代替。
此外,最好能交待所使用的计算工具与统计软件名称。
因采用公认的统计软件（如SAS、SPSS等）或程序型计算器进行计算，与手工计算相比,既准确又快捷，其计算结果易于被人接受。
2.使用统计方法时不考虑其应用条件每一种统计方法都有其适用条件。
在表示数值变量资料（计量资料）的平均水平时常用到平均数。
然而平均数有算术平均数（均数）、几何均数和中位数，各有其应用条件。
应用均数时，必须首先确定数据为正态分布。
如果数据是偏态分布，仍用均数表示其平均水平势必导致错误的结论，不少作者没有注意到这一点。
医学统计方法
医学统计方法医学统计方法是医学研究中非常重要的一部分，它通过对医学数据的收集、整理和分析，为医学研究提供了科学的依据。
在医学领域中，统计方法被广泛应用于临床试验、流行病学调查、医院管理和医学决策等方面。
下面将介绍一些常用的医学统计方法。
首先，临床试验是评价医学干预措施疗效和安全性的重要手段。
在临床试验中，常用的统计方法包括随机化对照试验、队列研究和病例对照研究等。
其中，随机化对照试验是最为严谨的实验设计，能够有效地减少干预因素对结果的影响，提高研究结果的可信度。
其次，流行病学调查是研究疾病在人群中的分布、病因和预防控制措施的重要方法。
在流行病学调查中，常用的统计方法包括横断面调查、纵向研究和病例-对照研究等。
这些方法能够帮助研究人员了解疾病的发病规律和影响因素，为疾病的预防和控制提供科学依据。
此外，医院管理是医学统计方法的另一个重要应用领域。
医院管理中常用的统计方法包括质量控制图、平衡计分卡和成本效益分析等。
这些方法能够帮助医院管理者监测医疗质量、提高医疗效率和降低医疗成本，从而实现医院管理的科学化和精细化。
最后，医学决策是医学统计方法的又一重要应用领域。
在医学决策中，常用的统计方法包括风险评估、决策树和生存分析等。
这些方法能够帮助临床医生和医学决策者根据患者的临床特征和病情预后，制定科学的诊疗方案和治疗决策，提高医疗决策的科学性和准确性。
综上所述，医学统计方法在医学研究、临床实践和医院管理中发挥着重要作用。
通过合理运用统计方法，可以更好地理解医学数据，揭示数据背后的规律，为医学研究和临床实践提供科学依据，提高医疗质量，保障患者安全，推动医学领域的发展。
因此，医学从业者应该加强统计学知识的学习，提高统计分析能力，更好地应用统计方法于医学实践中。
医学科研中的统计方法
医学科研中的统计学方法Statistical Method in Medical Sciences课程简介医学科研中正确使用统计方法是至关重要的，它包括实验设计（总体设计），统计描述，统计推理分析（包括t检验，F检验，卡方检验，非参数检验，直线相关与回归分析），多元统计方法：多元线性回归分析，logistic回归分析，生存分析等，这些内容都是一个医学研究生独立开展科研所必要的。
本课程还引进美国SPSS for Windows 统计软件包作为研究生的实习工具，具有很强的实用性。
It is very important for medical researches that statistic methods are correctly used. It include designs for experiment, statistic description, analysis of statistic ( t test, F test, Chi square test, nonparametric test, linear correlation ,linear regression model, etc.), and multivariate statistic analysis （multiple linear regression, logistic regression analysis, survival analysis, etc.）It is necessary for medical graduate student to do scientific researches independently.SPSS for Windows was introduced in the course as graduate student’s practice. It has high practicability.教学大纲一、课程名称：医学科研中的统计方法二、总学时数及学分：65学时，3学分理论课45学时实验课20学时三、授课对象：硕士研究生，医学专业。
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2．分类资料 2.1 四格表资料 2.1.1 例数大于40，且所有理论数大于5，则用普通的 Pearson 检验。 2.1.2 例数大于40，所有理论数大于1，且至少一个理 论数小于5，则用校正的检验 2.1.3 例数小于40或理论上小于1，采用Fisher’s确 切概率法检验。
2.2 R×C表资料 一般认为，表中各格子的理论数不应小于1，并且 理论数大于等于1，而且小于5的格子数不宜超过格 子总数的20%。 2.3 配对四格表资料 b+c≥40无需校正； b+c<40采用校正公式。
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。
应用
因素分析 预测预报 Y
因素分析
因素分析
预测、判别P(Y＝1) 生存预测 S(t)
谢谢观赏！
第六章 实验数据的统计学处理方法
第一节 资料的整理方法及统计学概念
数据整理
科学研究的基本过程
一、科研数据的收集
在对实际问题的研究中，往往需要利用科研数据， 那么应从哪里获得必要的科研数据呢？一般来说，科 研数据最初都是来源于直接的调查或实验（试验）。
二、科研数据的录入
数据通过调查或实验获得后，需要录入，为了数 据统计分析需要。
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。
Y分类变量
Y二分类变量+时间
X数值变量、分类变量、等级变量
模型结构
变量筛选 前进法；后退法；逐步法
参数估计 最小二乘法
最大似然法
最大似然法
参数检验 F-test t-test
参数解释 回归系数b
似然比检验 Wald检验 score检验
优势比OR
似然比检验 Wald检验 score检验
RR
样本含量 至少变量数的10倍 至少变量数的20倍 非截尾例数至少变 量数的10倍
数据的录入常用的软件包括：Excel、Epidata 等软件录入。
Epidata软件的主要功能是进行科研数据的录 入和数据的质量控制。 优点：
下载网址：
通过实验观测或调查研究所获得的资料，大体可 分为数值变量资料和分类变量资料二类。 1.数值变量资料
数值变量资料也称计量资料，就是对每个观察单 位用定量的方法测定某项指标获得的资料。 2.分类变量资料
3.两变量资料
3.1是确定两个变量间有否联系及联系程度如何；
线性相关
3.2是定量地确定它们之间的互相依存关系。 线性回归
4.多变量资料 Cox回归与多元线性回归、logistic回归
Cox回归与多元线性回归、logistic回归的比较
多元线性回归
logistic回归
Cox回归
数据类型 Y数值变量
分类变量资料分为无序分类资料（计数资料）及 有序分类资料（等级资料）。
病例号
1 2 3 4 5 6 7 8 9
年龄 (岁)
35 44 26 25 41 45 50 28 31
身高
性别
血型 心电图
(cm)
女 1.65 A 正常
尿RBC
－
职业
教师
RBCΒιβλιοθήκη 1012/L4.67男 1.74 B 正常
－
工人 5.21
四、统计学中的几个基本概念 4.小概率事件
第二节 常用的统计处理方法简介
医学统计方法选择
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。
例如： 欲研究某地区40岁以上正常男子的血清胆固醇含量，
则该地区所有40岁以上正常男子的血清胆固醇含量的全 部就是总体；在大多数情况下，总体很大，我们不可能 对所有观察单位逐个观察。有时由于观测带有破坏性， 如检查一批鸡蛋中沙门菌污染情况，我们总是通过对样 本的观察去推断总体情况。
四、统计学中的几个基本概念 3.参数与统计量
资料的相互关系中检查资料是否合乎逻辑、有无自 相矛盾。
同时，对于错误和漏项的数据，应及时补正。
四、统计学中的几个基本概念 1.概率与频率
四、统计学中的几个基本概念 1.概率与频率
频率也是某事件出现的可能性大小的度量。只不 过概率是对总体而言，频率是对样本而言。
四、统计学中的几个基本概念 2.总体与样本 总体：是根据研究目的而确定的相同性质、相同类 型（同质）事物和现象的某种变量值的全部。 样本：从总体中随机抽取的某一部分变量。
男 1.80 O 正常
＋
职员 4.10
女 1.61 AB 正常
＋
农民 3.92
男 1.71 A 异常
++
工人 3.49
女 1.58 B 正常
++
工人 5.48
女 1.60 O 异常
++
干部 6.78
男 1.76 AB 正常
+++ 干部 7.10
女 1.62 O 正常
＋
军人 5.24
三、科研数据的整理 错误检查包括逻辑检查法，根据专业知识和从