医学统计范文

医学统计范文第1篇

医学统计学是医学科学的一个组成部分，是医学院校各专业的必修课。医学统计学作为

保证医药科研工作的重要手段已写入有关文件的要求中，作为高层次的医学专业人员，通过学

习本门课程，可以较好地把统计原理和方法的思维逻辑应用于科研和管理中，尤其在本学科

的研究设计和数据分析方面，更为明显。

通过本门课程的学习，要使学生学会人群健康研究的统计学方法，学会计量、计数资料的分析，

非参数统计方法和多元统计分析方法及医学研究设计。其目的使大家具备新的推理思维，结合专业问

题合理设计试验，科学获取资料，提高科研素质。

本课程教学的主要方法有理论讲授、课堂讨论、课堂演算等，使学生加深对理论的理解。

【主要内容及要求】

第一章绪言

1．掌握统计工作的步骤。

2．掌握统计资料的类型。

3．掌握总体与样本、概率、小概率事件，误差等基本概念。

4．熟悉统计学、医学统计学的定义、掌握统计学的研究对象。

5．了解学习本门课程应注意的问题。

第二章个体变异与变量分布

1．掌握均数、几何均数、中位数的计算和应用；掌握四分位数、标准差的应用；相对数常用指标、应用相对数的注意事项；正态分布的应用和医学参考值的估计。

2．熟悉利用统计图表描述定量资料的基本方法；制作统计图表的基本要求和规则；百分位数的计算方法；正态曲线的面积的分布规律。

3．了解定量资料频数分布表的编制方法和分布规律；常用疾病统计指标的计算；正态分布的概念及特征。

第三章抽样误差

1．掌握抽样误差的概念；标准误的意义及其应用；t分布特征及应用。

2．熟悉抽样误差影响因素；标准误的计算。

3．了解t分布特征

第四章可信区间

1．掌握可信区间的概念，总体均数95％和99％置信区间的计算及适用条件;掌握正态近似法计算总体率的95%和99％置信区间及适用条件；阐述标准差与均数标准误的区别。

2．熟悉可信区间的两个要素，查表法估计总体率的置信区间。

3．了解两均数之差的可信区间。

第五章假设检验

1．掌握假设检验的意义及步骤；第一类错误与第二类错误。

2．熟悉假设检验的基本思路；假设检验的条件；P值含义。

3．了解差异检验与优度检验；区间估计与假设检验之间的关系。

第六章定量资料的分析

1．掌握t检验的应用条件及类型，常用的t检验分析与计算过程；方差分析的基本思想；单因素方差分析的过程。

2．熟悉方差不齐时的t‘检验；多样本的两两比较方法。

3．了解两样本几何均数的比较；方差齐性检验；变量变换。

第七章定性资料的分析

1．掌握X2检验各种公式的适用条件和各种设计类型的X2检验的步骤及行×列表资料X2检验的注意事项。

2．熟悉样本率与总体率比较的u检验；多个率的多重比较；似然比检验。

3．了解两样本率比较的u检验；确切概率法。

第八章等级资料的分析

1．掌握非参数统计的概念；不同设计类型的秩和检验的实施方法及其应用条件。

2．熟悉不同设计类型的秩和检验方法。

3．了解不同设计类型的秩和检验和相应t检验的功效有何不同。

第九章两指标间的直线相关

1．掌握利用散点图确定两个定量变量之间有否线性关系；掌握Pearson积差相关、Spearman等级相关的应用条件并能计算相应的相关系数，同时进行假设检验；对分类计数频数表资料的两变量间的关联性作定量分析。

2．熟悉对不同类型的变量，用不同的统计方法去分析它们之间的关系。

3．了解利用散点图分析样本相关系数可能出现的各种假象，并作出合理解释。

第十章两指标间的直线回归

1．掌握回归的基本概念；回归分析的基本思想与方法；回归系数检验的意义与方法；相关与回归分析的区别与联系。

2．熟悉总体回归系数β的统计推断；残差与残差分析。

3．了解总体回归线的95%置信带与个体预测值Y的区间估计；过定点的直线回归。

第十一章多元回归分析

1．掌握多元线性回归、Logistic回归、Cox比例风险回归方程中的偏回归系数、标准化偏回归系数、确定系数、复相关系数、比数比（OR）的概念、应用、计算结果的解释。

2．熟悉回归分析的分类，残差的概念，最小二乘法求多元回归方程，回归方程的配合适度检验，逐步筛选法选择自变量，最大似然估计法求Logistic回归方程及Cox比例风险回归方程，似然比检验筛选自变量。

3．了解多元线性回归、Logistic回归模型。

第十二章研究设计（一）——总论

1．掌握医学研究设计的意义，研究设计的形式、研究设计的基本原则和基本要素。

2．熟悉样本含量的估计方法。

3．了解调查设计的步骤和样本含量的估计方法。

第十三章研究设计（二）——实验设计

1．掌握实验设计方法选择的依据。

2．熟悉常用实验设计方法的特点与设计方式，如完全随机设计、配对设计、配伍设计、交叉设计、拉丁方设计、析因设计、正交试验设计。

3．了解常用实验设计方法样本含量的估计。

第十四章研究设计（三）——临床新药设计

1．掌握临床试验的特点，新药临床试验的分期，新药临床试验的基本原则。

2．熟悉新药临床试验的统计分析方法。

3．了解临床诊断试验与评价的方法。

第十五章统计表和统计图

1．掌握统计表的基本结构和要求，统计图形的选择、制图通则。

2．熟悉各种图形的绘制方法。

医学统计范文第2篇

1对象与方法

1．1对象在本校2009年9月选修了预防医学的7个班级中采用抓阄的方法，随机抽取五年制中医临床专业的2个本科班，共253人。其中99人一班为教学改革组，采用“理论课+实验课”相结合的教学模式，另154人一班为传统教学组，沿袭传统的教学模式，上课以理论讲解为主。

1．2教学内容两组使用教材均为科学出版社出版的《中医统计学》第1版，对照组只讲理论，实验组在理论课讲述的基础上，抽取8节统计软件实验课，让学生进行上机操作。

1．3教学效果评估方法

1．3．1预防医学课程结束时，选用客观的题目(包括识记、领会、简单应用和综合应用)考查学生的理论课学习成绩，比较实验组和对照组的学习成绩，考核学生的学习效果。

1．3．2采用统一的学生自评医学统计学学习效果调查表，调查内容包括学生对不同教学方式的态度，学生的学习热情和兴趣，学生每节课对学习内容理解和掌握的程度以及学生对统计学软件的应用能力四个方面。结果见表2。

1．4资料收集与资料处理全部问卷由被调查者当场填写并当场回收，共发放问卷253份，回收有效问卷245份，有效回收率96．83%。问卷回收后经过检查与核实，进行编码并录入电脑，运用SPSS17．0进行统计分析，计数资料用χ2检验，计量资料用两独立样本资料的t检验。

2结果

2．1理论成绩两个班级的理论课成绩，教学改革组高于传统教学组，并有统计学意义，P＜0．05，结果见表1。2．2自评效果学生自评学习效果调查表的结果表明，学生对教学方式的评价、学习的效果、学习的兴趣、课后能否独立选用适当的统计学方法以及将来利用统计软件设计课题等问题，实验组的优势要高于对照组，并均有统计学意义;但对每节课的理解程度，两组比较无统计学意义，结果见表2。

3讨论

医学统计学作为一门实用性很强的医学专业基础课程，一直以来深受广大医学生的重视。它向人们提供纷繁复杂现象背后的公正性和规律性，可对居民健康、卫生服务、卫生利用的可行性、合理性、效益型以及劳动保障与医疗保险进行统计，还可以帮助医学科研工作者进行课题的设计、分析和结果的报告，因此已成为医学生的一门公共必修课［1］。本调查显示:对于每节课的理解程度，实验组和对照组没有统计学意义。医学统计学的概念抽象、逻辑推理强，直接给本课程的教学和应用带来一定的难度［2］。实验组虽然开设了实验课，但实验课一般都是在理论课之后进行，接受统计学新知识，两组学生显然都觉得难懂。

医学统计范文第3篇

统计设计是整个研究中最重要的一环,是研究工作应遵循的依据。常见的统计设计问题有:忽视组间均衡性,样本缺乏代表性,样本例数不足,未设置对照组,未随机分组,未提出统计分析方法等。针对以上问题,在科研设计中一定要遵循实验设计的四大原则即“随机、对照、均衡、重复”的原则[6]。

1.1不遵循或不重视随机化原则

随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。然而，在医学论文中许多作者对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值[7]。

1.2缺少对照研究或对照组设计不合理

正确设立对照是临床或实验研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验或实验研究中干预措施的效应，减少或防止偏倚和机遇产生的误差对试验结果的影响。目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些作者对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信[7]。

1.3均衡性原则掌握不够

均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。各组间越均衡，可比性越强。有些作者在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了作者对指标的观察[7]。

1.4重复的原则掌握不好

所谓重复,一是指重复试验或平行试验,二是指各样本组的例数要有一定的数量,即样本的例数要足够大。虽然随机化是增强非处理因素均衡性的重要方法,但当各组内例数过少时,尽管采用了随机化分组的方法,也难以保证非处理因素的均衡一致。在随机化分组的基础上,只有样本例数足够大,才能使非处理因素均衡一致,同时也才能使抽样误差减小,增强样本对总体的代表性。一般来说,在随机分组的前提下,样本例数越大,各组之间非处理因素的均衡性越好;但当样本量太大时,往往又会给整个实验和质量控制工作带来更多的困难,同时也会造成浪费。为此,在实验设计时,还应保证在实验结果具有一定可靠性的前提下,确定最少的样本例数。一般说来,计数指标每组样本不得少于20～30例,计量指标每组样本不得少于5～10例。在多因素分析时,一般认为样本例数至少为观察指标的5～10倍[8]。

1.5样本的含量

样本的含量的大小直接影响到结论的可靠性。样本量过少,则抽样误差大,结果可靠性差,且经不起重复验证;反之,盲目加大样本量也会造成人、财、物的浪费,同时也造成非抽样误差增大。故应在保证研究结果精确可靠的前提下,确定最小的样本量。如某篇论文报道某药治疗的临床疗效,实际总例数为10例,其中6例有效,于是作者得出有效率为60%。显然,有限的病例数不能充分说明该药是否有效,作者贸然得出结论,容易给他人造成假象甚至误导[9]。

2统计方法选择与使用不当

在选择统计方法之前,首先应确定研究资料是计数资料还是计量资料。只划分其类别而得到的资料为计数资料,也叫定性资料,如根据治疗结果计算出的治愈率、阴性率、阳性率等。测定某个具体数值而得到的资料为计量资料,如血压值、血细胞计数、血氧分压测定等许多物理诊断和化验检查的结果。目前,医学论文中计数资料最常用的统计方法为χ2检验,计量资料最常用的统计方法为t检验。值得注意的是,各种假设检验方法均有其适用条件,应根据资料特点来选用最适当的方法。均数与标准差分别是描述正态分布资料集中和离散趋势的指标。能否选用“均数±标准差”来描述某一资料的分布特征,关键看该资料是否符合正态分布。当资料不符合正态分布或方差不齐时,应将资料转换使之符合正态分布,方差齐性后再用t检验或方差分析,否则用秩和检验。有些作者在使用t检验时,未考虑到上述适用条件而盲目使用,造成统计学处理不当或统计学计算错误[10]。

2.1统计指标应用不当

2.1.1描述计量资料的统计指标描

述计量资料的统计指标主要有平均数指标(算术均数、中位数M等)和变异指标(标准差s和四分位数间距Q等),在应用时一定要注意它们各自的适用范围。对于非对称分布资料,算术均数不能反映数据的平均水平,应采用中位数描述。一般地,正态资料或对称资料用描述,偏态资料用M和Q来描述。在不能确定数据的分布类型时,应选用M和Q进行统计描述。四分位数间距Q是75%分位数P75和25%分位数P25之差,即Q=P75－P25,所谓百分位数Px是将全部观察值分为两部分,理论上x%的观察值比它小,(100-x)%的观察值比它大,中位数M是50%分位数P50。、s、M、Px与Q可通过统计软件直接输出[9]。

2.1.2描述计数资料的统计指标描

述计数资料的统计指标有绝对数和相对数。绝对数是原始资料经汇总得到的小计或总计数。相对数是两个有关的绝对数之比,主要包括率和构成比(百分比)。医学论文中相对数应用的主要问题之一是分母较小。分母较小时,相对数的可靠性不能保证,在这种情况下,宜直接用绝对数进行描述而不宜计算相对数。医学论文中相对数应用的主要问题之二是将构成比误用来说明事物发生的强度。构成比只能反映事物的内部构成,不能说明事物的发生强度。医学的研究对象主要是人以及与人体有关的各种因素。由于生物现象的变异较大,各种影响因素又错综复杂,研究常是抽样观察,使事物本质差异与抽样误差混杂,故需用统计方法透过偶然现象来探测其规律性。如果不能正确运用统计学方法,造成统计学上的偏差或失误,就很容易把本来成功的结果当成失败而放弃,或把失败的教训误认为成功的结论而加以宣传。在进行科研设计时要严格遵循科学的统计学分析方法,不能留下隐患,否则,再高明的统计学专家和统计学软件也无法弥补科研设计缺陷造成的损失。总之,统计学分析在医学研究和论文写作中意义重大。作者在撰写论文时,应注意识别、总结有代表性的、有借鉴意义的统计学领域的缺陷、失误或错误的多发点,特别留心易出现统计错误的险区,从而使论文中的统计学问题减到最低限度。认真检查、仔细核验,尽量避免上述错误,必要时还可以请统计学专家帮助把关[12]。

2.2统计方法描述或选择不当

统计方法选择非常重要，它直接影响结论的可靠性[12]。临床资料的结果变量可分为计数资料、计量资料和等级资料。计数资料指将观察对象按两种属性分类，如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、无效等，通常转化为率。如果是两组间的比较，则采用四格表χ2检验或其校正公式，如果是多组间率的比较，则采用行×列表资料χ2检验。计量资料指对某一个研究对象用定量的方法测定某项指标得到的资料，一般均有计量单位。通常资料呈正态分布时，两组间均数比较用t检验，多组间均数比较用方差分析和q检验。当资料不呈正态分布或方差不齐时，也可用秩和检验等非参数检验法。

2.2.1统计方法描述不清

医学论文中常可发现作者未交代所用的统计方法，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χ2检验，是作相关分析还是作回归推断。统计方法交代不清或根本不予交代，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。有的甚至直接用P值说明问题，笼统地以P<0.05或0.01、P>0.05便称结果差异有无显著性，P值的大小不说明差值的大小，它还与抽样误差大小有关[13]。因此，还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，应写出描述性统计量的可信区间，注明精确的统计量值和P值，然后根据P值大小作出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。

2.2.2假设检验方法交代不清不交

代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体、不清楚是医学科研论文中常见的错误。如果不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体，读者就无法考察论文的统计学方法选择的是否正确，无法核对计算结果是否准确。每一种假设检验方法都有其特定的适应条件和严格的适用范围。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。如将配对设计的资料按成组设计资料的方法处理，将会损失样本提供的信息、降低检验效率，可能使原本有统计学意义的结果无统计学意义[14]。在论文写作时，不但要交代选用的是什么统计学方法，而且统计学方法要尽可能具体。如选择t检验，要说明是配对t检验，还是成组t检验；选择方差分析时，要说明是完全随机设计的方差分析，还是配伍组设计的方差分析。对于四格表资料，应说明是一般四格表χ2检验、配对四格表χ2检验及四格表资料的精确概率法等。

2.2.3统计方法选择常见错误

①误用χ2检验。χ2检验有一定的适用条件,n>40且理论数(T)>5时,可用一般χ2检验;n>40,但至少有1个T>1且T<5时,可用校正χ2检验;n<40或T<1时用χ2检验的确切概率法[15]。②t检验误用于多组资料的比较。在医学期刊中常会出现将t检验误用于多组资料的比较。多组资料的比较应该采用方差分析(F检验),当差异具有统计学意义时,再进一步作两两比较。当各组均与一个对照组比较时采用Dunnettt检验;当各组相互循环比较时,则常采用Student-Newman-keuls(SNK)检验,又称q检验[16]。③配对t检验与成组t检验误用。大部分论文只注明采用t检验,而未注明是配对t检验还是成组t检验。配对t检验常用于处理前后的自身对照,即差值均数与总体均数“0”的比较;成组t检验适用于成正态分布的两个小样本均数间的比较。④资料不呈正态分布时未用非参数检验。t检验F检验等适用于呈正态分布、方差齐且有确切的测量数值的资料,而非参数检验(如符号检验、秩和检验Wilcoxon法、秩检验-KruskalWallis法、Friedman法、Ridit分析、Seperman相关等)对资料无特殊要求,对按大小顺序、评分、等级、反应程度甚至色调深浅等资料都可进行分析比较[17-18]。因此,对于多组计量资料的比较,呈正态分布且方差齐时用F检验,方差不齐时可用变量变换,或采用秩和检验;对于两个小样本均数的比较或处理前后的比较,方差齐时用成组t检验或配对t检验，方差不齐时用t′检验[19]。

3结果解释时存在的问题

统计分析的结果是无效假设或是不能无效假设。无效假设在一般的统计检验为两组总体参数相等。无效假设只能说两组总体参数不相等而并不能说两组相差很大。两组相差如何要对可信区间进行研究观察后得出。由于统计检验不能得出差别的大小,因而结论不能说“有明显差异”或“有显著差异”,也不能说“差异非常显著”,更不能说“差异明显”。在国外的统计书籍上的英语表达为“significant”,它的正确意义应当是“有意义的、有重要性的”。俄语为“Значмый”和日语中的“有意”也是这个意思。国内只有极个别的英汉词典把“significant”误译为“显著的”。正确的说法应当是“差异有统计学意义”或“差异有高度统计学意义”等[20]。在解释差别有统计学意义的结果时，有些人常常根据P值的大小作出对实验效应差别程度不同的专业结论[21]。例如某实验研究，比较甲、乙两种治疗方法对某病的治疗效果(假定甲法的疗效优于乙法)，若得到“P<0.001”，则认为甲法极显著优于乙法；若得到“P<0.01”，则认为甲法非常显著优于乙法；若得到“P<0.05”，则认为甲法显著优于乙法。犯这种错误的原因是错误的理解了统计学中P值的概念[7]。统计学上根据假设检验原理推算出来的P值表示拒绝特定的无效假设可能犯假阳性错误的概率。P值的大小并非指差异的太小，只能反映两者相同或不相同。P值越小，说明越有理由认为两种处理方法效果不同，而不能反映对比的两组或多组之间差异的大小。差异的大小只能根据专业知识来确定。此外，甚至在部分投稿文章中未交代所采用的统计分析方法，也未见应用统计学的迹象，仅从各组数据的均数大小做出了统计推断。医学期刊论文中暴露出来的统计学错误，从表面上看是编辑部和审稿者把关不严所致。事实上，即使审稿时发现了上述错误，也无法改正。因为实验设计的错误只有在科研工作开始之前才有可能得到纠正。即使编辑工作者能够阻止有严重统计学问题的，也仅仅是治标而已。如何使广大医学论文作者在医学研究中正确应用统计学，提高科研质量才是治本[7]。

4对策与建议

众所周知，统计学是从事科学研究不可缺少的工具。从试验设计、资料收集与表达、数据处理和结果分析，每一个环节都需要正确地运用统计知识，才能真正发挥统计学在科学研究中应起的作用。然而，在已出版和发表的一些学术专著和论文中、通过评审的科研成果和答辩的学位论文中，经常可以看到忽视、轻视和误用统计学的现象[22]。

应完善编辑人员的知识结构,保证统计学应用的准确性。为此,可定期聘请统计学专家对审稿人员进行统计学知识培训。科技期刊的群体效应理论[23]认为,期刊编辑的专业结构应多元化,以利于编辑互相学习,实现知识互补。医学期刊编辑部可考虑聘用统计学专业的研究生作为编辑。编辑应将医学统计学作为自己的必修课,通过多种方式,如自学自修,参加讲座或培训班学习统计学知识,有条件的编辑部,如医学院校学报编辑部,可以有计划地组织编辑参加本科生或研究生医学统计学课程的学习,也可鼓励编辑人员在职攻读统计学专业研究生学位。这样,可以提高全体编辑人员的统计学水平,最终使编辑和审稿人都能够发现论文中存在的统计学错误,并指导作者修改,正确进行医学论文中有关统计学分析的描述[24]。另外，有关职能部门或学会可组织与医学统计学相关的培训班,聘请统计学专家讲课,对编辑人员进行定期统计学知识培训,加强科研设计、统计学知识的学习[19]。

4.2加强医学统计学专家审稿

医学研究论文专业性强,经常涉及统计学处理问题,有时会遇到统计方法复杂的稿件,这不仅需要本学科专家审稿,而且需要医学统计专家把关,只有这样,才能保证论文所报道的研究成果的真实性和可靠性。医学期刊编委会中应有统计学专家,专门负责稿件统计学方面的审查工作。

4.3强化作者的统计学意识

目前,我国医学科研工作者对统计学的重视不够,没有认识到统计学的重要性。因此,要加强宣传,提高医学科研人员对统计学重要性的认识,强化他们的统计学意识,务必在科研工作中和撰写论文时做到正确应用统计学。另外,还可以对作者开办有关科研论文撰写知识的培训班,面向临床医生,特别是年轻医生定期培训。请有研究经验的专家讲授科研课题的设计方法、如何正确运用统计学方法等。这些措施有利于强化作者的统计学意识,并树立其精品意识,有利于增加优质稿源,从而提高期刊学术质量[19]。

医学统计范文第4篇

1.几种多元统计分析方法的概念

主要成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。

因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。

聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。

三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同进行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。

2.聚类分析、主成分分析和主因子分析基本思想的异同

2.1共同点

主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子)来综合反映原始变量(因子)的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85%以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1，x2，...，x3，经过坐标变换，将原有的p个相关变量xi作线性变换，每个主成分都是由原有p个变量线性组合得到。在诸多主成分Zi中，Z1在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系，它不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子与特殊因子两部分。公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。对新产生的主成分变量及因子变量计算其得分，就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析，因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多，所以起到了降维的作用，为我们处理数据降低了难度。

2.2聚类分析、主成分分析和主因子分析的不同之处

主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量)，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。它是一种数学变换方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0，或样本向量彼此相互垂直的随机变量)，在这种变换中，保持变量的总方差(方差之和)不变，同时具有最大方差，称为第一主成分；具有次大方差，称为第二主成分。

因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。因子分析是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同的组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子和特殊因子两部分。具体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标，如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。因子分析只能解释部分变异，主成分分析能解释所有变异。

3.聚类分析、主成分分析和主因子分析数据标准化的比较

主成分分析中为了消除量纲和数量级，通常需要将原始数据进行标准化，将其转化为均值为0方差为1的无量纲数据。而因子分析在这方面要求不是太高，因为在因子分析中可以通过主因子法、加权最小二乘法、不加权最小二乘法、重心法等很多解法来求因子变量，并且因子变量是每一个变量的内部影响变量，它的求解与原始变量是否同量纲关系并不太大，当然在采用主成分法求因子变量时，仍需标准化。不过在实际应用的过程中，为了尽量避免量纲或数量级的影响，建议在使用因子分析前还是要进行数据标准化。在构造因子变量时采用的是主成分分析方法，主要将指标值先进行标准化处理得到协方差矩阵，即相关矩阵和对应的特征值与特征向量，然后构造综合评价函数进行评价。

聚类分析中如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前必须对变量值进行标准化，即消除量纲的影响。不同方法进行标准化，会导致不同的聚类结果要注意变量的分布。如果是正态分布应该采用z分数法。

4.应用中的优缺点比较

4.1主成分分析

4.1.1优点

首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。

4.1.2缺点

当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。

4.2因子分析

4.2.1优点

第一它不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组合，找出影响变量的共同因子，化简数据；第二，它通过旋转使得因子变量更具有可解释性，命名清晰性高。

4.2.2缺点

在计算因子得分时，采用的是最小二乘法，此法有时可能会失效。

4.3聚类分析

4.3.1优点

聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。

4.3.2缺点

在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。

结论

聚类分析、主成分分析和主因子分析三种分析方法既有区别也有联系，在医院统计分析中广泛应用，但无论用哪中多元统计分析方法都要确着的数据和可行性。所以在应用多元分析时应注意：

（1）必须思路清晰，知道自己要干什么。

（2）在作多元分析前，必须先作描述性分析。只有在充分了解资料性质的基础上，才有可能正确选择方法，得出有价值的结论。

医学统计范文第5篇

关键词：统计方法；t检验；医学统计；分析研究

引言

医学实验中统计方法的运用是医学科研分析的一种重要的方法，就目前医学论文的发展而言，其已经逐渐成文论文中不可或缺的重要成分。采用统计方法对医学试验中获得的各项资料进行科学有效合理的收集、整理、分析等工作，从而解决医学中存在的问题具有重要的意义。随着统计学近年来的不断发展，统计学方法也获得了不断地扩充，而t检验作为这其中最为常见也是最为普遍的一种方法，在医学实验方面的应用也较为常见，科学的利用t检验的统计推断方法对医学实验中的相关数据进行处理和对比分析，对于推动医学实验的发展具有较高的实际价值。也正是由于t检验应用的多样性，其出现错误的机会也呈现出上升的趋势，本文就其应用以及可能出现的错误情况展开讨论，为之后有关工作中如何有效避免错误，提高研究水平提出可行化的建议。

一、t检验的概念简析

探讨t检验的具体概念，应当从假设检验的基本目的说起，一般来说，假设检验的直接和基础性目的就是推断各个样本所代表的总体之间具有怎样的理论关系或者是推断某一样本所代表的总体与其他已知总体之间的关系情况。在假设检验中表现出来的方式一般为通过对各总体均数是否相等的判断给出探究的结论。而本文所探讨的t检验的作用主体主要是总的来说样本含量相对较小，并且总体的标准方差表现为未知的一类资料上[1]。T检验究竟有哪些使用情况，本文将会展开讨论。首先，t检验要求样本必须服从正态分布的相关要求；其次，t检验还要求在均数比较的过程中，样本对应总体的方差必须相等；此外，各观察值之间应当满足基本的独立性条件。以上三个重要的约束条件可以概括为正态性、方差齐性以及独立性。

一般来说，t检验可以在三类医学实验情况下具体应用，将在第二节中详细探究。

二、t检验在医学实验中的使用实例

2.1样本均数与总体均数比较的t检验

在这一类t检验中，通常要求作出的推断是将小样本均属所代表的总体均数与已知的总体均数比较，并推断是否存在明显差异[2]。通常来说，已知总体均数一般而言是通过大量观察后获得的稳定值或者是医学实验中的理论值和标准值。这一类推断给出的结果通常可以推断样本是否来自已知的总体[3]。

例如，在判断某种病人的血红蛋白是否与正常人的血红蛋白含量相同的医学实验中，测定25例该病患者的血红蛋白含量，并计算其均数为150g/L，标准差为16.5g/L，而该地正常人的血红蛋白均数为132g/L。这是典型的样本均数与总体均数比较的t检验医学应用实例。按照假设检验的一般步骤，现确定检验水准，再进一步计算检验统计量，

2.2组配对t检验

在医学实验的分析中，可以用这种组配对t检验的方式对比服药前后以及手术前后的差异的情况较为常见，在使用这一类统计推断的方式进行推断的时候应当注意没对数据一旦成对便具有了不可拆分的性质[4]。例如医学实验中，用两种测肺活量的仪器对一组12名女性的肺活量进行测试，判断两个一起是否存在明显差异的问题。假设检验应当先确定假设检验的水准，即假设两台机器无明显差异，μ=0，进而计算检验统计量，以查表的方式判断不能拒绝原假设，也就是说差别不具有统计学意义，不能否认两仪器效果无差异。

2.3两样本均数比较的t检验

在比较两总体均数是否相同的实验中，两样本均数比较的t检验方法较为常见。试验设计要求是完全随机的设计方式，具体来说就是将医学实验资料中的数据按照随机性分为两组，并分别对这两组给予不同的处理方式，进而比较独立的两组样本的均数情况，在使用这一方法的过程中，可以不要求两组样本量一致。

三、t检验在应用中存在哪些问题

t检验在医学实验中应用的过程中通常会比较容易出现三类比较典型的错误，分别是：第一种自身配对的t检验通常可能被误用成组之间的t检验、第二种在计量所得的数据呈现出方差不齐时仍然沿用传统的t检验、第三种多组实验数据比较时，仍然采用t检验。具体来说讨论如下[5]。

3.1自身配对的t检验通常可能被误用成组之间的t检验

这一种类型的问题，造成的典型错误有如下情况：用两种仪器分别测量一组15人的血红蛋白含量，并判断两组一起有无明显差异。这种问题的情况是，对同一对象采取了两种处理方式，从医学实验设计的角度来说属于配对设计，但是实际上研究前后的设计并不是相互独立的数据，而如果生硬地将其套用到独立数据所使用的统计方法上，从而采取t检验对问题进行处理，则是造成明显的处理方法与设计类型相左的问题出现。在这种类型的医学问题的处理过程中，应当采用的正确方法是计算每一对数据的差值，进而利用所计算的差值大小，来反映两组效果差大小。

3.2在计量所得的数据呈现出方差不齐时仍然沿用传统的t检验

这一类型的错误在医学实验的分析中表现得较为明显和直观。经过方差齐性检验的两组数据如果判断为方差不齐，就不能直接使用t检验进行处理，这时候采用校正的t检验会更为合适。例如，在某医学实验的论文中，测得热症组的样本量为27，均值为37.68摄氏度，方差为0.66摄氏度，对比组测得正常人的样本量为36，均值37.19摄氏度，方差为0.33摄氏度。在这一实验中，该作者没有考虑方差齐性存在方差不齐的问题，就直接使用了t检验进行比较，就很容易造成错误。正确的方法应当是校正t检验，并算出校正结果，与P值进行相互比较，从而做出是否拒绝原假设的结论。在一般的医学实验中，参数检验的前提条件应当获得更多的注意力，例如只有经过了严密的方差齐性检验和正态性检验才能够使用t检验进行进一步的分析。如果这一基本条件并不能直接满足，就应当考虑选择适应数据类型的非参数检验方式进行分析，当然，某些情况下变量变换从而使其满足条件也是比较常见的处理方式。

3.3多组实验数据比较时，仍然采用t检验

在医学实验的分析中，t检验与LSD统计方法最大的区别在于，t检验适用于两组数据的比较，而LSD在多组数据的两两比较中应用较为广泛，不应当将二者混用造成混淆，影响实验结论的获得。例如，探究粉尘环境对尘肺的影响情况时，将实验白鼠分别放在三种环境中，测得数据，将三组数据用t检验两两比较，得出某两组无统计学意义，另外两种情况却均有统计学意义，这种错误是非常明显的。而如果采用方差分析，并且进一步采取多重检验，应用统计软件配合LSD方法的使用，将会得出不同而且更有意义的结论。

四、结束语

从目前医学实验的发展情况看，统计方法已经逐渐成文论文中不可或缺的重要成分。采用统计方法对医学试验中获得的各项资料进行科学有效合理的收集、整理、分析等工作，从而解决医学中存在的问题具有重要的意义。t检验作为统计学中最为常见的方法应用面极其广泛，近年来医学工作者的广泛的应用到各自的科研成果当中，取得了较为理想的效果。也正是由于t检验应用的多样性，其出现错误的机会也呈现出上升的趋势，本文就其应用以及可能出现的错误情况展开讨论，为之后有关工作中如何有效避免错误，提高研究水平提出可行化的建议。在所有的医学实验中，都应当充分考虑医学统计方法选择适当与否，从而选择正确的统计方法。■

参考文献

[1]李子建. 医学统计学典型错误辨析及其辅助教学系统的实现[D].中国人民军事医学科学院，2003.

[2]关红阳，郭轶男. 医学统计t检验的分析研究[J]. 中国校外教育，2013，30：114.

[3]张小龙. 医学统计在中国的起步与发展（1840-1937）[D].中国科学技术大学，2014.

[4]廖珊，刘冬生，魏丽娜，梁一霞. 我院医学统计服务调查分析[J]. 现代医院，2007，07：135-136.

[5]徐勇勇，韦丽琴，刘丹红. 医学统计教材内容的标准化问题[J]. 中国卫生统计，2004，06：22-25.

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医学统计范文第6篇

1医学教育统计软件系统开发框架的问题

设计一个功能完善、结构优良，开发效率高，稳定性强，扩展方便，维护简单，生命周期长的软件系统，是系统管理、设计和开发者所追求的目标之一。软件发展的历史证明，模块化的分层设计是提高系统可用性和可维护性的重要途径。分层设计，既将整个软件系统划分为若干个相互独立的层次进行描述，层与层之间通过事先约定的接口相互通讯。某一层只负责一个或多个功能，各负其责。分层设计把一个复杂的问题分而治之，降低了复杂性，功能清晰、易于实现、修改和维护。[1]就本软件系统来说，也是分层设计的。首先根据调查的情况设计出合理的数据库，然后由数据库设计各种表单和报表，最后通过菜单把各个模块进行整合。由于整个医学教育统计系统比较庞大，开发耗时长，因此仅开发其中典型代表作为实例，来验证自主开发的可行性，在掌握开发的技术与技巧的基础上，再开发其它的模块。

2数据库的结构设计方法

数据库的结构设计是数据库应用系统开发中的一个非常重要环节。数据库结构设计的好坏直接对应用系统的效率和实现的效果产生影响。数据库结构设计追求的目标是：系统有较快的响应速度、数据的完整性和一致性高、简化基于此数据库的应用程序的实现等。医学教育统计软件在数据库设计上，采用了三步法进行设计，即首先进行需求分析，然后进行概念结构设计，最后进行逻辑设计。实现数据库的逻辑结构有两种方法：一种是用VFP的项目管理器，一种是利用SQL工具实现。在项目开发过程中，主要使用了前者，后者也有少量应用。医学教育统计软件分为三个版本：中专版、高校版、综合版。中专版适合用于卫生职业中专、社会力量办卫生职业中专、普通卫生中专、卫生职工中专；高校版适合用于各类医学大专和本科院校；综合版适合用于上级单位作综合统计。中专版和综合版、高校版和综合版是通过学校名称字段联系在一起的。并且各版本内部各个统计分支也都是围绕着一个相同的字段：学校名称。因此设计数据库和数据表时，不仅要考虑各版本内部的情况，还要考虑版本之间的情况。

3类、表单、报表的设计与开发

3.1VFP类的设计及应用数据的增加、删除、编辑、查询等各种处理功能命令按钮，在表单录入界面中有大量的应用。重复设计相关命令按钮，费时费力，编程效率低。可以通过创建新子类来简化设计的复杂性。具体是在项目管理器中创建派生于按钮组类（CommandGroup）的子类，编写相关的通用代码。然后单击表单控件中的“查看类”按钮，单击“添加”按钮添加刚建的子类。象使用其它表单控件一样，直接拖动到表单中合适位置即可。[2]这样既简化了命令按钮组的设计，提高了编程效率，又便于以后的维护。所以对于程序中能够抽象出来的共用功能，如：表格外观的控制、控件的拖动及待录入数据的有效性控制等，都可以将它们设计成类。

3.2表单的设计表单是用户和数据表之间互动的桥梁。通过表单可以用于数据的显示、输入、修改，表单界面可以自行设计和定义，还可以通过表单向导来生成表单。从应用程序角度来说，要注重界面风格的一致性，坚持使用一种风格贯穿应用程序的始终，同时界面排版要做到简洁明了。我们可以通过表单向导来生成风格一致的界面，再用表单设计器根据具体要求进行修改。例如表单向导默认生成字段类型是字符或数值型字段的映像是文本框，如果要改成下拉组合框，可以先删除文本框，再制作一个下拉组合框并设置ControlSource、RowSource和RowSourceType属性即可。

3.3各类报表的开发报表是输出数据的一种重要方式。报表提供有控制打印输出数据的功能，它允许用户将各种格式的文本、图形等对象组合在一起输出，以便打印出清晰美观的报表。本系统中有许多各种各样的报表需要制作，经过多次实践通过以下三种方法成功完成了各种报表的制作。[3]（1）对于大量报表的制作：可先用报表向导快速生成报表，再用报表设计器根据设计要求用工具详细修改报表。这样可以节省大量建立字段标题和字段对象的时间，而且各对象的位置排列也很整齐。这样使用报表向导可以充分发挥向导工具的优越性，提高编程的效率。（2）快速报表是创建简单布局的快捷方法，所以对简单报表用快速报表命令可以达到事半功倍的效果。（3）对于要求复杂并不能用报表向导或快速报表生成的报表，可以通过报表设计器来制作。这样可以设计出符合要求的任意格式的报表。

4针对工作现状解决录入规范数据的方法

此软件是针对医学院校统计人员的，大部分使用者不具备数据库方面的专业知识，他们希望统计软件操作越简单越好而不需要掌握复杂的函数。统计软件开发要绕开“专业性”这个难点，并且要符合统计人员的操作习惯，方便地得到统计结果。软件的易用性和便捷性必须超过常用的统计工具，因此笔者在开发时，注意把开发中专业的部分放在开发过程中，而不是留在统计人员的使用过程中。原来统计中经常出现的数据不规范的问题，经过反复试验可以通过以下几种方法实现录入符合要求规范的数据。

4.1下拉组合框记忆选择法对于某个表内某字段只有固定的几个值时可以用组合框记忆选择法来解决快速规范输入的问题。例如：学历字段只有专科、本科两个。录入连着输入学历字段相同的一些记录时，第一次选择相关学历值后下拉组合框会自动记忆录入员选择的值，直到再次修改为止。采用下拉组合框的好处是，不但可以节省屏幕的编排空间，不用的时候缩到最小，而且直接调用组合框里的数据，可以确保项目选择的准确性，不存在输入错误或错别字的问题，如果采用手工输入项目名称时，错一个字或单词顺序不对，在统计中，系统会认为是两个不同的信息，结果造成统计结果不准确，这样给工作带来很大的麻烦。所以使用下拉组合框既能节约输入时间，又能保证数据的一致性和正确性。

4.2相似记录快速输入法有时表内刚输完的记录和下一个要输的记录基本一样，只是个别数据不同，这时可以使用相似记录快速输入法。这样只要修改个别数据就可以达到快速录入的目的。

4.3数据校验法某些表要求表内的相关字段符合某些规则，这种情况可以用数据校验法来及时解决有时数据录入错误的问题。例如：普通高等医学院校学生变动情况表中本学年初报学生数字段值=上学年初报学生数字段值+增加学生数字段值-减少学生数字段值，如果录入有错误就会出现录入错误提示对话框，直到改对为止。

4.4一次性替换法如果所有数据表的录入工作都完毕后，可以用程序把各个表中的学校名称字段用RE－PLACE命令一次性替换完毕。而不是在所有表的录入界面上重复输入学校名称。

5模块整合的问题

各个模块可以通过VFP中的菜单整合起来，下拉菜单只能对当前菜单项进行操作，点击其它项则自动关闭前一项功能。避免了数据共享冲突带来的问题。使用标签控件的优点在于可以同时打开若干标签项，同时进行各种管理，但是有时会造成数据共享冲突。而本系统又存在数据共享的问题，所以从安全的角度考虑最终选择了用菜单来整合各模块。

6结束语

医学统计范文第7篇

中医理论体系中原本没有建立起独立的精神医学理论,不存在现代意义上的精神医学。但从现存各类史料中可以知道中国古代不仅存在许多关于精神疾病的记载,而且对精神疾病也有着较为系统的认识,只是这种认识不同于西方和现代医学。中医精神医学的基本观点确立于《内经》时期,“五脏藏神”和“七情致病”是其理论的核心内容。《内经》强调整体观念,建立了唯物的形神一体观,认为精神活动与五脏功能密切相关,将神志活动归属于五脏,将“心”确立为精神活动的主体。《内经》还确立了以气血为生理基础的唯物论,《灵枢·平人绝谷》篇曰:“血脉和利,精神乃居。”此后,中医对精神疾病的治疗无不以阴阳五行等理论、学说来辨证论治,判断气血、脏腑的病理变化对形与神的影响。

2传统文化对中国人心理的影响

人的心理具有生物与社会双重特性,精神疾病不仅是生物学上的异常表现,而且是其所处时代与环境的社会文化的折射,患者的感知、行为、幻觉、妄想与民族文化、社会风俗、等社会因素关系密切[1]。文化甚至是形成人心理的决定性条件,在相同的环境中受相同文化影响的社会成员有着某种共同的心理特征,形成了独特的民族心理。哲学是文化传统之源泉和灵魂,其思想能最集中地表现出各民族文化特征。儒道释思想渗透进中华民族的意识形态领域之中,成为中国人自觉或不自觉中理解世界、处理社会矛盾的方式方法。中国文化中的哲学思想不仅给出了对人内心生活的理论说明,而且给出了提升精神境界的修养方式[2]。在这种哲学思想指引下,中国人对挫折、逆境有着天然的承受力和消化力。但文化本身也可以成为应激源,导致各种心理障碍,譬如儒学中一些压抑、束缚人性及苛求完美的东西又是导致精神疾病的病因。本文仅讨论儒道佛对心理世界的积极影响。

3中国古代哲学对精神医学体系的两点影响

3.1中国古代哲学语境下的“心主神明”论中国哲学中的心有多重意义,或以心为思维器官,或指思想、性情、本性。而西方人所谓之心,与灵魂离为两物,只指肉体心之一种机能而言。西方人认为超肉体者只有灵魂,中国人所谓之心,则已包容西方人灵魂观念之一部分。中国人舍弃人的灵魂而直言心,便舍弃了人生之前世与来生,而就此现实世界,从人类心理之本原与终极的大同处来建立一切人生观与宇宙观[3]。战国时期的哲学家模拟社会政治礼制秩序建构了“心主神明”的特殊理论,《荀子》曰:“心者,形之君也,而神明之主也”,这一观点被中医学吸纳并发展,如《灵枢·邪客》云:“心者,五藏六府之大主也,精神之所舍也”,《类经·藏象类》中说:“心为一身之主,禀虚灵而含造化,具一理而应万机,脏腑百骸,唯所是命,聪明智慧,莫不由是,故曰神明出焉”。

3.2中国哲学一元人生观对心身观的影响东方人认为心身不对立,对世界并无精神界与物质界之分。中国的人生观是“人心”本位的一元人生观。心虽为人身肉体之一机能,而其境界则可以超乎肉体。中医理论认为心与身是相互影响的,是统一的,从未对精神疾病与躯体疾病进行严格区分,自《黄帝内经》以降的中国古代医学,其生理上的五脏五志说、病理上的内伤七情说等都表现了心身一元观。这种相沿至今的中医学的心身理论,并没有经过二元的分裂,而是由对早期心身朴素同一的认识直接深化而来,因而也就不可能完成对心身混沌同一的彻底分化[4]。中国古代哲学及医学传统中始终贯穿着形神合

一、形质神用的心身一元论思想,没有以二元论的思想把生理同心理的东西区别开来。而西方人对世界和人生的认识总体说是二元的,即认为在肉体生命之外另有一个灵魂生命,因此有所谓精神世界与物质世界之分别。尽管古典二元论带有贬低肉体、抬高心灵的错误倾向,但却因为有了二元分立的思想基础,才有了对精神疾病与躯体疾病明确的区别对待,于是西方渐渐产生了现代心理学和精神医学,而中医对心理及精神疾病始终没有产生区别于脏腑病证的系统认识。

4儒道释—安抚心灵的良药

传统文化的主干儒、道、释学说中蕴藏着丰富的调节心身的方法。冯友兰认为中国哲学以提高人的精神境界为根本任务,在《三松堂自序》中将其称之为“意义”哲学。儒家通过发挥个人主体性来正面应对心理冲突或困惑,用“命”来化解重大挫折和不利的人生境遇;道家采用退让、弃智守朴来处理遇到的困境;佛教则把生存困惑化解为其他方面,以超脱轮回来解决人的困境和问题[5]。白居易《醉吟先生墓志铭》中有句诗说得好:“外以儒行修其身,中以释道治其心。”

4.1儒家的修身正心之道和谐的人际关系是社会人保持心态平和、避免心理冲突的必要条件。“己所不欲,勿施于人”以及“己欲立而立人,己欲达而达人”即是人与人和谐相处的关键原则。儒家提倡的中庸是一种在严酷现实中的安身立命之道,要求把握住自己的内心世界,使心理平衡、适中,做人不狂不狷,处事无过亦无不及,态度温而不厉,情绪乐而不淫,哀而不伤。儒家还赋予“心”以伦理和道德的色彩,孔子把心看作主体的道德修养,说:“欲先修其身者,先正其心”。“尽心知性”是儒家的重要修养方法。孟子的“存心、养性”、《大学》的“正心”、《中庸》的“慎独”以及宋明时期理学家们的“惩忿窒欲”等,无不强调在道德修养过程中对情感的调节[6]。理学思想被宋以后医家用以讨论养生学,朱丹溪主张养生要正心、收心、养心。张介宾认为养生必寡欲保精,才能气盛神全。李认为“心静则万病息,心动则万病生,延年不老,心静而已”。这些养生法则往往与养德并论,可见中国古代医学中之伦理色调,正如《医源》所说:“如能清心寡欲,则情不妄发,致中致和,不但可却病延年,而圣贤正心,诚意,修身俟命亦在于此。”

4.2道家的修心养性之术道家崇尚幽居的田园生活,以求抛弃一切俗念和争执,超旷出世、知足保和等思想提供了在命运多舛的现实中自我调节的方法。林语堂说过:“道家学说给中国人心灵一条安全的退路”“,是用来慰藉中国人受伤心灵的止痛药膏”。“利而不害,为而不争;少思寡欲,知足知止;知和处下,以柔克刚;清静无为,顺其自然”是道家的养生处世之道[7]。不争就要知足,庄子反对心为物役,《金丹大要》也提出寡欲的养心之术:“夫圣人之养心,莫善于寡欲。”道家追求心灵的安静、祥和,《庄子·天道》说过:“万物无足以铙心者,故静也。”道家哲学提倡的“清静无为,顺其自然”力图把情感从现实束缚中解放出来,使人超脱世俗之纠缠。《素问·上古天真论》中说:“恬淡虚无,真气从之,精神内守,病安从来”,道教医家孙思邈在《千金要方·卷三十七·道林养性》中指出:“多思则神殆,多念则志散,多欲则志昏……多愁则心摄,多乐则意溢,多喜则志错昏乱”,均是对道家追求心灵宁静的践行。极私多欲会给人造成精神压力与躯体劳累,使人的精神高度紧张,甚者导致精神崩溃,而儒道思想倡导的清心寡欲就是保持平稳的心态,使内心不受外界干扰的精神疾病防范术。

4.3禅宗对尘世困惑的超越禅学是一门修身养性、立身处世的人生艺术,它始终不渝追求完整的个性化人格,可以说是一门近乎心理分析和治疗的学问[8]。禅学是生命哲学、心灵超越法。精神病学者贝诺瓦说:“禅非宗教,而是一种为实践而成立的睿智,一种当代文明可用作范例,以摆脱焦虑而达到和谐平静生活的体系。”佛教思想及修持方法的心理治疗作用主要有破我执,除妄念,破法执,空世界。我执即对我的执著,佛教认为我执是万恶之本,痛苦之源。只有破除我执,人才能消除烦恼,达到解脱。佛教宣扬“三界唯心”,“一切皆空”。佛教认为,只有认识空性,达成空观,才不会产生种种贪爱执著情感,才能超越生死轮回,得到解脱[9]。禅宗亦重视心的修持,提出“平常心是道”和“明心见性”的心性修养命题。佛家教人们面对大千世界,做到心净、心空、目空一切,从而得到心灵的平静。解脱与超越是禅学的最高境界和终极果报。佛教认为苦是人生的本质,人的生命过程就是苦,生存就是苦。因此,佛教的人生理想就在于断除现实生活中的种种痛苦,以求得解脱,即所谓成佛。尽管它是虚妄的,但填补了人们的精神空虚,构筑了对来世的企盼。《冷庐医话·卷一·慎疾》记载了一个以佛家“静”、“空”治愈心病的例子:“真空寺僧能治邝子元心疾,令独处一室,扫空万缘,静坐月余,诸病如失。……观此知保身却病之方,莫要于怡养性真,慎调饮食,不得仅乞灵于药饵也。”

5小结

医学统计范文第8篇

进入21世纪以后，信息技术飞速发展，现代统计工具从计算器发展到计算机为主，能应用相关的统计软件处理医学科研数据已成为必备的能力。否则，一方面有人不懂得选用正确的统计方法，使大量的信息和统计数据得不到有效的利用；另一方面又盲目使用计算机和统计软件，不管是什么研究类型的数据都简单地交给计算机处理，用计算机取代统计，势必造成大量统计方法的滥用和误用。医学研究的许多数据关系到病人的治疗、转归，甚至生死，统计方法的误用会导致严重的论理问题。我们利用计算机、统计软件、多媒体教学课件相结合，使课堂教学摆脱大量的繁琐演算的束缚，在单位时间内讲授的信息量将会大幅度增加。统计学教学不再是数据的罗列和公式的堆砌，而是研究设计的艺术和数据表达的艺术，并使学生体会到统计思维和推理的乐趣。

近年来我们进行了一些改革措施，取得了相应的成果，现总结如下：

一、积极申报院级教学研究立项的课题：

(1)医学统计学多媒体CAI教学系统的研究和应用（2001年）

(2)医学研究生统计学课程教学模式的改革（2002年）

(3)《心理统计学》多媒体课件的制作及题库的构建（2004年）

另外开了《医学科研数据管理与统计分析》选修课

二、进行了一系列的教学改革措施：

(1)教学内容上所进行的改革，具体做到了“四增三减”：减少了目前已无必要讲授的详细手工计算步骤与技巧；减少了复杂的公式推导，改为公式内涵的剖析；减少了部分浅显内容，改为自学或课堂讨论；增加了“实验设计和调查设计”；增加了“医学统计学软件使用”；增加了“多元统计分析”；增加了“医学统计应用错误的诊断”。

(2)在教学手段上进行了以下几方面的改革：建立了医学统计学多媒体CAI教学系统；开设了统计学电脑实验课；开设了“医学统计应用错误的诊断”讨论课。

(3)在考试内容和形式上的改革：着重考核医学统计学综合分析能力以及正确应用统计方法和纠正错误能力。不考死记硬背、公式和定理。

三、发表相关论文：

(1)医学科研论文中t检验误用分析皖南医学院学报2002，21（2）

(2)医学科研论文中x2检验误用分析皖南医学院学报（论文待发表）

(3)皖南地区中学生伤害危险因素的病例对照研究，中华流行病学杂志，2003，24(7)

(4)胆石病病因的临床流行病学研究现代预防医学2001，28（4）

四、编写的教材：

(1)《医学科研方法与临床流行病学》（2003.8，安徽大学出版社）

(2)《预防医学》（第2版）（2003.8，人民军医出版社）

(3)《心理统计学》（2004.8，安徽大学出版社与北京科学技术出版社）

(4)《心理评估学》（2004.5，安徽大学出版社与北京科学技术出版社）

(5)《卫生统计学实习指导》（2003.10，安徽大学出版社）

(6)《流行病学实习指导》（2002.8，中国科学技术大学出版社）

五、成果创新点：

(1)将统计学软件、多媒体教学模式首次引入我院医学统计学教学之中；

(2)将统计思维和科研创造性实践相结合，注重学生科研能力的培养；

(3)改革了医学统计学的教学内容、教学手段、考试方法；

(4)首次在我院学生中开设“医学科研统计应用错误的诊断”讨论形式的教学模式

(5)特别注重教师主导作用与学生能动性统一

(6)编写“医学统计学”相关教材

六、成果应用情况：

(1)已经将改革的内容应用于我院专科生、本科生和硕士生的“医学统计学”；

(2)在本科生和硕士生的教学手段上采用“多媒体CAI教学”模式；

(3)在考试内容已作了相应的改革；

(4)已经将“医学科研统计应用错误的诊断”应用于皖南医学院学报的论文审阅之中。

医学统计范文第9篇

对于非预防医学专业的学生来说医学统计学是必修科目，不管是本科生还是研究生都要学习这门课程，而且在毕业后的工作中还会经常使用到这门课程的知识。因此，如何改善和提高非预防医学专业学生医学统计学的教学效果尤为重要，采用什么教学方法来实现教学目标、提高教学质量一直是授课教师探讨的课题。本文就任务驱动法和案例法在非预防医学专业医学统计学教学中的应用进行了分析和探究。

关键词：

任务驱动法；案例法；统计学；教学改革

医学统计学是指利用数理统计和概率论相结合对医学数据进行收集、整理、分析、统计推断的一门方法学，这种方法在医学专业中应用十分广泛。随着现代科学技术的提高和进步，许多医学科研工作者对医学数据进行不断的研究和分析，并借助计算机和先进的统计软件完成了科学研究，取得了丰硕的成果。而这些科学研究在分析过程中，都或多或少的运用了医学统计学方法。因此，对于医学生来说医学统计学是一门重要的课程，对于非预防医学专业学生来说更是一门重要的必修课，且在整个医学教学中占据非常重要的位置，基于这门课程的重要性、实用性及毕业后仍要长期的使用，这就对授课教师提出了更高的要求，要求教师在教学过程要灵活采用多种教学法，比如案例法、任务驱动法或两种教学法相结合等，帮助学生理解教学内容，从而达到教学效果和实现教学目标，提高学生解决实际问题的能力。

一、任务驱动法的概念

任务驱动法就是指在教学过程首先要明确学生的主体地位，一切的教学活动都是要以学生学习情况和知识接受能力以及课堂上的知识反馈的效果为基础，教师在教学过程中充当组织者、引导者的角色。任务驱动就是给定一个特定的任务作为线索，巧妙地把教学内容在完成每步任务的同时加入进去，学生在完成任务的同时也能学到教学内容，有方向、有目标地学习，这样不仅能够调动学生的学习兴趣还能保持学习的热忱度，在完成任务的过程中学生首先是自己通过思考和探究发现问题，然后与教师和同学交流心得，最后在教师的指导与帮助下完成各个任务，随着任务的逐个完成学生的学习信心倍增，且充满成就感，这些都将成为学生进一步深入学习医学统计学的动力。

二、案例法的概念

案例法在非预防医学专业医学统计学教学中的应用，其实就是针对每次课设计与教学内容紧密相关的典型案例，通过案例导入并分析已经发生了的实践案例，讲解蕴含的统计学知识、方法和原理，通过实证研究的案例结论阐述遇到类似问题的解决方法，这样能够提高学生理论联系实际和解决实际问题的能力。从案例法的概念来看，案例教学法具有非常强的实际应用性，是着重于培养学生的独立思考和自主学习能力的教学方法，而传统教学方法没有注意到这一点，所以教学效果不是特别理想。教学过程要遵循从典型事例中找到普遍存在的问题，在这些问题中找到比较典型的特征，然后发现事物的自然规律，从而使学生明白客观的物质世界。传统的教学方式在调动学生学习兴趣方面存在不足，而案例教学法却恰恰能够将学生的学习积极性、主动性调动起来，从而激励他们投入到学习中，这也正是案例教学法的优点所在。

三、任务驱动法教学在实际教学中的应用

（一）实验对象、方法及步骤1.实验对象及方法。整群选取我校非预防医学专业（大三口腔专业）的4个班学生为研究对象，共140名学生，将这些学生随机分为两组，其中实验组75人，对照组65人，两组学生的基础学科成绩比较，差异无统计学意义（P＞0.05），即两组具有可比性。实验组的学生采用任务驱动法，教师设定一定的教学任务和情景创设，让学生自主学习和讨论，然后选出一个发言人代表发言小组的观点，最后进行总结。而对照组采用传统教学模式进行教学，经过教师讲解之后学生完成学习任务。2.改革的具体内容和步骤。首先要从建构主义的理论思想出发，利用任务驱动的方式，结合教学内容，把教学内容分成了五大主要模块。即：统计描述、参数估计和假设检验、方差分析和卡方检验、秩和检验与相关回归、科研设计模块。根据以上几大模块，任务驱动法教学可以分为三个阶段进行。第一阶段是创建一个学生比较感兴趣的任务和案例，引导学生由浅入深剖析任务，这就要求教师在上课之前对案例准备要充分。第二阶段是根据任务和案例进行研究和讨论，小组成员之间相互讨论并提供有效信息。第三阶段是教师与学生一起探讨、总结学生所完成的任务结果和成效。这三个阶段都是环环相扣，缺一不可的，这种教学模式才是任务驱动的完整体系。3.对学生完成任务的效果进行评价总结。对学生的任务完成情况进行两方面的评价，一是从客观方面来讲，直接比较实验组和对照组的期末测试成绩；二是从主观方面来讲，就是通过对学生进行问卷调查和访谈，了解学生对任务驱动法教学的满意度、认同感以及学习体验。4.需采用的统计学方法。利用SPSS19.0统计软件进行数据录入和分析，计量资料用（均数?标准差）表示，在满足独立、正太、方差齐的前提下两组间的差异比较用独立样本的t检验，P＜0.05表示差异有统计学意义。

（二）实验结果学期末用相同的试卷对两组学生进行测验，两组学生的成绩比较如下：实验组的平均成绩为（90.24±7.73）分，对照组的平均成绩为（83.86±8.71）分，进行成组比较的t检验，t=4.62，P＜0.05（P=0.002），差异有统计学意义，说明实验组学生的平均成绩比对照组为高。由此可见，实验组采取任务驱动法的教学效果明显比传统教学法要好一些。而且通过对实验组学生进行“关于任务驱动法”问卷调查，结果表明非常满意28人，满意37人，一般8人，不满意2人，非常不满意0人，即对任务驱动法教学表示满意的学生占86.67%（65/75），不满意仅占2.67%（2/75），说明大部分学生能接受并认可任务驱动教学法，仅个别学生表示因其不习惯主动思考和探究问题而倾向于传统教学。

（三）对于任务驱动教学法的思考1.任务驱动教学中强调以学生为主体。在任务驱动教学过程中，学生通过对案例分析和循序渐进完成学习任务，不断在任务中搜集、学习相关资料和吸取经验，充分利用所学知识，在教师的指引下发现解决问题的方法，因为学生参与了整个探究的过程，所以就更好地构建了自己的一整套思路，这个过程完全体现了学生的主体地位，同时培养了学生独立思考和自主学习能力。2.任务驱动教学中存在的问题以及解决措施。经过实验研究发现，有的学生仍然无法摆脱传统教学模式的影响，不愿意主动思考问题，更不愿意花费多一点的时间在探究知识方面。另外，教师方面若想顺利而有效的开展任务驱动教学，就必须在任务设计、任务选择及课堂组织方面多下功夫，否则就是表面形式新颖但却不能真正提高教学效果。所以，要想切实开展任务驱动法教学，不仅要启发学生转变学习观念，努力尝试新方法进行自主学习；而且要求教师在教学准备过程中多搜集、整理教学案例，进行有效的课堂组织使学生融入这种新型的教学中并发现其中乐趣，在兴趣的带动下进行自主学习。

四、案例教学法在医学统计学教学中的应用

（一）实验对象、方法及步骤整群选取我校非预防医学专业（大三药学专业）的4个班学生为研究对象，共135名学生，将这些学生随机分为两组，分别是65人的实验组和70人的对照组，并且经过统计分析两组学生的基础学科成绩差异性不大（P＞0.05），可以进行比较。实验组学生采取案例教学法，教师提供一个或者多个案例进行引导和探讨，结合教学内容小组间进行讨论和分析，使学生找到解决问题的方案，小组派代表发表意见，教师针对学生发表的意见进行总结。在学期结束后对学生进行测验和问卷调查。而对照组学生采用传统教学方法，遵规循矩的按照教学内容进行教学，学期末采用与实验组同样的试卷进行测验。

（二）实验结果经过一学期的教学和学习，从学期末的测验成绩来看，实验组学生的总体成绩水平在（86.42±9.53）分，而对照组学生的总体成绩水平在（78.22±10.65）分，两组进行成组比较的t检验，t=2.14，P＜0.05（P=0.035），差异有统计学意义，实验组学生成绩高于对照组，可以认为案例法教学更加能提高学生的统计学成绩。在学期结束后对实验组学生进行了“关于案例法教学”的问卷调查，87.70%（57/65）学生表示比较喜欢且能接受案例教学法，因为学生认为案例教学能够提高他们的学习积极性和主动性，不仅在教师的启发下积极动脑思考还参与课堂讨论，这种方式既有利于灵活掌握基本的知识和理论，又能提高解决实际问题的能力。

（三）案例教学法的效果以及提高措施1.案例教学法的效果。经过一学期的教学和期末成绩分析可以看出，案例教学法有助于学生统计学学习成绩的提高。案例教学能够激发学生的学习积极性，因为在此教学过程中学生能够充分的与教师和同学进行交流和互动，学生在学习过程中体会到了学习的快乐，所以就能改变学生的学习态度；案例教学还能够促进学生将理论运用到实践之中，能够教会学生在面对需要解决的问题时选择多种角度和方法；此种教学模式还能够培养学生的团结协作精神，因为在案例教学中需要学生之间相互交流，相互讨论，互帮互助，这样不仅能够增强学生之间的感情，还能培养学生的团队意识。2.存在的问题及解决措施。案例的搜集工作自身具有局限性，数量不多的案例导致学生没有更加全面的示范对案例进行分析；学生准备不够充分；学生学习态度不积极等问题，针对这些问题我们采取了下列措施来解决，首先是教师要尽量搜集更多的案例，而且是有代表性的案例来满足教学需要；其次是教师要将资料和案例提前发给学生，让学生熟读资料和思考问题；最后是通过QQ群、微信群、邮件等方式增加师生之间的交流等。我们相信只要措施得力，案例教学中的问题就会逐步被解决。

五、结语

综上所述，任务驱动法教学和案例法教学都能够提高学生的统计学成绩，这两种教学方法都改变了传统的教学模式，能够激发学生的学习兴趣和培养独立自主的学习能力。虽然这两种方法目前在使用中均存在一定困难和局限性，但只要我们努力克服并做出调整，这两种方法都能给统计学教学带来良好的效果。课题名称：本成果系锦州医科大学2010年校级教改课题“案例式教学法在非预防医学专业《医学统计学》教学中探索与实践”（课题编号2010ZD0012）的研究成果。

参考文献：

[1]施红英,黄陈平,杨新军,等.任务驱动法在《医学统计学》教学中的实施效果[J].温州医科大学学报,2014,44(3):233-234.

[2]伍亚舟,易东,张彦琦,等.案例教学法在医学统计学教学中的应用[J].基础医学教育,2011,13(7):635-638.

[3]王玖,孙红卫,韩春蕾等.案例+任务驱动法在医学生统计软件教学中的应用[J].中国卫生统计,2012,29(1):153-154.

[4]马洪林,王良君,詹志鹏.非预防医学专业医学统计学教学中的案例式教学法初探[J].卫生职业教育,2013,31(8):30-31.

[5]苏春娟.基于“案例”教学模式在医学统计学教学改革中的应用[J].教育教学论坛,2015(28):123-124.

医学统计范文第10篇

【关键词】医学统计学；教学改革；科研论文；SPSS软件

医学统计学是医药专业学生的必修课程之一，此课程的教学效果直接关系到医学专业和药学专业学生的科研能力，因此我校基于中医学专业本硕连读实验班《医学统计学》课程施行了教学改革，采用双语教学模式，结合SPSS软件讲授英文医学论文中的统计设计与统计方法，提高学生的基本科研素养，培养学生统计设计思维和解决科研中遇到的实际问题的能力。

1 增加统计软件SPSS实验课

医学统计课程定理内容较多且抽象难懂，而医学院校的学生数学基础薄弱，传统的教学方式会使学生对医学统计的理论知识难理解，也会导致医学统计学的教学效果不达标。因此，在教学改革实验课上进行SPSS的讲解和教学演示，教授学生统计软件SPSS菜单中的统计方法英文表达和如何解读统计软件输出的结果，这样可以简化计算过程，提高学生学习医学统计的学习兴趣，还能行之有效的增强学生解决实际问题的能力。SPSS统计软件具有操作简单，容易被学生掌握。过去用计算器要经过很多步骤计算和画图，现在用统计软件画出来的频数直方图、散点图、箱图、回归曲线既快又准。SPSS统计软件教学大量地节省了教学的板书时间，增加了学生的信息量，开阔了学生的统计知识面，进一步达到医学统计学教学改革的目的，即不是注重传统的统计概念，而是更专业的强调医学统计学的使用条件和具体实施方法，发挥统计的实际应用作用。

2 进行医学统计学的双语教学

本次教改的主要目的是要提高学生的科研能力，而目前的现状是中医药在医学研究发展方面的贡献没有西医显著，所以这就要求我们加紧与国外医学研究者增加交流，把我们的最新成果用统计学验证其医学方面的研究意义。因此，中医药院校的学生应在提高自身的统计学应用能力的前提下，熟悉英文表达，在日常教学中逐渐用英语把实验结果和统计学方法用英文表达出来，那么这种教育改革对于学生自身素质的提高、社会竞争力的提高都是非常有帮助的。所以在本次教改日中，我们增加了统计学专业术语的英文表达方式，真正的达到学以致用的目的，也是为我们的国粹――中医与中药的国际化发展增添一份力量。

3 注重统计分析，实现医学统计学的专业课题融合

医学课题完成的质量与水平离不开统计分析，只有正确、有效的医学统计分析，才能得出可信的结论。医学统计分析是将医学专业知识与统计学知识相结合，运用统计学原理和方法虽所得资料进行科学的加工、整理和分析，用正确的统计指标和方法描述取得的结果，并作出科学的推断。在课题的具体研究中，实验设计和统计方法的选择是学生遇到的最大困难，大多数学生能想到的统计方法不是相关回归就是t检验或方差分析，并没有在实验之前想好课题研究的统计设计方案。因此，在本次教学改革中我们对常用的设计方案：完全随机设计、配对设计、随机区组设计、拉丁方设计、序贯设计、析因设计、正交设计等，并结合课题做了具体的实例讲解，实现了医学统计学的专业课题融合。

教学中增加前沿国际学术论文统计方法分析环节，一是，看医学论文中的统计方法表达方式，二是，和学生专业融合，学到最新最快的医学研究方向，当然这要和医学专业的专业课教师先沟通，筛选适合学生参考学习的科学研究结果。

4 网络教学，增加师生交流

使用网络教学进行第二课堂辅助教学。本次教学改革为了提高医学统计课程教学质量，充分利用教学资源增加师生交流的网络教学。在我校的校园青果软件中，在医学统计课程的网页中制作了常用的统计模型和统计实例分析，极大地丰富了教学资源和教学手段。同时帮助学生校正修改参加大学生创业项目和大学生挑战杯项目中所遇到的统计问题，进一步增加了学生学习医学统计学的积极性，使学生能主动地参与医学统计学的科研实践，提高了教学效果。

【参考文献】

[1]董英，黄品贤，宋花玲，戎芬，陈学芬，金如锋.中医药院校《医学统计学》教学改革的思考与实践[J].数理医药学杂志，2013，26（2）：246-248.

[2]金松玲.应用SPSS统计软件，提高医学统计学教学质量[J].中国医学教育技术，2006，20（4）：312-313.

[3]颜素荣，王耘，刘芳，缪素芬.中医药类统计学课程教学改革探讨[J].医学教育探索，2010，9（9）：1206-1208.