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医学论文看统计学

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医学论文看统计学

医学统计论文

医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科,下面是我为大家收集整理的是医学统计论文,仅供参考。

摘要: 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件,研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计,选择恰当的统计分析方法,切记勿盲目套用。同时,还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用,是充分利用试验研究获得的数据,也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。

关 键词 :医学统计;方法;运用;原理;选择

一、统计学方法简介

统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α,它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别,犯这类错误的概率。实际工作中常取α=,当研究数据计算的P值小于时,组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型,选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验,是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析,非参数法常用的有秩和检验。

二、试验设计中的统计学原理

合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系,研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择,研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。

医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体,找出其共性,得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量,能反映出该事物的规律性特征,但又应注意例数不能太多,以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述,比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明,以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段,也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较,在进行组间比较时,应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致,这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受;而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。

三、统计学方法的选择

统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据,因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法,同时还要根据专业知识与资料的实际情况,结合统计学原则,灵活地选择。当定性资料正态分布时,研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标;当定性资料不符合正态分布时,则可选用中位数及级差来表示;当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法,反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本(n<50)的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下,可以检验样本平均数的显著性,大样本(n≥50)采用u检验;多个样本均数两两比较则用方差分析,如差异有统计学意义,可采用q检验;Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中,表现为互不相容的类别或属性,分为二分类和多类反应,如治疗结果为显著和好转的人数等,该种资料可选用字检验,大样本(n≥50)时采用u检验。如:患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之,不论论文中选用的是哪种统计学方法,都要计算出检验值,然后再根据统计量值来判定P值的大小,结论一般描述为“差异有(无)统计学意义”。

四、常见统计学方法的误用分析及对策

1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如:在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中,治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例,对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少,应选用等级比较的秩和检验,而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则,对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后,再来选择对应的统计方法。

2.选用检验方法错误。在有些论文中,作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本(n<50)定量资料且方差齐的两组数据之间的比较,而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较,几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如:在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时,两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义,比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验,但文中作者采用的是t检验,对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低,也增加了假阳性的概率,降低了试验结果的可信度。

五、结论表述中的统计学应用

资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的,而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此,在对统计资料进行分析后应把握统计学术语,对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则,就是统计结论都是概率性的,不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性,不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据,说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释;“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下,差异可能是因抽象误差引起的,在增加样本数量的情况下,差异可能变成“有统计学意义”。

参考文献:

[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志,2013(19):2563.

[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.

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具体的统计学分析方法,我在网上看到过这方面的视频,是赵清波教授讲的,您可以去创新医学网上找他的视频。她从编辑、审稿的角度介绍避免此类错误的技巧,为医学论文的编审工作提供借鉴。

我也没做过,关注一下,希望可以找到答案!

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绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。楼主信不信由你,这篇文章就是在、创新医学网那摘录下来的。别的太多的我也复制不下来....

多数要用到统计方法,很少数的不用。

要学的预防里面有医学统计学,很简单的。。。要学会用计算机分析数据,看懂临床意义就行

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医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法,结合医学实际,研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。医学统计学在本世纪二十年代以后才逐渐形成为一门学科。解放前,我国学者即致力于把统计方法应用到医学中去,但人力有限、范围较窄。解放后,随着医学科研工作的发展,本学科得到迅速普及与提高。通过大量实践,在不少方面积累了自己的经验,丰富了医学统计学的内容。而电子计算机的作用,更促进了多变量分析等统计方法在医学研究中的应用。

缺失值的处理:缺失值是人群研究中不可避免的问题,其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚,因此,详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如,瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略,包括:将二分类结局中的缺失值视为未发生事件;将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补(multiple imputation);为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性,研究还比较了多重填补与完整数据(complete-case)分析的结果。2、数据的预处理:实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理,如:对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布,基于原始数据构建衍生变量,将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据,瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述:确定统计分析使用的变量,并针对每一个变量的分布特征进行描述,是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求,但作者往往套用常用方法,如:连续变量符合正态分布时,采用均数(标准差)描述,否则采用中位数(四分位间距)描述;分类变量采用频数(百分比)描述等。事实上,应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如,CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征,而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析(primary analysis):指针对研究结局的统计分析,是研究论文的核心证据。因此,医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中,应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

医学统计学重点知识归纳如下:

1、统计学,是关于数据收集、整理、分析、表达和解释的普遍原理和方法。

2、研究对象:具有不确定性结果的事物。

3、统计学作用:能够透过偶然现象来探测其规律性,使研究结论具有科学性。

4、统计分析要点:正确选用统计分析方法,结合专业知识作出科学的结论。

5、医学统计学基本内容:统计设计、数据整理、统计描述、统计推断。

6、医学统计学中的基本概念

(1) 同质与变异

同质,指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同。

变异,指总体内的个体间存在的、绝对的差异。统计学通过对变异的研究来探索事物。

(2) 变量与数据类型

变量,是反映实验或观察对象生理、生化、解剖等特征的指标。

变量的观测值,称为数据,分为三种类型:定量数据,也称计量资料,指对每个观察单位某个变量用测量或其他定量方法准确获得的定量结果。(如身高、体重、血压、温度等)

定性数据,也称计数资料,指将观察单位按某种属性分组计数的定性观察结果。包括二分类、无序多分类。(进一步分为二分类和多分类,如性别分为男和女,血型分为A、B、O、AB等)

有序数据,也称半定量数据或等级资料,指将观察单位按某种属性的不同程度或次序分成等级后分组计数的观察结果,具有半定量性质。统计方法的选用与数据类型有密切的关系。

(3)总体与样本

总体,指根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体,包括所有定义范围内的个体变量值。样本,是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位,对变量进行观测得到的数据。抽样,是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位。参数,指描述总体特征的指标。

统计量,指描述样本特征的指标。

(4)误差

误差,指观测值与真实值、统计量与参数之间的差别。可分为三种:系统误差,也称统计偏倚,是某种必然因素所致,不是偶然机遇造成的,误差的大小通常恒定,具有明确的方向性。随机测量误差,是偶然机遇所致,误差没有固定的大小和方向。

抽样误差,是抽样引起的统计量与参数间的差异。抽样误差主要来源于个体的变异。统计学主要研究抽样误差。

(5)概率

概率,是描述某事件发生可能性大小的量度。

必然事件,事件肯定发生,概率P(U)=l。

随机事件,事件可能发生,可能不发生,概率介于0_P(A)≤ 1;不可能事件,事件肯定不发生,概率P($)=0。

小概率事件,事件发生的可能性很小,概率P(A)≤、或P(A)≤。

医学论文统计数据咋看

论文数据查找方法如下:

第一、通过实验的方法:

化学、物理、医学等专业的论文,需要通过实验来获取自己的数据,因为只有通过实验的方式才能获得与自己论文一致的数据。

第二、通过调查的方式:

同学们也可以通过到实地进行调研、考察等方式来获取自己所需要的一些数据。

第三、互联网查询:

通过国家数据网络和国家统计网络搜索数据。国家数据网络包含了大量的数据,这一些数据包括年度、季度、月度等实时数据。

第四、进行问卷调查:

很多大学毕业生在写毕业论文的时候,很多研究数据都来自于我们的生活调查,所以我们也可以参考问卷调查。把问卷放到网上之后,用户填写完之后就可以收集整理问卷,然后我们就可以得到我们需要的数据。

有很多人会问,一定要是准确的数据吗,答案是必须是准确的数据的。否则就涉及学术造假了。涉及学术造假这个问题就比较严重了,所以同学们也不要抱着侥幸的心理去捏造数据,这也是很容易就会被拆穿的。在我们论文完成之际,导师也会查阅你的论文,数据这一块肯定是会看的。

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有效学习是指符合教育、教学原理的学习,它的目的是为了花更少的时间,学到的更多、更牢、更好,用正确的学习方式达到事半功倍的效果。

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1、高效利用时间,学会时间管理,从学习经历中消灭假用功,是学习至关重要的第一步。建议在做功课或者学习前,花5分钟列好清单和计划。

2、设法限制拖沓。即使这些学习高手,他们也承认拖沓是无法战胜的,我们所能做的只能是设法限制拖沓。我们可以学习这些高手的是如果更加有效地执行学习计划。

3、时间尽可能安排早一些,越早越好,甚至可以提前。很多人经常习惯任务放在晚上,其实晚间时段并不像我们想象那么长,一旦没有完成学习任务,就很容易产生拖到后一天完成的坏习惯。

4、多做笔记。将一些复杂的问题以及自己认为棘手的问题进行总结归纳。

5、懂得整理学习资源。整理有用的学习材料,包括自己平时做的笔记。当自己需要什么资料时,都能够轻松找到。

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