刚在那个什么 创新医学网 上看见过 医学论文 写作辅导的文章 这个知道是不是 你要的答案 统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题，退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等，虽然各有其应用范围和要求，但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型，选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时，选择何种显著性检验，是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的，见表1。 医学生物研究中，许多指标都是服从正态分布(u分布)的，而随着样本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。 在《中华创伤杂志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2)，表明了正态分布的广泛性、常见性。 故当作者获得数据资料后，首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下，一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项：(1)率值或均值在进行显著性检验前，应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时：要多方面考虑，是否确实不存在差异；或是观察例数不够，而需加大样本例剩换是检验公式运用不当，可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验，差异显著性，只能说明多组比例数不同或不完全相同，而不能确定哪个比例数不同，要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系资料类型 统计指标 统计检验方法 计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等 计数资料 率、构成比 χ2检验等 半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析表2 《中华创伤杂志》第12卷1～6期、 增刊显著性检验方法使用频数检验方法 应用次数 检验方法 应用次数 t检验 27 直线相关与回归分析 5 χ2检验 16 拟合线性回归 1 F检验 24 相关分析 6 Q检验 2 非参数统计 4 u检验 1 未注明方法 6表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型 显著性检验 小样本均数与总体均数相比较 t检验 小样本均数相比较 t检验、F检验 两个或多个大样本均数与 总体均数相比较 u检验、t检验 大样本均数相比较 u检验、t检验 配对计量资料 配对t检验 两个率的比较 u检验、χ2检验 多个样本率的的比较 χ2检验 配对计数资料两种属性的 相关分析及其差别的比较 χ2检验
秋风送爽，也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来，说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法，一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验，这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法（几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法），那到底该采用何种统计学方法呢？今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前，一定要进行数据类型的划分（图1），因为不同数据类型资料，描述的方式不一样，统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子（表1）：表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析（描述与统计推断）1.计量资料特点：每个观察单位的观察值之间有量的区别，有单位；描述形式：最常见采用“X±S”（一般文献中经常见到），用算数均数描述其平均水平，用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”（特别是标准差大于算数均数），就采用Md(P25,P75)（Md为中位数，P25和P75为四分位数）（表2）。正态分布检验请大家复习：医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计量资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点：① 如果样本数据不服从正态分布的话，那就只能用非参数检验（秩和检验），但其检验效能低于参数检验（t检验或方差分析）。所谓检验效能低就是本身有差异，却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时，不能采用t检验（会导致假阳性错误概率增加），应该采用方差分析。若方差分析的P<，需再进一步两两比较，常用的方法为LSD法或SNK法（注意依旧不能采用t检验）。在上两讲内容中我们已经学过t检验（医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？）和方差分析（医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析）了，至于秩和检验，我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析，主要是线性回归分析，以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点：无序分类，同类别中各观察单位之间没有量的差别，但各类别间有质的不同，各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料（例如性别只有男/女之分，是否继发某种疾病只有继发/未继发之分），而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别，即为计数资料（例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶，就属于多分类，但各分类没有程度等级差别，因此为计数资料，尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++，属于具有程度等级差别的多分类资料，就不属于计数资料，属于等级资料了）。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），主要要分清构成比（结构相对数）和率（强度相对数）的差别（表3）。而且在应用时，分母（就是样本量啦）一般不宜过小，分母太小不足以反映数据的客观事实，也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说：1.某地肺癌患者中男性A例，女性B例，则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种，总株数为A+B+C，其中一种致病菌检出株数为A，那么A/（A+B+C）就是构成比，即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者（总例数为B）进行治疗，结果治愈的患者例数为A，则A/B即为率（可以理解为治愈率）。统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计数资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是多样本率比较，若卡方检验的P<，需再进一步两两比较，并进行Bonferroni校正，以控制假阳性（图3）。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点：① 构成比是以100作为基数，各构成部分所占的比重之和必须为100%，故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重；② 构成比和率在实际应用时容易混淆，主要区别在分母上，所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析，主要是Logistic回归分析，以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点：属于多分类资料，满足多分类在性质上有程度等级上的差别，各分类属性按一定顺序排列（有序），即为等级资料。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），这和计数资料的描述大体相同，主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行（从小到大或从弱到强）。统计推断方法：等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验（秩和检验），当然对于双向有序R×C资料，也就说分组变量和结局变量都是有序（等级）的情况，构成比的比较采用卡方检验，程度的比较采用秩和检验，趋势关联性的比较用秩相关（也称等级相关）。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意：分类变量（计数资料和等级资料）在软件分析操作时，要适当数量化处理（赋值），赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择（图4）。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里，同学们多多复习，有什么问题和不懂的可以在下面留言，我们会请刘岭教授一一解答。好了，让我们期待下一期吧！撰稿：刘岭 约稿编辑：刘芹排版：毕丽 审核：王东专家简介刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授，主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员，重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员，并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？ 医学科研课堂丨统计说说（一）：样本量估算是个什么东东？
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。
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。 检验t检验是英国统计学家 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验 [3]。②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析：随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。3.卡方检验（χ2检验）χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n（1— p）均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的χ2检验分为如下几类：①2×2表χ2检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T＜5时，需对χ2值进行连续性校正。因为T值太小，会导致χ2值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n＜40，或有某个T值＜1，此时即使采用校正公式计算的χ2值也有偏差，需要用2×2表χ2检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和＜40，需要对计算的χ2值进行校正。③R×C表χ2检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R×C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R×C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。 2×2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2×2表资料、队列研究设计的2×2表资料、病例-对照研究设计的2×2表资料、配对研究设计的2×2表资料。研究者应注意不同类型的2×2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2×2表资料时，如果用χ2公式计算得到P＜，研究者则应再计算相对危险度（RR）并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行R×C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并。其次，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样。①双向无序的R×C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R×C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R×C表资料，可以将其视为双向无序的R×C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。③双向有序且属性不同的R×C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spearman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的χ因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类：①配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）：是配对设计的非参数检验。当n≤25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n＞25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。②两样本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1＜n2；当n1≤10、n2—n1≤10时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。③多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验（前两类秩和检验实际上已经被u检验替代）时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。公式计算。④双向有序且属性相同的R×C表资料：这类资料实际上就是配对设计2×2表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4. 非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料[2]：①总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n＜30时)；②等级资料；③个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；④各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。 检验t检验是英国统计学家 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验 [3]。②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析：随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。3.卡方检验（χ2检验）χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n（1— p）均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的χ2检验分为如下几类：①2×2表χ2检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T＜5时，需对χ2值进行连续性校正。因为T值太小，会导致χ2值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n＜40，或有某个T值＜1，此时即使采用校正公式计算的χ2值也有偏差，需要用2×2表χ2检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和＜40，需要对计算的χ2值进行校正。③R×C表χ2检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R×C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R×C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。 2×2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2×2表资料、队列研究设计的2×2表资料、病例-对照研究设计的2×2表资料、配对研究设计的2×2表资料。研究者应注意不同类型的2×2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2×2表资料时，如果用χ2公式计算得到P＜，研究者则应再计算相对危险度（RR）并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行R×C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并。其次，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样。①双向无序的R×C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R×C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R×C表资料，可以将其视为双向无序的R×C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。③双向有序且属性不同的R×C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spearman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的χ因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类：①配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）：是配对设计的非参数检验。当n≤25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n＞25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。②两样本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1＜n2；当n1≤10、n2—n1≤10时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。③多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验（前两类秩和检验实际上已经被u检验替代）时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。公式计算。④双向有序且属性相同的R×C表资料：这类资料实际上就是配对设计2×2表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4. 非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料[2]：①总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n＜30时)；②等级资料；③个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；④各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。
你能具体说下什么东西的检测方法吗？生化常用：比色法，紫外吸收法，分光光度法，测物质含量。........免疫常用：ELISA法检测各种抗原或者抗体。还有免疫金法检测结核抗体。.......微生物培养法，药敏试验......放射免疫检测肿瘤的一些标志物。血常规用的是三分群或者五分群的血液分析仪，原理同流式细胞术。尿液的干湿化学分析，用的是仪器，但检测不同项目用的具体方法不一样。
医学论文研究方法有很多种，下面编辑整理了其中的几点，供大家参考：1、调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。2、实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是:第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。3、文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有:①能了解有关问题的历史和现状,帮助确定研究课题。②能形成关干研究对象的一般印象,有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。免费领取快速评职秘籍
你能具体说下什么东西的检测方法吗？生化常用：比色法，紫外吸收法，分光光度法，测物质含量。........免疫常用：ELISA法检测各种抗原或者抗体。还有免疫金法检测结核抗体。.......微生物培养法，药敏试验......放射免疫检测肿瘤的一些标志物。血常规用的是三分群或者五分群的血液分析仪，原理同流式细胞术。尿液的干湿化学分析，用的是仪器，但检测不同项目用的具体方法不一样。
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。
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。 检验t检验是英国统计学家 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验 [3]。②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析：随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。3.卡方检验（χ2检验）χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n（1— p）均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的χ2检验分为如下几类：①2×2表χ2检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T＜5时，需对χ2值进行连续性校正。因为T值太小，会导致χ2值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n＜40，或有某个T值＜1，此时即使采用校正公式计算的χ2值也有偏差，需要用2×2表χ2检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和＜40，需要对计算的χ2值进行校正。③R×C表χ2检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R×C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R×C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。 2×2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2×2表资料、队列研究设计的2×2表资料、病例-对照研究设计的2×2表资料、配对研究设计的2×2表资料。研究者应注意不同类型的2×2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2×2表资料时，如果用χ2公式计算得到P＜，研究者则应再计算相对危险度（RR）并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行R×C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并。其次，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样。①双向无序的R×C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R×C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R×C表资料，可以将其视为双向无序的R×C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。③双向有序且属性不同的R×C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spearman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的χ因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类：①配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）：是配对设计的非参数检验。当n≤25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n＞25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。②两样本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1＜n2；当n1≤10、n2—n1≤10时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。③多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验（前两类秩和检验实际上已经被u检验替代）时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。公式计算。④双向有序且属性相同的R×C表资料：这类资料实际上就是配对设计2×2表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4. 非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料[2]：①总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n＜30时)；②等级资料；③个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；④各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。
医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!
问题一：临床医学检验的方法有哪些 必须明白，临床医学检验仅仅是临床医生做出临床诊断的参考。它的重要性不一定比其它临床资料大，不是搞医学研究的不一定要分门别类，这是临床医学的特殊性。 问题二：如何查找医学实验原理和方法 学校应该配的有《***实验指导》，那上面原理、步骤、结果分析都有。我用的是人卫版，凡是设有实验的课程，都有相应的实验指导。 问题三：临床试验中随机的方法有哪些 （1）随机化方法防止选择性偏倚； （2）两组的可比性好（随机化， 外界环境）； （3）显著性检验合理且统计方法简单； （4）研究对象诊断明确。 问题四：医学检验有什么好的学习方法 5分 医学检验基础很重要，化学，物理都需要很扎实的基础理论，现代化的检验技术太依赖于仪器，所以也有必要有很强的英文知识。你可以在QQ群里找一下医学检验的群，我相信里面的很多全国各地的检验人们会给你想要的答案。 问题五：本人刚考上医学研究生，却是实验室小白，求有关常用实验方法和发文献的书籍或攻略？最好从简单到复杂 100分 这个你需要导师带，没有人带的话你很难入门，而且医学实验非常费钱，所以你还是跟导师吧，至于书之类的不太知道，我朋友那时候主要学的统计学，非常有用的东西。其他的看老师吧。 问题六：医学实验技术考研考哪些基础综合，和有哪些选考专业科的啊 5分 1.医学考研有什么特点？ 与其他专业的硕士研究生考试不同，医学类考试要考医学综合。医学综合是涵盖了医学中主要的基础课程和临床课程，知识点多且杂，需要记忆的内容多。反复记忆是关键，但总结归纳也很重要。医学中基础类与临床类科目有着千丝万缕的联系，一种疾病从它产生的原理、发展的症状、各种检查及诊断列最后的治疗方案都串联着考试各科的内容，所以，以疾病为主线去贯穿各科考点的方法是复习医学类考研的上上之选。 2.医学生考研要考哪几门课，哪门课最重要？ 从2007年开始，医学类硕士研究生入学考试只考3门课，临床专业要考的是：英语、政治和西医综合。其中，西医综合的分值是300分，包括6门课程(生理、生化、病理、内科、外科、诊断)；预防专业考的是卫生综合，北医的基础专业还可以选考基础综合。英语与西医综合是医学考研中的两个关键。难度较大，考生复习时一定要掌握正确的方法。 3.西医综合的复习要看第几版的教材？ 目前统编教材刚出了第6版，如果经济条件允许，最好是西医综合的6门课都看第6版的。内科第6版的教材必须看，因为内容较以往变化较大。大家在购买复习教材时，笔者优先推荐的是：内科>生化>病理>生理>外科>诊断。 4.西医综合应选用什么辅导书比较好？ 最好的参考书就是教材，考研复习一定要看课本。关于西综辅导教材，笔者认为应首选北医的《历年试题选编与分析》，封面是黄皮的。考生如果能把这本书看过一遍，对于西综的考试就有一定的把握了。之后再做其他习题集，如协和的《医学综合科目应试习题集》、上医的题集等。 5.在最后一年的临床实习中，如何才能全身心地投入考研复习？要以牺牲临床实习为代价吗？ 先要看你打算考基础还是考临床，如果是选基础的话，建议你放弃实习，抓紧时间复习。如果选考的是临床，则可以先衡量一下你所要实习的医院。如果你所实习的医院是三甲级的，那么建议你不要放弃实习，边实习边复习，因为这样的实习机会非常难得。事实上，边实习边复习效果并不差，只是需要付出更多的时间和精力，学得更辛苦罢了。 6.临床研究生是不是一定要两年的工作经验? 对于报考临床专业的考生，现在学校一般的规定是，应届生没有任何限制(除了招生简章上有特别说明外)。对于非应届生来说，如果报考临床专业类的研究生就必须具有执业医师证书；如果报考临床科研类研究生则无工作经验的要求限制。 7.临床专业型(临床技能型)与临床科研型相比，有哪些不同？ 临床专业硕士俗称临床技能型研究生，是相对于科研型的另一种培养模式。专业硕士在培养方向上更注重实践与应用，一般只在学校本部上半年的基础课，然后就到医院进行科室轮转，毕业以临床技能的考核作为最主要的评估指标。专业硕士的基础课课程比较少，相反科研型硕士一般都需要到本部进行长达一年的基础理论学习。 同时，跨考网曹老师提醒考生在报名时应注意一下几点： 1.要根据自己的爱好选择专业。所谓“妙手仁心”，学医之人不仅受有良好的医学技能，更需具备高尚的医德。而“妙手仁心”往往建立在对医学行业真心热爱的基础之上，如果自己并不真正喜欢这个专业，就应三思而后行。 2.要了解所报考的学校和专业历年的招生报考人数比例、报考专业的分数线、专业在全国的排名等。考生可通过互联网查询，也可向学校研招办电话咨询，现在很多院校这方面的信息都是公开的。 3.初试成绩下来之后，考生应该主动联系导师，并了解导师的研究方向，以便在复试之前可以对自己将来的研究方向做一个设想：你将如何开展这个研究方向?这些内容很可能复试时会被问及......>> 问题七：医学统计学题目求助 请问这是什么类型的资料 采用什么方法进行检验 两样本分类样本检验，可用两样本卡方检验
学心理学是心理学与医学相结合的学科，是将心理学的理论和技术应用于医学领域，研究心理社会因素对人类健康与疾病的影响及其相互转化过程中的作用及规律的一门科学。医学心理学与心理学的其他分支学科(如教育心理学，社会心理学等)一样，不仅有自然科学基础，也有社会科学基础。所以它属于自然科学和社会科学相结合的边缘性学科，同时是一门理论与实践相结合的学科。研究方法1.观察方法：医师在临床工作中有目的、有计划地通过对病人仪表、行为、言谈、举止的观察去了解其心理活动的方法。2.调查法：通过晤谈或问卷等方式获得资料，并加以分析研究。3.心理测验方法与评定量表法：心理测验是对心理进行客观的标准化的定量测定的方法医`学教育网搜集整理；评定量表是在自然生活下观察个体或群体心理和行为的量化的测量工具。4.实验室方法：有目的地严格控制自变量和影响因变量的所有变量，使用仪器和计算工具进行研究的方法。此法是最严谨的科学研究方法。
临床医学研究同样由经验层次和理论层次构成,二者紧密相连共同完成对医学的认识。经验层次即感性认识阶段,是在临床实践收集患者各种临床信息的阶段。为得到科学的结论,收集的临床信息应具有代表性、客观性、准确性和可重复性(精确性) 。收集临床信息可按有无假设和干预分为观察性研究、实验性研究和工作性研究，观察性研究又分为描述性研究和分析性研究,均不能人为控制试验条件。描述性研究既无假设又无干预,如病例报告等;分析性研究有假设但无干预,如病例对照研究等。实验性研究和工作性研究既有假设又有干预,可人为的控制研究条件,直接探讨某个或某些研究因素与结果间的联系,如临床药物试验研究等。理论层次即理性认识阶段,是研究者深入到事物内部的联系,对感性认识阶段的思考,通过逻辑分析和综合进而对某个或某些临床现象上升到理性的认识并通过对其归纳,概括出一般原理以指导临床实践。队列研究(Cohort Study) 主要用于检验病因假设。该研究可直接观察到人群暴露于病因的情况及其结局,从而确定危险因素与疾病的关系队列研究为观察法,是由因到果的研究,其暴露因素是客观存在的,对照群组可来自同一人群或不同人群。观察开始前两个群组必须是未患某研究结局疾病的人群。两个群组除了暴露条件有差别外,其余方面条件应基本相似,对两个群组所有的观察对象同样追踪一个时期。观察期间,记录两个群组的发病或死亡情况,即观察结局,分别计算两个群组在观察期间研究疾病的发病率或死亡率,并进行比较,若有差异,则该暴露因素与疾病的发生或死亡之间存在关联,直接计算相对危险度(RR) 值。观察队列分固定队列(指某特定事件发生时的所有人员作为一个队列。有时指一个相对稳定的人群或相对大的人群) 和动态队列(指随时可以增加新的成员的观察人群) 。前瞻性队列研究要有明确的检验假设,所研究疾病的发病率(病死率) 一般不应< 5 % ,要有确定结局的简便可靠的手段并能获得观察人群的暴露资料和完整的随访资料,还要有充足的长期追踪观察的经费、人力和物力。该研究结果偏倚小,但所需的时间和经费大。历史性队列研究除以上条件外,还要有足够量的完整的记录或档案资料,出结果快、节省时间及经费等,但结果的可靠性差。双向性队列具有上述两类队列的优点,在一定程度上互补了他们的不足。队列研究的因素包括致病因素(危险因素) ,即导致疾病事件增加的暴露因素和保护因素,即导致疾病事件减少的暴露因素。如吸烟是肺癌的危险因素,胡萝卜素是肺癌的保护因素等。队列研究要确定结局,结局是指研究者预期的结果事件,即研究对象个体出现的结果。一般结局为发病、死亡或某项化验指标等。需要注意的是若研究对象存活,判断其是否发病(复发) 等,要有严格的诊断标准;若研究对象的结局为死亡,要有死亡证据。队列研究对每个研究对象开始随访的时间和随访时间的长短直接关系到队列研究的功效,因此要明确随访的开始日和终止日。随访时间的长短,取决于暴露与疾病的联系强度及疾病潜伏期的长短。随访时间的确定以既能观察到病变的发生又能节省开支为好。为确定随访期,要了解研究疾病的诱导期和潜伏期。疾病的诱导期指病因开始作用到疾病发生的一段时间;疾病的潜伏期指疾病发生到临床上被发现的时间间隔。随访的方法有调查问卷、医学检查、从有关记录中获得及对环境的调查与检测等。队列研究的观察对象一定是未患有某研究结局疾病并在观察期间有可能发生所研究结局疾病的人群。暴露组要有暴露因素值得研究,可选择特殊暴露人群(如研究肺癌可选择石棉厂工人) 、一般人群(如在某社区冠心病) 和有组织的人群团体(如关于全英男性医生肺癌发病的研究) 。非暴露组(对照人群) 可在选择人群内、外进行对照,也可同时设内外对照。队列研究估计样本含量时,只有当暴露数目少的情况下观察整个人群,通常是抽取一定量的样本,但样本量要足够以保证在规定的显著性水平和把握度水平上检出暴露组与非暴露组的发病率(病死率) 的差异。显著性水平即检验假设时的假阳性错误值(α值) ,该值越小,所需的样本量越大。通常取α= 0. 05或0. 01 。把握度水平即假设检验的假阴性错误的概率(β值) ,把握度即1 - β,把握度要求越高,所需样本量越大。通常取β= 0. 10 ,有时取β= 0. 20。样本量的大小也受一般人群中所研究疾病的发病率( P0 ) 的影响,P0 越接近0. 50 ,所需样本量越大;样本量还取决于暴露人群中所研究疾病的发病率( P1) , P1 不易获得,可设法得到RR 值,P1 = RR - P0。一般人群和暴露人群发病率的差值(d) 也影响样本量的大小,d =P1 - P0 ,d 值越大,所需样本量越小。在队列研究开始前要确定暴露组与非暴露组的比例,一般来说,暴露组< 非暴露组, 通常,暴露组=非暴露组。两组样本量的确定有计算法和查表法。计算法的公式为: n = 2pq(Uα+ Uβ) 2/ (p1 - p0) 2例如:队列研究放射线与白血病的关系。已知一般人群的发病率为0. 0001 ,有放射线暴露的人的发病率为0. 001 ,如果研究者将α定为0. 05 (双侧检验) ,β= 0. 1 ,则Uα= 1. 96 ,Uβ= 1. 282 ,代入公式:n = 2 ( ×0. 99945) ×(1. 96 + 1. 282) 2/ 0. 0001 - 0. 001)2 = 14265. 8≈14266 ,即两组各需14266 人。由于队列研究易发生失访,为有90 %的把握,应再增加些样本量, 14266 人/ 0. 9 (把握度) ≈ 15851人,实际两组各需15851 人。查表法是根据α、β、P0 、RR 值四个基本数据可查表得n。(请参考: 流行病学研究方法王天根主编1991. P318)队列研究资料分析常用的率有累积发病率和发病密度等。累积发病率(CI) 指一定期间内固定人群中发生疾病的概率。公式为:CI = I / P ×100 %( I = 观察期内新发病例数P = 开始观察时人口数) 累积发病率常用于观察人数足够多、观察人口固定、资料整齐时。该指标无时间单位(是概率) ,应用时应考虑、注意观察时间。
预防医学 第二节 描述流行病学方法 现况研究 优点：简便易行；样本在总体中的分布均匀，代表性比较好；抽样误差一般小于单纯随机抽样。 局限性：总体较大时，抽到的个体分散，资料难以收集；总体各单位排列有某种规律、而且与研究结果有关时，若利用该排列抽样，可产生系统误差（偏倚）。 . 预防医学 第二节 描述流行病学方法 分层抽样 将调查的总体按照某种特征分成若干层，然后在每层中进行随机抽样的方法。 可按年龄、性别、职业、种族等分层 在各层内再进行随机分组 层 层 层 总体 . 预防医学 第二节 描述流行病学方法 . 预防医学 第二节 描述流行病学方法 分层抽样 优点：抽样误差小；便于对不同层采用不同的抽样方法；便于对各层独立进行分析；当层间变异大、层内变异小时，最适合用分层抽样的方法。 局限性：总体较大时，抽到的个体分散，资料难以收集，不适于大型流行病学研究 . 预防医学 第二节 描述流行病学方法 现况研究 整群抽样 从总体中随机抽取若干群体为抽样单位，对其中所有人进行调查的方法。 将总体分成若干群组 以群组为抽样单位进行随机抽样 被抽到的群组中的全部个体均为调查对象 . 预防医学 第二节 描述流行病学方法 现况研究 cluster sampling . 预防医学 第二节 描述流行病学方法 现况研究 整群抽样 优点：易于组织、实施方便，易为研究对象所接受，节省人力和物力。 局限性：抽样误差较大，通常要比其他方法增加1/2的样本含量，分析工作量也较大。 . 预防医学 第二节 描述流行病学方法 现况研究 多级抽样 抽样过程分阶段进行，每个阶段可采用以上任意一种方法抽样，即将上述抽样方法综合运用，优势互补。常用于大型流行病学调查。 先将总体分成若干层，然后整群抽样 按行政区域逐级进行整群抽样。从总体中抽取范围较大的单元（一级抽样），从一级单元中抽取范围较小的单元（二级抽样），依此
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。
医学检验按照书本分为免疫检验，微生物检验，生化检验，临床检验，血液检验，输血检验，寄生虫检验等几本书。不知道你问的是不是这个。若按照标本性质可分为血液检验，尿液检验，粪便检验，体液检验等等。若问具体检验项目那就太多了，无法一一回答。
1，血象分析/血气分析2，尿液检验（肾及泌尿系疾病检验）3，粪检（消化系疾病检验）4，血糖检验5，肝功能检验6，病毒性检验7，艾滋病检验8，癌症血液蛋白筛查9，肿瘤分析10，传染源及过敏筛查11，细菌敏感性药物试验12，其它检验项目
刚在那个什么 创新医学网 上看见过 医学论文 写作辅导的文章 这个知道是不是 你要的答案 统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题，退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等，虽然各有其应用范围和要求，但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型，选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时，选择何种显著性检验，是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的，见表1。 医学生物研究中，许多指标都是服从正态分布(u分布)的，而随着样本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。 在《中华创伤杂志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2)，表明了正态分布的广泛性、常见性。 故当作者获得数据资料后，首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下，一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项：(1)率值或均值在进行显著性检验前，应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时：要多方面考虑，是否确实不存在差异；或是观察例数不够，而需加大样本例剩换是检验公式运用不当，可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验，差异显著性，只能说明多组比例数不同或不完全相同，而不能确定哪个比例数不同，要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系资料类型 统计指标 统计检验方法 计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等 计数资料 率、构成比 χ2检验等 半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析表2 《中华创伤杂志》第12卷1～6期、 增刊显著性检验方法使用频数检验方法 应用次数 检验方法 应用次数 t检验 27 直线相关与回归分析 5 χ2检验 16 拟合线性回归 1 F检验 24 相关分析 6 Q检验 2 非参数统计 4 u检验 1 未注明方法 6表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型 显著性检验 小样本均数与总体均数相比较 t检验 小样本均数相比较 t检验、F检验 两个或多个大样本均数与 总体均数相比较 u检验、t检验 大样本均数相比较 u检验、t检验 配对计量资料 配对t检验 两个率的比较 u检验、χ2检验 多个样本率的的比较 χ2检验 配对计数资料两种属性的 相关分析及其差别的比较 χ2检验