科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
做数据分析，比较好用的软件有哪些？ 数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。 简单说： Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。 hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。 SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。 MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。 各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。 比较好的数据分析软件有哪些？ SPSS是软件里比较简单的 ，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过 网站数据分析工具哪个好用些阿？ 推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准 学数据分析需要熟悉哪些软件基础 软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定 一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析 再深入一点的用spss、stata、sas 如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas 不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付 常用的数据分析工具有哪些 数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？ 那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。 android数据分析工具用什么软件 1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。 开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。 2. 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库（费用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 数据仓库（费用较高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 数据集市（费用一般） QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展现 用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。 数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么 除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个 SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。 SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。 SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。 SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。 R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。 R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。 大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？ 大数据定义什么的百度很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。 推荐Hadoop，适合大数据处理的。 网上学习资料很多，自己搜去！ 当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！ 加油！ 数据分析软件哪个好 最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine 大数据分析一般用什么工具分析 在大数据处理分析过程中常用的六大工具： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 HPCC HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。 Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel. 据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。 Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
药学论文是药学工作者知识水平和研究能力的重要体现。下文是我为大家整理的关于药学本科毕业论文的范文，欢迎大家阅读参考!
医院药学服务状况
近年来，随着我国医疗体制改革的深入进行，人们健康意识和法律意识的普遍提高，越来越多的消费者开始要求有用药知情权和用药选择权;另外，药品分类制度的实行使越来越多的消费者乐于采取自我药疗的手段来进行保健与治疗。
在这样的新形势下，如何满足消费者的需求，保证用药的安全与效果，提供全面的药学服务，已经成为了广大医药工作者面前的一个重要课题。
1药学服务的现状
药学服务体系未形成 国际上一些发达国家已经有了比较完善的药学服务的概念与体系，并且有一套完整的法律体系与之相适应，同时还有相应的行业自律的管理机制来弥补法律规定上的不足。
而药学服务这个概念引入我国的时间还不久，当前药学服务的研究还处于初始阶段，大家对药学服务的认识还不够，药学服务体系在我国还是一个空白。
药学服务机构不完善 提供药学服务的一个重要场所是医院药房，然而目前我国大多数医院药房进行的仍然是简单的制剂、处方调配、发药的工作，仍然停留在传统的、封闭的、被动的服务模式上。
医院药房的药师在工作中缺乏与医师和患者的交流沟通，不能主动地参与药学服务工作。
社会药房作为另一个提供药学服务的重要场所，在欧美发达国家也越来越显示出其重要作用。
在我国，有相关数据表明，药品供应重心正逐步地由医院药房向社会药房转移，民众日常使用的药品有一半来自医院外药房的比例。
在这种情况下，社会药房更应该发挥药学服务的作用，但是实际情况非常不令人满意。
目前，我国社会药房的药师主要把时间和精力放在药物销售上，对如何做好药学服务及其意义没有足够的认识，服务范围狭窄，缺乏深度和广度， 一定程度上影响了公众用药的质量、效果和安全。
药学服务提供者整体素质堪忧 作为药学服务提供者的药师，整体素质堪忧。
在最近的一次对执业药师调查的数据显示，的被调查人员对于常用OTC 药物的使用方法比较熟悉;的人认为能够准确理解开方者的意图， 并按照要求调配处方; 的人认为熟悉常用药物的配伍禁忌及药物间的相互作用;的人认为熟悉常用抗菌药物的治疗周期。
这表明多数被调查者的工作还处于药师工作比较初始的审核、调配处方阶段，缺乏提供药学服务所要求的能力，在提供药学服务方面还存在相当的困难。
2药学服务开展不力的原因
药学服务起步晚，缺乏制度保障 我国，传统药学工作理念现在还具有很大的影响力，而药学服务的理念进入我国也不过短短数年，影响甚微。
直至2003年2月25日，我国第一个与药学服务相关的行业规范《优良药房工作规范(试行)》(GPP)才由中国非处方药物协会发布。
而相关的法律法规至今也还没有能够制定出来。
缺乏国家法律强有力的支持与保障，仅靠一部行业规范来推动药学服务的发展确实举步维艰。
药学服务提供机构对药学服务重视程度不够 我国医院长期以来"重医轻药"，医院药房工作质量的评价标准并没有将药学服务质量纳入其中，主要以药品供应以及药房经济效益情况为依据。
对药师工作的评价也不考虑药物治疗效果。
这使得药房管理人员在工作中更重视药品的供应，而不是如何提供优质的药学服务。
而社会药房的发展仍在起步阶段，对市场经济体制下竞争与发展的规律认识不够，在经营上以经济效益为重，对药学服务的重要性认识不够，缺少开展药学服务的氛围。
大部分社会药房药师的工作以销售为主，有的地方甚至让药师当起了"药托"。
药学人才培养模式与选拔机制存在问题 我国药学高等教育一直沿袭前苏联过于学术化的培养方式，药学课程的设置以化学为主干，知识系统主要是为科学研究服务。
而生物医学课程所占比例很小，导致学生生物医学知识欠缺。
同时，药学学生临床实习时间普遍不足甚至没有，这很不利于对学生实际处理合理用药问题能力的培养。
药学服务要求药师不仅要懂得药学知识，还应该懂得医学，管理学的知识，并且还要具有较强的与医生和患者交流的能力。
以目前的药学模式所培养的学生多方面的能力不足使他们对开展药学服务工作感到力不从心，只能充当"药品售货员"的职能。
另外，作为药师选拔机制中重要一环的执业药师资格考试也存在明显的缺陷，其内容的设置偏重于工业生产及大化学知识方面，忽略了临床用药、药房咨询、用药指导等方面的知识考核。
这种机制很不利于选拔具有药学服务能力的专业人才，也使得执业药师资格的获得者不重视临床实践，导致我国执业药师普遍缺乏面向患者提供药学服务的能力，对于处方药物是否会发生相互作用，剂量是否正确等问题，缺乏审核把关的能力。
3解决开展药学服务困境的对策
吸取国外先进经验，建立符合我国国情的药学服务体系 借鉴国外的实践经验，确立一套药学服务标准化方法指导原则。
以WHO的GPP的主要内容与要求为依托，参考发达国家的药学服务相关规范，结合我国目前医疗改革的实际情况，制定一系列与药学服务相关的法律规范与行业规范。
根据医院药房与社会药房各自的特点，确定相应的药学服务实施的量化指标。
同时加大宣传力度，使有关各界充分认识药师在患者药物治疗中的作用和实施药学服务能够给患者和社会带来的益处。
全方位推动我国药学服务事业的发展。
转变观念，建立新的药房工作制度 无论医院药房还是社会药房，都应该明确这一点，药房其实不只是卖药，在销售药品的同时，还应把健康提供给消费者。
充分认识到提高药学服务质量不但可以使消费者获得更好的治疗与保健，同时也可以提高单位自身的竞争力。
将药学服务纳入药师的评价体系，以GPP为指导，重新构建药房的服务规范。
根据医院药房和社会药房的不同情况设置各自专门的药学服务区域，配备相应设施，安排专职药师，提供相应服务。
改革药学人才培养模式与选拔机制 优化教学计划，改革传统教育模式。
调整化学类课程内容与学时，增加生物医学课程，临床基础课程以及管理类课程，使药学教育模式由"化学模式"转为"生物医学-管理学-药学"模式。
增加临床实习时间，让学生有更多机会直接面对患者，了解患者的用药史，参与建立患者药历，对治疗药物进行监测等工作，培养他们的药学服务意识与能力。
新形势下医院药学发展的要求与转变
【摘要】 随着医药卫生改革和现代制药技术的发展，医院药学逐渐由以往的单一供应服务型模式向科技服务型扩展，从传统的药品调配到参与临床的合理用药是药学未来的发展方向，医院药学工作面临新的挑战和难得的机遇。
【关键词】 医院药学; 发展
在医疗体制改革的新形势下，医院药学已经逐渐成为药学领域中的重要学科之一。
医院药学的发展，对广大人民群众的身心健康有着直接影响，时刻关系到人民群众的切身利益。
药学发展中存在的问题也已经成为社会的热点话题。
本文从药学发展的几个方面对其进行分析探讨如下。
1 医院药学的概念
医院药学是研究、实践医院药品供应、药事管理、药物制剂、药学技术和以患者为中心、药品为手段，运用药学专业知识指导、参与临床安全、有效、经济、合理的药物治疗方案[1]。
医院药学包括下列专业：药品调剂、药品供应、药物制剂、药品检验、临床药学、临床药理、药事管理、药物研究等。
其内容涉及化学、物理学、药理学、药剂学、临床医学、治疗学、生物学、临床检验学、心理学、管理学、经济学、信息学、法学和伦理学等学科。
医院药学这一概念是20世纪40年代中期由美国提出的，现已广泛为世界各国所接受，我国在80年代才明确提出这一概念。
2 医院药学的发展阶段
随着社会化的前进、科学技术的发展，我国医学药学事业有了很大的进步。
医院药学的形成和发展可分为3个阶段。
传统药学阶段 传统的药师服务是按方配发药品。
在配方服务岗位上，药师的责任主要是认清处方、保证质量和交待清楚用法，通过发药窗口与患者接触。
药剂科的工作就是保障药品供应、调配简单制剂。
医院药学服务阶段 此阶段的特点是以合理用药为中心的临床药学服务。
自70年代末临床药学概念引入我国以来，全国各医院根据自己的特点积极开展了临床药学实践。
临床药学的兴起是药师服务的一次突破。
药师与临床结合，参与药物治疗，推动合理用药。
在药师与患者关系方面突破了原来配方的局限，关系到患者的用药方案，调剂工作由传统窗口供应服务型向技术服务型转变。
药学监护阶段 90年代初，美国Minnesota大学药学院Hepler和Srtand教学提出了药学监护(Pharmaceuical Care, PC)的概念[2]，这在全世界范围内引起医院药学界的广泛关注。
按照最初定义，药学监护是提供负责的药物治疗，目的在于实现改善患者生存质量的既定结果。
这些结果包括：(1)治愈疾病;(2)消除或减轻患者的症状;(3)阻止或延缓疾病进程;(4)预防疾病或症状的发生[3]。
指出药学监护具有3种职能，即识别潜在的和实际存在的药物问题的发生。
美国《医院药师协会》药学监护的统一定义是：药师的使命是提供药学监护。
药学监护是提供直接的、负责的、与药物有关的关心照顾，目的是获得改善患者生存质量的确定结果。
由于上述定义不够完善，又作了进一步补充和完善，新的定义为“药学监护是执业者(如临床药师)对患者药物有关需要承担责任并为满足这些需要负责实践”。
PC强调药师在药物治疗中必须承担责任，要求医院药学的各个环节都要以患者为中心，药品为手段，运用药学专业技术知识来开展工作、提供服务。
例如，用艾绒不仅达到治疗的目的，还要考虑到患者生存的质量;解除患者用药顾虑，提高患者用药的依从性;宣传药物的正确使用，防止药品不良反应;如何减轻患者负担等。
“PC”这一概念的出现，标志着医院药学的发展进入一个崭新时代。
人们开始明确医院药学专业的发展方向，认识到医院药学实践必须由过去“以产品为中心”的模式转变为“以患者为中心”的模式，即从“对物”转变为“对人”，变被动服务为主动服务，变(在药房)等候服务为上门(病房、门诊)为患者服务。
PC要求药师必须去临床，成为药学治疗小组成员，直接接触患者，参与临床药学治疗，并对患者的药物治疗结果承担责任。
也就是说，医师和护士合作共同对患者的健康负责。
药学监护与医疗监护、护理监护一样，是为了满足患者需要，是强调患者药物治疗有关的需要。
药师需要弄清楚患者正在服用的所有药物(包括非处方药物OTC)，根据患者的情况，评估用药是否合理有效，制定治疗方案，并对治疗的进展情况定期随访。
药师必须学会如何确定患者的药物治疗需要及如何制定满足这些需要的监护计划。
近年来，国外医院药学学科发展突飞猛进，逐步从多年来医院药学的单一供就服务型模式向科技服务型发展，以患者为本，向临床延伸。
药学部(药剂科)在医院是技术职能部门，不是单纯“买卖药品”。
结合到笔者所在医院，自从开展临床药学以来，药剂科、临床药学室做了大量服务于临床的工作，如：首先建立了由医师、临床药师和护士组成的临床治疗团队，开展起了具体的临床合理用药工作;参与临床药物治疗，进行个体化药物治疗方案的设计与实施;开展药学查房，为患者提供药学专业技术服务;参加查房、会诊、病例讨论和疑难、危重患者的医疗救治，协同医师做好药物使用与遴选;对临床药物治疗提出意见或调整建议，与医师共同探讨对药物的治疗方案。
开展了使用抗生素专项整治工作，已进行了临床应用监测，对临床大夫实施了处方点评与超常预警，从而促进了抗生素的合理使用。
同时，掌握与临床用药相关的药物信息，提供用药信息与药学咨询服务，向公众宣传合理用药知识，真正使临床药师在治疗患者中发挥了重大作用。
未来医院药学发展方向主要是药学监护。
面向21世纪，适应医学药学发展的要求，承担起患者监护中的责任，为药师在患者治疗中发挥作用提供了机遇，也是挑战。
另外，我国医疗制度的改革，特别是医疗保险制度的出台和对药品收入在医疗保险制度中的规定要求必须重视合理用药，避免造成药品浪费，减少患者经济负担，逐步实施药学监护实践，推动我国医院药学不断向前发展。
参 考 文 献
[1] 吴永佩.药学综合知识与技能[M].北京:中国医药科技出版社,2000:1.
[2] Heple CD, Strand LM. Opportumities and resplnsibil ities in pharceutical care[J]. Am J Hosp pharm,1990,47:533.
[3] 余自我,王宏图,张楠森.药学监护实践――21世纪中国药师面临的机遇和挑战[J].中国医院药学杂志,2000,20(6):355.
新形势下医院药学发展的要求与转变【2】
[摘要]新形势下，笔者就临床药学管理思想，电脑网络化管理，信息与咨询服务，提高药师专业知识等方面分析医院药学面临的要求和转变。
关键词：临床药学网络化管理信息服务专业知识
随着科技进步与医药卫生事业的发展，人们的健康意识逐渐增强，用药需求不断增加。
面对新形式的发展与变化，现代医院药学如何转变职能、拓宽药学服务的内容、转变药学人员的思想观念以适应新形势的要求，是对医院药学发展的一个挑战。
医院药学要正确处理并兼顾国家、患者、医院三者的利益，通过医、药、护三方密切合作，提高医疗服务质量和服务水平，在药品使用中体现以服务病人为中心、以合理用药为核心，开展药学技术服务。
笔者在多年的药师工作实践中，积极思考，总结经验，认为新形势下医院药学发展必须做到以下几点转变。
1建立临床药学管理思想
传统的医院工作模式使药学专业人员的职能停留在技术含量较低的事务性工作上，医院领导对医院药学重视不够，这为临床药学的发展造成了困难。
随着医药卫生体制改革的发展，医院应定期安排从事临床药学工作的药师学习必要的临床医学知识。
使之在科室轮转，参与管理患者，处理医嘱和药物治疗，增进医、药、护间的沟通交流，提高医院药师的药学服务水平，推动临床药学工作的发展。
事实上临床药学已经是医疗工作的重要组成部分。
它主要通过药师进入临床，协助医师提出个体化给药方案，并监测患者的整个用药过程，最大限度地发挥药物的临床疗效。
药师走向临床，医药结合，参与合理用药，保证病人用药安全有效，这是临床药学的基本任务，也是加速临床药学发展的关键。
培养专职临床药师长期深入病房参与药物治疗，发挥药学所长，积极培养药师走向临床与医师合作，为病人药物治疗服务，加快临床药学发展。
通过药学与临床医学的有效结合而实施医院药学及药学监护工作，药师的工作才不再是单纯地保证药品质量，而是以病人为中心，与医师合作共同保证服务质量。
即根据各个医院的特色和技术要求，将药学实践工作尽可能与临床分科接轨，划分为专科药师，以便提供相应的高质量的药学服务。
2进一步加强电脑网络化管理
目前我国医疗行业已基本进入电脑全程化管理。
从药品入库开始基本实现了电算化，提高了工作效率。
在药品管理方面，由于数量完全在控制之下，不仅可以减少无意的浪费，还可以杜绝工作人员私用和盗用。
在提高服务质量方面，减少了病人看病的环节，使整个管理更加规范化、科学化，提高了工作效率和医疗水平，从而整体提高了服务质量。
同时，为了加强医疗管理和工作需要，药品电脑管理系统程序须不断完善与更新，以满足实际工作需要和现代化管理的要求。
电脑用于药品管理，主要是药库和药房药品等，应加强提高计算机药品系统程序，实施全程电算化管理，促使药房药品数量、金额双向管理，避免收费处划价的药品库存不稳定。
3加强药物信息、咨询工作，开展信息资料交流和咨询服务
药物信息交流及咨询服务是临床药学的重要内容，在我国医院，这方面工作已有一定的基础。
但从发展来看，不仅是选择、储备各种医药书刊、杂志及资料供药学人员参考和编写定期刊物供院内医务人员参考，如何扩大服务范围，值得研究，例如编制本院病人用的药品资料，为药事委员会编写和修改本院处方集，提供拟增添的新药系统资料与原有同类药物相比和价格分析，汇总有关物药不良反应资料，供增删药品品种参考。
提供有关药物及医疗保健方面新知识新技术的发展信息，将有关资料加以综合分析，帮助医药人员在为病人治疗、科研、学术活动中提供服务，建立院内计算机联网的药物咨询系统，开展咨询服务，争取与院外药物信息交流。
4不断提高药师的药学专业知识
促进合理用药是药学服务的核心内容，药物则是药师开展药学服务的载体。
所以药师必须加强药物结构、理化性质、药理作用机制等知识的学习，并在为病人提供药学服务同时，要积极参与药物不良反应监察、药物流行病学研究、药物经济学分析、药物利用评价、新药开发等相关课题的研究，不断拓展医院药学领域的深度和广度。
作为综合性医院的药师还应具有一定的教学能力，有义务为实习生、进修生、医护人员开展学术讲座及至整个社会进行临床药学普及知识教育。
总之，在新的形式下，医院药学需要在制度上做相应的转变，以及严格要求药师的专业技术水平，才能满足科技进步与医药卫生事业的发展。
参考文献
[1] 严宝霞.临床药学各论[M].北京：北京大学医学出版社， 1999.
[2] 王茜，朱立勤.提高新时期现代化.医院药学的服务质量[J].天津药学， 2008， 20(6)： 49-50.
[3] 张琦媛，关于县级医院药学管理工作的几点建议[J].医院管理，1007-8517 (2010) 02-0203-01.
[4] 蒋亚萍.加强医院药学管理创新医院药学服务[J]，中国卫生质量管理2010，17(2)：106-108.
药学的毕业论文写法如下：
谈怎么写之前，先说写哪一类，我给你分开来说。药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析。
也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。
一般制备工艺和质量研究类较容易。实验类毕业论文关键是要有实验数据和图谱，这点你也可去药标网求助。毕业论文一般都要求实验类了，在校的去找有课题能带实验的老师，感兴趣有招人就可以。校外实习的话能去药检所的就去，不能的去能提供课题的药企qc岗。
药学学子的课程主要以研究药剂学、药理学、药物化学、药物合成等方面的知识和技能为主。药学毕业论文分类：
一、药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。
二、药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
三、药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析，也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)。
四、实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。一般制备工艺和质量研究类较容易。
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
写论文常用的数据分析方法如下：
一、描述统计
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
二、相关分析
相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
1、单相关：是指两个变量之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系等。只有一个因变量和自变量。
2、复相关：是指一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。
3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，两个随机变量在排除了其余部分或全部随机变量影响情形下，称为偏相关。
三、方差分析
通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。
1、单因素方差分析：研究中只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2、多因素有交互方差分析：有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响，同时考虑多个因素之间的关系。
3、多因素无交互方差分析：分析多个因素与因变量的关系，但是各因素之间没有影响关系或忽略影响关系。
四、假设检验
1、参数检验：其基本原理是已知总体的特征下，对一些主要的参数进行检验。
2、非参数检验：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有：总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。
论文的数据分析怎么写如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
《统计学与应用》这本期刊上的文献，你可以去看看学习学习的
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是：你怎么做的就怎么写，每篇文章都是唯一的存在。好装，汗……。如果我们尝试去归纳和小结，这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课，人很和蔼，他主编的书也不错，操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到，统计分析部分应该包括如下内容：统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案（如ITT或PP等）、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得：统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读，同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一，也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作，其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》，在统计分析的报告上写得更专业。言归正传，本文既然是要小结“统计分析”部分，那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容：（1）样本量估算及随访/数据收集情况；（2）数据录入和管理的软件和方法；（3）本研究所使用的统计分析软件和分析方案；（4）统计描述的方法，分计量和计数资料两种；（5）统计推断的方法，分单因素和多因素两种；（6）检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因，很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案（ITT/PP）。所以简单举例如下：本研究采用……数据库进行数据录入和管理，数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验，符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述，不符合正态分布的计量资料采用中位数（25%位数，75%位数）进行描述，计数资料采用例数（百分比）进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行，不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行，计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上，采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分，该怎么办？同样，你需要多阅读别人的优秀文章，然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有：（1）数据采集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.（2）统计软件：All statistical analyses were performed using SAS version (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).（3）统计描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.（4）单因素分析：A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….（5）多因素分析：Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….（6）检验水准：A p value of less than (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
首先，要了解数据分析的一般流程是什么？
可以将一个完整的数据分析项目分为以下五个流程：
数据获取
外部数据主要有三种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过爬虫等工具获取网站上的数据。还有一种是通过企业内部的数据库，SPSS有丰富的数据库接口，可以便捷地从数据库中读取数据。
数据存储
对于数据量不大的项目，可以使用excel来处理数据，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。SPSS也有自己的用作数据储存的数据格式，sav文件。用户可以将经过SPSS处理的数据保存为sav格式，同时也可以非常方便地将sav文件转换为其他数据格式文件。
数据预处理
数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。数据分析有80%的工作都在处理数据，可见数据预处理在数据分析的重要性。
建模与分析
这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。
可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告，一般包括数据可视化分析。
其次，掌握了数据分析的一般流程后，便要以SPSS为工具，根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握：
SPSS指“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”。SPSS公司于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”。 该方案是SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。 使用spss软件做数据分析，步骤如下： 1、做散点图观察； 2、构建模型； 3、用R的二次方判断模型的拟合优度； 4、进行t检验和F检验； 5、做异方差检验； 6、序列相关检验； 7、多重共线性检验。
可以将影响因素作为自变量，环保意识作为因变量做回归分析，比较标准化回归系数，回归系数越大代表哪个因素的影响更大。具体可查看在线spss软件spssau的方法说明 里面全部有自动化文字分析和分析建议。
录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。 描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。先选择analyze，---再选descriptive打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~