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。
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。
现代医学发展过程中,随着医学检验到检验医学的飞速发展,在患者的临床诊疗工作中,检验医学结果为临床医学诊疗工作提供着重要的客观诊断和疗效判断依据。下面是我为大家整理的医学检验论文，供大家参考。
临床医学检验质量控制问题研究
医学检验论文摘要
摘要：目的：探讨临床医学检验质量控制过程中存在的问题及对策。 方法 ：本次选取我院2013年5月-2015年5月收治的医学检验患者200例，随机分组，就常规检验管理(对照组，n=100)与依据检验过程中存在的问题行针对性管理(观察组，n=100)的效果展开对比。结果：观察组选取的标本检验患者准确率为98%，明显高于对照组的85%，差异有统计学意义(P<)。观察组患者临床检验满意度为98%，明显高于对照组的86%，差异有统计学意义(P<)。结论：针对实验室质量管理中存在的问题，制定针对性对策，包括标本采集、检验仪器设备和试剂、检验人员等多方面管理，可提高检验质量。
医学检验论文内容
关键词：医学检验;质量控制;问题;对策
现代医学中，临床检验为重要内容，可为疾病诊治、监测、预后评估提供准确参考依据，随着医疗科技取得的卓越发展成就，医学检验技术随之也不断发展，而检验结果的准确性是保障疾病有效诊断和控制的关键，直接关系到医疗质量，故重视医学检验质量控制，对提高治疗效果，改善医患关系意义重大[1]。本次调查选取临床检验患者，随机分组，就加强质量控制管理与常规管理成效展开对比，现 总结 结果如下。
1资料与方法
一般资料
选取我院2013年5月-2015年5月收治的临床检验患者200例，男104例，女96例，分别行化学检验、微生物检验、免疫学检验、血液学检验等。随机分为观察组和对照组各100例，两组间一般情况无明显差异(P>)，具可比性。
方法
对照组在检验过程中应用常规管理方案，观察组重视针对存在问题，制定针对性解决对策并实施，具 体操 作步骤如下：
质量控制问题：
(1)标本采集问题：受检者饮食、运动、所用药物均可对检测结果产生影响，同时，患者地理位置、年龄、性别、民族也可影响检测结果。采集标本时，需嘱患者将正在使用的药物停用，在安静或正常活动下对标本采集。但若操作不当，如完成静脉血采集后，将血液直接在试管内注入，而针头不拔掉，会出现标本溶血。从正输液的手臂血管行采血操作，会稀释血液标本。
(2)试验和检验设备问题：仪器保养不妥、仪器老化，均可使检测的灵敏度受到影响，在准确性上出现问题;因检验人员水平有限，或未掌握仪器的功能，标准操作，注意事项，引发检验过程中出现问题;如试剂更换时，相关仪器参数未改变，规范保存样品的意识不强，诱导操作失误，促使检测结果出现较大的误差。所应用的试剂，未按规范要求设定，有误差事件发生。
(3)人为问题：医疗科技在近年发展迅猛，检验仪器渐趋高端，有越来越高的自动化程度，但仍需人来对各项操作完成。故检测试验中，检验人员操作误差是引发结果误差的主要原因之一。人员操作误差主要包括：样品暴露时间过长、操作习惯不标准、样品检测峰面积积分存在习惯上的差异及对检测结果的重视度不足等，均可引发不良事件发生。
(4)室间质评和室内质控：室内质控即室内质量控制，重视室内质控的开展是监测仪器设备、检验方法、操作环境、过程、试剂等稳定性检测的重要举措，也是保障获取正确检验结果的风向标。实验室间质量评价为室间质评，加强室间质评，可对检验结果的准确性和可信性评价，确保结果与其他单位一致或具可比性。
(5)检验分析后问题：医学检验中，结果的复查和审核为最后一道保障质量的防线，检验人员通常对先进仪器设备过分依赖，易有出错 报告 的情况，如全自动血液分析仪检出异常结果，未按人工规则复查，出具错误报告等。
应对 措施 分析：
(1)检验前质量控制：①保证标本质量：采集样本前，重视应用人文关怀理念，与患者及家属积极沟通和解释，对病情、情绪、生理变化了解，将所需检查项目的目的、意义、采样和自留样本注意事项、影响检查因素告知，以提高配合依从，在平静、安静状态下完成采集，保障了样本的真实、合格，避免了由此引发的误差事件。②样品合格：严格执行三查七对采集，确认和核查患者信息，标本采集时，对时间、部位、体位、取样方式、数量严格要求。如采集血样，通常在空腹16h内，早上9：00前，患者保持平静、安静正常状态进行。尿标本采集时，患者需饮食规律，避免性生活、 体育运动 、饮酒，女性月经后采集，需注意清洁尿道口、外生殖器及周围皮肤清洁，以避免被经血、阴道分泌物污染。样品一经采集，即具实效应，需及时送检，若不具备及时送检条件，需正确存放，以防变质或变性，对检测结果造成影响[2]。
(2)检验中质量控制：①仪器维护：仪器正常运行在检验过程中意义重大，检验人员需做好保养和维护，定期性能评价和校准，确保性能稳定和正常运行，一旦有问题出现，需向供应商及时通知，更换或 修理 。同时培训检验科医技人员，防止人为操作失误。②需保证检验试剂合格，对试剂保存环境、时效严格管理，启用前需注意防保质期和生产日期，避免因试剂失效或变质诱导结果错误。建立保管和使用试剂制度，确保有效性和安全性，提高检验结果的准确性。③提高检验人员综合素养：现代仪器均为精细化操作，检验人员需具备理论知识和操作技能。故需加强技术操作培训和业务学习，娴熟掌握仪器操作规程、检测原理、干扰因素、检测结果的图形、数据，报警的含义及如何维护，保养调试，掌握性能评价和校准标准，防范操作失误。同时，要具备强烈的责任心和爱心，与自身技术水平结合，针对患者疑问，合理做出解释，主动与其他科室交流，对患者病情进行了解，并与临床症状结合，对结果是否准确做出评估，以使自身检验能力提高。
(4)积极开展室内质控、室间质评管理：检测标本前，校准仪器，行室内质控，对仪器设备各项检验参数和性能检测，正常状态下，才可对标本检测。如失控，需记录，并分析原因，积极纠正，再行检测。注意质控品精密度。重视室间质评，确保检测结果与其他单位具有一致性、可比性。
统计学分析
文中涉及数据采用统计学软件分析，计数资料行χ2检验，P<差异有统计学意义。
2结果
观察组选取的标本检验患者准确率为98%，明显高于对照组的85%，差异有统计学意义(P<)。观察组患者临床检验满意度为98%，明显高于对照组的86%，差异有统计学意义(P<)。
3讨论
医学检验在现代医学中作用显著，是一门综合性学科，其质量管理的好坏直接影响整体医疗水平[3]。引发检验结果出现误差的问题较多，需行综合分析，针对问题积极防控，以降低标本检验不合格率。本次调查中，观察组针对检验前标本采集、检测过程中存在的不足以及人员、仪器设备、试剂等因素引发问题的原因展开探讨，并制定针对性防控对策，如重视采集标本前与患者沟通，加强仪器、设备保养和检测，重视针对检验人员综合素养加以培养，积极开展室内质控和室间质评，对降低检验失败率，提高患者满意度意义重大[4]。本次结果证实观察组情况明显优于对照组。综上，针对实验室质量管理中存在的问题，制定针对性对策，包括标本采集、检验仪器设备和试剂、检验人员等多方面管理，可提高检验质量。
医学检验论文文献
[1]郝莉丽.临床医学检验分析前的质量控制〔J〕.基层医学论坛，2014，18(20)：2672-2673.
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[3]董大光.浅谈医学检验分析前质量控制〔J〕.中华全科医学，2012，10(7)：1143-1144.
[4]薛建丽.谈在检验操作过程中如何控制医学检验中的误差〔J〕.按摩与康复医学：下旬刊，2011，2(11)：221.
民办高校医学检验本科新生认同思考
医学检验论文摘要
【摘要】目的了解民办医学院医学检验本科新生专业认同现状，探讨其影响因素，为加强专业认同 教育 提供依据。方法采用自编的“医学检验学生专业认同调查问卷”，采取整群抽样方式对长沙医学院2015级医学检验专业本科新生进行问卷调查。结果医学检验专业本科新生专业认同(±)分;户口所在地、录取方式、在校担任干部对专业认同无明显影响，性别、家庭收入及就读原因对专业认同影响较大，女性、因自己喜欢而就读、家庭收入低的学生专业认同更高。结论医学检验本科新生的专业认同处于一般水平;就读原因是影响专业认同的最主要因素。教育工作者应根据新生专业认同现状采取相应措施加强学生专业认知教育，提高新生专业认同感。
医学检验论文内容
【关键词】学生，医科;教育，医学，本科;专业认同;调查分析
专业认同是学习者在了解所学专业的基础上，产生情感上的接受和认可，并伴随积极的外在行为和内心适切感，是一种情感、态度乃至认识的移入过程[1]，专业的认知既是学生形成积极专业情感的基础，又是学生学习活动积极化的必要条件[2]。在以专业教育为主的本科人才培养模式下，我国大学生专业认同度的高低对其学习有重要影响[3]。目前，国内各大高校医学类专业针对于大学生专业认同情况及影响因素开展了诸多研究，其中以临床与护理专业最多，医学检验专业相对较少，而对民办院校医学检验专业的认知调查则是少之又少。而医学检验专业认同作为专业态度的重要组成成分，不仅要求检验生应具有检验相应学科知识，还是检验生对检验专业设定的目的、意义及作用的看法和认识，对检验工作的理解和信念，直接关系到我国高素质、高水平检验人才队伍的培养。了解新生的专业认同情况，有助于检验教育者发现在专业教育过程中出现的问题，从而稳定检验技术队伍，促进医学检验专业的发展。本文通过调查长沙医学院医学检验专业在校本科生的基本情况，了解专业认同现状，分析其影响因素，为教育工作者优化专业课程建设和教学实践、开展专业认知教育、提高培养质量提供依据。
1资料与方法
调查对象
以长沙医学院2015级医学检验专业本科学生120人为调查对象，采取整群抽象的方式对每一个体进行问卷调查。发放及回收调查表120份，经整理后有效问卷116份，有效回收率为，其中男31人，女85人。由调查员采用集体方式进行问卷发放，被调查者当场完成问卷并进行回收。
调查内容及评价方法
采用自编的“医学检验学生专业认同调查问卷”进行调查。该问卷重测信度大于，内容效度指数为。调查内容包括学生的基本情况、专业认识、专业情感、专业意志、专业技能、专业期望和专业价值观等，采用Likert-5分制评分，分5个等级：非常不符合(非常不满意)为1分，不符合(不满意)为2分，无法确定(一般)为3分，符合(满意)为4分，非常符合(非常满意)为5分。总分125分，得分25~<50分为不认同，50~<100分为一般认同，100~<125分为高度认同[4]。
统计学处理
应用统计软件进行数据分析，计量资料以x±s表示，采用t检验，多组比较采用单因素方差分析，计数资料采用频数或率表示，采用χ2检验，P<为差异有统计学意义。
2结果
医学检验学生专业认同总体状况
专业认同得分为(±)分，专业认同度一般。大部分学生专业认同处于一般认同(50~<100分)占，其中专业认同处于高度认同(100~<125分)占，无不认同学生。
基本情况
医学检验专业新生年龄17~21岁，以女生居多，为85人()，男生31人()，女生专业认同大于男生专业认同;学生生源与家庭经济情况方面，户口在农村64人()略高于户口在城镇的52人()，家庭月收入低于2000元的家庭占，大部分学生家庭经济收入较低，负担可能较大，家庭月收入低于1000元的学生专业认同得分最高。录取方式方面，第一志愿录取的学生较多78人()，其次为第二志愿录取学生()，且专业认同得分第一志愿[(±)分]大于第二志愿[(±)分]，大于第三志愿[(±)分]大于其他方式[(±)分];在校担任班干部人数占，普通同学占，班干部与普通学生专业认同得分接近;就读的主要原因中听从父母意见的学生人数最多，占，其次是好找工作占，仅有是因自己喜欢而就读。
专业认同在不同就读原因上的差异
专业认同总分自己喜欢高于父母意见、好找工作、其他原因，差异有统计学意义(P<)。且因自己喜欢而就读本专业的学生在专业认识、专业情感、专业意志、专业价值观、专业技能5个维度方面得分均高于其他三组，且与其他三组在专业意志、专业价值观与专业技能维度上比较，差异均有统计学意义(P<)。
3讨论
专业认同结果分析
本调查结果显示，民办院校医学检验专业新生专业认同一般，高于马杰等[5]调查的廊坊卫生职业学院的高职医学检验技术学生专业认同，与康晓琳等[6]调查的内蒙古地区护理本科新生专业认同比较接近，原因可能与民办学校学生生源有关。基本情况调查结果显示，户口所在地、录取方式、在校担任职务情况对专业认同得分影响并不明显，性别、家庭收入及就读本专业的原因对专业认同影响较大。男生专业认同总分低于女生，与__红[7]、胡忠华[4]、彭艳红[8]对大学生专业认同的调查结果部分一致。可能受到传统性别 文化 对专业认同造成的影响[9]，如幼师专业、护理专业与社会工作等这一类服务性专业中，男生的专业认同度明显要低于女生。生源与家庭经济情况方面，农村户口的学生仍然较多，占，略高于城镇户口的学生，且家庭月收入低于2000元的家庭占，说明2015级新生大部分家庭经济收入较低，负担依然较大。而该调查结果显示家庭月收入低于1000元的学生专业认同得分最高，可能来自农村家庭收入较低的学生更珍惜入学机会，均比较热爱自己所学的专业，对学习与生活比其他学生有更成熟的认识，所以专业认同比其他家庭收入组的学生高。新生专业认同在就读原因上呈自己喜欢大于父母意见大于好找工作大于其他原因。虽然自己喜欢而就读本专业的学生仅占，但在专业认识、专业情感、专业意志、专业价值观与专业技能唯度得分方面却均高于其他三组，所以就读原因是影响新生专业认同的最主要因素。个人的喜好会直接影响对所学专业的认识与了解，本调查中，自己喜欢而就读本专业的学生()为自己所学的专业而感到自豪，内心已完全接受检验专业，会积极乐观地去面对和解决专业学习中的问题，经常关注检验动态，认为当检验师能够实现人生价值。还有的学生是因父母意见或好找工作而选择本专业，多可能是这部分学生来自农村或低收入家庭，学生和家长在选择专业时更多的是考虑容易就业和将来可以给家人提供医疗便利条件，很少家庭会根据孩子的喜好而选择专业，导致大部分学生缺少对专业的了解，盲目选择而导致专业认同感降低。
提高医学检验技术新生专业认同的对策
刚迈入大学校门的新生，处于建立专业思想和专业情感的特殊阶段，其专业认知的程度直接影响到今后4年的大学学习，因此，如何提高大学生专业认识、树立专业思想、规划职业生涯、培养专业能力显得十分重要。所以，针对医学检验专业大学新生开展的专业认同现状的调查，总结提升大学生专业认知教育的对策，有助于教育管理与教育工作者更好地为学生提供专业指导、日常管理和优质服务。
积极开展专业认知的实践教育活动，拓宽专业认知途径
专业认知教育已成为新生入校后的第一课，建议将专业认知教育纳入学生在校期间专业学习的全过程，还可以结合高校院系专业自身实际情况和专业特点，开展有针对性、多样性的专业认知实践教育活动，聘请专业认知教育讲师或具备资深学术造诣的教授、专家、学科主任、学院院长等，对专业进行权威解读，对就业进行全面分析，使大学新生对所学专业形成初步认识，逐渐明确检验工作人员在医院工作中所承担的角色和检验工作的重要性及意义;还可以通过各种形式的讲座或优秀的学生、 毕业 生现场宣讲和 经验 交流，激发新生对专业产生兴趣，对未来的学业和就业充满信心，对未来的职业生涯产生美好的憧憬，从而提高专业认知度。
辅导员和课程教师双管齐下，做好专业认知教育
“加强大学生的理想信念教育，包括专业认知和人生 职业规划 ”是中共中央国务院规定的思想政治辅导员的职责[10]。高校辅导员可通过座谈调查，深入了解每位大学新生填报志愿的原因、学习专业的目的、对自我的认知、从事职业的期望等，结合新生个体特征制定针对性的专业认知教育计划和职业规划，减少新生的专业困惑，帮助新生尽快适应大学生活与学习。课程教师切实提高知识水平和专业素养，将专业认知教育内容融入到课程教学内容中，尤其是实验课教学过程中，客观评价检验专业的现状和发展方向，结合所授课程多方面、多角度地阐述专业学习内容、方法、学科体系与价值观念，系统引导新生形成良好的专业思想与专业情感，有所侧重地培养学生的专业技能。通过辅导员与课程教师携手齐抓共管，以学生为中心，在专业认知中去实践，在实践中去认知，提高学生的专业认同感，共同探讨与提高医学检验专业人才培养质量。
总之，长沙医学院医学检验本科新生的专业认同处于一般水平，仍有很大的发展提升空间。鉴于专业认知对于大学生成材的重要意义，教育工作者需树立专业认知能力的动态发展观，进一步加强大学生的专业认知教育，切实培育高校新生的专业认同感，提高专业学习的动力与适应性，进而保障医学检验教育事业的健康发展。
医学检验论文文献
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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。
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。
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？
问题一：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题二：学术论文中的方差分析结果怎么看 如果是被试间，看各主效应、交互作用的F值和Sig值，Sig小于就是存在效应 问题三：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于，则差异不显著，相反，就是显著的 问题四：结果中的方差分析怎么看 显著性水平>说明在现有样本中，自变量对因变量的影响不显著。有时不显著也是一个很重要的结论，说明原来的假设不成立。如果认为不显著的结论有悖相关原理，则可能是数据有问题，建议增加样本数量，或检查数据值是否有异常存在。 另外，同类子集，是将几个变量分成N个亚组，看看变量在亚组中的分布情况判断变量的独立性。比如，变量1只在第一个亚组有数据，其他的亚组没数据，说明变量1相对于其他变量有较大的独立性。变量2在第二亚组和第三亚组都有数据，说明变量2可以分在第二亚组，也可以分在第三亚组，变量2就显得不确定，可能于其他变量有较大关联。 问题五：重复测量数据的方差分析怎么看结果 dxy/bbs/topic/28077464 看这个就明白了 问题六：单因素方差分析结果怎么看 小木虫 看F和p值啊 问题七：单因素方差分析结果怎么看 你是两两间比较吗？ 统计学专业硕士为你解答！ 问题八：用spss 单因素方差分析结果怎么看 用的tukey 20分 第一列和第二列就是你的水平，1和2比，1和3比较，然后看sig显著性，是否小于，小于组间有差异 问题九：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题十：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于，则差异不显著，相反，就是显著的
方差分析在论文中的呈现需要以下几个步骤：
1、描述方差分析的研究设计：
在论文中首先需要描述方差分析的研究设计，包括样本容量、实验或调查的设计、不同处理组的数量和处理方式等。
2、描述数据分析方法：
描述使用的方差分析方法，包括单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的假设检验等。
3、描述结果：
在论文中需要描述方差分析的结果，包括各组的均值、方差、标准差、显著性水平等。同时，需要呈现方差分析的效应大小，例如η²（Eta Squared）等。
4、描述结论：
在呈现方差分析的结果后，需要根据结果得出结论。例如，如果发现不同处理组之间存在显著差异，则需要说明不同因素对结果的影响，并解释原因。
5、描述限制：
在论文中还需要描述方差分析的限制和局限性，例如样本规模过小、实验设计的不确定性等，这些局限性可能会影响到结果的准确性。
方差分析介绍：
方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异性。它通过比较组间的方差和组内的方差，来确定不同组之间的差异是否显著，并找出影响差异的因素。方差分析通常用于分析实验数据或调查数据，比较不同因素对于实验或调查结果的影响。
方差分析的基本思想是将总体方差分解为组内方差和组间方差。组内方差表示组内个体之间的差异程度，组间方差表示不同组之间的差异程度。如果组间方差显著大于组内方差，可以得出结论，不同组之间存在显著差异，这些差异可能由于不同因素的影响而产生。
在方差分析中，常用的方法包括单因素方差分析、双因素方差分析、协方差分析。单因素方差分析用于比较一个因素对于不同组之间的差异的影响程度，双因素方差分析用于两个因素对于不同组之间的差异的影响程度，协方差分析则可以用于考虑其他变量对于组间差异的影响。
各种折射表。1.表格的编辑表格的编辑包括改变表格的行、列空间、修改表格结构等。请先建立一个三行三列的表2.增加行 将光标移到任意一行的末尾（表格外），按一次回车键，表格增加一行；再将光标。增加列 打开"表格"菜单，指向"表格"，选择"插入列"，表格也会增加一列。4.表格内容的编辑表格内容的编辑与Word普通文档的编辑方法相同。
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
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!
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。
问题一：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题二：学术论文中的方差分析结果怎么看 如果是被试间，看各主效应、交互作用的F值和Sig值，Sig小于就是存在效应 问题三：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于，则差异不显著，相反，就是显著的 问题四：结果中的方差分析怎么看 显著性水平>说明在现有样本中，自变量对因变量的影响不显著。有时不显著也是一个很重要的结论，说明原来的假设不成立。如果认为不显著的结论有悖相关原理，则可能是数据有问题，建议增加样本数量，或检查数据值是否有异常存在。 另外，同类子集，是将几个变量分成N个亚组，看看变量在亚组中的分布情况判断变量的独立性。比如，变量1只在第一个亚组有数据，其他的亚组没数据，说明变量1相对于其他变量有较大的独立性。变量2在第二亚组和第三亚组都有数据，说明变量2可以分在第二亚组，也可以分在第三亚组，变量2就显得不确定，可能于其他变量有较大关联。 问题五：重复测量数据的方差分析怎么看结果 dxy/bbs/topic/28077464 看这个就明白了 问题六：单因素方差分析结果怎么看 小木虫 看F和p值啊 问题七：单因素方差分析结果怎么看 你是两两间比较吗？ 统计学专业硕士为你解答！ 问题八：用spss 单因素方差分析结果怎么看 用的tukey 20分 第一列和第二列就是你的水平，1和2比，1和3比较，然后看sig显著性，是否小于，小于组间有差异 问题九：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题十：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于，则差异不显著，相反，就是显著的
方差分析也叫F检验,这个F就是计算出来的F值,用来评估组间差异。F值表示整个拟合方程的显著，F越大，表示方程越显著，拟合程度也就越好
P值是衡量控制组与实验组差异大小的指标,*意思是P值小于.05,表示两组存在显著差异,**意思是P值小于.01,表示两组的差异极其显著,这个可以用SPSS统计。P值表示不拒绝原假设的程度。简而言之，P表示假设更可能是正确的，反之则可能是错误的。
拓展资料：
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
资料链接：百度百科--方差分析
t/F值是指t值或F值，两种不同的统计学方法中的参数指标；t值常见于t检验中，当t<（一般取为检验水准），即拒绝无效假设，认为差异具有统计学意义；取值范围0～1F值常见于方差分析中，当F<（一般取为检验水准），即拒绝无效假设，认为差异具有统计学意义；取值范围0～1对于适用的同一组资料t检验和方差分析的结果是等价的（结果指标F=t的平方）。
方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。 又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
F值是两个均方的比值，效应项/误差项，不可能出现负值。F值越大与给定显著水平的标准F值相比较，说明处理之间效果差异越明显，误差项越小说明试验精度越高。
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。
扩展资料
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；
若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。
参考资料来源：百度百科-方差分析
方差分析（ANOVA）是一种用于比较两个或多个组之间差异性的统计方法。在进行方差分析时，我们需要计算一个统计量 F 值（F-value）。F 值是通过比较组间变异程度和组内变异程度得出的。组间变异程度指不同组之间的差异程度，而组内变异程度指每组内部数据点的差异程度。如果组间变异程度较大，说明不同组之间的差异显著；如果组内变异程度较大，说明不同组之间的差异不显著。具体来说，计算 F 值的方法是将组间平均平方和除以组内平均平方和，即 F = MSB / MSW。其中，MSB 表示组间平均平方和，MSW 表示组内平均平方和。F 值越大，说明组间差异越显著，可能存在组间因素导致不同组之间的差异；反之，如果 F 值较小，说明组间差异不显著，不同组之间的差异可能是由于随机误差造成的。F 值通常与 p 值一起使用，p 值表示在给定置信水平下观察到的结果是随机发生的概率。通常情况下，如果 F 值较大且 p 值较小，就可以得出结论认为不同组之间的差异是由于组间因素造成的。