医学统计学2

医学统计学2（精选10篇）

医学统计学2 篇1

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。

医学统计学的内容包括：①统计研究设计。我们制订调查计划或实验设计时，除专业问题外，还必须从医学统计学的角度考虑，使调查或实验结果能够科学地回答所研究的问题。一个好的设计可以用较少的人力、物力和时间取得更多的较可靠的资料。②总体指标的估计。医学研究中实际观测或调查的部分个体称为样本，研究对象的全体称为总体。人们除用均数、率等统计指标对调查或实验结果进行描述外，更重要的是通过样本的信息，来估计总体中相应的统计指标，即参数估计。③假设检验。就是依据资料性质和所需解决的问题，先建立适当的假设，然后采用适当的检验方法，根据样本是否支持所作的假设，来决定对假设的接受或拒绝。④联系、分类、鉴别与鉴测等研究。在疾病的防治工作中，经常要探讨各种现象数量间的联系，寻找与某病关系最密切的因素;要进行多种检查结果的综合评定、探讨疾病的分型分类：计量诊断，选择治疗方案;要对某些疾病进行预测预报、流行病学监督，对药品制造、临床化验工作等作质量控制，以及医学人口学研究等。医学统计学，特别是其中的多变量分析，为解决这些问题提供了必要的方法和手段。本讲义介绍了医学统计的基本内容，此外，本讲义中还包括军医必须了解或掌握的我军部队、医院、战时的各种登记和统计表，常用统计指标的计算和分析等内容。

作为医学科学工作者，学习和掌握一定的统计学知识是十分必要的。第一，在阅读医学书刊中，经常会遇到一些统计学方面的名词概念，有了这方面的知识，有助于正确理解文章的涵义;第二，军医在实际工作中，经常要做登记工作，要填写各种报表，只有懂得了原始登记与统计结果的密切关系，并掌握了收集、整理与分析资料的基本知识与技能，才能自觉地、认真地把登记工作做好，积累有科学价值的资料;第三，参加科研工作时，从开始设计到数据整理分析与统计结果的表达，每一步骤都需要统计学知识;第四，在制订计划、检查工作、总结经验时，都离不开统计数字，尤其在撰写科研论文时，有了统计学知识，才能使数据与观点密切结合，作出正确的结论。

医务工作者学习统计学，首先必须明确：我们应该掌握的关键不是数学原理，而是怎样合理地、恰当地把数理统计的方法应用到医学科研工作中去，并结合专业知识，提高分析问题与解决问题的能力。其次在学习过程中，要理论联系实际，重视实习与练习。作业中要遵守数学上的规则与习惯，如小数点及各个位数应上下对齐，一个多位数的数值不能分写成两行，等号不能写在一行的末了而应写在第二行的开头等等。再次，各种统计符号必须写正确，汉字、阿拉伯字与外文字母必须写清楚，不能写成模棱两可，只有在学习时养成良好的习惯，将来工作中才能少出差错。

医学统计学2 篇2

关键词：χ2检验,SPSS软件,医学统计学

医学统计方法在医学研究领域应用广泛,其统计分析结果用以支撑研究结论的科学性,常用的有t检验、方差分析、χ2检验、秩和检验和回归分析等经典的统计学方法[1,2]。χ2检验是一种非参数检验,用途很广,常用于率或构成比的比较。目前仍有不少医学研究者采用手工计算的方式进行χ2检验,但计算量较大且较繁琐;也有部分研究者采用SPSS软件进行分析,但由于研究目的、设计方式不同,不同资料形式的χ2检验在软件操作步骤和分析结果解释上存在很多差异,极易混淆。鉴于此,本文拟以最常用的SPSS软件为工具,通过实例介绍几种医学上常用的χ2检验的实现途径及其分析结果解读,为广大医学研究者提供参考。

1 四格表资料的χ2检验

四格表资料的χ2检验一般用于两个率或两个构成比的比较。下面以《预防医学》教材[3]中的实例,从四格表的表现形式、SPSS软件操作及分析结果解读等方面进行说明。

1.1 四格表的基本形式

四格表中有4个基本数据,周边合计都通过这4个数据计算而来。基本数据是否准确直接影响到分析结果,必须予以重视,具体形式如表1所示。

1.2 用SPSS软件进行四格表资料卡方检验的操作步骤

根据表1所给出的资料,先输入数据(如第1行第1列的数据为32,第1行第2列的数据为10,其余数据类似),点击表上“数据”菜单中的“加权个案”,将“频数”移入“频率变量框”中后点击“继续”(如图1所示);点击“分析”菜单下浮动菜单“统计描述”中的“交叉表”(如图2所示);将变量“行”和“列”分别移入相应的变量框后,点击“统计量”按钮,在弹出的小对话框中勾选“卡方”(见图3);最后点击“确定”按钮,出现如图4所示的分析结果。

1.3 对SPSS软件分析结果的解读

软件分析结果共3张表,主要看最后一张表。此表不仅给出了Pearson卡方和连续校正的卡方值、自由度和具体P值,还给出了Fisher精确概率计算法所算出的具体概率值。我们只需根据条件进行判断(总例数n、理论值T的大小,此条件在各种医学统计学教材中均有表述。此时总例数n的大小可从分析结果中的第二张表中看出,理论值T的大小可从第三张表下的说明中看出),选取其中对应的一组结果即可。如此例数n=82(大于40),且没有一个格子的理论数小于5(最小的理论数T=6.83),不需校正,因此直接选“Pearson卡方”所对应的结果:P=0.097>0.05(常用检验水准),表明甲乙两种方案的有效率差异无显著性。

2 配对四格表资料的χ2检验

2.1 配对四格表的基本形式

配对四格表中也有4个基本数据,但它与四格表不同,是配对设计的,而且在形式上与四格表也存在差异,如《卫生统计学》教材中的表2[4]所示。

2.2 用SPSS软件进行配对四格表资料卡方检验的操作步骤

根据表2所给出的资料,先将数据按图5所示输入后(此处“1.00”表示阳性,“2.00”表示阴性),点击表上“数据”菜单中的“加权个案”,将“频数”移入“频率变量框”中后点击“继续”;点击“分析”菜单下浮动菜单“统计描述”中的“交叉表”(如图6所示);将变量“甲培养基”移入“行”变量框、“乙培养基”移入“列”变量框后,点击“统计量”按钮,在弹出的小对话框中勾选“McN ema(rM)”(见图7);最后点击“确定”按钮,出现如图8所示的分析结果。

2.3 对SPSS软件分析结果的解读

软件分析结果也是3张表,主要看最后一张表。此表没有给出具体的卡方值,但直接给出了P值(Exact Sig(2-sided)),只需看其即可。此例中P=0.021<0.05,表明甲乙两种培养基的培养结果有显著性差异。

3 行×列表资料的χ2检验

行×列表资料可以看作是四格表资料的延伸,其χ2检验主要用于多个率或多个构成比的比较。采用SPSS软件进行分析时,其数据输入方式、基本操作步骤与四格表资料的卡方检验完全一致,主要区别在于对结果的解读:只需看“Pearson卡方”所对应的P值即可。但应注意两点:(1)对行×列表资料进行卡方检验时,要求不得有1/5以上格子的理论数小于5,也不得有1个格子的理论数小于1,这一点很容易从分析结果表下的说明看出来;(2)如果分析结果显示多个率或构成比有差异,只能说它们总体上有差异,如想进一步具体了解两组间是否有差别,可对行×列分割后进行分析。

从以上介绍不难看出:用SPSS软件进行卡方检验,其操作不仅程序化,还比较简单;分析快捷而准确,直接给出P值而无需查卡方界值表,极大地提高了分析效率。即便是初学者,也极易掌握此分析技术。但要准确解读分析结果,一定要具备一定的医学统计学基本理论知识,否则将无法通过众多相似的分析结果得出准确结论。

参考文献

[1]张立群,魏丽惠.医学科研论文中常见统计学错误分析[J].中国妇产科临床杂志,2006,7(6):473-474.

[2]王书平.1∶M配对病例——对照研究中两种可信区间的SAS分析方法[J].中国卫生统计,2011,28(5):606-607.

[3]孙要武.预防医学[M].4版.北京:人民卫生出版社,2012.

医学统计学2 篇3

医学统计学是一门集临床医学、基础医学、公共卫生学和医疗卫生服务研究中的基础学科，应用范围广、实用性强，是关于收集数据、分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。近年来，不仅在本科层次开设医学统计学，越来越多的专科院校也将其列为必修课，但存在的问题较多，对数学基础要求较高，学生学习主动性较差，多数学生在学习过程中感觉内容抽象难懂，公式繁杂，学习吃力，教学起来困难。本文结合我院实际及自己多年的教学实践成果，谈谈对医学统计学教学中的几点思考。

1.高职医学检验专业的教学现况

我院医学检验专业的学生来源于三校生、文史类和理工类高考生，医学统计学安排在一年级第二学期，学生只接触到解剖学、生理学等课程，尚未接触临床和检验专业课程。

1.1学生现况。

专科学生毕业后的就业主要在基层医院，面对的是疾病的诊治工作，认为科研离自己太远，对以后的工作帮助不大，虽然老师强调了课程的实用性和重要性，但对课程结构不明白，培养目标不明确，思想上缺乏主动性。近年，大学招生规模逐渐扩大，生源的质量下降，而对于专科学院的学生来说，部分学生缺乏有效地学习方法，难掌握所学知识。多数学生数学基础薄弱，且把医学统计学定位为数学课，看到数据就头痛，对课程缺乏兴趣，学习起来困难[1]。课程初期，大部分学生还是有学习激情，但随着课程越来越抽象，内容越来越枯燥，理解越来越困难，有不少学生选择了放弃，主动性逐渐丧失，变成为考试而学，甚至为了考试过关，获得平时成绩，抄作业、实验报告的越来越多。

1.2教学现况。

高职学院的教师多是承担至少两门课程的教学任务，课时多，任务重，对专业的研究不深。我院医学统计学教师都是承担预防医学的教学，兼职讲授医学统计学，都是非数学专业类教师，对统计学的研究不深，也是非师范类教师，教育的方法有待提高。

1.3缺乏合适教材

一本好的教材应该是能够让学生快速入门，并能够提高学习兴趣。当前，面向专科生或高职学生编写的教材非常少，对于高职检验专业来说就更少了，内容缺乏针对性，即便有专科的教材，也是本科教材的缩写版。我院选用的是马斌荣主审的人卫第6版医学统计学教材，供基础、临床、预防、口腔医学类专业用，属全国高等学校五年制本科临床医学第八轮编写教材。

2.高职医学检验专业医学统计学的教学思考

随着医学和计算机技术的迅速发展，对于疾病的研究，越来越依赖于统计分析，而高职医学检验专业学生毕业后，接触的医学原始资料会越来越多，对医学资料的搜集、整理、分析越来越重要，培养初步的科研能力很必要，结合教学实际，提出以下几点教学思考：

2.1增强学生认识，明确课程的重要性、实用性

在每门新课的绪论部分，都向学生介绍课程情况和学习方法以及考核方法，也应向学生阐明医学统计学的重要性。医学统计学是研究医学现象的科学，是揭示数据内部规律的一门科学，它能指导医学生在医学研究与实践中有效地获取数据、正确的分析数据以及合理解释所得到的结果。在以后的工作中，从事临床工作或医学研究都离不开统计学，对自身非常重要。教师应避免空谈重要性，在整过教学过程中，应经常以统计学在实际工作中应用为例，强调统计学的重要性。如上交专业、实验报告有少数未交，这也符合小概率事件；教材中有计算错误，也符合小概率事件；查找相关论文，让学生发现统计学应用不当等，这些都在我们身边，统计学并不抽象。

2.2编写具有针对性的教材，适合人才培养。

高职教育培养的是技术技能型人才，普通本科教育培养的是学术型和工程型人才，两者的培养目标不同[2]。现今的医学统计学教材，多为本科教材演变而来，或为采用普通高校的本科教材，理论内容过多，实践环节少，缺乏吸引力。应组织相关学校的医学统计学教师经常进行教学研讨，研究高职专科生的特点，分析教学环节中出现的问题，组织编写符合实际需要的教材。教材内容应避免理论化，强调实用性，便于学生理解，少一些推导，增加课后习题，并配有答案，增加上机实训操作。

2.3加强师资培训，提高教学水平

多数教师都是兼职医学统计学教学，教学任务重，尽管如此，也应加强师资培训，可以结合自身情况，安排教师集中培训。也可以利用帮扶途径，邀请外校高水平教师到校授课，传授教学经验，选派教师到相关高校去进修。应注重年轻教师的培养，可以采取“师徒”式的指导培养，年轻教师多听有经验的教师授课，有经验的教师多指导年轻教师，多到课堂，帮助处理教学中存在的问题。

2.4改革学生考核方式

高等职业教育的目的只要体现在应用性和操作性，为了全面考查学生的知识和能力，必须改变传统的期中期末考试的评价方式，调整考核方式，注重理论和实践能力的双重考核。实践能力的考核可以从课题考核、课后考核、课前预习、知识掌握、灵活运用程度、个案分析等方面，加深对概念、原理和方法的掌握，加强对学生统计思维、分析问题的初步能力的培养。注重学生对老师的评价，反馈于教学，调整教师的授课内容、授课方法，提高教学效果[3]。

总之，在高职医学检验专业医学统计学的教学中，要掌握学生情况，选好教材，调整授课内容，改革评价方式，提高教学能力，加强统计思维的培养，使学生具有初步分析问题的能力。

参考文献：

[1]杨艳.高职高专医学统计学教学思考，卫生职业教育，2013（9）：54-55

[2]段致平，王升等.论现代职业教育体系下高等职业教育人才培养目标.现代职业教育，2015（15）：20

医学统计学重点总结 篇4

标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。区别: ①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差常用于表示变量值对均数波动的大小，与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。标准误常用于表示样本统计量(样本均数，样本率)对总体参数(总体均数，总体率)的波动情况，用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量 n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0。联系: 标准差，标准误均为变异指标，如果把样本均数看作一个变量值，则样本均数的标准误可称为样本均数的标准差；当样本含量不变时，标准误与标准差成正比；两者均可与均数结合运用，但描述的内容各不相同。

试述正态分布的特征?

服从正态分布的变量的频数分布由υ、σ 完全决定。

(1)υ 是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。正态分布以 x =υ为对

称轴，左右完全对称。正态分布的均数、中位数、众数相同，均等于υ。

(2)σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数

据分布越集中。σ也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲

线越瘦高。

简述直线相关与直线回归的联系与区别?

答:

1、区别: ①在资料要求上，回归要求因变量y 服从正态分布，自变量x是可以精确测量和严格控制的变量，一般称为Ⅰ型回归；相关要求两个变量x、y服从双变量正态分布。这种资料若进行回归分析称为Ⅱ型回归。②在应用上，说明两变量间依存变化的数量关系用回归，说明变量间的相关关系用相关。

2、联系: ①对一组数据若同时计算r与b，则它们的正负号是一致的；②r与b的假设检验是等价的，即对同一样本，二者的t值相等。③可用回归解释相关。

.简述假设检验的基本步骤及其两类错误

① 建立假设：包括: H0，称无效假设；H1: 称备择假设；② 确定检验水准：检验水准用α表示，α一般取0.05；③ 计算检验统计量：根据不同的检验方法，使用特定的公式计算；④确定P值：通过统计量及相应的界值表来确定P值；⑤推断结论：如P＞α，则接受H0，差别无统计学意义；如P≤α，则拒绝H0，差别有统计学意义。Ⅰ型错误又称第一类错误（type Ⅰ error）：拒绝了实际上成立的的错误，其概率通常用，为“弃真”，表示。Ⅱ型错误又称第二类错误（type Ⅱ error）：不拒绝实际上不成立的表示。为“存伪”的错误，其概率通常用

3.简述标准差的意义和用途?

标准差是描述变量值离散程度常用的指标，主要用途如下: ①描述变量值的离散程度。两组同类资料(总体或样本)均数相近，标准差大，说明变量值的变异度较大，即各变量值较分散，因而均数代表性较差；反之，标准差较小，说明变量异度较小，各变量值较集中在均数周围，因而均数的代表性较好。②结合均数描述正态分布特征；③结合均数计算变异系数CV；④结合样本含量计算标准误。

抽样误差:由于总体中存在个体变异，随机抽样所得样本仅仅是总体的一部分，从而造成样本统计量与总体参数之间的差异，称抽样误差。

第一类错误:拒绝了实际上是成立的H0所产生的错误，即“弃真”，其概率大小为α。

第二类错误:接受了实际上不成立的H0所产生的错误，即“存伪”，其概率大小用β表示，一般β是未知的，其大小与α有关。

构成比: 又称构成指标。它说明一事物内部各组成部分所占的比重或分布。

构成比=（某一组成部分的观察单位数／同一事物各组成的观察单位总数）×100%。

率:又称频率指标。它说明某现象发生的频率或强度。

率=（发生某现象的观察单位数／可能发生该现象的观察单位总数）×K。

率的标准化法: 采用一个共同的内部构成标准,把两个或多个样本的不同内部构成调整为共同的内部构成标准, 以消除因内部构成不同对总率产生的影响，使算得的标准化率具有可比性

计量资料: 用定量方法对每个观察对象测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。

计数资料: 先将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组的观察单位数所得资料，称为计数资料。等级资料: 将观察单位按某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。

小概率事件：我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。P值：P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值反应结果真实程度，一般以P ≤ 0.05 认为有统计学意义，P ≤0.01 认为有高度统计学意义，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率等于或小于0.05 或0.01。

描述数据分布集中趋势的指标 算术均数、几何均数、中位数。

描述数据分布离散程度的指标 极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数。

同质：影响研究指标的主要因素易控制的因素基本上相同。

可信区间:在参数估计时，按一定可信度估计所得的总体参数所在的范围。

率:又称频率指标。它说明某现象发生的频率或强度。

非参数检验:在统计推断中,不依赖于总体的分布形式, 直接对总体分布位置是否相同进行检验的方法相关系数: 说明两变量间相关关系的密切程度与相关方向的指标，用r表示。

回归系数b: 即回归直线的斜率,它表示当X变动一个单位时,Y平均改变b个单位。

偏回归系数bi: 在其它自变量保持恒定时,Xi每增(减)一个单位时y平均改变bi个单位。

决定系数: 相关系数或复相关系数的平方,即r或R。它表明由于引入有显著性相关的自变量,使总平方和减少的部分,r或R越接近1, 说明引入相关变量的效果越好

医学统计学就业前景 篇5

统计学是一门通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。?

统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推断统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。

所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。

统计学Statistics专业毕业生，国内和国外主要从事的职业：

簿记员、会计和审计员

出纳员

证券、期货以及理财服务代理商

文职人员

精算师

福利管理员

预算分析

成本估算

数据库管理器

财务经理

投资分析师

数学家

数值分析

薪资管理经理

统计师

公卫医师医学统计学辅导：统计表 篇6

统计表与统计图是整理、表达和分析数字资料的重要工具。运用统计表可避免冗长的方案叙述。能把有关的数字列在一起，既便于计算比较，又易于发现错误和遗漏。绘制统计图可使数字资料形象化、通俗易懂，并能把资料的变化趋势和各种现象间的关系明确地表示再现，使读者在短时间内获得明晰的印象。统计图只能表示概数，要想了解准确的数字，仍需看统计表。

统计表

统计表可从广义或狭义上看。广义的统计表包括调查表、登记表、过渡表及表达最后结果的统计表在内。狭义的统计表是指表达统计结果的统计表。下面简述狭义统计表的结构和编制。

一、统计表的构成

从统计表的外形看，可分为标题、标目、线条和数字等；从表的内容上看，又可分为主辞和宾辞两部分。统计表中被说明的事物称为表的主辞，用来说明主辞的统计指标称为表的宾辞，统计表的基本格式如下：

表号标题(包括何时、何地、何事)

备注：

例如：表2.1是某医院用五种检查方法，对上消化道恶性肿瘤的检出率。其中五种检查方法是统计表的主辞，放在表的左侧横标目位置：而检查数、检出数和检出率是统计指标，为宾辞，放在表的右侧，即纵标目位置。一张设计比较好的统计表， 将主辞和宾辞结合起来，可读成一句完整而通顺的话。如：胃镜检查48例，检出44例，检出率为91.7%等。

医学统计学2 篇7

在美国等西方国家,医学人才的培养通常均采用长学制,经历七至八年的训练,医学院校的《医学统计学》教学大多是分两个阶段进行的。第一部分基础的统计学原理和方法在本科生在校学习阶段进行,第二部分的高级统计学方法则在其进入实习期或研究生阶段后结合具体的学科领域开展理论联系实际的教学。因此,这些医学生毕业后均具有较为扎实的《医学统计学》理论和实践基础,科研能力较强,能够开展较高质量的基础与临床医学研究工作。

目前国内大部分医学院校对于七年制学生,在《医学统计学》教学上多采取基础课学习期的单阶段教学。虽然教学内容上较五年制的学生要丰富,但由于理论学习离最后课题研究时间间隔较长,同时缺乏实际临床科研工作的锻炼,待学生进入毕业课题研究阶段时,存在着统计学知识的遗忘,理论联系实际能力不强等问题,在某种程度上影响了其培养质量。

基于此,以七年制医学生的培养目标为指导,开展了《医学统计学》两阶段教学模式的改革尝试,通过在两个阶段的教学中科学设置不同的教学内容,开展分阶段教学,系统强化学生的理论基础,临床科研实践应用能力的训练,以期全面提高七年制医学生的基本科研素养,保证培养质量。为了解学生对教学的需求,进行了本次调查。

1 目的

了解当前七年制医学生《医学统计学》对于开展两阶段教学的需求,以及在当前单一阶段教学模式下医学生对《医学统计学》知识的掌握情况。

2 对象

选取完成了五年医学基本理论知识和基础技能培训,进入临床实习阶段,开展临床医学工作和科研实践的七年制学生20名为研究对象。

3 方法

以书面问卷调查的方式进行调研,问卷总体分为六个部分,学生的基本情况、两阶段教学模式的需求、两阶段教学模式的课程设置、统计软件的需求、单一阶段教学模式下对《医学统计学》知识的掌握情况、对教学的意见和建议。问卷共发放20份,回收20份,有效问卷20份,回收率和有效率均为100%。

4 结果

4.1 调查对象基本情况

调查对象均为我校2003级临床医学七年制医学生,调查时为6年级,已经完成了基础与临床课程的学习,进入了临床工作实习和课题研究阶段。共有学生20名,其中男生19名,女生1名。其均在3年级时学习过《医学统计学》的课程,学时为60学时,教材选用硕士研究生的教材,讲授了基本的统计方法和部分的高级统计方法,高级统计方法主要包括(多因素方差分析、多元线性回归、判别分析、聚类分析和主成分分析等)。

4.2 两阶段教学模式需求

对两阶段教学的总体需求。受调查的20名学生中有16人认为“需要”开展两阶段的教学模式改革,选择“不需要”和“无所谓”的各有2名。在问及“若实施两阶段的教学模式,是否对提高你的科研能力有利时”,所有20名同学均选择了有利。因此,从学习需求来看大部分学生有开展两阶段教学的意愿,而且学生们充分认识到了开展两阶段教学对自身科研能力提高的帮助。

《医学统计学》两阶段教学的学年分配。对于16名认为有必要开展两阶段教学的同学,在两个教学阶段时间的安排上,选择在“第3和第5学年”的占了75%,选择“第2和第6学年”及“第3和第6学年”的分别有2名,各占12.5%。这为实施该模式的改革提供了课程设置时间的参考。

4.3 两阶段教学的课程设置

关于课程设置的调查,60%的学生认为如开展两阶段教学,第二阶段需要适当复习第一阶段内容。

对于《医学统计学》教学的内容有60%的学生认为应当包括“基本统计方法、高级统计方法和科研设计”三个部分,40%的学生认为只要学习“基本统计方法和科研设计”的内容,可以看出,对于有科研需求的七年制医学生,讲授基本科研思路和方法的“科研设计”显得尤为重要。

对于当前《医学统计学》教学内容学时的设置,一半以上的同学认为太多,认为太少的占25%,合适的占20%。对于认为太多的同学,主要是因为当前三个部分在教学内容上有少部分的重叠,提示在进行改革时,在课程设置上要优化课程教学内容的组合。

在回答当前的《医学统计学》教学是否满足科研的需要时,85%的学生选择了不满足,需要增加教学内容,基本满足为15%,没有学生认为完全满足科研需求。说明当前单一阶段的教学在学生科研能力的培养上还存在较大的欠缺。

4.4 统计软件的学习需求

统计分析软件为医学科研数据便捷、高效的处理提供了有效的工具,随着医学科学技术的不断进步,科研数据的信息量日益增大,统计分析软件的重要性日益突出。在教学中的应用也日益广泛。对于实施两阶段教学中是否要引入统计软件教学,软件教学的时数等问题,受调查学生中大部分学生对于统计软件均不熟悉,占85%;所有学生都认为十分有必要开设软件课程;在具体的软件课程开设方式上,“单独开设”和“融入理论课”所占的比例较为接近,因此在开设方式上,需要结合理论课的内容和时间安排、软件教学场所设备情况、总体课程安排等方面进行综合考虑;在是否需要软件配套教材的问题上,大部分学生希望有相关的配套教材,占70%;而关于软件课与理论课的比例,70%的学生选择了“2∶1”,这也是在实际操作中较为合理、可行的比例。

4.5 对统计方法的掌握情况

在现行单一阶段的教学中,对于统计方法的掌握情况如表1所示。可以看出学生对大部分基本统计方法掌握得比较好,能够应用。对于部分遗忘的知识点,在适当的复习后也能够进行应用。说明现行的教学模式对于基本的统计方法的教学是值得肯定的。

对于高级统计方法,大部分学生都不能独立应用高级的统计学方法,特别是对于判别、聚类、主成分分析与因子分析,这些数理背景比较复杂,教学和理解上存在一定难度的多元统计方法。同时由于在单一阶段的《医学统计学》教学中,这类高级方法没有足够的学时进行充分的讲解,有些统计分析方法安排了自学,因而较多数量的学生均选择了希望学习或重新学习这些高级的统计方法。

4.6 对科研设计内容的掌握情况

单一阶段下,科研设计的内容也被融入了《医学统计学》教学,学生对于科研设计内容的掌握程度,55%以上基本处在熟悉阶段,这是因为学生在学习“科研设计”时,尚没有基本的医学科研工作的实践,因此对于科研设计的掌握也主要停留在基本理论的了解,因此有必要增强该部分内容的实践教学训练。

4.7 医学统计学教学的具体意见和建议

在对《医学统计学》教学工作提出的具体建议中,主要集中有以下几种意见:两阶段教学的时间间隔不宜太久,增加高级统计方法的学习内容,增加科研设计的实践教学,加强软件教学以及增加“循证医学”和meta分析的教学内容。这些意见反映的信息均与调查表中体现学生的需求一致,也是两阶段教学试图完善的方面,同时也充分反映了七年制医学生对于拓展《医学统计学》教学内容和提高科研实践能力的需求。

5 讨论

当代医学教育对七年制医学生的培养目标是新世纪高素质、创新型的医学人才。《医学统计学》作为培养基础医学科研能力的课程,教学重要性不断突出。本次调查充分说明了七年制医学生在《医学统计学》两阶段教学上的需求,对于我们系统开展两阶段教学改革提供了良好参考和导向,同时也获得如下启示。

5.1 加强七年制医学生的科研能力培养需要开展两阶段教学

国外医学教育的实践证明,在医学生中实施两阶段《医学统计学》教学,既能够保证学生具备基础的统计学理论和方法,又能结合实际的科研工作,强化医学生的科研应用能力。特别是第二阶段的教学,不仅仅是对第一阶段教学在理论、方法上的补充,更是与专业培养目标的结合,科研思维和应用技能上的全面训练和提高。因此,作为未来高素质临床医学专业人才的后备军,开展两阶段的《医学统计学》教学成为了提高七年制医学生科研能力的良好途径。

5.2 优化组合的两阶段教学内容设置是保证教学质量的关键

调查显示,在七年制医学生的《医学统计学》教学中,基本的统计方法、高级统计方法和科研设计三者均不可缺少,因而必须在每个阶段科学设置和系统优化各部分教学内容,从而实现教学效益的最大化。在第一阶段的教学中应当以基础的统计学理论和方法的教学为主,以初步建立医学生科学的统计思维为主要目的,使其对科研的思路,数据获取、整理和简单统计分析有一个基本的了解。具体内容上主要包括单因素的统计分析方法和科研设计的原则。对于第二阶段,要针对七年制的特点,以临床型科研所需的高级统计(如生存分析,logistic回归等)与科研设计的知识、理论、方法与技能为重点,合理安排教学内容,保证应用能力的培养。

5.3 软件教学应当成为两阶段教学的重要组成部分

国际上流行的SPSS,SAS,STAT等统计学软件为统计分析的快速实现提供了有效工具。在七年制医学生中开设软件教学,不仅能够提高其自主处理医学科研数据的能力,同时能够结合理论教学,更好地加深学生对《医学统计学》基本原理的理解,因此软件教学是《医学统计学》理论联系实际,课堂结合应用的重要途径,应为当前《医学统计学》教学的重要组成部分。

5.4 应用能力导向型的教学法是两阶段教学改革的重要载体

七年制医学生必须完成科研实践环节的训练,因此在开展《医学统计学》教学的过程中,特别是第二阶段的教学中,应当积极引入应用能力导向型的教学法,引入案例教学、现场教学、问题式教学等方法,淡化数理理论阐述,强调实际方法应用,真正做到理论联系实际,提高学生的应用能力。

5.5 新统计方法的适当引入是两阶段教学持续改进的必然要求

近年,Meta分析、综合评价等循证医学方法以及数据挖掘、模式识别等理论,在医学科研中得到了广泛应用,在第二阶段教学中,适时地结合医学实际问题引入新的统计分析方法,既有利于拓展学生的科研思路,增加科研问题的解决途径,同时可以不断丰富和完善两阶段教学的内容,不断提高教学改革实效。

以上工作只是实施两阶段教学改革的第一步,仍有许多内容需要在改革进程中不断探索、改进。相信随着两阶段《医学统计学》教学模式实施和完善,将会对七年制医学生培养质量的提高起到十分积极的推进作用。

摘要：了解七年制临床医学本科生对于开展《医学统计学》两阶段教学的需求状况,分析两阶段教学改革的对策。选取了毕业实习阶段的七年制学生20名为调查对象,设计了教学需求调查问卷,问卷发放20份,回收20份,回收率与有效率均为100%。使用Epidata 3.1录入数据,应用统计软件SAS9.1进行数据整理与分析。有80%的学生认为开展两阶段教学十分必要,七年制学生对于高级统计方法以及科研设计有着很高的学习愿望,同时非常希望系统开设统计软件教学,并希望增加实践教学内容。七年制医学生有开展《医学统计学》两阶段教学的实际需求。在教改中应当以学生的临床型科研实际应用能力提高为目标,合理设置两阶段教学的内容,加强软件应用能力训练,开展实践能力导向型的教学方式,适当引入新的统计学知识,确保改革实效。

关键词：医学统计学,两阶段教学,教学需求

参考文献

[1]邹小明,孙大成,段咏慧.加强七年制医学生创新意识的培养[J].山西医科大学学报(基础医学教育版),2001,3(1):50-53.

医学统计学2 篇8

关键词：SPSS软件；医学统计学；教学

现代统计学创立于17世纪的欧洲，于20世纪初随科学技术的发展而进入快速发展期。统计学是应用数学的一个分支，通过利用概率论建立数学模型，研究数据的收集、整理和分析，它能够帮助人类正确分析所占有的信息，从而逐步认识数量化的客观世界，在各领域科学研究工作中扮演着重要角色，形成了众多分支学科。我国卫生部科教司于1983年编印的《医学硕士学位研究生培养方案汇编（第一辑）》中已将医学统计学列为医学专业硕士研究生的公共必修课，是培养研究生科研思维和创新能力的关键课程之一。

一、硕士研究生医学统计学教学中存在的问题

1.医学研究生知识结构存在缺陷。医学统计学是应用概率论和数理统计学的原理、方法，研究医学信息的搜集、整理与分析方法的学科，是统计学的重要分支之一，其理论基础较为抽象、深奥。而在我国传统的医学教育中，大多数医学专业开设的高等数学课程学时有限，教学内容缺乏深度和广度，加之不同院校、专业本科教育阶段医学统计学教学参差不齐，使得进入研究生教育阶段的医学生面对抽象的统计学理论、复杂的统计学计算感到无所适从。尤其是多元统计分析方法教学的逐步开展，更是加重了学生的学习负担。学生普遍认为统计学枯燥、抽象、难懂，导致自信心不足，极大影响了学习积极性，使得医学统计学教学效果很难令人满意。

2.传统医学统计学教学重点难以突出。医学统计学教学目标是使学生掌握医学统计学的基本概念、基本方法和基本技能；掌握科学研究的统计设计原则和思维方法，并培养学生收集、整理和分析资料的能力。因此，医学统计学教学重点应该是统计学理论和方法的用途、统计学处理结果的正确分析及科学逻辑思维能力的培养等。而目前医学统计学理论课教学内容陈旧、手段滞后，教学方法单一，多局限于单个统计学方法的介绍和典型实例的验证，主要教学内容突出體现在公式意义、计算过程等内容的讲解，对统计学方法体系缺乏系统性的认识，使学生错误地认为医学统计学就是数学、就是计算，从而将主要精力放在了统计公式的记忆、结果的精确计算等方面，忽略了统计方法选择、结果解释与评价等统计学的核心内容。

二、SPSS统计软件的优势

SPSS全称为Statistical Package for Social Sciences，即社会科学统计软件包，是目前世界上最具权威的统计软件包之一，在自然、社会科学各个研究领域均得到广泛应用，在统计学理论及实践教学中拥有明显的优势。

1.软件操作方式简便。SPSS统计软件包采用菜单加对话框的操作方式，多数情况下无需使用专用的程序语言，界面设置较为人性化，只需通过鼠标点击即可完成统计分析，更易被非专业人员掌握。其结果输出形式简洁，可读性强，能够通过激活文本、统计图、统计表等编辑器进行编辑，也可直接导出至Word、PowerPoint等办公软件系统使用。

2.数据处理功能强大。SPSS统计软件包可以直接读取SPSS、Excel、dBASE、ASCII、Access、Foxpro、SAS等数据文件；能够对数据进行名称、类型、结构等修改，变量变换方式全面；可以合并不同数据库生成新的数据文件；数据库保存、导出形式多样。软件处理数据量大，可以满足各种科研、教学数据分析的需要，并能最大限度实现数据共享。

3.统计分析方法全面。SPSS统计软件包通过不断的版本升级，增加新的统计分析模块，完善统计分析功能。目前，SPSS除具有描述性统计、单变量分析、非参数检验、统计图形绘制与编辑等常规统计学分析功能外，还拥有多元相关与回归、Logistic回归、聚类分析、因子分析、判别分析、主成分分析、生存分析、分类树、时间序列分析等完善的多因素统计分析功能，上述功能均可通过菜单实现。对于如条件Logistic回归分析等部分菜单中未提供的统计功能，则可以利用简单的编程予以实现，进一步增强了软件的适用性，使SPSS软件在日常工作中的应用更加灵活高效。

三、SPSS软件融入传统医学统计学教学体会

1.多媒体教学的普及为SPSS软件进入医学统计学课堂提供了硬件支持。多媒体辅助教学是依靠各种现代化的媒体设备，使传统静态的理论课教学形式动态化，极大地提高了课堂上信息的占有量，能够充分利用有限的授课时间拓展学生的知识面，激发学习兴趣，提高学习效率。在医学统计学理论课教学实践中，多媒体技术的广泛应用为统计软件教学提供了技术平台，使得在教学过程中通过建立链接灵活调用统计软件参与数据分析，使现代化的计算分析工具与传统的统计理论教学有机地结合起来，使学生明白统计理论及方法如何在专业领域中应用，提高了学生解决问题的能力。

2.SPSS软件与医学统计学教学同步进行实现了教学内容的相互补充，突出了教学重点。一般情况下，SPSS统计软件常常作为一门独立的课程在研究生或本科生中开设，这容易使软件课教学脱离了统计学基础而成为单纯的软件使用说明，很难使学生对软件有更深入的理解，结果学生在日常使用统计软件时，难免会出现虽然能操作但却存在不同程度的统计方法错误这一现象。将SPSS统计软件引入医学统计学理论课教学，可以帮助学生从繁杂的公式记忆和计算工作中解脱出来，从而使其注意力转移到对统计学方法的理解和对统计结果的分析判断上，充分体会到统计学解决问题后所带来的快乐，有助于提高学生对统计学的学习兴趣及创新能力、动手能力的培养。同时，医学统计学理论、方法的学习也可以提升学生对SPSS软件各种分析功能的认识，实现不同功能的及时比对，帮助学生全面理解不同分析方法对统计资料的要求，有效避免统计分析方法的误用，使分析结果更加科学合理。

3.SPSS软件引入医学统计学教学过程有利于教学效果的科学评价。医学统计学的教学培养目标是使医学生掌握医学统计学的基本概念和基本技能，掌握医学科研中的统计设计、分析与评价方法，培养学生解决实际问题的能力和科学的统计思维。传统医学统计学考试受到时间等因素制约，只能就一些统计学基本概念、基本技能等简单、局限的内容予以考核，却忽略了对统计思维、解决问题能力的全面考查，不利于综合评价学生的统计学学习水平。将SPSS软件应用到统计学考试过程中，可以使考试内容不受数据量、统计方法种类的限制，使学生专心于严谨的统计学思维过程，而不必分心于机械的计算环节，在有限的时间内可以最大限度考核学生分析、解决问题的能力高低，实现对学生统计学学习水平的科学评价。

总之，将SPSS统计软件教学与传统的医学统计学理论教学同步进行，能够最大限度发挥统计软件在医学统计学教学中的优势，不仅有利于提高学生学习医学统计学的兴趣和自信心，还可以保证医学统计学教学效果良好及评价方法科学。

参考文献：

[1]黄文华，刘晓丹，夏欧东，等.强化八年制医学教育，培养高素质医学精英[J].山西医科大学学报（基础医学教育版），2007，9（3）：272-274.

[2]宋桂荣.七年制医学生医学统计学教学改革的探讨[J].大连医科大学学报，2006，28（1）：76-78.

[3]马桂锋，王金才，杨蕾，等.基于B/S的卫生统计学动态WEB教学系统的构建与应用[J].中国高等医学教育，2009，（8）：72-73.

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[5]王锐，陈长生，徐勇勇，等.统计软件SPSS教学的经验与体会[J].西北医学教育，2004，12（5）：425-427.

[6]周康，徐秦，薛茜，等.医学统计学课程改革探讨[J].新疆医科大学学报，2003，26（4）：397-398.

作者简介：史宝林（1973-），男，硕士研究生，副教授，从事流行病学与卫生统计学教学及科研工作。

医学统计学2 篇9

一、参数估计的意义 一组调查或实验数据，如果是计量资料可求得平均数，标准差等统计指标，如果是计数资料则求百分率藉以概括说明这群观察数据的特征，故称特征值。由于样本特征值是通过统计求得的，所以又称为统计量以区别于总体特征值。总体特征值一般称为参数(总体量)。我们进行科研所要探索的是总体特征值即总体参数，而我们得到的却是样本统计量，用样本统计量估计或推论总体参数的过程叫参数估计。

本章第一节例6.1通过检查110个健康成人的尿紫质算得阳性率为10%，这是样本率，可用它来估计总体率，说明健康成人的尿紫质阳性率水平，这样的估计叫“点估计”。但由于存在抽样误差，不同样本(如再检查110人)可能得到不同的估计值。因此我们常用“区间估计”总体率(或总体均数)大概在那一个范围内，这个范围就叫可信区间。区间小的一端叫下限，大的一端叫上限。常用的有95%可信区间与99%可信区间。根据同一资料所作95%可信区间比99%可信区间窄些(上、下限较靠近)，但估计错误的概率后者为1%，前者为5%，进行总体参数的区间估计时可根据研究目的与标准误的大小选用95%、或99%。

二、总体均数的估计

为了说明常用的总体均数之区间估计法，我们不妨回顾一下上节所叙的t分布。

由求t的基本公式

我们看到x与μ的距离等于t(sx)，又根据x集中分布在μ周围的特点，若取t的5%界即t0.05,,(或1%界)乘以sx作为x与μ的距离范围，就可用式(6.6)或式(6.7)求出区间来估计总体均数μ所在范围，估错的概率仅有5%或1%，因此称95%或99%可信区间。下面用实例说明其求法。95%可信区间 x-t0.05,ν sx<μ 99%可信区间 x-t0.05,ν sx<μ

例6.2 上面抽样实验中第1号样本的均数为488.6，标准差为61.65，例数10，自由度ν =10-1=9，试求95%与99%可信区间。

1.求标准误

95%可信区间 488.6-2.262(19.50)<μ<488.6+2.262(19.50),即有95%的把握估计μ是在444.49～532.71区间内99%可信区间 488.6-3.250(19.50)<μ<488.6+3.250(19.50),可有99%的把握估计μ是在425.22～551.98区间内这里两个可信区间都包含μ=500在内，所以这次估计是估计对了。抽样实验共抽了100个样本，除1号样本外其余99个样本均数也对μ作了区间估计，这些95%可信区间列在表6.4中。我们看到，只有5个95%可信区间(右上角标有星号)不包含总体均数μ=500在内，它们是：

样本号

x

95%可信区间

6

546.7

515.78～577.62

7

524.5

500.45～548.55

28

476.1

454.91～497.29

72

465.3

447.02～483.58

75

526.6

503.10～550.10

平时我们并不重复抽取许多样本来一次次估计总体均数而仅是一次，至于算出的均数会类似一百个样本均数中的那一个就很难说了。如果不遇到类似上列那些均数过大或过小的样本，求出可信区间后总体均数真是在该区间内，那么便是一次成功的估计：但是极少数情况下我们也会遇到极端的样本，以至总体均数并不在我们提出的区间内。不过，我们具体所作的这次估计到底属于前种情况还是后一种，这是无法知道的，因为我们不知道μ是多少(若已知μ便不必估计它了)。然而象后种情况那样作出错估的概率终究很小，只5%或1%，所以用这样的方法估计总体均数还是可行的。

三、总体率的估计

上面已经提到，计数资料可以计算相对数(率)。我们若由样本统计量p估计总体参数π，同样要考虑率的抽样误差，据数理统计研究结果，样本率的分布也近似正态分布，尤其当π比较靠近50%且样本较大时。于是对样本，百分率的可信区间可利用正态分布规律估计，公式是：

95%可信区间 p-1.96sp<π 99%可信区间 p-2.58sp<π (按正态分布，双侧尾部面积α=0.05时的u值为1.96，α=0.01时的u值为2.58，故用这两式求可信区间时不必查表找临界u值，记住这两数即可。)

例6.3 某医院收治200例急性菌痢患者，其中粪便细菌培养阳性者共80例，试估计菌痢细菌培养的总体阳性率95%与99%可信区间。

1.求阳性率  p＝80/200×100%＝40%    (或0.40)

2.

3.求可信区间

95%可信区间 40%-1.96(3.46%)<π<40%+1.96(3.46%)，即估计π在33.22%～46.78%之间

99%可信区间 40%-2.58(3.46%)<π<40%+2.58(3.46%)，即估计π在31.07%～48.93%之间

如果是小样本的百分率，求可信区间可通过查表获得，附表4是n为10、15、20、30时查95%与99%可信区间的一个简表。此外，统计学专著中还有更详细的表可查。

医学统计学2 篇10

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