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常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析范文第1篇

【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)；研究生；教學(xué)改革

培養(yǎng)醫(yī)學(xué)研究生不僅要提高其專業(yè)能力，更要培養(yǎng)其科研思維能力和解決科研實(shí)際問(wèn)題的能力?！夺t(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》的學(xué)習(xí)不僅能夠培養(yǎng)醫(yī)學(xué)研究生良好的科研思維能力，而且能夠從科研設(shè)計(jì)、資料收集、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、結(jié)果正確解釋等方面大大提高學(xué)生解決實(shí)際科研問(wèn)題能力。因此，《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)在研究生課程教學(xué)中有著舉足輕重的作用。

1《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)中存在的問(wèn)題

盡管在本科教學(xué)、碩士研究生教學(xué)、博士研究生教學(xué)均開(kāi)設(shè)了《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程，但是，在目前教學(xué)模式下，經(jīng)過(guò)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程學(xué)習(xí)的大部分醫(yī)學(xué)研究生在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論學(xué)習(xí)和實(shí)際應(yīng)用方面仍存在嚴(yán)重的脫節(jié)現(xiàn)象，如統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)不合理、資料分析統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)用錯(cuò)誤、研究結(jié)果解釋不正確等。有調(diào)查顯示，只有不到30%的研究生能夠熟練掌握和正確運(yùn)用常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如統(tǒng)計(jì)描述、t檢驗(yàn)、相關(guān)分析、單因素方差分析等。由于缺乏良好的運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的能力，有許多學(xué)生在開(kāi)展科研實(shí)踐中遇到了較多的麻煩，造成了不必要的損失。有的因?yàn)檎n題設(shè)計(jì)存在嚴(yán)重問(wèn)題，只好在課題已經(jīng)開(kāi)始實(shí)施后推到重來(lái)；有的因?yàn)樵谫Y料分析時(shí)采用了錯(cuò)誤的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，得出了錯(cuò)誤的結(jié)果和結(jié)論，不僅導(dǎo)致了本研究的失敗和科研資源的浪費(fèi)，而且由于錯(cuò)誤的研究結(jié)論未能得到及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正而導(dǎo)致了后續(xù)研究資源的投入，產(chǎn)生了更多研究資源的浪費(fèi)。此外，目前《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)對(duì)醫(yī)學(xué)研究中常用的一些高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法如生存分析、Meta分析等涉及較少或者著力不夠。

2 《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教改措施

2.1教學(xué)方式的調(diào)整

目前醫(yī)學(xué)研究生《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)模式中采取的教學(xué)方式仍然是本科學(xué)習(xí)階段的教學(xué)方式，即老師理論授課，輔助課后練習(xí)題的完成。研究生在本科階段已經(jīng)較為系統(tǒng)地學(xué)習(xí)了《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》的基礎(chǔ)理論知識(shí)，在碩士或博士階段則應(yīng)更加注重《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》方法實(shí)際應(yīng)用能力的培養(yǎng)。因此，醫(yī)學(xué)研究生《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)應(yīng)采用理論教學(xué)為輔，實(shí)踐操作為主的方式。減少理論課課時(shí)數(shù)，增加實(shí)踐操作課時(shí)數(shù)。理論授課應(yīng)結(jié)合醫(yī)學(xué)研究的需要，采用問(wèn)題為基礎(chǔ)，學(xué)生為主，老師為導(dǎo)向的啟發(fā)教學(xué)方法；實(shí)踐操作教學(xué)可采用如下方式：

（1）典型案例分析法 老師可以選用一些典型的課題標(biāo)書(shū)、研究論文，先讓學(xué)生進(jìn)行課前閱讀，找出標(biāo)書(shū)或論文在統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)或統(tǒng)計(jì)方法運(yùn)用方面的缺點(diǎn)和巧妙之處，然后在課堂上進(jìn)行討論，老師最后剖析和點(diǎn)評(píng)。

（2）小組課題設(shè)計(jì) 可通過(guò)學(xué)生自主設(shè)計(jì)課題的方式提高學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)方法、統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)等的應(yīng)用能力。具體方式為：首先對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組，每組自行選題，進(jìn)行科研設(shè)計(jì)，然后在老師的引導(dǎo)下，對(duì)每一組課題標(biāo)書(shū)進(jìn)行課堂討論和點(diǎn)評(píng)。

（3）導(dǎo)師課題演練法 學(xué)校安排一定的課時(shí)，讓學(xué)生在《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程開(kāi)始前、開(kāi)始中積極參與導(dǎo)師課題研究活動(dòng)。一方面可以通過(guò)提高學(xué)生對(duì)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)用的需求，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》的熱情和積極主動(dòng)性；另一方面，學(xué)生在參加課題實(shí)踐過(guò)程中往往會(huì)遇到許多有關(guān)課題設(shè)計(jì)、資料統(tǒng)計(jì)分析等方面的問(wèn)題，帶著這些問(wèn)題去學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》，將有更加深刻的體會(huì)。

2.2課程內(nèi)容的調(diào)整

目前，研究生《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)課程內(nèi)容主要包括：①基本統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。主要有：統(tǒng)計(jì)描述、t檢驗(yàn)、單因素方差分析、單相關(guān)分析、一元線性回歸、二維表、秩和檢驗(yàn)等。②高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。主要有：多元線性回歸、logistic回歸、多維表x2檢驗(yàn)、生存分析等。③科研設(shè)計(jì)。主要有：簡(jiǎn)單析因設(shè)計(jì)、簡(jiǎn)單拉丁方設(shè)計(jì)以及研究樣本量的估算等。④統(tǒng)計(jì)軟件及應(yīng)用。主要有SPSS軟件的應(yīng)用。研究生《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)課程內(nèi)容應(yīng)根據(jù)培養(yǎng)學(xué)生的類型及醫(yī)學(xué)研究的需要進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。一方面強(qiáng)調(diào)專業(yè)型碩士研究生基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的學(xué)習(xí)；另一方面要增加或加強(qiáng)學(xué)術(shù)型碩士研究生和所有博士研究生對(duì)logistic回歸、多維表x2檢驗(yàn)、生存分析如COX回歸和Kaplan Meier等常用高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的學(xué)習(xí)。雖然有些學(xué)校現(xiàn)有教學(xué)課程內(nèi)容包含了這些內(nèi)容，但要求學(xué)習(xí)的內(nèi)容不夠全面和深入，只有極少數(shù)學(xué)生能夠熟練應(yīng)用此方法開(kāi)展科研實(shí)踐。此外，還應(yīng)增加高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件中的使用方面的教學(xué)內(nèi)容。

2.3考核方式的調(diào)整

目前，研究生《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程考核方式主要是以閉卷筆試為主的理論考試，而對(duì)學(xué)生統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的實(shí)際運(yùn)用能力考核重視程度不夠。對(duì)于碩士研究生，我們可以采用閉卷考試為主，輔之以實(shí)際操作能力考核。具體為：一方面采用閉卷考試考核，分值約60-70分；另一方面要求學(xué)生結(jié)合醫(yī)學(xué)研究工作的需要，設(shè)計(jì)一項(xiàng)科研課題，撰寫(xiě)一份課題標(biāo)書(shū)。此項(xiàng)考核分值約30-40份。博士研究生則采用實(shí)際操作能力考核，平時(shí)作業(yè)綜合考評(píng)得分為輔的考核方式。具體為：要求博士研究生結(jié)合醫(yī)學(xué)研究工作的需要，設(shè)計(jì)一項(xiàng)科研課題，撰寫(xiě)一份高質(zhì)量的科研標(biāo)書(shū)，此項(xiàng)考核分值約60-70分；同時(shí)，任課老師對(duì)每位學(xué)生平時(shí)作業(yè)情況進(jìn)行綜合考評(píng)，此項(xiàng)考核分值約30-40分。

3 思考

研究生《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)改革的重點(diǎn)內(nèi)容包括：一方面要改變理論教學(xué)為主、實(shí)際運(yùn)用能力為輔的教學(xué)方式，從而提高學(xué)生科研實(shí)踐能力；另一方面，還要根據(jù)醫(yī)學(xué)研究的需要，豐富《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)內(nèi)容，以此滿足醫(yī)學(xué)研究的需要。教學(xué)改革需要教育部門、學(xué)校的高度重視；同時(shí)也對(duì)老師和學(xué)生提出了更高的要求和挑戰(zhàn)。不僅需要教師不斷更新、完善自己的知識(shí)結(jié)構(gòu)，在教學(xué)實(shí)踐中反復(fù)摸索、不斷嘗試，而且也要求學(xué)生具有更廣的知識(shí)面和更強(qiáng)的自學(xué)能力及動(dòng)手能力。

參考文獻(xiàn)：

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常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析范文第2篇

［關(guān)鍵詞］衛(wèi)生信息管理醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)改革

［作者簡(jiǎn)介］周文君（1975-），女，江蘇鹽城人，鹽城衛(wèi)生職業(yè)技術(shù)學(xué)院衛(wèi)生信息管理教研室主任，講師，研究方向?yàn)楣残l(wèi)生及衛(wèi)生信息管理專業(yè)教學(xué)。（江蘇鹽城224005）孫曉凱（1978-），男，江蘇鹽城人，鹽城市疾病預(yù)防與控制中心慢性病科主管醫(yī)師，研究方向?yàn)槁苑莻魅拘约膊〉念A(yù)防與控制及衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)。（江蘇鹽城224002）

［中圖分類號(hào)］G642.0［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A［文章編號(hào)］1004-3985（2009）20-0144-02

現(xiàn)代醫(yī)藥衛(wèi)生科技信息化發(fā)展迅速，衛(wèi)生信息管理科學(xué)的發(fā)展對(duì)衛(wèi)生信息管理專業(yè)人員的素質(zhì)提出了很高的要求。醫(yī)學(xué)院校培養(yǎng)的衛(wèi)生信息管理專業(yè)學(xué)生需要面向各級(jí)衛(wèi)生行政管理部門、醫(yī)院、醫(yī)學(xué)信息部門、醫(yī)學(xué)圖書(shū)館等部門，從事日常辦公事務(wù)處理、病案管理、衛(wèi)生信息資料、醫(yī)學(xué)圖書(shū)、檔案管理等工作和計(jì)算機(jī)維護(hù)工作。①他們除了需要掌握基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)等醫(yī)藥衛(wèi)生知識(shí)和程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理等計(jì)算機(jī)知識(shí)外，還需要具有較好的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論知識(shí)，能夠熟練掌握部分統(tǒng)計(jì)軟件的使用，以便為各級(jí)醫(yī)藥衛(wèi)生機(jī)構(gòu)提供信息和決策依據(jù)。為了提高醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程質(zhì)量，培養(yǎng)衛(wèi)生信息管理專業(yè)學(xué)生建立統(tǒng)計(jì)學(xué)觀念，提高動(dòng)手解決實(shí)際問(wèn)題能力，近年來(lái)，鹽城衛(wèi)生職業(yè)技術(shù)學(xué)院對(duì)衛(wèi)生信息管理專業(yè)的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)方法進(jìn)行了探索與研究，主要從以下幾個(gè)方面著手。

一、根據(jù)課程特點(diǎn)明確學(xué)習(xí)要求

1.課程特點(diǎn)。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門既有復(fù)雜理論知識(shí)，又有豐富應(yīng)用技巧的醫(yī)學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)課程。它是科研設(shè)計(jì)、資料的搜集、整理和分析的靈魂，可應(yīng)用于居民健康狀況評(píng)價(jià)、醫(yī)療衛(wèi)生實(shí)踐和醫(yī)學(xué)科研等各個(gè)方面，涉及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)內(nèi)容主要是以醫(yī)學(xué)理論及其研究?jī)?nèi)容為載體，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法來(lái)闡述某個(gè)醫(yī)學(xué)實(shí)際問(wèn)題。②

2.學(xué)習(xí)要求。醫(yī)學(xué)生學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)，并非要成為醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)人才，其目的在于建立起統(tǒng)計(jì)學(xué)觀念，學(xué)會(huì)從不確定性、機(jī)遇、風(fēng)險(xiǎn)和推斷的角度去思考醫(yī)學(xué)問(wèn)題。對(duì)于衛(wèi)生信息管理專業(yè)等非預(yù)防醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生，特別是?？粕?，醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)學(xué)原理、公式推導(dǎo)等要求可以更加放寬，重點(diǎn)應(yīng)放在統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用上。因此，我們要求學(xué)生學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)必須要牢固樹(shù)立起統(tǒng)計(jì)學(xué)觀念，如生物性個(gè)體變異觀念，各種醫(yī)學(xué)指標(biāo)獨(dú)特和分類觀念，抽樣誤差不可避免及各種條件下樣本具有不同的誤差觀念，各種研究對(duì)象和研究方式含有不同變異的觀念，等等。學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的具體要求是：能夠理解一些基本概念、基本原理；記住一些最基本的公式和界值；重點(diǎn)要掌握統(tǒng)計(jì)方法的適用條件、統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋；此外還要再加上認(rèn)真的課后練習(xí)和上機(jī)實(shí)習(xí)。

二、系統(tǒng)安排教學(xué)重點(diǎn)

1.合理選擇授課章節(jié)。目前，各地院校本科、專科生開(kāi)設(shè)的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程課時(shí)大多在50～100節(jié)課間，要在這有限的課時(shí)內(nèi)講完這么多的內(nèi)容很不現(xiàn)實(shí)，所以各地學(xué)校要根據(jù)培養(yǎng)目標(biāo)選擇適當(dāng)?shù)恼鹿?jié)為學(xué)生講解。對(duì)于非預(yù)防醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生，除了基本的概念、統(tǒng)計(jì)描述、概率分布、參數(shù)估計(jì)、t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)等醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論部分外，其他的理論部分，如實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、調(diào)查設(shè)計(jì)、復(fù)雜的相關(guān)與回歸等章節(jié)可以不講，留給有興趣的同學(xué)自學(xué)，把更多的時(shí)間安排在課上討論和實(shí)習(xí)課的操作上。對(duì)于衛(wèi)生信息管理專業(yè)學(xué)生的培養(yǎng)目標(biāo)，除了基本統(tǒng)計(jì)學(xué)理論外，還應(yīng)重點(diǎn)加上在日后信息統(tǒng)計(jì)工作中會(huì)常用到的關(guān)于各種率的概念、計(jì)算方法的章節(jié)。此外，還可以講座的形式為學(xué)生介紹一些常用的、比較復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。

2.明確教學(xué)重點(diǎn)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)內(nèi)容包括三個(gè)方向：一是基本概念和方法；二是公式的來(lái)源、推導(dǎo)和詳細(xì)的手工計(jì)算步驟；三是統(tǒng)計(jì)結(jié)果的解釋與分析。③傳統(tǒng)的公式推導(dǎo)雖有利于對(duì)統(tǒng)計(jì)基本概念的理解，但對(duì)非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的醫(yī)學(xué)生來(lái)講，冗長(zhǎng)的公式推導(dǎo)已很難理解，更談不上對(duì)它的記憶了。因此，對(duì)于統(tǒng)計(jì)公式，我們要求學(xué)生只要了解其直觀意義、用途和應(yīng)用條件，而不要求掌握其數(shù)學(xué)推導(dǎo)，教學(xué)內(nèi)容的重點(diǎn)放在統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理、基本要領(lǐng)和邏輯思維上，而不是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的計(jì)算過(guò)程或數(shù)學(xué)算法的講解上。同時(shí)，隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，各種數(shù)據(jù)處理軟件和統(tǒng)計(jì)軟件唾手可得，統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算也很容易實(shí)現(xiàn)，相反，統(tǒng)計(jì)學(xué)基本知識(shí)和基本原理的教學(xué)更顯迫切。我們的教學(xué)重點(diǎn)是培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的能力，讓學(xué)生對(duì)已有資料能夠找到適合的統(tǒng)計(jì)方法，結(jié)合本專業(yè)知識(shí)解釋統(tǒng)計(jì)結(jié)果。為此我們調(diào)整了一些教學(xué)內(nèi)容，注重統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)學(xué)思維、統(tǒng)計(jì)學(xué)操作能力的培養(yǎng)，同時(shí)利用優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)軟件，簡(jiǎn)化統(tǒng)計(jì)計(jì)算過(guò)程，強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)方法的選擇與報(bào)告信息的提取。例如，目前醫(yī)學(xué)上常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法有十余種。我們要教會(huì)學(xué)生能夠根據(jù)研究目的、資料類型選擇最適宜的統(tǒng)計(jì)方法，如計(jì)量資料常用t檢驗(yàn)、方差分析等方法；計(jì)數(shù)資料常用卡方檢驗(yàn)；等級(jí)資料可用秩和檢驗(yàn)等，同時(shí)還要注意各種檢驗(yàn)方法的應(yīng)用條件。

三、注重例題的練習(xí)

1.從例題入手，提高學(xué)生的認(rèn)識(shí)。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)以理解為主，而一般醫(yī)學(xué)院校的學(xué)生對(duì)數(shù)學(xué)的接觸很少，因此，對(duì)于醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)這門課程，很多學(xué)生往往存在一種恐懼心理。為消除這種心理，使學(xué)生對(duì)之感興趣，從實(shí)例入手是非常重要的。在理論教學(xué)課上講授某個(gè)概念或方法之前先舉個(gè)例子或提出問(wèn)題，讓學(xué)生給出自己的看法和解決思路，教師適當(dāng)加以引導(dǎo)和啟發(fā)，在解決這些問(wèn)題的同時(shí)，再將統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念、基本原理和基本方法融入其中。這里提到的實(shí)例，可以是教材中現(xiàn)有的例題或練習(xí)題，可以是統(tǒng)計(jì)咨詢中碰到的實(shí)際問(wèn)題，或醫(yī)學(xué)期刊論著中的一些實(shí)例，也可以是日常生活中的某一現(xiàn)象。學(xué)生的思維經(jīng)過(guò)這樣一個(gè)由感性到理性，由具體到抽象的認(rèn)識(shí)過(guò)程，減輕了接受抽象概念和方法的難度，加深了對(duì)書(shū)本內(nèi)容的理解，還調(diào)動(dòng)了他們學(xué)習(xí)的積極性，對(duì)提高教學(xué)效果大有幫助。此外，大量例題的講解和練習(xí)還有利于提高學(xué)生日后解決實(shí)際問(wèn)題的能力。由于畢業(yè)后從事不同的工作崗位，對(duì)于大部分人來(lái)說(shuō)，很多統(tǒng)計(jì)方法往往因用不到而不會(huì)使用，等實(shí)際工作中碰到時(shí)候便無(wú)從下手，這時(shí)他們便可查閱以往教材、參考書(shū)上的例題，與實(shí)際工作中的材料進(jìn)行對(duì)比來(lái)獲得合適的統(tǒng)計(jì)方法。

2.進(jìn)行案例討論，加深對(duì)常見(jiàn)錯(cuò)誤的認(rèn)識(shí)。統(tǒng)計(jì)方法的選擇重點(diǎn)在于要根據(jù)設(shè)計(jì)類型、資料類型及分析目的選用適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)方法和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。我們?cè)谥v授各種檢驗(yàn)方法時(shí)，不但重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)各種方法的應(yīng)用條件，還舉出具體誤用例子加以討論，將常被誤用的方法列舉出來(lái)，供學(xué)生辨析，從反面吸取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。比如常見(jiàn)誤用有：配對(duì)t檢驗(yàn)誤用為成組t檢驗(yàn)；多組均數(shù)比較應(yīng)用方差分析及q檢驗(yàn)誤用為t檢驗(yàn)；配對(duì)設(shè)計(jì)卡方檢驗(yàn)誤用為成組卡方檢驗(yàn)；多個(gè)率比較應(yīng)用行×列表卡方檢驗(yàn)誤用為四格表；應(yīng)該用確切計(jì)算概率法誤用為四格表卡方檢驗(yàn)；等等。新版的“衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)”教材每章都增加了“案例討論”部分，教師減少了習(xí)題課時(shí)間，充分利用這些案例，給學(xué)生足夠時(shí)間進(jìn)行課堂討論。案例討論在不偏離主題的前提下，調(diào)動(dòng)了每一個(gè)同學(xué)的積極性，又能及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題，培養(yǎng)學(xué)生的綜合應(yīng)用能力，為今后的實(shí)際應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，很受學(xué)生的歡迎。

四、使用統(tǒng)計(jì)軟件提高教學(xué)質(zhì)量

1.選擇SPSS軟件作為教學(xué)軟件。計(jì)算機(jī)和軟件技術(shù)的飛速發(fā)展避免了在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)工作中煩瑣的計(jì)算過(guò)程和記憶復(fù)雜的計(jì)算公式，使得醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用越來(lái)越易于實(shí)現(xiàn)。衛(wèi)生信息管理專業(yè)學(xué)生之前接受過(guò)計(jì)算機(jī)基本知識(shí)的培訓(xùn)，很容易掌握軟件的操作，因此開(kāi)設(shè)統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)習(xí)課顯得尤為必要。目前，國(guó)內(nèi)外的統(tǒng)計(jì)軟件眾多，根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況，從針對(duì)性、實(shí)用性的觀點(diǎn)出發(fā)，我們選擇了功能強(qiáng)大且易于掌握的SPSS軟件作為醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)習(xí)課的教學(xué)軟件。SPSS是目前國(guó)際上最流行的、具有權(quán)威性的統(tǒng)計(jì)分析軟件之一，它操作簡(jiǎn)單，無(wú)須編程，易學(xué)易用，可以直接讀取Excle等數(shù)據(jù)文件，分析結(jié)果清晰、直觀，可以直接復(fù)制到Word文檔中，為學(xué)生使用帶來(lái)極大的方便。④

2.精心安排實(shí)習(xí)課內(nèi)容。實(shí)習(xí)課我們要求學(xué)生在計(jì)算機(jī)上學(xué)會(huì)應(yīng)用該軟件，能夠在學(xué)習(xí)之后應(yīng)用該軟件獨(dú)立完成實(shí)際資料的統(tǒng)計(jì)分析等工作。具體做法是，首先由實(shí)習(xí)教師對(duì)本節(jié)課的內(nèi)容進(jìn)行講解，并在主機(jī)動(dòng)態(tài)演示SPSS軟件的操作過(guò)程，解釋結(jié)果，然后讓學(xué)生應(yīng)用SPSS軟件獨(dú)立完成書(shū)本上或教師精心篩選的習(xí)題，并要求學(xué)生看懂計(jì)算機(jī)輸出的結(jié)果，同時(shí)能對(duì)資料進(jìn)行解釋。我們重點(diǎn)讓學(xué)生掌握的是一些基本操作（包括數(shù)據(jù)的輸入和整理、變量的設(shè)置、轉(zhuǎn)換等）、主要統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程（包括描述性統(tǒng)計(jì)、t檢驗(yàn)、方差分析、卡方檢驗(yàn)、線性回歸和相關(guān)分析、非參數(shù)檢驗(yàn)）和基本統(tǒng)計(jì)圖等內(nèi)容，同時(shí)要求學(xué)生能理解輸出的結(jié)果，合理解釋統(tǒng)計(jì)結(jié)論中重點(diǎn)指標(biāo)的含義。

3.避免盲目使用統(tǒng)計(jì)軟件。統(tǒng)計(jì)方法選擇的正確與否依賴于使用者對(duì)資料的了解程度與統(tǒng)計(jì)分析方法的掌握程度。而SPSS軟件只是一種工具，它無(wú)法對(duì)統(tǒng)計(jì)方法的適應(yīng)性做出判斷，不能取代分析過(guò)程。如果不懂得選用正確的統(tǒng)計(jì)方法，而盲目使用計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)軟件，不管是什么研究類型的數(shù)據(jù)都簡(jiǎn)單地交給計(jì)算機(jī)處理，用計(jì)算機(jī)取代統(tǒng)計(jì)，那么大量的信息和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)將得不到有效的利用，勢(shì)必造成統(tǒng)計(jì)方法的濫用和誤用。另外，學(xué)生在課本上看到的是規(guī)范化的表格表示出來(lái)的資料，很容易選擇適當(dāng)?shù)姆椒?，而日常工作中往往不是這樣，因此，如果學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)方法掌握不好，在實(shí)際工作學(xué)習(xí)中很容易出現(xiàn)濫用統(tǒng)計(jì)軟件的情況。所以，我們教學(xué)中一再?gòu)?qiáng)調(diào)不能盲目的使用統(tǒng)計(jì)軟件，而是要根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法，然后再使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析。

五、采用現(xiàn)代化教學(xué)手段

常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析范文第3篇

[關(guān)鍵詞]生物統(tǒng)計(jì)學(xué)；本科教學(xué)；Excel軟件；統(tǒng)計(jì)功能

[中圖分類號(hào)] G642 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437（2017）03-0066-03

統(tǒng)計(jì)學(xué)是生物學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行科學(xué)研究不可或缺的工具，目前大多數(shù)高校已把生物統(tǒng)計(jì)學(xué)列為生物學(xué)相關(guān)專業(yè)的必修課。通過(guò)該課程的學(xué)習(xí)，有利于培養(yǎng)學(xué)生正確分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)的能力，對(duì)于進(jìn)一步學(xué)習(xí)專業(yè)課程和日后進(jìn)行科研也有著非常重要的作用。近年來(lái)，統(tǒng)計(jì)分析軟件的應(yīng)用越來(lái)越普及，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件來(lái)輔助生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論教學(xué)變得尤為重要。[1][2]

Excel作為常用辦公軟件，除具備較強(qiáng)的圖表和計(jì)算功能外，還提供了大量的統(tǒng)計(jì)函數(shù)和數(shù)據(jù)分析工具。利用Excel的統(tǒng)計(jì)功能，可快速、簡(jiǎn)便地進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、t檢驗(yàn)、方差分析、回歸、相關(guān)等多種統(tǒng)計(jì)分析，從而為生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)提供了極大便利，強(qiáng)化了教學(xué)效果。Excel的統(tǒng)計(jì)功能雖不如SPSS、SAS等專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件強(qiáng)大，但具有易學(xué)易用的優(yōu)勢(shì)，適用于統(tǒng)計(jì)學(xué)的初學(xué)者，可基本滿足本科生的教學(xué)需要。[3][4]

一、Excel統(tǒng)計(jì)函數(shù)簡(jiǎn)介

（一）統(tǒng)計(jì)函數(shù)的插入

Excel軟件提供了豐富的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)函數(shù)，將這些函數(shù)結(jié)合起來(lái)應(yīng)用，可顯示出Excel的統(tǒng)計(jì)分析功能。[3][4]在Excel 2003菜單中的“插入”項(xiàng)，選擇“函數(shù)”。或在2007及以上版本中，在“公式”菜單項(xiàng)選“插入函數(shù)”命令，之后在“選擇類別”欄選擇“統(tǒng)計(jì)”，即顯示大量統(tǒng)計(jì)函數(shù)。

（二）常用統(tǒng)計(jì)函數(shù)介紹

1.統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)或特征數(shù)的計(jì)算

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差、平均數(shù)等特征數(shù)均可由統(tǒng)計(jì)函數(shù)計(jì)算得到。反映集中性的函數(shù)包括AVERAGE（均值）、GEOMEAN（幾何平均數(shù)）、HARMEAN（調(diào)和平均數(shù)）、MEDIAN（中位數(shù)）等；反映離散性的函數(shù)有：DEVSQ（離差平方和）、STDEV（樣本標(biāo)準(zhǔn)差）、VAR（樣本方差）、KURT（峰度系擔(dān)┑取

2.數(shù)據(jù)分類

FREQUENCY函數(shù)可對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì)，表達(dá)式為：FREQUENCY（Data array，Bins array）。該函數(shù)為數(shù)組公式形式，運(yùn)行顯示出一個(gè)分組的頻數(shù)后，還需選中所有結(jié)果的顯示區(qū)域，按F2鍵，再按“Ctrl+Shift+En？鄄ter”組合鍵，方可求出所有分組的頻數(shù)。[5]FREQUENCY的操作步驟因分類資料的性狀而有所差異。A. 質(zhì)量性狀資料：在函數(shù)對(duì)話框中，“Data array”一欄輸入分類數(shù)據(jù)所在的單元格地址，“Bins array”一欄輸入分類標(biāo)志值所在單元格。B. 數(shù)量性狀資料：確定好分類的組數(shù)、組距和組限后，將各組的上限按升序輸入工作表，在“Data array”和“Bins array”分別輸入相應(yīng)的單元格地址。

例：現(xiàn)有350名學(xué)生的英語(yǔ)成績(jī)，需按優(yōu)秀、良好、一般和不及格進(jìn)行分類，并統(tǒng)計(jì)各等級(jí)人數(shù)?？荚嚦煽?jī)?yōu)閿?shù)量性狀資料，首先按升序?qū)⒏鹘M上限按升序輸入工作表（60、74、90）形成一列，插入FREQUENCY函數(shù)，在“Data array”輸入成績(jī)所在單元格區(qū)域，在“Bins array”輸入各上限所在的單元格區(qū)域，確認(rèn)后即可計(jì)算出不及格的人數(shù)（

3.概率函數(shù)

概率函數(shù)可直接計(jì)算出給定參數(shù)條件下各理論分布的概率值（P）。[6]常用函數(shù)有BINOMDIST（二項(xiàng)分布）、POISSON（泊松分布）、NORMDIST（正態(tài)分布）、NORMSDIST（標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布）、TDIST（t分布），F(xiàn)DIST（F分布）等。

例如，BINOMDIST函數(shù)的功能為計(jì)算給定參數(shù)條件下二項(xiàng)分布的概率值。函數(shù)表達(dá)式：BINOMDIST（number_s，trials，probability_s，cumulative），其中num？鄄ber_s為試驗(yàn)成功的次數(shù)，trials為獨(dú)立試驗(yàn)的次數(shù)，prob？鄄ability_s為試驗(yàn)成功的概率；cumulative為一邏輯值，用于確定函數(shù)的形式，取值為1和0。Cumulative如果取1，結(jié)果顯示至多n次成功的概率；如為0，則返回恰好為n次成功的概率。

4.t 檢驗(yàn)

TTEST函數(shù)功能為返回t檢驗(yàn)的概率，以此來(lái)判斷假設(shè)檢驗(yàn)的顯著性。函數(shù)表達(dá)式：TTEST（array1，array2，tails，type），其中array1為第一組數(shù)據(jù)所在的單元格區(qū)域，array2為第二組數(shù)據(jù)的區(qū)域，tails為分布曲線的尾數(shù)（雙尾或單尾），type表示t檢驗(yàn)的類型。函數(shù)運(yùn)行后得到t檢驗(yàn)的概率值（P），如P

5.相關(guān)和回歸系數(shù)計(jì)算

CORREL函數(shù)功能為計(jì)算兩變量間的相關(guān)系數(shù)，以此來(lái)判斷兩變量間的相關(guān)程度和性質(zhì)，表達(dá)式為COR？鄄REL（array1，array2），array1和array2代表進(jìn)行相關(guān)分析的兩組數(shù)據(jù)。利用INTERCEPT和SLOPE兩函數(shù)可計(jì)算線性回歸系數(shù)，函數(shù)表達(dá)式分別為INTERCEPT（known_x′？鄄s，known_y′s），SLOPE（known_x′s，known_y′s），其中known_x′s、known_y′s為自變量和因變量的數(shù)據(jù)集合。INTERCEPT函數(shù)可計(jì)算線性回歸的截距（a），SLOPE函數(shù)可計(jì)算線性回歸的斜率（b），從而得到線性回歸方程：=a+bx。

二、數(shù)據(jù)分析工具的應(yīng)用

（一）分析工具庫(kù)加載

Excel的分析工具庫(kù)具有較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)分析功能，但此功能通常未默認(rèn)安裝，需加載后使用。

1.在Excel 2003中，在“工具”菜單中單擊“加載宏”，在彈出對(duì)話框中選中“分析工具庫(kù)”即可，之后“工具”菜單中即出現(xiàn)“數(shù)據(jù)分析”條目。

2.在Excel 2007或更高版本中，單擊左上角的“Office按鈕”，選擇“Excel 選項(xiàng)”，在彈出對(duì)話框中單擊“加載項(xiàng)”，然后在“管理”欄中選擇“Excel加載項(xiàng)”，單擊“轉(zhuǎn)到”，最后在“加載宏”窗口中選中“分析工具庫(kù)”，之后在“數(shù)據(jù)”菜單中即出現(xiàn)“數(shù)據(jù)分析”條目。

（二）常用統(tǒng)計(jì)方法介紹

分析工具庫(kù)包括描述性統(tǒng)計(jì)、t檢驗(yàn)、方差分析、回歸、相關(guān)、F檢驗(yàn)等多種統(tǒng)計(jì)方法。[3][5]每次使用時(shí)，按照各統(tǒng)計(jì)方法的格式要求輸入原始數(shù)據(jù)，單擊“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)，在彈出對(duì)話框中選擇所需統(tǒng)計(jì)方法即可。

1.數(shù)據(jù)分類

將各組的分類標(biāo)志值（質(zhì)量性狀資料）或上限值（數(shù)量性狀資料）輸入工作表，在“數(shù)據(jù)分析”中選擇“直方圖”；彈出對(duì)話框后，在“輸入?yún)^(qū)域”選擇分類數(shù)據(jù)的單元格地址，“接收區(qū)域”選擇分類標(biāo)志所在的單元格，運(yùn)行即可。

2.描述統(tǒng)計(jì)

輸入數(shù)據(jù)資料，在“數(shù)據(jù)分析”中選擇“描述統(tǒng)計(jì)”，運(yùn)行后即可得到最小值、最大值、平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、峰度、偏度等常用統(tǒng)計(jì)量。

3.t檢驗(yàn)

t檢驗(yàn)包括平均值的成對(duì)二樣本分析，雙樣本等方差假設(shè)，雙樣本異方差假設(shè)檢驗(yàn)。如進(jìn)行平均值的成對(duì)二樣本分析，彈出對(duì)話框后，分別在“變量1區(qū)域”、“變量2區(qū)域”輸入兩組數(shù)據(jù)所在的單元格地址，之后在“輸出區(qū)域”選擇某空白區(qū)域，確定即可。運(yùn)行結(jié)果包括平均數(shù)、t值、df、單尾和雙尾概率（P）、臨界t值等信息。若P

如進(jìn)行成組設(shè)計(jì)的兩樣本均值檢驗(yàn)，需先進(jìn)行F檢驗(yàn)：雙樣本等方差假設(shè)，判斷兩樣本所在總體方差是否同質(zhì)。步驟：分別在變量1、變量2輸出區(qū)域選擇相應(yīng)單元格區(qū)域，運(yùn)行結(jié)果包括方差、F值、單尾概率（P）、臨界F值等。如P

4.方差分析

方差分析包括單因素、無(wú)重復(fù)雙因素、有重復(fù)雙因素三種類型。如進(jìn)行單因素方差分析，彈出對(duì)話框中，在輸入?yún)^(qū)域、分組方式、輸出區(qū)域分別輸入相應(yīng)信息后，單擊“確定”即可。輸出結(jié)果包括平方和（SS）、df（自由度）、MS（均方）、F值、F crit（F臨界值）、P值等信息（表1）。如P>0.05（或F

5.回歸與相關(guān)分析

線性回歸分析：在“數(shù)據(jù)分析” 菜單選擇“回歸”， 在彈出對(duì)話框中輸入Y值、X值、置信度、輸出區(qū)域等信息后，運(yùn)行即可得到回歸截距（Intercept，a）和回歸系數(shù)（b）（表2），從而寫(xiě)出回歸方程。根據(jù)回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)結(jié)果或方差分析的F檢驗(yàn)結(jié)果，可判斷兩個(gè)變量間的線性回歸關(guān)系是否有效。[7]由表2可知，a（Intercept）=-1.382，b=5.503，回歸方程為：=5.503x-1.382。由回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)可知，P=0.00004

三、結(jié)語(yǔ)

Excel軟件提供的統(tǒng)計(jì)功能基本涵蓋了統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)內(nèi)容，且對(duì)于生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的初學(xué)者而言，具有易學(xué)易用的優(yōu)勢(shì)，可作為本科教學(xué)的有效輔助工具。在每章理論知識(shí)講解完畢，應(yīng)緊接著介紹Excel的統(tǒng)計(jì)功能、操作步驟和結(jié)果解釋，把課程理論教學(xué)、實(shí)際案例分析和軟件應(yīng)用有機(jī)結(jié)合，可取得較好的教學(xué)效果。教學(xué)實(shí)踐表明，運(yùn)用Excel的統(tǒng)計(jì)功能來(lái)輔助理論教學(xué)，不僅能夠加深學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的理解，還可以提高學(xué)生運(yùn)用理論知識(shí)來(lái)分析數(shù)據(jù)的能力，從而使得生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)變得輕松。在今后的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)實(shí)踐中，應(yīng)緊密加強(qiáng)Excel軟件應(yīng)用與理論教學(xué)的融合，并考慮將 SPSS等專業(yè)軟件逐步引入教學(xué)中，以期進(jìn)一步提升學(xué)生分析處理復(fù)雜數(shù)據(jù)、解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

[ 參 考 文 獻(xiàn) ]

[1] 張丹，呂海燕，張幸果，等.應(yīng)用Excel軟件有效提高《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的教學(xué)效果[J].河北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012（8）：93-95，99.

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常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析范文第4篇

【論文摘要】所謂統(tǒng)計(jì)思想，就是在統(tǒng)計(jì)實(shí)際工作、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的應(yīng)用研究中，必須遵循的基本理念和指導(dǎo)思想。統(tǒng)計(jì)思想主要包括均值思想、變異思想、估計(jì)思想、相關(guān)思想、擬合思想、檢驗(yàn)思想等思想。文章通過(guò)對(duì)統(tǒng)計(jì)思想的闡釋，提出關(guān)于統(tǒng)計(jì)思想認(rèn)識(shí)的三點(diǎn)思考。

【論文關(guān)鍵詞】統(tǒng)計(jì)學(xué)；統(tǒng)計(jì)思想；認(rèn)識(shí)

1關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門實(shí)質(zhì)性的社會(huì)科學(xué)，既研究社會(huì)生活的客觀規(guī)律，也研究統(tǒng)計(jì)方法。統(tǒng)計(jì)學(xué)是繼承和發(fā)展基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)的理論成果，堅(jiān)持統(tǒng)計(jì)學(xué)的社會(huì)科學(xué)性質(zhì)，使統(tǒng)計(jì)理論研究更接近統(tǒng)計(jì)工作實(shí)際，在國(guó)家和社會(huì)得到廣泛發(fā)展。

2統(tǒng)計(jì)學(xué)中的幾種統(tǒng)計(jì)思想

2.1統(tǒng)計(jì)思想的形成

統(tǒng)計(jì)思想不是天然形成的，需要經(jīng)歷統(tǒng)計(jì)觀念、統(tǒng)計(jì)意識(shí)、統(tǒng)計(jì)理念等階段。統(tǒng)計(jì)思想是根據(jù)人類社會(huì)需求的變化而開(kāi)展各種統(tǒng)計(jì)實(shí)踐、統(tǒng)計(jì)理論研究與概括，才能逐步形成系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)思想。

2.2比較常用的幾種統(tǒng)計(jì)思想

所謂統(tǒng)計(jì)思想，就是統(tǒng)計(jì)實(shí)際工作、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論及應(yīng)用研究中必須遵循的基本理念和指導(dǎo)思想。統(tǒng)計(jì)思想主要包括:均值思想、變異思想、估計(jì)思想、相關(guān)思想、擬合思想、檢驗(yàn)思想?，F(xiàn)分述如下：

2.2.1均值思想

均值是對(duì)所要研究對(duì)象的簡(jiǎn)明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本思想。均值思想也要求從總體上看問(wèn)題，但要求觀察其一般發(fā)展趨勢(shì)，避免個(gè)別偶然現(xiàn)象的干擾，故也體現(xiàn)了總體觀。

2.2.2變異思想

統(tǒng)計(jì)研究同類現(xiàn)象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統(tǒng)計(jì)方法就是要認(rèn)識(shí)事物數(shù)量方面的差異。統(tǒng)計(jì)學(xué)反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對(duì)同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.2.3估計(jì)思想

估計(jì)以樣本推測(cè)總體，是對(duì)同類事物的由此及彼式的認(rèn)識(shí)方法。使用估計(jì)方法有一個(gè)預(yù)設(shè)：樣本與總體具有相同的性質(zhì)。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計(jì)理論對(duì)置信程度的測(cè)量就是保持邏輯嚴(yán)謹(jǐn)?shù)谋匾襟E。

2.2.4相關(guān)思想

事物是普遍聯(lián)系的，在變化中，經(jīng)常出現(xiàn)一些事物相隨共變或相隨共現(xiàn)的情況，總體又是由許多個(gè)別事務(wù)所組成，這些個(gè)別事物是相互關(guān)聯(lián)的，而我們所研究的事物總體又是在同質(zhì)性的基礎(chǔ)上形成。因而，總體中的個(gè)體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關(guān)聯(lián)的。

2.2.5擬合思想

擬合是對(duì)不同類型事物之間關(guān)系之表象的抽象。任何一個(gè)單一的關(guān)系必須依賴其他關(guān)系而存在，所有實(shí)際事物的關(guān)系都表現(xiàn)得非常復(fù)雜，這種方法就是對(duì)規(guī)律或趨勢(shì)的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢(shì)。趨勢(shì)表達(dá)的是“事物和關(guān)系的變化過(guò)程在數(shù)量上所體現(xiàn)的模式和基于此而預(yù)示的可能性”。

2.2.6檢驗(yàn)思想

統(tǒng)計(jì)方法總是歸納性的，其結(jié)論永遠(yuǎn)帶有一定的或然性，基于局部特征和規(guī)律所推廣出來(lái)的判斷不可能完全可信，檢驗(yàn)過(guò)程就是利用樣本的實(shí)際資料來(lái)檢驗(yàn)事先對(duì)總體某些數(shù)量特征的假設(shè)是否可信。

2.3統(tǒng)計(jì)思想的特點(diǎn)

作為一門應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)，它從數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)派汲取新的營(yíng)養(yǎng)，并且越來(lái)越廣泛的應(yīng)用數(shù)學(xué)方法，聯(lián)系也越來(lái)越密切，但在統(tǒng)計(jì)思想的體現(xiàn)上與通用學(xué)派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點(diǎn)能從以下四個(gè)方面體現(xiàn)出：

（1）統(tǒng)計(jì)思想強(qiáng)調(diào)方法性與應(yīng)用性的統(tǒng)一；

（2）統(tǒng)計(jì)思想強(qiáng)調(diào)科學(xué)性與藝術(shù)性的統(tǒng)一；

（3）統(tǒng)計(jì)思想強(qiáng)調(diào)客觀性與主觀性的統(tǒng)一；

（4）統(tǒng)計(jì)思想強(qiáng)調(diào)定性分析與定量分析的統(tǒng)一。

3對(duì)統(tǒng)計(jì)思想的一些思考

3.1要更正當(dāng)前存在的一些不正確的思想認(rèn)識(shí)

英國(guó)著名生物學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家高爾頓曾經(jīng)說(shuō)過(guò)：“統(tǒng)計(jì)學(xué)具有處理復(fù)雜問(wèn)題的非凡能力，當(dāng)科學(xué)的探索者在前進(jìn)的過(guò)程中荊棘載途時(shí)，唯有統(tǒng)計(jì)學(xué)可以幫助他們打開(kāi)一條通道”。但事實(shí)并非這么簡(jiǎn)單，因?yàn)槲覀兯媾R的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題可能要比想象的復(fù)雜得多。此外，有些人認(rèn)為方法越復(fù)雜越科學(xué)，在實(shí)際的分析研究中，喜歡簡(jiǎn)單問(wèn)題復(fù)雜化，似乎這樣才能顯示其科學(xué)含量。其實(shí)，真正的科學(xué)是使復(fù)雜的問(wèn)題簡(jiǎn)單化而不是追求復(fù)雜化。與此相關(guān)聯(lián)的是，有些人認(rèn)為只有推斷統(tǒng)計(jì)才是科學(xué)，描述統(tǒng)計(jì)不是科學(xué)，并延伸擴(kuò)大到只有數(shù)理統(tǒng)計(jì)是科學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)不是科學(xué)這樣的認(rèn)識(shí)。這種認(rèn)識(shí)是極其錯(cuò)誤的，至少是對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的無(wú)知。比利時(shí)數(shù)學(xué)家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用于人類事物，試圖把統(tǒng)計(jì)學(xué)創(chuàng)建成改良社會(huì)的一種工具。經(jīng)濟(jì)學(xué)和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)中的某些近代概念，如GNP、人口增長(zhǎng)率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產(chǎn)。

3.2要不斷拓展統(tǒng)計(jì)思維方式

統(tǒng)計(jì)學(xué)是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測(cè)到的數(shù)據(jù)信息(尤其是不完全甚至劣質(zhì)的信息)去產(chǎn)生新的知識(shí)或去驗(yàn)證一個(gè)假設(shè)，即以所掌握的數(shù)據(jù)信息為依據(jù)，歸納得出具有一般特征的結(jié)論。歸納推理是要在數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上透過(guò)偶然性去發(fā)現(xiàn)必然性。演繹推理是對(duì)統(tǒng)計(jì)認(rèn)識(shí)能力的深化，尤其是在根據(jù)必然性去研究和認(rèn)識(shí)偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化對(duì)數(shù)據(jù)分析的認(rèn)識(shí)

任何統(tǒng)計(jì)研究都離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析。因?yàn)檫@是得到統(tǒng)計(jì)研究結(jié)論的必要環(huán)節(jié)。雖然統(tǒng)計(jì)分析的形式隨時(shí)代的推移而變化著，但是“從數(shù)據(jù)中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統(tǒng)計(jì)分析的目的卻一直沒(méi)有改變。對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的原因有以下三個(gè)方面：一是基于同樣的數(shù)據(jù)會(huì)得出不同、甚至相反的分析結(jié)論；二是我們所面對(duì)的分析數(shù)據(jù)有時(shí)是缺損的或存在不真實(shí)性；三是我們所面對(duì)的分析數(shù)據(jù)有時(shí)則又是海量的，讓人無(wú)從下手。雖然統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析已經(jīng)經(jīng)歷了描述性數(shù)據(jù)分析(DDA)、推斷性數(shù)據(jù)分析(IDA)和探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)等階段，分析的方法技術(shù)已經(jīng)有了質(zhì)的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問(wèn)題似乎也越來(lái)越多。所以，我們必須深化對(duì)數(shù)據(jù)分析的認(rèn)識(shí)，圍繞“準(zhǔn)確解答特定問(wèn)題并且從數(shù)據(jù)中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續(xù)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析方法技術(shù)的研究。

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常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析范文第5篇

目前，醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的很多原理和方法已成功地應(yīng)用于這些新研究之中，并在此基礎(chǔ)之上有了新的發(fā)展和改進(jìn)。如概率分布的知識(shí)與序列相似性分析、蛋白質(zhì)分類等技術(shù)密切相關(guān)；方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)方法經(jīng)改進(jìn)和結(jié)合后在基因表達(dá)數(shù)據(jù)的前期分析中發(fā)揮了較好的作用；而聚類分析、判別分析、相關(guān)分析這些大家所熟知的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法更是在基因分類和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建立中得到了廣泛的應(yīng)用。在進(jìn)行醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教學(xué)時(shí)加入生物信息學(xué)方面的應(yīng)用實(shí)例，不僅可以使學(xué)員了解本學(xué)科研究的前沿和醫(yī)學(xué)、生物信息學(xué)研究的新發(fā)展，還可以提高學(xué)員對(duì)于醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論學(xué)習(xí)的興趣，掌握先進(jìn)的生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析方法，提高今后從事醫(yī)學(xué)科研的能力。下面，本文在回顧醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)授課主要內(nèi)容的基礎(chǔ)上，就醫(yī)學(xué)和生物信息學(xué)中的可能應(yīng)用舉例如下：

一、概率分布

概率分布（probabilitydistribution）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中多種統(tǒng)計(jì)分析方法的理論基礎(chǔ)。授課內(nèi)容一般包括：二項(xiàng)分布、Possion分布、正態(tài)分布、t分布、F分布等。

借助概率分布常?？梢詭椭覀兞私馍笜?biāo)的特征、醫(yī)學(xué)現(xiàn)象的發(fā)生規(guī)律等等。例如，臨床檢驗(yàn)中計(jì)量實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)的參考值范圍就是依據(jù)正態(tài)分布和t分布的原理計(jì)算得到；許多醫(yī)學(xué)試驗(yàn)的“陽(yáng)性”結(jié)果服從二項(xiàng)分布，因此它被廣泛用于化學(xué)毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽(yáng)性率的區(qū)間估計(jì)等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發(fā)病率很低的非傳染性疾病患病數(shù)或死亡數(shù)的分布，單位面積（或容積）內(nèi)細(xì)菌數(shù)的分布等都服從Poisson分布，我們就可以借助Poisson分布的原理定量地對(duì)上述現(xiàn)象進(jìn)行研究。

在生物信息學(xué)中概率分布也有一定應(yīng)用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質(zhì)）序列的相似性分析。被研究者廣泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速將研究者提交的蛋白質(zhì)（或DNA）數(shù)據(jù)與公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行相似性序列比對(duì)。對(duì)于序列a和b，BLAST發(fā)現(xiàn)的高得分匹配區(qū)稱為HSPs。而HSP得分超過(guò)閾值t的概率P(H(a,b)>t)可以依據(jù)Poisson分布的性質(zhì)計(jì)算得到。

二、假設(shè)檢驗(yàn)

假設(shè)檢驗(yàn)（hypothesis）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中統(tǒng)計(jì)推斷部分的重要內(nèi)容。假設(shè)檢驗(yàn)根據(jù)反證法和小概率原理，首先依據(jù)資料性質(zhì)和所需解決的問(wèn)題，建立檢驗(yàn)假設(shè)；在假設(shè)該檢驗(yàn)假設(shè)成立的前提下，采用適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)方法，根據(jù)樣本算得相應(yīng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；最后，依據(jù)概率分布的特點(diǎn)和算得的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的大小來(lái)判斷是否支持所建立的檢驗(yàn)假設(shè)，進(jìn)而推斷總體上該假設(shè)是否成立。其基本方法包括：u檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、方差分析（ANOVA）和非參數(shù)檢驗(yàn)方法。

假設(shè)檢驗(yàn)為醫(yī)學(xué)研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機(jī)抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數(shù)）與該年齡段兒童應(yīng)有的標(biāo)準(zhǔn)平均身高（總體均數(shù)）做u檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標(biāo)準(zhǔn)身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長(zhǎng)發(fā)育水平提供參考。又如，醫(yī)學(xué)中常?？梢圆捎胻檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)比較兩種藥物的療效有無(wú)差別；用2檢驗(yàn)比較不同治療方法的有效率是否相同等等。

這些假設(shè)檢驗(yàn)的方法在生物實(shí)驗(yàn)資料的分析前期應(yīng)用較多，但由于研究目的和資料性質(zhì)不同，一般會(huì)對(duì)某些方法進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整和結(jié)合。

例如，基于基因芯片實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)尋找差異表達(dá)基因的問(wèn)題?；蛐酒╣enechip）是近年來(lái)實(shí)驗(yàn)分子生物學(xué)的技術(shù)突破之一，它允許研究者在一次實(shí)驗(yàn)中獲得成千上萬(wàn)條基因在設(shè)定實(shí)驗(yàn)條件下的表達(dá)數(shù)據(jù)。為了從這海量的數(shù)據(jù)中尋找有意義的信息，在對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程中，找到那些在若干實(shí)驗(yàn)組中表達(dá)水平有明顯差異的基因是比較基礎(chǔ)和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達(dá)基因”，或者“顯著性基因”。如果將不同實(shí)驗(yàn)條件下某條基因表達(dá)水平的重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)看作一個(gè)樣本，尋找差異表達(dá)基因的問(wèn)題其實(shí)就可以采用假設(shè)檢驗(yàn)方法加以解決。

如果表達(dá)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，可以采用t-檢驗(yàn)（或者方差分析）比較兩樣本（或多樣本）平均表達(dá)水平的差異。

但是，由于表達(dá)數(shù)據(jù)很難滿足正態(tài)性假定，目前常用的方法基于非參數(shù)檢驗(yàn)的思想，并對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。該方法分為兩步：首先，選擇一個(gè)統(tǒng)計(jì)量對(duì)基因排秩，用秩代替表達(dá)值本身；其次，為排秩統(tǒng)計(jì)量選擇一個(gè)判別值，在其之上的值判定為差異顯著。常用的排秩統(tǒng)計(jì)量有：任一特定基因在重復(fù)序列中表達(dá)水平M值的均值；考慮到基因在不同序列上變異程度的統(tǒng)計(jì)量，其中，s是M的標(biāo)準(zhǔn)差；以及用經(jīng)驗(yàn)Bayes方法修正后的t-統(tǒng)計(jì)量：，修正值a由M的方差s2的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)得到。

三、一些高級(jí)統(tǒng)計(jì)方法在基因研究中的應(yīng)用

（一）聚類分析

聚類分析（clusteringanalysis）是按照“物以類聚”的原則，根據(jù)聚類對(duì)象的某些性質(zhì)與特征，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析的方法，將聚類對(duì)象比較相似或相近的歸并為同一類。使得各類內(nèi)的差異相對(duì)較小，類與類間的差異相對(duì)較大1。聚類分析作為一種探索性的統(tǒng)計(jì)分析方法，其基本內(nèi)容包括：相似性度量方法、系統(tǒng)聚類法（HierarchicalClustering）、K-means聚類法、SOM方法等。

聚類分析可以幫助我們解決醫(yī)學(xué)中諸如：人的體型分類，某種疾病從發(fā)生、發(fā)展到治愈不同階段的劃分，青少年生長(zhǎng)發(fā)育分期的確定等問(wèn)題。

近年來(lái)隨著基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的不斷積累，聚類分析已成為發(fā)掘基因信息的有效工具。在基因表達(dá)研究中，一項(xiàng)主要的任務(wù)是從基因表達(dá)數(shù)據(jù)中識(shí)別出基因的共同表達(dá)模式，由此將基因分成不同的種類，以便更為深入地了解其生物功能及關(guān)聯(lián)性。這種探索完全未知的數(shù)據(jù)特征的方法就是聚類分析，生物信息學(xué)中又稱為無(wú)監(jiān)督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)基因（樣本）進(jìn)行聚類，將具有相同表達(dá)模式的基因（樣本）聚為一類，根據(jù)聚類結(jié)果通過(guò)已知基因（樣本）的功能去認(rèn)識(shí)那些未知功能的基因。對(duì)于基因表達(dá)數(shù)據(jù)而言，系統(tǒng)聚類法易于使用、應(yīng)用廣泛，其結(jié)果——系統(tǒng)樹(shù)圖能提供一個(gè)可視化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計(jì)算方法中，平均聯(lián)接法(AverageLinkageClustering)一般能給出較為合理的聚類結(jié)果2。

（二）判別分析

判別分析（discriminantanalysis）是根據(jù)觀測(cè)到的某些指標(biāo)的數(shù)據(jù)對(duì)所研究的對(duì)象建立判別函數(shù)，并進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。它與聚類分析都是研究分類問(wèn)題，所不同的是判別分析是在已知分類的前提下，判定觀察對(duì)象的歸屬3。其基本方法包括：Fisher線性判別（FLD）、最鄰近分類法（k-NearestNeighborClassifiers）、分類樹(shù)算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）和支持向量機(jī)（SVMs）。

判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計(jì)量診斷學(xué)就是以判別分析為主要基礎(chǔ)迅速發(fā)展起來(lái)的一門科學(xué)。如臨床醫(yī)生根據(jù)患者的主訴、體征及檢查結(jié)果作出診斷；根據(jù)各種癥狀的嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)病人的預(yù)后或進(jìn)行某些治療方法的療效評(píng)估；以及流行病學(xué)中某些疾病的早期預(yù)報(bào)，環(huán)境污染程度的堅(jiān)定及環(huán)保措施、勞保措施的效果評(píng)估等。

在生物信息學(xué)針對(duì)基因的研究工作中，由于借助了精確的生物實(shí)驗(yàn)，研究者通常能得到基因（樣本）的準(zhǔn)確分類，如，基因的功能類、樣本歸結(jié)于疾?。ㄕ＃顟B(tài)等等。當(dāng)利用了這些分類信息時(shí)，就可以采用判別分析的方法對(duì)基因進(jìn)行分類，生物信息學(xué)中又稱為有監(jiān)督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中，對(duì)于已經(jīng)過(guò)濾的基因，前三種方法的應(yīng)用較為簡(jiǎn)單。而支持向量機(jī)（SVMs）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）是兩種較新，但很有應(yīng)用前景的方法。

（三）相關(guān)分析

相關(guān)分析（correlationanalysis）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中研究?jī)勺兞块g關(guān)系的重要方法。它借助相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量?jī)勺兞恐g的關(guān)系是否存在、關(guān)系的強(qiáng)弱，以及相互影響的方向。其基本內(nèi)容包括：線性相關(guān)系數(shù)、秩相關(guān)系數(shù)、相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)、典型相關(guān)分析等。

我們常?？梢越柚嚓P(guān)分析判斷研究者所感興趣的兩個(gè)醫(yī)學(xué)現(xiàn)象之間是否存在聯(lián)系。例如，采用秩相關(guān)分析我們發(fā)現(xiàn)某種食物中黃曲霉毒素相對(duì)含量與肝癌死亡率間存在正相關(guān)關(guān)系；采用線性相關(guān)方法發(fā)現(xiàn)中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關(guān)關(guān)系等等。

生物信息學(xué)中可以利用相關(guān)分析建立基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。如果將兩個(gè)不同的基因在不同實(shí)驗(yàn)條件下的表達(dá)看作是兩個(gè)變量，相關(guān)分析所研究的正是兩者之間的調(diào)控關(guān)系。如采用線性相關(guān)系數(shù)進(jìn)行兩基因關(guān)系的分析時(shí)，其大小反應(yīng)了基因調(diào)控關(guān)系的強(qiáng)弱，符號(hào)則反應(yīng)了兩基因是協(xié)同關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為正），還是抑制關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為負(fù)）。

四、意義

生物信息學(xué)不僅是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究前沿，更是醫(yī)學(xué)研究由宏觀向微觀拓展的重要領(lǐng)域，其研究?jī)?nèi)容已逐漸為多數(shù)醫(yī)學(xué)院校的學(xué)員了解和熟悉。而如何對(duì)新技術(shù)產(chǎn)生的生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確合理的分析，卻成為生物信息學(xué)研究的主要瓶頸之一。