引論：我們為您整理了13篇常見的統計學問題范文，供您借鑒以豐富您的創作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發您的創作靈感，讓您的文章更具深度。
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統計學中常用的概念有總體與樣本、隨機化與概率、計量與計數、等級資料及正態與偏態分布資料、標準差與標準誤等。如某研究采用經會陰途徑測定宮頸長度,以探討不同宮頸長度與臨產時間的關系。結果顯示35例宮頸長度為25～34mm者與32例宮頸長為15～24mm者臨產時間的均值±標準差(x±s)各為57.6±58.1與47.3±49.1小時。該計量資料,經t檢驗顯示t=0.780,P>0.05,并未提示不同宮頸長度的臨產時間差異有顯著意義;從標準差大于均值,顯示各變量值離散程度大,呈偏態分布,故不能采用x±s這一算術均數法計算均數。經偏態轉換成近似正態分布資料后結果是:35例與32例的臨產時間各為34.5±4.1與26.7±4.1小時,(t=7.778,P
二、 正常值范圍及異常閾值的確定
如何選擇研究對象,至少需多少例,正確統計處理和參考一定數量的病例數據,是確定正常值范圍及異常閾值的四個重要因素。
1.研究對象:應為“完全健康者”,可包括患有不影響待測指標疾病的患者。如“正常妊娠”的條件:孕前月經周期規則、單胎、妊娠過程順利、無產科并發癥及其它有關合并癥,分娩孕周為37～41周+6,新生兒出生體重為2500～4000g和Apgar評分≥7分。
2.觀察數量:觀察數量應盡可能多于100例;需分組者,各組人數也是如此(標本來源困難時酌情減少)。有些指標值如雌三醇(E3)、甲胎蛋白(AFP)、胎盤泌乳素(HPL)等隨孕周進展而變化,應按孕周分組;鄰近孕周均數相近者,可合并幾周計算。若為偏態分布,應以百分位數計算,則例數應≥120例。取各孕周對象時,應考慮到所取各孕周中的例數分布大致均衡。顯然,文稿中往往以少量例數求得正常值是欠可靠的。
3.統計處理:應根據所得數據分布特征采用不同的統計處理方法。屬正態或近似正態分布的數據,可采用x±s法計算;這也適用于以一定方法能將非正態分布轉換成正態或近似正態分布的資料。對無法轉換的偏態資料,應采用百分位數計算法。具體計算(包括上下限初步制定)見文獻。
4.對照數量:相應觀察的病例數(包括分組)應不少于30例,這對制定某指標有臨床意義的異常閾值尤其重要,這一點往往易被忽視。如在參考較多病例數據后,唾液游離E3的下限異常閾值應為第2.5百分位數,而非通常采用的5百分位數。否則,將會導致該指標產前監護的假陽性率增加。
三、 t檢驗與校正t檢驗(t′檢驗)
這是文稿中極易混淆的一類計量資料統計問題。
(一)檢驗的注意事項
1.t檢驗的意義:t檢驗與所有統計分析相同,其結果提示現有差別不僅僅是抽樣誤差所致,且提示犯第一類錯誤的可能性大小,即t0.05與t0.01犯第一類錯誤的可能性各為5%與1%。
2.統計意義與臨床意義的關系:統計學有顯著意義,而在臨床上可能是無意義的,提示該研究應繼續深入,以明確該差異是否真有顯著意義;相反,統計無顯著意義,而臨床上卻是有意義的,不能貿然輕易地下結論。應復查實驗設計、方法、試劑及儀器性能、質控措施和實驗數據等是否有問題,或尚需再進一步增加樣本量進行復測等。
3.t檢驗適用范圍:t檢驗僅適用于正態或近似正態分布(包括偏態轉換)和其方差是齊性資料的檢驗;t檢驗適用于可比性資料,即除了欲比較的因素外,其它所有可影響的因素應相似。
4.t檢驗的結果判斷:判斷結果不應絕對化,P0.05,分別表示可拒絕或接受原定的假設,但兩者都有5%的可能性犯第一類錯誤;而P值越小,只能是更有理由拒絕原定的假設。
5.單側與雙側檢驗:應預先制定本研究的結果是需行雙側還是單側檢驗。對有把握確知某治療措施或某指標是不會劣于現有的,才作單側檢驗;若不知何者為優,應行雙側檢驗。因為在同一t值的界限上,單側檢驗的概率(P)僅為后者的一半,也就是說單側檢驗較雙側檢驗更易得出差別有統計意義的結論,不可隨意制定。一般講,絕大多數研究以采用雙側檢驗為妥。
(二)t′檢驗與t檢驗的區別
當兩樣本均數的方差非齊性時,應以t′替代t檢驗。例如:甲組32例血清某指標值為53.9±49.6(μmol/L);乙組6例的結果為26.6±7.2(μmol/L),若不考慮兩樣本方差大小,t檢驗示t=1.331,P>0.05,提示兩組血清該指標的平均含量差異無顯著意義。但先作方差齊性檢驗,F=47.4,Pt′0.012.875,P
四、 卡方(χ2)、校正χ2與直接概率法(或精確法)檢驗
這三種檢驗方法為一類用途較廣、但也易混淆的、適用于計數資料檢驗的方法。應注意,鑒于總數與理論值的不同,應采用相適合的檢驗方法。
例1.192例出生體重≥4000g的新生兒發生難產與窒息數分別為151例與22例;3475例出生體重≥3500～4000g的新生兒發生難產與窒息數分別為185與265例;2451例出生體重≥2500～3500g的新生兒發生難產與窒息數分別為122與169例。3組的構成比:難產與新生兒窒息率分別為:78.6%、5.3%、5.0%與11.4%、7.6%、6.9%。據此貿然認為出生體重≥2500～3500g為最佳新生兒分娩體重的結論是不可靠的。經χ2分析,后兩組的難產與窒息率間和前兩組窒息率間差異均無顯著意義(P均>0.05)。故可認為,單據本研究結果是難以得出上述臨床上認可的結論的。這涉及到上述“統計無顯著意義,而臨床卻是有意義”的問題,應進一步復查或增加樣本測試。杜絕單純根據百分率的大小貿然下結論。
例2.某藥治療感染衣原體(CT)的中、晚期孕婦各11例和36例,她們的新生兒感染CT數各為3例和23例。χ2檢驗得χ2=4.570,P
例3.以精確法替代χ2檢驗。某新技術測試8例卵巢內胚竇瘤患者,5例呈陽性反應;測試25例卵巢顆粒細胞瘤患者中6例陽性。χ2檢驗得χ2=4.042,P
五、 相關與回歸分析
相關分析只是以相關系數(r)來表示兩個變量間直線關系的密切程度和相關方面的統計指標。無論是正相關(r為正值)或負相關(r為負值),只是經相關系數的統計意義檢驗(如t檢驗)后,當P
“相關”是表示兩個變量間相互關系的密切程度,而回歸分析是提示兩個變量間的從屬關系。在回歸分析中,應注意由X變量值推算Y,與以Y變量值推算X的回歸線是不一樣的;直線回歸方程的適用范圍,一般僅適合于自變量X原測數據的范圍,故繪制回歸線時,X值切不能超越實測值的范圍而任意延長。
可見,這兩種分析,說明的問題是不同的,但相互又有聯系。在作回歸分析時,一般先作相關分析,只有在相關分析有統計意義(即回歸有統計意義)的前提下,求回歸方程和回歸線才有實際意義。決不能把毫無實際意義的兩個事物或兩種現象進行相關與回歸分析。
六、 數據的正確書寫
1.文稿內各數據的書寫必須前后一致;總數應等于各分組的數據之和。
2.對不同指標,有其不同數據精度的要求,這應結合專業知識加以判斷。如新生兒出生體重是以公斤為單位,記錄測定數據精確到小數點后的第二位數字即可。
3.測定數據的書寫,不能超越其測量儀器測試的精確度范圍。
4.同一指標的前后數據應保持同一精確度。
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新課程的核心理念是以學生發展為本，讓學生參與是新課程實施的核心。如何實施，應尊重學生，還學生學習的自由，提高學生的學習興趣；優化教學環境，加強交流與合作；給每位學生以期望和激勵，讓學生有成功感；教學中在以教師為主導的前提下，堅持學生是探究的主體，根據教材提供的學習材料，伴隨知識的發生、形成、發展的全過程進行探究活動，教師著力引導學生多思考、多探索，讓學生學會發現問題、提出問題、分析問題、解決問題，只有這樣才能使學生品嘗到自己發現的樂趣，才能激起他們強烈的求知欲和創造欲。只有達到這樣的境地，才會真正實現學生的主動參與。根據建構主義理論：建構主義本來是源自關于兒童認知發展的理論，由于個體的認知發展與學習過程密切相關，因此利用建構主義可以比較好地說明人類學習過程的認知規律，即較好地說明學習如何發生、意義如何建構、概念如何形成，以及理想的學習環境應包含哪些主要因素等。其核心概括為以學生為中心，強調學生對知識的主動探索、強調做中學，主動發現和對所學知識意義的主動建構，讓學生自主學習，合作學習，探究學習。為此通用技術學科，采用以“問題場”為載體的教學實踐研究。研究過程如下：研究背景；研究目標；研究內容；研究方法；研究計劃；預期成果。
場的概念是近代物理學最重要的概念之一，最初由法拉第提出來，指出電荷間相互作用是通過電場發生的，場我們看不見也摸不著，但確實存在，場是空間坐標和時間的函數。我們的研究課題“問題場”與此類似，是空間正四面體結構。本課題的“問題場”指課堂教學中以一系列問題串為載體，師生之間、生生之間為完成共同的學習內容而相互作用所有時空中介的總稱。對于通用技術課堂教學而言，就是以“目標串”、“問題串”、“活動串”、“反饋串”為四維緯度，以學生為中心，讓學生置身于其相互作用的場中，通過場作用充分發揮學生主體作用，從而產生場效應實現學習目標。
二、實施方案
《通用技術》是新課程改革的產物，是高中技術教育中除信息技術之外的、較寬泛的，體現基礎性和通用性并與專業技術相區別的技術，是日常生活中應用廣泛，對廣大學生的發展具有廣泛遷移價值的技術。通用技術課程是一門立足實踐、注重創造、高度綜合、科學與人文融合的課程。它的學習過程是學生主動建構知識、不斷拓展能力、形成良好情感態度與價值觀的過程，是一個富有生機、充滿探究、方式多元的活動過程，是普通高中必修的課程，基本目標是“提高學生的技術素養，促進學生全面而富有個性的發展”。在當今鼓勵“大眾創業，萬眾創新”的時代，更有意義。
備課樣式：
“問題場”課題研究課堂教學評價量表
上課老師：？搖 ？搖？搖？搖 ？搖班級：？搖？搖？搖？搖 ？搖內容：？搖 ？搖？搖？搖？搖
上課時間：？搖 ？搖？搖？搖？搖評課老師：？搖 ？搖 ？搖？搖 ？搖
重點講一下反饋串設計，包括教師巡視、學生回答、觀看視頻、投影展示、投影講解、當堂訓練、學生回答后教師評價補充等。體現課堂的高效性，美國教育博士加里?D?鮑里奇在《有效教學方法》中提出促進有效教學的五種關鍵行為是清晰授課，任務導向，多樣化教學，引導學生投入學習過程，確保學生成功率。在以問題場為載體的課堂教學中，強調學習任務的明晰呈現，并以問題場的形式進行具體的學習任務導向，同時針對每個問題選擇合適的多樣化的學習活動，引導學生積極投入學習，并通過合適的反饋方式確保學生的成功率。這種問題場場效應的實現，突出了課堂的高效性。
在以問題場為載體的課堂教學中，教師的主導作用體現在對每板塊內容以“問題場”為導向組織教學的過程中，積極帶領學生生成新的“問題場”，師生共同合作、探究，解決問題。教師的主導作用還體現在學生活動過程中教師對活動的指導作用及活動后對教學目標達成反饋全過程中。針對不同的問題，學生采用不同的活動方式、形成多樣化的學習方式，問題場產生的場效應得以真正發揮，真正把課堂還給學生。
三、課堂教學實踐
問題場涉及的領域很廣，就教學環節來說涉及課前準備、課堂教學和課后延伸，本課題基于高中生對通用技術學科學習方式的現狀，著重在課堂教學中開展研究。在日常課堂教學中，課前以備課組為單位集體備課，共同討論，以“問題場”為核心，精心設計目標串、問題串、活動串、反饋串、在課堂上要認真落實，發現問題及時解決并反饋，善于抓住課堂中生成的問題，機智靈活處理，提升課堂效率。課后備課組成員及時反饋探討課堂中的問題，并找出解決問題的方法，采取有效措施改正或彌補。我們開設以“問題場”為載體的課堂教學研究市級、區級、校際和校級的公開課，在公開課上，利用制定的觀察量表和設計式樣進行課堂評價，全組成員一起探討公開課的優點與不足，特別是針對不足之處找出解決的有效方法途徑，讓老師不僅學習別人的長處，更彌補自己的不足，從而真正有效地提高課堂效率，加強與其他學校的聯系，多向同行學習、請教，不斷提升自己的專業素養，及時反思，形成課前進行集體備課，課后進行集體評議，個人在此基礎上進行反思，并把相關材料及時上傳校園網，及時進行經驗總結，撰寫教學論文并爭取發表，努力使課題研究常態化，努力挖掘、發揮課題在課堂教學實踐中的真正價值。
參考文獻：
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醫學統計學是一門以統計學原理和方法為基礎，探索醫學科研工作中遇到的有關數據的收集、整理和分析方法的應用科學，又可被看成一個收集信息、處理信息、分析信息，進而從中提煉和總結分析出新的信息的過程[1]。隨著醫學科研水平和醫療技術水平的不斷提高，醫學科研和臨床實際工作中，人們對待科學的態度逐漸從原來的“經驗主義”轉變為“論據先行原則”，無論是在一些醫學相關學科的基礎實驗中，還是在一些臨床疾病的診治等工作中，人們遇到問題時不再“想當然”，而是首先考慮為什么，有何依據，而這些依據大多需要通過統計學中的信息收集、整理、分析來提供。因此，醫學統計學在醫學工作中的地位越來越重要，統計學應用的正確與否直接影響著醫學科研結論的科學性、嚴謹性和可靠性，具體到醫學期刊方面，就會出現因統計學應用不恰當而導致醫學期刊不嚴謹、不科學、不可靠和不具有影響力[2]。鑒于醫學統計學在醫學期刊中的重要地位，作者結合《腫瘤基礎與臨床》雜志2011年的240篇文章中出現的統計學問題，對目前我國醫學期刊中常見的統計學問題進行分析，同時提出一定的解決方案，為醫學編輯工作能力的提高以及醫學期刊整體水平的上升提供一定幫助。
1 醫學期刊中常見統計學問題
統計學的誤用、錯用和不用問題廣泛存在于許多醫學期刊中，統計學錯誤率處于較高水平，有文獻報道期刊論文統計學錯誤率為38%—80%，而且統計學問題的種類幾乎涉及統計學的每個方面，包括實驗設計不合理、未進行統計學處理、統計分析軟件未介紹或介紹不清、統計學數據的描述方法不當、統計學方法的描述不清或錯用、統計值或P值不全或描述不清、統計學結果分析或描述錯誤等[3-4]。王倩等[5]對5種“中華”系列雜志刊登的文章的統計學應用進行回顧性分析，發現1985年統計學方法應用的錯誤率占24%，1995年占36%。沈進等[6]選取8種醫學期刊，分析發表于1998年至2005年的544篇論著文章的統計學方法應用情況，結果顯示，136篇的統計學出現明顯錯誤，錯誤率達到25%，其中以資料處理方法不當所占比例最高，達到61.76%，其次為圖表錯誤、未作統計學處理等。我刊2011年刊登的240篇論文中，排除個案報道、教學論文、棕色行論文36篇，剩余的204篇論文中有126篇論文采用了統計學處理，占61.76%（126/204），現結合本刊統計學應用現狀針對醫學期刊中常見的統計學問題進行分類分析如下。
1.1 統計研究設計不合理問題
大多數非統計學專業的學者在進行統計研究設計（包括實驗設計、調查設計、臨床試驗設計）時僅僅從本專業的角度考慮，根據主觀想要得到的結果進行分組設計，而完全沒有考慮該實驗設計的可行性、組間數據是否具有可比性等問題，主要表現在實驗設計時不遵循隨機化原則、未設置對照或對照不合理、均衡性原則貫徹不徹底等[7]。常見的統計研究設計不合理問題包括缺少對照或對照不合理、單因素設計取代多因素設計、樣本量選擇不具有代表性或樣本量不足等[8]。例如，本刊《SMO蛋白及mRNA在食管癌鱗狀細胞癌組織中的表達及意義》一文，在實驗分組設計時未對各組間數據是否具有可比性進行統計學分析。
1.2 未進行統計學處理問題
許多醫學期刊論文雖然也進行了分組設計、設立對照等，但是文中未說明采用何種統計方法，也未對這些數據進行統計學處理，僅僅通過對實驗所得的實際數據的直觀判斷就得出結論[9]。例如，本刊《肺尖癌26例療效分析》一文中，作者在分析不同治療方法對肺尖癌的療效時并未采用任何統計方法，而是直接得出了“綜合治療較單純治療更能延長肺尖癌患者生存期”的結論，這不符合現代醫學科研的結論需有據而立的原則。
1.3 統計方法的描述不具體或錯用問題
1.3.1 統計方法的描述不具體
一些醫學期刊論文中列出的統計方法過于簡單，甚至未列出，主要有以下幾種情況[10-12]：在“材料與方法”部分中的“統計學處理”中未列出所用的統計學軟件或僅列出所用軟件而未說明所用軟件的版本；對于何種數據采用何種統計方法僅籠統描述，未具體列出文中的那些數據應該用何統計方法；對于定量數據僅列出采取t檢驗或方差分析，而未列出是否進行正態性檢驗和方差齊性檢驗；對于兩組定量數據無論是應該采用成組設計t檢驗還是配對設計t檢驗，均僅描述為“兩組定量數據比較采用t檢驗”；對于兩組或多組定性數據的比較，無論是僅需用 2檢驗，還是需要采用矯正 2檢驗或 2分割檢驗，均描述為“兩組或多組定性數據的比較采用 2檢驗”；統計學符號書寫不規范，例如，根據GB/T3358-82，F檢驗、P值、 2檢驗、t檢驗等中的字母應為斜體，不符合上述規定的書寫均為錯誤情況，這在論文中非常普遍；未列出檢驗水準 ，檢驗水準 是事先設定的判斷小概率實踐的標準，實際意義是允許犯假陽性錯誤概率的最大值，需要根據不同的研究目的進行設定。例如，本刊《 -連環蛋白和層粘連蛋白的表達與垂體腺瘤侵襲性的關系》一文在“統計學處理”僅說明數據的比較采用t檢驗，而未說明t檢驗的類型。
1.3.2 統計方法的錯用
一些醫學期刊論文中的統計方法的應用存在明顯的錯誤。對于所有定量數據，常見的錯誤有[13-14]：無論是否符合正態分布、是否方差齊，一律盲目應用t檢驗或單因素方差分析等參數檢驗方法進行比較分析；無論數據分為幾組，一律采用t檢驗進行比較分析，把其當做定量數據比較的萬能工具；無論各組數據是何關系，一律采用成組設計t檢驗或單因素方差分析。例如，本刊《癌癥相關性乏力與TGF- 1的關系分析》一文中，定量數據進行比較分析之前未說明是否進行了方差齊性檢驗和正態性檢驗。對于所有定性數據，常見的錯誤有：把 2檢驗當做所有定性數據的萬能統計工具，忽略了其應用的前提條件是， 2檢驗適用于正態分布的定性數據，且樣本量最好>40，列聯表數據進行 2檢驗時不能有1/5以上的格子其理論頻數
1.4 統計結果的描述及分析錯誤問題
許多醫學期刊論文中均可見到統計結果的描述或分析錯誤，常見的有以下幾種[15-17]：1）對于定量數據應當根據是否符合正態分布而采用不同的描述方法，符合者一般采用“均數±標準差”或“均數±標準誤”表示，而不符合者則采用中位數和四分位間距來進行表示，不按上述規定進行描述者均屬于錯誤描述；2）對于定性數據，常見的錯誤是構成比和百分率不分，計算率或構成比等相對數的樣本量過小；3）解釋有統計學意義時僅根據P值的大小得出相應結論，例如對于A、B組2組的療效（假定A組療效優于B組），其“P
1.5 統計值和（或）P值描述不清以及統計值缺失問題
許多醫學期刊對統計結果進行描述時，通常不能完整清晰地描述出統計值和P值，常見的有以下幾種情況[18-19]：統計結果僅用“P0.05”得出結論，缺少相應的統計值；統計結果包括統計值，但是P值僅寫出“0.05”，未列出具體的P值；僅列出具體的P值，而統計值缺失，上述幾種情況均不利于文獻閱讀者進行數據驗證和meta分析。例如，本刊《同步放化療治療局部晚期食管癌臨床觀察》一文中，所有統計結果均僅列出了“P0.05”，未列出具體的統計值和P值。
2 針對醫學期刊中常見統計學錯誤的解決對策
目前，醫學期刊論文的統計學問題已經成為衡量論文質量高低的重要標準，統計學的錯誤可能會導致論文學術水平和學術質量的降低，甚至有可能導致嚴重的后果。近年來，隨著廣大醫學科研工作者和醫學期刊編輯及審稿專家對醫學統計學應用的重視，醫學期刊論文中的統計學問題已經明顯減少，但仍然處于較高的水平，這可能與以下幾點有關[20-22]：論文作者、編輯及審稿專家思想上不夠重視論文統計學應用；期刊編輯的統計學應用知識匱乏；選擇審稿專家只注重其專業領域內的影響力，而未關注其統計學應用水平。因此，要想提高醫學期刊的統計學應用水平，從而更進一步提高期刊總體質量，需要做到以下幾點：作為醫學期刊編輯，必須不斷進行統計學相關知識的學習，例如參加相關培訓班、旁聽醫學院校的統計學課程及請教統計方面的專家等，以提高自身的統計學應用水平，并從思想上重視統計學應用的審查，在給新投稿件的作者的初步意見中就強調統計學應用的重要性，規定一旦統計學有問題，論文可隨時退稿；聘請醫學統計學專家進入期刊編委會，負責所有論文的統計學審稿；應通過各種途徑，向廣大科研工作者宣講統計學在醫學科研工作中的重要性，使其養成良好的正確應用統計學的習慣；在科研課題設計過程中要求有統計學相關專家的參與；科技期刊中增加統計學應用欄目，刊登與本刊論文關系密切的統計學方法，或者刊登一些常見的統計學錯誤，與作者或讀者交流，提高其統計學應用能力。
注 釋
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1《醫學統計學》教學中存在的問題
盡管在本科教學、碩士研究生教學、博士研究生教學均開設了《醫學統計學》課程，但是，在目前教學模式下，經過《醫學統計學》課程學習的大部分醫學研究生在醫學統計學的理論學習和實際應用方面仍存在嚴重的脫節現象，如統計設計不合理、資料分析統計學方法應用錯誤、研究結果解釋不正確等。有調查顯示，只有不到30%的研究生能夠熟練掌握和正確運用常見的統計學方法，如統計描述、t檢驗、相關分析、單因素方差分析等。由于缺乏良好的運用統計學方法的能力，有許多學生在開展科研實踐中遇到了較多的麻煩，造成了不必要的損失。有的因為課題設計存在嚴重問題，只好在課題已經開始實施后推到重來；有的因為在資料分析時采用了錯誤的統計學方法，得出了錯誤的結果和結論，不僅導致了本研究的失敗和科研資源的浪費，而且由于錯誤的研究結論未能得到及時發現和糾正而導致了后續研究資源的投入，產生了更多研究資源的浪費。此外，目前《醫學統計學》教學對醫學研究中常用的一些高級統計學方法如生存分析、Meta分析等涉及較少或者著力不夠。
2 《醫學統計學》教改措施
2.1教學方式的調整
目前醫學研究生《醫學統計學》教學模式中采取的教學方式仍然是本科學習階段的教學方式，即老師理論授課，輔助課后練習題的完成。研究生在本科階段已經較為系統地學習了《醫學統計學》的基礎理論知識，在碩士或博士階段則應更加注重《醫學統計學》方法實際應用能力的培養。因此，醫學研究生《醫學統計學》教學應采用理論教學為輔，實踐操作為主的方式。減少理論課課時數，增加實踐操作課時數。理論授課應結合醫學研究的需要，采用問題為基礎，學生為主，老師為導向的啟發教學方法；實踐操作教學可采用如下方式：
（1）典型案例分析法 老師可以選用一些典型的課題標書、研究論文，先讓學生進行課前閱讀，找出標書或論文在統計設計或統計方法運用方面的缺點和巧妙之處，然后在課堂上進行討論，老師最后剖析和點評。
（2）小組課題設計 可通過學生自主設計課題的方式提高學生對統計方法、統計設計等的應用能力。具體方式為：首先對學生進行分組，每組自行選題，進行科研設計，然后在老師的引導下，對每一組課題標書進行課堂討論和點評。
（3）導師課題演練法 學校安排一定的課時，讓學生在《醫學統計學》課程開始前、開始中積極參與導師課題研究活動。一方面可以通過提高學生對醫學統計學方法應用的需求，激發學生學習《醫學統計學》的熱情和積極主動性；另一方面，學生在參加課題實踐過程中往往會遇到許多有關課題設計、資料統計分析等方面的問題，帶著這些問題去學習《醫學統計學》，將有更加深刻的體會。
2.2課程內容的調整
目前，研究生《醫學統計學》教學課程內容主要包括：①基本統計學方法。主要有：統計描述、t檢驗、單因素方差分析、單相關分析、一元線性回歸、二維表、秩和檢驗等。②高級統計學方法。主要有：多元線性回歸、logistic回歸、多維表x2檢驗、生存分析等。③科研設計。主要有：簡單析因設計、簡單拉丁方設計以及研究樣本量的估算等。④統計軟件及應用。主要有SPSS軟件的應用。研究生《醫學統計學》教學課程內容應根據培養學生的類型及醫學研究的需要進行實時調整。一方面強調專業型碩士研究生基礎統計學方法的學習；另一方面要增加或加強學術型碩士研究生和所有博士研究生對logistic回歸、多維表x2檢驗、生存分析如COX回歸和Kaplan Meier等常用高級統計學方法的學習。雖然有些學?，F有教學課程內容包含了這些內容，但要求學習的內容不夠全面和深入，只有極少數學生能夠熟練應用此方法開展科研實踐。此外，還應增加高級統計學方法在醫學統計軟件中的使用方面的教學內容。
2.3考核方式的調整
目前，研究生《醫學統計學》課程考核方式主要是以閉卷筆試為主的理論考試，而對學生統計學方法的實際運用能力考核重視程度不夠。對于碩士研究生，我們可以采用閉卷考試為主，輔之以實際操作能力考核。具體為：一方面采用閉卷考試考核，分值約60-70分；另一方面要求學生結合醫學研究工作的需要，設計一項科研課題，撰寫一份課題標書。此項考核分值約30-40份。博士研究生則采用實際操作能力考核，平時作業綜合考評得分為輔的考核方式。具體為：要求博士研究生結合醫學研究工作的需要，設計一項科研課題，撰寫一份高質量的科研標書，此項考核分值約60-70分；同時，任課老師對每位學生平時作業情況進行綜合考評，此項考核分值約30-40分。
3 思考
研究生《醫學統計學》教學改革的重點內容包括：一方面要改變理論教學為主、實際運用能力為輔的教學方式，從而提高學生科研實踐能力；另一方面，還要根據醫學研究的需要，豐富《醫學統計學》教學內容，以此滿足醫學研究的需要。教學改革需要教育部門、學校的高度重視；同時也對老師和學生提出了更高的要求和挑戰。不僅需要教師不斷更新、完善自己的知識結構，在教學實踐中反復摸索、不斷嘗試，而且也要求學生具有更廣的知識面和更強的自學能力及動手能力。
參考文獻：
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篇5
統計設計是整個研究中最重要的一環,是研究工作應遵循的依據。常見的統計設計問題有:忽視組間均衡性,樣本缺乏代表性,樣本例數不足,未設置對照組,未隨機分組,未提出統計分析方法等。針對以上問題,在科研設計中一定要遵循實驗設計的四大原則即“隨機、對照、均衡、重復”的原則[6]。
1.1不遵循或不重視隨機化原則
隨機化是科研設計的重要原則，直接影響研究結果的可信度。隨機化既要隨機抽樣，還要隨機分組，并有足夠的樣本量作前提。然而，在醫學論文中許多作者對此不夠重視，主要表現在論文中統計處理隨機化不突出，隨機化缺失情況比較常見，有的論文甚至將隨機誤解為隨意、隨便，不采用隨機化處理方法，導致結果缺乏可靠性。還有些文章中沒有提出“隨機”抽樣的設計與方法，沒有排除標準，給人隨意選擇病例之感，且病例數少，因此沒有代表性，所得出的結論不可靠。部分文章雖然注明了“隨機”，但未提及采取什么方法進行隨機化研究或兩組間的例數相差甚遠，不符合隨機化的一般規律，沒有臨床參考價值[7]。
1.2缺少對照研究或對照組設計不合理
正確設立對照是臨床或實驗研究的一個核心問題，設立對照的意義在于說明臨床試驗或實驗研究中干預措施的效應，減少或防止偏倚和機遇產生的誤差對試驗結果的影響。目前，國內許多期刊發表的論文對照組設計不合理現象比較普遍，尤其有些作者對某種新藥或新技術在臨床的應用觀察研究中，不設對照組，缺乏對照觀察，得出的結論缺乏科學性，令人懷疑。有的文章雖然設立了對照組，但在分析結果時，卻沒有將試驗組與對照組的結果進行比較，而僅將各組間的自身前后進行比較，從而使該研究失去對照意義。對照組選擇不當，還表現在兩組間重要的臨床特征和基線情況相差太大，無可比性，如性別、年齡、病情、經濟情況和文化程度等不一致，如有些論文將健康人或志愿者作為對照組，使結果受到非處理因素的影響，產生偏倚或系統誤差，使結論不可信[7]。
1.3均衡性原則掌握不夠
均衡性原則要求實驗中的各組之間除處理因素不同外，其他可控制的非處理因素要盡可能保持一致。特別對疾病預后有重要影響的臨床特性一定要在組間分布均衡。各組間越均衡，可比性越強。有些作者在對病例進行分組時，忽視了均衡性原則，兩組之間沒有可比性，結論自然是錯誤的。具體表現在：有的文章對治療組與對照組的相應統一指標沒有設在均衡的水平上。對治療組情況交代的比較詳細，而對對照組的年齡、性別、病情等不予交代，或所選對照組的年齡與治療組不在一個年齡段，影響了作者對指標的觀察[7]。
1.4重復的原則掌握不好
所謂重復,一是指重復試驗或平行試驗,二是指各樣本組的例數要有一定的數量,即樣本的例數要足夠大。雖然隨機化是增強非處理因素均衡性的重要方法,但當各組內例數過少時,盡管采用了隨機化分組的方法,也難以保證非處理因素的均衡一致。在隨機化分組的基礎上,只有樣本例數足夠大,才能使非處理因素均衡一致,同時也才能使抽樣誤差減小,增強樣本對總體的代表性。一般來說,在隨機分組的前提下,樣本例數越大,各組之間非處理因素的均衡性越好;但當樣本量太大時,往往又會給整個實驗和質量控制工作帶來更多的困難,同時也會造成浪費。為此,在實驗設計時,還應保證在實驗結果具有一定可靠性的前提下,確定最少的樣本例數。一般說來,計數指標每組樣本不得少于20～30例,計量指標每組樣本不得少于5～10例。在多因素分析時,一般認為樣本例數至少為觀察指標的5～10倍[8]。
1.5樣本的含量
樣本的含量的大小直接影響到結論的可靠性。樣本量過少,則抽樣誤差大,結果可靠性差,且經不起重復驗證;反之,盲目加大樣本量也會造成人、財、物的浪費,同時也造成非抽樣誤差增大。故應在保證研究結果精確可靠的前提下,確定最小的樣本量。如某篇論文報道某藥治療的臨床療效,實際總例數為10例,其中6例有效,于是作者得出有效率為60%。顯然,有限的病例數不能充分說明該藥是否有效,作者貿然得出結論,容易給他人造成假象甚至誤導[9]。
2 統計方法選擇與使用不當
在選擇統計方法之前,首先應確定研究資料是計數資料還是計量資料。只劃分其類別而得到的資料為計數資料,也叫定性資料,如根據治療結果計算出的治愈率、陰性率、陽性率等。測定某個具體數值而得到的資料為計量資料,如血壓值、血細胞計數、血氧分壓測定等許多物理診斷和化驗檢查的結果。目前,醫學論文中計數資料最常用的統計方法為χ2檢驗,計量資料最常用的統計方法為t檢驗。值得注意的是,各種假設檢驗方法均有其適用條件,應根據資料特點來選用最適當的方法。均數與標準差分別是描述正態分布資料集中和離散趨勢的指標。能否選用“均數±標準差”來描述某一資料的分布特征,關鍵看該資料是否符合正態分布。當資料不符合正態分布或方差不齊時,應將資料轉換使之符合正態分布,方差齊性后再用t檢驗或方差分析,否則用秩和檢驗。有些作者在使用t檢驗時,未考慮到上述適用條件而盲目使用,造成統計學處理不當或統計學計算錯誤[10]。#p#分頁標題#e#
2.1統計指標應用不當
2.1.1描述計量資料的統計指標描述計量資料的統計指標主要有平均數指標(算術均數、中位數M等)和變異指標(標準差s和四分位數間距Q等),在應用時一定要注意它們各自的適用范圍。對于非對稱分布資料,算術均數不能反映數據的平均水平,應采用中位數描述。一般地,正態資料或對稱資料用描述,偏態資料用M和Q來描述。在不能確定數據的分布類型時,應選用M和Q進行統計描述。四分位數間距Q是75%分位數P75和25%分位數P25之差,即Q=P75－P25,所謂百分位數Px是將全部觀察值分為兩部分,理論上x%的觀察值比它小,(100-x)%的觀察值比它大,中位數M是50%分位數P50。、s、M、Px與Q可通過統計軟件直接輸出[9]。
2.1.2描述計數資料的統計指標描述計數資料的統計指標有絕對數和相對數。絕對數是原始資料經匯總得到的小計或總計數。相對數是兩個有關的絕對數之比,主要包括率和構成比(百分比)。醫學論文中相對數應用的主要問題之一是分母較小。分母較小時,相對數的可靠性不能保證,在這種情況下,宜直接用絕對數進行描述而不宜計算相對數。醫學論文中相對數應用的主要問題之二是將構成比誤用來說明事物發生的強度。構成比只能反映事物的內部構成,不能說明事物的發生強度。醫學的研究對象主要是人以及與人體有關的各種因素。由于生物現象的變異較大,各種影響因素又錯綜復雜,研究常是抽樣觀察,使事物本質差異與抽樣誤差混雜,故需用統計方法透過偶然現象來探測其規律性。如果不能正確運用統計學方法,造成統計學上的偏差或失誤,就很容易把本來成功的結果當成失敗而放棄,或把失敗的教訓誤認為成功的結論而加以宣傳。在進行科研設計時要嚴格遵循科學的統計學分析方法,不能留下隱患,否則,再高明的統計學專家和統計學軟件也無法彌補科研設計缺陷造成的損失。總之,統計學分析在醫學研究和論文寫作中意義重大。作者在撰寫論文時,應注意識別、總結有代表性的、有借鑒意義的統計學領域的缺陷、失誤或錯誤的多發點,特別留心易出現統計錯誤的險區,從而使論文中的統計學問題減到最低限度。認真檢查、仔細核驗,盡量避免上述錯誤,必要時還可以請統計學專家幫助把關[12]。
2.2統計方法描述或選擇不當
統計方法選擇非常重要，它直接影響結論的可靠性[12]。臨床資料的結果變量可分為計數資料、計量資料和等級資料。計數資料指將觀察對象按兩種屬性分類，如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、無效等，通常轉化為率。如果是兩組間的比較，則采用四格表χ2檢驗或其校正公式，如果是多組間率的比較，則采用行×列表資料χ2檢驗。計量資料指對某一個研究對象用定量的方法測定某項指標得到的資料，一般均有計量單位。通常資料呈正態分布時，兩組間均數比較用t檢驗，多組間均數比較用方差分析和q檢驗。當資料不呈正態分布或方差不齊時，也可用秩和檢驗等非參數檢驗法。
2.2.1統計方法描述不清
醫學論文中常可發現作者未交代所用的統計方法，如是配對設計的t檢驗還是成組設計的t檢驗，是Ridit分析還是χ2檢驗，是作相關分析還是作回歸推斷。統計方法交代不清或根本不予交代，使讀者對論文結論的正確與否無法判斷。有的作者只提一句“經統計學處理”后，就寫出結論。有的甚至直接用P值說明問題，籠統地以P<0.05或0.01、P>0.05便稱結果差異有無顯著性，P值的大小不說明差值的大小，它還與抽樣誤差大小有關[13]。因此，還應寫明具體的統計方法，如有特殊情況，還應說明是否采用了校正，應寫出描述性統計量的可信區間，注明精確的統計量值和P值，然后根據P值大小作出統計學推斷，并作出相應的醫學專業結論。
2.2.2假設檢驗方法交代不清不交
代假設檢驗方法或假設檢驗方法交代的不具體、不清楚是醫學科研論文中常見的錯誤。如果不交代假設檢驗方法或假設檢驗方法交代的不具體，讀者就無法考察論文的統計學方法選擇的是否正確，無法核對計算結果是否準確。每一種假設檢驗方法都有其特定的適應條件和嚴格的適用范圍。對于同一組資料，采用不同的假設檢驗方法可能得出截然相反的結論。如將配對設計的資料按成組設計資料的方法處理，將會損失樣本提供的信息、降低檢驗效率，可能使原本有統計學意義的結果無統計學意義[14]。在論文寫作時，不但要交代選用的是什么統計學方法，而且統計學方法要盡可能具體。如選擇t檢驗，要說明是配對t檢驗，還是成組t檢驗；選擇方差分析時，要說明是完全隨機設計的方差分析，還是配伍組設計的方差分析。對于四格表資料，應說明是一般四格表χ2檢驗、配對四格表χ2檢驗及四格表資料的精確概率法等。
2.2.3統計方法選擇常見錯誤
①誤用χ2檢驗。χ2檢驗有一定的適用條件,n>40且理論數(T)>5時,可用一般χ2檢驗;n>40,但至少有1個T>1且T<5時,可用校正χ2檢驗;n<40或T<1時用χ2檢驗的確切概率法[15]。②t檢驗誤用于多組資料的比較。在醫學期刊中常會出現將t檢驗誤用于多組資料的比較。多組資料的比較應該采用方差分析(F檢驗),當差異具有統計學意義時,再進一步作兩兩比較。當各組均與一個對照組比較時采用Dunnettt檢驗;當各組相互循環比較時,則常采用Student-Newman-keuls(SNK)檢驗,又稱q檢驗[16]。③配對t檢驗與成組t檢驗誤用。大部分論文只注明采用t檢驗,而未注明是配對t檢驗還是成組t檢驗。配對t檢驗常用于處理前后的自身對照,即差值均數與總體均數“0”的比較;成組t檢驗適用于成正態分布的兩個小樣本均數間的比較。④資料不呈正態分布時未用非參數檢驗。t檢驗F檢驗等適用于呈正態分布、方差齊且有確切的測量數值的資料,而非參數檢驗(如符號檢驗、秩和檢驗Wilcoxon法、秩檢驗-KruskalWallis法、Friedman法、Ridit分析、Seperman相關等)對資料無特殊要求,對按大小順序、評分、等級、反應程度甚至色調深淺等資料都可進行分析比較[17-18]。因此,對于多組計量資料的比較,呈正態分布且方差齊時用F檢驗,方差不齊時可用變量變換,或采用秩和檢驗;對于兩個小樣本均數的比較或處理前后的比較,方差齊時用成組t檢驗或配對t檢驗，方差不齊時用t′檢驗[19]。
3結果解釋時存在的問題
統計分析的結果是無效假設或是不能無效假設。無效假設在一般的統計檢驗為兩組總體參數相等。無效假設只能說兩組總體參數不相等而并不能說兩組相差很大。兩組相差如何要對可信區間進行研究觀察后得出。由于統計檢驗不能得出差別的大小,因而結論不能說“有明顯差異”或“有顯著差異”,也不能說“差異非常顯著”,更不能說“差異明顯”。在國外的統計書籍上的英語表達為“significant”,它的正確意義應當是“有意義的、有重要性的”。俄語為“Значмый”和日語中的“有意”也是這個意思。國內只有極個別的英漢詞典把“significant”誤譯為“顯著的”。正確的說法應當是“差異有統計學意義”或“差異有高度統計學意義”等[20]。在解釋差別有統計學意義的結果時，有些人常常根據P值的大小作出對實驗效應差別程度不同的專業結論[21]。例如某實驗研究，比較甲、乙兩種治療方法對某病的治療效果(假定甲法的療效優于乙法)，若得到“P<0.001”，則認為甲法極顯著優于乙法；若得到“P<0.01”，則認為甲法非常顯著優于乙法；若得到“P<0.05”，則認為甲法顯著優于乙法。犯這種錯誤的原因是錯誤的理解了統計學中P值的概念[7]。統計學上根據假設檢驗原理推算出來的P值表示拒絕特定的無效假設可能犯假陽性錯誤的概率。P值的大小并非指差異的太小，只能反映兩者相同或不相同。P值越小，說明越有理由認為兩種處理方法效果不同，而不能反映對比的兩組或多組之間差異的大小。差異的大小只能根據專業知識來確定。此外，甚至在部分投稿文章中未交代所采用的統計分析方法，也未見應用統計學的跡象，僅從各組數據的均數大小做出了統計推斷。醫學期刊論文中暴露出來的統計學錯誤，從表面上看是編輯部和審稿者把關不嚴所致。事實上，即使審稿時發現了上述錯誤，也無法改正。因為實驗設計的錯誤只有在科研工作開始之前才有可能得到糾正。即使編輯工作者能夠阻止有嚴重統計學問題的，也僅僅是治標而已。如何使廣大醫學論文作者在醫學研究中正確應用統計學，提高科研質量才是治本[7]。#p#分頁標題#e#
4對策與建議
眾所周知，統計學是從事科學研究不可缺少的工具。從試驗設計、資料收集與表達、數據處理和結果分析，每一個環節都需要正確地運用統計知識，才能真正發揮統計學在科學研究中應起的作用。然而，在已出版和發表的一些學術專著和論文中、通過評審的科研成果和答辯的學位論文中，經?？梢钥吹胶鲆?、輕視和誤用統計學的現象[22]。
知識應完善編輯人員的知識結構,保證統計學應用的準確性。為此,可定期聘請統計學專家對審稿人員進行統計學知識培訓?？萍计诳娜后w效應理論[23]認為,期刊編輯的專業結構應多元化,以利于編輯互相學習,實現知識互補。醫學期刊編輯部可考慮聘用統計學專業的研究生作為編輯。編輯應將醫學統計學作為自己的必修課,通過多種方式,如自學自修,參加講座或培訓班學習統計學知識,有條件的編輯部,如醫學院校學報編輯部,可以有計劃地組織編輯參加本科生或研究生醫學統計學課程的學習,也可鼓勵編輯人員在職攻讀統計學專業研究生學位。這樣,可以提高全體編輯人員的統計學水平,最終使編輯和審稿人都能夠發現論文中存在的統計學錯誤,并指導作者修改,正確進行醫學論文中有關統計學分析的描述[24]。另外，有關職能部門或學會可組織與醫學統計學相關的培訓班,聘請統計學專家講課,對編輯人員進行定期統計學知識培訓,加強科研設計、統計學知識的學習[19]。
4.2加強醫學統計學專家審稿
醫學研究論文專業性強,經常涉及統計學處理問題,有時會遇到統計方法復雜的稿件,這不僅需要本學科專家審稿,而且需要醫學統計專家把關,只有這樣,才能保證論文所報道的研究成果的真實性和可靠性。醫學期刊編委會中應有統計學專家,專門負責稿件統計學方面的審查工作。
篇6
因此本文將對醫學科技論文常見統計學方法的正確應用進行討論，希望加強作者的統計思維，進而提高期刊論文的統計質量及學術水平。
2、統計學方法的內容
統計軟件包、統計分析方法及檢驗水準是統計學方法必須描述的3 方面內容。SPSS (statistics package for social science) 和SAS(statistical analysis system ) 是全世界學術界公認且最常用的兩大統計軟件包[6]。檢驗水準即A，表示組間實際無差別而統計結果判斷為有差別，犯這類錯誤的概率[1]。實際工作中常取 A=0.05，表示本次研究計算所得P 值必須小于0.05,才能認為組間差異有統計學意義。統計分析方法的準確描述是科技論文科學性的關鍵所在。統計學方法一般包括統計描述和組間差異性檢驗(即：假設檢驗) 兩部分內容。
3、統計學方法的正確選用
統計方法的選擇取決于研究設計、數據資料類型和變量值的分布。計量資料常用u檢驗、t檢驗(.配對t檢驗)、 F檢驗；計數資料用 檢驗；等級資料、偏態資料或不明分布的資料可用秩和檢驗等。每種顯著性檢驗方法均有其適用范圍, 如方差分析（F檢驗）.要求數據服從正態分布, 且各總體方差齊, 否則不宜作方差分析, 若改用非參數統計方法, 則會降低統計效率, 故常在可能情況下, 通過變量變換（如對數變換、平方根變換、反正弦函數變換、例數變換等）使資料轉換為正態分布, 以滿足方差分析或t檢驗的應用條件。醫學期刊中最常見的是t檢驗和 檢驗, 這兩種方法誤用也較為多見。
3.1重復t檢驗
多個樣本均數間的兩兩比較(又稱多重比較)不宜用t檢驗, 因為重復數次,t檢驗將增加第一類錯誤的概率, 使檢驗效率降低。此時宜用方差分析, 并在此基礎上用兩兩比較方法..(如.SNK、LSD、Duncan法等)。對于同一對均數間的差異, 用t檢驗無顯著性, 而兩兩比較可能有顯著性, 可見錯誤選用統計方法將推出錯誤結論。
3.2行列標 檢驗誤用
行列表 檢驗用于2個或多個樣本率（或構成比）.比較, 它要求行列表中不宜有1/5以上格子的理論頻數T
3.3需要注意的統計學問題
3.3.1無足夠的統計學信息
論文中未說明統計方法和 取值, 無均數、標準差或率及t值、 值等統計量, 甚至未作假設檢驗直接下結論。不少臨床醫學論文作者只在文中提及P值大小并據此推斷結果的顯著性。實際上, 臨床醫學研究關心的是各組之間結局(如療效)的差別大小, 而不單純是統計學顯著性, 因此應同時說明檢驗方法、 水平、統計量值、P值和可信區間, 以便讓讀者了解所用的方法和結論是否適當及其臨床的實際意義。
3.3.2統計圖、表
統計圖、表是統計描述的重要工具。統計圖宜少而精, 應按資料性質和分析目的選用適合的統計圖形, 統計圖雖直觀但不能代替精確的數據或統計量同。統計表宜簡單明了, 層次清楚, 一般采用三線表。常見的統計表運用不當有.. 標題復雜或過于簡略甚至無標題, 輔助線過多, 標目繁雜, 層次不清。另外, 表內不宜留空格, 暫缺或未記錄可用“…” 表示, 無數字用“一”表示, 數字若是“0”則填明“0”。
3.3.3統計軟件使用的誤區
目前計算機應用已十分普及, 統計軟件的使用也非常方便, 但軟件只能解決計算問題, 并不能替代人腦的統計思維。根據資料的分布特征和數據特點選擇統計方法, 正確地解釋分析結果并推導出正確的結論, 這是科研工作者在做統計分析時必須首先掌握的, 計算只是一種工具。有了諸如SASA、SPSS等高級統計軟件包, 復雜了多元分析如多重回歸、多因素方差分析等已變得十分容易, 于是一些作者片面追求使用高深的多元統計方法且多種方法一起用, 誤以為統計方法用得越高級, 文章水平越高。實際上如果使用不當, 多元統計方法使用得越多, 錯誤可能也越多。一個精心設計的臨床研究, 資料可能用簡單的t檢驗或 檢驗就足以說明問題, 若濫用多元分析、結果會適得其反。
4.結語
通過上面的分析，在醫學研究中必須正確運用統計學，這是科研工作的科學性所決定的。搞科研，首先必須尊重科學。借助統計學這個有用的工具，可以去探索未知事物，揭示和闡明客觀事物變化的規律性。
參考文獻：
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篇7
1 R統計軟件簡介
R統計軟件是基于R語音開發的一款統計學軟件，R語言實際上屬于S語言的分支。20世紀80年代，S語言是美國貝爾實驗室開發出的一款用于統計分析的解釋型語言，可以實現數值統計、樣本分析、統計圖像、編寫函數、建立統計模型等，較早的機遇S語言的統計軟件包括Splus。R語言是在S語言基礎上改進的，與S語言具有較好的兼容性，同時根據R語言編寫了數據處理與制圖軟件，R統計軟件的主要功能包括數據處理、數據存儲、數組運算等，同時可以進行連貫統計分析，支持編程語言設計。
R統計軟件涉及多個領域，包括社會學、經濟學、生態學、統計學、醫學等，軟件包括了25000個程序包，除此之外，R統計軟件支持多種運行環境，支持Windows、MacOS、基于Linux的系統等，R統計軟件屬于命令行驅動模式，輸入命令后即可得到相應的結果，R統計軟件的主要優勢包括資源豐富、擴展性好、人機交互性好、使用成本低等。R統計軟件的主要缺陷在于用戶要求高、占用內存大、運行速度慢。
2 R統計軟件模擬T分布
假設兩組樣本X1 ，…，Xn～N（μ1 ，σ）和Y1 ，…，Ym～N（μ2 ，σ）相互獨立，則兩樣本均值檢驗的內容是H0 ：μ1=μ2 ，H1 ：μ1≠μ2。這種情況的檢測情況可以分為兩組，一是σ與σ已知，可以構建U檢驗統計模型
，式中的與是兩組樣本的平均值，當條件成立時，U～N（0，1），所以針對給定的顯著性水平α，如果U ≥Z/2，則拒絕原假設條件 。二是σ與σ未知，建立T檢驗統計模型
，，式中的與是兩種樣本的方差，當假設條件成立時，T～t（n+m-2），如果T ≥t/2，則拒絕原假設條件。實際問題中經常出來一組方差已知，而另一組未知的情況，可以構造統計數學模型
。
針對一組方差，另一組方差未知的情況，可以構建
，利用R統計軟件實現上述模擬分布計算。
3 樣本分析
下面根據兩個案例進行分析，一個是某地區的兩組兒童視力檢測數據的樣本均值檢驗情況，另一個案例是克山病患者與健康人的血磷值得樣本均值檢驗情況。
案例一：抽樣調查某地區的十名兒童，對所有樣本進行實例檢測，可以得出所有兒童的左右眼視力檢測結果。具體結果如表1所示。
由X樣本的數據可以計算出X的方差為σ=0.104，且左右眼的均值一樣，則有代碼：
sigm=0.104； Times=10000；
DTstar（sigm， Times）
根據上述的代碼可以得到T統計模型的分布密度圖，具體的圖形分布如圖1所示，根據圖像可以看出T屬于零值對稱分布。
案例二：隨機從某克山病區抽樣十一名克山病患者與十三名健康人，檢測患者與健康人之間的血磷值（mmol/L），可以統計得到如下結果，見表2。
通過數據比較兩組數據的差異情況，數據的置信水平為α=0.05，可以假設健康人數據方差為σ=1.7，具體的R代碼如下：
alpa=0.05
TTest（xigm，alpa）
利用R統計軟件完成上述數據，運行程序后可以得到結果為“Reject null hypothesis”，可以看出拒絕假設，因此可以得知克山病患者與健康人之間的血磷水平具有顯著差異，利用R統計軟件可以極大地提高檢測效率與準確性。
4 總結
兩樣本均值檢驗是比較復雜的統計學問題，而且是比較實際的工程問題，已經涉及多個工程領域，包括生物學、醫學、質量檢測等領域，比如分析實驗鼠的體重差異比較問題，藥品對患者的影響問題。統計學軟件將是統計學未來的發展趨勢，R統計軟件具有強大的統計分析能力，同時具有圖形展示平臺，提高了數據統計分析的效率，但我國基于R統計軟件的應用研究較少，很多研究難以用于實際項目，本文從R統計軟件的功能以及在兩樣本檢驗中的應用進行研究，分析了R統計軟件的應用實例，希望本文的研究有利于我國R統計研究的發展。
參考文獻
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[3]程新，魏賽金，江莉.統計軟件R及其在《生物統計學》實驗教學中的應用[J].統計教育，2008，4（103）：29-31.
篇8
1.1一般資料
本研究選擇2017年8月至2018年7月在中山大學附屬第三醫院兒科實習的2013級五年制臨床醫學專業92名醫學生為研究對象。按照不同教學方法，隨機將其分為研究組和對照組，每組46名。研究組男25名，女21名，平均年齡（22.3±2.4）歲；對照組男22名，女24名，平均年齡（22.6±2.5）歲。兩組學生年齡、性別等一般資料比較，差異無統計學意義（PO.05）。
1.2研究方法
學生兒科實習時間為6周，對照組采用傳統授課法，研究組采用Seminar教學法，具體如下。（1）課前準備：將研究組學生分為5個大組，每個大組8~10人，每個大組再分兩個小組，每組4～5人，輪次做研討會匯報員，每組由1名副主任醫師或高年資主治醫師擔任指導教師，1名住院醫師擔任輔助教師。教研室每周三選定研討主題及本次討論匯報員。教師根據兒科學臨床實習教學目標，著重選擇臨床常見疾病的相關內容作為Seminar教學的討論主題，例如支氣管肺炎、腹瀉病、腎病綜合征、小兒貧血等，教師提供具體病例，學生分組閱讀文獻及了解相關知識。學生在自主學習過程中，可隨時與該組輔助教師聯系，也可隨時與患者溝通了解個體的疾病特點及診治需求，制作匯報PPT。（2）主題研討會：于下周二下午進行，每次約為兩小時。首先由帶教教師介紹討論主題，并簡要說明所涉及主題的基本內容，然后由匯報員逐步展示主題內容及具體病例基本情況，圍繞該病例就研討主題進行分析，包括疾病發病機制、臨床表現、輔助檢查、診斷和鑒別診斷依據、治療方案選擇的根據、特殊并發癥處理等。最后小組全體成員圍繞本次主題和病例內容進行討論，自由發言，可以向匯報員提問、質疑，也可就該主題及病例的診斷、治療方案選擇等闡述自己不同的觀點，對目前診療的觀點提出不同意見及建議。另一組的學生也可針對研討內容提問、表達和反駁，暢所欲言，帶教教師可以對關鍵問題進行分析、講解，適當進行引導、補充，對討論內容進行點評等。通過師生、生生多角度、多層次的討論互動，深化對主題的認識，提高教學效果，真正達到教學相長。（3）課后評分：課后各小組分別將課前準備的資料和課堂討論后總結的資料上交，統一由教師進行評分。
1.3評價指標
學生出科考試成績評價[2]：學生實習結束后，向兩組發放學校統一命題的考試試卷，滿分100分。教學問卷調查結果評價[2]：學生實習結束后，向兩組發放教學效果評價調查問卷。
1.4統計學處理
所有數據均采用統計學軟件SPSS19.0進行統計處理，計量資料以（x±s）表示，采用t檢驗，計數資料采用χ2檢驗，P＜0.05為差異具有統計學意義。
2結果
2.1兩組學生兒科臨床實習出科考試成績比較
研究組理論考試成績為（89.3±7.2）分、操作考試成績為（90.3±4.3）分，患者滿意率為95.6%，均顯著高于對照組，差異有統計學意義（P＜0.05）。
2.2兩組學生問卷調查結果比較
研究組學生對教學效果的綜合評價優秀率顯著高于對照組，兩組比較，差異有統計學意義（P＜0.05）。
3討論
3.1在兒科臨床實習教學中應用傳統教學模式存在一定弊端
篇9
隨機化是科研設計的重要原則,直接影響研究結果的可信度。隨機化既要隨機抽樣,還要隨機分組,并有足夠的樣本量作前提。然而,在醫學論文中許多作者對此不夠重視,主要表現在論文中統計處理隨機化不突出,隨機化缺失情況比較常見,有的論文甚至將隨機誤解為隨意、隨便,不采用隨機化處理方法,導致結果缺乏可靠性。還有些文章中沒有提出“隨機”抽樣的設計與方法,沒有排除標準,給人隨意選擇病例之感,且病例數少,因此沒有代表性,所得出的結論不可靠。部分文章雖然注明了“隨機”,但未提及采取什么方法進行隨機化研究或兩組間的例數相差甚遠,不符合隨機化的一般規律,沒有臨床參考價值[7]。
1.2缺少對照研究或對照組設計不合理
正確設立對照是臨床或實驗研究的一個核心問題,設立對照的意義在于說明臨床試驗或實驗研究中干預措施的效應,減少或防止偏倚和機遇產生的誤差對試驗結果的影響。目前,國內許多期刊發表的論文對照組設計不合理現象比較普遍,尤其有些作者對某種新藥或新技術在臨床的應用觀察研究中,不設對照組,缺乏對照觀察,得出的結論缺乏科學性,令人懷疑。有的文章雖然設立了對照組,但在分析結果時,卻沒有將試驗組與對照組的結果進行比較,而僅將各組間的自身前后進行比較,從而使該研究失去對照意義。對照組選擇不當,還表現在兩組間重要的臨床特征和基線情況相差太大,無可比性,如性別、年齡、病情、經濟情況和文化程度等不一致,如有些論文將健康人或志愿者作為對照組,使結果受到非處理因素的影響,產生偏倚或系統誤差,使結論不可信[7]。
1.3均衡性原則掌握不夠
均衡性原則要求實驗中的各組之間除處理因素不同外,其他可控制的非處理因素要盡可能保持一致。特別對疾病預后有重要影響的臨床特性一定要在組間分布均衡。各組間越均衡,可比性越強。有些作者在對病例進行分組時,忽視了均衡性原則,兩組之間沒有可比性,結論自然是錯誤的。具體表現在:有的文章對治療組與對照組的相應統一指標沒有設在均衡的水平上。對治療組情況交代的比較詳細,而對對照組的年齡、性別、病情等不予交代,或所選對照組的年齡與治療組不在一個年齡段,影響了作者對指標的觀察[7]。
1.4重復的原則掌握不好
所謂重復,一是指重復試驗或平行試驗,二是指各樣本組的例數要有一定的數量,即樣本的例數要足夠大。雖然隨機化是增強非處理因素均衡性的重要方法,但當各組內例數過少時,盡管采用了隨機化分組的方法,也難以保證非處理因素的均衡一致。在隨機化分組的基礎上,只有樣本例數足夠大,才能使非處理因素均衡一致,同時也才能使抽樣誤差減小,增強樣本對總體的代表性。一般來說,在隨機分組的前提下,樣本例數越大,各組之間非處理因素的均衡性越好;但當樣本量太大時,往往又會給整個實驗和質量控制工作帶來更多的困難,同時也會造成浪費。為此,在實驗設計時,還應保證在實驗結果具有一定可靠性的前提下,確定最少的樣本例數。一般說來,計數指標每組樣本不得少于20~30例,計量指標每組樣本不得少于5~10例。在多因素分析時,一般認為樣本例數至少為觀察指標的5~10倍[8]。
1.5樣本的含量
樣本的含量的大小直接影響到結論的可靠性。樣本量過少,則抽樣誤差大,結果可靠性差,且經不起重復驗證;反之,盲目加大樣本量也會造成人、財、物的浪費,同時也造成非抽樣誤差增大。故應在保證研究結果精確可靠的前提下,確定最小的樣本量。如某篇論文報道某藥治療的臨床療效,實際總例數為10例,其中6例有效,于是作者得出有效率為60%。顯然,有限的病例數不能充分說明該藥是否有效,作者貿然得出結論,容易給他人造成假象甚至誤導[9]。
2統計方法選擇與使用不當
在選擇統計方法之前,首先應確定研究資料是計數資料還是計量資料。只劃分其類別而得到的資料為計數資料,也叫定性資料,如根據治療結果計算出的治愈率、陰性率、陽性率等。測定某個具體數值而得到的資料為計量資料,如血壓值、血細胞計數、血氧分壓測定等許多物理診斷和化驗檢查的結果。目前,醫學論文中計數資料最常用的統計方法為χ2檢驗,計量資料最常用的統計方法為t檢驗。值得注意的是,各種假設檢驗方法均有其適用條件,應根據資料特點來選用最適當的方法。均數與標準差分別是描述正態分布資料集中和離散趨勢的指標。能否選用“均數±標準差”來描述某一資料的分布特征,關鍵看該資料是否符合正態分布。當資料不符合正態分布或方差不齊時,應將資料轉換使之符合正態分布,方差齊性后再用t檢驗或方差分析,否則用秩和檢驗。有些作者在使用t檢驗時,未考慮到上述適用條件而盲目使用,造成統計學處理不當或統計學計算錯誤[10]。
2.1統計指標應用不當
2.1.1描述計量資料的統計指標描
述計量資料的統計指標主要有平均數指標(算術均數、中位數M等)和變異指標(標準差s和四分位數間距Q等),在應用時一定要注意它們各自的適用范圍。對于非對稱分布資料,算術均數不能反映數據的平均水平,應采用中位數描述。一般地,正態資料或對稱資料用描述,偏態資料用M和Q來描述。在不能確定數據的分布類型時,應選用M和Q進行統計描述。四分位數間距Q是75%分位數P75和25%分位數P25之差,即Q=P75-P25,所謂百分位數Px是將全部觀察值分為兩部分,理論上x%的觀察值比它小,(100-x)%的觀察值比它大,中位數M是50%分位數P50。、s、M、Px與Q可通過統計軟件直接輸出[9]。
2.1.2描述計數資料的統計指標描
述計數資料的統計指標有絕對數和相對數。絕對數是原始資料經匯總得到的小計或總計數。相對數是兩個有關的絕對數之比,主要包括率和構成比(百分比)。醫學論文中相對數應用的主要問題之一是分母較小。分母較小時,相對數的可靠性不能保證,在這種情況下,宜直接用絕對數進行描述而不宜計算相對數。醫學論文中相對數應用的主要問題之二是將構成比誤用來說明事物發生的強度。構成比只能反映事物的內部構成,不能說明事物的發生強度。醫學的研究對象主要是人以及與人體有關的各種因素。由于生物現象的變異較大,各種影響因素又錯綜復雜,研究常是抽樣觀察,使事物本質差異與抽樣誤差混雜,故需用統計方法透過偶然現象來探測其規律性。如果不能正確運用統計學方法,造成統計學上的偏差或失誤,就很容易把本來成功的結果當成失敗而放棄,或把失敗的教訓誤認為成功的結論而加以宣傳。在進行科研設計時要嚴格遵循科學的統計學分析方法,不能留下隱患,否則,再高明的統計學專家和統計學軟件也無法彌補科研設計缺陷造成的損失?？傊?統計學分析在醫學研究和論文寫作中意義重大。作者在撰寫論文時,應注意識別、總結有代表性的、有借鑒意義的統計學領域的缺陷、失誤或錯誤的多發點,特別留心易出現統計錯誤的險區,從而使論文中的統計學問題減到最低限度。認真檢查、仔細核驗,盡量避免上述錯誤,必要時還可以請統計學專家幫助把關[12]。
2.2統計方法描述或選擇不當
統計方法選擇非常重要,它直接影響結論的可靠性[12]。臨床資料的結果變量可分為計數資料、計量資料和等級資料。計數資料指將觀察對象按兩種屬性分類,如生存、死亡,治愈、未治愈,有效、無效等,通常轉化為率。如果是兩組間的比較,則采用四格表χ2檢驗或其校正公式,如果是多組間率的比較,則采用行×列表資料χ2檢驗。計量資料指對某一個研究對象用定量的方法測定某項指標得到的資料,一般均有計量單位。通常資料呈正態分布時,兩組間均數比較用t檢驗,多組間均數比較用方差分析和q檢驗。當資料不呈正態分布或方差不齊時,也可用秩和檢驗等非參數檢驗法。
2.2.1統計方法描述不清
篇10
現代數學教材普遍都是按照知識的內在邏輯進行編排，很少按照數學問題的研究進程進行著作．這樣的安排在邏輯結構上是科學的、嚴謹的，但卻忽略了數學問題研究的歷史痕跡．教師在教學過程中，應盡量地還原知識的歷史進程，降低新知識的抽象性．正態分布是概率論中最重要的一種連續型分布，它屬于概率論的研究領域，但也是解決統計學問題的基石，它的提出具有深刻的理論背景和極其廣泛的應用價值．在教學中對正態分布的學習，通常是直接給出概率密度或分布函數，將其稱為正態分布．但這會讓學生感覺接受生硬，理解抽象，記憶困難．理論背景上，正態分布產生于棣莫弗的p0.5的二項分布極限研究，后來拉普拉斯對p0.5的情況做了更多的分析，并把二項分布的正態近似推廣到了任意p的情況．二項分布的極限分布形式被推導出來，由此產生了正態密度函數，相應的結果稱為棣莫弗-拉普拉斯中心極限定理．經拉普拉斯等學者的研究，20世紀30年代獨立變量和的中心極限定理的一般形式最終完成．此后研究發現，一系列的重要統計量在樣本量n時，其極限分布都具有正態形式．數學家進而合理地解釋了為什么實際中遇到的許多隨機變量或者統計量都近似服從正態分布，可以說這是概率統計中具有里程碑意義的發現．數理統計教材中一般是先認識正態分布，中心極限定理則在此之后學習．在學習正態分布的定義之前，教師可以設計一些具有明顯正態性現象的數據，而后進行描述性統計分析，給出頻率直方圖，并解釋這種具有兩頭小、中間大的分布現象是普遍的，也是常態的．對概率論中常見分布的知識背景的了解和掌握，有助于教師在課程設計和講授過程中注意課程內容的銜接和承上啟下的相互關系．借助數學家研究數學問題的進程史實，可降低新知識的抽象性，使學生易于接受和掌握，并提高應用的靈活性．
篇11
1資料與方法
1.1一般資料
選取2019年1月至2019年12月60名臨床醫學本科帶教學生，隨機分為兩組。觀察組30名，男14名，女16名；年齡20～25歲，平均（22.17±1.24）歲。對照組30名，男15名，女15名；年齡20～25歲，平均（22.39±1.04）歲。兩組學生的基線資料具有可比性（P>0.05）。
1.2研究方法
病例導入式教學方法：1）通過指導學生觀看我院真實拍攝的兒科病例視頻，構建一個真實的病例場景：例如，一位母親把其氣促、高熱以及呼吸困難的孩子抱進醫院進行搶救的場景；2）介紹該兒科病例的摘要：概括患兒病史的主要特點，采取照片和視頻對患兒的陽性體征、影像學結果和化驗結果進行展示；3）講解患兒病情的改變情況：繼續采取微電影的形式對兒科病例突然發生呼吸困難加重的場景進行展示。設置問題如下：患兒可能發生了什么情況？為了明確患兒的病原學診斷，需要進行哪一項的檢查？進而得出病原學方面的診斷：屬于金黃色葡萄球菌肺炎；4）圍繞兒科病例進一步進行金黃色葡萄球菌肺炎有關的授課式教學：該病好發于嬰幼兒，感染的途徑主要是血行播散入肺以及呼吸道直接蔓延入肺；5）對金黃色葡萄球菌肺炎的診斷和治療要點進行總結；6）最終得出兒科病例的診斷。
1.3觀察指標
比較兩組的提高兒科常見病診治能力、提高學生學習的主動性及自主性、提高查閱資料和獲取信息的能力、提高有效交流和溝通的能力、提高提出和解決兒科學問題的能力、提高兒科理論知識的應用及理解能力。比較兩組的理論成績和兒科學操作技能考試成績。
1.4統計學分析
采用SPSS19.0軟件，計量資料以（±s）表示，組間對比用t檢驗，組間率的比較用χ2檢驗，以P<0.05表明差異有統計學意義。
2結果
2.1兩組兒科學教學效果比較
觀察組學生提高兒科常見病診治能力、提高學生學習的主動性及自主性、提高查閱資料和獲取信息的能力、提高有效交流和溝通的能力、提高提出和解決兒科學問題的能力、提高兒科理論知識的應用及理解能力的發生率均明顯高于對照組（P<0.05）。見表1。
2.2兩組的理論成績和兒科學操作技能考試成績比較
觀察組的理論成績和兒科學操作技能考試成績明顯高于對照組（P<0.05）。見表2。
篇12
循證醫學被稱作是“醫學的科學”，作為溝通現代醫學理論和臨床實踐中最為重要的環節，幾乎貫穿了醫學研究和臨床工作中的每一個過程。在研究生從本科階段的“傳授型”學習向“研究型”實踐的過渡中，接受循證的理論和方法至關重要。例如采用PICO格式（P指特定的患病人群；I指干預措施；C指對照組；O為結局）找準患者存在且急需解決的臨床重要問題；了解醫學文獻的系統評價與Meta分析來檢索重要的醫學文獻；通過診斷性實驗和疾病治療的循證分析評價來總結經驗和評價能力等［1］。循證醫學將使研究生樹立以病人為主體，探究最好的醫療證據和客觀評價醫療結果的意識，這將是有可能影響醫學生終身學習和開展醫學實踐的一門學問。醫學文獻檢索的重要性毋庸置疑，在實踐中除了基本方法的學習和反復訓練之外，更應強調使用醫學數據庫對提出的科學問題進行探索的能力。湯森路透公司的科學引文索引（sciencecitationindex，SCI）是其中的佼佼者，采用合理的檢索策略對科學問題展開尋根溯源的回顧性檢索，以及求新求變的最新文獻的獲取，就能滿足我們對科研選題和開題、研究設計、論文撰寫及投稿各方面的幫助。同時該公司也提供非常實用的網上教程免費下載［2］，這無疑縮短了每個研究生與國際同行之間的距離。統計學方法的學習和實踐應該從閱讀醫學論文和科研設計開始。閱讀文獻并研究作者所采用的統計方法和結果是否合理、有效，是提高學習效率最好的方法；如果結合循證醫學中系統綜述方法和Meta分析，研究生能夠更加有效的利用文獻，并且撰寫論文綜述。同時，在科研設計的初始環節就充分考慮統計學的問題，并且請教相關人員，才有可能避免課題中出現重大的失誤和不必要的彎路。尤其是臨床試驗類研究，還應注意進行網上注冊，這樣將來的研究結果才有可能在國外發表［3］。
2對科學問題的提出需要掌握最新的醫學研究前沿
“對科學問題的提出”應該貫穿在導師的學術生涯和研究生科研培訓的整個過程中。只有從臨床實踐和研究基礎中發現問題或是線索，將之總結轉化為具體的、可以檢索和探尋的科學問題，才能為醫學科學研究提供方向。更進一步，我們還需要獲取所從事領域內最新的前沿知識，作為最有價值的參考來源。定期的瀏覽國外本專業的頂級期刊，閱讀并討論與自己研究最為接近的文獻，保持對相關領域的好奇心和學科交叉意識，將使我們不斷了解學科的前沿進展和更新課題的思路。在另一方面，臨床、科研中提出的問題，需要在現有的最佳的科學證據中尋找依據，通過自己設計和實施研究計劃，最終找到答案。在科學問題提出之初，我們就應該力求系統的檢索和分析文獻，結合自己提出的科學問題將文獻的內容進行分類，這樣在將來的課題實施直到科研論文的寫作、交流中，提供可靠的信息來源［4］。根據了解到的最新研究前沿資訊，發現與自己設想方向的異同，增強課題的創新性和系統設計，才是最終解決科學問題和踏入新的研究門檻的必由之路。
3導師如何加強醫學科研管理
作為導師，除了以身作則保持嚴謹的治學態度和對新知識學習的熱情之外，更應制定詳細可行的培養制度，加強對研究生科研的日常管理。首先強調對實驗和臨床研究都應有詳細的原始記錄，按照規范記錄實驗的時間、步驟、結果；對于重要的數據必須有實驗員的簽字認可，導師則不定期的查閱，這樣可以最大程度的避免學術造假的產生。導師與學生之間、專業學科內均應有定期的科研匯報和討論制度。兩周或一月以內，就最新取得的實驗結果和遇到的問題展開討論。這樣的機制首先鍛煉了研究生總結和表達的能力，其次在專業學組內方便進行溝通和交流，許多新的研究思路和方法就此產生。舉行研究生論壇，在醫院內部、院系之間、甚至不同的學院之間設立定期的交流機制，共享信息和資源。以學生為主體，制訂詳細、可行的研究計劃，將開題報告和預實驗作為順利開展醫學研究的重要環節?！澳サ恫徽`砍柴工”只有不斷完善實驗設計并認真的展開預實驗，才能有效地避免時間和經費的浪費，同時避免將來論文撰寫后被審稿人找到硬傷。
4研究生必須扎實參與臨床和教學工作
醫學研究生所具有的一個顯著特點是必須面對病人開展醫療工作，所以必須接受規范化的住院醫師培訓計劃，在上級醫師指導下從事臨床一線工作。目前科研型、臨床型研究生的劃分，具有不合理性；只有同時具有了扎實的臨床基本功，和掌握系統的科研方法培訓才能對醫學科學研究得心應手。為了能達到住院醫師培訓的要求，研究生期間至少需要有一年的時間從事臨床醫療工作，其間可以采取跟班、值班、總住院醫師的培訓制度，逐漸能夠勝任日常的醫療工作。特別是醫學影像專業，需要使用多種影像設備完成檢查，并且涉及到內、外科等許多學科常見病、多發病的診斷基礎知識。在這一過程中，更為重要的是樹立醫療安全意識和“以人為本”的責任心［5］。參與教學工作的目的主要在于加強表達能力的培訓、積累教學經驗。只有良好的邏輯思維并恰當的表達自己的意見，才更加有助于研究生所要面臨的課題申報和答辯等工作；面對面的教授自己所學的知識，使研究生錘煉了基礎并加強了自信心，最終也能促進其與人溝通交流和論文寫作能力的提高。
5導師注重與研究生的思想交流
篇13
1.2 方法
1.2.1 普通班 即采用傳統的骨科教學方法，指導教師根據本學期的骨科教學大綱內容在課堂上進行講解，一般在講解中學生不許提出疑問，在本節課結束后，給學生布置作業，在下次課前對本次學習內容進行提問。
1.2.2 實驗班 根據本學期骨科學習內容編撰情景模式和PBL模式相結合的教學內容。在學習中設置骨科常見問題的情景，讓學生在指導老師的引導下，對骨科疾病的相關知識進行理解、學習，并提高動手能力，通過實踐性學習了解骨科相關知識，每節課后對存在的疑問進行資料收集，由學生主動進行分析，尋找問題線索，在實踐中解答疑問[2]。
1.3 觀察項目 觀察兩班同學的年末骨科理論、實踐考試成績以及學生對教學效果的主觀自評情況。骨科理論、實踐考試成績由本校骨科教研組出具考題，對所有學生的本學期骨科學習情況進行考核，理論、實踐考試成績滿分均為100分，分數越高說明學生的學習掌握情況越好[3]。學生對教學效果的主觀自評情況由本院教務科設計教學效果調查問卷[4]，讓所有參與學生對本學期骨科教學情況進行評價，內容主要包括對骨科課堂教學效果的自我評價和對本學期骨科教學的感興趣情況，總分也為100分，分數越高說明學生對本學期骨科教學效果的評價越高。
1.4 統計學方法 本組數據經SPSS13.0統計學軟件進行處理，計數資料用均數（±s）表示，采用t檢驗，以P<0.05為具顯著性差異，有統計學意義。
2 結果 實驗班年末骨科理論分數（83.32±5.20）分，骨科實踐考試成績（88.12±7.36）分，學生對教學效果的主觀自評分數（89.25±8.25）分；普通班年末骨科理論分數（（65.53±4.98）分，骨科實踐考試成績（70.21±5.26）分，學生對教學效果的主觀自評分數（70.42±7.21）分。實驗班在年末骨科理論、實踐考試成績以及學生對教學效果的主觀自評上均顯著高于普通班，P<0.05，有統計學意義。（詳見表一）
3 討論
在骨科教學中情景模擬與PBL模式相整合應用顯著提高了學生學習的主動性、積極性、實踐性，為學生營造了問題以及情景，讓學生能更加主動的在老師的引導下尋找問題的關鍵，改變了以往骨科教學中照本宣科、脫離實踐的情況。本次研究發現，實驗班在年末骨科理論、實踐考試成績以及學生對教學效果的主觀自評上均顯著高于普通班，P<0.05，有統計學意義。綜上所述，在骨科教學中采取情景模擬與PBL模式相整合方法可以顯著提高學生對知識點的掌握程度，更有利提高學生的學習熱情，值得推廣使用。
參考文獻
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