继续教育CME实验设计的三要素和四原则

众所周知,科研工作者在进行医药方面的科学研究之前,需要制定完善的统计研究设计方案,那么什么样的设计方案才称得上是完善的呢?     

医学论文中统计分析错误辨析与释疑(15)--实验设计原则的正确把握

例1原作者探讨转化生长因子(TCF-β1、β2)作为卵巢内调节物在卵巢激素分泌中的调节作用。在无卵泡刺激素(FSH)条件下，TCF-β对颗粒细胞分泌雌二醇有轻度的刺激作用，而对孕酮分泌的影响不明显。在加入FSH后，发现FSH TGF-β1与FSH FGF-β2分别提高雌二醇的分泌，而抑制FSH     

多元统计分析与结果解释错误辨析(4)

用单因素分析取代多因素分析 一、例1 1．原文题目：烧伤病人中HCV感染暴发流行调查分析。收住132例大批突发烧伤病人，在伤后40d发现首例急性HCV感染者，通过HCVRNA、抗．HCV、ALT检测方法证实，有105例烧伤病人感染HCV，并对感染者做了临床流行病学调查分析，结果见表1-表3。认为烧伤病人感染HCV与有无输血及血制品有关（X^2=12．05，P〈0．01），与烧伤严重程度有关（X^2=5．03，P〈0．05），而与输血及血制品的量（X^2=0．015，P〉0．05）、年龄（X^2=0.0174，P〉0．05）无明显差异。除了严格筛选血液和血制品外，大批烧伤病人集中一所医院抢救治疗。烧伤伤员相互接触和医源性因素与清洗创面、剃除毛发、多次剥痂植皮手术及更换敷料、器械消毒、灭菌等有关，通过烧伤创面的途径不可忽视。     

《中西医结合学报》2006年第1期论文中统计学应用错误辨析

统计学的应用正确和恰当与否，直接关系到科研成果的科学性和严谨性。为了帮助研究人员提高科研设计和统计分析水平，2007年，《中西医结合学报》杂志社特邀生物医学统计学专家胡良平教授开设了“医学统计学”专栏，对医学论文中常见的统计学错误逐一“辨析与释疑”，旨在帮助研究人员避免科研设计中的缺陷，帮助医学论文的作者，在撰写论文时避免统计学差错。该专栏的开设，受到了广大作者和读者的一致好评。我们认为《中西医结合学报》不应该仅仅是一个作者发表论文的平台，更要以发表高质量的学术论文为己任，要坚持学术期刊的导向作用，履行学术期刊的社会责任，倡导科学、严谨、务实、创新的学术风尚，促进中西医结合学术的蓬勃发展。2008年新年伊始，我们特别邀请胡良平教授撰写了“《中西医结合学报》2006年第1期论文中统计学应用错误辨析”一文，以《中西医结合学报》的一期杂志为实例，指出实验设计的不足之处和统计学差错，并逐一辨析。发表此文旨在督促本刊的编辑和审稿人要严把论文的统计学审稿关；作者要高度重视论文的统计学处理，并不断提高科研设计和统计分析水平；作者、编辑和审稿人共同努力，真正达到提高统计学的应用水平和提高科研质量的目的。     

如何正确运用χ2检验——评分检验与SAS实现

本文目的是介绍评分检验与SAS实现。具体地说,评分检验统计量有5种常见的形式,即一般评分检验统计量、稳健评分检验统计量、残差评分检验统计量、广义评分检验统计量和拉格朗日乘数检验统计量;评分检验主要用于以下3种场合,即检验部分或全部回归系数是否为0、检验单个效应是否不在回归模型中以及检验平行线假定是否成立。本文通过两个实例,借助SAS软件实现前述提及的各种评分检验,并着重解释与评分检验有关的输出结果。     

合理进行多重Logistic回归分析——结合平均处理效应分析

本文目的是介绍如何结合平均处理效应分析,合理地进行多重Logistic回归分析的方法。第一,介绍了与平均处理效应分析有关的4个基本概念。第二,介绍了平均处理效应分析中的核心内容,即6种估算方法。第三,通过一个假设的药物临床试验实例,介绍了如何用SAS软件进行分析的全过程,内容如下：(1)采用传统的多重Logistic回归分析;(2)采用倾向性评分模型计算逆概率权重;(3)分别采用6种估算方法估计潜在结果均值和平均处理效应。     

如何正确运用Z检验——总体方差已知时两算术均值比较一般差异性Z检验及SAS实现

本文的目的是介绍总体方差已知时两算术均值比较一般差异性Z检验及SAS实现。首先,介绍了选用Z检验的前提条件;其次,介绍了单组设计和成组设计条件下进行均值比较的Z检验统计量,并介绍了上单侧检验、下单侧检验和双侧检验时所对应的拒绝域;最后,结合两个实例,基于SAS软件实现3种Z检验,对输出结果做出了解释。并针对如何合理选择单侧检验还是双侧检验给予说明。     

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XIV.用SAS软件实现具有一个重复测量的单因素设计定量资料的统计分析

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。“生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以“如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料”为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。     

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料 XXIV. 结果变量为多值有序变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（二）

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。“生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以“如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料”为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。     

基于R软件实现随机分组及其应用

本文目的是使读者快速掌握用R软件实现几种随机分组的方法。通过借助R软件中实现随机抽样的sample()函数,间接地实现简单随机分组和分层随机分组的目的。事实表明:R软件易于获取、易学易用;R软件功能强大、适用面宽,可以方便快捷地解决试验设计中的随机分组问题。