Bootstrap方法及其在医学统计中的应用

Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法及其在医学统计中的应用刘勤金丕焕当用样本估计一个总体的某个统计量（如：均数、中位数、相关系数、回归系数等）时总是希望知道这个统计量估计值的准确度（反映准确度的常用指标包括标准差、可信区间等）。如果知道了这个统计量的抽样分布就可以...     

非参数统计的SAS计算

ＳＡＳ软件ＳＴＡＴ模块的ＮＰＡＲ1ＷＡＹ过程,专门用于非参数分析,其他过程也可作此分析。最近几本有关ＳＡＳ的统计学教材〔1,2〕介绍了一些程序,但对有些资料,如整理为频数表的等级资料,ｋ个相关样本的比较资料等,作非参数分析没有给出程序。为此,本文重点针对这类资料编写了ＳＡＳ程序,并根据资料的类型,给出了非参数统计的ＳＡＳ实现方案。一、资料分布的检验大多数参数统计需要假设资料服从正态分布,如果资料不满足这一条件,统计分析最好采用非参数法。在ＳＴＡＴ模块的ＵＮＩＶＡＲＩＡＴＥ过程中加入ＮＯＲＭＡＬ选项,可作正态性检…     

制定多元医学参考范围的非参数统计方法

目前,虽然已经有好几种统计方法可用于制定多元医学参考范围,如多元正态容许区间法、多元回归法和多维标度法等,但由于这些方法计算复杂,结果表达不够直观,或对资料有较严的要求(如多元正态分布),影响了多元医学参考范围的普及和应用。为了克服上述方法的缺点,本文提出了制定多元医学参考范围的非参数方法。该方法是制定一元医学参考范围的百分位数法在多元情况下的推广,具有非参数统计方法的种种优点,如对资料的分布没有任何要求,道理浅显,计算简便,结果表达直观等,是医学研究工作者制定多元医学参考范围较理想的统计方法。     

稳健因子分析方法及其医学应用

因子分析是多元统计的一种重要方法，在生物医学领域具有广泛的应用。然而，传统的因子分析方法是建立在普通相关阵的基础上的，而普通相关阵不具稳健性，易受异常值的影响，因此，传统因子分析方法是不稳健的，个别异常值的存在将可能严重扰乱因子分析的结果，对此，本文借助投影寻踪的思想，首先求出稳健的相关阵，继而提出一种新的可抗异常值干扰的稳健因子分析方法并编制其计算机程序，将该法应用于战士身体体质研究，得到了比传     

秩和比法及其应用

信息资讯时代的今天 ,一个医师要想在自己从事的岗位上做出贡献 ,必须学会筛选统计信息 ,追求统计信息精品 ,并把它镶嵌在自己撰写的论文中 ,积极参与学术交流 ,接受社会检验。什么是统计信息精品呢 ?顾名思义 ,它是统计信息产品中的核心信息。例如在描述统计中人群的患病率、死亡率和预期寿命 ,医疗转归的痊愈、好转和恶化情况等等 ;在推断统计中一些统计参数 ,如传统的ｔ、χ2 值及其对应的Ｐ值 ,相关系数和回归系数等等。把描述统计和推断统计恰如其分地结合在一起 ,形成了统计信息精品。这里统计信息方法的应用是个关键。过去几十年可以…     

PLS回归方法及其医学应用

目的 探讨PLS回归理论及其在医学中的应用。方法 利用PLS回归NIPALS算法和Helland算法，对医学实例进行分析。结果 两种算所得PLS回归模型均可达到较好的拟合和预测效果。结论 样本自为量间存在共线性，甚至由于某些原因出现自变量个数较多而观察到例数较少的情况，PLS回归是一种值得推广应用的多元回归方法。     

光滑样条非参数回归方法及医学应用

目的 改进回归分析的经典最小二乘估计方法和探讨光滑样条非参数回归分析方法。方法 利用三次函数和粗糙度惩罚方法的有机结合,构造惩罚平方和,通过广义交互有效得分函数和模式搜索法自动选择光滑参数值。结果 用ＳＡＳ程序实现了光滑样条非参数回归分析,得到了回归函数的最小惩罚二乘估计,实例表明,该方法优于传统方法和非参数Ｍｏｎｏｔｏｎｉｃ回归。结论 非参数回归分析方法能够最佳地兼顾拟合优度和光滑度,改进了经典     

组群趋势的非参数统计方法

若有ｋ组计量数据符合条件，可作方差分析以回答是否ｋ个总体均数相等，否则，需用非参数的ＫｒｕｓｋａｌＷａｌｓ方法分析ｋ个总体分布位置是否相同。对于随机区组设计资料，用方差分析或Ｆｒｉｄｍａｎ方法也同样只能回答上述两个问题。倘若ｋ个组的分组是有序的，如...     

几种统计方法在医院管理中的应用探讨

随着医院管理逐步向科学化、规范化发展,一些常用的医院统计指标已不能满足医院管理的需要。在现行的医院管理指标中主要有医疗质量指标、工作效率指标和经济指标几大类,而医学统计中的预测,治疗转归的判断检验及某项科研课题的设计研究进程等则很少被引用到医院管理中来,笔者现对一些简单易行的医学统计方法在我院管理中的应用进行初步探讨。 1 时间数列统计预测在医院门诊管理中的应用 医院的管理工作都应有计划、有目的。如医院门诊工作管理中门诊就诊人次的预测,门诊工作应配备的在岗医生数,或某种疾病用不同治疗方法的转归情况统计分析,都是很有必要的。在医学统计预测方法中(指统计预测、趋势外推模型)方法很多,有趋势直线预测法:Y_c=a bt(a、b为两参数值,t为预测时间序列数);回归方程预测法:Y_t=a bx_t(a为截距,6为回归系数,x_t为自变量x数列t期的预测值);趋势季节模型预测法:Y_t=T_t×S-t(S_t为季节指数=观察值     

非参数判别在选拔教师中的初步应用

[目的]探讨选拔合格教师的方法.[方法]根据国际通用的职业紧张心理调查表各项指标的量化结果,以某综合性大学网上评教的前100名教师为标准,将研究对象中在前100名的30位教师的心理调查资料为训练样本,其他被测教师作为待判样本,进行连续非参数判别.[结果]经刀切法前瞻统计,其结果是选拔出的合格教师正确率为84.74%,误差率为15.26%.经与具体名单核实正确率达90%以上.[结论]该判别方法可为选拔合格教师提供较为可靠的量化数据.     

基于伪F统计量的模糊聚类方法在基因表达数据分析中的应用

目的：通过对基因芯片数据的分析，提出一种基因表达的分类方法。方法：首先，应用FCM模糊聚类法（Fuzzy Clustering Method)进行聚类，然后我们应用PFS（Psudo F-satistics)统计量作为一个判别函数来确定最佳类数目。结果：将本方法应用于模拟数据，人类纤维原细胞血清基因表达数据上，其结果表明明显好于K－均值法。结论：本方法基于没有聚类数据的任何先验知识和组成成分信息的前提下，考虑如何确定数据的分类结构，根据实际结果发现，该方法是揭示基因表达变化内在模式的有力工具。     

如何在医学科技文献中正确应用统计学方法

统计方法在医学科研及医院管理中的作用已为广大科研人员所认识。中华医学会的各专业期刊对科研论文均有明确的统计学要求。如 ,要求作者在文章中明确交待实验设计方法、分组方法和统计学分析方法。由于医学领域所涉及的范围广泛 ,在具体的应用领域中 ,经常出现误用统计方法的情况。甚至有些试验存在设计问题 ,无法得到正确的统计结论。现就医学科研中经常遇到的一些统计学问题进行讨论。一、哪些问题不需要统计学处理凡在一定条件下必然发生或必然不发生的事件 ,例如在医学观察和研究中 ,像有些形态学观察结果、一定条件下基因的变异等 ,可…     

地理信息系统在医学统计领域的应用及其实现

~~地理信息系统在医学统计领域的应用及其实现@刘辉!重庆市400016$重庆医科大学卫生统计教研室 @田考聪!重庆市400016$重庆医科大学卫生统计教研室地理信息系统;;医学统计~~~~     

Monte—Carlo方法的应用

Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ方法的应用新疆医学院徐秦Ｍｏｎｔｅ－ｃａｒｌｏ方法又称为统计试验法，随机模拟法。在统计学的研究中发挥着积极的作用。现以四格表计数资料假设检验中的第二类错误的概率为例，探讨三个问题。第一，Ｍｏｎｔｅ－ｃａｒｌｏ方法的应用过程。第二...     

治疗一对照差的临床意义及其判别方法

目的 说明治疗－对照差的临床意义及其判别方法,为此提出一种非虚假设检验。方法 以同源有效样本量取代样本量,将用于比较两率差和最小临床承认效差量的经典非假设检验加以扩展以覆盖终检。结果 这种检验可用于实现这种判别,在无终检时,它还原为经典检验,结论 与通常的药物疗效评价方法相比,这显著提高了一步。     

统计方法在科技论文写作中的正确应用

观察与实验是医学科学研究与发展的重要方法。观察是在自然发生的条件下去考察事物的发展变化 ;实验是根据研究目的在人为条件下进行的观察 ,为了达到符合客观的预期效果 ,两者都需要以数理统计计算所得的概率 (Ｐ)值作科学结论 ,这一点是众所周知、不容质疑的。因此 ,在论文稿件中 ,统计方法应用的正确与否至关重要。此外 ,在医院管理方面或审稿过程中 ,也需要掌握一些数理统计方法 ,以便考察稿件中的结论的科学性和正确性。这是写作的启示。但是 ,由于统计方法的应用是依据观察与实验所取样本资料的性质、目的和数量来确定的 ,故比较细致…     

O‘Brien的非参数与参数综合法及其在生命质量资料分析中的应用

介绍并讨论Ｏ‘Ｂｒｉｅｎ的非参数与参数方法在生命质量资料分析中的应用，并对两戒毒组吸毒者的生命质量进行比较。方法：随机抽取１５８例强制戒毒者的５４例自愿戒毒者，用我们研制的吸毒者测定量表ＱＯＬ－ＤＡ对其进行测定，用’ＯＢｒｉｅｎ的非参数及参数方法进行分析。     

O′Brien的非参数与参数综合法及其在生命质量资料分析中的应用

介绍并讨论Ｏ′Ｂｒｉｅｎ的非参数与参数方法在生命质量资料分析中的应用，并对两戒毒组吸毒者的生命质量进行比较。方法：随机抽取１５８例强制戒毒者的５４例自愿戒毒者，用我们研制的吸毒者测定量表ＱＯＬ－ＤＡ对其进行测定，用Ｏ′Ｂｒｉｅｎ的非参数及参数方法进行分析。结果：两戒毒组生命质量比较的Ｏ′Ｂｒｉｅｎ非参数检验ｔ＝－０．９５，Ｐ＝０．３４，两组的平均秩和分别为：４１８．０６，４４９．２２；参数检验Ｆ＝０．５２，Ｐ＝０．４７。结论：Ｏ′Ｂｒｉｅｎ的非参数与参数法是一种较好的生命质量资料分析方法，值得推广应用。经Ｏ′Ｂｒｉｅｎ法分析，两戒毒组的生命质量无统计学差异。     

非参数bootstrap方法在验证统计模型参数估计值稳定性方面的应用

考察统计模型参数估计值的稳定性，最好的方法是增大样本含量后用原方法重新拟合模型，若得到的参数估计值与原参数估计值接近，则可认为原参数估计值的稳定性较好。但实际工作中由于时间、人力、物力和财力的限制，增大样本含量重新搜集资料，实施起来非常困难。另一种常用方法是将原样本分成样本含量相等或不相等的两个或两个以上的亚样本。