医学统计论文十篇

导语：如何才能写好一篇医学统计论文，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

医学统计论文篇1

在各种医学期刊中，半数以上是疗效观察方面的论著。现择其较普遍存在的统计学问题，结合实验设计基本原则加以讨论。

（一）对照与均衡性测定

国内医学期刊有关临床疗效观察的文章甚多，不少杂志刊登了一些事先未设计对照的文章，其结论难以令人信服。如《用柴葛解肌汤治疗上呼吸感染》一文，报道治愈好转率为97.7％，因无对照，无法断定其效果如何，因此，治愈好转率中含有假像。

对照的方法虽有多种，但对照的基本原则是与实验组齐同可比，最好作均衡性测定。

（二）安慰剂与盲法试验

安慰剂与盲法试验是医研（主要是比较性研究）中常用的科研方法，结果准确、误差性小。安慰剂在形、量、色、味等要与实验药物一样，不能给受试者和执行者任何暗示。这种试验就是双盲法试验。但近年来，尚有人用改良的双盲法，此法分两期：第一期（公开期）试验有效者留，无效者弃。有效者进入第二期（双盲试验），以确定疗效是否系安慰剂的作用。在预防效果观察时可采用该法，临床上应用诸多困难，应视具体情况而定。

（三）样本含量与重复原则

没有足够样本的研究结果，是经不起重复试验的，有的论文凭少数病例观实的结果下结论，是不慎重的。如《重症肺炎并发DIC29例》一文，作者观察脑型患者3例，其中死亡一例，就得出“一般脑型病死率高达57％，本组脑型病死率较低，看来及早用肝素阻断DIC过程，对降低脑型病死率可能具有重要意义”的结论。因无对照，结论不可靠。

（四）随机分组与实验设计类型

随机化分组即每个实验对象有同等机会被抽样（分配）到各组去，而不受任何系统因素的影响。常用的实验设计类型有完全随机设计、自身对照设计、交义设计、配偶设计、随机区组设计、拉丁方设计、正文（析因）设计、序贯设计、半数效量实验设计（动物试验），回顾性与前赡性调查研究设计等。科研设计时应根据研究目的要求选择不同类型的实验设计方法，进行相应的统计处理。

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医学期刊论文的统计学质量是医学研究科学性与严谨性的重要标志，但目前国内高水平医学期刊的论文中统计学误用和滥用问题却较为普遍。本文总结了《山东医药》近年来发表论文中的统计学问题，就其中实验设计、统计分析方法选用、数据表达等方面作一些分析与讨论，希望能引起各位专家学者和临床医生的共识与重视，促进我国医学期刊质量的提高。

1.实验设计方面存在的问题

实验分组仅从专业角度考虑问题，未从统计学角度考虑问题。作者仅从专业上想如何设计分组，而没有想到其涉及的实验因素以及每个因素包含的水平，组与组之间是否具有可比性等一系列问题。

1.1不遵循或不重视随机化原则随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。然而，在医学论文中许多作者对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值。

1.2缺少对照研究或对照组设计不合理正确设立对照是临床研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验中干预措施的效应，减少或防止偏倚和

机遇产生的误差对试验结果的影响。目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些作者对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。

对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信。

1.3均衡性原则掌握不够均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。各组间越均衡，可比性越强。有些作者在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了作者对指标的观察。

2.统计分析方面存在的问题

统计方法选择非常重要，它直接影响结论的可靠性。临床资料的结果变量可分为计数资料、计量资料和等级资料。计数资料指将观察对象按两种属性分类，

如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、无效等，通常转化为率。如果是两组间的比较，则采用四格表x2检验或其校正公式，如果是多组间率的比较，则采用行X列表资料x2检验。计量资料指对某一个研究对象用定量的方法测定某项指标得到的资料，一般均有计量单位。通常资料呈正态分布时，两组间均数比较用t检验，多组间均数比较用方差分析和q检验。当资料不呈正态分布或方差不齐时，也可用秩和检验等非参数检验法。

2.1统计方法描述不清，结论欠科学文中未交代所用统计方法，如是配对设计的t检验还是成组设计的t检验，是Ridit分析还是x2检验，是作相关分析还是作回归推断。统计方法交代不清或根本不予交代，使读者对论文结论的正确与否无法判断。有的作者只提一句“经统计学处理”后，就写出结论。有的甚至直接用P值说明问题，笼统地以P<0.05或0.01、p>0.05便称结果差异有无显著性，值的大小不说明差值的大小，它还与抽样误差大小有关[5]。因此，还应写明具体的统计方法，如有特殊情况，还应说明是否采用了校正，应写出描述性统计量的可信区间，注明精确的统计量值和P值，然后根据P值大小作出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。

2.2假设检验方法和结果的表达不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体、不清楚是医学科研论文中常见的错误。如果不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体.读者就无法考察论文的统计学方法选择的是否正确，无法核对计算结果是否准确。每一种假设检验方法都有其特定的适应条件和严格的适用范围。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。如将配对设计的资料按成组设计资料的方法处理，将会损失样本提供的信息、降低检验效率，可能使原本有统计学意义的结果无统计学意义。

在论文写作时，不但要交代选用的是什么统计学方法，而且统计学方法要尽可能具体。如选择t检验，要说明是配对t检验，还是成组t检验；选择方差分析时，要说明是完全随机设计的方差分析，还是配伍组设计的方差分析。对于四格表资料，应说明是一般四格表x2检验、配对四格表x2检验及四格表资料的精确概率法等。

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医学检验技术专业对从业者的《卫生统计学》知识有较高要求，不仅包括常用统计图表的绘制，常用统计原理、统计方法的理解，还包括检测结果的质量控制和部分多因素分析等。因此《，卫生统计学》是医学检验专业一门重要的必修课。

2高职医学检验专业《卫生统计学》教学改革初探

2.1改革教学内容

2.1.1结合职业岗位需求，精选授课内容:不同的职业岗位对《卫生统计学》知识的需求存在较大差异，教师要对专业岗位需求有清晰的认识，认真研读该专业的人才培养方案，明确该专业对《卫生统计学》知识的整体需求和知识结构。高职医学检验技术专业对《卫生统计学》专业知识的需求主要包括常用统计图表的制作、常用资料的统计描述和统计推断、相关与回归分析等，很少用到多元回归分析、医学科研设计等统计方法。因此，教师要结合专业特点对教材内容进行合理的梳理和筛选。

2.1.2强调对基本原理、概念的理解，形成统计思维，避免死记硬背:五年高职学生普遍存在逻辑思维能力差、喜欢死记硬背概念、生搬硬套公式等情况，课前不预习、课后不及时复习，很容易把各种统计分析方法张冠李戴。作为教师，应在讲清《卫生统计学》基本原理和基本概念的基础上，讲清、讲透几种最基本的统计分析方法，逐步培养学生的逻辑思维和统计思维能力。引导学生把学习重点放在掌握统计方法的基本概念和有关公式的应用条件上，让学生对统计内容进行对比、归纳，建立统计知识的整体观。课后让学生及时复习，以满足将来职业岗位的需要。

2.1.3结合统计软件，淡化公式的数理推导和记忆《:卫生统计学》具有理论深奥、概念抽象、数据枯燥的特点，但它不是数学，不像数学那样着重公式的推导、证明、记忆，并通过大量的习题运算来强化公式《。卫生统计学》的主要特点是逻辑性和实践应用性强，最终的教学目的是让学生在理解统计学的基本原理和方法的基础上学会分析问题、解决问题。合适的统计软件能使复杂的统计过程简单化，更容易激起学生学好《卫生统计学》的兴趣。利用统计分析软件，如SPSS等，使学生在学习统计学时不再拘泥于繁杂的计算过程，而是更加注重统计方法的实际应用，让学生能根据资料的类型，利用软件选择合适的统计分析方法，熟练地进行数据分析，同时也培养了学生对统计软件的操作使用能力。

2.2改革教学方法

2.2.1密切结合医学实例，强调应用能力的培养《:卫生统计学》是一门教师难教、学生难学的应用型学科，多数同学由于对医学检验技术专业的认识不够，不能深刻认识《卫生统计学》的重要性，导致缺乏学习兴趣。传统的教学方法多以教师讲授为主，辅以实习、案例讨论。课堂上教师先讲解基本概念、原理、公式和计算等，然后让学生采用手工法计算相应的统计指标，结果是繁琐的计算使学生对统计学这门课程越来越不感兴趣，对所学的内容似懂非懂，遇到具体问题时无所适从《。卫生统计学》授课时应采用多种教学方法，如PBL教学法、实践教学法、应用教学法等，通过应用统计软件、分析案例避开繁琐的运算，着重培养学生使用统计学这一工具分析问题、解决问题的能力。采用多种教学方法不仅课堂气氛活跃，师生交流多，学生印象深刻，还能充分调动学生学习的积极性、主动性和创造性。

2.2.2适当拓展课本知识:适当拓展对数据量较大的资料的整理和分析能力训练，如不同数据库之间的数据如何相互转换、导入，不同形式录入的数据如何整理分析，如何选用正确的统计分析方法等。只有通过具体的资料分析、统计方法的应用训练，才能让学生充分掌握理论知识，形成统计思维。

2.3改革教学评价的方式

2.3.1注重从结果性评价到过程性评价:高等职业教育的目的主要体现在应用性和操作性上，为了全面考查学生的知识和能力，务必摒弃简单的以期中或期末考试作为终结性评价的做法。应做到全面评价学生的学习过程和结果，调整考试结构，从基础知识和基本能力两个维度进行测试。基本能力的评价要覆盖课堂考核、课后考核、课前预习、知识掌握、灵活应用程度等方面，以全面考查学生对《卫生统计学》基础概念、基本原理和基本方法的掌握程度，以及对具体案例的统计分析能力。

2.3.2从知识评价的单一体系向知识、能力、应用分析等多元评价转变:目前，多数《卫生统计学》教材和各院校开设的《卫生统计学》课程依然使用传统的教学模式，注重理论知识、公式的推导、运算，很多时间花费在讲解基本原理和具体公式上，导致最终的考核评价主要侧重于理论知识的掌握程度，而较少侧重对于统计思维的养成、具体案例分析能力的考核。为此，对于《卫生统计学》考核的具体评价应该包括课堂知识的掌握、课后的总结归纳、统计软件的应用、具体的案例分析等多元评价。

2.3.3注重学生对老师的评价，反馈于教学(多元评价主体，多元评价客体):评价主体应多元化，不仅教师对学生进行评价，而且应该包括学生对教师授课内容、授课方法、授课过程中的亮点与不足等进行的定期评价，以期对教师改进教学方法、提高教学效果起到推动作用。

3结语

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1、所选统计方法脱离了资料的性质

不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。

1〃1多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。常用的有回归分析；相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因子分 析等。多因素分析多用于计量资料。

1〃2 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。首先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。如做不同样本问的比 较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用u检验；两个样本率的比较可用u检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC表的卡方检验。其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。对于显著性检验通常有T检验和F检验，T检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。F检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。

2、根据研究目的选用统计分析方法

不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有：

2〃1某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，

采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。 2〃2某人群的特征值，如平均身高、体重、血压等，采用平均水平和变异的统计指标。 2 . 3 临床正常值范围如血红蛋白、血糖、尿铅含量，多采用中位数法或平均数法。

2〃4 临床诊断方法效率评价，可分别计算各种诊断方法对某病诊断的准确度和可靠度，如x线对肺癌的诊断。

2〃5 临床疗效分析比较 如几种药物疗效的比较，视资料性质作显著性检验。

2〃6 现象间关联情况分析如眼PSRT与屈光度的关系，用线形相关和回归分析。 2〃7 人群的归类、评价，可选用判别分析、聚类分析、主成分分析等。

临床研究和实践中决不能通过统计学方法去实现自己的想象。根据已确定的结果刻意去套用某种统计方法，用目的去规划统计过程，只要分析比较，就一定要求结果显著等 等现象，只能使文章更为空洞，有失科学性。

3 严格把握统计方法的适用条件

各种统计分析方法都有其适应条件，在选用统计方法时，应严格把握，充分考虑所分析的资料是否符合其适用条件。对于计量资料在计算均数或显著性检验时，其基本条件

是正态分布、方差齐性，在资料分析时要通过图示或检验看是否符合这些基本条件，若不符合则需要做相应的处理。计算集中趋势指标可使用中位数或几何均数。做统计学检验

可通过数据转换使其成为正态分布，常用的转换方式有对数转换、幂指数转换、平方根转换等，或者改非参数检验。计数资料各种方法均有其自身的适应条件，如上列举的方法其基本条件是某一事件概率不会太小，若发生概率太低，则改用小概率事件显著性检验。 4 充分理解资料样本含量的概念

统计学是对研究样本进行抽象归纳的科学，没有足够的样本量就不可能得出正确的结论，而且统计方法也有其样本量的要求。如四格表的卡方检验要求样本量大于40，方格中理论数大于5(n~>40，t>5)，若不符合则用校正卡方检验或精确概率法。行x列表的卡方检验要求理论数均大于1且小于5者不超过表中数的1／5，若不符合则改用其它方法(合理合并)。 5 合理控制混杂因素的影响

任何一种现象的发生都不是单纯的，要受多种因素的影响。当分析比较不同人群某现象的发生或存在状况时，要考虑除研究因素以外比较组之间其它条件是否相同，内部构成是否一致，其它因素对研究现象的影响如何。例如，有人研究文化素质对生育水平的影响，按年龄分组，发现50岁以上年龄组比20岁以上年龄组生育水平高而文化素质低，因而结论是文化素质与生育水平呈负相关。这一结论的错误就在于做缺乏资料的综合分析认识能力和混杂因素对研究现象的影响，忽视我国计划生育政策对不同年龄妇女生育的作用。

混杂因素应在研究之前通过研究对象选择、设立对照、随机、匹配、双盲法等控制，但如果事先没有良好设计，则通过统计方法可以控制。若资料内部构成不同，存在混杂因

素，简便方法是分组比较或标化处理。若样本量不允许分组，则对计数资料可用组内分组的卡方检验、卡方值分割法、加权卡方检验法等，计量资料的比较可用协方差分析。

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       Medical Recapitulate

主办：  中国医师协会

周期：  半月

出版地：天津市

语种：  中文;

开本：  大16开

ISSN： 1006-2084

CN：   11-3553/R

邮发代号： 6-106

历史沿革：

现用刊名：医学综述

创刊时间：1994

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摘要：医学统计学是医学生进行科学研究的必要工具，已经成为高等医学院校各层次、各专业学生的必修课，这门课程概念抽象、理论知识深奥难懂，收集分析数据过程枯燥无味，因此学生兴趣不浓，针对这些问题，在教学中应用类比教学法，调动学生的学习积极性，开拓学生思维，提高了教学|量。

关键词：医学统计学；教学研究；类比教学法

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）26-0169-02

医学统计学是一门以统计学为基础，研究医学领域随机现象，分析数据规律，并推断特征的应用性学科，对医学生进行科学研究具有重要意义，近些年来，医学统计学越来越受到广泛的重视，社会对医学生的综合能力提出了更高的要求，培养医学生的科学素质和科研能力已成为现代医学教育的重要内容。[1，2]但目前医学生在学习《医学统计学》时，效果不是很理想，并在毕业论文中使用统计学知识的时候，经常发生统计方法使用错误的现象，学生普遍反映《医学统计学》这门课程，概念抽象及理论知识深奥难懂，数据枯燥无味并且计算复杂，并且与高等数学知识密切相关，笔者为了提高教学质量，根据目前教学《医学统计学》的特点及存在问题，应用类比教学法，解决学生学习中的难点，培养学生学习这门课程的兴趣，提高医学统计学知识的理解能力和在医学科研中的应用能力。

一、《医学统计学》教学过程中存在的难点

1.高等数学基础薄弱，数理统计与概率论运用能力差。高等数学、数理统计的理论与概率论是学习《医学统计学》的基础，目前大多数学生高等数学基础知识相对薄弱，数理统计与概率论理解和运用能力上都比较差，所以在教学《医学统计学》这门课程中，根据教学目的，老师在教授所用到的公式和方法的时候，如综合指标中的变异指标标准差和标准差系数；抽样估计中的不重复抽样；相关分析中相关系数的计算，多元线性回归方程，以及估计标准误；以及动态数列分析等等，只能侧重点介绍应用，无法再次详细介绍公式推导过程，因此学生也是只知其然，而不知其所以然，生硬使用，无法深刻理解统计推断的意义。

2.《医学统计学》中的概念抽象难懂。《医学统计学》这门课程方法论的根基出自概率论和数理统计，大部分概念源于此，这些概念抽象难懂，如随机事件及概率、同质与变质、偏态分布与正态分布、总体与样本、抽样与抽样误差、总体推断与假设检验等，这几个概念都是基础的概念，但是却难以表达，不同于《高等数学》中严格的逻辑推理型思维，学生要在短期内接受并形成统计学思维，进一步的应用，是非常困难的。

3.医学统计学涉及的数据收集、整理工作枯燥乏味。医学统计学涉及大量的数据收集、整理和分析，并最后进行统计描述和统计推断，在收集整理数据过程中，大多数学生觉得枯燥乏味，导致兴趣下降，很容易引起学生的厌学情绪。而数据的收集却是进行统计分析的关键的第一步，只有认真做好这一步，才能有效地探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。

二、应用类比教学法在《医学统计学》教学中的实践与改革

针对以上《医学统计学》教学过程中存在难点，笔者经过多年的该课程教学经验，应用类比教学法在授课中进行尝试。类比教学，实际上是一种探究式新的思维方法的教学，通过类比，大大地激发学生不断探索知识热情，激活原有知识结构新的生长点，促进知识迁移。[3]

1.应用类比推理来解释《医学统计学》中所用到的公式和方法，问题类比推理也称为类比问题解决（analogical problem solving）或问题解决中的类比迁移（analogical transfer），它是通过已经解决的相似的老问题（源问题）方法去解决当前的人们遇到一个新问题（靶问题），[4]医学统计学这些生硬难理解的公式，可以通过这样的类比得以解决，如对相关系数公式的理解，可以转换为余弦函数的内积运算，我们把两个向量的夹角的余弦，就叫做“相关系数”，通过这样的列子，学生在学习过程中更容易接受和理解公式的要点和推算，对深刻理解统计推断具体重要的作用。

2.类比教学过程中充分利用文本、动画、声音三种媒体对抽象难懂的概念处理，让抽象过程用动画表达出来，如在概率实验中，采用了随机分配印有5个数字兵乓球（分别为1、2、3、4、5）给一个家五个人（爷爷、奶奶、爸爸、妈妈和儿子）的方法，生动地表示为五人分别获得1、2、3、4、5兵乓球的概率。随着抽样次数的增加逐渐趋于20%的概率，将抽象中（1、2、3、4、5）的概率分别用在标准1～100%的长条上运动的箭头表示。[5]使用这种多媒体的类比课件教学更具有直观性、形象突出，抽象难懂的概念变得通俗易懂。

3.通过类比教学让学生了解数据获取和分析的能力的重要性，医学统计学第二课堂带动学生进行文献阅读的能力培养，通过让学生查找和阅读参考文献，深刻知晓获取数据的重要性，数据是进行科研工作的最基础的材料，医学生提高了获取实际数据以及对其进行分析基本技能和素质，[6]才不会感觉数据收集及分析过程的枯燥无趣，运用类比教学可以从三方面进行这种能力的培养：如类比不同的实验设计方案，选择合适自己收集到的数据的实验设计方案；让学生掌握最基本的统计学软件如SPSS，感受程序语言在数据预处理和数据建模上的优越性；类比各种医学统计模型，通过比较，学生更加容易掌握医学统计学各类数据合适的统计方法。

三、结语

在21世纪的信息时代，大数据挖掘领域得到了科研工作者前所未有的青睐，而医学统计学作为一门医学生最基本的收集、整理、分析数据的科学，已经广泛应用到医学研究的各个领域，调查表明，绝大多数医学研究论文都运用统计学方法和统计思维，为了培养杰出科研型医学人才，更为了适应形势发展需要，教学中必须以学生为主体，全方位、多渠道地改进教学方法和手段，尽力帮助学生解决学习难点，笔者运用类比教学法在《医学统计学》教学过程中的研究与实践证明，教学效果在稳步提升，而且在类比教学中，教师也不断地充实和提高自己提高师生的交流和互动，为我国的医学事业培养更多更好的科研人才做出贡献。

参考文献：

[1]陈静芳，周光纪.如何加强医学本科科研创新能力的培养[J].中国高等医学教育，2005，（4）：48-49.

[2]潘发明，丁宁，范大志，等.医学生医学统计学教学方法的改革与初步实践[J].安徽医药，2014，18（1）：210-212.

[3]陈红俊，孙天山.类比：一种有效的教学方法[J].化学教与学，2014，（2）.

[4]畅娜丽.数学问题解决中的类比迁移研究[D].桂林：广西师范大学，2004：1-2.

医学统计论文篇7

在医学论文写作中,医学统计学方法应用是必不可少的,正确使用能保证科研工作顺利进行,并使科研成果更具有科学性、代表性和可靠性。反之,如果使用不当或者误用,会直接影响研究结果的质量,反而会使读者产生误解,甚至有时会导致错误的结论。近年来，医学统计学方法在医学科研中的应用越来越受到国内广大医学科研工作者的重视，统计分析结果表达已成为医学论文中一个不可缺少的重要组成部分。医学统计学是评价医学科技论文质量优劣的重要依据，然而从近年发表的论文来看,有不少作者对统计方法的使用还不熟悉,实际应用中统计方法滥用、错用和误用的情况时有发生[1]。据国外20世纪60年代到80年代对不同医学期刊的调查，有统计学错误的论文比例最高者达66％，最低者也有20％[2-4]。国内有学者对5种中华医学会系列杂志论著中统计学方法的应用状况进行了调查，结果显示，1985年统计错误的论文比例为24％,1995年为36％[5]。这些调查研究均说明统计方法误用的严重性以及正确应用的紧迫性。国外从20世纪70年代起就有针对医学论文的科研设计与统计方法应用情况的调查研究，国内学者也进行了相关研究[6]。这种研究有助于及时了解医学科研论文中统计方法的应用质量，发现存在的问题，提高医学科研工作者应用统计方法的水平。笔者总结了近年来已发表的医学科技论文中常见的统计学问题，希望能引起各位专家学者和临床医生的共识与重视，促进我国医学期刊质量的提高。

1　统计设计存在的常见问题

统计设计是整个研究中最重要的一环,是研究工作应遵循的依据。常见的统计设计问题有:忽视组间均衡性,样本缺乏代表性,样本例数不足,未设置对照组,未随机分组,未提出统计分析方法等。针对以上问题,在科研设计中一定要遵循实验设计的四大原则即“随机、对照、均衡、重复”的原则[6]。

1.1不遵循或不重视随机化原则

随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。然而，在医学论文中许多作者对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值[7]。

1.2缺少对照研究或对照组设计不合理

正确设立对照是临床或实验研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验或实验研究中干预措施的效应，减少或防止偏倚和机遇产生的误差对试验结果的影响。目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些作者对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信[7]。

1.3均衡性原则掌握不够

均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。各组间越均衡，可比性越强。有些作者在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了作者对指标的观察[7]。

1.4重复的原则掌握不好

所谓重复,一是指重复试验或平行试验,二是指各样本组的例数要有一定的数量,即样本的例数要足够大。虽然随机化是增强非处理因素均衡性的重要方法,但当各组内例数过少时,尽管采用了随机化分组的方法,也难以保证非处理因素的均衡一致。在随机化分组的基础上,只有样本例数足够大,才能使非处理因素均衡一致,同时也才能使抽样误差减小,增强样本对总体的代表性。一般来说,在随机分组的前提下,样本例数越大,各组之间非处理因素的均衡性越好;但当样本量太大时,往往又会给整个实验和质量控制工作带来更多的困难,同时也会造成浪费。为此,在实验设计时,还应保证在实验结果具有一定可靠性的前提下,确定最少的样本例数。一般说来,计数指标每组样本不得少于20～30例,计量指标每组样本不得少于5～10例。在多因素分析时,一般认为样本例数至少为观察指标的5～10倍[8]。

1.5样本的含量

样本的含量的大小直接影响到结论的可靠性。样本量过少,则抽样误差大,结果可靠性差,且经不起重复验证;反之,盲目加大样本量也会造成人、财、物的浪费,同时也造成非抽样误差增大。故应在保证研究结果精确可靠的前提下,确定最小的样本量。如某篇论文报道某药治疗的临床疗效,实际总例数为10例,其中6例有效,于是作者得出有效率为60%。显然,有限的病例数不能充分说明该药是否有效,作者贸然得出结论,容易给他人造成假象甚至误导[9]。

2　统计方法选择与使用不当

在选择统计方法之前,首先应确定研究资料是计数资料还是计量资料。只划分其类别而得到的资料为计数资料,也叫定性资料,如根据治疗结果计算出的治愈率、阴性率、阳性率等。测定某个具体数值而得到的资料为计量资料,如血压值、血细胞计数、血氧分压测定等许多物理诊断和化验检查的结果。目前,医学论文中计数资料最常用的统计方法为χ2检验,计量资料最常用的统计方法为t检验。值得注意的是,各种假设检验方法均有其适用条件,应根据资料特点来选用最适当的方法。均数与标准差分别是描述正态分布资料集中和离散趋势的指标。能否选用“均数±标准差”来描述某一资料的分布特征,关键看该资料是否符合正态分布。当资料不符合正态分布或方差不齐时,应将资料转换使之符合正态分布,方差齐性后再用t检验或方差分析,否则用秩和检验。有些作者在使用t检验时,未考虑到上述适用条件而盲目使用,造成统计学处理不当或统计学计算错误[10]。#p#分页标题#e#

2.1统计指标应用不当

2.1.1描述计量资料的统计指标描述计量资料的统计指标主要有平均数指标(算术均数、中位数M等)和变异指标(标准差s和四分位数间距Q等),在应用时一定要注意它们各自的适用范围。对于非对称分布资料,算术均数不能反映数据的平均水平,应采用中位数描述。一般地,正态资料或对称资料用描述,偏态资料用M和Q来描述。在不能确定数据的分布类型时,应选用M和Q进行统计描述。四分位数间距Q是75%分位数P75和25%分位数P25之差,即Q=P75－P25,所谓百分位数Px是将全部观察值分为两部分,理论上x%的观察值比它小,(100-x)%的观察值比它大,中位数M是50%分位数P50。、s、M、Px与Q可通过统计软件直接输出[9]。

2.1.2描述计数资料的统计指标描述计数资料的统计指标有绝对数和相对数。绝对数是原始资料经汇总得到的小计或总计数。相对数是两个有关的绝对数之比,主要包括率和构成比(百分比)。医学论文中相对数应用的主要问题之一是分母较小。分母较小时,相对数的可靠性不能保证,在这种情况下,宜直接用绝对数进行描述而不宜计算相对数。医学论文中相对数应用的主要问题之二是将构成比误用来说明事物发生的强度。构成比只能反映事物的内部构成,不能说明事物的发生强度。医学的研究对象主要是人以及与人体有关的各种因素。由于生物现象的变异较大,各种影响因素又错综复杂,研究常是抽样观察,使事物本质差异与抽样误差混杂,故需用统计方法透过偶然现象来探测其规律性。如果不能正确运用统计学方法,造成统计学上的偏差或失误,就很容易把本来成功的结果当成失败而放弃,或把失败的教训误认为成功的结论而加以宣传。在进行科研设计时要严格遵循科学的统计学分析方法,不能留下隐患,否则,再高明的统计学专家和统计学软件也无法弥补科研设计缺陷造成的损失。总之,统计学分析在医学研究和论文写作中意义重大。作者在撰写论文时,应注意识别、总结有代表性的、有借鉴意义的统计学领域的缺陷、失误或错误的多发点,特别留心易出现统计错误的险区,从而使论文中的统计学问题减到最低限度。认真检查、仔细核验,尽量避免上述错误,必要时还可以请统计学专家帮助把关[12]。

2.2统计方法描述或选择不当

统计方法选择非常重要，它直接影响结论的可靠性[12]。临床资料的结果变量可分为计数资料、计量资料和等级资料。计数资料指将观察对象按两种属性分类，如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、无效等，通常转化为率。如果是两组间的比较，则采用四格表χ2检验或其校正公式，如果是多组间率的比较，则采用行×列表资料χ2检验。计量资料指对某一个研究对象用定量的方法测定某项指标得到的资料，一般均有计量单位。通常资料呈正态分布时，两组间均数比较用t检验，多组间均数比较用方差分析和q检验。当资料不呈正态分布或方差不齐时，也可用秩和检验等非参数检验法。

2.2.1统计方法描述不清

医学论文中常可发现作者未交代所用的统计方法，如是配对设计的t检验还是成组设计的t检验，是Ridit分析还是χ2检验，是作相关分析还是作回归推断。统计方法交代不清或根本不予交代，使读者对论文结论的正确与否无法判断。有的作者只提一句“经统计学处理”后，就写出结论。有的甚至直接用P值说明问题，笼统地以P<0.05或0.01、P>0.05便称结果差异有无显著性，P值的大小不说明差值的大小，它还与抽样误差大小有关[13]。因此，还应写明具体的统计方法，如有特殊情况，还应说明是否采用了校正，应写出描述性统计量的可信区间，注明精确的统计量值和P值，然后根据P值大小作出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。

2.2.2假设检验方法交代不清不交

代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体、不清楚是医学科研论文中常见的错误。如果不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体，读者就无法考察论文的统计学方法选择的是否正确，无法核对计算结果是否准确。每一种假设检验方法都有其特定的适应条件和严格的适用范围。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。如将配对设计的资料按成组设计资料的方法处理，将会损失样本提供的信息、降低检验效率，可能使原本有统计学意义的结果无统计学意义[14]。在论文写作时，不但要交代选用的是什么统计学方法，而且统计学方法要尽可能具体。如选择t检验，要说明是配对t检验，还是成组t检验；选择方差分析时，要说明是完全随机设计的方差分析，还是配伍组设计的方差分析。对于四格表资料，应说明是一般四格表χ2检验、配对四格表χ2检验及四格表资料的精确概率法等。

2.2.3统计方法选择常见错误

①误用χ2检验。χ2检验有一定的适用条件,n>40且理论数(T)>5时,可用一般χ2检验;n>40,但至少有1个T>1且T<5时,可用校正χ2检验;n<40或T<1时用χ2检验的确切概率法[15]。②t检验误用于多组资料的比较。在医学期刊中常会出现将t检验误用于多组资料的比较。多组资料的比较应该采用方差分析(F检验),当差异具有统计学意义时,再进一步作两两比较。当各组均与一个对照组比较时采用Dunnettt检验;当各组相互循环比较时,则常采用Student-Newman-keuls(SNK)检验,又称q检验[16]。③配对t检验与成组t检验误用。大部分论文只注明采用t检验,而未注明是配对t检验还是成组t检验。配对t检验常用于处理前后的自身对照,即差值均数与总体均数“0”的比较;成组t检验适用于成正态分布的两个小样本均数间的比较。④资料不呈正态分布时未用非参数检验。t检验F检验等适用于呈正态分布、方差齐且有确切的测量数值的资料,而非参数检验(如符号检验、秩和检验Wilcoxon法、秩检验-KruskalWallis法、Friedman法、Ridit分析、Seperman相关等)对资料无特殊要求,对按大小顺序、评分、等级、反应程度甚至色调深浅等资料都可进行分析比较[17-18]。因此,对于多组计量资料的比较,呈正态分布且方差齐时用F检验,方差不齐时可用变量变换,或采用秩和检验;对于两个小样本均数的比较或处理前后的比较,方差齐时用成组t检验或配对t检验，方差不齐时用t′检验[19]。

3结果解释时存在的问题

统计分析的结果是无效假设或是不能无效假设。无效假设在一般的统计检验为两组总体参数相等。无效假设只能说两组总体参数不相等而并不能说两组相差很大。两组相差如何要对可信区间进行研究观察后得出。由于统计检验不能得出差别的大小,因而结论不能说“有明显差异”或“有显著差异”,也不能说“差异非常显著”,更不能说“差异明显”。在国外的统计书籍上的英语表达为“significant”,它的正确意义应当是“有意义的、有重要性的”。俄语为“Значмый”和日语中的“有意”也是这个意思。国内只有极个别的英汉词典把“significant”误译为“显著的”。正确的说法应当是“差异有统计学意义”或“差异有高度统计学意义”等[20]。在解释差别有统计学意义的结果时，有些人常常根据P值的大小作出对实验效应差别程度不同的专业结论[21]。例如某实验研究，比较甲、乙两种治疗方法对某病的治疗效果(假定甲法的疗效优于乙法)，若得到“P<0.001”，则认为甲法极显著优于乙法；若得到“P<0.01”，则认为甲法非常显著优于乙法；若得到“P<0.05”，则认为甲法显著优于乙法。犯这种错误的原因是错误的理解了统计学中P值的概念[7]。统计学上根据假设检验原理推算出来的P值表示拒绝特定的无效假设可能犯假阳性错误的概率。P值的大小并非指差异的太小，只能反映两者相同或不相同。P值越小，说明越有理由认为两种处理方法效果不同，而不能反映对比的两组或多组之间差异的大小。差异的大小只能根据专业知识来确定。此外，甚至在部分投稿文章中未交代所采用的统计分析方法，也未见应用统计学的迹象，仅从各组数据的均数大小做出了统计推断。医学期刊论文中暴露出来的统计学错误，从表面上看是编辑部和审稿者把关不严所致。事实上，即使审稿时发现了上述错误，也无法改正。因为实验设计的错误只有在科研工作开始之前才有可能得到纠正。即使编辑工作者能够阻止有严重统计学问题的，也仅仅是治标而已。如何使广大医学论文作者在医学研究中正确应用统计学，提高科研质量才是治本[7]。#p#分页标题#e#

4对策与建议

众所周知，统计学是从事科学研究不可缺少的工具。从试验设计、资料收集与表达、数据处理和结果分析，每一个环节都需要正确地运用统计知识，才能真正发挥统计学在科学研究中应起的作用。然而，在已出版和发表的一些学术专著和论文中、通过评审的科研成果和答辩的学位论文中，经常可以看到忽视、轻视和误用统计学的现象[22]。

知识应完善编辑人员的知识结构,保证统计学应用的准确性。为此,可定期聘请统计学专家对审稿人员进行统计学知识培训。科技期刊的群体效应理论[23]认为,期刊编辑的专业结构应多元化,以利于编辑互相学习,实现知识互补。医学期刊编辑部可考虑聘用统计学专业的研究生作为编辑。编辑应将医学统计学作为自己的必修课,通过多种方式,如自学自修,参加讲座或培训班学习统计学知识,有条件的编辑部,如医学院校学报编辑部,可以有计划地组织编辑参加本科生或研究生医学统计学课程的学习,也可鼓励编辑人员在职攻读统计学专业研究生学位。这样,可以提高全体编辑人员的统计学水平,最终使编辑和审稿人都能够发现论文中存在的统计学错误,并指导作者修改,正确进行医学论文中有关统计学分析的描述[24]。另外，有关职能部门或学会可组织与医学统计学相关的培训班,聘请统计学专家讲课,对编辑人员进行定期统计学知识培训,加强科研设计、统计学知识的学习[19]。

4.2加强医学统计学专家审稿

医学研究论文专业性强,经常涉及统计学处理问题,有时会遇到统计方法复杂的稿件,这不仅需要本学科专家审稿,而且需要医学统计专家把关,只有这样,才能保证论文所报道的研究成果的真实性和可靠性。医学期刊编委会中应有统计学专家,专门负责稿件统计学方面的审查工作。

4.3强化作者的统计学意识

医学统计论文篇8

关键词：医学统计学；护理专业；问卷调查；教学改革

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）51-0111-03

医学统计学以医学理论为指导，用概率论和数理统计的原理和方法探讨生物医学现象和医学理论的内在客观规律，贯穿于医学研究的整个过程[1]。学习医学统计学可以培养学生形成统计思维，掌握基本统计分析方法，借助统计软件分析数据，正确地理解和表达分析结果，是医学生进行科研和实践的重要工具。近年来，随着医学科技和卫生事业的高速发展，社会对护理专业学生的知识、专业能力和基本素质提出了更高的要求，培养护理专业学生的科学素质和科研能力成为现代医学教育的重要内容[2]，因此医学统计学逐渐成为护理专业教学和科研中一门非常重要的学科。本文结合对护理专业医学统计学的教学实践及对护理专业学生进行的问卷调查的基础上，了解护理专业学生对医学统计学的认知态度、教学感受和学习意见，分析该门课程教学中存在的问题，为进一步优化医学统计学的教学模式、提高学生的学习兴趣、培养学生的科研思维和实践应用能力提供依据。

一、对象和方法

本研究采用自制调查问卷，以刚完成医学统计学系统教育的187名2014级护理专业学生为调查对象。授课教材为人民卫生出版社的《医学统计学》（第6版），理论课授课20学时，内容主要包括不同类型资料的统计描述和统计图表、总体均数的估计和假设检验、t检验、χ2检验等，配套计算器实习16个学时。调查结果采用Epidata 3.1录入数据，采用SPSS13.0进行统计分析。

二、结果

1.调查对象基本特征及对医学统计学课程的认识和态度。在187名被调查对象中，56.68%高中主修文科，43.32%主修理科，普遍认为自己数学基础和逻辑思维能力一般偏差，详见表1。

在学科特点的回答中，超过一半以上（56.68%）的学生认为医学统计学抽象难懂；但大部分学生（69.52%）对于该课程还是呈现肯定态度，认为相关知识点对将来有帮助，可以提高实际应用能力及专业技能；也有一部分学生（30.48%）认为该课程对于护理专业来说没有帮助甚至不知道学习该门课程有什么作用，因此在学习该课程主要目的回答中，43.32%的学生认为学习该课程是为了应付考试或其他，详见表2。

2.调查对象对医学统计学的教学感受。在对医学统计学的学习感受方面，61.49%的学生表示在学习过程中存在较多困难，碰到的主要困难是上课听不懂（59.36%），课程内容太难、看书看不懂（54.55%），数学基础不好（46.52%），没有兴趣（38.5%）等，其中认为参数估计（56.68%）、假设检验（56.15%）、t检验（62.03%）、χ2检验（53.48%）这些统计学知识难以理解；仅有20.32%的学生认为通过系统的课程学习，能够掌握研究设计与数据分析的基本技能。在t学统计学的授课感受方面，针对目前课程设置比较符合护理专业培养目标这一观点，44.38%表示赞成，26.20%表示中立，大部分学生（75.4%）认为该课程教学内容偏少，不足以支撑将来的实践应用，详见表3。

3.调查对象对医学统计学的教学建议。调查显示，仅有66.85%的学生对教师使用板

书和投影相结合的教学方式产生的教学效果比较满意，在更能接受的教学方式回答中，选择结合实际案例师生共同分析的有70.05%、课堂教学师生互动的有56.68%、参与统计调查的有47.59%、小组讨论的有39.57%、传统课堂教学方式只有12.83%。说明相对于传统教学方式而言，学生更希望课堂活跃，多方互动，参与实践，将所学的理论知识同实践活动结合起来，真正做到学以致用。对于考核方式而言，大部分学生（65.24%）认为应该增加平时和实践成绩所占比例，减少考试成绩所占比例，应更加注重平时知识的积累和应用，而不是一味看重考试成绩。

三、讨论分析

调查结果显示，护理专业学生对医学统计学这门学科总体表现出肯定态度。但由于该课程理论性和实际性较强，涉及大量数学公式、抽象概念和复杂内容，对于数学基础和逻辑推理能力较弱的护理专业学生来说，学习存在较大困难，导致学习信心明显不足。加上对统计学价值的认识缺乏，未能深刻了解统计的用途，导致学生对统计的兴趣不大，缺乏学习主动性，造成学习过程过于机械化、程序化甚至学习仅仅是为了通过考试或取得学分，这样的教学效果不够理想。造成学生对医学统计学存在如此“距离感”的原因可以归纳为以下几点。

一是教学目标定位不全面，教学内容缺乏针对性，与护理专业融合不够。传统统计学教学比较注重统计分析方法原理的讲授和运用公式计算能力的训练，忽略对学生统计思维和科研素质的培养，导致学生碰到实际医学问题时无从下手。而且无护理专业专用的统计学教材，学生学习过程中使用国家统编的临床医学本科生《医学统计学》教材，该教材缺乏相关护理研究实例的展示，无法达到专业化教学目的[2]。教学内容也和其他专业相似，跟护理科研工作密切相关的统计学方法介绍较少，导致学生在护理工作实际应用中容易出现统计分析方法的误用[3-5]。

二是课程设置不合理，教学体系不完善。医学统计学是一门非常重要的应用型学科，国内大多数护理院系开设了该课程[6]，但只设置这一门课程，缺少科研设计、统计软件应用等相关辅助课程的支撑，无法帮助学生构建完整的统计思维和系统的医学科研思路[7]。加上该课程课时不断被压缩，大量内容无法在课堂上讲解，学生缺乏探索精神，认为所学的就是全部，使实际应用比较困难。

三是教W方法落后，考核内容方式陈旧。在教学模式上以教师为中心，学生被动接受。这种“填鸭式”的教学模式，学生的主动性没有充分发挥，教师只重视知识传授过程，忽视对学生实际能力的培养。在考试形式上采用闭卷考试的方式，考核内容大多注重对基本知识点的测试，忽视对统计方法综合应用能力的考察，学生往往可以通过考前短期突击强化知识点获得较好成绩。这样的教学方法和考核设计，缺乏对统计综合应用能力客观真实的评价，而且使学生的思维能力、创新能力、适应能力发展受到限制。这些问题的存在使学生无法体会统计学在本专业的应用价值，不能有效激发他们的学习兴趣和动机，因此迫切要进行医学统计学的教学改革。基于本次调查结果，提出以下几点医学统计学的教学改革的建议。

明确教学目标，构建课程群。医学统计学的教学目标是通过该课程教学，使学生逐步养成科学统计思维，掌握基本的统计知识，具备统计软件的操作技能，并能够在自身的专业领域内正确运用所学知识和技能解决实际的医学科研问题[7]。对护理专业学生统计思维模式和从事医学科研能力培养的过程中，同时引进科研设计课程，结合SPSS统计分析课程，构建以医学统计学为核心的课程群，理论基础与实际应用并重。

选择适宜教材，优化教学内容。在教材的选用上根据护理专业的主要研究领域，结合护理专业知识构架，选择适宜的统计学教材进行授课或者编写适合护理专业的辅助教材。在教学内容方面，建立包括基本统计方法、高级统计方法、科研设计、统计软件等模块化的教学内容体系，不仅介绍与护理专业息息相关的统计基本理论和常用方法，还增加SPSS统计软件的教学，处理实际问题，增强学生的理解，提高学习兴趣。

案例式、网络化、实践性教学。在教学模式上，满足学生的个性化需求，采取已取得显著教学效果的案例导向型教学[8，9]，即用护理专业典型案例引出问题，进行方案设计，处理方法选择，使用软件实现，结合专业知识进行结果解释与应用的教学模式。使用sakai网络平善本课程网络资源（课件、教案、视频、图片、作业等），实现网络授课、答疑、提交作业和资源共享，方便学生与教师的交流互动。除此之外，增加课外实践教学，鼓励学生积极参与教师的科研项目或针对自己感兴趣的项目申报国家、省或校级的大学生科技创新项目、挑战杯项目等，充分调动和发挥学生的积极性和主动性，进一步深化加强对统计学知识的理解和实际应用能力。面对这样的教学模式，考核的内容和方法都要发生相对的变化。考试内容应该包括学习态度（出勤、课堂表现）、技能考核（科研实践、上机操作）和理论知识考核；考试形式除了卷面之外，还采用上机操作、调研报告、小组讨论的方式；学生成绩根据参与课堂教学活动的程度、实践过程中提交的调查报告或论文、上机操作和期末卷面成绩等进行综合评定。

目前护理专业医学统计学教学中仍存在很多问题，为了提高教学效果和专业培养的质量，应对护理专业统计学的教学内容和实施方式进行适当的改革和调整，以适应新时代人才培养的需求。

参考文献：

[1]李康.医学统计学[M].人民卫生出版社，2013.

[2]王睿，吴美京，等.护理专业医学统计学教学的现状及其对策[J].护理杂志，2011，（12）：73-74.

[3]安胜利，郭萃.《护理学报》作者所投论文常见统计学方法误用分析[J].护理学报，2013，（01）：8-11.

[4]李亚琴，寇丽红，等.护理论文中常见等级资料的统计学处理方法分析[J].护理研究，2013，（36）：4224-4225.

[5]徐婉，陈莉，等.综合性医院护理工作中医学统计学的应用现状分析[M].甘肃医药，2014：952-954.

[6]张立颖，李亚洁，等.国内15所护理院系开设护理科研及相关课程现状调查[J].国际护理学杂志，2010，29（2）：293-295.

[7]孙亚林，贺佳，等.构建《医学统计学》课程群的实践探索[J].西北医学教育，2008，16（6）：1166-1168.

[8]马洪林，王良君，等.非预防医学专业《医学统计学》案例式教学法研究[J].辽宁医学院学报（社会科学版），2012，（04）：19-21.

[9]王培源，范万峰，等.案例式教学法在医学影像学中的实施与效果探讨[J].当代医学，2011，（28）：148-151.

Discussion on the Teaching Reform of Medical Statistics for Nursing Specialty Based on Questionnaire

ZHANG Li-ju，ZHANG Na，LU Yan-xin

（Zhuhai Campus，Zunyi Medical College，Zhuhai，Guangdong 519041，China）

医学统计论文篇9

关键词：医学信息类专业；高等医学院校；信息管理与信息系统专业

2016年，国务院印发的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》及《“健康中国2030”规划纲要》中对加强健康医疗（卫生）信息化复合型人才队伍建设的要求，使得卫生信息化人才能力培养得以强化。高等医学院校的医学信息类专业作为卫生信息化人才培养的摇篮，应及时调整教学体系，以提高学生实践能力、创新能力，缩小人才培养与社会需求间的差距。本文通过调查部分高等医学院校医学信息类专业教学情况，总结医学信息类专业教育现状，并对医学信息类专业教育发展提出建议。

1研究对象

在宏观了解全国高校医学信息类专业设置情况的基础下，根据专业开设时间，从东北、华东、华中、华南、西南等地域选取9所高等医学院校，分别是中国医科大学、新乡医学院、湖北中医药大学、重庆医科大学、广东药科大学、西南医科大学、辽宁中医药大学、安徽医科大学、川北医学院。以这些医学院校的信息管理与信息系统专业为例，分析医学信息类专业教育现状。

2医学信息类专业教育现状

我国医学信息类专业经过三十余年的发展，从无到有、从小到大，形成目前以本科教育为主体，向下涵盖专科教育，向上发展为硕士、博士研究生教育的多层次教育体系[1]。

2.1培养目标

9所高等医学院校的教育基本情况及培养目标见表1[2～10]。可见，各高校在该专业培养目标定位上均体现出了专业性及行业应用性。

2.2师资队伍

通过调研发现[2～10]，各校师资队伍有一定保障，专职教师10～25人，学位以硕士学位及以上为主，大多数院校博士所占比例大于学士所占比例，另外通过调查了解到部分学士学位教师正在攻读硕士和博士学位；专业背景方面，以管理学、情报学为主，也有医学、法学、理学等专业背景，较广的专业背景使得人才培养的宽口径、复合型得到强化。

2.3课程设置医学信息类专业的交叉性和综合性

决定了该专业课程设置的复杂性，如何将管理学相关课程、计算机类课程、医学相关课程合理安排，成为医学信息类专业面临的问题。中国医科大学医学信息类专业开设以下课程：（1）医学基础知识课程：包括人体形态学、生物化学与细胞生物学、生理学、病原生物与免疫学、病理解剖学、药理学、综合机能实验、诊断学等课程；（2）计算机技能课程：包括计算机编程、网络架构等课程；（3）信息管理知识和技能课程：包括信息检索、信息组织等课程；（4）外语技能课程；（5）数学和统计学课程。新乡医学院医学信息类专业开设以下课程：（1）医学课程：包括基础医学、临床医学和预防医学课程；（2）情报学课程：包括信息管理、信息组织、医学情报分析研究、医学文献主题标引、医院管理信息系统、信息检索等课程；（3）信息技术课程：包括计算机基础、程序设计、数据库技术、多媒体技术、计算机网络等课程；（4）社会实践。湖北中医药大学医学信息类专业开设以下课程：中医学基础、现代基础医学概论、管理学原理、卫生经济学、运筹学、信息管理学基础、信息组织、信息分析、程序设计基础、数据结构、数据库原理、计算机网络、卫生信息管理、病案信息管理学、网络数据库、管理信息系统、医院信息系统、XML与电子病历、数字医学图像、数据统计分析、医院信息化项目管理、决策支持系统等。重庆医科大学医学信息类专业开设以下课程：数据统计与信息分析软件包、卫生信息资源、医学信息分析、C++、数据库技术与医药管理应用、网络技术与信息安全、卫生信息安全管理、网页设计与网站建设、病案信息学、国际疾病分类、医院信息系统、信息资源建设与组织、信息检索、多媒体技术、预防医学、基础医学概论、临床医学概论、流行病学与循证医学、卫生经济学。

广东药科大学医学信息类专业开设以下课程：信息学概论、高级语言程序设计、数据结构、面向对象程序设计、数据库原理与应用、西方经济学、运筹学、管理学原理、管理统计学、计算机网络、管理信息系统、Java企业开发、医学决策分析、信息系统分析与设计、数据挖掘、企业资源计划、临床医学概论、药学概论、高级语言程序设计实训、数据库工程师实训。西南医科大学医学信息类专业开设以下课程：基础医学概论、临床医学概论、卫生事业管理学、医学统计学、普通物理学、电路分析、C语言程序设计、数据结构、操作系统、数据库原理及应用、微机原理、计算机网络与应用技术、图形图像处理、管理学原理、运筹学、信息系统分析与设计、医院信息系统、医学信息收集与信息处理等。辽宁中医药大学医学信息类专业开设以下课程：基础医学概论、预防医学概论、卫生事业管理、管理学基础、管理心理学、人力资源开发与管理、管理经济学、行政管理学、市场营销学、公共关系、公共财务、管理定量分析、应用统计、管理信息系统、管理文秘、医院管理学、战略管理、流行病学、卫生统计学、卫生法学、卫生经济学。安徽医科大学医学信息类专业开设以下课程：基础医学、临床医学相关课程以及管理学、信息管理学、卫生信息管理学、管理信息系统、医院信息系统以及计算机技术、程序设计、数据库系统、软件工程、计算机网络等。川北医学院医学信息类专业开设以下课程：管理学原理、运筹学、统计学、C语言程序设计、网络技术与应用、医院信息流程学、数据库原理、SQLServer数据库应用技术、网站建设与维护、医院信息系统、信息资源组织与管理、医学信息分析。可见，早期（2000年以前）医学信息类专业的课程设置特点是医学基础课程体系较完善，以计算机技能和信息管理技能课程为主；中期（2000—2008年）医学信息类专业的课程设置特点是医学基础课学习以概论为主，以医院信息系统课程为主；近期（2009年至今）医学信息类专业的课程设置侧重于数据库系统、卫生信息系统等信息技术应用方面课程。

2.4教学条件

9所院校均设有一间及以上实验室，大多安装了虚拟医院信息系统。在实践教学方面，各院校均有服务于实践教学的数量充足的实习基地，实习基地以医疗机构为主，还包括医学院校图书馆、医学信息研究所、公司企业、医学编辑部门、疾控机构等，可以较好地满足正常实践教学需要。

2.5医学信息类专业现状分析

通过上述分析可看出，医学信息类专业在师资队伍方面有一定的保障，但存在地区差异性；在课程设置方面，不同时期开设医学信息类专业的高等医学院校课程设置的侧重点不同；在学制方面，基本以四年为主，学位类型以管理学学位为主；大多以图书馆和附属医院作为实习基地，虽为实践教学提供了保证，但实习基地的范围还需拓展。通过实践教学，能使学生树立正确的学科观念，掌握技能，增强实践能力，促进就业。

3建议

3.1更新教育教学理念，明确应用型人才培养定位

强化能力培养，在教学中注重创新思维培养；创建开放式实践教学平台（如医院信息系统等），加大医学信息组织、信息检索、数据结构等理论课程的实践教学所占比例，强调学生知识应用能力培养；重视专业见习、毕业实习与毕业论文，在毕业论文中增加系统设计的题目与内容，同时避免毕业实习与毕业论文工作流于形式，切实提高人才培养质量。

3.2明确培养目标，培养符合市场需求的专业人才

紧跟学科教育发展步伐，重视计算机技术与应用、管理科学等基础学科，重视实践教学，构建以培养复合型人才为宗旨的实践教学体系，培养学生实践能力和创新能力。

3.3培养医学信息类专业教师，改革课程体系

以培养医学信息类专业带头人为重点，提高医学信息类专业教师的整体素质；改革课程体系，与时俱进，打造特色课程，提高学生实践能力与创新能力。

3.4加强实习基地建设，提升毕业实习效果

在调研毕业生就业方向的基础上，丰富实习基地类型，扩大实习基地的地域范围，提高专业影响力，重视毕业实习方案的制订，以使学生通过毕业实习提高岗位胜任能力。

参考文献：

[1]曹高芳.医学信息教育可持续发展研究[M].北京：科学技术文献出版社，2013.

[2]信息管理与信息系统专业介绍[EB/OL].

[3]新乡医学院2017年招收专业介绍[EB/OL].

[4]信息工程学院[EB/OL].

[5]本科专业介绍[EB/OL].

[6]信息管理与信息系统[理工][EB/OL].

[7]信息管理与信息系统[EB/OL].

[8]信息管理与信息系统专业介绍[EB/OL].

医学统计论文篇10

【关键词】妇产科学；循证医学；教学模式；研究生教育；实践教学；医学教育

循证医学（evidencebasedmedicine，EBM）教学模式是21世纪医学教学发展的方向[1]。其核心是在医疗决策中将临床证据、个人经验与患者的实际情况和意愿三者相结合，从而制定出患者的治疗方案。循证医学自上世纪引入我国后，目前已深入到临床实践，在口腔科、外科、神经内科、儿科学、心内科等学科中开展循证医学教学模式均取得了一定成效[2-6]。妇产科学是一门重要的临床学科，具有理论性强、实践性强的特点，本研究在中南大学湘雅三医院妇产科研究生实践教学中开展循证医学教学模式，并通过理论考核、临床技能考核、问卷调查评估其效果。

1对象与方法

1.1研究对象

选取2015年9月—2017年5月就读于中南大学湘雅三医院、学习成绩相当的妇产科专业研究生16人，随机分为两组：实验组及对照组，每组8人，再将实验组和对照组成员随机分为2人为单位的小组。两组带教老师无变动。所使用的教学材料、教学总时数相当。两组学生平均年龄和平均学习成绩差异无统计学意义（P＞0.05）。详见表1。

1.2研究方法

（1）分组：将同年入学、学习成绩相当的妇产科专业研究生随机分为两组：实验组及对照组，两组带教老师无变动；再将实验组和对照组成员随机分为2人为单位的小组。（2）实验组采取循证医学教学模式，主要包括：提出问题—查阅资料—寻找证据—评价证据—解答问题—后效评价；对照组采取传统教学模式，主要包括：教师进行床旁示范讲解—结合患者情况进行讨论—得出相关结论—教师总结。（3）评价及考核：以6个月为期，教学结束后进行教学效果评估，包括理论考试、技能考核、问卷调查（内容包括学习兴趣是否提高、文献检索能力是否提高、知识掌握是否加强、临床思维是否提高、创新能力是否提高）。

1.3数据处理与统计学方法

应用SPSS18.0统计软件包进行统计学处理，计量资料进行t检验，数据以（x±s）表示，计数资料用例/%表示，采用Fisher确切概率法（样本量＜40），显著性水平为P＜0.05。

2结果

2.1理论考核成绩将实验组和对照组理论考核平均成绩进行对比，实验组高于对照组，t=2.972，P＜0.05，差异有统计学意义（见表2）。

2.2临床技能考核成绩

将实验组和对照组临床技能考核平均成绩进行对比，实验组高于对照组，t=1.921，P＞0.05，差异无统计学意义（见表2）。

2.3问卷调查

问卷调查显示在学习兴趣、文献检索能力、知识掌握、临床思维、创新能力各个方面，实验组学生的自我评价均高于对照组，但差异无统计学意义（见表3）。