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1.2两两比较时检验水准的重新调定χ2检验或秩和检验3组以上整体比较有差异时,需应用分割法进行两两比较,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。特别当P值处于0.0167~0.05时,按照P<0.0167的标准,差异无统计学意义,而按照P<0.05的标准,却有意义,与事实相悖,出现假阳性,很容易得出错误结论。这种分割法有时很保守,当行列表资料分组多且为有序时可用Mantel-Haenszel卡方检验,也称线性趋势检验(testforlineartrend)或定序检验(Linear-by-Lineartest)[2]。统计路径:用SPSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。
1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。ROC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。具体路径可以参考相关统计专著[3]。统计学处理一般描述为:采用SPSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SNK及LSD法,计数资料采用χ2检验。检验水准为0.05。具体内容可据情而定。
1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。SPSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。
1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,A与B,故分组为A、B、O、A+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。
1.6Meta分析Meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(OR)作为效应变量。具体路径:先进行异质性检验,当P>0.05时,认为同质,选择固定模型;P≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。Meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的RevMan软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用Photo-shop软件添加相应中文。Meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著•二次研究”栏目的循证文章。
2科技论文中统计学处理的相关表述
2教学方法
在理论课教学方式上,实验班和对照班均采用多媒体传统教学。而在实验课程的教学方式上,对照组的实验课程仍旧沿袭以往传统教学模式,即“回顾理论课知识点练习教科书中对应的思考练习题课后复习”,学生被动参与。实验组在实验课程中则以案例讨论分析为核心,学生主动参与为主线的教学模式,即“课前复习理论知识提出案例互动交流分析案例解析教师总结”,通过对典型的案例进行分析,使得同学们有机会运用理论知识对文献中的统计分析方法进行探讨,达到从实践层面上锻炼学生解决问题和分析问题的能力。
3调查方法
教学效果主观层面学生自我评价:根据研究对象和研究目的自行设计调查表,调查内容主要包括个人一般情况、学习效果自我评价、教学改革效果评价以及对实验教学的建议和意见。经预调查后,调查表在实验组与对照组同时统一发放,学生当场填完,经核实无漏项当场回收。本次调查发放问卷101份,回收有效问卷99份,有效回收率98%。教学效果客观层面评价:为客观评价教学改革效果,老师特意命制了具有调查目的的试卷,以期末考试的形式对学生的学习效果进行客观评价。试卷分两部分,前半部分为基础知识部分,后半部分为综合运用部分,满分100分,由同学们在规定时间内独立完成。除两人缓考外,其他所有试卷当场收回,回收率98%。
4统计分析方法
资料经统一编码后实用Epidata3.1软件建立数据库,采用双录入的方法,2人分别录入再进行对比,对数据进行逻辑查错后经整理形成最终数据库,数据分析运用SPSS16.0统计软件包进行包括算数平均数、标准差、等统计描述,以及统计推断如t检验,卡方检验,秩和检验等。
5结果
5.1一般情况比较
本次调查回收有效问卷,实验组49人,对照组50人。两组同学入学前的性别、来源地、户籍构成、和年龄差异均无统计学意义(p>0.05)。提示两组资料人口特征上有可比性,均衡性好。
5.2理论知识认知情况
分析结果显示,实验组与对照组对理论知识的认识情况,包括T检验、方差分、统计图表、直线相关回归、多元线性回归,差异均无统计学意义(P>0.05)。
5.3教学效果自我评价情况
实验组与对照组对教学方法的评价中,交流能力、表达能力、获取信息能力以及解决实际问题的能力方面,差异均有统计学意义(P<0.05),且实验组优于对照组。而学习效率方面,差异无统计学意义(P>0.05)。
5.4期末成绩客观指标
为客观评价教学改革效果,老师特意命制了具有调查目的的试卷。试卷分为两部分,前50分为基础题,题目涉及的知识点比较基础;后50分为实际运用题,需要灵活运用书本知识,难度相对较大。实验组与对照组基础知识部分得分、综合运用部分得分、总分方面,差异均无统计学意义(>0.05)。
6讨论
随着医学科技以及卫生事业的发展,社会对以学生的知识、能力、素质提出了更高的要求,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主要内容,以案例问题分析为基础的教学是顺应教学改革潮流发展起来的一种新的教学方法。通过上述调查,结果显示在不同的实验教学模式下,通过对不同实验教程的教学效果分析,实验组与对照组在对统计学知识认知方面无差异无统计学意义(P>0.05);两组同学在获取知识的能力、表达能力以及交流能力方面,差异均有统计学差异(P<0.05),实验组优于对照组。学习效率方面自我评价,差异无统计学差异(P>0.05);两组同学期末考各方面得分方面,差异均无统计学意义(>0.05)。分析可能原因如下:
(1)学生缺乏学习主动性:
实验教学课程改革的核心是进行案例分析。其前提是需要对书本理论知识要有一的理解。学生由于缺乏主动性,在上实验课程之前,由于很大一部分学生缺乏主动性,没有在实验课之前做好充分的准备和预习,包括收集资料、查阅文献、全面透彻的理解书本知识。致使在实验课程中不能积极的投入到讨论之中。同学们应在课下即使巩固知识,在对书本知识理解的基础上,再进行具体的案例分析,才能融会贯通地提高对书本知识的灵活运用。
(2)学生缺乏学习积极性:
医学统计学理论和系统性较强,章节内容比较枯燥抽象,公式难以辨别和识记,同时同学们的数学演算和推理能力较弱,因此同学们对统计学的认同程度较低,普遍存在畏难和烦躁情绪,案例分析要求每个同学都积极加入到讨论中,同时主动发言,回答相关问题。实验组同学普遍反应压力较大,学习负担重,这样更能激起同学们的排斥情绪。可见,同学们的不良情绪对本次调查结果存在一定的影响。
(3)实验组缺乏课后的巩固练习:
对照组的实验教学模式以课后练习为重心,在理论课程之后,对具体的课后练习题进行解答,这有助于同学们对理解知识的巩固和理解。实验教学采取案例分析为核心的教学方式,但是仅仅通过课堂的短短几十分钟是远远步够的。学好统计学除了需要识记理论知识外,更重要的是学以致用,而适量的课后练习则是通向融会贯通的桥梁。统计学是一门应用的学科,实验教学组同学在案列分析之后,要做适量的练习题巩固知识,这样才能从本质上提高解决问题的综合能力。
7结语
实验教学课程的改革使得学生在交流、表达、获取信息方面的能力得以提高。这主要归功于案例分析给予了同学更多表达自己的机会。同学们畅所欲言,个人综合能力得到锻炼。但是在改革中还存在一定的问题,要想达到预期的目标,除了教学形式的改革,更重要的是要从老师的教学方式和学生的学习方式进行改革,提高学生的积极性、主动性、创造性。笔者认为可以着眼从以下方面进行调整:
医学统计学的教学应以提高研究生解决实际科研问题的能力为目标,使研究生形成正确的和严谨的统计学思维方法和技能,帮助医学研究生在今后的科研工作中正确运用医学统计学方法,顺利完成研究生学业以及将来在工作中的科研任务。然而,笔者在教学实践中发现有一些需要改进的问题。
一、研究生医学统计学教学中遇到的主要问题
(一)研究生统计学基础知识较为薄弱
虽然大部分学生在大学本科期间学习过统计学,但多数人仅学习过较简单的统计学基础知识,进入研究生阶段医学统计学学习后,学习比较吃力,并且由于总学时数的限制,教师在理论课的教学中对单个统计学方法的使用讲解较多,而对一些研究生在完成学位论文期间或将来毕业后较为实用的统计学方法却没有时间讲解,这就造成了研究生对学过的统计学方法一知半解,而将来可能用得上的统计学方法却没有学会。笔者在解答一些已经毕业参加工作的研究生的问题时,发现有些问题十分基础,本应该在研究生学习阶段掌握而没有掌握。
(二)课题设计统计学缺陷较常见
目前,国内大部分高校研究生医学统计学课程一般安排在研一上学期,而研究生应用统计学知识进行课题设计要到研究生二年级才启动。许多研究生在课堂学习阶段对统计学知识本来就没有彻底学透,又要再经过一年多才进入课题设计有实验研究,对学习过的统计学知识已经有一些遗忘,所以在进行课题设计时不能正确运用学过的相关知识,造成课题设计中有较多的统计学缺陷。而课题设计如果不正确,无法保证后续的研究结果的科学性和可信性。
(三)学位论文统计学错误普遍存在
国内外期刊对论文中的统计学方法要求都很高,因此研究生的科研论文需要正确运用统计学知识对研究数据进行分析、整理。但与此形成鲜明对比的是,很多研究生不能把学习过的统计学知识正确运用到研究论文中。尤其是学习临床专业的医学研究生,很多研究资料和数据来源于人群研究,涉及样本量、对照组的选择等基本的统计学常识,这些基础性错误却在研究生的论文中大量存在。这些问题与现在对高素质人才的培养已经不相适应,需要加以改进。
二、对策与建议
(一)强化课堂教学,巩固医学统计学知识基础
巩固基本统计方法和知识是医学统计学的基础,通过课堂教学,使学生掌握基本的统计方法原理、计算过程和结果解释。在教学中既要注重基本原理和基本概念的讲解,使研究生切实掌握基本的统计学知识,在论文写作中不出现低级的统计学错误。在此基础上,老师在课堂上应该由简到繁,深入浅出,逐步增加难度和深度,讲解一些研究生在学习阶段和将来工作中有用的、较为高级的统计学方法。目前,科学技术更新速度很快,同样统计学的重要工具——统计软件也更新很快,因此,老师要及时更新自己的知识,并向学生介绍最新、最先进的统计方法和软件。
(二)注重学用衔接,提升研究生课题设计的科学性
研究生的课题设计是科学研究成败的关键之一,教师在教学过程中要向学生强调其重要性,让学生带着课题设计中的问题进入课程学习,让学生结合自己的专业,做好论文前期的准备工作,完成科研选题,为毕业论文开题做好准备。要指出课题设计中应当注意的统计学问题,如样本量、对照组选择等,使学生意识到统计学的基本知识是保证自己课题设计科学性的关键,在今后的课题设计中自觉以正确的统计学方法作为指导,从而保证课题设计的科学性,为其成长为高层次的医学科研人才打下良好的基础。
(三)采用实例分析,减少研究论文中的统计学错误
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
[中图分类号] R181.2+3 [文献标识码] A [文章编号] 1674-4721(2016)08(b)-0152-03
队列研究又称前瞻性研究、随访研究及纵向研究,是将一个范围明确的人群按是否暴露于某可疑因素及暴露程度分为不同的亚组,追踪其各自的结局,比较亚组之间结局的差异,从而判定暴露因子与结局之间有无因果关联以及关联大小的一种观察性研究方法[1]。这里暴露是指研究对象接触过某种待研究的物质(如重金属等)、具备某种待研究的特征(如年龄、性别及遗传因素等)或行为(如吸烟等)[2]。观察的结局主要是与暴露因子可能有关的结局。队列研究中先因后果的时间顺序相对明确,受一些偏倚的影响小,是观察性研究方法中验证病因能力最强的研究方法[3],其证据等级仅次于严格设计的随机对照试验。尽管我国的前瞻性队列研究起步较晚,但自20世纪八九十年代起也陆续开展了一些队列研究[4]。如果这些研究未能正确使用该研究方法,不但不能有效验证病因假设,还有可能得出错误的结论。本文收集并分析了近年国内公开发表的队列研究论文,发现其中存在的统计学问题并提出改进意见和建议,旨在引起作者、编者和审稿专家的重视,提高期刊论文的质量。
1队列研究文献的检索
以“队列研究”“前瞻性研究”“随访研究”“纵向研究”为关键词,在中国知网(CNKI)和万方数据库中检索2014~2015年公开发表的队列研究文献共1874篇,剔除重复文献和非研究性文献后,获得研究性文献929篇(表1)。
2 载文量及统计学方法应用情况
根据李康等[5]主编的《医学统计学》和Cochrane推荐的Newcastle-Ottawa-Scale(NOS)工具[6]对检索到的文献进行统计学方法应用情况评判,评判结果在文献评价表中登记并复核,采用Excel管理和分析数据。结果发现,绝大多数队列研究采用χ2检验和Logistic回归方法进行统计推断,约占82.0%;而使用了生存分析及Cox比例风险回归模型的仅占13.0%(表2)。
3常见统计学问题
3.1研究对象描述不清楚或不确切
研究对象的选择是随访研究的首要问题,因此文中关于研究对象的描述必须准确清楚,根据研究属于总体研究或是抽样研究,对研究对象的描述应加以区别[7]。目前我国队列研究中关于研究对象的描述主要存在的问题为:描述中对总体研究或抽样研究未加以明确说明;抽样研究中的描写模棱两可,未说明具体抽样方法。从统计学上讲,总体研究的研究对象是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体,而抽样研究的研究对象是总体中随机抽取的部分观察单位。
例如,就“某高校教师肥胖率及其对糖尿病发病影响的研究”而言,首先要制定相应的纳入标准与排除标准,研究的纳入标准为“某高校在编、在职且未患糖尿病的教师”,排除标准为“妊娠期、哺乳期女教工”。如果研究为总体研究,其研究对象应是该高校的所有在编、在职且未患糖尿病的非孕(哺乳)教师;如果研究为抽样研究,则其研究对象是该高校所有在编、在职且未患糖尿病的非孕(哺乳)教师的一个随机样本,研究对象描述中还应具体说明所使用的抽样方法,如单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样或分层抽样等,同时写明随机抽样的具体实施方法。
3.2结局事件及其判断标准描述不全面
随访研究的另一个重要因素是结局事件,其指随访观察中将出现的预期结果事件,研究中既要记录是否发生了结局事件,还应记录是否存在失访及失访原因(失去联系、因其他疾病死亡、研究终止)。分析我国2014~2015年已发表的队列研究文章发现,大多数研究均未描述是否存在失访,部分研究对结局事件的判断标准描述不全面。按照队列研究的设计要求,结局事件要有明确统一的判断标准。例如,2型糖尿病结局的判断标准[8-9]:确诊糖尿病,即自我报告医生诊断糖尿病和(或)正在使用胰岛素和(或)口服降糖药治疗者;未确诊糖尿病,即未诊断糖尿病但空腹血浆葡萄糖水平≥7.0 mmol/L者;对于随访期发生死亡者,如果其死亡原因中含有糖尿病也认为是随访期发生2型糖尿病。
3.3统计分析不充分或错误
3.3.1基线特征描述不全面 队列研究中暴露组与非暴露组基线特征是否存在差异以及差异的方向直接影响研究结果的解释,因此基线特征的描述是队列研究资料分析必不可少的内容。而目前国内的队列研究文献中存在较严重的不按暴露有无分组描述基线特征的现象。此外,如随访过程中存在失访,则失访者与随访者基线特征的比较也直接影响研究结果的解释。在查阅的929篇研究性队列研究文献中无失访情况描述,无失访者与随访者基线特征比较者达90%以上。
因此,队列研究的资料分析应首先比较暴露组与非暴露组基线特征的一致性,以分析基线特征的差异对研究结果是否有影响以及影响方向,同时也可确定多因素分析中需要调整的混杂因素。如果研究中有失访,还应比较失访者与随访者的基线特征是否一致,以判断失访对研究结果是否有影响以及影响方向。
3.3.2统计推断方法选择不当 统计学方法的选择一向是医学科学研究中的难点问题。队列研究中主要涉及的统计推断方法包括χ2检验、Logistic回归以及Cox比例风险回归模型,此三种方法的误用和混用在队列研究文献中较严重,包括误用χ2检验代替Logistic回归、误用Logistic回归代替Cox回归等。由表2可知,929篇研究性队列研究文献中应用了Cox回归的仅占13.0%,且2015年的比例与2014年基本相同(13.1% vs 13.0%),可见这一方法的正确应用近两年内并未引起作者以及编辑足够的重视。
队列研究中统计学方法选择的正确思路为[10]:若暴露组与非暴露组的基线特征一致,则可以直接应用χ2检验比较暴露组与非暴露组结局事件发生率的差异,以判断暴露因素与结局事件是否有关联,同时计算相对危险度(relative risk,RR)及其95%置信区间,进一步说明两者的关联强度。相反,若暴露组与非暴露组的基线特征存在差异,应采用多因素的回归分析对混杂因素进行控制。如果数据资料中无时间变量,可采用Logistic回归,并在模型中调整组间存在差异的基线特征变量;如果有时间变量,则应采用Cox回归,并在模型中调整组间存在差异的基线特征。
3.4其他问题
国内公开发表的队列研究文献存在的其他问题:①应用Logistic回归或Cox回归时,分类变量或等级变量无赋值说明,造成结果解释的混乱。例如,只有在明确“男性=1,女性=0”或者相反的情况下,才能正确解释暴露因素与研究结局之间的关系。②误用χ2检验公式:应该使用校正公式时,却应用了非校正的通用公式或专用公式;不能应用χ2检验时,却计算了χ2值。例如,两组率比较时,只有满足总例数n≥40且理论频数T≥5的条件下,才能采用非校正的四格表χ2检验的通用公式或专用公式;如果n≥40且1≤T
4队列研究医学论文作者及编辑应注意的问题
分析结果表明,队列研究医学论文的统计学方法应用基本正确,编辑人员也比较重视统计学方法的使用情况,但是仍有部分论文在研究设计和统计分析方法的应用上存在一些问题,导致的研究结果缺乏科学性和可信性。为使作者、编辑和审稿者高度重视统计学的正确应用,进一步提高队列研究医学论文的质量,笔者认为还应做好以下工作。
4.1提高对统计学知识的认识,强化统计学意识
目前,国内医学科研工作者未认识到医学统计学的重要性,对医学统计学的重视程度还不够。因此,要加大“医学统计学在医学科研中重要性”的宣传力度,提高科研工作者对医学统计学的认识;在医学科研工作中普及医学统计学知识,强化医学统计学意识,促使其在科研设计、数据分析和论文撰写中正确应用医学统计学方法[11]。
4.2加强流行病学与医学统计学专家审稿工作
医学研究,包括队列研究,其统计分析都是以科学研究设计为基础的。研究设计不科学、有缺陷,即使应用了高级的统计学方法也于事无补。所以,审稿专家在具备丰富的专业知识的同时,还应具备一定的医学统计学和流行病学知识,能够做到从研究设计到统计分析,系统地审核研究结果的科学性、可靠性,确保论文质量[12]。此外,如果条件允许,所有稿件应先通过流行病学与医学统计学专家的审核,然后再由各专业学科专家审稿,以确保研究成果的真实可靠[13]。因此,医学期刊编委会应增设流行病学与医学统计学专业的专家委员,严格审核论文的研究设计和统计分析,不合格的论文坚决不发表,这样才能不断提高稿件质量和水平。
有计划地定期聘请流行病学与医学统计学专家对期刊编辑人员进行流行病学与医学统计学知识培训[14]。通过定期举办专业知识讲座、选派编辑人员参加专题培训班、定期组织考核、根据考核结果给予适当奖励等措施,以提高编辑人员学习流行病学与医学统计学知识的积极性,不断提高其相关知识水平,最终达到提高论文质量的目的。
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关键词:医学论文
1.统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究),实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等),临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等);主要做法应围绕4个基本原则(重复、随机、对照、均衡)概要说明,尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。
2.资料的表达与描述:用 x±s表达近似服从正态分布的定量资料、用M(QR)表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时,要合理安排纵横标目,并将数据的含义表达清楚;用统计图时,所用统计图的类型应与资料性质相匹配,并使数轴上刻度值的标法符合数学原则;用相对数时,分母不宜小于20,要注意区分百分率与百分比。
3.统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
4.统计结果的解释和表达:当P<0.05(或P<0.01)时,应说对比组之间的差异具有显著性(或非常显著性)的意义,而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等),统计量的具体值(如:t=3.45,χ2=4.68,F=6.79等),应尽可能给出具体的P值(如:P=0.0238);当涉及到总体参数(如总体均数、总体率等)时,在给出显著性检验结果的同时,再给出95%置信区间。
1转变教育观念
利用现代化学习工具学习当今社会发展所需要的知识是时代的要求,因此应转变教育思想和更新教育观念,改变以往的教学方式、学习方式和学习内容,探索适应现代社会、经济、科技及文化发展的教育观念和人才培养模式,形成培养适合21世纪所需要人才的教学体系.医药院校的数学应以应用为主要目的,应改变以掌握基本知识、基本理论及基本方法为目的的方式,把教学重点转移到讲解数理统计学概念、思考方法、形成及应用背景等,引导学生思考数理统计学的思维特征,理解数理统计学思想,引导学生应用数理统计学方法解决实际问题,以达到学以致用的目的.学好和用好医药数理统计学并不需要高深的数学知识,而是要促使学生在学习数理统计学的时候改变思维模式,使学生从医药学的形象思维模式向数理统计学的抽象思维和逻辑推断模式转变,并结合教材中例题的讲解、学生自身实例资料的分析及作业的批阅使学生理解和掌握统计学中的基本概念、基本方法、统计符号及公式等.
2精简和更新教学内容
在教学内容方面做到突出实用性,适当地减少或减弱概率论部分的理论性和难度,以直观、趣味和易于理解的方式把概率论作为数理统计的基础知识加以介绍.在假设检验部分注意阐述数理统计方法的思想、应用的背景及应用中所需的条件,重点讲解假设检验应该如何选取原假设和备择假设,如何对得出的结论进行合理的解释;在参数估计部分着重地讲解参数估计在实际应用中的重要性、合理性及应用中应注意的问题,区间估计中置信区间的理解及单侧置信限在应用中的意义等;在方差分析部分讲清楚引进方差分析的意义、假设检验的方法对多个总体进行多次t检验时的缺点、方差分析应用的条件及合理解释检验结果等;在回归分析部分注意阐述量与量之间的关系、回归方程的理论意义及对回归方程结果在应用中的解释等.目前SPSS软件是国际医学论文中应用最广泛的统计软件[2],国内的大部分医学期刊也要求论文数据统计分析要应用统计软件处理,统计检验结果要用P值来表示,更要求学生了解统计软件的使用方法,做到正确使用统计软件.
3互动式的教学方法培养应用、创新型人才
传统的教学方式是知识传授型教学,即教师在课堂上灌输知识,在有限的时间内按教学大纲要求把大量的教学内容尽可能地讲授完毕,不能有效地调动学生对学习的主动性,忽视学生应用能力的发展,结果导致学生把主要精力投入到统计计算上,很难有时间去深入分析统计结果.互动式教学方法要求教师在教学中充分发挥教师的主导作用,同时让学生处于教学的中心,在加强课堂讨论的同时,由教员归纳总结,充分调动学生的学习兴趣,提高学生的主动性和创造性.统计学应用能力的培养主要指可正确选择和应用统计分析方法解决医药学科学研究和医药工作中的实际问题[3].为了避免学生滥用及错用统计方法,教师要重点讲清各种方法的适用条件及特点.在考试方法上亦采用开卷考试,使学生不再花大量时间去推敲和死记那些复杂的公式,不再难于分清和理解符号及公式.通过几年来的改革实践,发现上述教学内容、方法及手段的改革增强了学生的学习兴趣,使学生真正体会到数理统计学的内容在医药及日常生活中的应用价值,激发学生的创造性思维,取得了良好的效果.
[参考文献]
通过伤情评估、抢救生命、请示汇报、及时分流等环节学习如何实行捡伤分类、正确启动应急响应等级,做到职责明确,救治有序、高效。
1.2方法
理论讲授与应急演练相结合,设定不同伤情等级5例患者的临床资料,培训如何正确实施批量创伤急救流程,并及时总结汇总问题,使急救流程得到不断优化。
2批量创伤急救中应掌握的关键流程
2.1捡伤分类及患者标志
捡伤标志应具有醒目、共识、统一的特点,国际上将捡伤标志称为“标签”,我国称为“伤票”。目前,国际通行的分类标志统一采用红、黄、绿、黑4种颜色的标签,分别表示不同伤情及获救的先后顺序。其中“红色”代表伤情十分严重,随时可致生命危险,需立即进行抢救;“黄色”代表伤情严重,应尽早得到抢救;“绿色”表示伤情不严重,可容稍后处治;“黑色”代表已经死亡。根据伤票不同进行分区救治,设立抢救区、外科治疗区、候诊区等。当创伤患者到达后,根据捡伤情况将4种颜色的分类标记贴于创伤患者左上臂,并同时以编号代替创伤患者姓名,以001、002、003……排序,登记性别(因姓名、年龄、身份证号在初诊时往往信息不全),填写创伤患者编号牌,贴于创伤患者胸前,随创伤患者流动到不同的临床或医技科室,以便对创伤患者进行快速识别。
2.2稳定生命体征
遵循“救命第一、救伤第二”的原则,对创伤患者进行急救处理并进行紧急复苏,依据ABCDE原则进行。A:维持呼吸道通畅、保护颈椎;B:维持呼吸和通气;C:循环支持、控制出血;D:评估神经系统功能障碍;E:伤患处及防止失温。
2.3正确请示汇报及启动应急响应等级
根据《国家突发公共事件医疗卫生救援应急预案》将医疗卫生救援事件分为特别重大(Ⅰ级)、重大(Ⅱ级)、较大(Ⅲ级)和一般(Ⅳ级)4级。批量创伤患者到达后由急诊科主任负责启动批量创伤患者急救流程。急诊科就创伤患者数量、伤情、需参与救治科室立即向医务处或院总值班汇报,后者还需就拟调用的人员、药品及设备请示汇报主管院长并按照程序向上级医疗卫生行政部门报告。
2.4创伤患者信息流的掌握
由于批量创伤患者人数较多,伤情等级不同,多无家属陪伴,因而,对批量创伤患者信息流的掌握对及时了解创伤患者情况,并据此合理调用人力、物力支援起着至关重要的作用。首诊医生需及时填写“批量创伤患者信息汇总表”。
2.5应急队伍的各级医护人员职责明确
当批量创伤患者到达急诊科现场后预检分诊护士及时判断伤情等级,通知科室相关人员到位;抢救室医生即刻对危重伤患者进行急救;急诊科主任启动绿色通道、调配本科人力及估算需增援人力、物资及时汇报、现场指挥协调,应兼顾日常急诊工作的人力安排;急诊室护士长应协助急诊科主任现场指挥工作,并指派专人负责实验室检查项目的实施、掌握创伤患者流向;总住院医生作为协调员协助急诊科主任对医生的调动、发放创伤患者ID及“突发群体伤患者急诊病历”、完整记录所有群体伤“患者信息汇总表”,并及时更新患者信息流;每例创伤患者的首诊护士、医生应负责该创伤患者的所有诊治过程。
3批量创伤急救中应掌握的关键技能
3.1心肺复苏技能
按2010年国际心肺复苏指南进行教学培训,要求掌握心脏骤停的临床快速判断,并培养快速处理呼吸衰竭及休克的能力,尤其是失血性休克的容量复苏。
3.2儿童创伤评分(CRAMS)
运用CRAMS系统快速进行伤情评估包括循环、呼吸、胸腹部、运动及语言。CRAMS越低,伤情越重。
3.3多发伤的诊断与急救能力
在批量创伤中出现2个以上的解剖部位,其中至少1处出现危及生命的创伤称为多发伤。区分危及生命伤情的能力则是多发伤诊治的重点,如早期发现大量血(气)胸、连枷胸伴肺挫伤、腹腔内出血、股骨或骨盆骨折、动(静)脉穿刺伤、严重颅脑损伤等,牢记“救命、保存器官、保存功能”的先后救治原则。
4批量创伤应急流程中的协调与指挥
4.1建立院级应急梯队
医院常规工作中应建立突发应急事件应急队伍的组织构架包括专家治疗组的构成与职责分工。
4.2抢救物资药品充足、应急通讯联络畅通
定期检查、及时更新补充抢救设施、设备及药品,应急队伍医护人员保持24h通讯畅通。
4.3急救绿色通道通畅
批量创伤患者进入“急诊绿色通道”,各医疗、医技部门,如挂号、预检、实验室检查、取药及收费等处均能立即提供优先服务,以保障“急救绿色通道”快速、高效运行。
4.4创伤患者的家属、媒体管理
设立家属专门等候区,以保障抢救工作顺利进行,建立联络人制度,以便及时通报伤情、反映家属意愿,并做好媒体的接待和管理工作。
5批量创伤患者的院内急诊救治教学培训
突发事件的及时、正确应对关乎人民群众财产、生命安全,是考验政府协调、组织、保障能力及医疗机构救治能力的重要标准。近年来,日益得到国家、各级行政部门的重视。多部应急法案的出台旨在建立预案,以达到有组织、有计划地实施有效救治,最大限度地减少人员伤亡和财产损失的目的。本院作为西部地区大型专科儿童医院,在突发事件的儿童救治中发挥重要作用,其中批量创伤的急救则是突发事件的重要内容。批量创伤患者的院内急诊救治是急诊医学的重要组成部分,且应急体系涉及多个临床科室及行政部门。医学生除掌握必要的急救临床技能外,了解、熟悉批量创伤患者的救治流程、应急机制的响应模式、批量创伤患者的有序管理,对其在今后临床工作中面临突发事件的处治有重要借鉴意义。在批量创伤患者的救治中以下问题是医学生急诊医学培养的重要内容。
5.1加强医学生急救意识及急救技能培训
当突然面临批量创伤事件时具有医学知识的医学生理应是急救队伍的重要成员。因此,对医学生急救思维和急救能力的培养意义重大。医学生通过在急诊科、重症医学科的实习、轮转,加强其对危及生命状态的准确评估和正确处治。当然,丰富的急救知识是建立在各专科学习基础之上的专门临床技能,而非一蹴而就。在今后的临床工作中需持续学习、不断总结。
5.2以捡伤分类为基础的救治顺序是批量创伤救治的关键环节
强调捡伤分类在批量创伤处置中的重要作用,以急救知识为基础,根据“黑”、“红”、“黄”、“绿”的捡伤结果确定救治的先后顺序,以保障危重患者及时得到抢救机会,并根据患者病情变化,随时调整捡伤等级,保障批量创伤患者得到有序、有效救治。
5.3合理优化急救流程能显著提高批量创伤救治效率
定期强化抢救技能培训,定期举行应急演练培训,并结合本院批量创伤患者的救治经验,不断优化流程,尤其在批量创伤患者信息管理、急救绿色通道畅通、专人负责创伤患者实验室检查项目、专人负责医疗费用的协商管理及家属、媒体的沟通工作,做到分工清晰,职责明确。不断优化、合理的急救流程是批量创伤救治的核心。
二、学生数学和统计学基础差异下新疆高校经管类专业计量经济学教学存在的问题
从新疆高校特别是综合性高校的教学实践看,经管类专业对学生的数学基础课程(主要指高等数学、线性代数和概率论与数理统计)的教学要求、教学内容和难度因专业不同而不同,更多表现在经济学专业和管理类专业的侧重点不同,经济类专业的要求高于管理类专业。同时,受教学设施、师资队伍等因素影响,新疆部分高校的计量经济学课程较多采用合班授课形式。再者,教材甄选与学生专业要求有一定差距,这就导致学生数学基础存在差异,致使学生的统计学基础存在严重的分化现象,这种情形在新疆高校的民汉合班教学中更为明显。这些都给计量经济学课程的教学增加了难度。
(一)合班教学内容不当
受教学设施、师资队伍等因素影响,新疆部分高校的计量经济学课程较多采用合班授课形式。由于民族和汉族学生的逻辑思维能力差异显著,这就使合班教学中的学生出现了较为严重的数学和统计学基础分化现象。最重要的问题是,合班教学时需要兼顾教学内容设计和编排、课时数量和学生实际情况等因素,这势必增加教学内容设计的难度。一是民汉合班导致设计教学内容存在一定难度。与新疆高校各专业中的民考汉学生相比,汉族学生的数学和统计学功底和理解能力要明显好于民族学生,这就使民汉合班的学生出现数学和统计学基础功底两极分化的现象,这种合班授课形式导致教师出现教学内容偏多或偏少、难度偏深或偏浅的问题。这就需要对计量经济学教学内容进行重新调整。二是教学过程中偏重于计量软件实践操作的讲解,忽视了计量经济学基础理论的教学内容。在这种验证式的教学过程中,侧重于要求学生掌握软件的用法,但是从理论层面上看,学生并不理解案例操作背后的原理,从理论上不能阐述操作步骤中暗含的相关计量经济学原理,更有甚者根本不会结合实证结果对所研究的问题给予专业的解释。三是教学内容不能反映新疆经济社会发展的实际情况。由于目前的计量经济学教材选用国内权威教材,教学案例大多是摘录国内经济发展的数据,缺少反映新疆经济社会发展的数据,无法让学生了解新疆经济发展的基本情况。
(二)教材及软件甄选的科学性和实践性不协调
目前,在新疆高校的此类课程教学中普遍存在教材及软件甄选的科学性和实践性之间的不协调性问题,主要表现如下:一是受师资力量的影响,同一高校的计量经济学教材由于教师所教授计量软件的类别不同,再加上教材的多样化,一般很难统一成一种教材。二是对于新疆高校学生来说,根据主编的学术声望和出版社级别所甄选的教材有的内容过多且难度较大,增加了授课难度,降低了学生的自我效能感。三是在新疆高校经管类专业中,有的学院以计量经济学理论为教材甄选的主要依据,有的高校则注重某种计量软件操作的实践指导性为教材甄选原则。
(三)数学和统计学基础相对薄弱的学生自我效能感较低
新疆高校特别是经管类专业的学生中有相当一部分生源是民考汉的少数民族学生,与汉族学生相比,其本身语言理解能力相对较差,而且他们本身对数学和需要数学基础的统计学课程缺乏兴趣,学习的自我效能感非常低。这与计量经济学的连贯性要求有差距,因为学习计量经济学必须有良好的数学和统计学基础,而且其教学内容具有一定的连贯性。主要表现在:有些学生在一些前期内容上“卡壳”后,如得不到及时解决,会明显影响后续章节内容的学习;有的学生听不懂的内容累积到一定程度,往往会产生放弃本课程学习的念头;有的学生特别是少数民族学生,对数学、统计学和计量经济学这样的课程自我效能感特别低,有的学生从开始就彻底放弃了学习此类课程。所以,在民汉学生合班的计量经济学授课过程中,民族学生自我效能感较低,学习状态和掌握程度呈现两级分化的状态。
(四)新疆高校计量经济学课程的师资力量薄弱
教授经管类专业计量经济学课程的教师应该有深厚的数学背景、经济学和统计学基础,还要具备计量经济学软件操作的应用能力。目前,新疆高校从事计量经济学课程教学的教师具备这样要求的明显偏少。这就导致新疆高校计量经济学教学过程中存在理论教学与经济模型脱离、与实际案例脱节、与相关计量软件分离的问题。具体表现在:第一,有的高校讲授计量经济学的教师是非经管类专业的学科背景,教师的专业水平和知识结构虽然能够讲授计量经济学,但由于学科功底不够深厚,使其在教学过程中引导学生利用计量软件分析经济现象数量关系的能力较弱。第二,有的高校理论教学与软件教学完全由两个学院的教师承担,理论教学由经济类专业的学院负责,而计量软件由数学或计算机学院的教师负责。从学科融合角度看,导致计量经济学中的经济模型与实际操作之间的讲授产生脱节,影响教学效果。第三,有的高校仅注重某种软件的操作应用能力,学生根本不了解经济计量学的基本理论,使学生缺少理论指导实践的能力,导致学生学完该门课程后,不能结合实际情况运用所学到的知识。
(五)验证式实验教学方法忽视了学生独立思考能力的培养
目前,新疆高校的计量经济学实验教学模式主要是以讲授、验证式实验教学模式为主,通常采用先讲授后实验与边讲授边实验两种教学方法,但在教学实践中,该方法仍存在一些问题:第一,“填鸭式”地向学生展示软件操作、验证书本内容,使学生被动地接受相应内容,亦步亦趋地模仿教师所展示的内容。第二,此种教学方法和手段很少考虑学生统计思维和解释数据能力及其运用计量模型解释经济社会现象的统计素养的培养。
三、学生数学和统计学基础差异下新疆高校经管类专业计量经济学教学的改进
(一)根据学生差异调整教学内容
1.加强统计学内容与计量经济学内容的衔接。统计学原有基本内容应该保留,保持知识结构的完整性,同时也要注重概率论与数量统计、统计学和计量经济学内容的衔接。
2.针对民汉合班教学形式,建立概率论与数量统计、统计学和计量经济学课程授课教师之间教学沟通机制。注意三门课程教学的前后顺序,避免内容重复讲授,而且授课教师应根据学生基础,对于涉及的数学基础与概率论及数量统计部分,如有必要可适当多分配一些课时。对一些重要但难度较大或因课时受限的内容,应予以简单介绍,以满足“吃不饱”的学生,同时要注意提高自我效能感较低的少数民族学生的学习兴趣。
3.教学内容设计中应多引用有关新疆经济发展的案例,这样既可以了解新疆经济发展的现实情况,也可调动学生的学习兴趣。在实践教学中,教师可以组织学生一起编制《计量经济学案例库和习题库》,使教学内容与实践相结合。其中,案例库由教师负责编制,习题库由优秀学生的实践调查报告和国内最新习题组成。
(二)教材和软件甄选应体现科学性和实践性的统一
1.在计量经济学教材管理方面,学校应建立教材质量及其使用价值的评价机制。教材应树立知识与能力并重的理念,不仅要注重理论和统计方法,注重数学推导,同时还要增加计量经济学软件的教学课时数。
2.教材甄选应突出“理论+实际案例+软件”的特色。同时,根据长期的实践积累,整合本校计量经济学师资队伍,发挥教师的优势和特长,综合各类软件优势,编写实验教学手册,提纲挈领地向学生介绍各类软件,给出相应的参考资料和网站,提升学生的实践能力和动手能力,弥补教学软件单一的弊端。
(三)调动自我效能感较低学生的学习积极性
1.针对不同的学生群体采用不同的教学方法。计量经济学章节体系内容一般是按照“概念———前提假定———理论推导———统计检验推导———案例”的顺序安排的。针对基础较差且理解能力较低的学生,教师设计教学环节可以从实际例题出发,调整该顺序,即采取“案例———统计检验推导及验证———理论推导———再举例———前提假定———概念”的方式展开,结合案例来讲解相应的理论推导及概念内涵,然后再通过举例进行巩固,最后使学生系统掌握章节的核心内容。
2.针对民汉学生基础差异分化的实际情况,加之计量经济学是一门方法性较强的课程,可设计PBL型的案例题,将学生置身于实际问题情境中,通过“讲解+提问”相结合的方式引导学生掌握理论知识、软件操作和实证分析能力。同时,在教学中应减少对概念、理论推导等内容论证的时间,侧重对计量分析方法的应用步骤和背后暗含的理论讲授,使学生掌握针对不同计量分析数据进行相应处理的方法及实证结果与案例分析相结合的能力。
3.教师应与学生多沟通,掌握学生基本情况,将学生分成小组开展学习活动。根据授课内容教师可安排专题性讲座,及时消除学生畏难情绪,激发其学习的积极性。通过设计案例习题,由学带领组内学生收集数据、处理数据和计量分析,同时组织小组对实证分析结果进行讨论,并由组内选派一名学生讲解案例分析过程及相应的结论。
(四)提升计量经济学课程师资的专业能力
1.注意各学科教师之间的衔接。师资队伍中应包括概率论和数理统计专业的教师、统计学教师和计量经济学教师,并加强彼此间的沟通,以保证在教学实践中,各专业教师根据教学对象的专业性及学生特点及时调整教学内容,设计符合相关专业的教学大纲,提高教师的教学能力。
2.提高计量经济学专业教师的经济理论水平。教师只有较深的理论功底,才能带领学生借助经济理论对所研究的经济现象和问题进行经济模型的构建,运用经济理论知识处理数据和模型检验,结合实证分析结果和经济理论解释经济现象。这是计量经济学教学的灵魂所在。
3.加强教师专业培训。整合本校计量经济学师资队伍,根据本校经管类专业特点,选派教师参加主要计量经济学软件与专业培训提高教师实际操作能力和专业水平。
(五)革新教学方法
1.在实践教学中,教师可通过“结对子组建实验小组”、“好帮差”等形式,引入PBL教学方法,培养学生解决实际问题的能力。同时,开展基于问题情境的教学,为学生设计基于现实经济世界的真实问题,鼓励学生运用所学的经济学知识,通过分工协作、分析讨论并最终解决问题的方式,逐渐培养其发现问题、分析问题、解决问题的能力。
在医学论文或稿件中,若观测结果是定量资料,常需要在不同实验条件下比较其平均值之间的差别是否具有统计学意义,此时,称为定量资料的统计分析。如何才能正确地实现定量资料的统计分析呢?关键是两点:其一,检查定量资料是否满足参数检验的前提条件;其二,正确辨析定量资料所对应的实验设计类型。第一点常可通过统计软件来实现,而第二点则需要分析资料的人具有这方面知识,才有可能合理选择统计分析方法。然而,只要科研课题涉及到两个或两个以上因素时,实际工作者能正确判定其实验设计类型的场合少得可怜,因此,在医学论文或稿件中,这方面的错误不计其数。概括起来说,不外乎有以下两类错误:(1)当定量资料不满足参数检验的前提条件(独立性、正态性和方差齐性)时,盲目套用参数检验方法(通常为特定设计下定量资料的t检验或方差分析);(2)不管定量资料对应的实验设计类型是什么,一律套用单因素两水平(或叫成组)设计定量资料的检验方法(如t检验或秩和检验)或单因素多水平设计定量资料的分析方法(如单因素多水平设计定量资料的方差分析或秩和检验)。其结果是所得出的结论可信度低,甚至是错误的[1,2]。
2 中西医结合治疗实例
例1 某临床医生收集了如下的资料(表1),在各组内进行配对设计定量资料的t检验,在任何两组之间,用差量进行成组设计定量资料的t检验。请问:错在哪?正确的做法是什么?
对差错的辨析与释疑 原作者的做法是错误的!因为这样做割裂了整体设计,每次分析时,仅用了部分数据,数据的利用低,自由度小,结论的可信度低;无法分析药物种类与测定时间之间的交互作用。正确的做法是:先检查资料是否具备参数检验的前提条件,然后正确判定资料所对应的实验设计类型。假定本例中的定量资料满足参数检验的前提条件,而实验设计类型表面上看是“4个自身配对设计”同时存在,应叫做“具有一个重复测量的两因素设计(其中,测定时间因素与重复测量有关,除此因素之外,还有一个‘药物种类’因素)”。正确的统计分析方法为“具有一个重复测量的两因素设计定量资料的方差分析”。对本例而言,更合适的分析策略是:将“治疗前”视为“协变量”,即设法使各药物组治疗前尽可能取相等的平均水平,从而推算出治疗后的平均测定结果(称为校正的平均值),提高各药物组之间的可比性,其统计分析方法叫做“单因素4水平设计定量资料的一元协方差分析”(每次只分析一个定量指标);若每次需要同时分析3个定量观测指标,其统计分析方法可叫做“带有一个协变量的单因素4水平设计定量资料3元方差分析”。
表1 各组治疗前后肝功能检测结果比较(略)
例2 很多人用成组设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析处理表2资料。请辨析:这样做错在哪里?为什么?正确的统计分析方法是什么?
表2 两组不同组织类型的NSCLC肺部ROI的Max SUV和Mean SUV比较(略)
对差错的辨析与释疑 表2中最后两列为两个定量的观测指标,原则上,当实验中涉及两个或两个以上定量指标时,看专业上是否需要同时考察它们的变化,若不需要,就视为两个一元定量资料;若需要,就视为一个二元定量资料。关键是检查资料的前提条件(此处从略)和正确判定定量资料所对应的实验设计类型,以下就不再赘述了。原作者所用的两种统计分析方法都属于分析单因素设计定量资料的统计分析方法,是不正确的。属于未正确辨析实验设计类型,就盲目套用统计分析方法的一种坏习惯,其结论是不可信的。该定量资料中涉及两个实验因素,一个是中医上的分型(非血瘀证与血瘀证),另一个是癌细胞类型。两个因素共有6种水平组合,各组合下都有一组独立的患者,两个因素同时出现在实验中,尚无专业知识保证它们对观测指标的影响谁是主要或次要,故这个定量资料所对应的实验设计类型应叫做两因素析因设计或叫2×3析因设计,当定量资料满足参数检验的前提条件时,以选用相应设计定量资料的方差分析处理为宜。例3 很多人用成组设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析处理表3资料。请辨析:这样做错在哪里?为什么?正确的统计分析方法是什么?
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表3 两组不同分期的NSCLC肺部ROI的Max SUV和Mean SUV比较(略)
对差错的辨析与释疑 原作者所用的两种统计分析方法都属于分析单因素设计定量资料的统计分析方法,是不正确的。属于未正确辨析实验设计类型,就盲目套用统计分析方法的一种坏习惯,其结论是不可信的。该定量资料中涉及两个实验因素,一个是中医上的分型(非血瘀证与血瘀证),另一个是疾病分期。两个因素共有8种水平组合,各组合下都有一组独立的患者,两个因素同时出现在实验中,尚无专业知识保证它们对观测指标的影响谁是主要或次要,故这个定量资料所对应的实验设计类型应叫做两因素析因设计或叫2×4析因设计,当定量资料满足参数检验的前提条件时,以选用相应设计定量资料的方差分析处理为宜。例4 很多人用成组设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析处理表4资料。请辨析:这样做错在哪里?为什么?正确的统计分析方法是什么?
表4 各组肺组织病理图像分析结果比较(略)
对差错的辨析与释疑 原作者所用的两种统计分析方法都属于分析单因素设计定量资料的统计分析方法,是不正确的。属于未正确辨析实验设计类型,就盲目套用统计分析方法的一种坏习惯,其结论是不可信的。该实验共有8个实验组,每组中的10只动物都在三个区被检测某定量指标的结果,故“三个区”是与重复测量有关的因素。要判断该定量资料所对应的实验设计类型,关键是要弄清“组别”是一个实验因素还是一个复合因素。显然,“组别”中涉及到很多因素,如“是否建模”、“是否用药”、“用何种药”、“用药种数”,这4个因素每个至少有2个水平,全面组合至少应有16个小组,现在只有8个组,说明这些因素的水平未全面组合,属于“多因素非平衡组合实验”,而不是一个标准的多因素实验设计。对于这种定量资料,应对“组别”进行合理拆分。可能的拆分结果如下。组合1:正常对照组与模型组;组合2:模型组、丹参组、黄芪组、雷公藤组、氢化考的松组、硫唑嘌呤组;组合3:模型组、雷公藤组、硫唑嘌呤组、硫唑嘌呤+雷公藤组。将上述三种组合分别与三个区同时考虑,构成不同的实验设计类型,具体地是,组合1叫做“具有一个重复测量的两因素设计”,其设计格式见表5。
组合2也叫做“具有一个重复测量的两因素设计”,其设计格式见表6。
表5 两组肺组织病理图像分析结果比较(略)
表6 各组肺组织病理图像分析结果比较(略)
组合3应叫做“具有一个重复测量的三因素设计”,因为该组合中的4个实验分组本身形成了一个2×2析因设计结构,再加上与重复测量有关的因素“三个区”,其结构用统计表表达出来(表7),便可一览无余,层次清晰,易于辨析其真正的实验设计类型。
表7 4组肺组织病理图像分析结果比较(略)
例5 很多人用配对设计定量资料的t检验和单因素多水平设计定量资料的方差分析(两两比较用LSD法)处理多因素影响下的定量资料,如本刊2006年第4卷第3期第287页上的表1资料(为节省篇幅,详细资料此处从略)。请辨析:这样做错在哪里?为什么?正确的统计分析方法是什么?
对差错的辨析与释疑 在此资料中,第1列“Group”之下的5个组不是单因素5水平之间的关系,它是多因素非平衡组合实验,因此,需要对“Group”进行合理地“拆分”:如组合①,前4组可同时比较;组合②,“第1组,第2、3、4三组中取一组,第5组”可同时比较。还应考虑放置在表中纵向上的“时间”因素,第1个时间点为“处理前”,应将其视为“协变量”,而且,“时间”是与重复测量有关的因素,简称重复测量因素。同时考虑某种组合和时间,则分别与组合①、组合②对应的统计分析方法都叫做“具有一个重复测量的两因素设计定量资料的一元协方差分析”。
【参考文献】
统计研究中运用大量观察法,实现从个别到一般,从个性到共性的认识过程。同时,根据共性寓于个性之中的对立统一规律,统计研究在大量观察的基础上,运用个别观察所搜集的资料来说明总体的基本状况和发展趋势,使认识更深刻、更具体。
矛盾的共性与个性的对立统一规律指导统计研究必须是将统计中的平均数与分组法结合,用组平均数补充说明总平均数,用反映现象的离散趋势的变异指标与反映现象集中趋势的平均数结合使用,以使研究更全面,更完善。
2必然性和偶然性的统一
统计学为探索随机现象统计规律性,必须正确处理必然性与偶然性之间的辨证关系。在总体中诸个体某种数量标志表现偶然,而诸标志值平均则为必然。重复测量某种同一客体出现不同的数值属偶然,而同一客体本身真实数值则为必然。必然性通过大量偶然性的数量差异为自己开辟道路。统计研究中经过综合平均,将大量偶然性所形成的数量差异,互相抵消,显露出平均则为必然。必然性与偶然性的对立统一关系在统计抽样调查问题上表现极为明显。客观事物极其复杂,表现千差万别,同一总体各单位的数量差异也非常大,从个别单位,往往因偶然因素的影响而无法探索其本质和规律性。然而,通过大量观察,排除偶然性因素影响,就可暴露出事物的真象,显现其本质。在进行抽样调查时,只有随机抽取的个体足够多,消除诸多偶然因素影响,才能通过抽样总体的数量特征正确地推断总体的数量特征。
3整体与局部的统一
统计学的研究着眼于总体,着手于样本,立足于个体;同时从总体出发,分解剖析,认识局域(类、层、组)甚至个体,并对其进行调查研究,观察计量,搜集资料。接着对个体的调查所获得的资料进行计算分析,或归纳演绎,用样本来推断总体,达到对总体的系统性认识。即为“统而计之”和“计而统之”的总和,以实现以统定计,以计达统的目的。所以,统计学的思维是一种系统思维,要求一切认识对象不仅它本身作为一个整体来认识,而且它还要作为某个更大系统的要素来认识。这种对系统客体的“主体”认识,是一种对研究对象进行整体性度量的系统思维方式。
因而,统计认识充分体现了整体和局部的有机统一,这是统计研究的一大优点,也是统计认识比较接近客观、真实的主要原因之一。其它认识方法往往是就某一要素而研究某一要素,就某一系统而认识某一系统,忽略或没有充分重视各要素的整合作用和系统环境对系统的制约作用。
4定性分析和定量分析的统一
从统计认识过程而言,充分体现着定性分析和定量分析对立统一的关系。定量分析研究是统计研究的特色所在,但统计的定量分析不是纯粹数量意义的,即不是就数量论数量,而是基于所研究事物本身的特点,并且从所研究事物的有关联系或现实背景中,紧紧扣住认识所研究事物内在本质这一主题来展开的,他注重的是定量分析背后的具体含义和意义,这也正是统计学与数学的区别所在。那么统计研究怎样才能通过数量来体现其具体含义与现实意义?这就必须结合定性分析,即以定性分析为起点,并以定性分析为终点。具体来说,统计研究总是按照“初步(感性)的定性认识——客观科学的定量认识——高级(理性)的定性认识”这一过程来进行的,即从定性开始,确定认识事物有关方面的指标,经过定量过程,搜集,整理,进而对其分析研究,上升到更高的认识,深入认识事物的质,完成定性认识。统计认识活动遵循质与量对立统一规律,从初始的定性入手,依设计的科学的方案一整套统计指标体系,按要求搜集有关数据资料,经过整理和分析对比,认识事物的本质和规律性。也就是说统计的定量分析是人类在认识事物的过程中,实现从感性认识到理性认识这个飞跃的重要途径,是避免产生认识主观偏差的重要手段。
因此,统计研究最终是为人类定性认识服务的,是为了定性认识才进行定量分析研究的,前面所讲的统计的方法性、应用性也正体现在这里。实际上,如何才能真正做到统计研究的定性分析与定量分析的统一,才是需要我们关注的重点。所以,我们需要不断地探求质与量变化的规律和界限,研究质的规定性与量的规定性的关系,将质与量同一与度中,即量的规定性定性于度中,质的规定性定量于度中,以实现定性分析和定量分析的真正统一。
5分析与综合的统一
在统计研究过程中,分析和综合是揭示事物的本质和规律性的一个基本方法。统计认识活动的根本目的是在各个局部进行剖析的基础上达到对总体的认识,揭示其本质和规律性。
所谓分析方法,就是把研究对象分解为若干组成部分,并分别加以研究,从而认识事物的基础或本质的一种思维方法。任何事物的整体都是有若干组成部分构成的,将客观事物在一定条件下分解成各组成部分,分别研究其结构与功能、各部分相互联系、相互作用的特点以及在各种外界条件作用下所表现出来的事物的属性和特点,从而达到对事物本质及内在规律性的认识之目的。可见,分析方法是以客观事物的整体与部分关系为客观基础的。在统计研究中诸如分组分析、因素分析、因果分析、结构分析、定性和定量比较分析、比例分析等等。这些分析在人们的认识中起着重要作用。但是,要把分析所得到的认识变为对整体的认识,揭示整体的本质和规律性,就必须进行综合。
所谓综合方法,就是把研究对象的各个部分联系起来加以研究,从而在整体上把握事物的本质和规律的一种思维办法。与分析方法相比,综合方法认识过程的方向完全相反。它是将事物的各个部分联结为整体,通过全面掌握事物各部分、各方面的特点以及它们之间的内在联系,并加以概括和上升。从事物各部分及其属性、关系的真实联系和本来面目,复现事物的整体,综合为多样性的统一体。在统计中,诸如人口统计的将分组、结构、比例分析化为对整个人口状况分析;商品销售总额分析时分解为价格和销售量变动的影响,进而从总体上分析其因素影响;社会总产值的变化,分解成各个部门行业的影响,进而综合研究其全貌等等。
分析与综合是对立统一,分析是综合的基础,综合统领分析。没有具体的分析,就不能具体深入地把握事物的各部分、各侧面和各种属性与诸因素,从而也就无法综合;同时,分析也离不开综合,它在综合统领下,以综合为目的,达到确切地揭示事物的总体和本质和规律性,使认识升华。因此,没有分析的综合,其结论就只能是空洞的、无根据的,是一个混沌的、外在的、直观的整体。“思维既把相互联系的要素联合为一个统一体,同样也把意识的对象分解为它的要素。没有分析就没有综合(《马克思恩格斯选集》第三卷人民出版社1972年版第81页)。”分析的结果,也就是综合的出发点。统计认识的发展总是沿着“分析——综合——新的分析——新的综合……”轨迹不断前进的,促使统计认识活动不断深化,揭示事物的本质和规律性。
6归纳与演绎的统一
所谓归纳推理,就是从特殊到一般,给出新认识;但新认识是不确定的,可能是错的;特殊材料的组合不同,给出的认识也不同甚至矛盾;基于不完善甚至劣质信息作出决策。所谓演绎推理就是从前提(公理)到命题,不提供超越前提的新知识;容许选择多个前提,但前提可能是错的;大前提里的不同小前提(公理系统里的不同子集合)会给出不同甚至矛盾的结论。以观察为基础对事物的不确定性进行度量主要属于归纳推理问题;但若已知各种事件发生的结果和发生的概率,不确定性下的决策则可以转化为演绎推理问题。
统计认识是通过个别研究认识一般的,所以统计思维必然是一种归纳(即必须通过归纳才能实现)。统计不仅要根据所构建的原始信息通过统计推理获得一般的“知识”,而且还必须进行假设检验、机理检验等,对所获得的知识进行论证。所以说,统计思维是归纳与演绎的统一。归纳方法论强调了方法和外来信息的重要性,而演绎方法论则强调了问题和先存知识的重要性。实际上,二者是一个有机的整体,需要相互补充和协调才能真正解决问题。比如在统计思维中的回归分析既是归纳,又是演绎。所以说,统计思维将归纳和演绎高度而有效地结合运用,收到了很好的认识效果。也只有通过归纳、演绎和实践的相互作用才能找到可靠的科学真理。
7具体和抽象的统一
按照统计认识要运用材料来看,统计学的实际应用具有具体性,它是依据一定的数据和事实,使人们得到启发,运用已有的经验知识,对客观事物的本质及其规律性作出迅速的识别和直接的理解,并对对象的总体状况作出判断。统计认识在取得统计数据之后,首先就是根据数据的特点,运用一定的数据整理手段(如分组、直方图、茎叶图、频率图等)和统计研究人员积累的统计认识经验,充分发挥主体的能动性,获取初步认识。在此基础上再对统计数据的背景资料进行分析研究,必要时还要进行典型剖析或抽样验证。所以说,在统计认识的数据收集、分析与所做结论需要具体化。同时,对统计理论方法研究时具有抽象性,在一定理论指导下进行的数理研究,是具有抽象思维的特点。属于抽象思维的范畴,它舍弃具体向客体的规客规律性逼近。因此,统计学是具体和抽象的统一。
8经验思维和理性思维的统一
统计认识过程不仅是通常所说的实证性研究活动,同时也是探索性研究活动。它自始至终都是理性认识和感性材料的相互结合和相互渗透。
按照统计认识属于实证性研究来说,它具有经验思维
的特点。经验思维就是运用实践经验、感性认识和感性材料进行的思维活动。它的功能主要是认识具体事物的外部状况、表面联系和现象,通过经验思维能够对丰富的大量材料初步加工,把握事物多种多样的具体状态,并且能够在一定程度上把握事物的内在联系和规律。描述性统计就是一种比较典型的经验思维。它依据的是客体的个体的实际状况或者是客体过去的、现在的状态,是事实的归纳、概括、整理。从推断性统计来看,它在描述性统计提供的经验材料的基础上,运用一定的理论、概念,依据严密的逻辑规则和推理过程进行假设检验、数理推断、悖论分析,对描述信息、经验认识进行理论思考,使经验认识升华,这又是有理性思维的特点。它抽象掉具体个体数量上的差异,得出有关对象的共同本质特征的认识;抽象掉所依据的经验材料的特殊,得出有关“类”的一般的认识。
实际上,描述性统计是推断性统计的重要基础,在某种程度上讲,推断是另一种描述;有时候描述性统计与推断性统计是交织在一起的。因此,统计认识是经验思维和理性思维的统一,兼具有两种思维的成分,两种思维相互交叉,相互补充,使统计认识更系统、更具体和更深刻。
总之,统计学是一门认识方法论,统计活动是一种认识活动,是要研究探索和发现认识客体本质及其规律性的方法。哲学是关于世界观和方法论的学说,它研究自然、社会和思维的最一般的规律。它和统计学是一般和个别、共性和个性的关系。哲学对统计学起着指导作用,为统计科学研究和统计工作提供一般指导原则和思维方法;统计学是哲学一般认识方法的具体化。所以,对统计思想进行较深入的探讨和归纳,有利于推进统计理论研究,廓清人们对统计的认识,有助于更合理、广泛的运用统计方法。
摘要:统计学是一门方法论的学科,其中包含着丰富的系统的辩证统一思想,掌握这些辩证思维,有利于我们更好地理解统计理论,正确地运用统计方法。主要从统计学中概括出了一系列辩证统一的思想,并对其进行了较为完整的阐述。
关键词:统计学;辩证统一;统计规律;思想
参考文献
[1]李金昌.关于统计思想若干问题的探讨[J].统计研究,2006,(3).
二、装饰艺术设计教学对传统工艺美术吸收与借鉴的路径
高校装饰艺术设计专业培养目标明确要求学生具有现代审美意识和掌握扎实的艺术造型能力和设计能力的同时要对祖国传统工艺美术艺术知识有深入了解。对此装饰艺术设计专业课程体系应当加强对传统工艺美术元素的研究,寻找现代装饰艺术设计与传统工艺美术审美趋向的融合点,提炼其内涵并运用到教学实践中。传统工艺美术与现代装饰艺术在形态语言方面保留了较多的相似点,可结合装饰艺术设计专业核心课程《设计初步》、《设计色彩》、《图形创意》、《装饰工艺》、《软装饰品设计》、《装饰材料与工艺》、《项目模拟训练》、《项目综合训练》等进行形式多样的专业教学。在此基础上经过加工逐步在形态语言方面寻找新的结合点。在装饰艺术设计专业具体课堂教学的第一阶段教师可采取案例教学法,通过分析优秀案例,讲解这些案例是如何借鉴传统工艺美术形成独特风格,通过对案例设计过程的剖析,使学生知道如何吸收传统工艺美术元素中的精髓,借鉴其中的造型元素,使学生能够了解整个传统工艺美术制作流程,学习并掌握其中的方法。在《设计素描》、《图形创意》、《装饰工艺》等课程中,安排课堂练习绘制设计草图,特别是针对典型人物、器皿进行造型元素提炼,研究其人物的神情表达和器皿的构成特点,吸取传统工艺美术适度夸张的表现手法,利用嫁接、移植、拼合等设计元素与手段,表现具有象征意义和夸张的造型效果。在装饰艺术设计专业具体课堂教学的第二阶段可采取项目模拟训练法,引入工艺美术企业真实的实践项目,在真实的“工作情境”中按照项目需要,将学生分成若干个项目小组,每组完成一个项目。明确组员的分工,要求学生首先通过实地调研中国泥人博物馆、中国宜兴紫砂博物馆、无锡非遗传承与创新中心,借鉴其造型设计手法,提出创作方案和构想,最终确定创作方案。在《软装饰品设计》、《装饰材料与工艺》、《项目模拟训练》、《项目综合实习》、《毕业设计》等课程中,鼓励学生探索和尝试多种不同的表现风格,指导学生设计出符合现代人审美趣味,有市场需求、有地方特色和有文化内涵的作品,改变当下本土装饰艺术设计作品模仿外国、缺乏本土特色的局面。