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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