【图片】一起来学习点医学统计学吧！_医学吧_百度贴吧
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&签到排名：今日本吧第个签到，本吧因你更精彩，明天继续来努力！
本吧签到人数：0成为超级会员，使用一键签到本月漏签0次！成为超级会员，赠送8张补签卡连续签到：天&&累计签到：天超级会员单次开通12个月以上，赠送连续签到卡3张
关注：104,802贴子：
一起来学习点医学统计学吧！收藏
在众多统计方法中，t 检验是一种最常用的统计推断方法，在计量资料的统计分析中应用十分广泛，但是在科研中，研究人员常会出现以下三种典型错误。
我靠好复杂
常见医学实验设计类型的辨析方法在医学实验研究中，为了考察多个处理因素的综合作用, 同时为了有效地控制非处理因素的干扰和影响, 需要借助多因素实验设计方法。由于实验中所涉及的因素(包括处理因素和重要的非处理因素, 后者简称为区组因素)的个数和水平数不同、因素之间的组合方式不同等原因, 需要许多不同的实验设计类型与之相对应。不同的设计类型, 所能回答的问题是不同的, 对收集资料的要求也不同。因而, 对实验资料的表达、描述、统计分析, 甚至对结果的解释也是大有区别的。一、常见医学实验设计类型简介医学实验设计类型有几十种,其中常见的有：配对设计、成组设计、单因素K水平设计(K ≥3)、配伍组设计、拉丁方设计、交叉设计、析因设计、正交设计和具有重复测量的设计。①从是否便于考察因素之间交互作用的角度看,前六种设计都不便考察交互作用, 后三种设计是可以考察交互作用的。②从同时考察因素的个数多少角度看, 前三种设计都属于单因素设计,配伍组设计属于二因素设计,拉丁方设计、交叉设计都属于三因素设计,而后三种设计即可以用于二因素设计, 又可以用于多因素设计。③由于配伍组设计、拉丁方设计和交叉设计都不便考察交互作用,故最适合用于安排只含一个处理因素, 含一个或二个区组因素的实验研究场合。④如果实验中同时涉及二个或二个以上处理因素,因素之间的交互作用往往又是不可忽视的,此时,就应当选用析因设计或正交设计。⑤如果希望观察接受不同处理的几组受试对象某些定量观测指标随时间推移的动态变化趋势,需要在不同时间点上从同一个受试对象身上进行多次观测, 这就是所谓的重复测量设计。医学研究工作者常根据专业上的需要, 自发地运用了重复测量设计, 但在收集资料时, 无意识地将重复测自同一个受试对象的多个数据与测自其他受试对象的数据混杂在一起, 误将重复测量设计当作具有独立重复实验的析因设计。造成了在数据收集、统计分析方法选择和计算结果等方面出现了一系列的错误。二、常见医学实验设计类型的辨析【例1】某人在研究三七皂甙Rg 1 对大鼠实验性血栓形成的影响和对正常血压及高血压大鼠血小板内游离钙水平影响时, 收集到表1 和表2资料, 均误用t 检验作了统计分析。试判断这二张表里的资料所对应的实验设计类型是什么。【分析与解答】表1 中虽然涉及到药物和剂量二个方面, 但一种药物只取了一种剂量, 并不能将剂量视为一个独立的因素。因此, 在表1中, 只有药物一个因素,它有四个水平, 生理盐水可被视为一种特殊的“药物”。显然, 与表1资料所对应的实验设计类型应叫做单因素四水平设计。表2 资料中涉及到三个因素, 即受试者的类型(分为正常血压者与高血压者)、接受药物Rgl 的剂量(分为0 、1 、10 和100/μmol·L-1)和受试者被检测时所处的状态(静息与接受凝血酶刺激后)。本资料所对应的实验设计类型究竟是什么? 这取决于在二种状态下是对各组中每一只大鼠分别进行了检测,还是对不同大鼠进行了检测。若属于前一种情况,应叫做具有一个重复测量的三因素设计；若属于后一种情况, 应叫做三因素析因设计。【例2】某人在研究富硒螺旋藻(缩写成SES)对60Co γ线胸部照射大鼠诱发肺炎的防治作用时, 收集到表3 和表4 资料。文中明确交代各组动物均在照后0 .5 、1 、2 和3 个月时活杀, 检测有关指标的数值, 但均误用t 检验作了统计分析。试判断这二张表里的资料所对应的实验设计类型是什么。【分析与解答】在表3 资料中, 虽然有不同的四个时间点, 但对每一只大鼠来说, 仅在一个时间点上被观测, 故此实验设计不属于重复测量设计。表3 中涉及处理和时间二个因素, 二因素之间的12 种水平搭配下都独立地做了6 次重复实验, 故与该资料对应的实验设计类型应叫做二因素析因设计。在表4 中, 从实验设计的严谨性角度看, 存在一点问题。因为表中实际涉及了三个因素, 即处理、胶原类型和照射时间, 但胶原类型与照射时间的效应之间产生了混杂。因为照后0 .5 月的大鼠用的是第一种胶原, 而照后2 月的大鼠用的是第二种胶原, 若二者之间的差别有显著性意义, 不知是因胶原的类型不同所致, 还是照后时间不同所致。于是, 表4 中纵向二个条件只能被视为一个混杂因素的二个水平。在这种假定之下, 与表4 资料对应的实验设计类型也应叫做二因素析因设计。【例3】某人用6 .5 Gy 照射小鼠后再用几种不同的药物治疗, 观察每只小鼠照后不同时间点上外周血白细胞数的动态变化情况, 各处理组中的小鼠在不同时间点上反复被观测。资料如表5 所示。原作者误用t 检验分析了该资料, 问与此资料所对应的实验设计类型应当是什么?【分析与解答】在表5 中, 究竟涉及了几个处理因素? 很多人都认为它涉及了二个因素, 一个是药物种类, 另一个是照后时间。其实, 它涉及了三个处理因素, 除照后时间外, 纵向所列的四组是各有二水平的二个因素的四种组合,并非是一个药物因素的四个水平, 仔细观察不难看出, 这个组合因素的四个水平就是由rhIL-6 不用与用、rhG-CSF 不用与用的四种组合。将这四种组合视为四个实验条件, 每个实验条件下的10 只小鼠在7 个不同的时间点上被重复观测WBC 的值, 故与表5 对应的实验设计类型应叫做具有一个重复测量的三因素设计。若将表5 资料用表6 的形式表达, 则容易辨别出它所从属的设计类型。除了上述已经接触到的重复测量设计形式外，根据整个实验所涉及的因素的多少以及在重复测量方向上所涉及到的因素数目还有：具有二个重复测量的二因素设计、具有二个重复测量的三因素、四因素设计等, 其设计和统计分析方法可以查阅有关文献。想阅读更多【医学统计】相关知识，可以关注【医生成长伙伴】订阅号哦
大数据巳经渗透到各行各业，卫生领域也不例外。卫生统计工作是承担卫生数据收集、整理及分析的一项重要基础性工作，在大数据时代的背景下，如何挖掘、精准分析大数据，成为未来卫生统计工作发展的重点。在这种背景下，卫生统计将受到哪些冲击，大数据带来了哪些机遇，应采取哪些应对措施才能抓住大数据带来的价值，这些问题亟待卫生统计工作者去思考。来源：医学信息学杂志本文主要以中国疾控中心卫生统计部门为研究对象，采用SWOT系统分析方法，全面分析卫生统计工作的优势、劣势、挑战与机遇，在此基础上进一步提出新的发展思路和方向，主要包括拓展卫生统计学科发展深度和广度、搭建大数据分析平台、培养跨学科的统计分析人才等举措。1、扩展卫生统计发展深度和广度目前卫生信息处理尚处在浅层次、小范围、不够全面深入的发展阶段，难以满足大数据背景下公共卫生决策的需求。解决方法是在数据挖掘广度上重视对公共卫生热点问题的深入分析，除目前进行的描述性分析、探索性分析、疾病危害因素研究、疾病预测预警研究、干预项目的评价和卫生经济学评价外，下一步要进行人群健康综合测量、疾病负担、疾病与环境（自然与社会）因素的综合分析。深度上应重视空间统计和微观统计（基因统计、生复物信息分析）有机结合，跨学科领域合作，从微观层面阐述疾病发生及传播的生物学机制，从宏观层面分析重大疾病对人群健康及国家经济的影响，为制定相关公共政策和决策提供科学依据和支撑，使卫生统计应用更加贴近国家民生。2、搭建大数据统计分析技术平台应重视数据和信息的集成，注意对数据的清洗与过滤，关注新的数据类型的挖掘分析方法，促进数据分析的可视化，探索大数据新的分析技术和工具的应用等。在大数据统计分析技术平台上嵌入多种统计分析模型，如一般线性回归模型、广义线性回归模型、时间序列分析模型、多水平分析模型、传播动力学模型、疾病预警模型、空间回归模型、空间聚集性分析、时空统计模型、时空探测模型等。3、培养跨学科、综合性数据分析人才大数据时代的到来提出了很多新的需求，重新定位卫生统计专业建设的首要议题，是合理制定人才培养方案和科学教学设计课程体系的保障，并能有针对性地指导卫生统计师资队伍建设。既要高度重视卫生统计理论知识的学习，又要加强实践能力的培养，为学生搭建实践平台，拓宽实践渠道。大数据时代的来临毋庸置疑，对卫生统计数据的生产方式和分析方法带来了很大的挑战。卫生统计工作者要充分利用海量数据调整发展思路、发展方式，适应大数据时代的发展要求。在对大数据进行标准化处理的同时，需加强多源数据的利用及综合统计分析方、法学习，把握大数据时代发展的良好契机，充分挖掘健康大数据宝库，推动卫生统计学科创新与发展，驾驭健康大数据。想阅读更多【医学统计】相关知识，可以关注【医生成长伙伴】订阅号哦
如何科学的进行医学科研设计（一）？作为一名医务工作者，除为患者进行诊治外，还要开展临床的科研工作。但如何做科研设计和怎样写科研论文，往往令一些年轻医师不知从何入手。本文结合了作者几十年的临床、科研和教学工作的经验，就科研设计中需注意的问题做一个简要介绍。作者：魏琛教授 第一军医大学教学医院一、前瞻性、回顾性、描述性研究一般说来，前瞻性研究的科学性、可靠性最好，回顾性次之，描述性最差。【前瞻性和回顾性设计两者的主要区别】前瞻性设计中关心的“结果”在研究开始时还未出现，需在课题研究开始一段时间后才会产生；而回顾性研究设计中关心的“结果”在开始研究之前已经出现，就是说研究的目的在于测定此前是否已经通过与该结果有关的暴露。【案例】希望测定氟哌啶醇是否比其他神经安定剂更易产生静坐不能，可以用前瞻性研究，也可以用回顾性研究。用前瞻性研究时，一组患者服氟哌啶醇，另一组服其他神经安定剂，经过足够的时间（4周）后，测定氟哌啶醇组患者是否比对照组更多地出现静坐不能。如用回顾性研究，先要识别已有静坐不能的一组患者和没有静坐不能的另一组患者，然后测出每组患者中以前曾服用氟哌啶醇的患者有多少，最后测定有静坐不能反应的患者中服用氟哌啶醇的比率是否高于另一组。【前瞻性研究结果比回顾性研究更有价值】因为在前瞻性研究中，研究者可以控制入组患者的类型、药物剂量、用药时间并对静坐不能进行评定；而在回顾性研究中，研究者无法控制这些因素（干扰因素），而这些因素能使研究结果发生偏差。描述性设计的特点是没有对照组，它可以是前瞻性的（“结果”产生于研究之后），也可以是回顾性的（“结果”产生于研究之前），但它的研究结果只能描述临床观察，而不能解释临床假设。二、前瞻性研究设计的几种形式1、随机对照试验（RCTS）这是最理想的科研设计，因为用随机的方法把受试者分成两组能把潜在的干扰因素减少到最小程度。2、随机交叉试验如果担心研究结果可能受到个体差异的严重干扰，最好采用随机交叉试验。在这种设计中，每个受试者都被暴露在两种治疗方法中。其优点是每个人都进行自身对照，所以能极好地控制潜在的干扰因素；缺点是不能用这种设计去研究有长期作用的治疗方法，因为在开始第2种治疗之前必须使受试者恢复到治疗前的状态。3、定群研究在多数情况下，研究者无法确定特定的受试者进入处理组还是进入暴露组，只能随着患者已经暴露的不同组别以决定是否出现特定的结果，这是一种前瞻性非随机的定群研究，其缺点是不能像RCTS那样严格控制潜在干扰因素。4、前—后研究有时试验组和对照组不能同时进行，在这种情况下可以先做试验组，后做对照组（或者相反）。这类研究可对同一样本先后进行两种处理，或对2个样本分别进行不同的处理。这种设计的缺点是2个试验在不同的时间进行。如果在不同的时间，选择不同类型的患者，处于不同的治疗环境或采用不同的评定结果的方法，就会干扰研究结果。三、回顾性研究设计的形式1、病例对照设计这是最好的回顾性设计，因为它有同时进行的对照组，容易做到标准化。2、横断面研究横断面研究中的暴露和结果是同时获得的，这些研究比较容易完成，并能在同一时间进行。三、描述性研究病例系列研究是描述性研究中最常用的类型。临床杂志多有病例系列报告，但这种研究仅仅是描述临床观察的现象，为对照前瞻性或回顾性研究提出假设，不能解答科学的假定。今天，我们就讲到这里，对于前瞻性、回顾性、描述性研究的定义以及形式方法，大家应该都清楚了。明天我们会接着讲如何进行“抽样”和“对照”，敬请期待。想阅读更多【医学统计】相关知识，可以关注【医生成长伙伴】订阅号哦
如何科学的进行医学科研设计（二）医学科研思路到底该如何设计呢？之前，我们讲了比较重要的3种研究：前瞻性、回顾性、描述性研究，相信大家应该都比较了解了吧~~今天，我们进行第二讲：如何进行抽样和设计对照！一、抽样所谓样本是一项研究课题所估计的病例数目，包括试验组和对照组。选择样本至关重要，如果所选样本不能代表适用的总体，则结果将不能推广应用。另一重要问题是要选择足够大的样本，以使课题的把握度足以找到两组间差别的统计学显著水平。1、代表性假定某人研究一种治疗糖尿病的新药，样本选自一所退伍老兵医院的住院患者，结论认为效果很好，可用于所有糖尿病患者。但这个结论是不正确的，因为样本不能代表所有的糖尿病患者，对高龄、男性、重症糖尿病患者有效的药物，对年轻、女性、轻症糖尿病患者可能无效。此时研究者可有两种选择:①扩大入组患者的类别以使研究中的样本能更好地代表所有糖尿病患者②不扩大样本但要把这个结论限定于高龄、男性、住院的患者总之，样本的性别和年龄分布应与适用总体一致；样本的病程长短和病情严重程度应代表该课题所研究的特定疾病的患者，样本和适用总体应该是一致的。其他因素可随研究课题特定目的来确定：如文化程度、卫生保健、婚姻、职业、吸烟情况、居住地（农村或城市）等。2、抽样方法类型（1）“随意”样本　研究者容易选他遇到的人或患者入组，不考虑入组者的代表性，其后果是此类研究结果不能推广到这些狭窄对象之外的人群。（2）随机抽样　这种抽样法可使被选择的较小的样本有代表性。选择样本的最佳方法是用随机数字表：如从上述退伍老兵医院的500例住院患者中选100例作为样本，首先将500个患者的全部名字列出，而后在有关书籍中找到一个2 位数的随机数字表，任意确定一个2位数码，并以此2位数码为开头向上下或左右顺次读其后的2位数码，将第1个2位数码给第1个患者，按所确定的次序分别将第2个、第3个2位数码给第2、第3个患者，以此类推直到所有500个患者都有一个2 位数码为止。然后将相应数码为01—20（即20%所有可能出现的随机数码）的患者作为选取对象。这样选取100例患者作为样本即会代表医院住院的500名患者。但样本适用总体的代表性依赖于该院的住院患者是否是高龄的退伍老兵中的典型患者。【注意！】随机抽样只是从较大的可以得到的符合入组标准的人群中抽取较小样本，不论研究设计方法如何皆可使用，但用随机法分配2组，即试验组和对照组时，只能在随机对照试验和随机交叉试验中采用。故随机抽样和随机对照试验所用的随机分配2个组的方法是两个概念。（3）随机分层法　这个方法是从不同类型入组条件的亚群中选择一定比例的参试者以使最后的样本有最好的代表性。例如，一个需要研究对象男女平衡的有关心脏病的课题，若在一个住院患者男性多于女性的医院中进行，那么女性参试者在住院女性患者中所占比例比男性参试者在男性住院患者中所占比例高。若希望样本数为50例（男25,女25），假设男性住院患者400人，女性患者100人，那么应选取1/16的男性，l/4的女性患者；为达此目的，可分别给400名男性患者和100名女性患者相应的数码（如上法），再选出相应数码为01—06的男性（即1/16所有可能出现的数码）和相应数码为01—25的女性（即25%所有可能出现的数码）入组。3、样本大小在一项假设吸烟与肺癌有关系的研究中，一位研究生找到了10位肺癌患者，其中8例在发病前有5年以上大量吸烟的历史，在另外没有患肺癌且与患者年龄相近的10位男性中，有4位有长期大量吸烟史，因为该差异没有统计学的显著水平（χ2 = 1.9 , P & 0. 05），研究的结论认为大量吸烟与肺癌无关。但这个结论是错误的，因为在患肺癌的患者中有大量吸烟史者比无肺癌有大量吸烟史者的比例高1倍（80% VS 40%）；这样大的差异没有达到统计学的显著水平是因为样本量太小（共20例）。这一类错误是由于样本太小（没有足够的把握度），因而未能达到统计学显著性差异水平。二、对照没有对照的研究课题（如描述性的病例系列报告）只能描述样本的某些情况，不能解决科学性的问题。1、治疗性课题的对照组研究者必须比较试验性的处理方法和对照性的处理方法: ①不给予治疗；②安慰剂治疗；③常规治疗；④其他的试验性治疗。用哪一种对照性处理方法应按照特定的试验假说来决定。给安慰剂治疗比不给安慰剂治疗要好，因为这样做便于使患者和评定医生都不知接受的是何种治疗（即盲法）。如对照组不给予治疗，那在试验组中出现的治疗效果将难以排除由于患者对医生给予药物的停顿产生的良性作用，并不一定是这项试验治疗的效果。如果所研究的疾病已有常规治疗，那么最好用常规治疗作为对照。此时课题的目标是比较新的治疗方法比常规治疗方法好、坏或相同。如果采用安慰剂作为对照则只能回答该治疗方法是否有效，并不能回答临床问题，即这个新的治疗方法是否比常规治疗更好。2、“正常”对照在一个假定的课题中，研究者希望确定癫痫患者的智商是否比预料的低。他把一批门诊癫痫患者的智商与“正常”对照组：即他容易找到的一批学生的智商做了比较，发现癫痫组患者的智商比正常对照组的智商显著偏低，其结论为癫痫与低智商有关。这个结论是错误的，因为两组智商的差异可能是医学生比癫痫患者组年轻、文化程度高造成的，并不一定是癫痫患者的智能有障碍。因此，该课题中的“正常”对照组应是和观察组患者年龄、性别、文化程度、经济状况相同的其他科的门诊患者。OK，第二讲结束！敬请期待第三讲：混杂、标准法和盲法~~想阅读更多【医学统计】相关知识，可以关注【医生成长伙伴】订阅号哦
如何科学的进行医学科研设计（终篇）今天，我们迎来最终篇：科研设计中的混杂、标准化和盲法。所以说，科学研究是提高我们对治疗疾病的认识和比较各种治疗效果的重要途径，一定要设计科学的实验过程，才能得到正确的临床可用的结果。一、混杂它产生于一种因素能影响测量结果而且是试验组和对照组分配不均衡的时候。常见的混杂因素有：年龄、性别、种族、病程长短、病情严重程度、受教育程度、治疗种类、医疗保健和合作水平等（与考虑样本代表性的因素相似）。这些因素有可能导出错误的课题结论。读者对没有具体探讨混杂因素的科研论文的结果应提出质疑。【案例】某医生希望比较服用氟哌啶醇的精神分裂症患者与服其他抗精神病药物的精神分裂症患者的迟发性运动障碍（TD）的出现率。他采用的是病例对照研究设计，找了30例有TD的精神分裂症患者做对照组。在比较两组用药时，发现试验组服用氟哌啶醇的比例明显高于对照组，故结论说氟哌啶醇引起TD的可能性比服用其他抗精神病药物的可能性高。这个结论的错误在于研究者没有考虑混杂因素，如两组用药剂量及时间长短是否一致？两组的对象是否用其他药物？性别和年龄的分布是否有差异？如果有TD的患者比没有TD患者的年龄大、用药剂量大、时间长，这个结论就没有意义。在这个课题中，年龄、用药剂量和用药时间就是混杂因素。二、标准化指研究课题中各个步骤的明确性和客观性的程度。一个入组标准模糊、随便进入试验组和对照组、用主观的方法测量结果的研究课题，不能提供一个科学性的结论。即使是前瞻性随机分配法的研究设计也照样如此。所以，在考虑课题的各个步骤时，研究者应最大限度地满足科学性和同一性的要求。前瞻性设计比回顾性设计更易保证良好的标准化。在前瞻性设计中，研究者有能力控制对象的选择、试验组和对照组的处理，以及课题结果的测量。三、沾染和干扰所谓沾染是指某个对象的特征和试验组相似，但他在对照组(或相反) 。在病例对照的研究设计中，这个问题称“分类错误”。例如在一个病例对照设计中，研究者要比较日光过敏反应与氯丙嗪的关系密切还是与其他抗精神病药物的关系密切。他需要在服用抗精神病药物的患者中找到有日光过敏史和没有日光过敏史的两组患者，然后比较两组对象中服用氯丙嗪的比例。有些患者过去有过日光过敏反应，但未讲明而研究者不恰当地把他们放入对照组，若这样的分类错误较多的话，课题的结论就被破坏了。显然，在病例对照的研究设计中，把对象分类到哪个小组应按照研究者能获得的最详细、最可靠的资料来决定。有无沾染和干扰将对科研课题产生不同的影响。【案例】一个研究一种新药和安慰剂的治疗效果的课题：①无沾染或干扰时，新药的疗效明显好于安慰剂；②在某个对象被认为受到试验组的治疗，但实际上他受到和对照组相似治疗（或相反）的情况下,将有沾染，如有的患者由于新药的副作用停药，但未告知研究者，那么他虽然作为试验组成员实际上受到的治疗同对照组（安慰剂）相似，所以在新药试验组中症状改善的参试者将减少，致使两组疗效的差异未能达到统计学水平；③假定有一些服安慰剂的患者认为治疗没有效果，自行寻找其他治疗而未告知研究者，对照组得到改善的比例将增加也会使新药的有效率同服安慰剂者的差异难以达到统计学的显著水平。四、盲法在前瞻性治疗课题中，评定课题结果的人不应知道被测试者在哪一组（试验组或对照组），即他应该对患者的处理方式保持“盲法”。这样做，评定者的主观偏见不会不均衡地影响两组的评定结果。若要使经治医生成为盲法评定者，就应该将两种药物装入有代号的胶囊中且两种药物的副反应相差不大。否则，经治医生就会知道患者的处理方式，他对这些处理方式的偏见会影响他对结果的评价。所以，经治医生不能成为盲法的评定者。若评定者和患者都对处理方式保持“盲法”，该课题就称为“双盲”课题。同一课题是否采用盲法可得到不同的结果。【案例】一项比较西药和中药治疗神经衰弱的研究:①在双盲条件下，两种处理方法没有显著性差异（为使患者保持盲法，西药组患者同时服苦味的安慰剂式的中药汤剂，中药组患者同时服西药安慰剂胶囊）；②如果这个课题用非盲法在一个西医医院进行，患者和临床评定者都低估中药的疗效，高估西药的疗效，结果将得出治疗神经衰弱西药疗效显著地好于中药的错误结论；③相反，若这个非盲法的课题在一所中医院进行，临床评定者和患者都高估中药的疗效低估西药的疗效，导致相反的错误结论。【注意！】对回顾性病例对照研究设计，常难以保证盲法，因评定者知道被评定者是在试验组或对照组。此种情况下，希望评定者最好不知道课题的目的，如做不到这一条，研究者应特别注意确定患者的方式。在上述情况下评定者的主观偏见还可影响评定的结果，这就是为什么回顾性课题的科学价值一般不如前瞻性课题的科学价值的理由所在。所以，大家一定要意识到科学研究是提高我们对治疗疾病的认识和比较各种治疗效果的重要途径。任何一项研究结果的科学性和临床适用性都取决于研究设计。所以，熟悉科研设计是提高研究质量的先决条件。想阅读更多【医学统计】相关知识，可以关注【医生成长伙伴】订阅号哦
医学信息包括两种，一种是患者信息，另一种是医学科研资源。医学信息具有隐私性、多样性、不完整性和冗余性，形式是多种多样的。这些医学信息资源对医院的决策管理、医疗和科研起着至关重要的作用。如何从这些复杂的信息中提取出有价值的信息成为必须要解决的问题之一。1、医疗费用分析疾病费用是指一个国家或者地区在一定时期内（通常指年）全社会用于某种或某类疾病防治所消耗的资金总额。医疗费用分析对于医院的医疗活动具有调控作用，医院也有提高医疗收益的需求。医疗费用信息包括检查费、化验费、诊疗费、药品、手术费等方面以及患者个人信息如性别、年龄、职业、住院出院情况等，具有丰富的、有价值的知识。因此，挖掘医院医疗费用数据的变化规律对医院管理决策、控制医疗费用、分析医院经济效益、提高医疗服务质量等有重要作用。【具体方法】在数据挖掘的过程中，首先，对数据进行预处理来获取若干条数据，使用聚类算法进行数据分析，可以分析出各科室开的药品以及费用是否超过标准，实现对医疗机构费用的监控管理，降低病人医疗负担的同时，分析医疗费用与年龄、性别、职业等因素的关系，为医院管理、教学、科研等提供正确的决策，也为医疗机构有效了解公众健康信息并制定关于某种疾病的预防宣传策划提供依据。2、辅助医疗诊断医疗诊断是医生通过各种途径获取有价值的信息而进行推理的过程。如何从日益庞大的病案数据库中挖掘出隐藏在其中的有用知识是当前研究的热点问题。决策树算法是数据挖掘技术的一种常用方法，具有结构简单、效率高以及规则较易理解等特点，广泛应用于海量数据的处理。此外，通过对医学数据库中大量的诊疗数据进行疾病诊断因素和疾病关联等方面的分析, 应用聚类算法、关联规则等还可以实现大肠癌早期诊断、肝癌、妇科肿瘤等多种疾病的准确诊断和预防，为医生对各种疾病的诊断治疗以及研究提供了有效方法。3、医学科研数据挖掘技术已经被应用到医疗卫生的各个领域，在基因研究和药物开发等科研中都获得了丰硕的成果，在数据分析的效率上与传统的统计分析方法相比更加高效。【举例】在序列数据分析的过程中，数据挖掘技术在基因数据的语义集成、序列识别和相似度比较等方面发挥了重要作用。通过构造决策树,不仅可以预测各个序列的功能构成，而且可以提取数据中分类信息的规则，实现对功能不明确的做出分类预测。与此同时，在新药开发的过程中，需要通过数据挖掘技术来完成开发新药物的系统设计，挖掘出新药构成的化学物质，减少新药开发研究的成本和时间。4、有效利用医疗资源医疗资源包括医疗设备、医疗人员及其掌握的各种专业技能，是人才、技术和物资资源等的综合。医疗资源不足或者浪费都将给医院的长远发展造成不可估量的影响，导致医疗工作者的工作积极性大打折扣，最终使得医院的医疗水平下降。因此，如何优化、合理地分配、利用医疗资源是一个巫待解决的间题。数据挖掘技术作为解决这一问题的有效方法已经成为热点，目前决策树技术已经被广泛应用到医疗资源占用情况的分析研究中。通过对患者职业、性别、年龄、婚姻等情况的分布情况进行分析，抓住规律，制定合理的政策来提高医疗服务的质量，进而对门诊数量进行调整。同时，对患者就医时间、门诊情况、床位使用情况、住院情况等相互间的关系进行分析统计，实现对诊疗服务的市场需求进行有效预测。根据预测信息，医院管理者可以制定策略把握各种医疗服务的时间，缩短患者等待病床、就诊等服务的时间。总之，通过对医学信息的有效挖掘，最终实现对人力资源和医疗设备等资源的有效配置，提高医疗资源的效能，进一步提高服务质量，缓解看病难的现象，最终实现医疗机构的健康可持续发展。总结除了上述应用，在医院管理、医疗政策分析和预测、医疗卫生保健、医药市场预测等诸多方面都取得了可喜的成果。随着数据挖掘算法的不断改进和完善，其处理医学数据的能力会更加强大，将会在医学领域发挥更加重大的作用。
统计名词术语大盘点【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术——如分类树、辨识分析等等的特定程序。【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。【置信度】在“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也被称作“输出变量”、“目标变量”、或者“结果变量”【估计】指的是预测一个连续型输出变量的值；也被称作“预测”。【模型】通常指的是一个数学公式，包括为它设置的参数（许多模型具有用户可以调节的参数）。【统计】就是“统而计之”对所考察事物的量的取值在其出现的全部范围内作总体的把握，全局性的认识。【测量】按一定规则给对象在某种性质的量尺上指定值。【数据】用数量或数字形式表示的资料事实称为数据。【计数数据】是以计算个数或次数获得的，多表现为整数。【散点图】用平面直角坐标系上点的散布图形来表示两种事物之间的相关性及联系模式。散点图适合于描述二元变量的观测数据。【线形图】以起伏的折线来表示某种事物的发展变化及演变趋势的统计图，适用于描述某种事物在时间序列上的变化趋势，也适用于描述一种事物随另一事物发展变化的趋势模式，还可适用于比较不同的人物团体在同一心理或教育现象上的变化特征及相互联系【中位数】位于数据分布正中间位置上的那个数。如果一组数据从小到大排列，则中位数通常是将这批数据个数一分为二，居于中间的那个数。【众数】一个次数分布中出现次数最多的那个数，众数不唯一可有一个或多个。用符号Mo表示。【离中趋势】数据具有偏离中心位置的趋势，它反映了一组数据本身的离散程度和变异性程度。【差异量数】反映一组数据离散程度的量【平均差】各数据与其平均数的离差绝对值的平均值。【方差】数据的离差平方数的算术平均数。【标准差】方差的算术平方根【差异系数】差异量数和集中量数两相对比后所形成的相对差异量数。【相关】行为变量或现象之间存在着种种不同模式、不同程度的联系。这种联系叫做相关。【直线性相关】两个变量的成对观测数据在平面直角坐标系上描点构成的散点图会环绕在某一条直线附近分布【原始分数】在测量工具上直接得到的测值（数字），叫原始分数。【相对评分分数】通过被试间相互比较而确定意义的分数叫相对评分分数。【绝对评分分数】通过拿被试测值跟应有标准作比较来确定其意义的分数叫绝对评分分数【测验信度】测验在测量它所测特质时得到的分数（测值）的一致性。它是对测验控制误差能力的量度，是反映测验性能的一个重要质量指标【随机变量】我们称记录各种随机试验结果的变量为随机变量。【概率】通俗地说，某事件发生的概率就是该事件发生的可能性大小记作为P（A）【正态分布】是连续性随机变量中常见的一种概率分布形态也称常态分布。【总体】我们把客观世界中具有某种共同特征的元素的全体称为总体。【样本】从总体中抽取的部分个体组成的群体称为样本。【统计量】在总体数据基础上求取的各种特征量数我们称其为参数，应用样本数据计算的各种特征量数我们称其为统计量。【抽样分布】从一个总体中随机抽取若干个等容量的样本，计算每个样本的某个特征量数，由这些特征量数形成的分布，称为这个特征量数的抽样分布【小概率事件】在教育统计中常常把概率取值小于0.05或小于0.01的随机事件称为小概率事件。【统计假设检验的显著性水平】在统计假设检验中，公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平。记为α。虚无假设又称为原假设、零假设，以符号H0表示。虚无假设在假设检验中将被视作为已知条件而应用，因此虚无假设应是一个相对比较明确的陈述命题，一定要含有“等于什么”的成分。备择假设又称解消假设，研究假设等，以符号H1表示。备择假设作为虚无假设的对立假设而存在，因此它也是一个陈述命题，备择假设是对虚无假设的否定【方差分析】统计学中一种独特的假设检验方法，它的最基本功能就是一次性检验多个总体平均数的差异显著性【差异系数】又称为变异系数和变差系数，用符号CV表示。差异系数是一种反映相对离散程度的系数，即相对差异量数。它消去了单位，因而适合于不同性质数据的研究与比较。数据在次数分布中所处的地位可用百分等级来表示。百分等级也称百分位。用记号PR表示。百分等级反映的是某个观测分数以下数据个数占总个数的比例的百分数，在0到100之间取值。如百分等级PR=75，与其对应的这个百分位数，读作第75百分位数，记作P75【相关】统计学上用相关系数来定量描述两个变量之间的直线性相关的强度与方向。如相互关联着的两变量，一个增大另一个也随之增大，一个减小另一个也随之减小，变化方向一致是正相关。如相互关联着的两变量，一个增大另一个反而减小，变化方向相反是负相关。相关系数用r表示， r在-1和+1之间取值。相关系数r的绝对值大小，表示两个变量之间的相关强度；相关系数r的正负号，表示相关的方向，分别为正相关和负相关；相关系数r=0，称零线性相关，简称零相关；相关系数|r|=1时，表示两个变量是完全相关。当0.7≤|r|＜1，称为高相关；当0.4≤|r|＜0.7时，称为中等相关；当0.2≤|r|＜0.4时，称为低相关；当|r|＜0。2时，称极低相关或接近零相关【积差相关】是应用最普遍、最基本的一种相关分析方法，尤其适合于对两个连续变量之间的相关情况进行定量分析【等级相关适用的几种情况】①两列观测数据都是顺序变量数据，或一列是顺序变量数据，另一列是连续变量的数据。如对学生的绘画、体育测试成绩排名就属顺序变量数据②两个连续变量的观测数据，其中有一列或两列数据的获得主要依靠非测量方法进行粗略评估得到。如语文基础知识水平可测验加以测量但学生的课文朗读水平却只能根据若干准则由老师给予大体的评估。点双列相关适用于双变量数据中，有一列数据是连续变量数据，如体重、身高以及许多测验与考试的分数；另一列数据是二分类的称名变量数据，如性别【三种偏态分布】如果一个测验对某一被试团体来说，难度相对显得大，那么，被试团体中大多数人就会得低分，被试总分分布就会形成正偏态分布；如果一个测验对某一被试团体来说，难度相对显得小，被试团体中就会有很多人得高分，总分分布就会形成负偏态；假定被试团体在某一特定方面，其水平分布事实上是呈正态分布的，若测验项目的难度确能做到对这个被试团体来说是恰当的，那么对这个团体施测这一测验，所得被试测验总分分布自然也会呈正态分布。想阅读更多【医学统计】相关知识，可以关注【医生成长伙伴】订阅号哦
美国医学研究生申请专业咨询,天道留学成功案例覆盖全美知名院校!留学专家一对一解析美国医学研究生申请,院校信息,申请要求,就业前景,培训+申请&&&一步到位!
【你知道吗？】数据挖掘与数据分析的主要区别是什么？数据分析是在已定的假设上将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的预测和决策，这时就需要数据挖掘，也就是我们数据分析师系统成长之路的“更上一楼”。数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。而两者的具体区别在于：数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。【举个例子说明】你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。【再举个栗子】你打算送女朋友戒指，那么你手上有品牌和款型名单。你按照价格，风格，材质分类，得出如下结论：钻戒比钢戒贵，大钻戒比小钻戒贵，钢戒款式多，钻戒款式少。OK，这就是数据分析。对于一批数据，根据你的先验约束（按照什么什么划分）获得的结论。但是，不是最贵的你的女朋友就最喜欢，女人嘛，感性的动物。也不是最贵的你能买得起。这些信息的价值，对你没有意义，你需要的就是用最少的钱，让你女朋友最开心。由此你需要数据挖掘。最优标准就是，最少的投入，最大的开心。OK。你需要先验的去寻找，贵的戒指不买的理由。哪怕从已有数据中得出。比如“钻戒款式少”或者“大钻戒也比钢钻戒要小”。同时你要去问问你的女朋友，你觉得怎么样才开心啊。当然，如果你女朋友来一句“反正看你皮夹胖的可以卡住门，我就不开心”，那你就得继续琢磨，我得找个刚好投入能让皮夹不卡门的，而且让女朋友开心的。于是，你又去数据分析，此时实际上是用价值的评价标准，对数据进行价值化。因此如果你确定了分析方式，则动作确实是数据分析，但是带上你确定价值化的评价标准的动作，就是数据挖掘了。最终，你可以得到一堆理由，即少钱，也让女朋友开心。讲了这么多，总成成一个表格让大家看得更清楚。想阅读更多【医学统计】相关知识，可以关注【医生成长伙伴】订阅号哦
医学数据挖掘技术有哪些？目前大多数医院对数据库的处理有限，如何利用这些海量的信息资源来为疾病的诊断和治疗提供科学的决策，总结各种医治方案的疗效，更好地为医院的决策管理、医疗、科研和教学服务，已越来越为人们关注。在这样的背景之下，医学数据挖掘应运而生。医学数据挖掘是提高医院信息管理水平，为疾病的诊断和治疗提供科学的、准确的决策，促进远程医疗和社区医疗发展的需要。一、数据挖掘概述数据挖掘( Data mining)，是指从数据库中提取隐含在其中的、人们事先未知的、潜在的有用信息和知识。所提取的知识可以表示为概念、规则、规律、模式等形式。数据挖掘是一门近几年才发展起来的多领域知识的交叉学科。二、医学数据挖掘具有特殊性医院信息涵盖了医疗过程和医院活动的全部数据资源，包括临床医疗信息和医院管理信息。我们感兴趣的主要是临床医疗信息，只有这部分数据才能反映医学信息的独特之处，医学数据挖掘的主要对象也是针对这部分信息资源的。医学信息具有以下特点:1、模式的多态性医学信息包括纯数据(如体征参数、化验结果)、信号(如肌电信号、脑电信号等)、图像(如B超、CT等医学成像设备的检测结果)、文字(如病人的身份记录、症状描述、检测和诊断结果的文字表述），以及用于科普、咨询的动画、语音和视频信息。医学信息的多模式特性是它区分其它领域数据的最显著特征，这种多属性模式并存加大了医学数据挖掘的难度。2、不完整性病例和病案的有限性使医学数据库不可能对任何一种疾病信息都能全面地反映，表现为医学信息的不完全性。同时，许多医学信息的表达、记录本身就具有不确定和模糊性的特点。疾病信息所体现出的客观不完整和描述疾病的主观不确切，形成了医学信息的不完整性。3、时间性医学检测的波形、图像都是时间的函数；还有一部分医学信息，比如病人的身份记录等静态数据，虽然不带有时序性，但都是对病人在某一时刻医疗活动的记录。4、冗余性医学数据库是一个庞大的数据资源，每天都会有大量相同的或部分相同的信息存储在其中。比如，对于某些疾病，病人所表现的症状、化验的结果、采取的治疗措施都可能完全一样。医学信息的所具有的这些特点，使得医学数据挖掘与普通的数据挖掘存在较大的差异，决定了医学数据挖掘的特殊性。三、医学数据挖掘技术1、数据预处理医学数据库中含有海量的、不同来源的原始信息，其中包括大量模糊的、不完整的、带有噪声和冗余的信息。在数据挖掘之前，必须对这些信息进行清理和过滤，以确保数据的一致性和确定性，将其变成适合挖掘的形式。2、信息融合技术医学信息是由文字、数据、波形信号、图像、以及少量的语音和视频信号组成。对这些不同物理属性的医学数据，应采用不同的技术和措施进行处理，使其在属性上趋同或一致，再对处理的结果进行综合。医学信息的多源性、时序性和非时序性数据共存、数字型数据和非数字型数据共存的特点，加大了信息融合的难度。3、快速的挖掘算法医学数据库是一个涉及面广、信息量大的信息库。要在这样庞大的数据库中提取知识，需要花费比其它数据库更多的时间，因此必须考虑医学数据挖掘的效率问题。研究快速挖掘算法对于远程医疗和社区医疗具有更深远的意义，将直接影响其响应速度和医疗成本。同时，医学数据库的类型较多，并且又是动态变化的，要求挖掘算法具有一定的容错性。4、提供知识的准确性和可靠性医学数据挖掘的主要目的是为医疗活动和管理提供科学的决策，因此必须保证挖掘算法所提供的知识具有较高的准确率和可靠性。如何降低医学数据挖掘过程中的风险，提高挖掘结果的准确性和科学性，是医学数据挖掘能否得到实际应用的关键所在。医学数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科，需要从事智能信息处理、计算机、应用数学的科研人员与医务工作者进行通力的合作，力争在多属性医学信息的融合、挖掘算法的高效性和准确性等关键技术方面有所突破。随着理论研究的深入和进一步的实践摸索，医学数据挖掘在疾病的诊断和治疗、医学科研与教学以及医院的管理等方面将会发挥巨大的作用。想阅读更多【医学统计】相关知识，可以关注【医生成长伙伴】订阅号哦
登录百度帐号