1. 医学统计学研究的对象是
A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据
C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗
E．有变异的医学事件
2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是
A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体
C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体
E．依照随机原则抽取总体中的部分个体
3. 下列观测结果属于等级资料的是
A．收缩压测量值 B．脉搏数
C．住院天数 D．病情程度
E．四种血型
4. 随机误差指的是
A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差
C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差
E. 由偶然因素引起的误差
5. 收集资料不可避免的误差是
A. 随机误差 B. 系统误差
C. 过失误差 D. 记录误差
E．仪器故障误差
答案: E E D E A
1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是
A. 中位数 B. 几何均数
C. 均数 D. 95P百分位数
E. 频数分布
2. 算术均数与中位数相比，其特点是
A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息
C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料
E．更适用于分布不明确资料
临床医学研究设计和数据分析
临床医学研究设计和数据分析是现代医学领域中至关重要的环节。在进入医学实践之前，医学生必须通过一系列临床研究来验证和证实新的医学知识和治疗方法。这些研究需要设计合理的研究方案，并对收集到的数据进行分析和解释。本文将介绍临床医学研究设计和数据分析的基本原则和方法。
1. 研究设计
研究设计是临床医学研究的基础。一个好的研究设计能够保证研究结果的可靠性和有效性。常见的研究设计包括随机对照试验、前瞻性队列研究、回顾性队列研究等。其中，随机对照试验是当今医学研究中最为严谨的设计，通过将参与者随机分配到实验组和对照组，来评估新的治疗方法的疗效。
2. 数据收集
数据收集是研究过程中的关键步骤。为了保证数据的可靠性和准确性，研究人员需要设计有效的数据收集工具，并进行严格的培训和质控。通常，数据收集可以通过问卷调查、现场观察、医疗记录等方式进行。此外，为了保护个人隐私和数据安全，研究人员还需要遵循相关法律和道德准则，对收集到的数据进行匿名化和保护。
3. 数据分析
数据分析是临床医学研究中的关键环节。通过对收集到的数据进行分析，可以得到有意义和可解释的结果。在数据分析中，常见的统计方法包括描述性统计、方差分析、回归分析等。此外，随着大数据时代的到来，机器学习和人工智能等技术也得到了广泛应用。这些新兴技术可以帮助研究人员在海量数据中挖掘出有用的信息。
4. 研究结果的解释与应用
研究结果的解释与应用是临床医学研究的最终目标。研究人员需要通过对数据分析结果的解读，得出合理的结论，并对医学实践和政策制定提供有益的建议。研究结果的应用还需要考虑到患者的特点和需求，以及医疗资源的分配和利用情况。对于一项优秀的研究来说，最终的应用是能够改善患者的生存质量和治疗效果。
5. 数据共享和再利用
随着科学研究的进展和数据技术的发展，数据共享和再利用变得越来越重要。共享研究数据可以促进学科交流和合作，也可以减少重复研究的发生。同时，数据再利用可以促进对大规模数据的挖掘和分析，从而产生更多的研究新发现。因此，在临床研究中，构建数据共享机制和研究伦理框架是非常重要的。
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学习分析数据模型及数据处理方法研究
作者：魏顺平
来源：《中国电化教育》2016年第02期
摘要：数据是学习分析的基础，应用恰当的数据处理方法则是学习分析成功的关键。该文抓住学习分析领域这两个关键点，采用演绎与归纳相结合的方法，即在格框架指导下演绎得出学习分析数据模型的基本框架，参考Moodle学习平台中的数据表结构来丰富数据模型中的各个细节，构建了学习分析数据模型；接着以数据模型中的“学习行为”数据表为例，列出了这一数据表中可能出现的数据子集，以实际案例介绍了针对不同数据子集的处理方法。学习分析实践表明，这些处理方法中最为常用的是分类汇总，在分类汇总的基础上可进一步采用聚类、社会网络分析、文本挖掘等方法，使分析不断走向深入。
关键词：学习分析；格框架；数据模型；数据处理方法
中图分类号：G434
文献标识码：A
一、引言
美国新媒体联盟（NMC）在地平线报告中连续四年（从2011年开始）把学习分析作为影响教育发展的趋势和关键技术，并指出学习分析是从教育大数据或者与学生相关的海量数据中辨别他们的学习行为发展趋势和模式，以此促进个性化的高等教育支持系统。这在一个大数据盛行的时代，教育领域的研究者、管理者、教师、技术人员都会去尝试使用学习分析技术，去挖掘手中持有的教育大数据的价值。
这种对学习分析技术应用的广泛探索让我们看到了诸多可能性，并让我们发现学习分析技术简直无所不能。综合相关研究对学习分析领域的梳理，作者将学习分析典型应用分为四类，即现状描述、教学评价、未来预测、教学干预，主要利益相关者可分为管理者、教师、学生及研究人员。
正因为学习分析应用非常广泛，让相关人员跃跃欲试。来自英国开放大学教育技术研究所的研究表明，要让教师和学生参与到学习分析过程中来，而不仅仅是利用他们产生的数据，他们的介入是解读数据分析结果并使分析结论应用于改进教学和学习的关键。然而，教师和学生在参与到学习分析过程中，学习已有的学习分析研究，往往只能看到起因和结果，中间的过程往往不呈现，数据结构以及数据处理细节往往是黑箱。因此，本文拟重点介绍学习分析中的数据结构及其处理方法，使每个读者真正掌握学习分析的技术细节，使这一技术真正发挥作用。
医学研究中的质性研究方法与数据分析
质性研究方法在医学研究领域中扮演着重要的角色。与定量研究方法相比，质性研究关注的是问题的深度理解，以及对个体经验和观点的考察。在医学领域，质性研究方法常用于探索病人症状的体验、医患关系以及医疗政策的制定等方面。本文将讨论医学研究中常用的质性研究方法及数据分析方法。
一、质性研究方法
1. 访谈
访谈是质性研究方法中最常用的手段之一。医学研究中的访谈可以分为结构化访谈和非结构化访谈。结构化访谈通常通过预先设计好的问题进行，以获取特定的信息。而非结构化访谈则更加自由，鼓励被访者自由发表观点和经验。
2. 观察
观察是另一种常用的质性研究方法。通过观察病人或医生在现实场景中的行为和交流，可以收集到丰富的信息。观察可以是直接观察，即研究者亲自参与所研究对象的活动。也可以是间接观察，通过观察记录等方式。
3. 文献分析 文献分析是通过阅读和解析已有的相关文献来获得信息。医学领域中的大量研究报告、病历和病情记录等都包含了丰富的质性数据，通过对这些文献的整理和分析，可以获得深入理解和洞察。
二、质性数据分析
质性数据在医学研究中是一种非结构化的数据形式，对其进行分析需要采用特定的方法。以下是医学研究中常用的质性数据分析方法：
1. 词频分析
词频分析是一种用于确定在所研究对象的语言中某些词语出现的频率和排列的方法。通过词频分析，研究者可以了解到在医学研究中不同关键词的重要性和用法。
2. 话语分析
话语分析可以帮助研究者理解对于特定话题的讨论中的细微差别和语义。通过对研究对象的话语进行分析，研究者可以揭示隐藏在表面的潜在意义，并对其进行解释和阐述。
3. 主题分析
主题分析是质性数据分析中最常用的方法之一。主题分析的目的是通过对一系列的文本进行分类和整理，以发现其中的主题和模式。在医学研究中，主题分析可以帮助研究者抽取出病人对于症状、治疗或者医疗体验的关键主题。
4. 图像分析 图像分析是医学研究中常用的数据分析方法之一。医学图像中包含丰富的信息，通过分析图像可以获得关于疾病和狀况的详细描述和理解。
