统计学在生物医学领域的应用
一、 前言
统计学是应用数学的分支，它研究如何收集、分析和解释数据。生物医学领域是统计学应用广泛的一个领域，生物医学中的数据包含着很多有用的信息，但由于数据种类多样、样本大小不一、错误率高等原因，需要统计学来对其进行处理和分析，从而提取这些数据中的信息和规律。
二、 生物医学研究中的统计方法
1. 生物医学数据的分类
生物医学数据包括了体内生物活动的各种参数，如生理指标、疾病标志物等。生物医学数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是直接或间接测定出来的、用数字表示数值大小的数据，例如：身高、体重、血压、血糖等。
定性数据是非数字化数据，通常用文字或符号表示，如性别、种族、病史等。
2. 统计方法的选择
在生物医学领域中，有很多种统计方法可以用来处理和分析数据。选择何种方法应考虑到变量的类型、数据的分布情况、相关性、多重测试问题以及所需要的结论类型等多方面的因素。 一般而言，大多数研究中使用的统计方法包括了描述统计、推断统计、多变量统计、时间序列分析等。
其中，描述统计可以用来描述样本的中心趋势、离散程度等基本特征；推断统计可以用来推断总体参数，例如均值、方差等；多变量统计可用于建立预测模型，以及分析变量之间的关系；时间序列分析可用于处理时间序列数据。
3. 常用统计方法的应用
(1) 分布检验
分布检验是用来检验一个样本的分布是否符合某个理论分布的方法。在生物医学研究中，分布检验常常用来检验样本的分布是否服从正态分布、t分布或F分布等。
(2) 参数检验
参数检验是用来比较两个或多个样本是否存在显著差异的方法。在生物医学领域中，参数检验可以用来比较两组样本之间的均值差异或者方差差异等。
(3) 非参数检验
非参数检验是一类不需要人为设定模型分布假定的统计方法。在生物医学领域中，非参数检验可以用来比较两个或多个样本是否存在显著性差异，尤其是在非正态分布、小样本、存在异常值等情况下。
spss在医学统计学中的应用（二）
2007-12-24 17:44:08
方差分析A
常见方差分析有：
完全随机设计的方差分析（即单因素方差分析）、随机区组设计的方差分析（即配伍设计或两因素方差分析）、多因素的方差分析、析因设计的方差分析、协方差分析、多元方差分析、交叉设计的方差分析、重复测量的方差分析等等。
完全随机设计的方差分析（即单因素方差分析）应用 Analyze→Compare
Means→One-Way ANOVA过程。可进行各组均数间的两两比较。
两因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析：应用 Univariate （a.[统]单变量的）的子菜单。
多元方差分析：当结果变量（应变量）不止一个时，应用Multivariate子菜单。
重复测量的方差分析：应用Repeted Measures子菜单。
Variance Components子菜单：用于做方差成份模型。
常用的菜单项是univarate。
univarate对话框界面说明
最常用的有：Dependent Variable框、Fixed Factors框、Model钮、Post Hoc钮。
【Dependent Variable框】选入需要分析的变量（应变量），一个。
【Fixed Factors框】 固定因素。
【Random Factors框】 随机因素。
【Covariate框】 协方差分析时的协变量。
【WLS Weight框】 即用于选入最小二乘法权重系数。
【Model钮】 用于设置在模型中包含哪些主效应和交互因子。
Build Term 下拉列表框用于选择进入模型的因素交互作用级别。
Sum of squares 框用于选择方差分析模型类别，默认的3型即可；
Include intercept in model 复选框，用于选择是否在模型中包括截距。
统计学在临床试验中的作用
摘要：在应用统计学的基本概念的基础上，探讨临床研究中统计学的作用以及在不同类型的临床试验中比较结果的一些方法。分析下面我们将举一些例子，看看在分析临床试验中数据偏倚时如何使用其它的检验方法进行多重检验时必须校正，使临床试验的结果更真实可信，并有助于我们研究新疗法。
关键词：应用统计学；临床研究数据；检验方法
中图分类号：r96 文献标识码：a 文章编号：1673-8500（2013）02-0075-01
一、临床试验的统计学方法
临床试验 是指按科学的实验方法，研究疾病在临床阶段规律的试验。临床试验研究的对象主要是病人或健康人。
1.选择病人可以作为实验组也可以作为对照组。一般是选择患某种确诊疾病的患者为观察病例。选择病人除考虑病人本身的特征外，还要考虑疾病的特征，如病情的发展状况，常规治疗方案的疗效情况，病人的生存状况是否存在危险等等方面。
2.选择健康人。一般是作为试验的对照组，考虑的各方面因素与病人相同或相近。由于人的背景因素及个性特征极为复杂，在进行临床试验研究时，除考虑上述因素外，还要考虑医德等方面的问题。在选择病人及健康人、选择处理因素时，要非常慎重。试验前应该经过科研小组成员及有关专家的认真讨论，并进行周密设计，以避免出现各种意外情况。因此，针对人体的临床试验研究与动物试验研究存在很大的区别。这是每位医学科研工作者应该十分注意的。
3.社区干预试验。是指对社区中的所有人群施加某种处理因素并观察一段较长的时间。其目的是通过干扰某些在人群中存在的危险因素或施加某种保护性措施，观察处理因素在社区人群中产生的效应或预防效果。典型的社区干预试验的实例之一是在社区人群的饮水中加入氟化物以观察是否能够降低人群的龋齿发生率的试验。由于社区干预试验中涉及人群数量多，人群结构复杂，不易控制处理因素及背景干扰因素，且难以对人群给予处理因素时进行随机化分配，其试验效果及效应的确切性往往不易准确判断或确定。
・２２・ 湖北巾医杂志 ２０１０年第３２卷第１１期
统计学在中医临床研究中的正确应用
马利，沈绍武 ，胡芳，蔡晓红
（湖北中医药大学信息工程学院，湖北武汉４３００６５）
关键词统计学；中医临床；应用研究 中图分类号：Ｒｔ９５ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００—０７０４（２０１０）１１—００２２—０３
医学研究的目的是探索医学随机现象中未知的分布规律，
而如何从具有不确定性的随机现象中揭示事物内在的必然性正
是统计学的任务。纵观医学研究的历史，统计学思维始终渗透
其中，可以说现代医学研究的每一个成果都离不开统计学和统
计学家的参与。同样地，由于中医理论的高度抽象和错综复杂，
临床研究结果往往会受到许多随机因素的影响，有必要利用统
计分析方法来探究其规律性，并用容易理解的方式将研究结果 表达出来，为最终决策提供科学依据…。因此，统计学在中医临
床研究中有着广泛的应用前景。
在中医临床研究中，以定性描述为主的研究手段经历了一 个漫长的时期 Ｊ。随着计算机技术的飞速发展和广泛应用，数
据成为主要的信息载体，临床研究手段也从定性描述转化为定
量分析。作为定量分析的主要手段，统计分析分以下三个层次，
主要特征分别为：第一层次的数据以数据集的方式存储，数据处
理方法主要为统计描述和单因素统计推断；第二层次的数据以
数据库的方式存储，数据处理方法主要为多元统计分析；第三层
次的数据以高维高阶的数据仓库方式存储，数据处理方法主要
为数据挖掘。下面从以上三个层次分别阐述统计学在中医临床
研究中的应用。
１统计描述和单因素统计推断在中医临床研究中的应用
统计描述是数据处理中对数据进行整理的主要手段，也是
后期进行统计推断的基础。通过统计描述，可初步了解数据资
料的数字特征和分布形态。根据统计学理论，统计描述有两种，
一是根据数据资料类型计算各种统计指标，如计量资料主要采
用均数、方差等，计数资料主要采用频数、构成比、率等分类指
