医学事务部分析
临床医学数据分析报告
案例二 最近小编阅读的文献中很多都是与医学研究挂钩，比如肿瘤病人的数据分析、肿瘤亚型分类、肿瘤药物治疗与寿命关联研究等等。发现有趣的现象是，这些文章的分析思路用到很多专业的生物信息学的方法。小编本人是学生物信息学的，对医学专业不甚了解，但是看了这些医学研究文章，顿时豁然明了，原来还可以从生物信息学角度分析疾病。那么，作为专业医生，小编认为也没必要努力学习专业的生物信息学，能够看懂和阐述分析结果就可以。至于如何分析，可以自学使用免费生物学软件，没时间也可花钱请专业公司分析下。医生若能有效将医学和生物信息结合利用起来，那么发表一篇文章完全不是问题。必须提的是，云生信平台多个生物信息分析模块就可以帮你完成专业医学相关数据分析。虽然，打广告不可少，但这是货真价实的数据分析平台，现在还是可以免费使用。 现在向大家介绍一篇研究肾细胞癌亚型分类的文章，该文章2010年发表在Genes & cancer上，截止目前引用率达到106次，该文章是很有研究和学习价值的。 文献引用： Brannon A R, Reddy A, Seiler M, et al. Molecular stratification of clear cell renal cell carcinoma by consensus clustering reveals distinct subtypes and survival patterns[J]. Genes & cancer, 2010, 1(2): 152-163. 该文章使用的数据是基因癌症样本中表达值，但是癌症样本未区分开。研究目的是将癌症样本分为2个亚型，即ccA和ccB，以及比较ccA和ccB样本中基因的不同。文献提供的流程图如下。该流程分为两个模块：首先将癌症样本分类、然后比较不同类别的基因表达水平差异。这个流程思路很有参考价值，有样本数据的可以尝试下哦。此外，这个思路可以利用云生信模块做一下，现在来看看云生信是如何实现的，将其分为4步。
医学统计学案例分析 (1)
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 医学统计学案例分析(1) 案例分析四格表确切概率法【例 1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将 27 例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表 1-4。 经检验，得连续性校正 2 =3.134，P＞0.05，差异无统计学意义，故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。 表 1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物中药西药合计有效 12（9.33） 6（8.67）无效 2（4.67） 7（4.33）合计 14 13 27 有效率（％） 85.7 46.2 66.7 18 9 【问题 1-5】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？【分析】 (1) 该资料是按中西药的治疗结果（有效、无效）分类的计数资料。 (2) 27 例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。 (3) 患者总例数 n=27＜40，该医师用 2 检验是不正确的。 当 n＜40 或 T＜1时，不宜计算 2 值，需采用四格表确切概率法（exact probabilities in 22 table）直接计算概率案例分析－卡方检验（一）【例 1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取 140 例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗 80 例，有效 64 例，西药组治疗 60例，有效 35 例。 1 / 5
对生物医学工程的理解
我对生物医学工程的理解 电气工程学院自动化一班 XX XXXXXXXXX 生物医学工程学是综合生物学、医学和工程学的理论和方法而发展起来的边缘性学科，其基本任务是运用工程技术手段，研究和解决生物学和医学中的有关问题。虽然它作为一门独立学科发展的历史尚不足50年，但由于它在保障人类健康和为疾病的预防、诊断、治疗、康复服务等方面所起的巨大作用，它已经成为当前医疗保健性产业的重要基础和支柱。 生物医学工程(Biomedical-Engineering)是一门新兴的边缘学科，它综合工程学、生物学和医学的理论和方法，在各层次上研究人体系统的状态变化，并运用工程技术手段去控制这类变化，其目的是解决医学中的有关问题，保障人类健康，为疾病的预防、诊断、治疗和康复服 它是一门理工医相结合的交叉学科，它是应用工程技术的理论和方法，研究解决医学防病治病，保障人民健康的一门新兴的边缘科学。生物医学工程学研究的学科方向主要有：计算机网络技术和各类大型医疗设备；计算机网络技术包括：数字化医学中心，医学图象处理及多媒体在医学中的应用，生物信息的控制及神经网络生物医学信号检测与处理。随着科学技术的发展，各类大型医疗设备在医院中的应用越来越广泛，大型医疗设备的操作、维修及管理人员是各大医院及公司急需的人才。 生物医学工程学的研究是以应用基础性研究为主，其领域十分广泛，并在不断扩展之中。就现阶段而言，生物医学工程学的研究主要涉及生物力学、生物材料学、人工器官、生物系统的建模与控制、物理因子的生物效应、生物系统的质量和能量传递、生物医学信号的检测与传感器原理、生物医学信号处理方法、医学成像和图像处理方法、治疗与康复的工程方法等。 本专业学生主要学习生命科学、电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，受到电子技术、信号检测与处理、计算机技术在医学中的应用的基本训练，具有生物医学工程领域中的研究和开发的基本能力。 1．掌握电子技术的基本原理及设计方法；2．掌握信号检测和信号处理及分析的基本理论； 3．具有生物医学的基础知识； 4．具有微处理器和计算机应用能力； 5．具有生物医学工程研究与开发的初步能力； 6．了解生物医学工程的发展动态。
医学统计学分析计算题_与解析
第二单元 计量资料的统计推断 分析计算题 2.1 某地随机抽样调查了部分健康成人的红细胞数和血红蛋白量，结果见表4： 表4 某年某地健康成年人的红细胞数和血红蛋白含量 指 标 性 别 例 数 均 数 标准差 标准值* 红细胞数/1012 ·L -1 男 360 4.66 0.58 4.84 女 255 4.18 0.29 4.33 血红蛋白/g ·L -1 男 360 134.5 7.1 140.2 女 255 117.6 10.2 124.7 请就上表资料： (1) 说明女性的红细胞数与血红蛋白的变异程度何者为大？ (2) 分别计算男、女两项指标的抽样误差。 (3) 试估计该地健康成年男、女红细胞数的均数。 (4) 该地健康成年男、女血红蛋白含量有无差别？ (5) 该地男、女两项血液指标是否均低于上表的标准值（若测定方法相同）？ 2.1解： (1) 红细胞数和血红蛋白含量的分布一般为正态分布，但二者的单位不一致，应采用变异系数(CV )比较二者的变异程度。 女性红细胞数的变异系数0.29 100%100% 6.94%4.18 S CV X = ?=?= 女性血红蛋白含量的变异系数10.2 100%100%8.67%117.6 S CV X =?=?= 由此可见，女性血红蛋白含量的变异程度较红细胞数的变异程度大。 (2) 抽样误差的大小用标准误X S 来表示，由表4计算各项指标的标准误。 男性红细胞数的标准误0.031 X S = ==(1210/L ) 男性血红蛋白含量的标准误0.374 X S = ==(g/L )
女性红细胞数的标准误0.018X S = ==(1210/L ) 女性血红蛋白含量的标准误0.639X S = ==(g/L ) (3) 本题采用区间估计法估计男、女红细胞数的均数。样本含量均超过100，可视为大样本。σ未知，但n 足够大 ，故总体均数的区间估计按 (/2/2X X X u S X u S αα-+ , )计算。 该地男性红细胞数总体均数的95%可信区间为： (4.66－1.96×0.031 , 4.66＋1.96×0.031)，即(4.60 , 4.72)1210/L 。 该地女性红细胞数总体均数的95%可信区间为： (4.18－1.96×0.018 , 4.18＋1.96×0.018)，即(4.14 , 4.22)1210/L 。 (4) 两成组大样本均数的比较，用u 检验。 1) 建立检验假设，确定检验水准 H 0：12μμ=，即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数无差别 H 1：12μμ≠，即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数有差别 0.05α= 2) 计算检验统计量 22.829X X u === 3) 确定P 值，作出统计推断 查t 界值表(ν＝∞时)得P <0.001，按0.05α=水准，拒绝H 0，接受H 1，差别有统计学意义，可以认为该地健康成年男、女的血红蛋白含量均数不同，男性高于女性。 (5) 样本均数与已知总体均数的比较，因样本含量较大，均作近似u 检验。 1) 男性红细胞数与标准值的比较 ① 建立检验假设，确定检验水准 H 0：0μμ=，即该地男性红细胞数的均数等于标准值
医学设计研究的数据管理和分析选择题
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. P百分位数 95 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 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是
A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1： 80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是 A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围 E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常” 4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是 A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布 C．有大样本数据 D．数据服从对称分布 E．数据变异不能太大 5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量()呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用 A．全距 B．标准差 C．变异系数 D．方差 E．四分位数间距 答案：A E D B E 1. 样本均数的标准误越小说明 A. 观察个体的变异越小 B. 观察个体的变异越大 C. 抽样误差越大 D. 由样本均数估计总体均数的可 靠性越小 E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大
医学统计学试题与答案
医学统计学试题及答案 习题 《医学统计学》第二版（五年制临床医学等本科生用） （一）单项选择题 1．观察单位为研究中的( d )。 A．样本 B. 全部对象 C．影响因素 D. 个体 2．总体是由（ c ）。 A．个体组成 B. 研究对象组成 C．同质个体组成 D. 研究指标组成 3．抽样的目的是（b ）。 A．研究样本统计量 B. 由样本统计量推断总体参数 C．研究典型案例研究误差 D. 研究总体统计量 4．参数是指（b ）。 A．参与个体数 B. 总体的统计指标 C．样本的统计指标 D. 样本的总和 5．关于随机抽样，下列那一项说法是正确的（ a ）。 A．抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取 B．研究者在抽样时应精心挑选个体，以使样本更能代表总体 C．随机抽样即随意抽取个体 D．为确保样本具有更好的代表性，样本量应越大越好 6.各观察值均加（或减）同一数后（ b ）。 A.均数不变，标准差改变 B.均数改变，标准差不变 C.两者均不变 D.两者均改变 7.比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用（ a ）。 A.变异系数 B.差 C.极差 D.标准差 8.以下指标中（d）可用来描述计量资料的离散程度。 A.算术均数 B.几何均数 C.中位数 D.标准差 9.偏态分布宜用（c）描述其分布的集中趋势。 A.算术均数 B.标准差 C.中位数 D.四分位数间距 10.各观察值同乘以一个不等于0的常数后，（b）不变。 A．算术均数 B.标准差 C.几何均数 D.中位数 11.（ a ）分布的资料，均数等于中位数。 A.对称 B.左偏态 C.右偏态 D.偏态 12.对数正态分布是一种（ c ）分布。
医学统计学论文
医学统计学论文 【摘要】大学生是当今社会中的新鲜血液，是新生代的力量。当代大学生的道德素质的层次会直接左右我们的身心健康水平，同时也影响到社会的前进发展。对于当代大学生道德现状的分析调查可以直接的反映出当今社会所存在的问题。大学生的道德取向则是一个社会道德的风向标。所以，提高当代大学生道德素质是当今社会刻不容缓的问题，同时对于社会主义现代化建设也有很重要的意义。本文基于调查问卷所得出的严谨数据，对学校内的大学生道德现状进行客观分析，并得出相应数据。 一、调查目的 1了解现在大学生的社会道德水平。 2关注大学生的发展，以总结现大学生存在的问题。 3分析原因，找到相关的原因。 二、调查设计 1调查对象：郑州大学继续教育学院 2调查时间:2016年9月—2016年10月 3调查方法：采用问卷调查（问卷共30题） 4问卷：发放出书面问卷200份，回收问卷179份 三、数据分析 数据经整理后，采用SPSS17.0统计软件包录入数据并运用独立样本t检验、方差分析和卡方检验进行数据分析。 四、影响因素的分析 为了能更好的来参照男女性别以及年级的不同，从而对调查问卷涉及的问题所给出的不同回答，我们做了诸多的关于性别差异，年纪差异的数据分析。其中也包括了T检验，交叉表等形式，当然，对于道德素质的选材，我们也没有一个硬性的指标来衡量乃至划分层次的高低。一方面，这给我们的调查统计造成了难以精准的障碍，另一方面，在我们的论文阐述中也不易找到相似的文献资料供以参考。尽管有这些不可避免的问题存在，我们小组还是尽量在数据统计分析出的结果中找到相关性。 1，年级差异对道德水平的影响 针对我们调查问卷主要涉及大学生群体的三个年级、大一、大二、大三，我们采用了不同的交叉表等形式来进行分析。
医学统计学案例分析(1)
案例分析—四格表确切概率法 【例1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。经检验，得连续性校正χ2=3.134，P＞0.05，差异无统计学意义，故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。 表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较 药物有效无效合计有效率（％）中药12（9.33）2（4.67）1485.7 西药 6（8.67）7（4.33）1346.2 合计1892766.7【问题1-5】 （1）这是什么资料？ （2）该资料属于何种设计方案？ （3）该医师统计方法是否正确？为什么？ 【分析】 (1) 该资料是按中西药的治疗结果（有效、无效）分类的计数资料。 (2) 27例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。 (3) 患者总例数n=27＜40，该医师用χ2检验是不正确的。当n＜40或T＜1时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法（exact probabilities in 2×2 table）直接计算概率 案例分析－卡方检验（一） 【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义检验（有效=1，无效=0）进行进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义，故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别，中药疗效高于西药。
【问题1-1】 （1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？ （3）该医师统计方法是否正确？为什么？（4）该资料应该用何种统计方法？【分析】(1) 该资料是按中西药疗效（有效、无效）分类的二分类资料，即计数资料。(2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案。(3) 该医师统计方法不正确。因为成组t检验用于推断两个总体均数有无差别，适用于正态或近似正态分布的计量资料，不能用于计数资料的比较。(4) 该资料的目的是通过比较两样本率来推断它们分别代表的两个总体率有无差别，应用四格表资料的 X2检验（chi-square test）。 【例1-2】 2003年某医院用中药和西药治疗非典病人40人，结果见表1-1。 表1-1 中药和西药治疗非典病人有效率的比较 药物有效无效合计有效率（％） 中药西药14（11.2） 2 （4.8） 14（16.8） 10 （7.2） 28 12 50.0 16.7 步骤如下： 1．建立检验假设，确定检验水准 H 0：两药的有效率相等，即π 1 ＝π 2 H 1：两药的有效率不等，即π 1 ≠π 2 2．计算检验统计量值 (1) 计算理论频数根据公式计算理论频数，填入表7-2的括号内。 (2) 计算χ2值 具体计算略。
医学统计学分析题
五、分析应用题（4题，共40分） 1、为观察某病西医治疗及中西医结合治疗的疗效, 单纯型用西医治疗, 疑难型用中西医结合治疗, 疗效如下: 某病西医治疗及中西医结合治疗疗效比较 疗法例数治愈数治愈率(%) 西医治疗 70 50 74.29 中西医治疗 60 22 36.67 X2 =5.29 0.05>P>0.01, 西医治疗的疗效较好。你认为如何？请说出理由（6分） 1、答：结论不可信（2分）；因为在设计分组上不科学，两组间不具有可比性（4分）。 2、24名志愿者完全随机地分成两组，接受降胆固醇试验。甲组为特殊饮食组，乙组为药物处理组，受试者在试验前后各测量一次血清胆固醇（mmol/L），数据如下表， 甲组乙组 受试者试验前试验后受试者试验前试验后 1 6.11 6.00 1 6.90 6.93 2 6.81 6.8 3 2 6.40 6.35 3 6.48 6.49 3 6.48 6.41 4 7.59 7.28 4 7.00 7.10 5 6.42 6.30 5 6.53 6.41 6 6.94 6.64 6 6.70 6.68 7 9.17 8.42 7 9.10 9.05 8 7.33 7.00 8 7.31 6.83 9 6.94 6.58 9 6.96 6.91 10 7.67 7.22 10 6.81 6.73 11 8.15 6.57 11 8.16 7.65 12 6.60 6.17 12 6.98 6.52 （1）欲分析两种治疗方法是否有效，采用何种统计分析方法？（6分） （2）欲判断两种降血清胆固醇措施效果是否相当，又采用何种统计分析方法？（6分） 2、答：（1）欲分析两种治疗方法是否有效，可用治疗前后比较，属配对设计（2分），应用配对t检验（3分）。（2）如判断两种方法的效果有无差别，则属成组设计（2分），应用两样本均数比较的t检验（3分）。 3、检验血磷含量有甲、乙两种方法，其中，乙法具有快速、简便等优点。现用甲、乙两法检测相同的血液样品，所得结果如下表。 样本号 1 2 3 4 5 6 7 乙法 2.74 0.54 1.20 5.00 3.85 1.82 6.51 甲法 4.49 1.21 2.13 7.52 5.81 3.35 9.61 问：⑴若要判断能否用乙法推算甲法，又用何统计方法？（6分） ⑵欲比较甲乙两法检出血磷是否相同，用何统计方法？（6分） 3、答：（1）根据题意，应用回归分析（6分） （2）这是配对设计计量资料（2分），应用配对t检验（4分） 4、某单位对常住本市5年以上，从未接触过铅作业，也未服过含铅药物或其它重金属，饮用自来水，无肝、肾疾患及贫血，近日未使用利尿剂的健康成年，用乙酸乙酰法测24小时尿δ-ALA的结果如下，欲制定其95％正常值范围。请问：用何种估计方法？说出理由并给出计算公式。（10分） δ-ALA 0.5- 1.0- 1.5- 2.0- 2.5- 3.0- 3.5- 4.0 -4.5- 5.0-5.5 合计
医学统计学历年考题及答案
试题】2010-01-05/山东大学/医学院/2009级/研究生/医学统计 简答 1 给了一张表，计算患病率，发病率，病死率，以及患者哪个年龄段最多，是多少，发病率哪个年龄段最多，是多少等等 2 一个单向有序资料（分组变量无序，指标变量有序），用了卡方检验，问你对不对为什么如果是你，用什么 3 假设检验的基本思想和原则 4 给了多元线性回归的资料（列出了几个方程的校正决定系数，决定系数，剩余标准差等的数值），判断哪个方程回归效果最好，为什么 5 给了甲流的例子，用某药治疗，用了自身对照（用药前后抗体浓度变化为指标），得出了药物有效。问你合不合理，为什么你的设计是什么 6一型错误和二型错误的区别和联系 7什么是抽样误差举例说明分类资料和数量资料的抽样误差 计算 1 给了健康人的白天和晚上血压的相关数值（x和y各自的平均数，和，平方和，以及两者差值的均数等）注：计算时直接带入公式的相关数值 （1）比较白天晚上血压有无差别(配对t检验计算) （2）白天和晚上血压有无相关(相关分析) （3）如何用白天血压估计晚上血压(回归分析) 2 多个平均值进行总体假设检验。类如几种药的作用效果是否相同（方差分析）（也有人说：一个大题，3问，第一问是配对t检验计算，第二问相关分析，第三问，回归分析，都是计算题15分）
3 样本率与总体率的比较 (u检验)（也有人说：配伍组方差分析） 2008 1. 列出样本标准误的估计值的公式，至少五个（包括两样本差值的标准误，两样本率差值的标准误等） 2. 医学统计中，将正态分布视为近似正态分布有哪几种情况列出应用条件和公式 3. 数值资料的统计描述指标公式 4. 多元回归模型的基本形式参数含义回归效果的评价 5. 什么叫截尾值产生原因举例说明 6. 一同学两样本率的比较用了卡方检验，你有什么建议若不符合卡方检验的应用条件，你又有什么建议他再比较三个样本率是否来自同一总体，也用了卡方检验，你又有什么建议 7. 一个三因素的2X2X2的析因设计的实验设计及分析思路 8. 给了一个数值资料： 小鼠的饮食量X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9共十个数值 小鼠的体重增加量也有十个值 （1）对体重增加量资料进行统计描述 （2）求饮食量和体重增加量的关系 （3）由体重增加量的样本估计其代表总体均数的可信区间 （4）求小鼠体重增加量为X5（就是从体重增加量的那十个値里取了一个）的95%的置信区间 （5）（3）和（4）中的可信区间有什么差别
医学统计学案例分析
案例分析—四格表确切概率法 【例１-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将2７例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。经检验,得连续性校正χ２＝3.134，P＞0．05,差异无统计学意义,故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。 表1－4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较 药物有效无效合计有效率（%)中药1２（9.3３)2(4.67）1485.7 西药６（８．6７）7(4．3３）13４6．2 合计1892７6６．７【问题1-5】 (1）这是什么资料？ （2）该资料属于何种设计方案？ (3) 该医师统计方法是否正确？为什么？ 【分析】 (1) 该资料是按中西药的治疗结果(有效、无效）分类的计数资料。 (2) ２7例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。(３) 患者总例数n=27<40,该医师用χ２检验是不正确的。当n＜40或Ｔ＜１ 时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法(exａct pｒoｂaｂｉｌiｔies in 2×2 taｂlｅ)直接计算概率 案例分析-卡方检验(一) 【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效,随机抽取1４0例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗8０例,有效64例,西药组治疗60例，有效3５例。该医师采用成组t检验(有效=１，无效=0）进行假设检验，结果t=2．8４8,P=0.0０5,差异有统计学意义检验(有效=１，无效=０)进行进行假设检验，结果t＝２.8４８,P＝０.005，差异有统计学意义,故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别,中药疗效高于西药。
【问题1-1】 (1）这是什么资料？(2）该资料属于何种设计方案？ (３)该医师统计方法是否正确？为什么？(4）该资料应该用何种统计方法? 【分析】(1) 该资料是按中西药疗效(有效、无效)分类的二分类资料，即计数资料。（2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组,属于完全随机设计方案。（３) 该医师统计方法不正确。因为成组t检验用于推断两个总体均数有无差别,适用于正态或近似正态分布的计量资料，不能用于计数资料的比较。（4) 该资料的目的是通过比较两样本率来推断它们分别代表的两个总体率有无差别,应用四格表资料的检验(ｃｈｉ-sｑuare test）。 【例1-２】 20０３年某医院用中药和西药治疗非典病人４0人，结果见 表1-1。 表1－1 中药和西药治疗非典病人有效率的比较 药物有效无效合计有效率（%） 中药西药14(11.2） 2 (4.８) １４(1６.8） 1０(7.2） 28 １2 ５0．0 １６.7 步骤如下: 1.建立检验假设,确定检验水准 H 0：两药的有效率相等，即π 1 ＝π 2 H 1:两药的有效率不等,即π 1 ≠π 2 2．计算检验统计量值 （1) 计算理论频数根据公式计算理论频数，填入表7-2的括号内。 (2) 计算χ2值
医学统计学SPSS生存分析实例
将生存时间按从小到大顺序排列如下： 表1 BCG治疗组生存情况 *死亡=1；删失=0
*死亡=1；删失=0 按上述二表将数据输入SPSS软件，其中数据编号为i，列（1）即时间为t，列（3）即生存结局为status，表1为group1，表2为group2。 选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析，将Time，Status，Factor依次选定，option 和Compare Factor依次设定完成后，得到输出结果，结果分析如下： Survival Table中： 1为BCG治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。2为药物与BCG结合治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。 Overall Comparisons
Log Rank (Mantel-Cox) .057 1 .811 Breslow (Generalized Wilcoxon) .658 1 .417 Tarone-Ware .336 1 .562 Test of equality of survival distributions for the different levels of group. 两组生存率的log-rank 检验 H 0：两种疗法患者生存率相同 H 1：两种疗法患者的生存率不同 α =0.05 采用SPSS 软件对两组生存率进行检验，得到上面Overall Comparisons 表，其中第一行为LogRank 检验结果。即X 2=0.057，P=0.811。按α=0.05水准，不拒绝H 0，还不能认为用BCG 疗法和用药物与BCG 结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。 生存曲线如上图所示，其中生存时间为横轴，生存率为纵轴。
生物医学实验报告
大连理工大学 实验报告 课程：生物医学仪器实践 院系：电子信息与电气工程学部 班级：电医1001 姓名：梅世宇 学号：201058002 指导老师：覃开蓉朱勇 2011 年07 月10 日
一.实验 1.测试时间7月5日上午8:00-8:40 测试人:梅世宇女一般健康18岁 仪器:傻瓜式血压心率测试仪 地点:大黑楼c座 3.曲线图
4.分析 由曲线图分析可知,心率血压的变化与运动速度有关,速度快,心率升高,高压升高,低压降低. 5.质疑 此次实验很不严谨很不完善,由于个人的原因,没能控制准确路程,时间,速度,于是跑得很乱,导致实验结果很不明确. 6.改进方案 1,相同速度不同路程分别测试心率,高压,低压; 2,相同路程不同速度分别测试心率,高压,低压; 3,进行比较; 4,限于时间因素,可以每次做实验的同学进行沟通分组分别完成1,2不同条件下的结果. 二．Edwin智能管理机 1.效果案例 小萌是IBME设计部新上任的主管，资历不深厚，刚接过上届主管的工作，从专职设计师转变到到管理层的她担心自己协调不好所以信心不是很足。顶着上下的压力，她早早来到公司，习惯性的走到edwin前，edwin依旧很快显示出签到成功的界面并大声问候：“亲爱
的萌，早上好！工作愉快！！”小萌想回应一句，但疲劳纠结的大脑竟想不出一句完整的话，于是看着显示器上的几句话，第一句是“走自己的路，也要听别人的话"，第二句是公司的创业口号”better BME，better story”，第三句竟然是前任主管说过的一句话”设计与技术齐飞”。小萌琢磨着，慢吞吞的念出第三句话。edwin屏幕上竟出现了CEO的画面，他认真的望着小萌说：”有困难大家一起克服！“小萌忽然意识到自己不是孤军奋战，她需要去多听大家的想法和建议。压力一下减轻了很多，困难还是有的，但集体的力量是无穷的。她很快适应了现在的工作并得到了大家的一致认可。 最近管理人员在研究电脑的员工心情曲线反应中发现曲线普遍 呈倒V型，于是立刻锁定曲线上升阶段和下降阶段对应的时间段， 找到在这个时间段公司出台的新计划和改动。一个是公司人员部门之间的大调动，另一个或许是edwin记录心情功能的添加？经分析，前一个改动不会引起员工情绪的相同变化。问题出现在后者？经过调查，原来edwin新功能增加之初，确实带来很好的效果，大家很高兴去尝试并带动愉快的心情。但是后来员工习惯并厌倦，语调不是很高亢，很多员工签完到就匆匆离开了，并且新功能的增加延长了签到时间给员工带来不便并造成一定的混乱。 2.功能概况 Edwin是一台集人脸识别签到功能与心情分析功能一体的智能 识别机,他装置在IBME公司进门的大厅墙壁上。edwin屏幕一开始显示摄像头前的实时动态，一旦有员工接近，即采集人像进行识别，完
医学统计学案例分析报告.doc
医学统计学案例分析评述 医学期刊论著：《口岸出入境人员预防接种统计分析》 【题目】口岸出入境人员预防接种统计分析 【研究目标】对口岸出入境人员的预防接种情况进行统计分析，为各种跨国传染性疾病的预防提供参考数据。 【研究人群】2010 年1 月--2012 年5 月口岸接受预防接种的出入境人员6870 位，其基本资料如下：男3678 人，女3021 人；年龄在3-79 岁之 间，平均年龄45.6 岁。经免疫前检查和询问，研究对象均无严重 的疾病，且无接种疫苗过敏史及禁忌症。 【资料类型】本资料是计数资料。 （1）原文：研究对象：选择我处2010 年1 月-2011 年4 月，2011 年5 月-2012 年5月两个时间段6870 位出入境人员，将其按公务人员、船员、劳 务人员、留学人员、旅游探亲及商务等进行分组。 （2）问题：①文献中未明确“我处”的具体含义，没有明确研究对象的来源。 ②文献中未提及“6870 位出入境人员”是如何产生的，即是普查， 还是抽样调查？如果是抽样调查，未明确抽样的方法，是如何应用 随机抽样的方法选择这6870 位研究对象的？ 【统计方法】 （1）本论著未明确使用了何种统计学方法，我们组认为：首先应对资料进行正态性检验和方差齐性检验，若满足正态、方差齐，选择χ2检验，否则应选用秩和检验。 一篇论文结论的正确与否，需根据该篇论文所选用的检验方法和检验结果进行判断。如果没有检验方法或检验方法不合理，就无法知道检验结果是否出错，也就无法对结论进行准确判断。 （2）文献尽管在“1.4 统计学处理”中提及了“使用SPSSl5.2 软件进行统计学分析”，注明所采用的统计软件，但方法中未注明统计推断方法，没有明确
生物医学分析化学教育部重点实验室
生物医学分析化学教育部重点实验室 开放课题研究基金管理条例 （2010年9月14日经室务会讨论通过） 为推动自主创新，发挥教育部重点实验室高层次人才培养的作用，生物医学分析化学教育部重点实验室（以下简称实验室）特设立开放课题研究基金，资助国内外科技工作者依托本实验室开展研究工作。根据教育部重点实验室建设有关要求，结合实验室的实际情况，特制定本管理条例。 第一条开放课题申请指南由实验室统一发布。申请者经所在单位同意后填写并向本实验室提交《生物医学分析化学教育部重点实验室开放课题申请书》，所填内容必须实事求是。 第二条申请书由实验室学术委员会本着有利于实验室学科发展的原则组织统一评审，择优资助。通过最终审核的申请，实验室将书面通知申请者。 第三条国内外科研机构或高等院校的科研人员、教师及博士后，均可在实验室发布的开放课题申请指南范围内提出申请。 第四条课题执行时间一般为1~3年，经费为1~5万元人民币。课题获批后，经费需严格按照武汉大学及实验室的财务管理制度列支。 第五条课题负责人应按时提交进展报告和结题报告，也可于结题验收时到实验室现场汇报。实验室主任有权调整、暂停或中止不能实现原目标的课题。 第六条研究成果（包括论文、专利、专著等）归课题负责人单位及本实验室共有，必须统一署名“生物医学分析化学教育部重点实验室（武汉大学）”（“Key Laboratory of Analytical Chemistry for Biology and Medicine (Wuhan University), Ministry of Education”），在成果鉴定和申报各类奖励时也必须作出同样的标注。 第七条本条例由生物医学分析化学教育部重点实验室负责解释。自发布之日起实施。
医学统计学分析基本思路指南
医学统计学分析基本思路指南 医学统计学的学习一定要以理解为主。对于初学者，不必强记一大堆的公式，也不要死钻牛角尖，非要弄明白为什么这种方法叫“t检验”、“F检验”，为什么这个残差叫做“学生化残差”等等。这些都是历史遗留问题，感兴趣的读者可以查阅统计学史。对于只想应用的人来讲，你只要了解在什么情况下应该用什么方法，什么指标应该用于什么情形。尽管多数统计教材都说了数据分析应该先做假设检验，然后选定统计量，然后怎么怎么。但实际中我们拿到一堆数据的时候，不会坐在桌上先列出零假设和备择假设，也不会满座子地计算统计量。更实际的分析思路是: （1）先确定研究目的，根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t 检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。 （2）明确数据类型，根据数据类型进一步确定方法。不同数据类型采用的统计方法也不同。定量资料可 用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。 （3）选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。 （4）统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理专业结论。 下面是本人简单总结的常用方法的选择，可供读者参考。如有引用本图者，请注明引自《医学案例统计分析与SAS应用》一书，谢谢。
Miseq数据分析
MiSeq System Highlights ? Exceptional Data Quality Highest-quality data demonstrated through peer-reviewed, scientific comparison ? Simple and Intuitive Instrument Workflow Highly automated system features a simple, easy-to-use instrument interface ? Fastest Turnaround Time Most rapid sequencing and variant detection for time-critical studies ? Extensive Suite of Applications Adjustable read length and flow cell options provide ultimate flexibility across a broad range of applications Introduction The MiSeq System offers the first end-to-end sequencing solution, integrating cluster generation, amplification, sequencing, and data analysis into a single instrument. Its small footprint—approximately 2 square feet—fits easily into virtually any laboratory environment (Figure 1). The MiSeq System leverages Illumina sequencing by synthesis technology (SBS), the most widely used, next-generation sequencing chemistry. With over 750 publications to date, the MiSeq System is the ideal platform for rapid and cost-effective genetic analysis. Exceptional Data Quality Illumina SBS chemistry is the most widely adopted next-generation sequencing technology. Exceptional data quality is achieved by SBS chemistry: a proprietary, reversible terminator-based method that detects single bases as they are incorporated into massively parallel DNA strands. Fluorescent terminator dyes are imaged as each dNTP is added and then cleaved to allow incorporation of the next base. With all 4 reversible, terminator-bound dNTPs present during each cycle, natural competition minimizes incorporation bias. Base calls are made directly from signal intensity measurements during each cycle, greatly reducing raw error rates compared to other technologies.1–5 The result is highly accurate base-by-base sequencing that virtually eliminates sequence context-specific errors, even within repetitive sequence regions or homopolymers. Illumina sequencing delivers the highest yield of error-free data for the most sensitive or complex sequencing samples (Figure 3).Simple and Intuitive Instrument Workflow The MiSeq System offers straightforward, easy-to-follow instrument control software. Perform simple instrument operations with an intuitive touch screen interface, use plug-and-play reagent cartridges with RFID tracking, consult on-screen video tutorials, and enjoy step-by-step guides throughout each sequencing workflow. All MiSeq Systems include onboard data analyis and access to BaseSpace?— the Illumina genomic analysis platform. BaseSpace provides real-time data uploading, simple data analysis tools, internet-based run monitoring, and a secure, scalable storage solution. A suite of data analysis tools, and a growing list of third-party BaseSpace Apps, empowers researchers to perform their own informatics. BaseSpace also enables fast and easy data sharing with colleagues or customers. To learn more, visit https://www.360docs.net/doc/077349166.html,/basespace. Fast Turnaround Time For results in hours rather than days, the combination of rapid library preparation and the MiSeq System delivers a simple, accelerated turnaround time (Figure 2). Prepare your sequencing library in just 90 minutes with Nextera? library prep reagents, then move to automated clonal amplification, sequencing, and quality-scored base calling in as little as 4 hours on the MiSeq instrument. Sequence alignment can be completed directly on the onboard instrument computer with MiSeq Reporter software or through the BaseSpace platform within 3 hours. MiSeq? System Focused power. Speed and simplicity for targeted resequencing and small-genome sequencing. Figure 1: MiSeq System The compact MiSeq System is well suited for rapid, cost-effective next- generation sequencing.