统计学在临床试验中作用
统计学在医学研究中的应用与进展
统计学在医学研究中的应用与进展医学研究的目的是为了增进人类的健康和防治疾病。
在这个过程中，统计学发挥着至关重要的作用。
它不仅为医学研究提供了科学的方法和工具，还帮助我们从复杂的数据中提取有价值的信息，得出可靠的结论。
在医学研究的各个阶段，从实验设计到数据分析，再到结果的解释和报告，统计学都有着广泛的应用。
在实验设计阶段，统计学的方法可以帮助研究者确定合适的样本量。
样本量过小，可能无法检测到真正存在的差异；样本量过大，则会造成资源的浪费。
通过统计学的计算，能够在保证研究精度和可靠性的前提下，确定最经济有效的样本量。
比如，在比较两种药物治疗某种疾病的疗效时，需要考虑疾病的发病率、预期的疗效差异、检验效能等因素来计算样本量。
同时，统计学还可以帮助设计合理的对照实验。
对照实验是医学研究中判断因果关系的重要方法，通过设立对照组，可以排除其他因素的干扰，更准确地评估干预措施的效果。
在数据收集阶段，统计学可以指导如何进行准确、完整的数据采集。
例如，确定需要收集哪些变量，如何测量这些变量，以及如何保证数据的质量和可靠性。
而在数据分析阶段，统计学更是大显身手。
常见的统计分析方法包括描述性统计、推断性统计和生存分析等。
描述性统计用于对数据的基本特征进行概括和描述，如均值、中位数、标准差、频数分布等。
通过这些描述性统计量，我们可以对研究对象的总体特征有一个初步的了解。
推断性统计则用于根据样本数据来推断总体的特征。
例如，t 检验、方差分析用于比较两组或多组数据的均值是否存在差异；卡方检验用于比较分类变量的分布是否不同；相关性分析用于研究两个变量之间的线性关系。
生存分析则主要用于研究事件发生的时间，比如患者的生存时间、疾病的复发时间等。
在医学研究中，统计学还在临床试验中发挥着关键作用。
临床试验是评估新药物、新治疗方法有效性和安全性的重要手段。
通过严格的随机分组、双盲设计等统计学方法，可以最大程度地减少偏倚和混杂因素的影响，保证试验结果的可靠性。
医学统计学在临床的应用
02
医学统计学的应用领域
诊断试验的评价
1 2 3
诊断试验准确性的评估
医学统计学提供了多种方法来评估诊断试验的准 确性，如ROC曲线分析、似然比和诊断一致性检 验等。
诊断试验的校准
通过比较实际患病率与预测患病率，医学统计学 可以帮助评估诊断试验的校准度，从而改进试验 的准确性。
诊断试验的影响因素分析
推论性统计
总结词
推论性统计是医学统计学的重要部分，用于从样本数据推断 总体特征和规律。
详细描述
推论性统计方法包括参数估计、假设检验、方差分析、回归 分析等，通过这些方法可以从样本数据推断出总体的参数和 关系，为临床决策提供依据。
生存分析
总结词
生存分析是医学统计学中用于分析生 存时间和生存率的方法。
医学统计学在临床中的重要性
医学统计学在临床中具有不可替代的 作用，它能够为医生提供科学的数据 支持，帮助医生做出更加准确的诊断 和治疗决策。
医学统计学还能够为医生提供更加科 学的研究方法，帮助医生开展临床试 验和流行病学调查，进一步推动医学 研究和临床实践的发展。
通过医学统计学的方法，医生可以对 患者的病情进行定量和定性分析，从 而更加全面地了解患者的病情和治疗 效果。
04
医学统计学在临床实践中 的案例分析
诊断试验评价案例
总结词
通过统计学方法对诊断试验进行评价，提高诊断准确性。
详细描述
运用统计学方法对诊断试验的灵敏度、特异度、准确度等指标进行评估，以确定诊断试验的可靠性，为临床医生 提供更准确的诊断依据。
临床研究设计案例
总结词
运用统计学方法优化临床研究设计，提高研究质量和效率。
医学统计学为临床研究提供数据分析和解 读的方法，帮助医生理解疾病的发生、发 展机制，以及治疗效果的评估。
统计学在医学研究中的作用
统计学在医学研究中的作用引言：医学研究的目的是为了提高医疗水平，减少疾病带来的伤害。
然而，单纯的实验观察结果对于医学研究来说并不足够，统计学的应用在医学研究中起到了至关重要的作用。
统计学为医学研究提供了科学、客观的分析方法，能够准确评估医学干预的效果、发现潜在危险因素、预测疾病的发展趋势等等。
本文将探讨统计学在医学研究中的作用，并具体阐述其在临床试验设计、疾病流行病学调查和医学决策制定等方面的应用。
一、临床试验设计的统计学应用临床试验是医学研究中常见的方法之一，通过对病人的观察和指定的治疗措施，评估药物、治疗方法的有效性和安全性。
统计学在临床试验设计中扮演着重要的角色，能够保证试验结果的可靠性和可解释性。
常见的统计学方法包括随机分组、双盲设计和样本量计算。
1. 随机分组：随机分组是临床试验中的常用方法之一，通过将受试者随机分配到不同的治疗组和对照组中，消除选择性偏倚，确保实验结果的可靠性。
统计学家可以使用随机数表或随机数生成软件进行随机分组，保证每个受试者有均等的机会被分配到不同的组别。
2. 双盲设计：双盲设计是一种在临床试验中常用的方法，既保护了受试者的权益，又排除了研究者的主观影响。
在双盲设计中，既有的统计学方法可以用来测试所观察到的差异是否具有统计学意义，以及判断治疗效果是否真正存在。
3. 样本量计算：样本量的确定是临床试验设计中至关重要的一环。
过小的样本量会导致结果不具有统计学意义，而过大的样本量会浪费资源并增加试验的时间成本。
统计学家通过对医学研究问题的深入分析，可以利用样本量计算方法确定合适的样本量，确保试验结果的可靠性和可解释性。
二、疾病流行病学调查中的统计学应用疾病流行病学调查是研究疾病发生、传播规律以及危险因素的一种方法。
统计学在疾病流行病学调查中的应用使得研究者能够准确评估疾病的发病风险、控制疾病传播，从而对公共卫生政策提供科学依据。
1. 发病率和死亡率的计算：统计学家通过对疾病流行病学数据的收集和分析，可以计算出疾病的发病率和死亡率。
统计分析在医学上的应用
统计分析在医学上的应用随着现代科技的不断发展，统计分析在医学领域中扮演着越来越重要的角色。
通过对患者大量的医学数据进行分析，医生和科学家可以更加深入地了解疾病的本质，从而制定更为有效的治疗方案和预防措施。
本文将探讨统计分析在医学上的应用以及其中的一些典型案例。
一、临床研究中的统计分析临床研究是医学领域中最为关键的一个环节。
只有通过精确的实验设计和数据分析，才能够从理论上证明一种药物或治疗方案的有效性和安全性。
在这个过程中，统计学的作用不言而喻。
例如，在药物临床试验中，医生往往需要将患者随机分组，对照组和实验组各自服用不同的药物或为不同的治疗方案。
然后通过宏观的数据分析，来证明实验组和对照组在治疗效果上的显著差异。
这种分析方法即为T检验，在药物研发领域中被广泛使用。
此外，对于一些罕见或者难以治愈的疾病，医生也需要利用统计学的方法来进行疾病预测和筛选治疗方案。
比如说，在癌症治疗中，通过对大量患者医疗数据的分析，可以找到一些与之相关的基因、蛋白质等生物标志物，从而为治疗方案的制定提供有力的证据。
二、医学信息系统的应用医学信息系统是目前医学领域中最为前沿的技术之一。
通过人工智能、大数据等手段，医生和科学家可以对海量的医疗数据进行分析和研究。
这种系统可以为医生提供精确的诊断和治疗建议，同时也可以为科学家的研究提供大量的数据支持。
例如，在新冠病毒疫情期间，医学信息系统发挥了巨大的作用。
通过对世界各地患者的医疗数据进行汇总和分析，科学家可以更加深入地了解疾病的传播规律，从而为疫情的控制和治疗提供有力支持。
三、医学决策中的统计分析医生的决策往往需要基于大量的医疗数据和统计分析结果。
通过对医学数据的合理处理和分析，医生可以更加准确地判断患者的病情，制定最合适的治疗方案。
例如，在对于心血管疾病的治疗中，医生需要对患者的血压、心率、血脂等指标进行分析，以了解疾病的发展趋势。
同时，医生也需要考虑到患者的个人情况，如年龄、职业、饮食习惯等，来做出最为科学的决策。
统计学中的医疗统计与临床试验
统计学中的医疗统计与临床试验统计学在医疗领域扮演着重要的角色。
医疗统计学是应用统计学原理和方法来研究医疗数据，并从中提取有关健康和疾病的信息。
临床试验是医疗统计学的一个重要应用领域，它通过科学严谨的设计和分析来评估新药物、治疗方法和医疗器械的疗效和安全性。
本文将介绍统计学在医疗统计与临床试验中的应用，以及常见的研究设计和数据分析方法。
一、医疗统计学的应用医疗统计学广泛应用于健康状况评估、流行病学研究、临床决策和公共卫生政策制定等方面。
它可以帮助医生和研究人员更好地理解和利用医疗数据，从而提高诊断和治疗的准确性和效果。
1. 健康状况评估医疗统计学可以用来评估人群的健康状况和生活质量。
通过对大量患者的病历、体检结果和问卷调查等数据进行统计学分析，可以了解各种疾病的发病率、死亡率和风险因素等，为公共卫生和医疗资源的合理分配提供依据。
2. 流行病学研究流行病学研究是医疗统计学的重要分支，它主要研究人群中疾病的分布、暴发原因和传播规律。
通过设计合适的研究方案和采集相关数据，利用统计学方法分析，可以揭示疾病的流行趋势和影响因素，为疾病预防和控制提供科学依据。
3. 临床决策医生在临床决策时需要考虑众多因素，包括患者的病情、治疗方法的效果以及不同治疗方案的风险和收益等。
医疗统计学可以帮助医生进行风险评估和效果比较，从而指导临床决策的制定，提高医疗质量和患者满意度。
4. 公共卫生政策制定公共卫生政策的制定需要充分利用医疗统计学的研究成果和数据支持。
统计学方法可以用来评估各种健康干预和政策措施的效果，比如人群筛查、疫苗接种和健康教育等，为政府和卫生部门提供科学决策依据，改善人民的健康水平。
二、临床试验的研究设计临床试验是一种评估新药物、治疗方法和医疗器械疗效和安全性的科学研究方法。
它通常经历准备阶段、实施阶段和分析阶段。
在研究设计中，要注意以下几个关键要素：1. 研究目的和研究问题明确研究目的是临床试验设计的首要任务。
统计学在医学临床试验设计与分析中的应用
统计学在医学临床试验设计与分析中的应用统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，其在医学临床试验设计和分析中的应用被广泛认可。
医学临床试验是评估新药物、疗法或诊断方法是否安全、有效的重要手段。
在试验设计和结果分析阶段，统计学发挥着至关重要的作用。
本文将探讨统计学在医学临床试验中的三个主要方面：样本量计算、随机化与对照组设计以及数据分析与推断。
1. 样本量计算在医学临床试验中，样本量的确定对于确保试验的统计效力至关重要。
样本量计算的目标是通过合理的样本大小确保试验结果的可靠性和代表性。
统计学家使用多种方法和公式来计算样本量，例如基于效应大小、显著水平、统计功效和预期结果分布的假设。
通过准确计算样本量，研究者可以最大程度地避免样本过小导致的试验结果不具备统计意义，或者样本过大带来的资源浪费问题。
2. 随机化与对照组设计随机化和对照组设计是医学临床试验中保证内部有效性和外部有效性的关键步骤。
随机化通过将参与试验的个体随机分配到不同的治疗组或对照组，保证了试验结果的客观性和可比性。
对照组设计则旨在对照组和实验组之间进行对比，评估新药物或疗法的真正效果。
常见的对照组设计有平行设计和交叉设计，统计学可以帮助确定合适的对照组样本大小和随机分配的方法。
3. 数据分析与推断在医学临床试验中，数据分析是评估新药物、疗法或诊断方法效果的重要环节。
统计学可以提供多种分析方法，例如描述性统计、方差分析、回归分析和生存分析等。
这些方法可以帮助研究者从数据中提取有关治疗效果、不良反应和剂量响应等关键信息。
此外，统计学还可以进行推断统计，通过计算置信区间和假设检验来评估试验结果的可靠性和显著性。
总结起来，统计学在医学临床试验设计与分析中发挥着不可或缺的作用。
它能够帮助研究者合理计算样本量，设计合适的随机化与对照组方案，并对试验结果进行准确有效的数据分析和推断。
这些应用确保了医学临床试验的科学性和可靠性，为医学研究和临床实践提供了有力的支持。
临床试验的统计学设计与数据分析
临床试验的统计学设计与数据分析临床试验是评估医疗干预措施效果的重要手段，而统计学则为临床试验提供了有效的设计和数据分析方法。
本文将探讨临床试验的统计学设计与数据分析，旨在帮助读者更好地理解和应用统计学在临床试验中的重要性。
一、临床试验的统计学设计在进行临床试验之前，统计学的合理设计是确保研究结果具有可靠性和可推广性的关键。
以下是几种常用的临床试验统计学设计方法：1. 随机化设计：随机化设计是为了减小选择偏倚，使得研究组和对照组在一些重要特征上具有相似性。
通常采用随机数字表或随机数字生成软件进行随机分组，确保试验组和对照组的分配是完全随机的。
2. 平行设计与交叉设计：在平行设计中，患者被随机分配到试验组和对照组，各组接受相应的干预；而在交叉设计中，同一患者在不同时间接受不同的干预。
两种设计各有优劣，需要根据具体研究目的和可操作性选择合适的设计方式。
3. 盲法设计：盲法设计是为了减小观察误差和认知误差的影响，提高试验结果的可信度。
常见的盲法设计有单盲设计、双盲设计和三盲设计。
单盲设计是指研究人员或研究对象之一不知道实验组和对照组的分组情况；双盲设计是指研究人员和研究对象都不知道实验组和对照组的分组情况；三盲设计是指研究人员、研究对象和数据分析人员都不知道实验组和对照组的分组情况。
二、临床试验的数据分析临床试验进行完后，需要进行数据分析来得出结论。
以下是几种常用的临床试验数据分析方法：1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对试验数据的分布进行概括和描述，并计算得出相应的统计量，如均值、中位数、标准差等。
通过描述性统计分析，我们可以对试验数据的特征有一个整体了解。
2. 推断统计分析：推断统计分析是通过从样本中获取的信息，推断总体的参数或判断两个或多个总体之间的差异是否显著。
常用的推断统计方法包括t检验、方差分析、非参数检验等。
3. 生存分析：生存分析是研究个体从某一初始状态到达某一特定事件发生的时间的统计方法。
统计在医学中的应用
统计在医学中的应用
一、概述
统计学是一门研究如何收集、处理和解释数据的学科，它在医学领域中有着广泛的应用。
医学统计学是医学研究中不可或缺的一部分，它能够帮助医生和研究人员更好地理解和解释数据，从而做出更准确的诊断和治疗决策。
二、临床试验设计
临床试验是评估新药、治疗方法或诊断方法效果的重要手段。
在临床试验中，统计学起到了至关重要的作用。
通过随机化分组、盲法等手段，可以有效地避免偏差产生。
同时，在样本量确定、实验方案设计等方面也需要运用统计学知识。
三、流行病学调查
流行病学调查是为了了解某种疾病在人群中的分布和影响因素而进行的一项调查工作。
在流行病学调查中，需要运用抽样技术来保证样本具有代表性，并使用各种统计方法来分析数据结果。
四、生物信息学
生物信息学是将计算机科学与生物技术相结合来处理大量生物数据的领域。
在医学中，生物信息学可以帮助研究人员更好地理解基因组、
蛋白质组等方面的数据，并发现潜在的生物标记物，从而开发新的治疗方法。
五、医疗质量控制
医疗质量控制是为了提高医疗服务质量而进行的一项工作。
在医疗质量控制中，需要对医院或诊所的数据进行收集和分析，并使用统计方法来评估服务质量和改进效果。
六、风险评估
风险评估是为了预测某种行为或事件可能产生的危害程度而进行的一项工作。
在医学中，风险评估可以帮助医生更好地预测患者可能出现的并发症或其他不良反应，并采取相应措施来减少风险。
七、结论
总之，统计学在医学领域中有着广泛的应用。
通过运用统计学知识，可以帮助医生和研究人员更好地理解和解释数据，从而做出更准确的诊断和治疗决策。
统计方法在医学中的应用
统计方法在医学中的应用随着现代医学的飞速发展，越来越多的技术在医学领域得到了应用，其中包括统计学方法。
统计学作为一种重要的数学工具，在医学研究中扮演了越来越重要的角色。
本文将探讨统计学在医学领域中的应用，包括统计学在临床研究、基础研究和科学辨析中的应用。
一、临床研究中的统计学应用临床研究是指对人类进行的医学研究，用于评价和改进临床实践。
在临床研究中，统计学方法被广泛应用。
首先，统计学方法可以用来设计研究方案，包括研究的样本大小、研究组与对照组的设置、研究的时间、随访时间等。
其次，统计学方法可以用来分类变量和连续变量，对数据进行描述性统计分析，如平均数、标准差、中位数等。
在临床研究中，这些指标可以用来描述疾病的基本情况和特征。
此外，统计学方法还可以用来验证研究假设，检验实验结果是否具有实际意义。
通过使用多种统计学方法，如t检验、方差分析、卡方检验等，可以确保研究结果具有高度可靠性和显著性。
例如，在药物临床试验中，通过对患者进行随机分组、双盲对照实验等方法，来验证新药物的安全性和有效性，避免了药物不安全和无效的情况出现。
二、基础研究中的统计学应用基础研究是指对疾病机制的深入探究，是疾病治疗和预防的重要基础。
在基础研究中，统计学方法可以用来设计和分析实验。
例如，在分子生物学研究中，可以通过使用实验设计方法，如正交实验设计、响应面实验设计等来进行设计。
同时，在实验数据分析中，可以使用聚类分析、主成分分析、因子分析等方法帮助我们分析和解释实验数据。
这些方法不仅能减少实验的数量，提高实验的效率和精度，而且还能提高实验的可重复性和可比性，为基础研究提供便利。
三、科学辨析中的统计学应用科学辨析是指针对某一问题，使用科学方法进行分析和解决的过程。
在科学研究中，统计学方法是一种重要的工具，用于辨析统计数据是否合理、是否存在意义、是否具有证据力等。
例如，在报告中，研究人员可以使用描述性统计学方法来描述样本或实验数据的基本特征，包括平均数、标准差、中位数等；然后可以利用推断统计学方法来检验实验结果的显著性和可靠性，从而得到科学合理的结论。
统计学在医学研究中的作用
统计学在医学研究中的作用统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在许多领域中都扮演着重要的角色。
尤其在医学研究中，统计学的应用更是不可或缺的。
本文将探讨统计学在医学研究中的作用，并阐述其对医学领域的重要意义。
一、样本选择和采集在医学研究中，样本选择和采集是非常重要的一步。
统计学通过随机抽样、等级抽样等方法，帮助研究者从整体中选择代表性的样本。
这样可以提高统计推断的准确性，降低结果的偏差。
另外，对于大规模的样本，统计学还可以利用抽样理论，将大样本简化为小样本，减少研究成本和时间。
二、数据分析和解释在医学研究中，采集到的数据往往较为庞大，统计学提供了一种有效的方法来对这些数据进行分析和解释。
通过统计方法，研究者可以探索数据间的关联性与差异性，为医学问题提供可靠的科学证据。
例如，在临床试验中，统计学可以帮助研究者对药物疗效进行定量分析，评估疗效的可靠性和统计显著性。
三、推断和预测统计学在医学研究中还可以进行推断和预测。
通过从样本中获得的数据，统计学可以推断其在总体中的特征。
这些推断可以帮助研究者判断某种治疗方法是否有效，是否可以推广到整个人群。
同时，统计学还可以利用历史数据和趋势，进行未来发展的预测，为医学领域的决策提供科学依据。
四、风险评估和决策支持在医学研究中，风险评估和决策支持是非常重要的一部分。
统计学可以通过分析数据，评估新药或新疗法的安全性和有效性。
利用统计学中的风险模型，可以预测患者可能面临的风险，以及治疗的风险和效果。
这些分析结果帮助医生和决策者制定更为科学和合理的决策，最大程度地减少患者的风险。
综上所述，统计学在医学研究中扮演着不可或缺的角色。
它通过样本选择和采集、数据分析和解释、推断和预测以及风险评估和决策支持等多方面的应用，为医学领域提供有效的方法和科学的依据。
这些应用使得医学研究更加准确、快速和可靠，为科学医学的发展做出了重要贡献。
因此，学习和掌握统计学知识对于从事医学研究的人来说，具有重要的意义。
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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。
二、临床试验中数据偏倚分析
让我们从无效假设开始谈起。
无效假设就是认为被比较的项目之间无差别。
在临床试验中就是两组：一组是应用一种药物的治疗组，另一组是使用对照药物治疗组。
的确，统计的常规就是用来判断差异是由偶然性或样本偏差造成的，还是存在真实的差异。
事实上，在临床试验中我们非常依赖统计学。
我们将要学习偏倚、机会遇、共线性、混杂因素和效应修饰。
偏倚之一就是所谓的选择性偏倚。
这是研究者在将研究对象进行分组时发生的偏倚。
他也许会选择具有某些特性的个体分入特定的组，从而预先影响了干预的结果。
因此在临床试验中，盲法分组非常重要。
另一类偏倚就是所谓的评价偏倚，是指研究者的偏见或预判断改变了试验结果。
安慰剂效应，我们对这个概念都非常熟悉。
它的意思就是，如果
一个研究对象认为自己正在进行一种活性治疗，那么在他身上就会出现正面效应。
认识较少但是与安慰剂效应作用一样的，被称作有害安慰剂效应。
它的意思就是，如果一个研究对象认为自己正在服用安慰剂，那么在他身上就会出现负效应。
还有一个概念称作停药效应，研究者倾向于排除服用安慰剂的研究对象，认为他们不会像活性药物治疗组一样有效。
再次说明了，对研究者而言，对具体研究对象的治疗分组保持盲法非常重要。
记忆或回忆偏倚，通常发生于某一组的研究对象更容易回忆起某些事件，而另一组的研究对象则不然。
这可以影响需要收集一定类型资料的研究，和某些设计类型的研究结果。
宣示偏倚，一个试验组的研究对象叙述他们的经历时较其他组更准确。
这样就会影响结果，影响试验数据的分析以及试验的解释。
我们已经谈到临床试验中会发生的各种类型的偏倚，但是我们别忘记，机会（偶然性）本身就是一种数据分析的“捣蛋鬼”，机会代表了偶然因素导致的结果的可能性，记住p值，而且根据定义，按照常规设定的p值为0.05就表示，你接受有二十分之一的机会由偶然因素导致的结果。
我们要使用针对这个问题的统计学方法。
记住前面的一个例子，在一个临床试验中就单一干预做的40个不同的分析。
很可能由机会造成在这40个分析中可能有2个是有统计学差异但并不符合实际。
这两个结果完全是机会产生的。
这就是为什么要在进行多重检验时必须校正。
共线性是指一个观察的因素与暴露有关但是与所观察的疾病无
关。
例如，在患有肺癌的研究对象的口袋里有火柴，就会假定火柴可以引起肺癌，但事实是火柴点燃了研究对象吸的香烟，而不是点燃了研究对象起居室的壁炉。
共线性可以建立一种并非真正的关联，它是由于一件事情与另外一件直接与结果相关的事情有关。
混杂因素就是那些与暴露因素有关但是与结果无关的因素。
例如暴露因素是一个化工厂的苯和氯乙烯，哪一个是癌症的危险因素？如果一个研究对象均暴露于二者，则不能区别它们。
只能得出这样的结论：暴露于化工厂的某些物质与癌症风险增加相关。
效应修饰通常是指两个因素协同作用导致结果，例如深静脉血栓形成，当研究对象口服避孕药和吸烟时它的发生率远远高于其中任一危险因子的研究对象。
也就是说吸烟与口服避孕药或雌激素相互作用增加深静脉血栓形成的危险。
同样的，口服雌激素与吸烟相互作用增加深静脉血栓形成的危险。
两因素的协同作用增加一种效应的可能性，但是不能鉴别一个因素对另一个因素的影响。
仅仅可以说这两个因素联合作用比单一因素有更大的作用。
三、结语
我们已经讨论了临床试验中统计学的作用，只是希望帮助大家理解统计学的作用，以及使用好有助于临床试验中数据分析的统计学方法。
实际上，正确使用统计学方法可以使临床试验的结果更真实可信，并有助于我们研究新疗法，或者至少有助于我们理解医学文献中的数据。
参考文献：
[1]程琮，吴多文，景学安，张钦凤，李栋，范华.医学统计学，泰山医学院2007 年省级精品课程[r].泰山医学院预防医学教研室，2007.
[2]robert rubin.辉瑞gcp培训——临床试验质量管理规范（直译） [z].2013-1-24.。