临床科研中正确抉择统计学方法
临床科研统计方法与选择
临床科研统计方法与选择临床科研中数据的处理和统计方法是临床研究得出结论的步骤之一。
而描述临床数据,应用正确的统计方法是获得正确的临床科研结果的前提。
本文从描述数据到统计方法的选择介绍临床科研论文中常用的统计方法、基本概念。
一、数据的种类1. 数据种类:临床上的数据通常可简单地分成计量资料、等级资料和分类资料(计数资料) 三种类型。
计量资料指连续的数据,通常有具体的数值,如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。
等级资料指有一定级别的数据,如：临床疗效分为治愈、显效、好转、无效,临床检验结果分为- 、+ 、+ + 、+ + + ,疼痛等症状的严重程度分为0 (无疼痛) 、1(轻度) 、2 (中度) 、3 (重度) 等,等级资料又称为半定量资料。
分类资料指各数据之间没有顺序或等级关系,而是归于一定属性,可以是两类,也可以是多类。
如性别资料,按男性和女性分类,计算男性与女性各有多少例;职业资料,按工人、农民、职员等归类,计算各自的例数;随访结果资料,按生存或死亡归类,计算各自的例数;接受干预措施资料,按用试验药物、用安慰剂归类;是否存在吸烟、饮酒、幽门螺杆菌( Hp) 感染等暴露因素,按吸烟、不吸烟,饮酒、不饮酒, Hp ( + ) 、Hp( - ) 归类等。
2. 数据的类别转换:计量资料可以根据需要或一定的标准分成两个或数个等级而变成计数或等级资料。
如年龄资料是计量资料,但可以按大于65 岁、45～65 岁、小于45 岁分为老、中、青年3 类而转变为等级资料或计数资料。
但需要注意的是:①计量资料转换为等级资料或计数资料比较简单,但从等级资料或计数资料就无法再转换成计量资料,因此,在临床上收集数据或计算机储存数据时,应考虑收集或储存计量资料,只有在数据处理时根据需要再转换为等级资料或计数资料。
②对两组病人的某项指标进行统计学检验时,数据从计量转换为计数或等级资料,统计的效率也可能下降。
二、数据的统计描述对于临床研究数据,通常我们不可能在论文中或在报道告诉读者每一个病人的具体特征。
临床试验数据分析中的统计学方法介绍
临床试验数据分析中的统计学方法介绍在当今互联网时代，数据已经成为了各行各业的核心资源。
在医学领域，临床试验数据的分析对于评估药物疗效、确定治疗方案以及指导临床决策具有重要意义。
作为一位现代互联网思维的老师，我将为大家介绍一些在临床试验数据分析中常用的统计学方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是对试验数据的基本特征进行总结和描述的方法。
它可以通过计算平均值、中位数、标准差等指标来揭示数据的集中趋势和离散程度。
此外，描述性统计分析还可以利用图表等可视化方式展示数据的分布情况，帮助研究人员更好地理解数据。
2. 推断统计分析推断统计分析是通过从样本数据中得出总体参数的估计和推断的方法。
在临床试验中，研究人员通常只能获得部分样本数据，无法观察到整个总体的情况。
因此，推断统计分析可以通过对样本数据的分析，利用概率理论和数理统计方法，对总体参数进行估计，并给出估计的可信区间。
3. 假设检验假设检验是一种用于判断样本数据与某个假设之间是否存在显著差异的统计方法。
在临床试验中，研究人员通常会提出一个原假设和一个备择假设，通过对样本数据的分析，利用统计学的方法来判断是否拒绝原假设。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
4. 生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间和事件相关因素的统计方法。
在临床试验中，研究人员常常关注患者的生存时间或事件发生的风险，并希望了解某些因素对生存时间或风险的影响程度。
生存分析可以通过构建生存曲线、计算生存率以及应用生存模型等方法来实现。
5. 多元分析多元分析是一种用于研究多个变量之间关系的统计方法。
在临床试验中，研究人员通常需要考虑多个因素对结果的综合影响。
多元分析可以通过回归分析、方差分析、主成分分析等方法来研究多个变量之间的关系，并探索其中的相互作用。
以上介绍的统计学方法只是临床试验数据分析中的一部分，实际上还有很多其他方法，如重复测量分析、因果推断分析等。
这些方法在临床试验数据的处理和解读中起到了重要的作用，帮助研究人员更好地理解数据背后的规律，并为临床决策提供科学依据。
临床统计分析第一讲_统计方法抉择
检测项目 患者组（32）
LAT-EF 57.2±13.3
INF-EF 76.8±15.2
SEPTAL-EF 37.4±12.6
ESV
29.3±8.5
需做而未做统计分析 统计分析方法不清，或未标明 应用条件不满足 错误选用统计方法： 结果解释不合理： 论文写作方面：结果表达不完整、不清楚。
（一）、统计方法选择不符合分析目的
2、重要性评价： 综合临床意义与统计学意义
临 床 意 义
统 计 学 意 义
ab
c
d
临床效应量
3、评价统计结果的适用性
• 统计分析结果实际上是基于个体的平均水平。 •将平均水平结果应用到个体水平，忌生搬硬套。
七、临床研究中常见统计问题
临床研究与统计方法的有机结合，两者 不能相互脱节。
公开发表论文中常见的统计学问题：
样本含量的估算需要得到以下信息：以 病死率为例：
– I型错误率：0.05 – II型错误率：0.1—0.2 –新方法达到的最小效应量：1%，5% –传统基线病死率：
根据课题设计方案和研究的主要内容， 实际上可简化为两组：传统手术组与微 创手术组，因此选用公式：
–其中：为I型错误率 为II型错误率 –p1为传统手术的病死率=25%； p2为微创手
实例 两组患者头孢唑啉钠药物动力学参数比较
组别 老年组（n=7）
（h-1） 0.62130.1177
k10（h-1） 0.28560.0427
60岁以下组（n=5）3.55053.5553 0.82573.5329
统计学方法的正确抉择
统计学方法的正确抉择一．统计方法抉择的条件在临床科研工作中，正确地抉择统计分析方法，应充分考虑科研工作者的分析目的、临床科研设计方法、搜集到的数据资料类型、数据资料的分布特征与所涉及的数理统计条件等。
其中任何一个问题没考虑到或考虑有误，都有可能导致统计分析方法的抉择失误。
此外，统计分析方法的抉择应在科研的设计阶段来完成，而不应该在临床试验结束或在数据的收集工作已完成之后。
对临床科研数据进行统计分析和进行统计方法抉择时，应考虑下列因素：1．分析目的对于临床医生及临床流行病医生来说，在进行统计分析前，一定要明确利用统计方法达到研究者的什么目的。
一般来说，统计方法可分为描述与推断两类方法。
一是统计描述(descriptive statistics)，二是统计推断(inferential statistics)。
统计描述，即利用统计指标、统计图或统计表，对数据资料所进行的最基本的统计分析，使其能反映数据资料的基本特征，有利于研究者能准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便做出科学的推断。
统计表，如频数表、四格表、列联表等；统计图，如直方图、饼图，散点图等；统计指标，如均数、标准差、率及构成比等。
统计推断，即利用样本所提供的信息对总体进行推断（估计或比较），其中包括参数估计和假设检验，如可信区间、t检验、方差分析、 2检验等，如要分析甲药治疗与乙药治疗两组的疗效是否不相同、不同地区某病的患病率有无差异等。
还有些统计方法，既包含了统计描述也包含了统计推断的内容，如不同变量间的关系分析。
相关分析，可用于研究某些因素间的相互联系，以相关系数来衡量各因素间相关的密切程度和方向，如高血脂与冠心病、慢性宫颈炎与宫颈癌等的相关分析；回归分析，可用于研究某个因素与另一因素（变量）的依存关系，即以一个变量去推测另一变量，如利用回归分析建立起来的回归方程，可由儿童的年龄推算其体重。
2．资料类型资料类型的划分现多采用国际通用的分类方法，将其分为两类：数值变量(numerical variable)资料和分类变量(categorical variable)资料。
临床科研统计方法与选择范文
临床科研统计方法与选择临床科研中数据的处理和统计方法是临床研究得出结论的步骤之一。
而描述临床数据,应用正确的统计方法是获得正确的临床科研结果的前提。
本文从描述数据到统计方法的选择介绍临床科研论文中常用的统计方法、基本概念。
一、数据的种类1. 数据种类:临床上的数据通常可简单地分成计量资料、等级资料和分类资料(计数资料) 三种类型。
计量资料指连续的数据,通常有具体的数值,如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。
等级资料指有一定级别的数据,如：临床疗效分为治愈、显效、好转、无效,临床检验结果分为- 、+ 、+ + 、+ + + ,疼痛等症状的严重程度分为0 (无疼痛) 、1(轻度) 、2 (中度) 、3 (重度) 等,等级资料又称为半定量资料。
分类资料指各数据之间没有顺序或等级关系,而是归于一定属性,可以是两类,也可以是多类。
如性别资料,按男性和女性分类,计算男性与女性各有多少例;职业资料,按工人、农民、职员等归类,计算各自的例数;随访结果资料,按生存或死亡归类,计算各自的例数;接受干预措施资料,按用试验药物、用安慰剂归类;是否存在吸烟、饮酒、幽门螺杆菌( Hp) 感染等暴露因素,按吸烟、不吸烟,饮酒、不饮酒, Hp ( + ) 、Hp( - ) 归类等。
2. 数据的类别转换:计量资料可以根据需要或一定的标准分成两个或数个等级而变成计数或等级资料。
如年龄资料是计量资料,但可以按大于65 岁、45～65 岁、小于45 岁分为老、中、青年3 类而转变为等级资料或计数资料。
但需要注意的是:①计量资料转换为等级资料或计数资料比较简单,但从等级资料或计数资料就无法再转换成计量资料,因此,在临床上收集数据或计算机储存数据时,应考虑收集或储存计量资料,只有在数据处理时根据需要再转换为等级资料或计数资料。
②对两组病人的某项指标进行统计学检验时,数据从计量转换为计数或等级资料,统计的效率也可能下降。
二、数据的统计描述对于临床研究数据,通常我们不可能在论文中或在报道告诉读者每一个病人的具体特征。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法在医学领域，临床研究是获取新知识、改进医疗实践的重要途径。
而对临床研究资料进行准确、恰当的统计分析，则是从海量数据中提取有价值信息、得出可靠结论的关键环节。
本文将为您介绍一些临床研究资料常用的统计分析方法。
首先，我们来谈谈描述性统计分析。
这是对数据进行初步概括和总结的方法，就像给数据画一幅“肖像”。
比如，我们会计算平均值、中位数和众数来描述数据的集中趋势。
平均值是所有数据的总和除以数据的个数，但它容易受到极端值的影响。
中位数则是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值，能更好地反映数据的中心位置。
众数是数据中出现最频繁的数值。
除了集中趋势，数据的离散程度也很重要。
极差是最大值与最小值的差值，简单但不够稳定。
标准差则能更全面地反映数据的离散程度，它表示数据相对于平均值的分散程度。
方差是标准差的平方。
接下来是频数分布，它能让我们直观地看到不同取值出现的频率。
例如，在研究某种疾病患者的年龄分布时，我们可以将年龄分组，然后统计每组的人数。
再说说推断性统计分析。
其中最常见的就是 t 检验。
t 检验用于比较两组数据的平均值是否有显著差异。
比如，比较新药组和对照组患者症状改善的平均程度。
如果要比较三组或三组以上的数据，我们会用到方差分析（ANOVA）。
它可以告诉我们这些组之间的差异是否具有统计学意义。
对于分类数据，比如性别（男/女）、治疗效果（有效/无效）等，我们常用卡方检验。
它用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联。
在临床研究中，我们还常常关心变量之间的关系。
线性回归分析就是用来研究两个连续变量之间线性关系的方法。
它可以帮助我们预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。
Logistic 回归则适用于因变量是二分类（如患病/未患病）的情况，用于找出影响结果的危险因素。
生存分析在临床研究中也有重要应用，特别是对于涉及时间的事件，如患者的生存时间、疾病复发时间等。
常用的方法有 KaplanMeier 法和Cox 比例风险模型。
医学科学研究论文中统计方法的正确应用
医学科学研究论文中统计方法的正确应用一、统计方法正确应用的重要性医学统计方法很多,各适用于不同的数据。
临床试验中所用统计方法必须根据数据情况认真选用。
这是因为,数理统计是根据一定的数据分布推导出一定的统计方法,它仅适用于一定的数据。
例如,ｔ检验及方差分析是由正态分布数据以及各组方差相同推导出来的,因而要求数据为正态分布(至少接近正态分布)且方差齐性。
但是,在论文的统计方法部分常有如下阐述:一般资料进行χ2检验,其余资料进行ｔ检验,这种不管数据分布是否很偏态,就一概使用某种统计方法不正确。
此外,分类数据与计量数据的统计方法也不同,分类数据中对于名义变量和顺序变量的统计方法也不同。
统计方法应用的错误会使整个精心进行的研究得出错误的结论。
在这一讲中我们将结合目前文献中常见的一些统计方法的错误应用,对如何根据数据的情况来正确地选择统计方法进行讨论。
二、统计方法上常见的一些问题1.ｔ检验和方差分析要求数据服从正态分布:在医学研究中大量的数据并不服从正态分布。
有时可以从报告中的数据看出。
例如,在文献中体温降至正常的平均日数在两组分别为3 .0±1 .7及2 .4±2 .0。
由数据可以看到标准差是平均数的1/2以上,甚至接近平均数。
这就提示数据严重偏离了正态分布。
因为,当数据不可能为负值(如日数),且样本不是过小时,按正态分布规律,平均数减3个标准差仍应是正数。
这里平均数减3个标准差已经是-2.1和-3.6了。
因为日数不可能是负数,这就说明数据偏离了正态分布规律。
又如,文献[2]关于统计分析方法方面写道:“测量参数以ｘ±ｓ表示。
根据性别及骨密度(2.5ｓ为界)分组,用两样本均数ｔ检验对组间各形态计量参数进行统计分析(SPSS8.0软件)。
样本均数与总体均数用ｔ检验比较形态计量学参数与正常参考值之间的差异”。
由文内表格(表1)可以看到有不少标准差大于均数。
数据很可能是很偏态,不宜使用ｔ检验。
如何正确选择统计方法
如何正确选择统计方法
正确选择统计方法是进行科学研究或数据分析的基础，能够确保研究的可信度和准确性。
在选择统计方法时，需考虑以下几个方面：
1.问题的性质：首先需要明确研究或数据分析的目的，确定研究或分析的问题是描述性的还是推论性的。
描述性统计方法主要用来描述和总结数据的特征，推论性统计方法则用于从样本数据中推断总体的特征。
3.数据分布：数据的分布形式也是选择统计方法的重要因素。
如果数据呈正态分布（钟形曲线），则可以使用参数统计方法进行分析；如果数据不服从正态分布，可以采用非参数统计方法。
4.样本容量：样本容量也需要考虑，大样本容量通常可以更好地反映总体的特征。
对于大样本容量，可以使用参数统计方法进行推断分析；对于小样本容量，可以使用非参数统计方法或精确统计方法进行分析。
5.实验设计：实验设计是选择统计方法的另一个重要指标。
如果设计的是随机对照实验或双盲实验，可以使用方差分析或t检验等方法进行分析；如果是观察性研究，可以使用相关分析或回归分析等方法进行分析。
6.假设检验：如果需要进行假设检验，需根据检验目的和数据类型选取合适的统计方法。
对于两组样本比较，可以使用t检验；对于多组样本比较，可以使用方差分析。
此外，还有卡方检验、配对样本t检验、秩和检验等方法。
7.软件支持：最后，还要考虑熟悉的统计软件或工具是否支持所选择的统计方法。
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语句
–当p≤ α时，只要p≠0，我们无法完全拒绝
无差别的假设，即不能肯定各总体间有差别
–当p＞ α时，只要p≠1，我们无法完全接受
无差别的假设，即不能肯定各总体间无差别
两组与多组比较
1. 两组比较：t检验、u检验、两组秩和检验、
四格表和较正四格表的X2检验等
表1 四格表的排列
金标准（诊断标准）
合计 有病 + 诊断性 试验 _ 合计 真阳性a 假阴性c a+c 无病 假阳性b 真阴性d b+d a+b a+c n
敏感度(sensitivity,SN)是正确诊断的真阳性病例在中风组中所占的百 分率，计算公式为：SN = a/(a+c)100% 特异度(specificity,SP) 是正确诊断的真阴性部分所占百分率，计算公 式为：SP = d/(b+d)100% 准确性 (accuracy,AC) 反映了诊断试验结果与金标准试验结果的符合 或一致程度，计算公式为：AC = (a+d)/N 阳性预测值(positive predictive value,PPV)是诊断试验为阳性结果中金 标 准 证 实 患 中 风 者 所 占 的 百 分 率 ， 计 算 公 式 为 ： PPV = a/(a+b)100% 阴性预测值(negative predictive value,NPV)是诊断试验为阴性结果中金 标准证实未患中风者所占的百分率，计算公式为：NPV = d/(c+d) 100% . 阳性似然比(positive likelihood ratio, LR+)为患中风组真阳性率和未患 中风组假阳性率的比值，计算公式为：LR+ =SN/(1-SP) ，表明诊断 性试验为阳性时患病于不患病的比值,比值越大则患病的概率越大. 阴性似然比(negative likelihood ratio, LR-)为患中风组假阴性率与未患 中风真阴性率的比值，计算公式为：LR- =(1-SN)/SP,表明诊断试验 为阴性时,患病与不患病时机会的比值.
数理统计与概率论是统计的理论基础 只有当某个或某些条件满足时，某个
数理统计统计公式才成立
涉及最多是数据分布特征 其次方差齐性 理论数大小
二、数据资料的描述
（一）数值变量资料的描述
描述集中趋势的指标，用以反映一组数 据的平均水平 描述离散程度的指标，用以反映一组数 据的变异大小 （两类指标的联合应用才能全面描述一组 数值变量的基本特征）
统计学处理方法的选择
单个自变量资料的统计学分析方法 自变量 因变量 统计方法
属性
二分 (属性) 多分 (属性) 属性 数值
属性
数值 数值 数值 (有截缩) 数值
卡方 (χ2) 检验
t-检验 方差分析 寿命表法 / 积限法 回归 (或相关) 分析
统计学处理方法的选择
两个或以上自变量资料的统计学分析方法
描述数值变量资料的常用指标
指标名称 均数（X） 中位数（M） 几何均数（G） 标准差(s) 四分位数间距 极差（R） 变异系数（CV） 适用的资料 正态分布或近似正态分布 偏态分布、分布未知、两端无界 对数正态分布、等比资料 正态分布或近似正态分布 偏态分布、分布未知、两端无界 观察例数相近的数值变量 比较几组资料间的变异大小
（四）常用的假设检验方法
计量资料的假设检验 计数资料的假设检验 等级资料的假设检验
1、常用计量资料的假设检验
比较目的 样本与总体比较 应用条件 例数较大 例数较小 两组资料的比较（完全 随机设计） 例数较大 u检验 t检验 u检验 统计方法
例数较小，来自正态分 成组设计的t检验 布且方差齐 例数较小且非正态分布 成组设计的秩和检验／ 或方差不齐 中位数检验
比较目的
配对资料的比较 （配对设计）
应用条件
例数较大（任意分布） 例数较小，差值来自正态
统计方法
配随设计u检验 配对设计的t检验
例数较小，差值为非正态 多组资料的比较 各组均数来自正态分布 且方差齐
配对设计的秩和检验 成组设计的方差分析
成组设计的秩和检验 配伍设计的方差分析 配伍设计的秩和检验
（完全随机设计） 各组为非正态分布且 方差不齐 配伍资料的比较 （配伍设计） 各组均数来自正态分布 且方差齐 各组为非正态分布且 方差不齐
在一定时间(一般为1年) 内,某人群中发生某种疾 病的新病例频率。
某特定时间内某人群中 发现有某种疾病者的比 例。
死亡率=一年内总死亡数／同年平均 在一定时间(一般为1年) 人口数 内,某人群中死亡的频率。
病死率Case fatality ra tio
因某病死亡人数／患该病的总数
患某病者中因该病死亡 者占的比例。
均数与标准差联合使用描述正态分布或 近似正态分布资料的基本特征 中位数与四分位数间距联合使用描述偏 态分布或未知分布资料的基本特征 最为常见的错误是不考虑这些指标的适 用范围和条件的滥用
（二）分类变量资料的描述
以比代率，即误将构成比（proportion） 当作率（rate）来描述某病发生的强度和 频率 把各种不同的率相混淆，如把患病率与 发病率、死亡率与病死率等概念混同
（二）假设检验的基本步骤
建立检验假设（三个内容）
1. 无效假设（null hypothesis）H0
2. 备择假设（alternative hypothesis）H1 3. 检验水准（size of test）α
计算统计量 根据统计量的值来得到概率（p）值； 再按概率值的大小得出结论
（三）假设检验的注意事项
自变量
属性
因变量
属性
统计方法
对数-线性
属性或数值
属性或数值 属性
属性 (二分)
属性 (多分) 数值
logistic回归
判别分析 方差分析
数值
数值或属性 数值
数值
数值 (有截缩) ─
多元回归
Cox回归 协方差分析 因子分析或聚类分析
属性 (有混杂) 数值
1、常用计量资料的假设检验（续表）
2. 多组比较：方差分析、多组秩和检验、行
乘列X2检验等（也可用于两组比较）
3. 注意：错误使用两组比较的方法代替多组
比较的情况并不少见，如，三个均数比较 用三个t检验、四个t检验
假设检验结论的两类错误
1.
当p≤ α时，做出“拒绝其无差别的假设，可认为 各总体间有差别”的结论时就有可能犯错误，这 类错误称为第一类错误（typeⅠ error）其犯错误 的概率用α 表示，若α取0.05，此时犯Ⅰ型错误的 概率≤0.05，若假设检验的p值比0.05越小，犯第 一类错误的概率就越小。
2、常用计数资料假设检验方法
比较目的
样本率与总体 率的比较 两个率或构成 比的比较（完 全随机设计）
应用条件
n较小时
统计方法
二项分布的直接法
np>5且n(1-p)>5
np>5且n(1-p)>5 n>40且T>5 n>40且1<T<5 n<40或T<1
二项分布的u检验
二项分布的u检验 四格表的X2检验据资料的比较
（一）假设检验的基本思想
样本数据间的不同有两种原因所致
1. 样本来自同一总体，样本指标间的不同是
由于抽样误差所引起
2. 样本分别来自不同的总体，其样本指标间
的不同是由于来源于不同的总体所致
假设检验是反证法原理的统计应用
假设两个样本均数可能来源于同一总体， 然后计算出在此假设下的某个统计量的 大小，当这个统计量在其分布中的概率 较小时（如p≤0.05）我们就拒绝其假设， 而接受其对立假设，认为两样本分别来 自不同的总体。
二、选择研究对象
1. 诊断性试验的研究对象，应当包括两组;一组是用金 标准确诊"有病"的病例组，另一组是用金标准证实为 "无病"的患者，称为对照组。所谓"无病"的患者，是 指没有金标准诊断的目标疾病，而不是完全无病的正 常人。 病例组应包括各型病例:如典型和不典型的，早、中 与晚期病例，轻、中与重型的，有和无并发症者等， 以便使诊断性试验的结果更具有临床实用价值。 对照组可选用金标准证实没有目标疾病的其他病例， 特别是与该病容易混淆的病例，以期明确其鉴别诊断 价值。正常人一般不宜纳人对照组。
注意：相关关系并不等于因果关系
1、常用数值资料的关系分析方法
比较目的
两变量的 依存关系
应用条件
正态单变量资料 正态双变量资料
统计方法
直线回归Ⅰ型 直线回归Ⅱ型 直线相关 等级相关
两变量的 相关关系
正态双变量资料 两变量均不服从正态
2、无序分类变量（计数资料）的相关分析
前瞻性研究
–相对危险度（RR）
–归因危险度（AR）
回顾性研究
–比值比（OR）
3、有序分类变量（等级资料）等级相关
参数检验
–积矩相关系数(Pearson’sγ)
非参数检验
–Spearman等级相关系数
诊断性试验的研究与评价
第一节 诊断性试验研究的方法与评价条件
一、确定金标准
1. 诊断性试验的金标准(gold standard)是指当前临床医师 公认的诊断疾病最可靠的方法，也称为标准诊断。 应用金标准可以正确区分“有病”或“无病”。 2. 拟评价的诊断性试验对疾病的诊断，必须有金标准 为依据，所谓金标准包括活检、手术发现、细菌培 养、尸检、特殊检查和影象诊断，以及长期随访的 结果。