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【关键词】医学统计学；继续教育；需求；调查
【中图分类号】G562.65 【文章标识码】A 【文章编号】1326-3587（2013）10-0001-02
现代临床研究对医学统计学的依赖正日益加强，从科研设计到统计分析，再到科研论文的撰写，每一步都需要统计学的支撑。同时，新的统计学理论和方法的出现对临床资料的统计分析和医学论文的撰写提出了新要求，因此有必要对临床医务人员进行继续教育培训，更新统计学知识。继续教育的对象是已有临床工作经验的医务人员，他们学习目的明确，不以广泛学习统计理论为主，而是针对性地提高专业理论和技术。因此，如何正确引导医生在医疗实践和科学研究中寻找循证依据，提高科研和业务素养是医学统计学继续教育的重要目标。针对此实际情况，我校开办了临床研究中的设计与统计分析继续教育学习班，授课内容覆盖了从临床科研设计到统计分析和统计结果表达各个部分。
为了解临床医务人员对医学统计学知识的需求现状，为医学统计学继续教育教学内容设置和教学开展提供参考，本研究对参加医学统计学继续教育学习班的学员进行了问卷调查。
一、对象与方法
1、调查对象：调查对象为报名参加本次继续教育学习班的115名临床医务人员，以本校附属医院的临床医生为主。
2、调查方法：通过专家咨询法制定调查问卷，课程结束后，采用匿名调查的方式由学员自行填写。共发放调查问卷115份，回收有效问卷94份，问卷回收率为81.74%。
二、结果与分析
本次学习班主要授课内容为：临床研究中的统计学问题、CONSORT简介、统计方法简介与错误辨析、SPSS统计软件简介、系统综述与Meta分析及其软件实现。
1、基本情况。
参加本次继续医学教育学习班学员的基本情况如表1所示。从表中可以看出，学员以年轻的，刚参加工作不久的初、中级临床工作人员和研究人员为主。
2、对医学统计学的掌握情况。
绝大部分学员都有医学统计学基础，88人（93.62%）在学历教育阶段都系统地学习了《医学统计学》。学员统计学方法的掌握现状如表2所示。对于常用的统计学方法，大部分学员熟悉（19.15%）或者比较熟悉（65.96%），而对于高级统计学方法，一半以上的学员不熟悉（56.38%）。对于常用的实验设计方法，大部分学员比较熟悉（64.89%），而对于临床上较为常用的观察性研究不熟悉的学员占45.74%。
3、需求分析。
（1）对本次学习班授课内容的认可和进一步需求。
68名学员（占72.34%）认为本次学习班对其今后发展非常有帮助，对授课内容的认可如表3所示。从表3得出，最受学员认可的课程是系统综述和meta分析及其软件实现，这和目前临床工作者的关注点和研究现状较为符合。系统综述和meta分析在国内临床医务人员中较受欢迎，同时又缺少meta分析所必需的统计学知识。对CONSORT的认可度较低，认为是可以简单介绍的内容，主要原因是目前临床医生自己撰写RCT研究报告的机会少，因此接触CONSORT的机会也较少。
（2）对医学统计学授课内容的需求。
所有学员都认为非常有必要适时的开展医学统计学的继续教育学习班。70人（占74.47%）希望在以后的学习班中讲授常用的实验（试验）设计方法；65人（占69.15%）希望增加常用的观察性研究设计的方法。对于统计分析方法的需求情况详见表4。
表4表明大多数有医学统计学基础的学员对于简单的统计学方法，如t检验、卡方检验、方差分析等内容已经掌握，他们更加注重这些统计分析方法所得到结果的展现，比如如何利用图表进行结果展现（54人，占57.45%）。对于高级统计学方法，学员最想学习的内容分别是多因素试验分析56人 （占59.57%），logistic回归54人（占57.45%）和生存分析59人 （占62.77%）。特别是后两者，在临床医学科研中有着非常广泛的应用。
三、讨论
医学统计学继续教育学习班为临床医务人员建立统计思维、提高统计素养，提供了一个很好的平台。在目前国内院校和医院的考评机制中，临床医生的科研水平也被放在非常重要的地位，不管是临床工作还是科研工作，统计学方法的掌握，统计学思维的建立对于临床医生显得尤为重要和紧迫。医学统计学是一门实践性很强的学科，需要不断的继续学习和实践才能真正掌握。
本研究调查发现，目前临床医务人员在科研设计和统计方法上存在着以下需求。（1）高级统计方法。一半以上的学员表示对高级统计学方法不熟悉，同时，在临床科研工作中对高级统计方法的要求在不断增加，特别如多元线性回归、多因素试验设计和分析、logistic回归和生存分析等临床上常用的高级统计学方法，需求比较大。（2）观察性研究设计方法。在平常的临床科研中，RCT研究只是占了少数，大量的研究为观察性研究，如队列研究和病例对照研究，这类研究设计在临床研究中占有重要的地位，该部分内容的潜在需求会非常大，在今后的课程设置中可以考虑增加观察性研究设计和分析的内容。（3）统计结果报告格式。将统计软件产生的结果转换成符合期刊要求的结果表达形式是统计分析的关键一步，如何撰写统计学方法部分，如何制作统计图表等内容看似简单，但是不少临床医务人员经常犯错，比如不报告统计量只报告P值、不报告精确的P值等。因此，临床医务人员对该部分的需求较大。（4）系统综述和meta分析的统计学过程。系统综述能够通过对多个有争议的或者相互矛盾的小型临床研究采用严格、系统的方法进行评价、分析和合成，解决纷争或提出建议，为临床实践、医疗决策提供循证依据。系统综述中用到的统计学方法、使用条件以及软件实现等都是临床医务人员急需了解和掌握的内容。
在职临床医务人员的统计学教学应与学历教育阶段的医学统计学教学有明显的区别，继续教育的教学内容应以实用性、针对性强为原则，注重统计思维的培养和软件的使用。结合本次继续教育学习班的经验和调查，笔者认为今后针对临床医生的医学统计学继续教育应该在教学内容上进行以下两个方面设置。
1. 授课内容。（1）授课内容模块化。授课内容可以分为基本统计学方法、高级统计学方法和若干专题。基本统计学方法授课以结果的报告和论文写作为主；高级统计学方法模块需要适当增加课时，突出多因素试验的分析、多元线性回归、logistic回归和生存分析等临床常用的统计学方法；专题模块突出当今临床研究热点和难点、新的观点，紧贴临床应用实际，比如可以开设系统综述和meta分析统计学方法专题培训班、观察性研究设计和分析专题培训班等进行深入讲解。（2）增加软件教学。淡化公式的推导和大量的计算过程，突出软件在授课过程中的重要性，增强临床医务人员利用统计软件处理和分析实际问题的能力。SPSS软件在学员中应用非常广泛，65.96%的学员使用SPSS作为首选的统计软件，可以针对SPSS在临床医学中的应用开展学习班。
2. 授课方式。继续教育的授课方式可以引入以问题为基础的学习方式（Problem-Based Learning， PBL）。PBL教学模式强调基本概念和统计思维，统计分析结果的解释、淡化公式的推导和计算，以学员主动学习为主，提倡以问题为基础的讨论式教学和案例教学。继续教育阶段的医学统计学教学需要特别强调实践性，可以利用多媒体教室，将临床实例、软件实现、结果呈现等各个方面紧密结合，让学员自己动手，增加实际应用能力。
笔者对于医学统计学继续教育教学内容的设置和教学手段还处于探索阶段，在本次学习班中得到几点启示：（1）医学统计学的继续教育培训是有必要和有需求的；（2）对继续教育内容和培训方式做更多的探索和改革，使临床医务人员更容易接受；（3）医学统计学专业人员应紧跟国际医学科研方法、统计学方法、循证医学方法的最新情况，时时更新自己的专业知识，传授给临床医务人员。本次调查的结果为我们今后设置教学内容，改进教学手段提供可参考依据。
【参考文献】
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3、王家良，循证医学.人民卫生出版社 [M]. 第二版， 2006. 10
4、方玉桂、吴艳妮、简若姗、陈伶俐、江霞，护理人员医学统计学知识需求调查及继续教育对策[J]. 中国卫生统计， 2011， 28（5）： 559-561
1.1单因素方差分析(ANOVA)两两比较误用独立样本t检验单因素方差分析设计3组以上的均数比较,如果总体比较有差异,需进行两两比较,一般用SNK法或LSD法。但部分研究者却将资料进行拆分,应用独立样本t检验进行两两比较,导致第Ⅰ类统计学错误发生率(假阳性率)增加,从而掉进了一个常见的“统计陷阱”,使所得结论可信度大大降低甚至得出错误结论。SNK法与LSD法虽然并非等价,实质是一致的。SNK法一般用于经方差分析结果具有统计学意义时才决定进行的两两事后比较,而LSD法可用于方差分析不足以具有统计学意义时也能进行两两比较[1]。比较两种方法在SPSS的输出结果形式,SNK是“分堆”比较,一目了然,对于组别数较多的研究更为好用,但没有具体P值,而LSD是在进行“两两”比较时,能给出具体的P值。
1.2两两比较时检验水准的重新调定χ2检验或秩和检验3组以上整体比较有差异时,需应用分割法进行两两比较,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。特别当P值处于0.0167~0.05时,按照P<0.0167的标准,差异无统计学意义,而按照P<0.05的标准,却有意义,与事实相悖,出现假阳性,很容易得出错误结论。这种分割法有时很保守,当行列表资料分组多且为有序时可用Mantel-Haenszel卡方检验,也称线性趋势检验(testforlineartrend)或定序检验(Linear-by-Lineartest)[2]。统计路径:用SPSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。
1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。ROC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。具体路径可以参考相关统计专著[3]。统计学处理一般描述为:采用SPSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SNK及LSD法,计数资料采用χ2检验。检验水准为0.05。具体内容可据情而定。
1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。SPSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。
1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,A与B,故分组为A、B、O、A+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。
1.6Meta分析Meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(OR)作为效应变量。具体路径:先进行异质性检验,当P>0.05时,认为同质,选择固定模型;P≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。Meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的RevMan软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用Photo-shop软件添加相应中文。Meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著•二次研究”栏目的循证文章。
2科技论文中统计学处理的相关表述
2.1资料与方法中具体统计路径的描述“统计学处理”的内容常位于论文资料与方法的最后一段,一般来说包括统计软件名称及版次、统计描述、统计方法、检验标准等内容,亦可细致交待每个表格的具体统计方法。经典例子如下,“统计学处理:采用SPSS(版次)统计软件分析数据。计量资料用均数±标准差表示,采用单因素方差分析,两两比较采用SNK法及LSD法。检验水准为0.05”。上述内容包括了大致的统计方法,即具体的统计路径。此部分内容,没有绝对统一的规定[6]。常见的问题有:统计学方法描述不全、内容过于简单、存在粘贴抄写痕迹等。如部分论文的统计学处理中提及“以α=0.05为检验水准,P<0.05为差异有统计学意义”这句话,这在统计学上实质是一个重复句,保留其一即可。
医学统计学是根据概率论和数理统计的原理, 结合医药卫生工作的实际情况, 研究实验设计和数字资料的搜集、整理、分析和推断的一门科学, 广泛应用于基础医学、临床医学、预防医学、药学和卫生事业管理等诸多领域。它是人们认识客观世界的一种重要手段, 现代科技工作者做科学研究或撰写论文, 很少看到不用统计学。
与此同时，如果统计学方法应用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且还可能带来错误的结沦。Rosenfeld 等比较了不同年表的文章，在20 世纪90年代以后有更多的文章使用了统计推断，而且比较复杂的统计分析方法如多因素分析等也更多的应用于临床研究中，但同时也存在使用统计方法欠妥或叙述不清的情况。
因此本文将对医学科技论文常见统计学方法的正确应用进行讨论，希望加强作者的统计思维，进而提高期刊论文的统计质量及学术水平。
2、统计学方法的内容
统计软件包、统计分析方法及检验水准是统计学方法必须描述的3 方面内容。SPSS (statistics package for social science) 和SAS(statistical analysis system ) 是全世界学术界公认且最常用的两大统计软件包[6]。检验水准即A，表示组间实际无差别而统计结果判断为有差别，犯这类错误的概率[1]。实际工作中常取 A=0.05，表示本次研究计算所得P 值必须小于0.05,才能认为组间差异有统计学意义。统计分析方法的准确描述是科技论文科学性的关键所在。统计学方法一般包括统计描述和组间差异性检验(即：假设检验) 两部分内容。
3、统计学方法的正确选用
统计方法的选择取决于研究设计、数据资料类型和变量值的分布。计量资料常用u检验、t检验(.配对t检验)、 F检验；计数资料用 检验；等级资料、偏态资料或不明分布的资料可用秩和检验等。每种显著性检验方法均有其适用范围, 如方差分析（F检验）.要求数据服从正态分布, 且各总体方差齐, 否则不宜作方差分析, 若改用非参数统计方法, 则会降低统计效率, 故常在可能情况下, 通过变量变换（如对数变换、平方根变换、反正弦函数变换、例数变换等）使资料转换为正态分布, 以满足方差分析或t检验的应用条件。医学期刊中最常见的是t检验和 检验, 这两种方法误用也较为多见。
3.1重复t检验
多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验, 因为重复数次,t检验将增加第一类错误的概率, 使检验效率降低。此时宜用方差分析, 并在此基础上用两两比较方法..(如.SNK、LSD、Duncan法等)。对于同一对均数间的差异, 用t检验无显著性, 而两两比较可能有显著性, 可见错误选用统计方法将推出错误结论。
3.2行列标 检验误用
行列表 检验用于2个或多个样本率（或构成比）.比较, 它要求行列表中不宜有1/5以上格子的理论频数T
3.3需要注意的统计学问题
3.3.1无足够的统计学信息
论文中未说明统计方法和 取值, 无均数、标准差或率及t值、 值等统计量, 甚至未作假设检验直接下结论。不少临床医学论文作者只在文中提及P值大小并据此推断结果的显著性。实际上, 临床医学研究关心的是各组之间结局(如疗效)的差别大小, 而不单纯是统计学显著性, 因此应同时说明检验方法、 水平、统计量值、P值和可信区间, 以便让读者了解所用的方法和结论是否适当及其临床的实际意义。
3.3.2统计图、表
统计图、表是统计描述的重要工具。统计图宜少而精, 应按资料性质和分析目的选用适合的统计图形, 统计图虽直观但不能代替精确的数据或统计量同。统计表宜简单明了, 层次清楚, 一般采用三线表。常见的统计表运用不当有.. 标题复杂或过于简略甚至无标题, 辅助线过多, 标目繁杂, 层次不清。另外, 表内不宜留空格, 暂缺或未记录可用“…” 表示, 无数字用“一”表示, 数字若是“0”则填明“0”。
3.3.3统计软件使用的误区
目前计算机应用已十分普及, 统计软件的使用也非常方便, 但软件只能解决计算问题, 并不能替代人脑的统计思维。根据资料的分布特征和数据特点选择统计方法, 正确地解释分析结果并推导出正确的结论, 这是科研工作者在做统计分析时必须首先掌握的, 计算只是一种工具。有了诸如SASA、SPSS等高级统计软件包, 复杂了多元分析如多重回归、多因素方差分析等已变得十分容易, 于是一些作者片面追求使用高深的多元统计方法且多种方法一起用, 误以为统计方法用得越高级, 文章水平越高。实际上如果使用不当, 多元统计方法使用得越多, 错误可能也越多。一个精心设计的临床研究, 资料可能用简单的t检验或 检验就足以说明问题, 若滥用多元分析、结果会适得其反。
4.结语
通过上面的分析，在医学研究中必须正确运用统计学，这是科研工作的科学性所决定的。搞科研，首先必须尊重科学。借助统计学这个有用的工具，可以去探索未知事物，揭示和阐明客观事物变化的规律性。
参考文献：
[1]于国艺, 周晓彬, 王俊. 医学论文常见统计方法误用分析.编辑学报, 1998;10(3):132.
[2]杨树勤, 主编.卫生统计学.第3版.北京: 人民卫生出版社, 1995;145-147.
大学数学教学大纲
课程代码318.009.1编写时间
课程名称数理统计
英文名称Statistics
学分数3周学时3+1
任课教师*徐先进开课院系**数学学院
预修课程
课程性质：
本课程为数学学院本科生开设，是概率论基础的继续，介绍数理统计学的基础知识。
基本要求和教学目的：
课程基本内容简介：
数理统计是一门理论研究与数学实践相结合的学科，它区别于概率论基础部分，不从概率空间出发，而是考虑如何给随机现象装配一个概率空间。
数理统计学研究数据资料的收集、整理、分析和推断，广泛地应用于社会科学、工程技术和自然科学中。
教学方式:
教材和教学参考资料：
作者教材名称出版社出版年月
教材概率论，第二册，数理统计（两分册）人民教育出版社1979
参考资料陈希孺数理统计引论科学出版社1981
峁诗松,王静龙，濮晓龙高等数理统计高等教育出版社，施普林格出版社1998，2003
J.O.BergerStatisticaldecisiontheoryandBayesionanalysis,2ndedition
中译本：贾乃光译，统计决策理论和贝叶斯分析Springer-Verlag,NewYork
中国统计出版社1985
1988
教学内容安排：
第一章引论
本章的教学目的是阐述数理统计学的基本问题，介绍数理统计学的基本概念。指出了现阶段的教学内容是研究如何利用一定的资料对所关心的问题作出尽可能精确可靠的结论，而不是考虑如何设计获得数据的试验。
统计量是从数据中提取信息的工具。本章介绍了两种常用求估计量的方法，介绍了刻画统计量性能的一致最小方差的概念。
§1统计学的基本问题
§2数理统计学的基本概念
§3求估计量的两种常用方法
§4一致最小方差无偏估计
第二章抽样分布
本章假定待研究的母体服从最常见的正态分布，导出了常用统计量，，的分布。本章的结论是对小样本讨论的，由于正态分布的特殊性，它们也可作为大样本情形的极限分布。
本章还介绍了与正态母体相联系的柯赫伦定理与费歇定理。
§1正态母体子样的线性函数的分布
§2分布
§3分布和分布
§4正态母体子样均值和方差的分布
第三章假设检验（I）
本章的教学目的是让学生认识到参数估计、假设检验和区间估计是针对问题的不同性质而作的三种统计推断，掌握并正确理解显著性检验问题的处理步骤。在本章的执行过程中，给出了一些典型的假设检验问题的分析和理解，以帮助学生掌握和运用这一统计思想。
本章介绍了具有一般意义的广义似然比检验。
§1引言
§2正态母体参数的检验
§3正态母体参数的置信区间
§4多项分布的检验
§5广义似然比检验
第四章线性统计推断
本章主要讨论数理统计学中两类重要的问题，线性模型和回归分析，介绍了处理另一类问题的方差分析。在数学过程中，解释了在复杂问题中使用线性模型的合理性，也分析了统计假设在实际问题中的意义。
在本章的执行过程中，比较了回归分析与线性模型的异同点。
§1最小二乘法
§2回归分析
§3方差分析
第五章点估计
本章从理论的角度讨论了一致最小方差无偏估计的性质。介绍了一些寻找一致最小方差无偏估计的方法。
§1最小方差无偏估计
医学统计t检验方差分析配对设计成组设计医学统计是医学科研中重要的分析方法，也是医学论文中的重要组成部分。它是对资料进行科学的搜集、整理和分析，从许多复杂现象中寻找规律，解决问题。而在众多统计方法中，t检验是一种最常用的统计推断方法，在计量资料的统计分析中应用十分广泛，同时它也是卫生统计学教学的重点和难题点。在科研与教学中，研究人员和学生常会出现以下三种典型错误。
典型问题1.自身配对t检验误用成组t检验。
如某医生用A、B两种血红蛋白测定仪器检测了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L）检测结果见表1，问两种血红蛋白测定仪器检测结果是否有差别？
此例是对同一观察对象进行的两种处理方法，属于配对设计，而研究人员把治疗前后的数据当成是相互独立的数据，直接将治疗前与治疗后的数据按成组设计资料的t检验进行比较，这种处理方法与设计类型并不相符。我们知道配对设计的检验效能高于成组设计，应用配对设计可以减少实验误差和个体差异对结果的影响，从而提高统计处理的效率。因此配对设计资料，一般计算每对数据的差值，用其差值的大小，反映两种处理之间效应之差的大小。我们常见的配对设计有观察对象处理前后对比（如治疗前后、检查前后）和同体采取不同处理对比（（如同一观察对象两种方法）。
典型问题2.计量数据呈方差不齐时仍用t检验。
这一错误在教学和医学论文中都较常见，当两组数据经方差齐性检验为方差不齐时，需用校正t检验（t'检验）处理，不能直接用t检验，否则会得出错误结论。如为探索胃脘痛寒、
热症实质，测胃脘痛热症患者与健康人胃脘温度（℃），并计算得热症病组n1=27，=37.68，s1=0.66健康人n2=36，=37.19，s2=0.33。问两组均数有无差别？一些学生直接应用t检验进行比较，而我们发现题中数据经方差齐性检验后为方差不齐，需用校正t检验，算出t'=3.540，P
典型问题3.多组计量数据比较误用t检验。
t检验一般只适合两组计量数据比较，多组计量数据进行比较需用方差分析，进一步进行两两比较时常用LSD法，可实际应用中发现很多研究人员将两者混用。如为研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将24只Wistar大鼠随机分到甲、乙、丙三个组，每组8只，分别在地面办公楼，煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量大鼠全肺湿重（g）数据见表。
科研人员对上述资料采用两样本t检验进行两两比较，得出结论：除乙组和丙组差异无统计学意义以外（P>0.05），其余各两组间差异均有统计学意义（P
综上所述，统计方法t检验固然应用广泛，但是医学统计方法的选择与应用是有一定前提范围的，所以要想保证数据处理的科学性，应选择正确的统计方法。
参考文献：
[1]徐晓泉，潘起潜.医学论文中常见的统计方法误用.学报编辑论丛，2000，（11）：100-102.
[2]丁元林，高歌.卫生统计学.科学出版社，2008.
[3]周仁郁.中医药统计学.中国中医药出版社，2008.
关键词: 生物信息学 医学统计学 课堂教学
生物信息学融合了生物技术、计算机技术、数学和统计学的大量方法，已逐渐成为发现生命过程中所蕴涵知识的一门重要学科。其基本问题主要包括：DNA分析、蛋白质结构分析、分子进化。医学统计学作为医科院校的基础课程之一，长期以来其理论和方法就广泛应用于临床医学、基础医学的各类研究中。随着生物新技术的诞生，在推动生物信息学发展的同时，医学研究对象也由宏观的病人、生物组织拓展到微观的基因领域，所面对的实验数据在性质和结构上也都有所不同，这对医学统计学的应用提出了新的更高的要求。
目前，医学统计学的很多原理和方法已成功地应用于这些新研究之中，并在此基础之上有了新的发展和改进。如概率分布的知识与序列相似性分析、蛋白质分类等技术密切相关；方差分析、非参数检验方法经改进和结合后在基因表达数据的前期分析中发挥了较好的作用；而聚类分析、判别分析、相关分析这些大家所熟知的统计学方法更是在基因分类和调控网络的建立中得到了广泛的应用。在进行医学统计学课堂教学时加入生物信息学方面的应用实例，不仅可以使学员了解本学科研究的前沿和医学、生物信息学研究的新发展，还可以提高学员对于医学统计学理论学习的兴趣，掌握先进的生物实验数据分析方法，提高今后从事医学科研的能力。下面，本文在回顾医学统计学授课主要内容的基础上，就医学和生物信息学中的可能应用举例如下：
一、概率分布
概率分布（probability distribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、Possion分布、正态分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从Poisson分布，我们就可以借助Poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。
在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或DNA）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLAST发现的高得分匹配区称为HSPs。而HSP得分超过阈值t的概率P(H(a，b)>t)可以依据Poisson分布的性质计算得到。
二、假设检验
假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验方法。
假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中100名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。
这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。
例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（gene chip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。
如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。
但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平M值的均值 ；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量 ，其中，s是M的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量： ，修正值a由M的方差s2的均数和标准差估计得到。
三、一些高级统计方法在基因研究中的应用
（一）聚类分析
聚类分析（clustering analysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（Hierarchical Clustering）、K-means聚类法、SOM方法等。
聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。
近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（Unsupervised Analysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(Average Linkage Clustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。
（二）判别分析
判别分析（discriminant analysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属3。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-Nearest Neighbor Classifiers）、分类树算法（Classification Tree Algorithm），人工神经网络（ANNs）和支持向量机（SVMs）。
判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。
在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（Supervised Analysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）是两种较新，但很有应用前景的方法。
（三）相关分析
相关分析（correlation analysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。
我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。
生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。
四、意义
生物信息学不仅是医学统计学的研究前沿，更是医学研究由宏观向微观拓展的重要领域，其研究内容已逐渐为多数医学院校的学员了解和熟悉。而如何对新技术产生的生物实验数据进行准确合理的分析，却成为生物信息学研究的主要瓶颈之一。
在医学统计学课堂教学中引入生物信息学实例，而不仅仅局限于常见的医学、卫生领域的例子，将难以理解的统计理论和方法与前沿的生物实例相结合，拓宽了学员的视野，提高了学员的学习兴趣，更可以加深对所学知识的理解；与此同时，使学员掌握了生物实验数据的先进分析方法，扩大了学员的知识面，提高了他们今后开展医学科研工作的能力。
还有一些医学统计学方法目前也逐渐应用于生物信息学研究中，诸如：遗传算法、熵理论等等。但这些方法已经超出了医学统计学课堂教学的范围，我们将尝试在第二课堂或选修课中，作为补充知识进行讲授，供那些学有余力的学员学习交流。
参考文献
1．郭祖超著. 医学统计学. 第1版.北京：人民军医出版社，1999. 238-243
河南省濮阳市眼科医院检验科,河南濮阳 457000
[摘要] 目的 探讨血常规检测中，两种采血方法在放置时间上对检测结果的影响。方法 从2013年6—12月，选取本院行静脉血或末梢血检查血常规的患者以及健康体检者，共100例为研究对象。将所有患者随机分成静脉血组和末梢血组，每组各50例。采血后在0、60 、120 min三个时间点上，对各个标本分别进行检测，然后比较两组的3次检测结果。结果 静脉血组除血小板体积稍有增大外，其他项目在0、60 、120 min三个时间点的检测结果差异，无统计学意义（P＞0.05）。末梢血组静置60、120 min后血小板计数明显升高，白细胞计数明显降低，与0min的检测结果均有差异，具有统计学意义（P＜0.05）；但静置60、120 min这两个时间点的血小板计数和白细胞计数差异，均无统计学意义（P＞0.05）。结论 在血常规检测中，末梢血检验结果因受时间的影响，必须在采血后马上检测，否则其结果准确率降低；静脉血具有较好的稳定性，短期内（60 min）不受时间的影响，检测结果的准确性明显较高，是临床血常规检验的常用血液标本。
[
关键词 ] 静脉血;末梢血;放置时间;血常规检测;血细胞分析仪
[中图分类号] R446.1 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2014）05（b）-0020-02
血常规检验是临床最基础、最常用的检验项目，主要对血液中的血细胞指标进行检验，为临床进行疾病的诊断和治疗，提供可靠信息。因此对血常规的检验质量和效率要求越来越高，但由于临床样本量多，往往早上七点左右就开始采血，采血后又不能及时检测，从而导致血细胞分析时样品放置时间过长。为了探讨静脉血和末梢血在放置时间上对检测结果的影响，笔者以2013年6—12月在本院进行血常规检查的100例患者以及健康体检者作为研究对象，现将结果报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选取2013年6—12月在本院进行血常规检查的100例患者或健康体检者作为研究对象，其中健康体检者25例，疾病患者75例；男38例，女62例；年龄在3~76岁，平均年龄（49±2.3）岁；在75例患者中，白内障患者33例，青光眼19例，屈光不正16例，眼底病7例。本次研究对象均排除了血液病、脂血或凝血机制异常的患者，将所有被检测者随机分成静脉血组和末梢血组，每组50例，其中，静脉血组健康体检者17例，疾病患者33例；男性15例，女性35例；年龄5~76岁，平均（49±3.5）岁；白内障患者10例，青光眼患者9例，屈光不正8例，眼底病6例。末梢血组健康体检者8例，疾病患者42例；男性23例，女性27例；年龄3~74岁，平均（49±1.7）岁；白内障患者14例，青光眼患者11例，屈光不正10例，眼底病7例。两组人群在性别比例、年龄分布、病例构成等方面的差异无统计学意义（P＞0.05），表明两组具有可比性。
1.2 仪器和试剂
本次使用的仪器为SYSMEX—XT1800i，日常均进行常规维护、保养以及室内质控（均在控）。其使用性能稳定良好。本次研究使用的试剂均是由正规公司提供的原装配套试剂，其质量符合临床医用标准。
1.3 检测方法
本次研究对一组50例行静脉血常规检验：使用一次性负压抗凝管（厂家为：山东奥赛特公司，抗凝剂为EDTA-K2，采血量为2 mL），采集血液后立即混匀，并通过血细胞分析仪的全血模式进行检测，记录结果；将抗凝血分别放置60、120 min 后，摇匀重复测定，并记录检验结果。
对另一组50例行末梢血常规检验：采集末梢血20 μL注入180 μL稀释液后，立即混匀。以分析仪的稀释模式对血样进行检测，同样记录0、60、120 min的检测结果，对两组检验结果进行综合分析比较。
1.4 观察指标
本次研究对被检血样进行三个时间点的检验，主要观察指标包括白细胞计数、红细胞计数、血小板计数、血红蛋白和血小板体积。比较组内和组间各项指标的差异。
1.5 统计处理方法
本组研究数据均采用spss 16.0统计软件进行分析，计量资料用均数±标准差（x±s）表示，组间比较运用t检验，当P<0.05，表明差异具有统计学意义。
2 结果
静脉血组：在0、60、120 min三个时间点检测的WBC、RBC、Hb、PLT结果均无明显变化，不同时间点的计数差异均无统计学意义（P＞0.05）；末梢血组：在0、60、120 min三个时间点上，RBC和Hb的变化无统计学意义（P＞0.05），血小板计数在60 min和120 min两个时间点上较0min时，计数明显升高，其差别具有统计学意义（P＜0.05），但60 min和120 min两个时间点上的血小板计数差异，无统计学意义（P＞0.05）；白细胞计数在60 min和120 min两个时间点与0min时比较是，数量明显降低，其计数差异具有统计学意义（P＜0.05），但静置60、120 min后两个时间点上的白细胞计数差异，无统计学意义（P＞0.05）。MPV在两组血液标本中的变化均呈增加趋势。静脉血组在0min和60 min两个时间点上的差异无统计学意义（P＞0.05），而在0min和120 min时间点上的差异则有统计学意义（P＜0.05）；末梢血组：在0、60、120 min三个时间点上的差异均有统计学意义（P＜0.05）。见表1。
3 讨论
近年来，随着医学技术的快速发展，大部分疾病需要通过血常规检验来进行预防、诊断和治疗，所以血常规检验的工作量十分大，加上检验结果的正确与否，关系到临床的诊断和治疗，甚至关乎患者的生命健康，因此要求检验工作者必须以严谨、科学的态度对待检验结果。在临床实践中，如何提高血常规的检验质量，确保检验结果的准确可靠，一直是广大检验工作者共同关注的课题。
在临床检验中，静脉采血和毛细血管采血是比较常用的采血方法，但两者采集的血液样本在化学组成和细胞成分上有较大的差别[1]。据相关研究资料表明，用末梢血进行血常规检验时会受各方面因素的影响，导致检测结果异常，而静脉血则相对稳定不易出现这样的情况[2]。本组研究结果表明，末梢血组进行血液采集后立即检测，与放置60、120 min后再进行检验，其血小板、白细胞计数及血小板体积均发生了不同程度的升高或降低，这可能与末梢血采集有关，比如采集时受挤压或刺破皮肤，导致血液标本中混入较多的组织液，造成血小板快速形成聚集。另外当末梢血中混入组织液时，还会造成血小板形态发生改变，血小板外膜发生变性并形成游离微小管，进而和血小板膜内的微丝组成伪足，大量伪足快速聚集，形成体积和形态与淋巴细胞十分相似的细胞群，导致部分血细胞分析仪检测为淋巴细胞[3]，从而得出白细胞计数偏高和血小板计数偏低的检验结果。而静脉采血则不出现这种情况。在两组样本中，MPV均有变化，这与血小板结构和生理机理有关，血液离开体内正常环境后，由于渗透压的影响，以及血小板自身结构等原因，使血小板肿胀或产生构形改变，进而使MPV增大，而且时间越长，变化越大。所以笔者建议：血常规采血后，必须在60 min内完成检验，才能正确反映体内血小板状况，这与有关报道相吻合[4]。
综上所述，静脉血和末梢血采用血液细胞分析仪进行常规检验，其检验结果存在明显的差异，在血常规检测中，末梢血检验结果因受时间的影响，必须在采血后马上检测，否则其结果准确率降低；静脉血具有较好的稳定性，短期内（60 min）不受时间的影响，检测结果的准确性明显较高，是临床血常规检验的常用血液标本。
[
参考文献]
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关键词：试验设计与统计方法；实验；教学改革
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）19-0087-02
《试验设计与统计方法》课程是一门理论和实践结合紧密，实用性很强的工具课、方法课和实验技能课，在动物科学、动物医学专业人才培养中具有重要的地位和作用。《试验设计与统计方法》实验教学环节可以培养大学生的归纳推理能力、科研能力和实践应用能力，对于全面提高人才培养质量有着重要的作用。本文从理论与实验学时分配调整、实验教学内容、手段以及考核方式等方面，探讨了《试验设计与统计方法》实验教学改革的目标和措施。
一、实验教学改革目标
（一）知识目标
《试验设计与统计方法》是应用概率论和数理统计的原理来研究生物界数量变异规律的一门学科，它不仅提供了正确设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供了正确整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。学生通过本课程实验课的学习，大致了解了常用统计分析软件，学会使用常用统计软件编制次数分布表，绘制次数分布图，掌握常用统计方法的统计软件操作过程，为今后更好地从事科研工作奠定基础。
（二）能力目标
《试验设计与统计方法》课程是一门理论和实践结合紧密，实用性很强的工具课、方法课和实践技能课。通过本门课程实验课的教学，使学生掌握由样本的统计量估计总体的相应参数，由样本的实际结果推断得出总体结论的各种统计分析方法的软件操作过程，培养大学生的归纳推理能力。统计分析方法的软件操作过程使学生对常用统计分析方法的基本原理与方法有更深刻的认识，进一步明确了各种统计分析方法的区别与适用条件，便于今后正确地使用统计软件进行统计分析，做到理论与实践相结合，提高学生的实践应用能力和科研能力。
二、《试验设计与统计方法》实验教学现状
（一）理论与实践教学的课时分配不合理，实验教学课时数不足
《试验设计与统计方法》总学时数为56学时，教学改革之前理论学时数50学时，实验学时数6学时。实验教学主要讲授统计计算器的使用以及通过简单的抽样实验验证常用的理论分布。随着计算机应用技术的普及和统计软件的不断开发，应用统计软件分析实验数据的实际应用倍受关注。2005年，在进行教学改革时将理论与实践教学的课时分配进行了调整：在本课程56个总学时不变的情况下，理论教学减少到46学时，实验教学增加到10学时。实验教学内容由原来的理论分布验证性实验改为常用统计软件的上机操作。从近几年的教学效果来看，由于实验教学课时数不足，学生不能很好地掌握常用统计分析方法的操作过程，实验教学效果仍不理想。
（二）《试验设计与统计方法》实验、实践教学条件不足
常用统计分析方法的统计软件使用均需在计算机上完成，以往计算机资源缺乏，统计软件的上机操作实验不能正常开设。随着计算机应用技术的普及和统计软件的不断开发，应用统计软件分析实验数据的实际应用倍受关注，计算机教学设备的配备逐渐完善，常用统计软件的上机操作实验得以正常开设。由于上课班次、人数较多，计算机房缺乏相应的多媒体教学设备以及视频教学软件，实验教学效果不理想。
（三）实验教学方法不能充分调动学生的学习积极性
计算机房缺乏相对应的多媒体教学设备以及视频教学软件，《试验设计与统计方法》的实验教学是先将软件操作界面截图，制作PPT多媒体教学课件，在多媒体教室讲授并演示，上实验课时，学生根据讲授的操作过程上机操作。由于计算机资源限制以及课程安排等原因，软件操作讲授时间与软件操作实施时间（实验上课时间）不连续，存在一定的时间间隔，上实验课时部分操作过程被遗忘。再者，上课班次、人数较多，坐在教室后面的同学看不清楚软件演示画面，不能很好地掌握软件操作过程，上机操作时一头雾水，学习积极性不高。
（四）实验课缺乏有效的考核、监督方法
成绩考核是促进学生复习、巩固所学知识，并对教学效果进行检查的重要方法。计算机房缺乏相应的视频教学软件与打印设备，不能考察学生们的实际操作过程与实验结果。以往该课程实验教学效果考核仅仅依据实验课出勤情况和实验报告成绩，不注重考核实验课堂上学生们的实际操作过程与实验结果和学生对统计分析方法操作步骤的掌握情况，致使学生忽视了《试验设计与统计方法》实验课的学习，导致逃课或应付差事，课后照抄实验报告的现象非常突出。
三、《试验设计与统计方法》实验教学改革措施
（一）调整理论与实践教学的课时分配，强化实践教学环节
为了满足山东省名校工程建设和应用型人才培养的需要，提高学生对常用统计分析方法的实际应用能力，进一步强化实践教学环节，提高《试验设计与统计方法》实验教学效果，重新调整理论与实践教学的课时分配，增加实验教学课时数，减少理论教学课时数。在本课程56个总学时不变的情况下，实验教学课时数由10学时增加到16学时，理论教学课时数由46学时减少到40学时。
（二）开设该课程的教学实习环节
《试验设计与统计方法》是一门实用技能课，也是一门工具课。为强化实践教学环节，创新实践教学模式，提高实践教学质量，切实提高大学生的实践能力和创新能力，笔者认为应开设本门课程的教学实习环节。课堂教学实习可以让学生根据专业特点、知识结构和兴趣，设计实验内容，完成实验操作，统计分析实验数据。除课堂教学实习外，还应该鼓励学生参与科学研究，到生产实践和科学实验一线去设计试验、采集数据并统计分析结果。例如，试验开始前选择试验设计方法；试验过程中控制试验条件以体现唯一差异原则，并获取试验数据；试验结束后选择正确的统计分析方法分析试验数据[1]。通过这一过程使学生亲身体会生物统计学在科学研究中的具体作用，将所学的试验设计与统计分析方法真正应用于实践，加深对理论知识的理解和掌握，锻炼创新思维，培养学生试验设计与统计分析的实际应用能力。
（三）优化实验教学内容
为便于学生理解和掌握常用统计方法的基本原理，熟悉和掌握常用统计软件的实际操作，提高学生对常用统计方法和统计软件的实际应用能力，培养学生的实践能力和创新能力，为学生毕业论文的设计与数据资料的统计分析以及毕业后更好地从事科学研究工作奠定基础。将《试验设计与统计方法》的实验教学内容进行了相应改进，将原来的统计计算器的使用和抽样实验改为Excel、SPSS等常用统计软件的上机操作。统计分析方法实验教学的实施是在讲授基本原理的基础上，让学生用Excel和SPSS统计软件将课堂所授的动物科学、医学相关专业的具体案例进行统计分析，便于学生理解和掌握该章节的基本原理及其相应的统计分析方法。根据实验教学大纲的要求，统计学实验课教学内容包括以下几个方面：常用统计分析软件SAS、DPS、SPSS和Excel简介，利用SPSS和Excel统计软件进行数据资料的整理与基本分析、均数差异显著性检验、方差分析、卡方检验和相关与回归分析。
（四）完善实验、实践教学条件，优化实验教学方法和手段
凌波多媒体网络教室软件以及极域电子教室系统等多媒体网络课堂教学管理软件能够全面协助教师开展高效的课堂互动教学，实时评测学生课堂学习效果，并提供多样化的班级管理功能，真正实现了个性化自主学习的实践与创新。为了提高实验教学效果，我们先将统计软件的操作界面截图，然后制作成PPT格式的多媒体课件。上实验课时，利用计算机房安装的凌波多媒体网络教室软件以及极域电子教室系统等电脑网络教学平台，先在主机上给学生详细讲述统计软件的具体操作、结果解释和注意事项等，并动态演示Excel和SPSS统计软件的具体操作过程，然后让学生应用Excel和SPSS统计软件独立完成教科书上的案例或课后习题，并要求学生结合专业知识对输出结果做出合理的解释。这种实验教学方式便于学生深入了解和掌握统计软件的具体应用，提高实验教学效果。
（五）改革实验教学考核方式，注重学生能力考查
以往该课程实验教学效果考核仅仅依据实验课出勤情况和实验报告成绩，不注重考核实验课堂上学生们的实际操作过程与实验结果和对统计分析方法操作步骤的掌握情况，致使学生忽视统计学实验课的学习。为了对教学质量进行科学的评价与管理，也为了客观准确地评定学生的成绩和能力，有必要改革实验教学考核方式，制定出较合理的实验教学综合评价指标体系，全面考察学生的实践操作能力。我们制定的实验教学综合评价指标体系包括三部分：一是平时实验考核，占总成绩的10%，主要包括实验课出勤情况、上课纪律以及实验动手能力等；二是实验报告考核，占总成绩的20%，每次实验课结束后，要求学生将主要的操作步骤书写成实验报告的形式上交，教师批阅实验报告，评定成绩；三是期末实验考核，占总成绩的70%。期末实验考核是在理论与实验教学结束之后，利用多媒体网络课堂教学管理软件进行上机操作考试。学生借助计算机软件绘制统计图表、进行试验设计以及进行各种试验设计资料的统计分析，并对统计分析结果的实际意义进行解释说明，教师根据实验结果评定成绩。计算机上考试的信息容量大，既能全面考核学生对各种统计方法的掌握情况，又能防止考试作弊[2]。
参考文献：
【Abstract】 Objective To investigate and compare bacterial adhesion between pure titanium and nichrome as dental material. Methods Pure titanium and nichrome were made into 3.0 cm×2.0 cm×2.0 cm plates， and each group contained 5 plates. Polishing was made in both groups to ensure no obvious difference. Streptococcus mutans， as experimental strain， were placed on suspension over plate and taken in culture for 48 h under 37℃. Statistical analysis was made on experimental outcomes after elution， culture and colony count. Results Pure titanium showed higher surface roughness and lower total bacteria amount than nichrome， and their difference had statistical significance （P
【Key words】 Pure titanium； Nichrome； Dental material； Bacterial adhesion
随着口腔医学技术的不断发展， 口腔材料也随之不断的进步， 而这些材料的抗菌性能及抑菌性能开始逐渐成为绝大多数临床医师关注的重点， 在研究中发现， 填充材料的菌斑粘附不仅可造成龋齿充填物脱落等情况， 同时可对修复质量、牙齿的美观度等造成影响[1]。现临床工作中为了减少细菌在材料表面发生沉积， 多配合使用抗菌剂， 以达到抑菌或杀菌的作用与目的。现本院针对较为常用的纯钛和镍铬合金两类口腔材料的细菌粘附性能展开研究， 结果总结报告如下。
1 材料与方法
1. 1 材料与仪器 选取纯钛和镍铬合金两种牙科常用修复材料（上海医疗器械股份有限公司齿科材料厂， 生产批号分别为20150617、20150818）， 变形链球菌血清C型菌株（北京口腔医院研究所， 生产批号：20150919）， 轻唾培养基的主要成分则包括：葡萄糖、蔗糖、胰蛋白胨、大豆蛋白胨等。
1. 2 试验方法 选取纯钛和镍铬合金两种牙科常用修复材料， 分别制备成3.0 cm×2.0 cm×2.0 cm的板片试件， 每组5片。对两组的试件表面均给予抛光处理， 抛光选择4000号的砂纸， 并采用精密粗糙度测试仪对表面的粗糙度进行测定， 每试件选取3个点， 结果取平均值， 确保试件的表面无明显差异。实验菌株选用变形的链球菌， 采用轻唾固定培养基对其进行激活、冻干、增菌， 转入至轻唾液体后， 培养其浓度为106 CFU/L的菌悬液， 所设定的培养条件为微厌氧（即80%的氮气、10%的氢气、10%的二氧化碳）， 将其悬浮放置于试件的表面上， 于37℃的环境中进行培养， 共培养48 h[2]。将试件取出后， 采用灭菌生理盐水对试件表面进行处理， 将没有粘附的菌落清除后， 放入至5 ml的灭菌生理盐水试管中， 震荡30 s以后采用倍比稀释法将其稀释至1/1000， 后将其接种在轻唾固定培养基上培养， 并在48 h后对菌落计数， 后对试验结果进行统计分析[3]。
1. 3 统计学方法 采用SPSS19.0统计学软件处理数据。计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；P
2 结果
2. 1 纯钛和镍铬合金口腔材料的表面粗造度及菌粘附情况比较 纯钛较镍铬合金相比表面粗糙度较高， 细菌总量较低， 差异具有统计学意义（P
3 讨论
