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        公務員期刊網(wǎng) 精選范文 軍事醫(yī)學論文范文

        軍事醫(yī)學論文精選(九篇)

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        軍事醫(yī)學論文

        第1篇:軍事醫(yī)學論文范文

        1 問題的提出

        醫(yī)學論文或稿件中,若觀測結(jié)果是定量資料,常需要在不同實驗條件下比較其平均值之間的差別是否具有統(tǒng)計學意義,此時,稱為定量資料的統(tǒng)計分析。如何才能正確地實現(xiàn)定量資料的統(tǒng)計分析呢?關鍵是兩點:其一,檢查定量資料是否滿足參數(shù)檢驗的前提條件;其二,正確辨析定量資料所對應的實驗設計類型。第一點常可通過統(tǒng)計軟件來實現(xiàn),而第二點則需要分析資料的人具有這方面知識,才有可能合理選擇統(tǒng)計分析方法。然而,只要科研課題涉及到兩個或兩個以上因素時,實際工作者能正確判定其實驗設計類型的場合少得可憐,因此,在醫(yī)學論文或稿件中,這方面的錯誤不計其數(shù)。概括起來說,不外乎有以下兩類錯誤:(1)當定量資料不滿足參數(shù)檢驗的前提條件(獨立性、正態(tài)性和方差齊性)時,盲目套用參數(shù)檢驗方法(通常為特定設計下定量資料的t檢驗或方差分析);(2)不管定量資料對應的實驗設計類型是什么,一律套用單因素兩水平(或叫成組)設計定量資料的檢驗方法(如t檢驗或秩和檢驗)或單因素多水平設計定量資料的分析方法(如單因素多水平設計定量資料的方差分析或秩和檢驗)。其結(jié)果是所得出的結(jié)論可信度低,甚至是錯誤的[1,2]。

        2 中西醫(yī)結(jié)合治療實例

        例1 某臨床醫(yī)生收集了如下的資料(表1),在各組內(nèi)進行配對設計定量資料的t檢驗,在任何兩組之間,用差量進行成組設計定量資料的t檢驗。請問:錯在哪?正確的做法是什么?

        對差錯的辨析與釋疑 原作者的做法是錯誤的!因為這樣做割裂了整體設計,每次分析時,僅用了部分數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的利用低,自由度小,結(jié)論的可信度低;無法分析藥物種類與測定時間之間的交互作用。正確的做法是:先檢查資料是否具備參數(shù)檢驗的前提條件,然后正確判定資料所對應的實驗設計類型。假定本例中的定量資料滿足參數(shù)檢驗的前提條件,而實驗設計類型表面上看是“4個自身配對設計”同時存在,應叫做“具有一個重復測量的兩因素設計(其中,測定時間因素與重復測量有關,除此因素之外,還有一個‘藥物種類’因素)”。正確的統(tǒng)計分析方法為“具有一個重復測量的兩因素設計定量資料的方差分析”。對本例而言,更合適的分析策略是:將“治療前”視為“協(xié)變量”,即設法使各藥物組治療前盡可能取相等的平均水平,從而推算出治療后的平均測定結(jié)果(稱為校正的平均值),提高各藥物組之間的可比性,其統(tǒng)計分析方法叫做“單因素4水平設計定量資料的一元協(xié)方差分析”(每次只分析一個定量指標);若每次需要同時分析3個定量觀測指標,其統(tǒng)計分析方法可叫做“帶有一個協(xié)變量的單因素4水平設計定量資料3元方差分析”。

        表1 各組治療前后肝功能檢測結(jié)果比較(略)

        例2 很多人用成組設計定量資料的t檢驗和單因素多水平設計定量資料的方差分析處理表2資料。請辨析:這樣做錯在哪里?為什么?正確的統(tǒng)計分析方法是什么?

        表2 兩組不同組織類型的NSCLC肺部ROI的Max SUV和Mean SUV比較(略)

        對差錯的辨析與釋疑 表2中最后兩列為兩個定量的觀測指標,原則上,當實驗中涉及兩個或兩個以上定量指標時,看專業(yè)上是否需要同時考察它們的變化,若不需要,就視為兩個一元定量資料;若需要,就視為一個二元定量資料。關鍵是檢查資料的前提條件(此處從略)和正確判定定量資料所對應的實驗設計類型,以下就不再贅述了。原作者所用的兩種統(tǒng)計分析方法都屬于分析單因素設計定量資料的統(tǒng)計分析方法,是不正確的。屬于未正確辨析實驗設計類型,就盲目套用統(tǒng)計分析方法的一種壞習慣,其結(jié)論是不可信的。該定量資料中涉及兩個實驗因素,一個是中醫(yī)上的分型(非血瘀證與血瘀證),另一個是癌細胞類型。兩個因素共有6種水平組合,各組合下都有一組獨立的患者,兩個因素同時出現(xiàn)在實驗中,尚無專業(yè)知識保證它們對觀測指標的影響誰是主要或次要,故這個定量資料所對應的實驗設計類型應叫做兩因素析因設計或叫2×3析因設計,當定量資料滿足參數(shù)檢驗的前提條件時,以選用相應設計定量資料的方差分析處理為宜。例3 很多人用成組設計定量資料的t檢驗和單因素多水平設計定量資料的方差分析處理表3資料。請辨析:這樣做錯在哪里?為什么?正確的統(tǒng)計分析方法是什么?

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        表3 兩組不同分期的NSCLC肺部ROI的Max SUV和Mean SUV比較(略)

        對差錯的辨析與釋疑 原作者所用的兩種統(tǒng)計分析方法都屬于分析單因素設計定量資料的統(tǒng)計分析方法,是不正確的。屬于未正確辨析實驗設計類型,就盲目套用統(tǒng)計分析方法的一種壞習慣,其結(jié)論是不可信的。該定量資料中涉及兩個實驗因素,一個是中醫(yī)上的分型(非血瘀證與血瘀證),另一個是疾病分期。兩個因素共有8種水平組合,各組合下都有一組獨立的患者,兩個因素同時出現(xiàn)在實驗中,尚無專業(yè)知識保證它們對觀測指標的影響誰是主要或次要,故這個定量資料所對應的實驗設計類型應叫做兩因素析因設計或叫2×4析因設計,當定量資料滿足參數(shù)檢驗的前提條件時,以選用相應設計定量資料的方差分析處理為宜。例4 很多人用成組設計定量資料的t檢驗和單因素多水平設計定量資料的方差分析處理表4資料。請辨析:這樣做錯在哪里?為什么?正確的統(tǒng)計分析方法是什么?

        表4 各組肺組織病理圖像分析結(jié)果比較(略)

        對差錯的辨析與釋疑 原作者所用的兩種統(tǒng)計分析方法都屬于分析單因素設計定量資料的統(tǒng)計分析方法,是不正確的。屬于未正確辨析實驗設計類型,就盲目套用統(tǒng)計分析方法的一種壞習慣,其結(jié)論是不可信的。該實驗共有8個實驗組,每組中的10只動物都在三個區(qū)被檢測某定量指標的結(jié)果,故“三個區(qū)”是與重復測量有關的因素。要判斷該定量資料所對應的實驗設計類型,關鍵是要弄清“組別”是一個實驗因素還是一個復合因素。顯然,“組別”中涉及到很多因素,如“是否建?!?、“是否用藥”、“用何種藥”、“用藥種數(shù)”,這4個因素每個至少有2個水平,全面組合至少應有16個小組,現(xiàn)在只有8個組,說明這些因素的水平未全面組合,屬于“多因素非平衡組合實驗”,而不是一個標準的多因素實驗設計。對于這種定量資料,應對“組別”進行合理拆分??赡艿牟鸱纸Y(jié)果如下。組合1:正常對照組與模型組;組合2:模型組、丹參組、黃芪組、雷公藤組、氫化考的松組、硫唑嘌呤組;組合3:模型組、雷公藤組、硫唑嘌呤組、硫唑嘌呤+雷公藤組。將上述三種組合分別與三個區(qū)同時考慮,構(gòu)成不同的實驗設計類型,具體地是,組合1叫做“具有一個重復測量的兩因素設計”,其設計格式見表5。

        組合2也叫做“具有一個重復測量的兩因素設計”,其設計格式見表6。

        表5 兩組肺組織病理圖像分析結(jié)果比較(略)

        表6 各組肺組織病理圖像分析結(jié)果比較(略)

        組合3應叫做“具有一個重復測量的三因素設計”,因為該組合中的4個實驗分組本身形成了一個2×2析因設計結(jié)構(gòu),再加上與重復測量有關的因素“三個區(qū)”,其結(jié)構(gòu)用統(tǒng)計表表達出來(表7),便可一覽無余,層次清晰,易于辨析其真正的實驗設計類型。

        表7 4組肺組織病理圖像分析結(jié)果比較(略)

        例5 很多人用配對設計定量資料的t檢驗和單因素多水平設計定量資料的方差分析(兩兩比較用LSD法)處理多因素影響下的定量資料,如本刊2006年第4卷第3期第287頁上的表1資料(為節(jié)省篇幅,詳細資料此處從略)。請辨析:這樣做錯在哪里?為什么?正確的統(tǒng)計分析方法是什么?

        對差錯的辨析與釋疑 在此資料中,第1列“Group”之下的5個組不是單因素5水平之間的關系,它是多因素非平衡組合實驗,因此,需要對“Group”進行合理地“拆分”:如組合①,前4組可同時比較;組合②,“第1組,第2、3、4三組中取一組,第5組”可同時比較。還應考慮放置在表中縱向上的“時間”因素,第1個時間點為“處理前”,應將其視為“協(xié)變量”,而且,“時間”是與重復測量有關的因素,簡稱重復測量因素。同時考慮某種組合和時間,則分別與組合①、組合②對應的統(tǒng)計分析方法都叫做“具有一個重復測量的兩因素設計定量資料的一元協(xié)方差分析”。

        【參考文獻】

        1 Hu LP, Li ZJ. Fundamental of medical statistics and discrimination of typical misuse. Beijing: Press of Military Medical Sciences. 2003: 149153. Chinese.

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