時間：2022-10-16 19:09:15
序論：在您撰寫醫學統計論文時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
1.1單因素方差分析(ANOVA)兩兩比較誤用獨立樣本t檢驗單因素方差分析設計3組以上的均數比較,如果總體比較有差異,需進行兩兩比較,一般用SNK法或LSD法。但部分研究者卻將資料進行拆分,應用獨立樣本t檢驗進行兩兩比較,導致第Ⅰ類統計學錯誤發生率(假陽性率)增加,從而掉進了一個常見的“統計陷阱”,使所得結論可信度大大降低甚至得出錯誤結論。SNK法與LSD法雖然并非等價,實質是一致的。SNK法一般用于經方差分析結果具有統計學意義時才決定進行的兩兩事后比較,而LSD法可用于方差分析不足以具有統計學意義時也能進行兩兩比較[1]。比較兩種方法在SPSS的輸出結果形式,SNK是“分堆”比較,一目了然,對于組別數較多的研究更為好用,但沒有具體P值,而LSD是在進行“兩兩”比較時,能給出具體的P值。
1.2兩兩比較時檢驗水準的重新調定χ2檢驗或秩和檢驗3組以上整體比較有差異時,需應用分割法進行兩兩比較,這時檢驗水準應由原0.05調定為0.0167,否則會增加第Ⅰ類統計學錯誤的發生率。特別當P值處于0.0167~0.05時,按照P<0.0167的標準,差異無統計學意義,而按照P<0.05的標準,卻有意義,與事實相悖,出現假陽性,很容易得出錯誤結論。這種分割法有時很保守,當行列表資料分組多且為有序時可用Mantel-Haenszel卡方檢驗,也稱線性趨勢檢驗(testforlineartrend)或定序檢驗(Linear-by-Lineartest)[2]。統計路徑:用SPSS進行計數資料的趨勢檢驗,在輸出結果中讀取線性關聯檢驗統計量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出隨著病種級別的升高,檢測指標逐漸升高的趨勢。
1.3臨床診斷試驗中的統計學方法應用在臨床診斷試驗研究中,經常選取單項計量指標或者聯合計量指標以診斷某種疾病,若僅用初級統計學方法如t檢驗、單因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此時應采用受試者工作特征曲線(ROC)對檢測結果進行分析評價。ROC曲線分析基本原理是通過診斷界點的移動[3],獲得多對靈敏度和誤診率(1-特異度),以靈敏度為縱軸、誤診率為橫軸,連接各點繪制曲線,然后計算曲線下的面積,面積越大診斷價值越高。ROC曲線很直觀,能根據敏感性與特異性之和最大化原則自動產生最有效的診斷臨界點。具體路徑可以參考相關統計專著[3]。統計學處理一般描述為:采用SPSS(版次)統計軟件分析數據,對單項及聯合檢測結果作圖繪成ROC曲線,計算曲線下面積(AUC)和標準誤,其中聯合檢測結果變量即預測概率由Logistic回歸產生(也可以用判別分析得出)。計量資料應用-x±s表示,運用獨立樣本t檢驗及單因素方差分析,兩兩比較采用SNK及LSD法,計數資料采用χ2檢驗。檢驗水準為0.05。具體內容可據情而定。
1.4重復測量資料的方差分析誤用拆分文件的t檢驗或方差分析如研究共設3組,每位患者在3個時間點均查某項血指標,部分作者在處理此類數據時,常誤將縱向(同一時間點3組的比較)與橫向(同組3個時間點的比較)數據均應用拆分文件的t檢驗或單因素方差分析來處理,結果導致統計學第Ⅰ類錯誤發生。此組數據實質是重復測量資料,應采用重復測量資料的方差分析。SPSS中的統計路徑:數據-分析-一般線性模型-重復度量。研究者可以參考相關書籍進行處理[3]。
1.52×2析因設計及析因方差分析實驗是2×2析因設計時,分組有兩個因素,A與B,故分組為A、B、O、A+B,這個設計在析因設計研究中很常用,但常會出現分組設計正確,卻沒有用析因設計方差分析。析因設計與單因素方差分析不同[4],它不但能分析治療效果中處理因素的單獨效應和主效應,還能分析因素間的交互效應,并能提高檢驗效能。非統計專業的研究者進行析因分析可能稍有難度,可參考相關統計學書籍提供的統計步驟進行此類分析[3]。
1.6Meta分析Meta分析是循證醫學系統評價常用的方法[5],應用時需注意統計學處理中計數資料采用比值比(OR)作為效應變量。具體路徑:先進行異質性檢驗,當P>0.05時,認為同質,選擇固定模型;P≤0.05時,不同質,此時可采用敏感性分析或分層分析等異質性處理,使之達到同質后再選擇固定模型;若采用異質性處理仍未達到同質,則采用隨機模型,以上統計路徑均需交代清楚。Meta分析的結果是以“森林樹”體現的,審校中我們經常遇到作者繪制的“森林樹”左上角“文獻、對比、結果名稱”等內容顯示為“?”,這是由于部分版本的RevMan軟件不能輸入中文,此時可以考慮省去,或用Photo-shop軟件添加相應中文。Meta分析作為一種高級統計方法,專業性要求較高,作者可參考循證醫學類權威雜志上的文章格式,如《中國循證醫學雜志》中“論著•二次研究”欄目的循證文章。
2科技論文中統計學處理的相關表述
2.1資料與方法中具體統計路徑的描述“統計學處理”的內容常位于論文資料與方法的最后一段,一般來說包括統計軟件名稱及版次、統計描述、統計方法、檢驗標準等內容,亦可細致交待每個表格的具體統計方法。經典例子如下,“統計學處理:采用SPSS(版次)統計軟件分析數據。計量資料用均數±標準差表示,采用單因素方差分析,兩兩比較采用SNK法及LSD法。檢驗水準為0.05”。上述內容包括了大致的統計方法,即具體的統計路徑。此部分內容,沒有絕對統一的規定[6]。常見的問題有:統計學方法描述不全、內容過于簡單、存在粘貼抄寫痕跡等。如部分論文的統計學處理中提及“以α=0.05為檢驗水準,P<0.05為差異有統計學意義”這句話,這在統計學上實質是一個重復句,保留其一即可。
在各種醫學期刊中，半數以上是療效觀察方面的論著。現擇其較普遍存在的統計學問題，結合實驗設計基本原則加以討論。
（一）對照與均衡性測定
國內醫學期刊有關臨床療效觀察的文章甚多，不少雜志刊登了一些事先未設計對照的文章，其結論難以令人信服。如《用柴葛解肌湯治療上呼吸感染》一文，報道治愈好轉率為97.7％，因無對照，無法斷定其效果如何，因此，治愈好轉率中含有假像。
對照的方法雖有多種，但對照的基本原則是與實驗組齊同可比，最好作均衡性測定。
（二）安慰劑與盲法試驗
安慰劑與盲法試驗是醫研（主要是比較性研究）中常用的科研方法，結果準確、誤差性小。安慰劑在形、量、色、味等要與實驗藥物一樣，不能給受試者和執行者任何暗示。這種試驗就是雙盲法試驗。但近年來，尚有人用改良的雙盲法，此法分兩期：第一期（公開期）試驗有效者留，無效者棄。有效者進入第二期（雙盲試驗），以確定療效是否系安慰劑的作用。在預防效果觀察時可采用該法，臨床上應用諸多困難，應視具體情況而定。
（三）樣本含量與重復原則
沒有足夠樣本的研究結果，是經不起重復試驗的，有的論文憑少數病例觀實的結果下結論，是不慎重的。如《重癥肺炎并發DIC29例》一文，作者觀察腦型患者3例，其中死亡一例，就得出“一般腦型病死率高達57％，本組腦型病死率較低，看來及早用肝素阻斷DIC過程，對降低腦型病死率可能具有重要意義”的結論。因無對照，結論不可靠。
（四）隨機分組與實驗設計類型
隨機化分組即每個實驗對象有同等機會被抽樣（分配）到各組去，而不受任何系統因素的影響。常用的實驗設計類型有完全隨機設計、自身對照設計、交義設計、配偶設計、隨機區組設計、拉丁方設計、正文（析因）設計、序貫設計、半數效量實驗設計（動物試驗），回顧性與前贍性調查研究設計等。科研設計時應根據研究目的要求選擇不同類型的實驗設計方法，進行相應的統計處理。
合理的試驗設計與統計處理的可信度存在直接聯系，研究者在編寫醫學論文時應對醫學研究設計方法進行說明。在進行試驗設計時應遵循隨機、對照、均衡和重復四大原則。在進行試驗設計的時候通常會涉及到研究對象的選擇，研究對象的分組及選擇合理的檢測指標三個方面的內容。醫學論文就是通過對樣本的研究來進行推斷總體，找出其共性，得出結論。因此研究者在選擇研究對象時應注意選擇樣本應具有一定數量，能反映出該事物的規律性特征，但又應注意例數不能太多，以免造成不必要的浪費。其選擇的原則就是在保證試驗結果可靠性的前提下選擇最少的樣本例數。研究者在選擇樣本對象后應對其基本特征進行詳細的描述，比如患者的年齡、性別、病理分期、疾病診斷的標準等。此外在試驗中所用到的試劑、儀器的型號、規格等都應作出說明，以供讀者借鑒和做出判斷。選定好研究對象后就要對其進行分組。在進行分組時研究者一般遵循統計學中的“隨機分配”、“設立對照”以及“均衡”、“重復”的原則。隨機化原則是提高組間均衡性的一個重要手段，也是資料分析時進行統計推斷的前提。有對照才有比較，在進行組間比較時，應確定好處理因素與實驗效應的關系。均衡性則是要使得對結果產生影響的非處理因素盡可能保持一致，這樣才能保證對照的結果讓人信服。觀察實驗效應的指標主要有主觀指標與客觀指標。正所謂主觀指標就是通過問答的方式調查受試者自己判斷的主觀感受；而客觀指標則是通過儀器來檢驗和測量所得出的結果。在進行試驗設計時應選擇客觀性較強、高靈敏性和精確性的指標。
二、統計學方法的選擇
統計學方法的正確選擇是直接影響到論文結論可信度的重要依據，因此研究者在編寫論文時應注意選擇合適的統計學方法。不同的統計學方法應用的范圍不同。研究者在編寫醫學論文時常根據論文研究的目的、資料類型、試驗設計的方案、樣品大小、水平數、特定條件、數據分布特征以及綜合分析等來選擇對應的統計方法，同時還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇。當定性資料正態分布時，研究者一般用均數和標準差來表示統計描述指標；當定性資料不符合正態分布時，則可選用中位數及級差來表示；當定量資料正態分布且組間方差齊時一般選用參數法，反之則選用非參數法。t檢驗一般適用于小樣本(n<50)的定量資料且方差齊的兩組數據之間的比較。其特點是在均方差不知道的情況下，可以檢驗樣本平均數的顯著性，大樣本(n≥50)采用u檢驗；多個樣本均數兩兩比較則用方差分析，如差異有統計學意義，可采用q檢驗；Dunnett檢驗則適用于多個實驗組與一個對照組均數的比較。定性資料中，表現為互不相容的類別或屬性，分為二分類和多類反應，如治療結果為顯著和好轉的人數等，該種資料可選用字檢驗，大樣本(n≥50)時采用u檢驗。如：患者的治療結果評定為痊愈、顯著有效、好轉、無效或死亡。該種資料可選用秩和檢驗或u檢驗?？傊?，不論論文中選用的是哪種統計學方法，都要計算出檢驗值，然后再根據統計量值來判定P值的大小，結論一般描述為“差異有(無)統計學意義”。
三、常見統計學方法的誤用分析及對策
1.統計方法誤用。
最常見統計方法誤用是對等級資料進行比較時應用秩和檢驗而誤用卡方檢驗。例如：在評價采取不同治療方法的兩組急性腦血管病患者療效中，治療組顯著有效、有效、無效三種分型分別為15例、10例、8例，對照組分別為14例、11例、9例。本資料例數較少，應選用等級比較的秩和檢驗，而有些作者卻認為只要是率的比較就可以采用字檢驗。研究者在選擇統計學方法時應根據相應的原則，對文章研究目的、資料類型、樣品大小、水平數、數據分布特征等進行綜合分析后，再來選擇對應的統計方法。
2.選用檢驗方法錯誤。
在有些論文中，作者常將本應用方差分析和q檢驗的誤用t檢驗。t檢驗一般適用于小樣本(n<50)定量資料且方差齊的兩組數據之間的比較，而方差分析及q檢驗主要用于對多個樣本均數進行比較，幾種不同治療或處理方法等的同時比較。例如：在討論中、西以及中西醫結合治療急性腦血管病時，兩組患者的年齡、病程、病情嚴重程度等差別均無統計學意義，比較三組患者的一些指標變化。組間多重比較應用q檢驗，但文中作者采用的是t檢驗，對三組均數進行兩兩比較。這不僅造成了資料的利用率低，也增加了假陽性的概率，降低了試驗結果的可信度。
四、結論表述中的統計學應用
概率分布（probabilitydistribution）是醫學統計學中多種統計分析方法的理論基礎。授課內容一般包括：二項分布、Possion分布、正態分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常?？梢詭椭覀兞私馍笜说奶卣?、醫學現象的發生規律等等。例如，臨床檢驗中計量實驗室指標的參考值范圍就是依據正態分布和t分布的原理計算得到；許多醫學試驗的“陽性”結果服從二項分布，因此它被廣泛用于化學毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽性率的區間估計等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發病率很低的非傳染性疾病患病數或死亡數的分布，單位面積（或容積）內細菌數的分布等都服從Poisson分布，我們就可以借助Poisson分布的原理定量地對上述現象進行研究。
在生物信息學中概率分布也有一定應用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質）序列的相似性分析。被研究者廣泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速將研究者提交的蛋白質（或DNA）數據與公開數據庫進行相似性序列比對。對于序列a和b，BLAST發現的高得分匹配區稱為HSPs。而HSP得分超過閾值t的概率P(H(a,b)>t)可以依據Poisson分布的性質計算得到。
二、假設檢驗
假設檢驗（hypothesis）是醫學統計學中統計推斷部分的重要內容。假設檢驗根據反證法和小概率原理，首先依據資料性質和所需解決的問題，建立檢驗假設；在假設該檢驗假設成立的前提下，采用適當的檢驗方法，根據樣本算得相應的檢驗統計量；最后，依據概率分布的特點和算得的檢驗統計量的大小來判斷是否支持所建立的檢驗假設，進而推斷總體上該假設是否成立。其基本方法包括：u檢驗、t檢驗、方差分析（ANOVA）和非參數檢驗方法。
假設檢驗為醫學研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數）與該年齡段兒童應有的標準平均身高（總體均數）做u檢驗，其檢驗結果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標準身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長發育水平提供參考。又如，醫學中常?？梢圆捎胻檢驗、秩和檢驗比較兩種藥物的療效有無差別；用2檢驗比較不同治療方法的有效率是否相同等等。
這些假設檢驗的方法在生物實驗資料的分析前期應用較多，但由于研究目的和資料性質不同，一般會對某些方法進行適當調整和結合。
例如，基于基因芯片實驗數據尋找差異表達基因的問題?；蛐酒╣enechip）是近年來實驗分子生物學的技術突破之一，它允許研究者在一次實驗中獲得成千上萬條基因在設定實驗條件下的表達數據。為了從這海量的數據中尋找有意義的信息，在對基因表達數據進行分析的過程中，找到那些在若干實驗組中表達水平有明顯差異的基因是比較基礎和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達基因”，或者“顯著性基因”。如果將不同實驗條件下某條基因表達水平的重復測量數據看作一個樣本，尋找差異表達基因的問題其實就可以采用假設檢驗方法加以解決。
如果表達數據服從正態分布，可以采用t-檢驗（或者方差分析）比較兩樣本（或多樣本）平均表達水平的差異。
但是，由于表達數據很難滿足正態性假定，目前常用的方法基于非參數檢驗的思想，并對其進行了改進。該方法分為兩步：首先，選擇一個統計量對基因排秩，用秩代替表達值本身；其次，為排秩統計量選擇一個判別值，在其之上的值判定為差異顯著。常用的排秩統計量有：任一特定基因在重復序列中表達水平M值的均值；考慮到基因在不同序列上變異程度的統計量，其中，s是M的標準差；以及用經驗Bayes方法修正后的t-統計量：，修正值a由M的方差s2的均數和標準差估計得到。三、一些高級統計方法在基因研究中的應用
（一）聚類分析
聚類分析（clusteringanalysis）是按照“物以類聚”的原則，根據聚類對象的某些性質與特征，運用統計分析的方法，將聚類對象比較相似或相近的歸并為同一類。使得各類內的差異相對較小，類與類間的差異相對較大1。聚類分析作為一種探索性的統計分析方法，其基本內容包括：相似性度量方法、系統聚類法（HierarchicalClustering）、K-means聚類法、SOM方法等。
聚類分析可以幫助我們解決醫學中諸如：人的體型分類，某種疾病從發生、發展到治愈不同階段的劃分，青少年生長發育分期的確定等問題。
近年來隨著基因表達譜數據的不斷積累，聚類分析已成為發掘基因信息的有效工具。在基因表達研究中，一項主要的任務是從基因表達數據中識別出基因的共同表達模式，由此將基因分成不同的種類，以便更為深入地了解其生物功能及關聯性。這種探索完全未知的數據特征的方法就是聚類分析，生物信息學中又稱為無監督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表達數據對基因（樣本）進行聚類，將具有相同表達模式的基因（樣本）聚為一類，根據聚類結果通過已知基因（樣本）的功能去認識那些未知功能的基因。對于基因表達數據而言，系統聚類法易于使用、應用廣泛，其結果——系統樹圖能提供一個可視化的數據結構，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計算方法中，平均聯接法(AverageLinkageClustering)一般能給出較為合理的聚類結果2。
（二）判別分析
判別分析（discriminantanalysis）是根據觀測到的某些指標的數據對所研究的對象建立判別函數，并進行分類的一種多元統計分析方法。它與聚類分析都是研究分類問題，所不同的是判別分析是在已知分類的前提下，判定觀察對象的歸屬3。其基本方法包括：Fisher線性判別（FLD）、最鄰近分類法（k-NearestNeighborClassifiers）、分類樹算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神經網絡（ANNs）和支持向量機（SVMs）。
判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計量診斷學就是以判別分析為主要基礎迅速發展起來的一門科學。如臨床醫生根據患者的主訴、體征及檢查結果作出診斷；根據各種癥狀的嚴重程度預測病人的預后或進行某些治療方法的療效評估；以及流行病學中某些疾病的早期預報，環境污染程度的堅定及環保措施、勞保措施的效果評估等。
在生物信息學針對基因的研究工作中，由于借助了精確的生物實驗，研究者通常能得到基因（樣本）的準確分類，如，基因的功能類、樣本歸結于疾病（正常）狀態等等。當利用了這些分類信息時，就可以采用判別分析的方法對基因進行分類，生物信息學中又稱為有監督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表達數據分析中，對于已經過濾的基因，前三種方法的應用較為簡單。而支持向量機（SVMs）和人工神經網絡（ANNs）是兩種較新，但很有應用前景的方法。
（三）相關分析
相關分析（correlationanalysis）是醫學統計學中研究兩變量間關系的重要方法。它借助相關系數來衡量兩變量之間的關系是否存在、關系的強弱，以及相互影響的方向。其基本內容包括：線性相關系數、秩相關系數、相關系數的檢驗、典型相關分析等。
我們常?？梢越柚嚓P分析判斷研究者所感興趣的兩個醫學現象之間是否存在聯系。例如，采用秩相關分析我們發現某種食物中黃曲霉毒素相對含量與肝癌死亡率間存在正相關關系；采用線性相關方法發現中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關關系等等。
生物信息學中可以利用相關分析建立基因調控網絡。如果將兩個不同的基因在不同實驗條件下的表達看作是兩個變量，相關分析所研究的正是兩者之間的調控關系。如采用線性相關系數進行兩基因關系的分析時，其大小反應了基因調控關系的強弱，符號則反應了兩基因是協同關系（相關系數為正），還是抑制關系（相關系數為負）。
四、意義
生物信息學不僅是醫學統計學的研究前沿，更是醫學研究由宏觀向微觀拓展的重要領域，其研究內容已逐漸為多數醫學院校的學員了解和熟悉。而如何對新技術產生的生物實驗數據進行準確合理的分析，卻成為生物信息學研究的主要瓶頸之一。
在醫學統計學課堂教學中引入生物信息學實例，而不僅僅局限于常見的醫學、衛生領域的例子，將難以理解的統計理論和方法與前沿的生物實例相結合，拓寬了學員的視野，提高了學員的學習興趣，更可以加深對所學知識的理解；與此同時，使學員掌握了生物實驗數據的先進分析方法，擴大了學員的知識面，提高了他們今后開展醫學科研工作的能力。
按照《教育部學科門類、一級學科、二級學科目錄》，公共衛生與預防醫學的二級學科為:流行病與衛生統計學、勞動衛生與環境衛生學、營養與食品衛生學、兒少衛生與婦幼保健學、衛生毒理學、軍事預防醫學等。筆者對2006年－2010年間我國部分地區高校公共衛生與預防醫學二級學科科技論文統計與分析的文獻簡要評述如下。
目前，國內外對于2006年－2010年期間，我國高校公共衛生與預防醫學二級學科的科技論的統計與分析比較少，僅有山西醫科大學孔瑞珍的學位論文《高等院校公共衛生與預防醫學科技論文產出的綜合評價》對篩選出的27所高校在2003年—2007年間產出的科技論文，經秩和比法逐年統計分析后得知，北京大學、四川大學、復旦大學、華中科技大學等高校具有較高的論文產出能力，提示這些高校在公共衛生與預防醫學學科方面具有較強的科研能力，成績突出。對27所高校預防醫學下屬二級學科的科技論文產出數量運用秩和比法統計評價后，得出了在各二級學科方面各大學的科研情況以及優勢所在:流行病與衛生統計學以第四軍醫大學和復旦大學為優，勞動衛生與環境衛生學方面復旦大學和華中科技大學表現突出，營養與食品衛生學是第三軍醫大學和中山大學名列前茅，兒少衛生和婦幼保健學以華中科技大學和安徽醫科大學最強，衛生毒理學突出的是第三軍醫大學和吉林大學［1］。在進行橫向比較后發現，各高校5年間每年的論文產出數量相對起伏不大，但高校在各學科的論文產出能力并不均衡，需要發揮所長，彌補不足，既要全面發展，也應重點突出。
其他文獻主要是對以某地區的衛生機構或某一高校的公共衛生與預防醫學進行研究，例如:溫州醫學院圖書館趙麗紅的《2002－2007年溫州醫學院醫藥衛生科技論文產出的計量分析》一文中應用文獻計量學的科學方法，對2002－2007年溫州醫學院(溫醫)教師在國內生物醫藥期刊上發表學術論文及SCIE收錄國際論文進行定量研究，提供各項指標的統計數據和測評結果。文中利用中國生物醫學文獻數據庫和美國《科學引文索引》按照論文機構分布、論文作者分布、載文期刊分布、基金資助項目產出論文情況統計分析等，得出2002－2007年間，溫州醫學院國內發文和SCIE論文量均呈現出顯著增長的趨勢，在數量上和質量上均有很大程度的提高，但就目前而言，與國內一流醫學院校尚存在一定的差距［2］。浙江省醫學情報所的舒暢和《移植雜志》編輯部的沈敏共同完成的《浙江省各地區醫學科技論文計量分析》一文中用中國生物醫學文獻光盤數據庫(CBMdisc)對浙江省11個省轄市在2002－2007年發表的生物醫學文獻進行統計，按照11個省轄市的總量、省轄市在核心期刊上發表的文獻量、11個省轄市排名前五位的學科等進行統計，根據統計結果對浙江省各地區的生物醫學水平進行分析，發現浙江省生物醫學水平有長足的進步，但地區發展不均衡的現象十分明顯，尤其是省屬單位占居了主導地位，市級醫療單位難以與他們競爭，該文對以后這些地區的發展提出了建議。
采用隨機整群抽樣的方式，以預防醫學系預防醫學專業2007級全體學生共101人為研究對象，自行設計問卷對其進行調查，根據計算機產生的偽隨機數隨機抽取1、2班為實驗組，3、4班為對照組。
2教學方法
在理論課教學方式上，實驗班和對照班均采用多媒體傳統教學。而在實驗課程的教學方式上，對照組的實驗課程仍舊沿襲以往傳統教學模式，即“回顧理論課知識點練習教科書中對應的思考練習題課后復習”，學生被動參與。實驗組在實驗課程中則以案例討論分析為核心，學生主動參與為主線的教學模式，即“課前復習理論知識提出案例互動交流分析案例解析教師總結”，通過對典型的案例進行分析，使得同學們有機會運用理論知識對文獻中的統計分析方法進行探討，達到從實踐層面上鍛煉學生解決問題和分析問題的能力。
3調查方法
教學效果主觀層面學生自我評價：根據研究對象和研究目的自行設計調查表，調查內容主要包括個人一般情況、學習效果自我評價、教學改革效果評價以及對實驗教學的建議和意見。經預調查后，調查表在實驗組與對照組同時統一發放，學生當場填完，經核實無漏項當場回收。本次調查發放問卷101份，回收有效問卷99份，有效回收率98%。教學效果客觀層面評價：為客觀評價教學改革效果，老師特意命制了具有調查目的的試卷,以期末考試的形式對學生的學習效果進行客觀評價。試卷分兩部分，前半部分為基礎知識部分，后半部分為綜合運用部分，滿分100分，由同學們在規定時間內獨立完成。除兩人緩考外，其他所有試卷當場收回，回收率98%。
4統計分析方法
資料經統一編碼后實用Epidata3.1軟件建立數據庫，采用雙錄入的方法，2人分別錄入再進行對比，對數據進行邏輯查錯后經整理形成最終數據庫，數據分析運用SPSS16.0統計軟件包進行包括算數平均數、標準差、等統計描述，以及統計推斷如t檢驗，卡方檢驗，秩和檢驗等。
5結果
5.1一般情況比較
本次調查回收有效問卷，實驗組49人，對照組50人。兩組同學入學前的性別、來源地、戶籍構成、和年齡差異均無統計學意義（p>0.05）。提示兩組資料人口特征上有可比性，均衡性好。
5.2理論知識認知情況
分析結果顯示，實驗組與對照組對理論知識的認識情況，包括T檢驗、方差分、統計圖表、直線相關回歸、多元線性回歸，差異均無統計學意義（P>0.05）。
5.3教學效果自我評價情況
實驗組與對照組對教學方法的評價中，交流能力、表達能力、獲取信息能力以及解決實際問題的能力方面，差異均有統計學意義（P<0.05）,且實驗組優于對照組。而學習效率方面，差異無統計學意義（P>0.05）。
5.4期末成績客觀指標
為客觀評價教學改革效果，老師特意命制了具有調查目的的試卷。試卷分為兩部分，前50分為基礎題，題目涉及的知識點比較基礎；后50分為實際運用題，需要靈活運用書本知識，難度相對較大。實驗組與對照組基礎知識部分得分、綜合運用部分得分、總分方面，差異均無統計學意義（>0.05）。
6討論
隨著醫學科技以及衛生事業的發展，社會對以學生的知識、能力、素質提出了更高的要求，培養醫學生的科學素質和科研能力已成為現代醫學教育的主要內容，以案例問題分析為基礎的教學是順應教學改革潮流發展起來的一種新的教學方法。通過上述調查，結果顯示在不同的實驗教學模式下，通過對不同實驗教程的教學效果分析，實驗組與對照組在對統計學知識認知方面無差異無統計學意義（P>0.05）；兩組同學在獲取知識的能力、表達能力以及交流能力方面，差異均有統計學差異(P<0.05)，實驗組優于對照組。學習效率方面自我評價，差異無統計學差異(P>0.05)；兩組同學期末考各方面得分方面，差異均無統計學意義（>0.05）。分析可能原因如下：
（1）學生缺乏學習主動性：
實驗教學課程改革的核心是進行案例分析。其前提是需要對書本理論知識要有一的理解。學生由于缺乏主動性，在上實驗課程之前，由于很大一部分學生缺乏主動性，沒有在實驗課之前做好充分的準備和預習，包括收集資料、查閱文獻、全面透徹的理解書本知識。致使在實驗課程中不能積極的投入到討論之中。同學們應在課下即使鞏固知識，在對書本知識理解的基礎上，再進行具體的案例分析，才能融會貫通地提高對書本知識的靈活運用。
（2）學生缺乏學習積極性：
醫學統計學理論和系統性較強，章節內容比較枯燥抽象，公式難以辨別和識記，同時同學們的數學演算和推理能力較弱，因此同學們對統計學的認同程度較低，普遍存在畏難和煩躁情緒，案例分析要求每個同學都積極加入到討論中，同時主動發言，回答相關問題。實驗組同學普遍反應壓力較大，學習負擔重，這樣更能激起同學們的排斥情緒?？梢?，同學們的不良情緒對本次調查結果存在一定的影響。
（3）實驗組缺乏課后的鞏固練習：
對照組的實驗教學模式以課后練習為重心，在理論課程之后，對具體的課后練習題進行解答，這有助于同學們對理解知識的鞏固和理解。實驗教學采取案例分析為核心的教學方式，但是僅僅通過課堂的短短幾十分鐘是遠遠步夠的。學好統計學除了需要識記理論知識外，更重要的是學以致用，而適量的課后練習則是通向融會貫通的橋梁。統計學是一門應用的學科，實驗教學組同學在案列分析之后，要做適量的練習題鞏固知識，這樣才能從本質上提高解決問題的綜合能力。
7結語
實驗教學課程的改革使得學生在交流、表達、獲取信息方面的能力得以提高。這主要歸功于案例分析給予了同學更多表達自己的機會。同學們暢所欲言，個人綜合能力得到鍛煉。但是在改革中還存在一定的問題，要想達到預期的目標，除了教學形式的改革，更重要的是要從老師的教學方式和學生的學習方式進行改革，提高學生的積極性、主動性、創造性。筆者認為可以著眼從以下方面進行調整：
（1）實施前老師應該多與學生交流，增強了學習動力和信心。同時同學應在老師的指導下，課前準備更充分些，多讓學生望參加現場數據收集工作，增加接觸實際工作的機會。在實際工作中帶著濃厚興趣去學習將有助于調動同學們的積極性和創造性。
1.1樣本來源
樣本來源于《中國科技期刊引證報告（擴刊版）》（2011版）。由浙江省出版發行的醫學專業期刊共有25種，占浙江省科技期刊總數（115種）的1/5。涉及基礎醫學、內、外科等13個學科，數量最多的為綜合類（4種），其次為學報類（3種）?？谝栽驴癁橹鳎?2種），其次為雙月刊（11種），半月刊和季刊各1種。
1.2統計方法
以中國科技期刊引證報告（擴刊版）》（2011版）為數據源，統計25種期刊的影響因子、總被引頻次、基金論文比等3項反映期刊影響力的指標進行文獻計量學分析。同時，為客觀評價期刊的水平，對以上指標用本期刊的指數/學科平均指數來進行縱向的比較，比值>1表明該指標高于學科平均水平。
2結果與分析
2.1浙江省醫學期刊影響因子與總被引頻次
影響因子是一個相對統計量，它表征期刊有用性或顯示度，與期刊影響力、論文質量和學術水平直接關聯，是目前公認的衡量期刊尤其是同類期刊影響力大小的最為重要的指標之一。表2顯示：浙江省醫學期刊總體的影響因子低于全國平均水平，影響因子/學科平均比值>1的期刊僅有5本：中國醫學高等教育（2.303）,浙江大學學報（醫學版）(1.612),護理與康復（1.243），肝膽胰外科雜志（1.203））和中華眼視光學與視覺科學雜志（1.190），其余都在本學科的平均水平之下。從以上結果來看，除了浙江大學學報（醫學版）外，其余4本雜志均具有鮮明的專業學科特色,表明專業特色對提升雜志的影響因子具有較大的幫助；而浙江大學學報（醫學版）雖為綜合類期刊，但其依托浙江大學雄厚的科研背景，使雜志的成長有了有利的環境?？偙灰l次可以顯示期刊被引用和受重視的程度，以及在科學交流中的地位和作用，是評價期刊學術水平的重要指標。浙江省醫學期刊中總被引頻次均值為1201次/刊，高于全國平均水平（882次/刊），說明浙江省醫學期刊在學術交流過程中有一定的地位。但是高于本學科平均水平的并不多，僅有4本期刊：中國高等醫學教育（3.659）,浙江中醫藥大學學報（1.581)），浙江預防醫學(1.187)和中華急診醫學雜志（1.162）。有學者認為總被引頻次與載文量相關,本文總被引頻次/學科平均>0.6的13種期刊中只有2種是雙月刊，因此浙江省醫學期刊整體的總被引頻次較高是否與其載文量較多有關，有待探討。
2.2浙江省醫學期刊基金論文比情況
基金論文比在一定程度上體現了科技期刊吸收學科前沿和高質量論文的能力，因此也是衡量期刊論文學術質量的重要指標之一。浙江省醫學期刊的總的基金論文比低于全國平均水平，有8本期刊與學科平均比值＞1，分別為：中華臨床感染病雜志,溫州醫學院學報,中華急診醫學雜志,浙江大學學報（醫學版）,中國高等醫學教育,中華眼視光學與視覺科學雜志,浙江醫學和口腔材料器械雜志。一般來說，高校學報或者由高校主辦的雜志依托高等學府，基金來源豐富，擁有較高的基金論文比的幾率比較高，本文中除了《口腔材料器械雜志》和《浙江醫學》，其余6種雜志均由浙江大學或者溫州醫學院主辦，這2所大學均擁有較雄厚的科研實力。值得關注的是《浙江醫學》作為一本地方性的醫學雜志，擁有較高的基金論文比,充分說明其在浙江省醫務工作者中的地位。
3討論
3.1浙江省醫學期刊的總體評價
目前，期刊的評價指標有10余種，其中影響因子，總被引頻次和基金論文比是其中比較重要的指標，雖然這些指標各有局限，但還是能夠基本反映期刊的總體狀況。本文通過對浙江省醫學期刊以上3種指標的統計分析發現：浙江省醫學期刊的總體水平偏低，影響力較弱，雖然在學術交流中有一定的作用和地位，但是吸收前沿學科和高質量論文的能力與國內的優秀期刊相比還有待提高，這與浙江省期刊的總體情況相似。但是也不乏亮點，一些期刊如《中國高等醫學教育》,浙江大學學報（醫學版）等在其自身的學科領域內名列前茅，具有較高的學術質量。
3.2提升浙江省醫學期刊影響力的建議
3.2.1找準定位，堅持專業化和特色化
隨著生物醫學的快速發展，要在國內的眾多雜志中占有一席之地，需要找準自身的定位，尋求鮮明的特色和學科優勢。從本文結果可以看出，有著自身特色或者學科優勢明顯的期刊影響力均較強，如《中國高等醫學教育》的各項指標名列前茅，這與其是為數不多的醫學領域中涉及高等教育的雜志密切相關，獨特性和稀缺性導致了高影響力。另外幾種具有較高影響力的期刊，除了浙江大學學報，其余幾種也都具有明顯的“小而精”專業特色。因此，找準適合自身的發展道路，才能在激烈的競爭中立于不敗之地，這不僅需要編輯部根據自身的特點制定發展方向，同時也需要管理部門在政策層面上給予引導和支持。
3.2.2探索集約化的發展之路
2011年，原新聞出版總署已明確科技期刊出版體制的改革的”路線圖”,期刊的集約化發展已勢在必行。國內外的實踐證明，集約化有助于提升期刊的核心競爭力，如國內中華醫學會的“中華”系列雜志，在醫學領域里有著強大的影響力，在浙江省主辦的3本“中華”系列雜志中，除了中華臨床感染病雜志因辦刊時間較短，一些指標略低之外，中華眼視光學與視覺科學雜志和中華急診醫學雜志在本學科領域中名列前茅，充分顯示出“中華”品牌較強的競爭力。因此，今后可以結合浙江省醫學期刊的特色或者學科特點，逐步整合橫向和縱向資源，通過靈活多樣的方式，建立具有鮮明特色的浙江醫學期刊集群，通過集團優勢提升期刊整體的影響力和競爭力，如刊名帶有“浙江”的地方性醫學期刊，因其強烈的地域特色，普遍存在影響力偏低的現象，而且一些雜志的學科和內容也趨于雷同，這些雜志是否可以嘗試聯合經營，優化配置，取長補短，通過團隊的力量形成有自身特色的品牌集群，進一步帶動期刊的整體發展。
3.2.3加快信息化建設，大力發展數字化出版
