医学统计学

医学统计学（12篇）

1.医学统计学 篇一

单词：

Actual frequency 实际频数

Alternative hypothesis 备择假设

Average平均数

Bar chart 直条图

Cause fatality 病死率

Coefficient of correlation 相关系数

Confidence interval 可信区间（置信区间）

Constituent ratio 构成比

Cure rate 治愈率

Death rate 死亡率

Incidence rate 发病率

Interval estimation 区间估计

Line chart 线图

Mean 均数（算术均数）

Nonparametric test 非参数检验

Normal range 正常值范围

Null hypothesis 无效假设

Parameter estimation 参数估计

Parametric test 参数检验方法

Percentage chart 百分条图

Probability 概率

Reference value range 医学参考值范围

Regression coefficient 回归系数

Relative number 相对数

Relative ratio 相对比

Sample 样本

Sampling error 抽样误差

Type Ⅰ error Ⅰ型错误

Type Ⅱ error Ⅱ型错误

参数S标准差Reference value range医学参考值范围Ratio比r

2统计量CV变异系数X值X均数rate率

名词：

1样本：从总体中随机抽取部分的观察单位构成的集合。

2总体：根据研究目的确定的同质的个体所构成的全体。

3抽样误差：由抽样造成的样本均数与总体均数的差异。

4标准误：样本均数的标准差。

5相对数：原始的两个资料（绝对数）之比所得指标的统称。

6率：表示某种现象发生的频率和强度。

7构成比：表示事物内部各个组成部分所占整体的比重。

8相对比：两个有关联指标之比，用以描述两者对比水平.9概率：描写某一事件发生的可能性大小的一个量度。

10变异系数：相对于均数而言标准差的大小。

11中位数：将一组观察值从小到大按顺序排列，居中心位置的数值。

12四分位数间距：把所有的观察值排序后，分成四个数目相等的段落，每个段落的观察值数目各占总例数的25%，去掉两端的25%，取中间50%观察值的数据范围。

13百分位数：在一组数据中找到这样一个值，全部观察值的x%小于Px，而其余（100-x）%大于Px。

14参数：描述总体的统计指标。

15统计量：描述样本的统计指标。

16相关系数：说明具有直线关系的两个量间相关密切程度和相关方向的统计量。

17回归系数：线性回归方程ý=a+bx 中的b叫做回归系数，它表明x每变化1单位ý变化b单位。

18医学参考值范围：传统称正常值范围，指正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围。

填空或选择：

1配对设计的原则：对子之间差异大、对子内个体之间差异小，其优点为：减少实验的误差和个体差异，提高统计处理的效率。

2描述正态分布集中趋势的是均数，离散趋势的是标准差。

3描述偏态分布集中趋势的是中位数，离散趋势的是四分位数间距。

4统计分析包括统计描述、统计推断（参数估计、假设检验）。

5要比较甲乙两地某病发（患）病率时注意标准化（对年龄、性别构成等进行标准化）。6估计医学参考值范围常用正态分布、百分位数法。

27四格表x检验校正的条件： N≥40，且1≤T＜5。

28四格表x检验不校正的条件： N≥40，且T≥5。

9统计表编制的主要原则：重点突出，简单明了、主谓分明，层次清楚。

10标准误反映了样本均数间的离散程度，也反映了样本均数与总体均数的差异，它衡量了抽样误差的大小。

问答题：

1医学统计学工作的基本步骤（简述医学统计学工作的主要内容）：实验设计、收集资料、整理资料、分析资料。

2简述描述定量资料（数值）集中趋势的统计指标及其适用条件。⑴平均数：包括①算术均数：主要适用于对称分布或偏斜度不大的资料②几何均数：多用于血清学和微生物学中⑵中位数和百分位数：①中位数：适用于所有计数资料，尤其是用于偏态分布资料②百分位数可用于任何频数分布的资料。

3简述描述定量资料（数值）离散趋势的统计指标及其适用条件。⑴极差和四分位数间距：①极差：仅用于粗略地说明变量的变动范围②四分位数间距(所有分布类型资料）⑵离均差平方和、方差(正态或接近正态分布的资料)、标准差（正态分布资料）和变异系数

4标准差和标准误区别和联系:联系:都是反映变异的统计指标,标准误是由标准差推导而来的.区别:1定义不同.2计算公式不同.3应用不同.标准差s的应用:1描述个体观察值变异.2S结合均数X计算变异系数CV=S/X.3S结合X计算医学参考值范围.4S结合n计算标准误Sx=S/√n.标准误应用:1度量抽样误差.2参数估计.3假设检验

5简述统计表的主要结构：标题、标目、线条、数字、文字。

6编制统计表的基本原则：①重点突出，简单明了②主谓分明，层次清楚③数据准确、可靠。7常用的统计图有哪些，它们分别适用于哪些情况？①直条图：主要适用于分类变量、计数资料或计量资料的非连续资料②构成图：常用于描述构成比的资料③趋势图：适用于分组标志为连续性变量的资料④直方图：适用于表示连续变量频数分布情况⑤箱图：用于比较两组或多组资料的平均指标和变异指标⑥散点图：适用于连续性定量资料

8什么是抽样误差？如何度量抽样误差？

由抽样造成的样本均数与总体均数的差异称为抽样误差。标准误可以衡量抽样误差的大小。9什么叫相对数？常用的相对数有哪些？

为了使计数资料具有可比性取原始的两个资料（绝对数）之比所得指标统称为相对数，常用的种类有率、构成比与相对比。

10相对数应用时注意事项：①不要把构成比与率相混淆②使用相对数时，分母不宜过小③要注意资料的可比性④要注意使用率的标准化⑤要考虑存在抽样误差。

11应用直线回归分析时的注意事项：①只有将两个内在有联系的变量放在一起进行回归分析才有意义②在回归分析中，因变量是随机变量，自变量既可以是随机变量，也可以是给定的量③回归方程建立后必须做假设检验，只有经假设检验拒绝了无效假设，回归方程才有意义④使用回归方程计算估计值时，不可把估计的范围扩大到建立方程时的自变量的取值范围之外。

12实验设计的三要素：受试对象、处理因素和实验效应；必须遵循的基本统计原则：对照原则、随机原则、重复原则和均衡原则。

13什么叫非参数检验，优缺点有哪些？

非参数检验是指不考虑总体的参数和总体的分布类型，而对总体的分布或分布位置进行检验。优点：适应性强，应用范围较广。缺点：若符合参数检验方法而用非参数检验，会损失信息，增加Ⅱ型错误。

分析题

1构成比只能说明某事物内部各组成部分的比重和分布,不能说明该事物某一部分发生的强度和频率,只有率才能描述某事物某部分发生的强度与频率，根据提供的信息只能计算构成比,把率和构成比混淆了.2统计表的缺点:①标题不够明确,而且未注明时间地点②发病季节、年龄、职业三项指标机械地放在一起,内容繁杂,不简明突出③标目设计不合理“人数”、“%”多次重复,不便比较分析④表内文字和线条过多.计算题

1配对t检验;(同一受试对象分别接受两种不同处理, 同一受试对象接受某种处理的前后;配对的两个个体分别接受两种不同处理).1建立假设检验,确立检验水准.H0: μd=0

H1: μd≠0

α=0.05

2计算检验统计量.分别计算配对样本的差值d，然后求出均数d，标准差Sdd

代入公式t=自由度ν=n-1

Sd/√n

3确定P值得出推断结论.t＞t0.05(ν)或t＞t0.01(ν)

P<0.05或P＜0.01差别有统计学意义,拒绝H0,接受H1,可以认为两种方法反应结果有统计学意义.2独立样本t检验: 1建立假设检验,确立检验水准.H0:μ1=μ2

H1:μ1≠μ2

α=0.05

2计算检验统计量.分别计算n1、x1、s1、n2、x2、s2

(n1-1)s12+(n2-1)s22x1-x2

代入公式sc2=t=ν=n1+n2-2 2n1+n2-2√sc(1/n1+1/n2)

3确定P值得出推断结论

t＞t0.05(ν)或t＞t0.01(ν).P<0.05或P＜0.01差别有统计学意义,拒绝H0,接受H1,可以认为两种方法反应结果有统计学意义.3四格表X2检验:首先通过两率或相对比编制规范四格表

1建立假设检验,确立检验水准.H0:π1=π2aba+bH1: π1≠π2cdc+dα=0.05a+cb+dn=a+b+c+d2计算检验统计量.通过标准判断是否需要校正即计算Ta=（a+b）(a+c)/n，n≥40,T≥5,应用公式 22X=(ad-bc)n/(a+c)(b+d)(a+b)(c+d)n≥40,1≤T＜5,应用公式

22X=（︴ad-bc︴-n/2）n/(a+c)(b+d)(a+b)(c+d)

3确定P值得出推断结论.2222X＞X0.05（1）或X＞X0.01（1）

P＜0.05或P＜0.01在α=0.05或α=0.01的检验水准下,拒绝H0, ,可以认为两种方法反应有差别,差别具有统计学意义。

2.医学统计学 篇二

这门课程是医学知识与数理统计相结合一门学科, 逻辑推理性强, 教学内容抽象。因为本科专业医学生没有较完备的数学理论学习, 所以学生反映较难掌握这门课程, 不懂怎样将理论知识应用于实践。因此, 如何调整这门课程的教学内容, 改进教学方法, 已经成为医学统计学教学改革急切需要解决的问题之一。本文将笔者对医学专业本科生医学统计学教育教学改革的观点总结如下。

一、加强对医学统计学的重视程度

目前, 我国高等医学院校没有将医学统计学作为医学本科专业的专业课程设置。很多学校没有认识到扎实的医学统计学基础是培养学生科研能力的保障, 不重视这门课程的发展和改革。大部分学生认为这门课程与医学专业没有直接联系, 从而忽视这门课程的理论学习和实践应用。

高等医学院校在医学本科专业课程设置时, 应强调这门课程在培养学生科研能力的重要性, 注重课程建设和教育教学方法的改革, 注重教师队伍建设。同时, 高校通过对学生教育, 让学生深刻体会到医学统计学是从事医学研究工作的基础, 经得起检验的医学科研结果必须建立在正确的统计试验设计和统计方法推断的基础上。高校应指导学生提高对医学统计学这门课程的认识, 从而使学生重视这门课程的学习。

二、完善课程设计和教学内容改革

1.增加开设医学高等数学、医学数理统计等相关数学课程。医学统计学是一门以概率论与数理统计为基础的学科, 然而大多数医学高等院校却不在医学本科专业开设数理统计这门课程。这使得学生数学基础薄弱, 缺少较强的逻辑思维能力, 不能深刻理解统计学理论内容, 只会生搬硬套, 滥用医学统计学知识处理实际问题。在培养学生过程中, 适当地设置医学高等数学、医学数理统计等相关数学课程为必修课或选修课, 有助于拓展学生考虑问题方法, 培养学生数学逻辑思维能力, 使学生能准确的理解和运用医学统计学的相关知识。

2.适当增加或删减医学统计学相关教学内容。 (1) 医学统计学教学内容包括很抽象的理论知识, 如烦琐统计学公式推导。同时, 这部分内容不仅占用了大量的课时, 而且学生感到这部分内容非常枯燥难理解, 降低了学习兴趣, 在实际应用中出现了概念混淆的现象。所以应适当调整传统医学统计学教学内容, 删减烦琐冗长的统计学公式推导过程和计算方法, 重点介绍相关知识点的应用原理、应用条件和应用范围。 (2) 有关学者调查发现目前我国期刊医学论文对统计学的误用率高达30.25%。在教学内容中恰当增加的这种错误案例, 使学生深刻了解科研实例错误根源, 有助于学生准确地用统计学方法对临床数据进行统计及分析, 避免在科研工作中出现类似的错误。同时, 在教学内容中增加针对不同医学本科专业相对应的实际例子, 可以使不同专业的学生更深刻理解相关医学统计学知识。

三、倡导PBL教学法与LBL教学法相结合的医学统计学教学方法

医学统计学是一门理论抽象、内容枯燥, 而且实践性强的课程。传统的LBL的教学方法, 以教师讲授理论知识为主, 学生直接接受知识。教师通过这种教学方法可以将课程内容条理清晰地传达给学生, 但学生感到这门课程内容枯燥难懂, 学习兴趣不高。

上个世纪70年代, 美国神经病学教授Howard Barrows创建了PBL教学法。这种教学方法以学生自学为主, 在老师的指导下, 学生围绕问题进行小组讨论方式解决问题, 学生在解决问题过程中学到新知识。这种教学方法的优点:学生能够意识到自己需要学习什么, 从而主动地进行学习。这种教学方法的缺点:学生很难理解和消化医学统计学中非常抽象难懂的理论知识和复杂逻辑关系的统计方法, 同时占用学生的大量的课余时间, 加重了学生学习负担。

用LBL教学法讲授学生理解困难的内容, 使学生深刻理解内容的内涵和应用方法。对于学生有一定基础可以理解的内容, 尤其是案例分析内容, 可以采用PBL教学法。在采用PBL教学法时, 督促学生课前预习, 布置案例作业, 教师课上多利用启发式教学, 以学生讨论为主。通过讨论、自学指导等多种方法, 增加学生与老师之间的互动, 使学生能真正参与到教学中来, 不仅可以调动学生学习医学统计学的兴趣, 而且可以培养学生观察、分析、解决问题的能力, 在今后工作中能科学地搜集临床数据, 进行统计分析, 书写科研论文。在医学统计学教学过程中, 采用PBL教学法与LBL教学法相结合, 可以取长补短, 极大地提高了教学效果。

四、充分利用多媒体、统计软件、网络教学等计算机技术辅助教学手段, 提高医学统计学教学质量

目前, 现代化的教育教学技术发展迅速, 充分利用多媒体、统计软件和网络教学等计算机技术, 处理复杂冗长的统计计算问题, 通过生动形象的展示手段将抽象的统计学理论传授给学生, 可以大大提高医学统计学的教学质量, 提高学生学习医学统计学的兴趣。

1.多媒体教学手段的应用。多媒体教学是必不可少的医学统计学现代化教学手段之一。首先, 多媒体教学改变了传统教学呆板的表现形式, 综合应用文字、图片、动画等资料来进行教学, 能将传统教学手段无法讲清楚的医学统计学中抽象、生涩、陌生的难点知识直观化、形象化, 激发学生学习兴趣, 调动其主动学习的积极性。其次, 多媒体教学通过ppt课件演示代替传统板书, 不仅可以有效地集中学生的注意力, 而且使授课方式变得方便、快捷, 节省了教师授课时的板书时间, 提高教学效率。最后, 多媒体课件可放在学校公共网络平台, 方便学生反复学习相关知识。

2.统计软件的应用。医学统计学有大量以数学为基础的统计算法, 学生数学基础较弱, 大部分学生对这部分内容难以掌握。而医学本科专业医学统计学的教学目标主要是培养学生的统计思维能力, 掌握对医学统计资料进行整理、总结和分析的基本方法, 更重视学生的实践应用, 并不要求学生掌握统计算法。但实践中如果没有统计计算, 就没有办法得出统计推断结果。目前, 使用广泛的统计软件 (如SAS、SPSS和STAT软件) 只要了解统计分析的原理, 无须了解统计方法的各种算法, 即可得到需要的统计分析结果。在统计软件的教学过程中, 不是重点介绍统计算法或编程, 而是重点围绕学生的教学目标进行讲解, 从而大大地提高了教学效率和教学质量。同时, 通过统计软件学习, 使数学功底不够的学生把更多的精力集中在统计方法和原理的学习和应用中, 更好地应用医学统计学的知识解决实际问题。

目前, 大量期刊中存在误用医学论文误用医学统计学知识, 越来越多的医学高等院校和学生开始认识到医学统计学的重要性。医学统计学这门课程的教育教学改革也迫在眉睫。以上总结的四点改革措施在教学实践中取得了一定的成果, 但还存在很多不足。在今后的教学中, 还会在教学过程中不断改革和完善, 使学生的医学统计学教学质量取得新的进步。

摘要：医学统计学是一门医学知识与数理统计相结合的学科, 是医学本科专业基础学科。但医学本科学生反映较难掌握这门课程的内容, 如何调整这门课程的教学内容, 改进教学方法, 已经成为医学统计学教学改革急切需要解决的问题之一。本文通过加强对这门学科的重视, 完善课程设计和教学内容改革, 倡导PBL教学法与LBL教学法相结合的医学统计学教学方法, 充分利用多媒体、统计软件、网络教学等计算机技术辅助教学手段等几个方面, 探讨如何改进医学本科专业医学统计学的教学方法。

关键词：医学统计学,医学本科专业,教学改革

参考文献

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[4]赵晋芳, 刘桂芬, 郭明英.医学统计学教学方法的改革与探索[J].基础医学教育, 2007, (9) .

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3.统计学对医学的贡献 篇三

抗生素是治疗所有细菌性疾病的最佳武器，但是在治疗肺结核时却遇到了点小麻烦。肺结核史称“白色瘟疫”，是一种很厉害的传染病。人类虽然早在1885年就分离出结核杆菌，但很长一段时间内医生们拿它毫无办法，病人只有寄希望于自己的免疫系统足够坚强。

最先被发现对肺结核有效的抗生素是链霉素。可是，和青霉素不同的是，使用链霉素的肺结核病人的病情经常会反复，医生们一直搞不懂到底是为什么。

揭开谜底的是一个名叫布拉德福德·希尔(Bradford Hill)的生物统计学家。此人出生于英国的一个医生世家，小时候立志要子承父业，却因第一次世界大战的缘故被迫加入空军。服役期间他得了肺结核，幸运的是他的免疫系统足够坚强，侥幸逃过一劫。不过他元气大伤，当医生的幻想破灭了，只好改行学习经济学，并因此而获得了大量的统计学知识。

希尔的恩师格林伍德是个非常聪明的学者，他认为现代医学必须运用统计学的方法才能保证治疗的准确性。要知道，当时的西方医学骨子里和中医一样，仍然属于“经验医学”，医生们更愿意相信自己多年临床积累的经验，而不是客观的科学实验。格林伍德则不然，他本人精通统计学，非常推崇1935年出版的一本名为《怎样设计科学实验》的教科书。这本书的作者运用统计学原理，提出了一整套设计科学实验的方法和原则。

1945年，格林伍德从伦敦卫生学校首席教授的职位上退休，他推荐希尔做为自己的接班人。就这样，一个没有受过科班训练的统计学家当上了医学院的教授。次年希尔被邀请加入了肺结核试验委员会，这个委员会的主要任务就是检验链霉素到底能不能治疗肺结核。

要知道，青霉素刚被用于临床时根本不会有人想到要去检验它的有效性，因为病人服药后几天内就见效，临床效果好得惊人。可是肺结核杆菌外表有一层厚厚的黏膜，链霉素不容易接触到它，因此病人往往需要连续注射几个月链霉素才能见效。即使如此，当时的英国医学界仍然认为没必要进行什么科学检验，只要多找几个病人，观察一下疗效就可以了。

做为一个外行，希尔不信邪，他坚持必须先进行一次科学试验来验证链霉素的有效性。正好当时英国刚刚从二战中走出来，国库空虚，买不起那么多链霉素大量供应给医院，专家们只好同意先进行一次小规模临床试验，并请希尔来设计试验方案。希尔找来108名患者充当“试验品”，其中54人服药，52人做为对照。但究竟谁服药谁对照，完全是随机选取的，就连主治医生也不知道谁是谁，这个方法是希尔对现代医学所做的最大的贡献，他认为医生的主观印象会影响试验的准确性，必须随机取样，并用统计学的方法对结果进行分析。

半年后，服药的病人中有28人病情明显好转，对照组却有14人死亡，显示链霉素确实有效。假如事情到此结束的话，希尔的贡献也许就不值一提了。可是，3年后，服药组有32人死亡，对照组则死了35人，两者几乎不存在统计意义上的差别。这一惊人的结果让医生们得出结论：链霉素确实有效，但是一段时间后细菌会产生抗药性。假如当初没采用希尔的建议，那么医生们决不会那么快就得出这个结论。

一旦找出原因，解决办法自然很快就想出来了，那就是在使用链霉素的同时。再让病人服用另一种药物。这个药很快就找到了，这就是“对-氨基水杨酸”(PAS)。这种药单独使用时疗效并不高，但医生们希望两种药结合使用能对付细菌的抗药性，理由很简单：假如病菌对每种药物的抗药性产生几率都是1％，那么同时产生两种抗药性的几率就是1/10000。试验结果验证了这一理论的正确性，链霉素+PAS的方法使结核病人的存活率上升到了80％。

后来又有几种新药被发现，医生们又按照希尔的方法进行了几次试验，证明3种药物合用的疗效比两种药物还要好很多。如果三种药物持续用上2年的话，结核病的治愈率几乎可以达到100％。人类终于宣布攻克了“白色瘟疫”。

希尔采用的这一方法叫做“随机对照试验”(Randomised Controlled Trial)，这种方法很快就成为医学研究领域的标准试验方法，目前所有已知的西药必须经过这种方法的检验才能上市。从此，西医从经验医学时期进入了实证医学的时代。

至此，希尔的故事还远未结束。1947年，英国医学研究委员会又给希尔布置了一个新的任务：找出肺癌和吸烟之间的关系。那一年英国的肺癌死亡率比25年前提高了15倍，这个数字引起了广泛的关注。大家都想找出其中的原因，有人说这是因为工业化造成的空气污染，还有人说这是由于新式柏油马路散发的有毒气体，只有少数医生怀疑是吸烟造成的。

众所周知，两次世界大战造就了大批吸烟者，据统计，英国当时有超过90％的成年男子都是香烟的瘾君子。正是因为吸烟人数实在太多，希尔犯了难。他不可能去统计得肺癌的人当中抽烟的有多少，不抽烟的有多少，因为他几乎找不到不吸烟的人。

怎么办呢?希尔想出了一个变通的办法。首先，他做了个合乎情理的假设：如果吸烟确实能引起肺癌，那么吸烟越多的人得肺癌的几率就越大。其次，他认为必须排除其它的致癌因素，比如空气污染，初次吸烟年龄，居住环境等等。换句话说，他必须找出一群人，其它方面都比较相似，只有吸烟的量不同。

1948年，他从伦敦的医院里找出了649个肺癌病人，以及同样数量的情况相似的其它病人。然后他雇佣了一批富有经验的调查人员，挨个询问病人的吸烟史，把结果做成了一个统计表。结果显示，肺癌病人中有99.7％的人吸烟，其它病人则有95.8％是瘾君子。这两个数字当然说明不了什么问题，可当他把病人按照吸烟数量的多少分成不同的组之后，情况发生了变化。有4.9％的肺癌病人每天吸50支烟以上，而只有2.0％的其它病人每天吸这么多烟。也就是说，吸烟越多的人患肺癌的几率就越大。

1950年，希尔把这个实验结果发表在《英国医学杂志》上，首次科学地证明了吸烟和肺癌的对应关系。但是这个结果相当微妙，不懂统计学的人很难理解其中的重大意义。为了进一步说明这个问题，希尔又设计了一个全新的实验。他给6万名英国医生发了封调查表，请求他们把自己的生活习惯和吸烟史详细记录下来寄还给他。之所以选择医生做为调查对象，是因为希尔相信医生们对自己生活状况的描述能力肯定比普通老百姓更精确，也更诚实。

有4万名医生寄回了调查表。希尔把他们按照吸烟数量进行了分类，并要求他们(或者他们的家属)及时汇报自己的健康状况。2年半后，有789名医生因病去世，其中只有36人死于肺癌。但是当他把医生们的吸烟量和发病率联系起来后，发现只有肺癌的死亡率和吸烟量有对应的关系，其余疾病都和吸烟量没有任何关联。比如，每天吸25克烟草的人的肺癌死亡率比每天吸1克烟草的人多2倍以上，而其它疾病的死亡率前者只比后者多20％。

1993年，大约有2万名当初接受调查的英国医生去世了，其中有883名医生死于肺癌。如果把他们的吸烟数量和肺癌发病率联系起来的话，就可以得出一个惊人的结论：每天吸25根烟以上的人得肺癌的几率比不吸烟的人多25倍!后来其它一些类似的研究也都得出了相似的结论。现在，吸烟和肺癌的关系已经是家喻户晓了，发达国家的烟民数量正在逐年下降，其肺癌的发病率也呈现出下降的趋势。那些因为戒烟而免于肺癌的人真应该感谢希尔当初所做的贡献。

希尔使用的第一种方法叫做“对照研究”(Case ControlStudy)，第二种方法叫做“定群研究”(Cohort Study)。这两种方法是目前群体医学研究领域最常用的两种生物统计学方法，我们所熟悉的大部分关于健康的忠告都应该经过这两个方法的验证才能被认为是科学的。

4.医学统计学习题一 篇四

一、名词解释题：（20分）

1、总体：根据研究目的确定的同质的观察单位其变量值的集合。

2、计量资料：又称为定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。

3、抽样误差：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。

4、总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围（CI）。常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。

二、选择题：（20分）

1、某地5人接种某疫苗后抗体滴度为：1：20、1：40、1：80、1：160、1：320。为求平均滴度，最好选用： A、中位数

B、几何均数

C、算术平均数 D、平均数

2、为了直观地比较化疗后相同时间点上一组乳癌患者血清肌酐和血液尿素氮两项指标观察值的变异程度的大小，可选用的变异指标是： A、标准差 B、标准误

C、相关系数 D、变异系数

3、某疗养院测得1096名飞行员红细胞数（万/mm2），经检验该资料服从正态分布，其均数值为414.1，标准差为42.8，求得的区间（414.1－1.96×42.8，414.1＋1.96×42.8），称为红细胞数的： A、99％正常值范围

B、95％正常值范围

C、99％可信区间 D、95％可信区间

4、某医院一年内收治202例腰椎间盘后突病人，其年龄的频数分布如下： 年龄（岁）10～20～30～40～50～60～ 人数6405085201 为了形象表达该资料，适合选用： A、线图

C、直方图

5、有资料如下表：

患者数 甲 300 100 100

乙 100 300 100

B、条图 D、圆图

甲、乙两个医院某传染病各型治愈率

病型 普通型 重型 暴发型

治愈率（％）甲 乙 60.0 40.0 20.0

65.0 45.0 25.0

合计 500 50048.0 45.0

由于各型疾病的人数在两个医院的内部构成不同，从内部看，乙医院各型治愈率都高于甲医院，但根据栏的结果恰好相反，纠正这种矛盾现象的统计方法是： A、重新计算，多保留几位小数 B、对率进行标准化 C、对各医院分别求平均治愈率 D、增大样本含量，重新计算226、5个样本率作比较，χ＞χ0.01，4，则在α＝0.05检验水准下，可认为： A、各总体率不全等 C、各样本率均不等

B、各总体率均不等 D、各样本率不全等

7、两个独立小样本计量资料比较的假设检验，首先应考虑：

A、用t检验

C、t检验或Wilcoxon秩和检验均可

B、用Wilcoxon秩和检验

D、资料符合t检验还是Wilcoxon秩和检验条件

8、标准正态分布曲线下，0到1.96的面积为： A、90％ B、95％ C、47.5％

9、均数与标准差的关系是： A、均数大于标准差

C、标准差越大，均数的代表性越大

D、50％

B、均数越大，标准差越大

D、标准差越小，均数的代表性越大

10、某临床医生测得900例正常成年男子高密度脂蛋白（g/L）的数据，用统计公式求出了该指标的95％的正常值范围，问这900人中约有多少人的高密度脂蛋白（g/L）的测定值在所求范围之内？ A、855 C、781

B、755 D、891

三、简答题：（40分）

1、标准正态分布（u分布）与t分布有何异同？

相同点：集中位置都为0，都是单峰分布，是对称分布，标准正态分布是t分布的特例（自由度是无限大时）

不同点：t分布是一簇分布曲线，t 分布的曲线的形状是随自由度的变化而变化，标准正态分布的曲线的形状不变，是固定不变的，因为它的形状参数为1。

2、标准差与标准误有何区别和联系？ •区别：

1.含义不同:⑴s描述个体变量值（x）之间的变异度大小，s越大，变量值（x）越分散；反之变量值越集中，均数的代表性越强。⑵标准误是描述样本均数之间的变异度大小，标准误越大，样本均数与总体均数间差异越大，抽样误差越大；反之，样本均数越接近总体均数，抽样误差越小。

2.与n的关系不同： n增大时，⑴σ（恒定）。⑵标准误减少并趋于0（不存在抽样误差）。

3.用途不同: ⑴s:表示x的变异度大小，计算cv，估计正常值范围，计算标准误等 ⑵ :参数估计和假设检验。

•联系： 二者均为变异度指标，样本均数的标准差即为标准误，标准差与标准误成正比。

3、应用相对数时的注意事项有哪些？P394、简述直线回归与直线相关的区别。

1资料要求上不同：直线回归分析适用于应变量是服从正态分布的随机变量，自变量是选定变量；直线相关分析适用于服从双变量正态分布的资料。2 两种系数的意义不同：回归系数是表明两个变量之间数量上的依存关系，回归系数越大回归直线越陡峭，表示应变量随自变量变化越快；相关系数是表明两个变量之间相关的方向和紧密程度的，相关系数越大，两个变量的关联程度越大。

四、计算分析题：（20分）

用甲、乙两种培养基培养结核杆菌45份，得资料如下表，问甲、乙两种培养基的培养效果有无差异？

要求：详细写出检验步骤。

甲乙两种培养基培养结核杆菌的结果

乙的结果

+-

合计

注：χ20.05，1＝3.84

甲的结果

+ 12 4 16

29

合计 28 17 451、建立假设：H0：B=C；H1：B≠C2、确定α：α＝0.053、选择检验方法、计算统计量：



(|bc|1)

bc



(|164|1)16

46.054、确定P值：6.05>3.84，故P<0.055、统计推断：按α＝0.05，拒绝H0假设，接受H1假设，可以认为甲乙两种培养基的培养结

5.医学统计学大题总结 篇五

简答题

1.随机区组方差分析的填表(需要自己画表)。

2.两样本均数比较时，为何要做统计检验。

3.什么是率的标准化？如何选取标准构成比？

4.在比较样本均数与总体均数，两样本均数比较时，可信区间与t检验的区别关系。

5.什么是两类错误？请说明其含义和如何控制错误。

6.两个样本率为什么要做统计检验。

7.列方差分析表。

8.医学参考值有哪些方法？及需满足什么条件？

9.以t检验和秩和检验说明参数检验与非参数检验的优缺点。

6.医学统计学 篇六

“回归”是个借用已久因而相沿成习的名称。若某一变量(y)随另一变量(x)的变动而变动，则称x为自变量，y为应变量。这种关系在数学上被称为y是x的函数，但在医学领域里，自变量与应变量的关系和数学上的函数关系有所不同。例如成年人年龄和血压的关系，通过大量调查，看出平均收缩压随年龄的增长而增高，并且呈直线趋，但各点并非恰好都在直线上。为强调这一区别，统计上称这是血压在年龄上的回归。

直线回归分析的任务就是建立一个描述应变量依自变量而变化的直线方程，并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。按这个要求计算回归方程的方法称为最小平方法或最小二乘法。所建立的方程是一个二元一次方程式，其标准形式是：

=a+bx(9.5)

式(9.4) 为由x推算得来的y值，即y的估计值：a称为截距，它是当x=0时的 值，即回归直线与纵轴的交点：b称为 回归系数，它是回归直线的斜率，其含意是当x每增加一个单位时， 相应增(或减)b个单位。当a与b求得后，直线回归方程就确定了。

二、直线回归方程的计算法

仍以表9.1资料为例，根据前面的相关分析以及医学上有关凝血的机理，可知凝血时间依凝血酶浓度而异，且有密切的关系。因此可进一步作由凝血酶浓度(x)推算凝血时间(y)的回归方程。求直线回归方程的步骤如下：

1.列回归计算表(见表9.1)，计算∑x、∑y、∑x2、∑y2、∑xy。

2.计算x、y、∑(x-x)2、∑(x-x)(y-y)

x=∑x/n=15.1/15=1.01

y=∑y/n=222/15=14.80

∑(x-x)2=∑x2-(∑x)2/n=0.2093

∑(x-x)(y-y)=∑xy-∑x·∑y/n=-1.7800

3.计算回归系数b和截距a。b和a两值计算公式均是根据最小二乘法的原理推算出来的，其公式如下：

(9.5)

a=y-bx (9.6)

本例b=-1.7800/0.2093=-8.5045

a=14.80-(-8.5045)(1.01)=23.3895

4.列出回归方程，绘制回归直线，将求得的b和a的值代入到式(9.4)，即得所求的回归方程：

=23.3895-8.504x

在凝血酶浓度的实测范围内，即x=0.8到x=1.2之间，任选两个x值(一般选相距较远且直角坐标系上容易读出者)，代入此回归方程，即得相应的两个 值。例如：

取 x1=0.8，则 1=23.3895-8.5045×0.8=16.59,

x2=1.2 则 2=23.3895-8.5045×1.2=13.18。

连接(0.8、16.59)和(1.2 、13.18)两点所得直线，即为由凝血酶浓度推算凝血时间的回归直线( 见图9.9)。须注意回归直线必通过(χ，y )点，并穿过观察点群，直线上下各有一些点散布着，否则计算有误。

三、直线回归方程的假设检验

(一)样本回归系数的假设检验

根据例9.1资料求得的是样本回归系数b，有抽样误差的，需作假设检验，检验其是否是从回归系数为0的假设总体(即β=0)中随机抽得的，也就是检验b与0的差别有无显著性。如果差别有显著性，可认为x与y间有直线回归存在。

样本回归系数的假设检验亦用t检验。

h0：β=0 即y的变化与x无关;

h1：β≠0。

计算公式为：

(9.7)

分母sb是样本回归系数b的标准误，计算公式为：

(9.8)

分子sy.x为各观察值y距回归线的标准差，即当x的影响被扣去以后y方面的变异，可按下式计算：

7.医学统计学教学现状与改革建议 篇七

医学统计学是医学生一门重要的必修课, 同时也是医务工作者正确认识医学及其相关领域客观规律、总结工作经验、进行医学科研和疾病防治工作的重要工具。其学科定义为:应用统计学的原理和方法, 研究医学及其相关领域的数据信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。同行专家及学生普遍认为要教好、学好、用好这门学科并不是一件容易的事, 面临着以下问题[1]: (1) 统计学理论抽象, 概念较多, 公式繁杂, 主要以高等数学、概率论和数理统计为理论基础。而医学生一般没有系统学习过这些基础知识, 往往不能正确理解医学统计学中的概念, 一旦涉及较复杂的或需要理解的概念 (例如标准差与标准误的区别与联系、应用相对数的注意事项等) , 便难以掌握, 学习兴趣普遍不高, 为了应付考试, 只得考前突击, 死记硬背。 (2) 医学统计学注重实践, 从科研课题的设计到实施及数据处理都需要应用统计学。但目前医学本科生大多缺少科研经验, 同时由于课时所限, 教师在教学实践中存在重基础轻应用问题, 容易将学生引导到仅注意学习统计方法的计算上, 忽视培养学生的统计学思维, 使其无法很好地解决医学科研中的实际问题, 不能将实际问题转化为统计学问题, 不能根据资料的设计类型、性质和分析目的灵活选用合适的统计分析方法, 导致统计学方法误用现象比比皆是, 从而难以得出客观的科学结论。

2 医学统计学教学改革建议

针对以上问题, 笔者结合多年教学工作经验以及本单位开展的相关教学改革课题实践提出如下建议。

2.1 充分利用网络资源, 搜集制作易于理解的教学课件, 提高学生学习积极性

统计学中很多概念是抽象的、难懂的, 比如正态分布、假设检验的基本思想等。为了让学生知其然、知其所以然, 可利用互联网丰富的资源优势, 特别是一些知名院校的网络精品课程资源, 结合本校学生特点, 制作集动画、图片和文字于一体的教学课件, 用以验证统计学中的一些基本概念和抽象理论, 将抽象的概念形象化、直观化, 复杂的理论简单化、具体化, 以利于学生对理论问题的理解、消化和吸收。同时, 教师还要督促和鼓励学生浏览统计学网页, 养成自主学习习惯, 提高学习积极性。

2.2 以兴趣小组的形式开展SPSS统计软件辅助教学, 解决统计计算繁琐的问题

医学统计学是一门重在应用的方法学, 针对医学本科生教学课时有限的现状, 可在教学中增设课外SPSS统计软件讲座, 鼓励学生成立学习小组。借助统计软件快捷的数据处理, 不仅避免了繁复的统计计算, 更重要的是打消了学生因为没有相关数学知识而对统计学产生的畏难情绪, 让他们把更多的精力放到统计思想和统计方法的正确应用上来。此外, 我校统计学考试历来是把考查学生正确应用统计学指标和公式放在第一位, 利用考试成绩的杠杆作用, 在教学和实验中有目的地引导学生将学习重点转向对各种方法及指标应用条件的把握上来[2,3]。

2.3 逆向案例教学法与传统教学法结合开展教学, 培养学生统计学思维

所谓逆向案例教学法, 即选择日常生活中或一些医学期刊、论著中的典型误用实例, 从反面提出问题, 进行辨析, 然后通过讨论充分调动学生的主观能动性, 鼓励学生深入思考, 最后由教师带领学生归纳、总结, 着重强调教材中的重点、难点, 使学生进一步加深印象, 增强理解, 最终让学生形成自己提出问题, 发现问题, 通过独立分析思考解决问题的能力, 从而增强对统计基础知识的理解, 培养批判性和分析性思维, 改变学生对统计学一知半解, 不能灵活运用, 理论与实践严重脱节的现象[3]。实践证明, 逆向案例教学可以增强师生互动, 活跃课堂气氛, 将抽象枯燥的理论、概念通过真实的案例展现出来, 便于学生理解, 大大提高了学生对医学统计学应用价值的认识。医学统计学的教学目的是让学生能够独立处理医学数据并能正确解释统计结果, 但目前教科书中的案例太少且过于简单, 不利于学生活学活用。案例教学最关键的是所选案例的质量, 应该选择那些典型的能够涵盖所授章节主要内容的案例, 并且易于学生理解。不可否认, 逆向案例教学的准备、实施、总结是一项耗时、费力的工作, 对授课教师提出了更高的要求, 而且一般需要学生系统掌握相关的理论知识才能收到预期效果, 因此, 需要更多的课时。由于受师资力量、教学辅助资源及医学生形象思维学习惯性等多方面的影响, 完全用案例教学取代传统教学还不可行。传统教学模式的特点是以教师为中心、以课堂为中心、以讲授为中心, 可以充分发挥教师的主导作用, 有利于节省时间, 提高教学效率, 也有利于学生系统掌握知识。因此, 案例教学法与传统教学法相结合, 可以提高学生分析、解决实际问题的能力, 充分发挥两种教学法的优势。教师通过课堂讲授使学生掌握一定的基础理论知识, 再根据教学目的, 让学生组成学习小组查找案例, 对案例进行研究、思考、分析, 在教师的指导下辩论, 对问题作出判断, 而教师可根据教学活动对学生的学习效果作出评价。

摘要：针对医学统计学教学中普遍存在的学生学习积极性不高, 教师授课重基础轻应用等问题, 提出3点建议: (1) 充分利用网络资源, 搜集制作易于理解的教学课件, 提高学生学习积极性; (2) 以兴趣小组的形式开展SPSS统计软件辅助教学, 解决统计计算繁琐的问题; (3) 逆向案例教学法与传统教学法结合开展教学, 培养学生统计学思维。

关键词：医学统计学,教学课件,教学方法

参考文献

[1]陈峰, 于浩, 赵杨.医学统计学的教学难点与对策[J].统计教育, 2007 (1) :36-37.

[2]兰晓霞, 李凌, 惠武利, 等.从医学期刊中统计学误用谈医学统计学教学[J].西北医学教育, 2007, 15 (3) :518-519.

8.医学统计学 篇八

关键词：概率论 数理统计 医学院 授课

中图分类号：G64 文献标识码：A文章编号：1673-9795(2012)01(B)-0000-00

概率论与数理统计学是研究随机现象规律的学科，它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的办法[1]。目前，各类院校已经将这门课程作为一门基础学科进行讲授，但由于其理论的抽象性以及研究方法的独特性，很多学生反映在学习上有很大的困难。广东医学院从近几年开始新增设了生物统计学专业本科，今年第一批新专业的本科生开始学习概率论与数理统计学的课程，如何提高概率论与数理统计學课程的教学质量，调动学生学习的积极性、主动性，医学院校如何对学生的成绩进行考核，已成为老师们迫切需要解决的问题。本文根据概率论与数理统计学科的特点，结合授课实际情况，从以下几个方面对其教学方法进行探讨。

注重实际性教学，激发学生兴趣

概率论与数理统计学在我们实际的生活中被广泛的应用，许多概念和方法都是从实际的背景中抽象出来的，需要学生进行一定的思维转换，作为老师则需要将概率统计论中抽象的概念和研究方法通过一种喜闻乐见的方式表述出来，让学生认识到概率论和数理统计与我们息息相关，并在一种愉悦的情绪中建立起对课程的兴趣，调动学习的积极性。例如，在讲小概率事件的时候就可以联系到我们实际生活中的买彩票中奖的问题，彩票中奖的概率很小，属于小概率事件[1]，但是总会有人中奖，那是因为购买彩票的人每期成千上万的增加，从而促使中大奖的人频频产生。这表明小概率事件在每一实验中发生的概率非常小，但当实验次数非常大时，发生的概率还是很大，因此不能忽视小概率事件。通过这样的教学方法不但可以活跃课堂气氛，还可以让学生在日常生活的体验中加深对概念的理解。比如讲到二项分布与泊松分布时，结合临床上给药药物过敏、实验室检查指标阳性率等例子，将统计学与医学、生物学领域结合起来。

交换主体，活跃学生思维

传统的教学一般是以老师为主体，以老师讲学生听为主要的模式。这种传统的教学模式只注重了学生的知识学习，而忽略了学生实践性与创新性的培养，许多学生上课只是跟着老师的思路走，课下看看书，不明白的公式就死记硬背，所以掌握就起来十分的困难。怎样引导学生从传统的思维模式中跳出来？这就需要老师在教学的过程中转换角色，以学生为主体，积极引导学生进行实践，让学生在实践中获得知识。例如，进行讨论式教学方法，将学生分成几个讨论小组，针对课程中的例题和问题进行讨论，从而加深学生对概念的理解。另外，教学过程也需要与实验教学紧密结合，注重提高学生独立处理数据的能力，特别是SPSS，SAS等软件的熟练运用，通过这些教学方式的转变，能更好的丰富课堂教学，提高教学的效果。

3 科学备案，引导学生建立合理的知识体系

概率统计学的概念十分抽象，晦涩难懂，如果只是一味的学习，没有合适的框架体系就易造成知识混乱[2]，在运用的过程中也会出现用错方法或者选错实例的现象。如，很多学生在做题的过程中将t检验的题目用秩和检验，这就需要老师进行科学的备案，构架合理的知识体系，并在教学的过程中不断地强调知识构架的重要性，让学生有清晰的思路，学习起来也事半功倍。另外，在备案的设计过程中也可以对一些知识点进行适当对比，既复习了先前讲过的知识，又可以强调重点，这样就会减少出现混淆概念和用错方法的现象。例如，二项分布、泊松分布与正态分布，连续型分布与离散型分布等概念，可以对比讲授。每次课堂的开始的时候将上次课的重点进行简单回顾，课堂结束对本次课的知识点进行归纳总结，这样重点明确，更有利于提高学生的学习效率。

4改变考核方式

检验老师教学成果最直接的方式就是考试，但是众所周知，就算学生成绩合格，大部分学生根本没有真正的掌握概率统计论，教学方法需要改进，那么考核方式更需要灵活变通，这样才会让学生主动改变学习方式。考核可以分为几个部分，如课堂讨论和实验课占有一定比例的分数，考试占一定比例分数等。每个章节结束后可以进行小测试，将测试的成绩作为考试成绩的一部分，这样既可以考核短期学习成果，又可以针对学生掌握情况，做好复习计划。这样在实际教学过程中，学生就会更多的参与到互动的过程，不断的巩固提高。

5 与预防医学、临床医学、生物信息学结合

生物统计学专业本科生目前全国招生数量较少，仅在南方医科大学和滨州医学院等几所高校有招生，而且每年招生数量较小，都是20-40人左右。广东医学院新开设这个新办专业，如何对学生授课是一个全新的尝试，怎样进行概率论与数理统计学的授课，使学生既具有扎实的数学基础，良好的数理统计与生物统计知识，熟练的编程和统计软件应用能力，又能为从事生物医药卫生统计、医院信息统计等领域的教学、科研及应用，同时为卫生统计学研究生的培养输送优质生[3]。概率论与数理统计作为一门非常重要的专业基础课，必须与预防医学、临床医学、生物信息学结合,授课过程中，多举一些相关的实例，才能够逐步实现上述目标，培养学科交叉知识综合全面的高素质人才。

总之，医学院校的统计学专业学生是一批特殊的学生群体，他们大多数本科为临床或者预防医学专业，数学基础相对较薄弱，统计学知识相对较匮乏，选择统计学专业大多数出于对于统计学的兴趣和热爱。如何进行该课程的教学，引导学生打下良好的专业基础，关系到学生未来的发展和对学习该专业的信心。老师通过科学备案与地积极地引导，实践性教学与灵活的考核相结合的教学方式，能更好提高教学质量，挖掘学生的学习潜能，为学生在以后的发展学习中打下坚实的基础。

参考文献

[1] 安国玲.浅谈小概率事件的原理及应用.河南机电高等专科学校学报，2010.7.18(4):106-108

[2]汪代名，王传宝，张德然.关于概率论课程教学的思考.科技信息,2011（8）:7-8

[3] 陈平雁，安胜利，徐燕，陈征，李丹玲，谭旭辉.南方医科大学生物统计学专业本科课程设置的探讨.中国卫生统计.2009,12,26(6):666-667.

9.医学统计学 篇九

一项科研能否取得有价值的成果，一篇论文学术水平的高低，很大程度上得取决于实验设计的水平。周密的科研设计是科学实验过程的依据，对实验数据进行合理的统计学处理是提高科研质量的必要手段。随着现代科学的发展，特别是医学统计学、生物医学工程学和电子计算机在医学科研中的应用，广大临床工作者越来越有必要更多地熟悉一些数理统计知识，以便获得可靠的资料，从而得出正确的结论。全国不少医学期刊，从七十年代以来对这个问题日益引起广泛注意。

为了让临床医务工作者在科研和写作、评阅论文中，对实验设计与数据统计问题引起足够重视，笔者近几年来学习国内医学、生物学期刊中见到的一些统计学问题，略加讨论。

一、临床疗效观察的实验设计问题

在各种医学期刊中，半数以上是疗效观察方面的论著。现择其较普遍存在的统计学问题，结合实验设计基本原则加以讨论。

(一)对照与均衡性测定

国内医学期刊有关临床疗效观察的文章甚多，不少杂志刊登了一些事先未设计对照的文章，其结论难以令人信服。如《用柴葛解肌汤治疗上呼吸感染》一文，报道治愈好转率为97.7%，因无对照，无法断定其效果如何，因此，治愈好转率中含有假像。

对照的方法虽有多种，但对照的基本原则是与实验组齐同可比，最好作均衡性测定。

(二)安慰剂与盲法试验

安慰剂与盲法试验是医研(主要是比较性研究)中常用的科研方法，结果准确、误差性小。安慰剂在形、量、色、味等要与实验药物一样，不能给受试者和执行者任何暗示。这种试验就是双盲法试验。但近年来，尚有人用改良的双盲法，此法分两期：第一期(公开期)试验有效者留，无效者弃。有效者进入第二期(双盲试验)，以确定疗效是否系安慰剂的作用。在预防效果观察时可采用该法，临床上应用诸多困难，应视具体情况而定。

(三)样本含量与重复原则

没有足够样本的研究结果，是经不起重复试验的，有的.论文凭少数病例观实的结果下结论，是不慎重的。如《重症肺炎并发DIC29例》一文，作者观察脑型患者3例，其中死亡一例，就得出“一般脑型病死率高达57%，本组脑型病死率较低，看来及早用肝素阻断DIC过程，对降低脑型病死率可能具有重要意义”的结论。因无对照，结论不可靠。

(四)随机分组与实验设计类型

随机化分组即每个实验对象有同等机会被抽样(分配)到各组去，而不受任何系统因素的影响。常用的实验设计类型有完全随机设计、自身对照设计、交义设计、配偶设计、随机区组设计、拉丁方设计、正文(析因)设计、序贯设计、半数效量实验设计(动物试验)，回顾性与前赡性调查研究设计等。科研设计时应根据研究目的要求选择不同类型的实验设计方法，进行相应的统计处理。

(五)诊断与疗效标准——指标设计问题

10.3-医学统计方法a 篇十

医学统计方法概述（10题）

1．某次研究进行随机抽样，测量得到该市120名健康成年男子的血红蛋白数，则本次研究总体为：

A.所有成年男子B．该市所有成年男子C．该市所有健康成年男子

D．120名该市成年男子E．120名该市健康成年男子

2．医学统计的研究内容是

A．研究样本B．研究个体C．研究变量之间的相关关系D．研究总体E．研究资料或信息的收集.整理和分析

3．总体应该由

A．研究对象组成B．研究变量组成C．研究目的而定

D．同质个体组成E．个体组成4.在统计学中，参数的含义是

A．变量B．参与研究的数目C．研究样本的统计指标

D．总体的统计指标E．与统计研究有关的变量

5．调查某单位科研人员论文发表的情况，统计每人每年的论文发表数应属于

A．计数资料B．计量资料C．总体D．个体E．样本

6．统计学中的小概率事件，下面说法正确的是：

A．反复多次观察，绝对不发生的事件B．在一次观察中，可以认为不会发生的事件C．发生概率小于0.1的事件D．发生概率小于0.001的事件E．发生概率小于0.1的事件

7、统计上所说的样本是指：

A、按照研究者要求抽取总体中有意义的部分

B、随意抽取总体中任意部分C、有意识的抽取总体中有典型部分

D、按照随机原则抽取总体中有代表性部分E、总体中的每一个个体

8、以舒张压≥12.7KPa为高血压，测量1000人，结果有990名非高血压患者，有10名高血压患者，该资料属（）资料。

A、计算B、计数C、计量D、等级E、都对

9、红细胞数(1012L-1)是:

A、观察单位 B、数值变量 C、名义变量 D、等级变量 E、研究个体

10、疗效是:

A、观察单位 B、数值变量 C、名义变量 D、等级变量 E、研究个体

答案：1C2E3D4D5A6B7D8B9B10D

数值变量资料的统计描述（13题）

1.标准正态分布曲线的特征是：

A．=0 =0B．=0 =1C．=1 =0

D．=0 =不确定E．=1 =不确定

2.描述计量资料的主要统计指标是 ：

A.平均数B.相对数C.t值D.标准误E.概率

3、一群7岁男孩身高标准差为5cm，体重标准差为3kg，则二者变异程度比较：

A、身高变异大于体重B、身高变异小于体重C、身高变异等于体重D、无法比较E、身高变异不等于体重

4、随机抽取某市12名男孩，测得其体重均值为3.2公斤，标准差为0.5公斤，则总体均数95%可信区间的公式是：

A、3.2±t0.05.11 ×0.5B、3.2 ±t0.05.12 ×0.5/

C、3.2 ±t0.05.11 ×0.5/D、3.2±1.96×0.5/

E、3.2 ±2.58×0.5/

5.某组资料共5例, X2=190, X=30, 则均数和标准差分别是

A.6 和 1.29B.6.33 和 2.5C.38 和 6.78

D.6 和 1.58E 6和2.5

6．以下指标中那一项可用来描述计量资料离散程度。

A．算术均数B．几何均数C．中位数D．极差 E．第50百分位数

7．偏态分布资料宜用下面那一项描述其分布的集中趋势。

A．算术均数B．标准差C．中位数D．四分位数间距E．方差

8．下面那一项可用于比较身高和体重的变异度

A．方差B．标准差C．变异系数D．全距E．四分位数间距

9．正态曲线下.横轴上，从均数到+∞的面积为。

A．97.5%B．95%C．50%D．5%E．不能确定

10．下面那一项分布的资料，均数等于中位数。

A．对数正态B．左偏态C．右偏态D．偏态E．正态

11.对于正态分布资料的95％正常值范围，宜选用（）A.x±2.58sB.x±1.96sC.x±2.58sxD.x±1.96sE.x±1.645s

12．做频数表时，以组距为5，下列哪项组段划分正确

A．0一，5一，10一，„B．0—5，5一10，10一，„

C．一5，一10，一15，„D．0—4，5—9，10一，„E．5一，7一，9一，„

13．均数与标准差之间的关系是

A．标准差越小，均数代表性越大 B．标准差越小，均数代表性越小

C．均数越大，标准差越小D．均数越大，标准差越大E．标准差越大，均数代表性越大

答案：1.B 2.A 3.D 4.C 5.D 6.D 7.C 8.C 9.C 10.E 11.B 12.A 13.A

数值变量资料的统计推断（13题）

1.抽样研究中，S为定值，若逐渐增大样本含量，则样本：

A．标准误减小B．标准误增大C．标准误不改变

D．标准误的变化与样本含量无关E．以上都对2、12名妇女分别用两种测量肺活量的仪器测最大呼气率(l/min)，比较两种方法检测结果有无差别，可进行：

A、成组设计u检验B、成组设计t检验 C、配对设计u检验

D、配对设计t检验E、X2检验

3．比较两种药物疗效时，对于下列哪项可作单侧检验()。

A．已知A药与B药均有效B．不知A药好还是B药好

C.已知A药不会优于B药D.不知A药与B药是否均有效

E.已知A药与B药均无效

4.两个大样本均数比较的u检验, |u|=1.98,则统计结论是

A.P <0.05B.P <0.01C.P >0.05D.P =0.05E、P <0.005

5.配对计量资料比较的t检验公式中，分母是 A.dB.sdC.dD.dE、d2

6.配对t检验中，用药前数据减去用药后数据和用药后数据减去用药前数据，两次t检验

A、t值符号相反，结论相反B、t值符号相同，结论相同

C、t值符号相反，但结论相同

D、t值符号相同，但大小不同，结论相反E、t值符号与结论无关

7．下面那一项小，表示用该样本均数估计总体均数的可靠性大。

A．CVB．SC．SxD．RE．四分位数间距

8．两个小样本数值变量资料比较的假设，首先应考虑。

A．t检验B．u检验C．秩和检验

D．t检验和秩和检验均可E．资料符合t检验还是秩和检验

9．抽样误差是指

A.总体参数与总体参数间的差异 B．个体值与样本统计量间的差异

C．总体参数间的差异D．样本统计量与总体统计量间的差异E．以上都不对

10、tt0.05,，统计上可接受（）的假设。

A、12B、12C、X1X2D、X1X2E、以上都错

11、统计推断的内容：

A.是用样本指标估计相应的总体指标B.是检验统计上的“假设”

C.a、b均不是D.a、b均是E、以上都错

12、两样本均数比较，经t 检验，差别有显著性时，P 越小，说明：

A.两样本均数差别越大B.两总体均数差别越大

C.越有理由认为两总体均数不同D.越有理由认为两样本均数不同 E.样本均数与总体均数不同

13.表示均数的抽样误差大小的统计指标是

A.标准差B.方差C.均数标准误D.变异系数E.极差

答案：1.A 2.D 3.C 4.D 5.C 6.C 7.C 8.E 9.D 10.B 11.D 12.C 13.C

分类变量资料的统计描述与推断（13题）

1.描述分类变量资料的主要统计指标是:

A.平均数B.相对数C.变异系数D.相关系数E.百分位数

2.男性人口数/女性人口数，这一指标为：

A、率B、构成比C、相对比D、动态数列E、不是相对数

3、构成比有个重要特点是（）。

A、百分比总和必等于100％B、百分比总和必小于100％

C、百分比总和必大于100％D、以上均不对E、以上都错

4．标化后的总死亡率()。

A.仅仅作为比较的基础，它反映了一种相对水平

B.它反映了实际水平C.它不随标准选择的变化而变化

D．它反映了事物实际发生的强度E.以上都不对

5．关于相对数,下列哪一个说法是错误的A.相对数是两个有联系的指标之比

B.常用相对数包括相对比,率与构成比

C.计算相对数时要求分母要足够大

D.率与构成比虽然意义不同,但性质相近, 经常可以混用

E.计算相对数时不要求分母要足够大

6.随机选取男200人,女100人为某寄生虫病研究的调查对象,测得其感染阳性率分别为20%和15%，则合并阳性率为__________

A.35%B.16.7%C.18.3%D.无法计算E、30%

7.对两地的结核病死亡率比较时作率的标准化,其目的是：

A.为了能更好地反映人群实际死亡水平

B.消除两地总人数不同的影响

C.消除各年龄组死亡率不同的影响

D.消除两地人口年龄构成不同的影响

E、以上都不对

8．四格表资料的卡方检验时无需校正，应满足的条件是()。

A.总例数大于40B.理论数大于5C.实际数均大于l

D.总例数大于40且理论数均大于或等于5E.总例数小于40

9．计算相对数的目的是

A.为了进行显著性检验B．为了表示绝对水平

C．为了便于比较D．为了表示实际水平E．为了表示相对水平

10．相对数使用时要注意以下几点，其中哪一项是不正确的A．比较时应做假设检验B．离散程度和变异程度C．不要把构成比当率分析D．二者之间的可比性E．分母不宜过小

11、四个样本率作比较，χ2>χ2

0.01(3)，可认为:

A、各总体率不同或不全相同B、各总体率均不相同C、各样本率均不相同D、各样本率不同或不全相同E.各总体率和各样本率均不同或不全相同

12、2检验适用于比较：

A、两个率差别的显著性B、多个率差别的显著性C、两个或多个构成比差别的显著性D、以上都可以E、以上都错

13、某研究者对50份痰液标本，每份分别接种在甲乙培养基上，观察结核杆菌的生长情况并想比较两种培养基的培养效果是否一致，资料见下表。问应该选择的统计方法是：

A.确切概率法B.四格表资料的检验C.配对计数资料的检验

D.行乘列表资料的检验E.配对计量资料的t检验

甲培养基

﹢

﹣

乙培养基 ﹢ ﹣ 23 12 7 8 合计35 15 22

2答案：1.B 2.C 3.A 4.A 5.D 6.C 7.D 8.C 9.C 10.B 11.A 12.D 13.C

统计表与统计图（4题）

1．为表示某地近20年来婴儿死亡率的变化情况，宜绘制()。

A.普通线图B.直方图C.直条图D.散点图E.统计地图

2.某医院收集了近期门诊病人的病种构成情况资料，宜绘制：

A.直条图B.圆图C.线图D.直方图E.半对数线图

3.图示某地某年流行性乙型脑炎患者的年龄分布,宜绘制:

A.条图B.百分条图C.圆图D.直方图E.线图

4.比较1995年某地三种传染病白喉、乙脑、痢疾的病死率，选择的统计图是

A.直方图B.半对数图C.条图D.线图E.百分图

11.医学科技期刊统计学方法应用概况 篇十一

一、统计学方法的种类

医学统计学常用三种类型的资料:计量资料、计数资料、等级资料。计量资料是指通过度量衡的方法, 测量每一个观察单位的某项研究指标的量的大小等一系列数据资料, 如身高 (cm) 、体重 (kg) 、血压 (mm Hg) 等。计数资料是指将全体观测单位按某种性质或特征分组, 然后再分别清点各组观察单位的个数。如性别、血型、职业等。等级资料是介于计量资料和计数资料间的一种资料, 通过半定量的方法测量得到。如临床疗效、癌症分期等。医学论文中常用的统计学方法有计量资料用t检验、方差分析, 计数资料常用卡方检验、确切概率法等, 等级资料常用秩和检验、Ridit分析等。当然, 有些资料可以相互转换, 数量变量可以转换成等级资料, 等级资料可以转换成计量资料。那么医学论文中统计学方法使用情况如何呢?王倩等人研究了五种中华医学会系列杂志论著中十年来统计学的应用状况, 结果表明, 1995年发表的论著较1985年有显著进步, 文章中统计分析的使用率从40%上升到60%, 使用了更多较复杂的统计分析方法;t检验和联列表分析均为最常用的统计分析方法。最近几年调查显示, 近5年国内不同医学核心期刊的统计学使用情况中, t检验占25.9%、方差分析占10%、卡方检验占21%、Fisher概率占1.1%、秩和检验占2.1%、Ridit分析占1.1%。滕洪松等对山东省医学院校学报论著中统计学方法应用状况调查发现, 常用的方法是t检验、χ2检验、相关分析和方差分析。许小幸等对2005年1月至2009年12月《临床儿科杂志》共发表的776篇论著统计学使用情况调查发现, 方法中提到统计学分析者占73%~85%, 实际使用者占87%~90%, 两种方法的使用比和多因素分析的使用比在2008~2009年有所上升。而赖娟等人对国内有较高水平两种中华临床医学杂志 (《中华心血管杂志》《中华消化杂志》) 2005—2006年发表的643篇论著中统计学方法的使用情况进行调查, 统计学方法的使用率为86.5%, 正确率为82.7%, t检验和列联表分析为常见的统计学方法。认为统计分析方法的使用率和正确率均有明显提高, 方法更加多元化, 但统计学方法的未用、误用现象仍然存在。

二、常见的统计学错误类型

统计学是衡量统计研究设计是否严谨、资料收集和表达是否正确、统计分析方法选用是否合理、计算和结果解释是否准确的方法。正确应用医学统计学方法是保证论文科学性的主要环节。然而很多调查显示作者正确使用统计学的状况并不乐观, 很多作者 (特别是临床一线的作者) 对统计学知识了解不够, 不能正确使用统计学方法, 导致论文中统计学的错误较多。有些是科研设计错误;有些是统计方法描述不清, 结论欠科学, 或统计检验方法应用不正确;还有些则是统计表图不规范。王倩等人调查显示, 最常见的问题是文章中仅有P值而所用统计方法不明、用t检验代替方差分析进行多组间的比较。滕洪松等的调查也表明, 较常见的统计问题有:只写P值而未注明所用统计学方法, 用t检验代替方差分析进行多组均数间的比较, 等级资料比较用χ2检验等。沈进等人对8种医学期刊544篇论著的统计学应用情况进行分析, 发现136篇论著中有明显的统计学错误, 错误率为25.00%。主要错误类型及构成依次为:资料处理方法不当占61.76%, 图表错误占14.71%, 未作统计学处理占8.82%, 率、比混淆占8.82%, 其他错误占5.88%。章新生等辨析医学稿件中常见统计学方法误用情况包括两大类, χ2检验的常见误用类型有误用χ2检验替代秩和检验、误用χ2检验替代四格表确切概率法、误用χ2检验替代配对χ2检验、误用χ2检验处理相关性分析;而t检验的常见误用类型有误用两两t检验替代方差分析和q检验、误用t检验替代配对t检验, 作者认为误用χ2检验主要是未结合实际情况和统计分析的目的来正确选用统计学方法;误用t检验主要是未充分理解研究资料是否满足参数检验的条件, 以及不能正确判断计量资料所对应的实验设计类型。因此, 作为科研工作者, 应加强学习和掌握最基本统计学分析方法的概念和经典统计学方法的使用要求。另外, 有学者对比中文、外文医学期刊论文各388篇在统计学方法使用上的差异, 在10种统计学应用错误中, 缺检验统计量、缺P值或P值不精确、配对t检验未给出差值的均数和标准差及生存分析未报告中位生存期, 这4种错误中文论文的出错率显著高于外文文献。

三、统计学方法的选择

由于统计学对医学科技论文的重要性, 而其错用率又比较高, 那么该如何正确选择统计学方法?梁明佩等通过自制的统计学审核线路图对医学文稿进行快速审核, 首先把握资料的属性, 其次理顺文稿的统计逻辑, 最后根据统计学公式进行核算, 这样就可以较好地掌握三种资料 (计量资料、计数资料、等级资料) 的统计学问题。王晓瑜等认为在统计学方法的选择上, 应针对不同性质的资料, 注意参数检验方法的使用范围, 选用合适的统计分析方法。对于定性资料分析, 不能将χ2检验视为万能工具, 而对于定量资料分析也不能将t检验视为万能工具。另外, 各种检验方法均有特定的应用条件, 应根据设计类型以及变量类型选择相应的统计分析方法, 否则将影响论文的学术价值和实用价值。而要选择正确的统计学方法, 必须要有一定的统计学理论知识, 掌握一定的技巧, 有些人虽然接受过系统的医学统计学的学习, 但由于传统教学模式的缺陷, 不能灵活应用、举一反三, 遇到相同问题会处理, 稍有变化则束手无策。笔者在参阅相关文献后发现, 按照许小幸等的四步骤选择统计学方法比较实用, 即明确论文的统计学分析目标 (统计描述或统计推断) →判断指标性质 (定量资料、定性资料或等级资料) →判断指标分布类型 (正态分布或偏态分布) →判断研究设计类型 (是两组还是多组, 配对还是成组) , 其所设计的统计学分析常用方法选择树形结构图也让人一目了然, 无论是作者撰稿还是编辑审稿, 都可以参照这四个步骤来选择统计学方法。

12.医学统计学 篇十二

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基础医学、医学综合类0.192基础医学、医学综合类0.436临床医学类0.147临床医学类0.39临床医学类0.256临床医学类0.489临床医学类0.038临床医学类0.414临床医学类0.475临床医学类0.457临床医学类0.479临床医学类0.097临床医学类0.104临床医学类0.19临床医学类0.254临床医学类0.121临床医学类0.112临床医学类0.159临床医学类0.215临床医学类0.256临床医学类0.112临床医学类0.411临床医学类0.831临床医学类0.588临床医学类0.694临床医学类0.486临床医学类0.338临床医学类0.174临床医学类0.201临床医学类0.486临床医学类0.262临床医学类0.382临床医学类0.42临床医学类0.133临床医学类0.6临床医学类0.349临床医学类0.587临床医学类0.349临床医学类0.48临床医学类0.336临床医学类0.241临床医学类0.783临床医学类0.689临床医学类0.715临床医学类1.054

临床医学类0.719临床医学类1.368预防医学与卫生学类0.28预防医学与卫生学类0.236预防医学与卫生学类0.49预防医学与卫生学类0.296预防医学与卫生学类0.222预防医学与卫生学类0.19预防医学与卫生学类0.178预防医学与卫生学类0.158预防医学与卫生学类0.465预防医学与卫生学类0.142预防医学与卫生学类0.632预防医学与卫生学类0.131预防医学与卫生学类0.048预防医学与卫生学类0.68预防医学与卫生学类0.21预防医学与卫生学类1.237预防医学与卫生学类0.414预防医学与卫生学类0.217预防医学与卫生学类0.296预防医学与卫生学类0.297预防医学与卫生学类0.291预防医学与卫生学类0.391预防医学与卫生学类0.393预防医学与卫生学类0.738预防医学与卫生学类0.312预防医学与卫生学类0.341预防医学与卫生学类0.903预防医学与卫生学类1.228预防医学与卫生学类0.456预防医学与卫生学类0.904预防医学与卫生学类0.543预防医学与卫生学类0.31预防医学与卫生学类0.891内科学类1.062内科学类0.428内科学类0.289内科学类0.163内科学类0.289内科学类0.34内科学类0.172内科学类0.485内科学类0.324

内科学类0.282内科学类0.192内科学类0.238内科学类0.355内科学类0.589内科学类0.662内科学类0.312内科学类0.354内科学类0.563内科学类0.391内科学类1.573内科学类0.981内科学类0.903内科学类1.077内科学类1.209内科学类0.782内科学类0.798内科学类0.514内科学类1.272外科学类0.652外科学类0.293外科学类0.317外科学类0.287外科学类0.274外科学类0.26外科学类0.25外科学类0.69外科学类0.492外科学类0.368外科学类0.522外科学类0.702外科学类0.539外科学类0.339外科学类0.563外科学类0.367外科学类0.234外科学类0.586外科学类0.977外科学类0.668外科学类0.326外科学类0.199外科学类0.793外科学类1.311外科学类0.983外科学类0.591

外科学类1.072外科学类0.938外科学类0.713外科学类0.555外科学类1.218外科学类0.611外科学类0.678外科学类0.963外科学类0.641外科学类0.787外科学类0.745外科学类0.538外科学类0.701妇产科学、儿科学类0.439妇产科学、儿科学类0.215妇产科学、儿科学类0.34妇产科学、儿科学类0.874妇产科学、儿科学类0.579妇产科学、儿科学类0.425妇产科学、儿科学类0.282妇产科学、儿科学类0.297妇产科学、儿科学类0.37妇产科学、儿科学类0.453妇产科学、儿科学类0.187妇产科学、儿科学类0.567妇产科学、儿科学类0.691妇产科学、儿科学类0.164妇产科学、儿科学类0.255妇产科学、儿科学类1.347妇产科学、儿科学类1.121妇产科学、儿科学类0.716妇产科学、儿科学类0.374神经病学、精神病学类0.259神经病学、精神病学类0.454神经病学、精神病学类0.605神经病学、精神病学类0.212神经病学、精神病学类0.286神经病学、精神病学类0.445神经病学、精神病学类0.262神经病学、精神病学类0.292神经病学、精神病学类0.493神经病学、精神病学类0.355神经病学、精神病学类0.242神经病学、精神病学类0.434神经病学、精神病学类0.738

神经病学、精神病学类0.431神经病学、精神病学类0.333神经病学、精神病学类0.433神经病学、精神病学类0.128神经病学、精神病学类0.711神经病学、精神病学类0.475神经病学、精神病学类0.985神经病学、精神病学类1.075神经病学、精神病学类0.982神经病学、精神病学类1.221神经病学、精神病学类0.429神经病学、精神病学类0.371口腔医学类0.214口腔医学类0.286口腔医学类0.306口腔医学类0.456口腔医学类0.438口腔医学类0.341口腔医学类0.464口腔医学类0.217口腔医学类0.284口腔医学类0.404口腔医学类0.221口腔医学类0.35口腔医学类0.393口腔医学类0.778口腔医学类0.397眼科学、耳鼻咽喉科学类0.489眼科学、耳鼻咽喉科学类0.466眼科学、耳鼻咽喉科学类0.272眼科学、耳鼻咽喉科学类0.227眼科学、耳鼻咽喉科学类0.495眼科学、耳鼻咽喉科学类0.216眼科学、耳鼻咽喉科学类0.21眼科学、耳鼻咽喉科学类0.295眼科学、耳鼻咽喉科学类0.365眼科学、耳鼻咽喉科学类0.339眼科学、耳鼻咽喉科学类0.292眼科学、耳鼻咽喉科学类0.319眼科学、耳鼻咽喉科学类0.979眼科学、耳鼻咽喉科学类0.675眼科学、耳鼻咽喉科学类1.031肿瘤学类0.296肿瘤学类0.707肿瘤学类0.131

肿瘤学类0.33肿瘤学类0.285肿瘤学类0.444肿瘤学类0.275肿瘤学类0.291肿瘤学类0.137肿瘤学类0.352肿瘤学类0.706肿瘤学类0.888肿瘤学类0.39肿瘤学类0.28肿瘤学类0.195中医学与中药学类0.128中医学与中药学类0.397中医学与中药学类0.157中医学与中药学类0.236中医学与中药学类0.044中医学与中药学类0.241中医学与中药学类0.203中医学与中药学类0.16中医学与中药学类0.225中医学与中药学类0.142中医学与中药学类0.195中医学与中药学类0.212中医学与中药学类0.124中医学与中药学类0.104中医学与中药学类0.336中医学与中药学类0.519中医学与中药学类0.227中医学与中药学类0.272中医学与中药学类0.466中医学与中药学类0.796中医学与中药学类0.574中医学与中药学类0.426中医学与中药学类0.74中医学与中药学类0.579中医学与中药学类0.223中医学与中药学类0.196中医学与中药学类0.183中医学与中药学类0.124中医学与中药学类0.319中医学与中药学类0.366中医学与中药学类0.521中医学与中药学类0.372中医学与中药学类0.169

中医学与中药学类0.175药学类0.733药学类0.126药学类0.273药学类0.204药学类0.045药学类0.408药学类0.729药学类0.409药学类0.584药学类0.317药学类0.237药学类0.134药学类0.67药学类0.205药学类0.398药学类0.201药学类0.44药学类0.273药学类0.295药学类0.357药学类0.187药学类0.54药学类0.29药学类0.784药学类0.503药学类0.895药学类0.339药学类0.308药学类0.297药学类0.51药学类0.557药学类0.321药学类0.275护理学类0.76护理学类0.478护理学类0.458护理学类0.344护理学类0.506护理学类0.465护理学类0.273护理学类0.724护理学类1.648保健医学类0.171保健医学类0.554

保健医学类0.706保健医学类0.443保健医学类0.596保健医学类0.248保健医学类0.077保健医学类0.531保健医学类0.355保健医学类0.252保健医学类0.322保健医学类0.524保健医学类0.674军事医学与特种医学类0.208军事医学与特种医学类0.255军事医学与特种医学类0.591军事医学与特种医学类0.282军事医学与特种医学类0.527军事医学与特种医学类0.5军事医学与特种医学类0.308军事医学与特种医学类0.462军事医学与特种医学类0.211军事医学与特种医学类0.389军事医学与特种医学类0.82军事医学与特种医学类0.406军事医学与特种医学类0.62军事医学与特种医学类0.328军事医学与特种医学类0.763军事医学与特种医学类1.225军事医学与特种医学类0.293军事医学与特种医学类0.267军事医学与特种医学类0.291军事医学与特种医学类0.71医科大学学报类0.228医科大学学报类0.134医科大学学报类0.744医科大学学报类0.147医科大学学报类0.328医科大学学报类0.381医科大学学报类0.488医科大学学报类0.511医科大学学报类0.256医科大学学报类0.16医科大学学报类0.293医科大学学报类0.094医科大学学报类0.07医科大学学报类0.085