醫學統計學范文10篇

醫學統計學是醫學高等院校基礎醫學、臨床醫學及醫學相關專業必修的一門專業基礎課程，旨在培養醫學生的統計邏輯思維，并能正確運用統計分析方法解決醫療衛生領域中的實際問題，從而服務于人群健康。該門課程具有以下特點：一是內容多，不易從總體上把握；二是抽象且邏輯性強，不易于理解；三是涉及一些高數知識，學習起來比較困難。對于這門枯澀的課程，傳統的填鴨式、灌輸式教學方法，致使學生學習興趣不高，教學效果欠佳，這種簡單而低效化的教學模式，根本無法滿足信息時代大學生的培養要求。因此，醫學統計學的教學方法改革勢在必行，筆者在教學實踐過程中采用發現式教學模式進行了嘗試。

一、發現式教學模式的基本概況

（一）發現式教學模式的理論基礎。發現式教學模式是基于建構主義學派的建構原理與完形-頓悟學說而產生的。建構主義學派認為，知識不是通過教師傳授得到，而是學習者在一定的情境即社會文化背景下，借助他人（包括教師和學習伙伴）的幫助獲取知識的過程，利用必要的學習資料，通過意義建構的方式而獲得[1]。完形-頓悟說是以韋特海墨等為代表人物的格式塔心理學派提出的一種學習理論，他們認為頓悟學習的實質是在主體內部構建一種心理完形。學習是一個認知過程，這個過程不是盲目地嘗試與試誤，而是突然的頓悟。人們從實踐中認識到，試誤與頓悟是學習過程的兩個不同階段，常常是穿插進行的，重視任何一方而忽視另一方，都是片面的，都犯了以偏概全的錯誤。一般說來，在醫學統計學學習中掌握統計學技巧、試解習題等常以試悟的形式出現，而對醫學統計學基本概念的理解及創造性地探索問題則多表現為頓悟。因此，發現式教學法否定通過大量練習與強化形式形成反應習慣，提倡主動地在人腦內部構造認知結構。發現學習，是指讓學生通過自己經歷知識發現的過程來獲取知識、發展探究能力的學習和教學模式。這種意義下的學習，以學生的自主探索、合作學習為主要特征，學習過程中，學生在原有的認知基礎上，其元認知、動機、行為都能得到積極有效的參與[2]。所以，發現式教學法作為一種學習方式，其本質正是學生在原有認知基礎上的主動建構。（二）發現式教學模式的現代意義。美國認知學派心理學家布魯納于20世紀50年代首先提出發現式教學模式，他強調人的主動性，把人當作主動參與知識獲得過程的人。人的認識過程是對信息進行加工處理的過程，人們將進入感官的事物主動地進行選擇、轉換、儲存和應用，得以向環境學習，同時適應環境，并改造環境。發現式教學模式，要求學生利用教師和教材提供的某些材料，去發現應得的結論或規律。布魯納認為“提出一個學科的基本結構時，可以保留一些令人興奮的部分，引導學生自己去發現它”“學生通過發現來掌握學科基本結構，易理解、記憶，便于知識的遷移，能力的發展”[3]。發現式教學模式是指學生在學習概念和原理時，教師不是將學習的內容直接提供給學生，而是向學生提供一種問題情境，只是給學生一些事例和問題，讓學生積極思考，獨立探究，自行發現并掌握相應的原理和結論的一種方法[4]。發現式教學模式的目標在于發展學生的探究思維能力，即學生在教師的指導啟發下，自覺地、主動地探索科學知識和解決問題，研究客觀事物的屬性，發現事物發展的起因和事物的內部聯系，從已知事實或現象中推導出未知，從而形成自己的概念。教師扮演學習促進者的角色，引導學生對這種情境發問并自己收集證據，讓學生從中有所發現。隨著以優質教育和個性化學習為特征的“信息化”教育時代的到來，微課程（Micro-Lecture，微課）作為一種全新的教學模式，成為我國教育探索革新的研究重點及熱點[5]。微課是指運用現代信息技術按照認知規律，將大塊知識點拆分成一個個具有內在邏輯性的微小知識模塊，制作成精煉而短小的微視頻，以一定的組織關系和呈現方式共同營造的一種新型教學資源。微課因其具有傳播便捷、開發成本低、易與其他形式的教育資源相結合等特點，而被廣大師生所接受，在提高課堂教學效果的同時，也能夠促進優質教育資源的迅速傳播[6-7]。如何有效地將微課與發現式教學模式相結合，并將二者適當地應用于專業課程教學活動是當前我國各類高校共同面臨、思考并嘗試解決的一個教學改革問題。結合醫學統計學課程特點，本文探討了將“微課+發現式教學模式”引入醫學統計學課堂教學中，并著重探討新型教育模式在醫學統計學教學中的應用的具體方案。

二、發現式教學模式在醫學統計學教學中的設計

下面是以假設檢驗的教學過程為例，實施發現式教學模式的步驟：（一）創設情境創設情境，提出問題。情境的創設十分重要，所創設的“境”要和所授知識密切相關，并能夠引起學生們的情感共鳴。如何對假設檢驗建立直觀認識，培養學生假設檢驗的思想？筆者將一則統計學歷史上著名的女士品茶故事，制作成一個小而精的微視頻，放到我們學校的微課程平臺上，在講解假設檢驗這一章前，通知學生們提前觀看。視頻的內容情景是這樣：一個烈日炎炎的午后，一群大學的紳士和他們的夫人們，還有來訪者，正圍坐在戶外的桌旁，享用著下午茶。在品茶過程中，一位女士堅稱：先倒茶后加奶（記為TM），或先倒奶后加茶（記為MT），會使茶的味道品嘗起來不同，她可以鑒別是TM還是MT。在場的一幫科學精英們對這位女士的“胡言亂語”嗤之以鼻。這怎么可能呢？他們議論紛紛，不能想象僅僅因為加茶加奶的先后順序不同，茶就會發生不同的化學反應。然而，在座的一個身材矮小、戴著厚眼鏡、下巴上蓄著短胡須的先生并不這么認為，他提議來檢驗一下這個命題，并開始策劃一個實驗。接下來，在場的許多人都自愿地加入實驗中來。幾分鐘內，他們在那位女士看不見的地方調制出10杯奶茶，其中TM與MT都有。最后，在決戰來臨的氣氛中，蓄短胡須的先生為那位女士奉上第一杯茶，女士品了一小會兒，然后斷言這一杯是先倒的茶后加的奶。這位先生不加評論地記下了女士的說法，然后，又奉上了第二杯……女士一一說出是TM還是MT，這時該如何判斷呢？（二）探索交流探索交流，教師引導，抽象出假設檢驗基本思想。學生們帶著微視頻中的問題，在課外時間查閱資料探究答案。正式課堂上前20分鐘，教師讓學生充分討論，發表各自對問題的見解。針對微視頻中的問題，試想如果只給那位女士一杯茶，她即使沒有區分能力，也會有50%的概率猜對。若給兩杯茶，她仍存在猜對的可能。事實上，如果她真的知道兩杯茶分別以不同的方式調制，可能一下子全部猜對。同樣，即便這位女士能做出區分，在泡茶的過程中，如果其中的一杯與奶沒有充分地混合，或是泡制時茶水不夠熱，均可導致她有猜錯的可能。即便這位女士能做出區分，也很有可能是奉上了10杯茶，她卻只是猜對了其中的9杯。在此基礎上，筆者抽象出假設檢驗的基本理論，其基本邏輯是運用小概率反證法思想。小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次試驗中不太可能會發生。反證法思想是先對估計的總體提出某種假設或分別（檢驗假設H0）根據樣本信息選擇適當的統計方法判斷假設是否成立，如果小概率事件發生了就意味著假設很可能是錯誤的，則認為假設不成立；反之，若小概率事件沒有發生，則尚不能認為假設不成立。因此，我們對視頻中的問題就不難解決了，首先假設H0：該女士無此種鑒別能力是正確的，那么該女士只能猜，每次猜對的概率為1/2，連續10次都猜對的概率為2-10＜0.001，這是一個很小的概率，在一次實驗中幾乎不可能發生的事件，如今該事件竟然發生了，這只能說明原假設H0是錯誤的，應拒絕H0假設，從而認為該女士的確有辨別奶茶中TM與MT的能力。（三）對概念進行延伸和發展對概念進行延伸和發展，形成假設檢驗的方法和步驟。學生理解了假設檢驗的基本思想，可讓學生們試著將假設檢驗問題基本解題步驟進行歸納。第一步是建立檢驗假設，確定檢驗水準。一般假設檢驗中的零假設（或稱為無效假設、原假設，符號是H0），假設樣本來自同一總體，即其總體參數相等。實際練習中常常建立兩個假設，除建立檢驗假設外，還應建立備擇假設（或稱對立假設，符號是H1），作為拒絕檢驗假設時的備選假設。檢驗水準為拒絕檢驗假設時犯第一類錯誤的概率，通常取0.05或0.01。本例中H0：該女士無此種鑒別能力；H1：該女士能鑒別出每一杯是TM或MT，顯著性水平（=0.05）。第二步是選擇檢驗方法，并計算檢驗統計量。依據研究目的、資料的類型、樣本含量的多少及變量的分布類型等，可分別選用t檢驗、F檢驗、秩和檢驗和卡方檢驗等。這里猜對的次數為i，則其概率分布可計算為P（i）=Ci10piq10-i（i＝0，1，…，10），所以連續十杯都猜對的概率應為：2-10=1/1024。第三步是根據統計量的大小及其分布確定檢驗假設成立的可能性P的大小，從而做出推斷。若P>α結論為按所取檢驗水準，不拒絕H0，即認為差別很可能是由于抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果P≤α，結論為按所取檢驗水準，拒絕H0，接受H0，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。由于1/1024＜0.001，所以拒絕原假設H0，為原假設不成立，從而接受備擇假設H1，可以認為該女士有辨別奶茶中TM與MT的能力。（四）嘗試推廣和應用嘗試推廣和應用，正態分布總體均值的t檢驗法案例：為了解某一新降血壓藥物的效果，將病情相似的28名高血壓病患者隨機分為試驗組和對照組，試驗組采用新降壓藥，對照組則用標準藥物治療，測得治療前后的舒張壓（mmHg）如表1。問：（1）新藥是否有效？（2）要比較新藥和標準藥的療效是否不同，請用下述兩種不同方式分別進行檢驗：I僅考慮治療后的舒張壓；II考慮治療前后舒張壓之差。您認為兩種方法各有何優缺點？何種方法更好？解：略。

三、結語

摘要：本文利用CDIO的先進教育理念，在工程學科的培養目標結構框架思想指導下，以醫學統計學課程為例，結合高職院校的具體實際和醫學統計學課程的特點，確立了培養的理念以及培養目標，進行了理論和實踐教學方面的改革。

關鍵詞：CDIO模式；醫學統計學；教學改革

CDIO工程教育模式是這些年國際工程教育改革的最新成果。2000年以來，麻省理工學院與瑞典皇家工學院等四所大學組成的跨國研究組織，經過四年的研究摸索，創立了CDIO工程教育理念，同時也成立了名為CDIO的國際合作組織。CDIO代表構思（Conceive）、設計（Design）、實現（Implement）和運作（Operate），它以產品的研發到運行的周期為載體，學生通過自主學習、實踐學習工程的理論和技術、經驗，這樣可以和課程之間有機地聯系起來。我們應該轉變對人才觀的認識，以往是單從個體的角度，現在要轉變成為從個體、團隊、組織和社會的多個角度、更加全面地認識人才。

一、醫學統計學課程現狀

醫學統計學是運用概率統計的原理與方法，根據醫學需要，對收集的實驗數據進行整理，然后再進行分析與推斷的一門學科。只有先對實驗數據進行收集、然后進行整理和分析，才能科學推斷不確定性的數據，進一步揭示醫學研究中掩蓋在偶然因素中的本質規律，從而可以為解決醫學方面的問題提供科學有利的依據。醫學統計學是掌握醫學特征非常必要的工具，被大量用于研究人類健康的水平、衡量衛生等工作的效果、分析醫學研究中的實驗成果。醫學統計學是高職院校的一門注重應用的學科，是醫學研究中非常重要的工具。21世紀人類社會已經步入了信息化的時代，各式各樣的高科技在不停地發展，越來越廣泛地應用到統計學，然而醫學生的統計學素質比較薄弱，會妨礙發展學生的創新能力。在多媒體盛行的時代，隨著計算機的廣泛運用將會影響教學的各個方面，例如教學方式、教學內容等。但是，由于醫學統計學的理論基礎是概率統計，思維比較抽象，而醫學專業的學生更習慣于具體形象的思維，因此學習過程中有些困難，并且邏輯性的推理又多，計算比較復雜，計算量很大，加上高職學生數學的基礎比較弱，高數的基礎知識幾乎沒有。

二、CDIO理念下《醫學統計學》教學改革的內容

1改革內容與方式

此次改革的核心是增強科研設計意識，提高統計軟件應用能力。改革試點為2014級臨床、護理、麻醉、口腔五年制本科教學班。1.1課程考試改革。在以往期末考試的基礎上，引入實驗報告、案例辨析、統計方法Excel實現和課堂表現等進行綜合考評。其中，實驗報告占10%、案例辨析占10%、統計方法Excel實現占10%、課堂表現占10%、期末考試占60%。實驗報告：學生基于大學生科技創新項目，或根據個人興趣愛好、專業需要選定研究課題，依據專業相關內容撰寫科研設計報告。案例辨析：（1）學生尋找本專業中文核心期刊（北大核心、CSCD核心庫或擴展庫）中的統計方法錯誤應用案例，分析原因并給指出正確的統計分析方法；（2）分析經典案例，學生以作業的形式完成考核任務。統計方法Excel實現：考慮課程學時數和學生接受能力，以Excel作為分析軟件，要求學生列出操作步驟，重點對結果進行解讀。課堂表現：包括出勤情況和課堂回答問題的積極性、正確性。1.2期末考試題型改革。摒棄簡單記憶性題目（名詞解釋、簡答題），以及復雜煩瑣的計算題，增加綜合應用題、案例辨析題的比例。例1[1]：某地用隨機抽樣的方法檢查了140名成年男子的紅細胞計數，檢測結果（略）。請按照要求回答以下問題：（1）對該資料進行統計學描述，請簡要敘述基本思路。（2）已知χ=4.77×1012/L，S=0.38×1012/L，估計該地成年男子紅細胞計數的95%醫學參考值范圍，并簡要敘述其意義。（3）估計該地成年男子紅細胞計數的95%置信區間，并簡要敘述其意義。該題目考查的知識點：定量資料的統計描述、醫學參考值范圍、置信區間和標準誤等。例2[1]：在評價某藥物耐受性及安全性的Ⅰ期臨床試驗中，將符合納入標準的30名健康志愿者隨機分為3組，每組10人，各組注射劑量分別為0.5U、1.0U、2.0U，觀察48小時部分凝血活酶時間（s），回答以下問題：（1）該研究所得數據資料為什么類型？（2）該研究設計為什么類型？（3）看到問題“不同劑量組的部分凝血活酶時間有無不同”，首先想到的統計推斷方法是什么，需要滿足什么條件？（4）如果條件不滿足可以采取哪種統計推斷方法解決？該題目考查知識點：資料類型、實驗設計類型、方差分析及其應用條件、非參數秩和檢驗。案例辨析是從科研報告中典型的統計方法錯誤應用案例入手，采用錯誤案例→提出問題→分析問題→正確解決問題模式，強調以學生為主體，實現教與學充分融合。

2效果評價

2.1評價方法。為評估改革效果，學期結束后采用自行設計的調查問卷（經預調查、修改完善）對課程考試改革整體、改革內容、考試題型等方面進行評價。本次調查共發放問卷362份，回收問卷362份，回收率100.0%，有效問卷358份，有效率98.9%。2.2整體評價。對于本次課程考試改革，261人（72.9%）認為合理；74人（20.7%）不確定，認為傳統考試方式也有優點；23人（6.4%）認為不合理，建議采取論文或綜述的形式進行課程評定。2.3改革內容評價。大部分學生對改革內容的認同度較高，299人（83.5%）十分清楚此次考試改革的內容，54人（15.1%）不太清楚，5人（1.4%）完全不清楚。對于增加實驗報告、案例辨析、統計方法Excel實現和課堂表現評價環節，多數學生認為有必要，具體見表1。2.4對考試題型的評價。多數學生對期末考試題型持認可態度。344人（96.1%）支持摒棄簡單記憶性題目，4人（1.1%）反對，10人（2.8%）不確定；對于增加綜合應用題，321人（89.7%）表示支持，20人（5.6%）表示反對，17人（4.7%）不確定；對于增加案例辨析題，264人（73.7%）表示支持，53人（14.8%）表示反對，41人（11.5%）不確定。2.5對綜合評定成績比例的評價。多數學生滿意綜合評定成績比例。254人（70.9%）認為比例分配合適，61人（17.0%）認為應該增加期末考試成績所占比例，43人（12.1%）認為應該繼續降低期末考試成績所占比例。

3建議

醫學統計學教學目標和其在臨床、護理等專業中的地位決定了教學過程中要培養學生應用能力。本次課程考試改革形式多樣、內容豐富，全方位考查學生知識掌握、發現解決問題能力，得到學生廣泛認可。3.1豐富考核形式，激發學習動力。調查顯示，學生認為本次課程考試改革最成功的地方是考核方式多樣，認為這種綜合性的評價方式既可以鞏固“三基”，又可以強化基本方法和基本技能，增強學生解決問題能力；激發了學生學習動力，增加了學習時間，增強了學習積極性；提高了學生出勤率，改變了學生平時學習懈怠、期末考試前臨時抱佛腳的現狀。3.2弱化復雜計算，強化軟件應用。將統計分析軟件的應用引入考試，可以讓學生從應試教育中擺脫出來。臨床、護理等專業學生對統計分析方法的學習需求有以下特點：一是僅關注統計方法在未來工作領域的應用，不注重創新和發展；二是需要用統計軟件進行統計分析[4]，而目前正版統計學軟件少。基于此，在臨床、護理等專業開展利用Excel的常用統計分析方法教學十分必要，但受條件限制，全面上機考核難以實現，故課下評測必要且合理。3.3強化案例辨析，實現教學相長。調查結果顯示，多數學生支持在考試中引入案例辨析題型。醫學統計學是一門應用型學科，學會如何正確運用所學統計方法是該門課程的重點。案例辨析是從科研中典型的統計方法錯誤應用案例入手，考查學生對是否正確使用統計分析方法的辨別能力[5]。此外，課堂和期末考試案例辨析素材主要來自在各專業領域中文核心期刊公開發表的科研論文，內容豐富，學生既完成了醫學統計學學習任務，又可以通過此過程了解課本以外的相關知識，使知識結構更加合理。3.4摒棄簡單記憶和復雜型試題，培養綜合能力。學生對期末考試摒棄簡單記憶性題目較支持。通過考查醫學統計學基本概念了解醫藥衛生專業人員的基本素質。名詞解釋、簡答題等并不能讓學生真正理解統計概念的含義，而且很容易讓學生陷入死記硬背、應試教育的漩渦。綜合應用題則可以從應用角度考查學生統計學基本概念和經典統計學方法的掌握情況、適用條件、結果的意義、條件不滿足時的解決方案。綜合來看，此次課程考試改革較成功。但是也必須注意，課程考試是手段不是目的，考試改革不能獨立孤行，應與教學改革相結合，激發學生學習興趣和積極性，培養學生創新精神，提高學生解決問題能力與科研能力。

教育是科技進步和經濟振興的基礎，在全國上下貫徹落實《中國教育發展改革和發展綱要》《中共中央國務院關于深化教育改革全面推進素質教育的決定》和全國教育工作會議精神的今天，高等教育為適應這一新形式，推進素質教育，培養大批高質量、高素質的各類專門人才已進行著多方面的改革。sO100

眾所周知，醫學是理論性、實踐性很強的學科。醫學統計學更是一門既有復雜理論知識，又有豐富應用技巧的醫學專業基礎課程。它是科研設計、資料的搜集、整理和分析的靈魂，應用于居民健康狀況評價、醫療衛生實踐和醫學科研，涉及基礎醫學、臨床醫學、預防醫學等多學科領域。其教學內容貫穿于研究設計到論文撰寫的全過程。如何適應新形勢，迅速推廣醫學統計學的基礎知識，在滿足醫學科研需要的同時實現醫學統計學的自身發展，是醫學統計教育面臨的重要課題。我國醫學統計教育面臨的主要問題是：①教學對象的數學基礎普遍較差，教學手段落后。②醫學研究進一步向宏觀和微觀發展，信息數據更加復雜化、多元化和大數量化。我們利用多媒體計算機輔助教學CAI系統具備較好的獨立性、可參與性與知識的全面、系統性，以及多媒體組合的高效性等諸多優點，解決了上述問題。利用多媒體技術，我們可以讓學生做到“所學即所見、所聞即所學”，適當拓寬內容的深度和廣度，提高靈活性，大大增強學生的參與感和實踐能力，以創造傳統教學手段所達不到的效果。同時，還可利用計算機對學生的學習進行評估并決定進度，實現因材施教。

進入21世紀以后，信息技術飛速發展，現代統計工具從計算器發展到計算機為主，能應用相關的統計軟件處理醫學科研數據已成為必備的能力。否則，一方面有人不懂得選用正確的統計方法，使大量的信息和統計數據得不到有效的利用；另一方面又盲目使用計算機和統計軟件，不管是什么研究類型的數據都簡單地交給計算機處理，用計算機取代統計，勢必造成大量統計方法的濫用和誤用。醫學研究的許多數據關系到病人的治療、轉歸，甚至生死，統計方法的誤用會導致嚴重的論理問題。我們利用計算機、統計軟件、多媒體教學課件相結合，使課堂教學擺脫大量的繁瑣演算的束縛，在單位時間內講授的信息量將會大幅度增加。統計學教學不再是數據的羅列和公式的堆砌，而是研究設計的藝術和數據表達的藝術，并使學生體會到統計思維和推理的樂趣。

近年來我們進行了一些改革措施，取得了相應的成果，現總結如下：

一、積極申報院級教學研究立項的課題：

(1)醫學統計學多媒體CAI教學系統的研究和應用（2001年）

摘要：課程思政是當前高校思想政治工作的新理念新模式，強調“立德樹人”，注重知識傳授與社會主義核心價值觀的融合，是當前教學改革中高度關注的理論和實踐問題。文章從“大思政”理念下的“課程思政”改革的新要求、課程定位、課程思政的必要性、課程思政的原則、課程思政的途徑等方面探索醫學統計學課程思政教學改革，為新時期醫學統計學教學改革提供了新思路。

關鍵詞：課程思政；醫學統計學；教學改革

1大思政理念下的課程思政改革新要求

“大思政”教育理念，就是對受教育者進行愛國主義、集體主義、社會主義的教育，就是對受教育者進行理想教育、道德教育、國防教育、民族團結教育以及中華民族優秀的歷史文化傳統等方面的教育。簡單概括，“大思政”教育理念就是指一切“正能量”的教育內容，即“思政元素”[3]。“課程思政”與“思政課程”的核心內涵都是育人，但二者之間是有區別的。“思政課程”即高校思想政治理論課，是大學生思想政治教育的主渠道[4]。而“課程思政”是新時代高校加強思想政治工作的新要求，并不是增開課程，也不是增設活動，更不能簡單等于“思政+課程”，而是在專業課教學與改革的各個環節中融入思想政治教育元素。“課程思政”教育理念的提出是新時代“大思政”背景下的創新教育新理念，是一種教育理念的轉變。這一轉變意義重大。“課程思政”教育理念強調“立德樹人”，注重專業知識傳授與社會主義核心價值觀的融合，是一種隱性的引導[5]。“課程思政”是在非思政課教學內容講授中融入思政元素，以潤物細無聲、潛移默化的方式去引導和踐行社會主義核心價值觀，在充分發揮專業課程知識傳遞功能的同時，傳遞思政教育的“正能量”[6]。切忌在專業課中空喊政治口號，而忽視專業課本身的教學規律與教育特點，要通過隱性教育實現“立德樹人”，潤物無聲。從“思政課程”到“課程思政”的改革歷經了教學規范、理論探索、改革深化和全面推廣4個階段。從“思政課程”到“課程思政”的轉變，揚棄和突破了傳統的教育理念，結合專業課程實際搭建了一種全新的教育載體，進一步明確了專業課程同樣擔負著德育育人的功能，打破了專業課與思政課完全割裂開來的現象。正如復旦大學黨委書記焦揚所說：“高校所有課程都要有育人功能，所有教師都負有育人職責，知識傳授與價值觀教育必須同頻共振”。

2大思政理念下醫學統計學教學改革的思考

醫學統計學作為醫學生的一門重要專業基礎課程，如何發揮與思想政治理論課“同向同行，形成協同效應”，以及日常教學中如何融入思政元素，增強學生的思想政治修養是新時期醫學統計學教學改革需要關注的新課題。

一、概率分布

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。

借助概率分布常常可以幫助我們了解生命指標的特征、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。

醫學統計學是一門運用統計學的原理和方法，研究醫學科研中有關數據的收集、整理和分析的應用科學…。我國高等醫學院校中，醫學統計學作為專業基礎課程是各醫學類專業學生的必修課。在醫學生中開展醫學統計學教育，可以培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力，使學生具備最基本的開展科學研究工作的思維、態度和素質。這種基本科研素質的培養是研究型大學高素質、創新性、復合型人才培養過程中不可或缺的重要環節。在醫學統計學的教學活動中，準確、快速地評價學生知識掌握的程度能夠有效指導日常教學工作的改進和教學質量的提升。目前以筆試為主的評價方式仍然是最廣泛了解學生的水平重要手段。本文通過對武漢大學2008級臨床、口腔和檢驗等醫學類專業本科生醫學統計學考試試卷評測和結果分析，了解各專業學生知識的掌握程度，以期為今后醫學統計學教學提供參考。

1對象與方法

1．1研究對象選取武漢大學醫學部2008級臨床、口腔和檢驗醫學專業醫學統計學試卷共354份(臨床273份、口腔54份、檢驗27份)作為研究對象，不分性別，逐題統計得分情況。試卷由6道名詞解釋(3分／題)、l5道選擇(2分／題)、5道簡答(6分／題)和2道分析計算題(分別為：10分和12分)構成。

1．2研究方法對各題目難度值(P)進行計算。難度值反映了每個題目的平均得分率，其計算公式為：P=，其中為P為第i題的難度值，為第iAma題的平均得分，為第i題的總分。對于單項選擇題，由于存在因機遇而答題正確的可能，因此采用以下校正公式計算其難度值。P=其中P為校正后的難度值，m為選擇題中的選項個數。對試題按難度值大小分組，P≥0．8的為組1，認為較易；0．6≤P<0．8的為組2，認為中等難度；難度值P<0．6為組3，認為較難。同時，對每道試題按章節進行歸納，試題所涉及的章節共有十二章，分別為：第一章醫學統計中的基本概念(c1)；第二章集中趨勢的統計描述(C2)；第三章變異程度的統計描述(c3)；第四章抽樣誤差與假設檢驗(c4)；第五章t檢驗(C5)；第六章方差分析(c6)；第七章相對數及應用(c7)；第八章卡方檢驗(C8)；第九章非參數檢驗(C9)；第十章線性相關與回歸(C10)；第十二章統計表與統計圖(C12)；第十三章醫學實驗設計與診斷試驗的評價(C13)J。若一道試題包括了多個章節內容，則以其主要考查知識點所在章節為準。分別統計各專業在各難度分組和各章節的平均得分率，并比較其得分率的差異。

1．3統計分析所有資料采用epdata3．1建庫。試卷的信度分析，通過計算克朗巴哈(Cronbach)系數僅進行評價。計算各試題得分與總分間的Pearson相關系數，來比較各試題間區分度的大小。由于得分率呈偏態分布，同時檢驗專業的試卷數較少，因此各專業得分率差異的比較采用Kruskal—Wallis檢驗。另外，屬于第二、三、九章內容的題目僅有一道選擇題，專業間得分率差異的比較采用X檢驗，所有的統計分析均使用統計軟件包SPSS17．0進行分析。

2結果

摘要：目的：探討案例教學在獨立學院醫學統計學的教學效果。方法：在實驗班和對照班分別采用案例教學和傳統模式教學，然后對兩班期末考試成績和問卷結果進行統計分析，進而評價兩種教學模式的效果。結果：兩班醫學統計的基礎知識成績比較，差異無統計學意義（P＝0．234）；解決實際問題能力方面成績比較，差異具有統計學意義（P＜0．001）。結論：案例教學可以提高學生學習積極性，加強實踐應用能力，有助于培養應用型人才。

關鍵詞：醫學統計學；案例教學；教學改革

醫學統計學知識和技能對培養和提高學生學術水平和科研能力有著極其重要的意義［1～4］，對培養應用型人才的實際工作能力具有不可替代的作用。醫學統計學是醫學教育的重要課程，對本科生而言難學、難懂、難用；獨立學院學生的高考入學成績較低，基礎薄弱，要學好醫學統計更是困難重重。而傳統的醫學統計課程教學形式單一，講述內容抽象，且側重于單個知識點的講授，學生在面對實際問題時，往往束手無策。2018年，我們在醫學統計教學中引入案例教學法，以培養學生處理實際數據的能力，取得較好的效果。

1資料與方法

1．1研究對象。以中山大學新華學院2017級生物醫學工程專業全體本科生作為研究對象，分為兩組，其中實驗班100人，對照班98人。生物醫學工程開設的“醫學統計學”安排在大二上學期，學時54，使用教材為李康、賀佳主編的《醫學統計學》（人民衛生出版社）。統一考試時間與內容。醫學統計學教學后期，發放調查問卷并當場回收。1．2研究方法。1．2．1教學改革。理論課教學時數為36學時，采用同一教師，同一授課方式，以保證2個班所學統計學理論知識相同。在18學時分組實驗課中，對照班采用傳統的做題練習，并結合理論知識講授。實驗班引入研究生教材中的“案例辨析”，將現有教材的案例辨析改編成新華學院學生所能理解接受的形式，使其在新華學院具有可行性。本研究在t檢驗、方差分析、χ2檢驗、非參數檢驗、雙變量相關與回歸、生存分析中各選一個案例。1．2．2成績評判。由有多年醫學統計學教學經驗教師依據教學大綱要求出題，考題包括專業名詞中譯英、填空題、單項選擇題、計算與分析題4大類型。試卷評閱前制定統一的評判標準，力求公正、客觀，避免無關因素的干擾。1．2．3問卷處理。問卷中的評價指標（共7項）：對課程滿意度、激發學習興趣、完善知識結構、自主學習能力培養、分析解決問題培養、創新科研思維培養、撰寫科研論文。問卷中的評價指標采用優、良、中、及格、差5個等級。對回收的調查問卷進行統一編號，提取有用信息，專人進行信息的計算機錄入，進行數據整理。1．2．4統計分析。運用SPSS17．0統計軟件進行數據分析。比較兩組計量資料的差異：先進行正態性檢驗，若P＞0．10，使用兩獨立樣本均數比較的t檢驗（方差不齊時使用t＇檢驗）；否則采用基于秩次的非參數檢驗。兩組等級資料比較采用兩獨立樣本比較的秩和檢驗。以P＜0．05表示差異有統計學意義。

2結果

摘要：科學技術的進步推進了出版模式的變革，現階段在中文醫學期刊出版行業中數字出版模式十分普遍。基于此，本文著眼于中文醫學期刊的數字出版模式，并對其增值服務進行了研究。文章對當前的中文醫學期刊發行情況進行了概述，并以確定中文醫學期刊讀者和作者的統計學服務需求為目標開展問卷調查，還提出了提升作者統計學分析能力的方法，希望能為相關工作人員帶來參考。

關鍵詞：數字出版模式；統計學；問卷調查；中文醫學期刊

一、引言

我國一直致力于提高科技期刊發行質量，使其為學術科研創新提供更高動力。在數字出版模式之下，中文醫學期刊文章內容的學術性，將會受到統計學應用成效的影響。因此，在實踐中基于數字出版模式，研究中文醫學期刊讀者和作者對統計學服務需求十分重要，將會為提高醫學期刊整體質量帶來極大幫助。

二、中文醫學期刊概況

目前，我國已公開發行的科技期刊當中20%以上都屬于醫學期刊，其種類可達上千種。中文醫學期刊主要有五大類型，分別為科普類、綜合類、技術類、學術類和檢索類。在數字出版盛行的情況下，中文醫學期刊的出版方式也在逐步發生變化，數字化產品形態賦予了讀者全新的閱讀體驗[1]。相比于紙質期刊，基于數字出版條件下的中文醫學期刊有著許多增值服務，能為更有效地實現內容資源應用，為提升用戶使用滿意度提供輔助。對于中文醫學期刊而言，提升學術質量和服務科研創新將會為其帶來巨大的發展動力；期刊與科研的彼此滲透和融合可以有效助推醫學科研創新。雖然在現代醫學研究中統計學方法應用正確性和數據分析嚴謹性已經成為了文獻學術質量的決定性因素，但是在中文醫學期刊當中統計學錯誤卻十分常見。中文醫學期刊的作者和讀者大多是醫學科研人員，但他們的統計學分析能力不強，十分需要獲取統計學服務，而中文醫學期刊無疑是提供此類服務的最佳平臺。

摘要：針對醫學科技論文中常見統計學問題以及稿件退修和編輯加工過程中遇到的共性的統計學問題進行分析，并提出可能避免統計學方面錯誤的方法及建議，便于科研人員撰寫論文時學習借鑒，也為醫學期刊編輯處理類似稿件提供參考。

關鍵詞：統計學；醫學；科研；論文；問題

醫學統計學是現代醫學研究的重要方法和技術手段，是醫學科研論文中不可或缺的部分，其應用水平直接影響科研成果的質量[1]。醫學科研人員在撰寫論文時若未能仔細鉆研流行病學和衛生統計學等專業知識，或未咨詢專業統計學研究人員，盲目套用統計學方法，往往會造成應用統計學方法及處理數據時出現錯誤，如變量選擇和納入、模型選擇、結果描述等錯用情況發生。在醫學研究設計、數據收集、數據整理、結果解釋和表達等環節均有可能存在統計學應用不當的問題[2‐5]。就已發表的醫學科技論文來看，研究設計環節中存在的問題在審稿時比較容易被識別，且大部分存在科研設計缺陷的論文在審稿階段已濾除，而運用統計學方法分析資料，應用統計學軟件實現數據管理和分析，正確解釋和表達統計分析結果等問題則往往比較隱蔽，這部分問題在進入編輯修稿階段才顯現。編輯修稿階段是論文出版前的最后質量控制環節，編輯對論文統計學問題的審核把關起著至關重要的作用，因此，需要期刊編輯具有過硬的專業知識、嚴謹的治學態度及高度的責任心處理遺留錯誤，特別是有些疑難問題往往需要專業統計學人員介入進行判斷。已有調查顯示，1990年—2003年發表在NEnglJMed、JAMA和Lancet三大頂尖醫學雜志上且引用次數超過1000次的文獻中，有近1/3的文獻存在統計學問題[6‐7]。可見統計學誤用、錯用問題在醫學期刊中相對較多。因此，對于醫學期刊社而言，強調在論文審稿階段邀請統計專業審稿專家進行統計方面把關十分重要。現就醫學論文中常見的統計學問題及可能的避免方法分析如下，以饗同道共勉。

1描述性分析時存在的統計學問題

定量資料中的連續性資料一般采用集中趨勢加離散趨勢形式描述，例如均數±標準差（x±s）及中位數（四分位數間距）。目前，絕大部分文獻統計描述都以均數±標準差形式進行，研究者往往未檢驗所研究指標數據的正態性，而理所應當地將數據以正態方式進行呈現，忽略了非正態分布數據應當采用中位數（四分位數間距）的形式來描述比較妥當，這樣的錯誤使用可能會讓讀者對數據總體分布造成錯誤判斷。此外，某些研究中研究者會采用均數±標準誤進行統計描述。一方面，可能是因為研究者對標準誤和標準差的具體含義辨識不準確，樣本標準差是用來描述正態分布數據離散程度的統計量，是將方差開平方即得到的標準差；而樣本標準誤是指樣本均數的標準差，是一個統計推斷的指標，用于將統計量推斷到總體參數。另一方面，由于樣本標準誤一般比標準差小，出于使研究結果看上去更具優勢考慮，研究者會使用標準誤代替標準差。

2統計分析方法不滿足假設條件