统计学专业毕业论文_1.docx
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1、统计学专业毕业论文统计学是一个前景非常明朗的产业,各行各业都在应用统计学的技术。下面是学习啦我为大家整理的统计学专业毕业论文,供大家参考。统计学专业毕业论文篇一(医学科技论文统计学误用分析)1统计学应用中存在的常见问题1.1单因素方差分析(ANOVA)两两比拟误用独立样本t检验单因素方差分析设计3组以上的均数比拟,假如总体比拟有差异,需进行两两比拟,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检验进行两两比拟,导致第类统计学错误发生率(假阳性率)增加,进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法固然并非等价,本质是一致的。
2、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拟,而LSD法可用于方差分析缺乏以具有统计学意义时也能进行两两比拟1。比拟两种方法在SPSS的输出结果形式,SNK是分堆比拟,一目了然,对于组别数较多的研究更为好用,但没有详细P值,而LSD是在进行两两比拟时,能给出详细的P值。1.2两两比拟时检验水准的重新调定2检验或秩和检验3组以上整体比拟有差异时,需应用分割法进行两两比拟,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第类统计学错误的发生率。十分当P值处于0.01670.05时,根据P0.0167的标准,差异无统计学意义,而根据P0.05的标准,却有意义,与事实
3、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。统计途径: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P0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐步升高的趋势。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
4、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。详细途径能够参考相关统计专著3。统计学处理一般描绘为: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(可以以用判别分析得出)。计
5、量资料应用-xs表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比拟采用SNK及LSD法,计数资料采用2检验。检验水准为0.05。详细内容可据情而定。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组的比拟)与横向(同组3个时间点的比拟)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第类错误发生。此组数据本质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。SPSS中的统计途径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。研究者能够参考相关书籍进行处理3。1.522析因设计及析因
6、方差分析实验是22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。详细途径:先进行异质性检验,当P0.05时,以为同质,选择固定模型;P0.05时,不同质,
7、此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之到达同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未到达同质,则采用随机模型,以上统计途径均需交代清楚。Meta分析的结果是以森林树体现的,审校中我们经常碰到作者绘制的森林树左上角文献、比照、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,此时能够考虑省去,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资料与方法中详细统计途径的描绘统计学处理的内容常位于
8、论文资料与方法的最后一段,一般来讲包括统计软件名称及版次、统计描绘、统计方法、检验标准等内容,亦可细致交待每个表格的详细统计方法。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,两两比拟采用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,即详细的统计途径。此部分内容,没有绝对统一的规定6。常见的问题有:统计学方法描绘不全、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=0.05为检验水准,P0.05为差异有统计学意义这句话,这在统计学上本质是一个重复句,保留其一即可。2.2结果中详细P值的标注
9、如今的统计学处理手工计算的较少,一般均应用统计软件,最常用的软件如SPSS、SAS均能给出详细P值。但部分论文的结果表述中却未标明详细P值,作为科技论文是不够严谨的,建议作者在表述研究结果时注明详细P值,增加论文可信度的同时,可用于再次分析。2.3表格制作统计表设计需规范,应体现统计设计内容。部分表格存在内容割裂、组别名称违背表格简洁化原则、表下注释繁琐、横标目与纵标目颠倒等情况。建议作者写作论文时参阅相关统计学教程及杂志稿约。医学统计学教学在中国的医学教育十分是高层次教育中举足轻重。一项课题从一个好的创意开场到施行、结题,统计学方法始终贯彻其中。不管是临床试验研究、实验性研究、观察性研究,还
10、是临床测量误差与诊断试验,假如没有规范性的统计设计、准确的统计分析、科学的统计学解释与表述,很难获得学术上的认可1。目前在统计学的详细应用中,研究课题开场设计时就有统计学专家介入已成为较流行的趋势。很多专业统计学专家或研究者在不停的进行统计基础的研究,以创造更多的数理统计方法。对于非统计专业的研究者来讲,统计学的学习主要侧重于应用。在应用统计学教学中,一般分为4个档次或阶段来进行,首先通过学习医学统计学课本获取统计学思想、原理和方法,其次学习统计软件相关书籍把握数据到统计结果的转化,再学习统计表达与描绘书籍到达书写统计学报告能力,最后能够学习怎样出具统计审阅报告。医学科技工作者亦可根据这个顺序
11、学习以提高统计能力。统计学专业毕业论文篇二(医学期刊统计学错误研究)1统计设计存在的常见问题统计设计是整个研究中最重要的一环,是研究工作应遵循的根据。常见的统计设计问题有:忽视组间平衡性,样本缺乏代表性,样本例数缺乏,未设置对照组,未随机分组,未提出统计分析方法等。针对以上问题,在科研设计中一定要遵循实验设计的四大原则即随机、对照、平衡、重复的原则6。1.1不遵循或不重视随机化原则随机化是科研设计的重要原则,直接影响研究结果的可信度。随机化既要随机抽样,还要随机分组,并有足够的样本量作前提。然而,在医学论文中很多作者对此不够重视,主要表如今论文中统计处理随机化不突出,随机化缺失情况比拟常见,有
12、的论文甚至将随机误解为随意、随意,不采用随机化处理方法,导致结果缺乏可靠性。还有些文章中没有提出随机抽样的设计与方法,没有排除标准,给人随意选择病例之感,且病例数少,因而没有代表性,所得出的结论不可靠。部分文章固然注明了随机,但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远,不符合随机化的一般规律,没有临床参考价值7。1.2缺少对照研究或对照组设计不合理正确设立对照是临床或实验研究的一个核心问题,设立对照的意义在于讲明临床试验或实验研究中干涉措施的效应,减少或防止偏倚和机遇产生的误差对试验结果的影响。目前,国内很多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比拟普遍,尤其有些作者对某种新药或新技
13、术在临床的应用观察研究中,不设对照组,缺乏对照观察,得出的结论缺乏科学性,令人怀疑。有的文章固然设立了对照组,但在分析结果时,却没有将试验组与对照组的结果进行比拟,而仅将各组间的本身前后进行比拟,进而使该研究失去对照意义。对照组选择不当,还表如今两组间重要的临床特征和基线情况相差太大,无可比性,如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致,如有些论文将健康人或志愿者作为对照组,使结果遭到非处理因素的影响,产生偏倚或系统误差,使结论不可信7。1.3平衡性原则把握不够平衡性原则要务实验中的各组之间除处理因素不同外,其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。十分对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在
14、组间分布平衡。各组间越平衡,可比性越强。有些作者在对病例进行分组时,忽视了平衡性原则,两组之间没有可比性,结论自然是错误的。详细表如今:有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在平衡的水平上。对治疗组情况交代的比拟具体,而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代,或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段,影响了作者对指标的观察7。1.4重复的原则把握不好所谓重复,一是指重复试验或平行试验,二是指各样本组的例数要有一定的数量,即样本的例数要足够大。固然随机化是加强非处理因素平衡性的重要方法,但当各组内例数过少时,尽管采用了随机化分组的方法,也难以保证非处理因素的平衡一致。在随机化分组的基础上,只
15、要样本例数足够大,才能使非处理因素平衡一致,同时也才能使抽样误差减小,加强样本对总体的代表性。一般来讲,在随机分组的前提下,样本例数越大,各组之间非处理因素的平衡性越好;但当样本量太大时,往往又会给整个实验和质量控制工作带来更多的困难,同时也会造成浪费。为此,在实验设计时,还应保证在实验结果具有一定可靠性的前提下,确定最少的样本例数。一般讲来,计数指标每组样本不得少于2030例,计量指标每组样本不得少于510例。在多因素分析时,一般以为样本例数至少为观察指标的510倍8。1.5样本的含量样本的含量的大小直接影响到结论的可靠性。样本量过少,则抽样误差大,结果可靠性差,且经不起重复验证;反之,盲目
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