常用統計學方法分析精選(九篇)
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第1篇：常用統計學方法分析范文
【關鍵詞】 胃癌; 中藥; 組方原則
cao w, zhao ag. j chin integr med. 2009; 7(1): 18.
received may 14, 2008; accepted july 22, 2008; published online january 15, 2009.
indexed/abstracted in and full text linkout at pubmed. journal title in pubmed: zhong xi yi jie he xue bao.
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doi: 10.3736/jcim20090101open access
prescription rules of chinese herbal medicines in treatment of gastric cancer
wen cao, aiguang zhao
first department of oncology, longhua hospita1, shanghai university of traditional chinese medicine, shanghai 200032, china
abstract: analysis of the nature, tastes, channel distributions and effects of the frequently used herbal medicines in the prescriptions involved in the clinical literatures about treatment of gastric cancer published from 1988 to 2007 was made in the paper. the literatures were categorized into three types: 1) treatment of middle and latestage gastric cancer; 2) prevention and treatment of the recurrence and metastasis after operation; 3) chinese herbal medicines combined with chemotherapy for enhancing efficacy and reducing toxicity. the most frequently used herbal medicines in the three literature types were qiinvigorating herbs, such as atractylodes, astragalus, codonopsis, glycyrrhiza and ginseng, etc. the herbal medicines for promoting urination to subside swelling such as tuckahoe and semen coicis, etc were used more frequently than the herbal medicines for regulating qi such as dried orange peel and putchuck, etc, as well as for clearing away heat to remove toxin such as spreading hedyotis herb, herba scutellariae barbatae, yangtao actinidia root, and rhizoma paridis, etc. from another angle, the most frequently used herbal medicines for the treatment of gatric cancer were those cold, warm and neutral in nature, sweet, bitter and pungent in taste, and distributed to spleen and liver channels.
keywords: gastric cancer; chinese herbal drugs; fomula composing principles
胃癌是嚴重威脅我國人民生命健康的惡性腫瘤之一，其死亡率在各類腫瘤中仍居前位。根治性手術是目前唯一有可能將胃癌治愈的方法，但42.2%的胃癌患者確診時已屬晚期［1］，失去了手術根治的機會。化療作為晚期胃癌治療的主要手段，一定程度上能夠延長患者生存期，提高生存率，改善生存質量，但目前仍未有突破性進展。中醫學以辨證論治為核心，針對胃癌患者出現的不同情況辨證用藥，在延長患者生存期，提高生存率，改善生存質量，抗腫瘤生長、復發及轉移和配合化療增效減毒等方面有一定作用［2，3］。目前中藥治療胃癌的臨床文獻很多，但卻未有文獻對其用藥規律進行分析。因此本文整理了1988～2007年20年間中醫藥治療胃癌的臨床文獻，旨在探究中藥治療胃癌的用藥規律，為臨床選方用藥提供依據，為胃癌的中醫藥規范化治療做基礎。
1 資料與方法
1.1 資料 使用清華同方中國期刊全文數據庫、維普全文數據庫和萬方數據庫，以檢索詞“胃癌”及二次檢索詞“中醫”或“中藥”或“中醫藥”檢索出1988～2007年20年間國內發表的使用中醫藥治療胃癌的臨床文獻。
1.2 方法
1.2.1 文獻篩選 從檢索到的文獻中剔除動物實驗、經驗介紹、理論探討、綜述以及胃癌癌前病變、一種藥物治療多種癌癥（包括胃癌）、中成藥注射液治療胃癌、研究樣本量少于20例及結果表明無療效的文獻，篩選出樣本量大于20例且結果表明有療效的中藥治療胃癌的臨床文獻，并將同一作者、同一方名和同一治法的文獻合并歸一。
1.2.2 藥名統一及藥物分類 參照《中華人民共和國藥典》［4］及《中藥大辭典》［5］，將篩選出的文獻中出現的同藥異名的中藥名統一，如重樓、蚤休、七葉一枝花、草河車統一為重樓；紅藤、血藤、大血藤統一為大血藤；莪術、文術、蓬術統一為莪術。藥物使用的不同炮制方法不另外獨立，如炒麥芽、焦麥芽統歸于麥芽；法半夏、姜半夏統歸于半夏。參照《中藥學》［6］，將文獻中出現的中藥按其功效分類。
1.2.3 中藥類別分析 統計不同功效的藥物類別在文獻所有藥方中的使用頻次，對使用頻次居前的10類藥進行分析。
1.2.4 單味藥頻次分析 統計臨床文獻中出現的單味藥在所有藥方中的使用頻次，列出使用頻次較高的單藥。
1.2.5 中藥性味歸經分析 參照《中華人民共和國藥典》［4］及《中藥大辭典》［5］列出臨床文獻中使用頻次較高的藥物的性味歸經，對其進行分析。
1.2.6 不同階段的中藥類別分析 按治療不同階段將文獻分為單純使用中藥治療中晚期胃癌、中藥防治術后復發轉移以及中藥配合化療增效減毒3類，分別統計3類文獻中出現的藥物類別及使用頻次，對使用頻次居前的10類藥進行分析。
1.2.7 統計學方法 使用配對計數資料的mcnemar檢驗對胃癌治療使用頻次居前的10類藥及3類文獻中使用頻次居前的10類藥進行兩兩比較的統計分析。使用配對計數資料的mcnemar檢驗、多構成比比較的χ2檢驗及χ2分割對使用頻次較高的單藥的性味歸經進行統計分析。以上處理均運用spss 12.0軟件完成。
2 結 果
經過檢索，得到文獻共3 788篇，依照文獻篩選方法，篩選出符合要求的臨床文獻共248篇，涉及350首方，39類藥。統一藥名后，得到中藥共278味。按治療不同階段將248篇文章分為3類，其中，單純使用中藥治療中晚期胃癌的文獻87篇，涉及119首方，38類藥；中藥防治胃癌術后復發轉移的文獻23篇，涉及23首方，26類藥；中藥配合化療增效減毒的文獻138篇，涉及208首方，35類藥。
2.1 中藥類別分析 胃癌治療的臨床文獻共涉及350首方，39類藥，按使用次數和頻率高低排序，前10類藥見表1。
為明確此10類藥的使用頻率差異是否有統計學意義，對其進行兩兩比較。補氣藥、利水消腫藥分別與其他各類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；理氣藥與清熱解毒藥比較，差異無統計學意義（p>0.05），與其他各類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；清熱解毒藥與其他各類藥（除理氣藥外）比較，差異均有統計學意義（p<0.05）。見表2。
2.2 單味藥頻次分析 按使用次數及頻率高低排序，在治療胃癌的350首方、278味中藥中，排前26位的中藥見表3。
表1 前10類藥的使用次數及頻率表2 前10類藥使用頻率的兩兩比較 配對計數資料的mcnemar檢驗（σ=0.05） 表3 常用26味藥的使用次數及頻率
2.3 中藥性味歸經分析
2.3.1 中藥藥性分析 常用治療胃癌的26味藥藥性出現次數及構成比見表4。
為明確各藥性的構成比差異是否有統計學意義，對溫、寒、平、涼四性的構成比進行比較，差異有統計學意義（p<0.05）。進一步兩兩比較，溫性藥物與寒、平性藥物比較，差異均無統計學意義（p>0.008）；溫性藥物與涼性藥物比較，差異有統計學意義（p<0.008）；而寒性藥物與平、涼性藥物比較，差異均無統計學意義（p>0.008）。見表5。
表4 常用26味藥的藥性出現次數及構成比 表5 常用26味藥藥性構成比的兩兩比較多構成比的χ2分割（σ=0.05，則σ'=σ/c24≈0.008）
2.3.2 中藥藥味分析 常用治療胃癌的26味藥藥味出現次數及頻率見表6。
為明確各藥味的出現頻率差異是否有統計學意義，對其進行兩兩比較。甘味與苦、辛味藥物比較，差異均無統計學意義（p>0.05）；甘、苦味分別與淡、酸味藥物兩兩比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；辛味與淡、酸味藥物比較，差異均無統計學意義（p>0.05）。見表7。
2.3.3 中藥歸經分析 常用治療胃癌的26味藥歸經出現次數及頻率見表8。
表6 常用26味藥的藥味出現次數及頻率 表7 常用26味藥藥味出現頻率的兩兩比較配對計數資料的mcnemar檢驗（σ=0.05）
表8 常用26味藥的歸經出現次數及頻率為明確各歸經的出現頻率差異是否有統計學意義，對其進行兩兩比較。歸脾經的藥物與歸肝經的藥物比較，差異無統計學意義（p>0.05），與歸其他經的藥物比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；歸肝經的藥物與歸脾、肺、胃、心經的藥物比較，差異均無統計學意義（p>0.05），與歸其他經的藥物比較，差異均有統計學意義（p<0.05）。見表9。
2.4 不同階段的中藥類別分析
2.4.1 單純使用中藥治療中晚期胃癌的中藥類別分析 單純使用中藥治療中晚期胃癌的文獻共涉及119首方，38類藥，按使用次數和頻率高低排序，前10類藥見表10。
為明確此10類藥的使用頻率差異是否具有統計學意義，對其進行兩兩比較。單純使用中藥治療中晚期胃癌，補氣藥與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；利水消腫藥與理氣藥、清熱解毒藥比較，差異均無統計學意義（p>0.05），與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05)；理氣藥與利水消腫藥、清熱解毒藥比較，差異均無統計學意義（p>0.05），與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05)；清熱解毒藥與利水消腫藥、理氣藥、補血藥比較，差異均無統計學意義（p>0.05），與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05)。見表11。 表9 常用26味藥歸經出現頻率的兩兩比較 配對計數資料的mcnemar檢驗 表10 單純使用中藥治療中晚期胃癌前10類藥的使用次數及頻率表11 單純使用中藥治療中晚期胃癌前10類藥使用頻率的兩兩比較 配對計數資料的mcnemar檢驗（σ=0.05）
2.4.2 中藥防治胃癌術后復發轉移的中藥類別分析 中藥防治胃癌術后復發轉移的文獻共涉及23首方，26類藥，按使用次數和頻率高低排序，前10類藥見表12。
為明確此10類藥的使用頻率差異是否有統計學意義，對其進行兩兩比較。補氣藥與利水消腫藥、清熱解毒藥、理氣藥比較，差異均無統計學意義（p>0.05），與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；利水消腫藥與補氣藥、清熱解毒藥、理氣藥、補血藥、熄風止痙藥、化瘀止血藥比較，差異均無統計學意義（p>0.05），與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；清熱解毒藥與補氣藥、利水消腫藥、理氣藥、補血藥、熄風止痙藥比較，差異均無統計學意義（p>0.05），與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；理氣藥與補氣藥、利水消腫藥、清熱解毒藥、補血藥、熄風止痙藥、補陰藥、化瘀止血藥、清熱涼血藥比較，差異均無統計學意義（p>0.05），與溫化寒痰藥比較，差異有統計學意義（p<0.05）。見表13。
2.4.3 中藥配合化療增效減毒的中藥類別分析 中藥配合化療增效減毒的文獻共涉及208首方，35類藥，按使用次數和頻率高低排序，前10類藥見表14。
為明確此10類藥的使用頻率差異是否有統計學意義，對其進行兩兩比較。在配合化療增效減毒的常用10類藥中，補氣藥與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；利水消腫藥與理氣藥比較，差異無統計學意義（p>0.05），與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）；理氣藥分別與清熱解毒藥、利水消腫藥比較，差異均無統計學意義（p>0.05），與其他類藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）。見表15。表12 中藥防治胃癌術后復發轉移前10類藥的使用次數及頻率 表13 中藥防治胃癌術后復發轉移前10類藥使用頻率的兩兩比較 配對計數資料的mcnemar檢驗（σ=0.05） 表14 中藥配合化療增效減毒前10類藥的使用次數及頻率表15 中藥配合化療增效減毒前10類藥使用頻率的兩兩比較配對計數資料的mcnemar檢驗（σ=0.05）
3 討 論
3.1 治療胃癌的中藥類別分析 對350首方39類藥的統計分析表明，治療胃癌最常用的藥物為補氣藥，次常用為利水消腫藥、理氣藥和清熱解毒藥，較常用的有補血藥、溫化寒痰藥、補陰藥、活血止痛藥、破血消癥藥和消食藥。這與胃癌益氣健脾、清熱解毒、理氣散結的治則基本相符，亦與胃癌臨床常見的證型基本相符。陶麗等［7］對1 266例胃癌的分析表明，構成比位于前6位的依次為脾虛型（26.0%）、瘀毒內阻型（20.8%）、肝胃不和型（13.9%）、氣血雙虧型（11.5%）、胃熱傷陰型（11.0%）和痰濕凝滯型（8.1%）。許玲等［8］總結了1 805例胃癌患者的辨證分型，處于前4位的分別是脾胃虛寒型（23.4％）、瘀毒內阻型（19.0％）、胃熱傷陰型（16.1％）及肝胃不和型（15.1％）。本研究表明用于治療胃癌的中藥以補氣藥出現頻率最高且與其他常見藥類比較，差異有統計學意義（p<0.05）。這符合古代及現代醫家“正氣虛損為胃癌發生主要病機”的觀點。《景岳全書》曰：“凡脾不足及虛弱失調之人，多有積聚之病。”《醫宗必讀》：“積之成也，正氣不足，而后邪氣居也。”邱佳信認為脾虛在胃癌形成過程中起關鍵作用。脾虛可致痰濕內留，郁結化熱，熱毒內灼，傷陰耗氣，為瘀成結，因此提出“消化道惡性腫瘤邪實是其客觀存在，而脾虛則貫穿疾病的始終，治瘤應從健脾著手”的基本觀點［9，10］。趙愛光等［11］對95例胃癌癌前狀態、10例早期胃癌、49例進展期胃癌患者的主要脾虛癥狀進行半定量計分，研究脾虛與胃癌發生、發展各主要階段病變的相關關系。結果表明脾虛與胃癌發生、發展各階段病變之間呈等級正相關，提示脾虛是胃癌發生、發展的重要因素。此外，利水消腫藥、理氣藥、清熱解毒藥出現的頻率也很高，與其他類別的藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05）。可見在脾胃虛弱的基礎上，由于飲食、情志等致病因素的影響，導致肝氣橫逆犯胃，氣機不暢，瘀毒內阻，水液內停，久而生熱的病理改變，這一本虛標實而復又傷正的惡性循環，形成了病情的反復遷延，導致病勢纏綿。因此，治療胃癌，在扶正的基礎上須配合祛邪，做到標本兼顧、虛實同治。
3.2 治療胃癌的單味藥頻次分析 對治療胃癌最常用的26味藥的統計分析表明，治療胃癌常用的補氣藥有白術、黃芪、黨參、甘草、人參等；利水消腫藥有茯苓、薏苡仁等；理氣藥有陳皮、木香等；清熱解毒藥有白花蛇舌草、半枝蓮、藤梨根、重樓等；補血藥有當歸、白芍、熟地黃等；溫化寒痰藥有半夏等；補陰藥有麥冬、枸杞等；活血止痛藥有川芎、延胡索、五靈脂等；破血消癥藥有莪術等；消食藥有麥芽、雞內金等。可見，胃癌治療多在四君子湯、四物湯、二陳湯、平胃散、失笑散等中藥復方上化裁。
3.3 治療胃癌的中藥性味歸經分析 對治療胃癌最常用的26味藥性味歸經分析表明，甘、苦、辛味藥物最常用；溫、寒、平性藥物最常用；歸脾、肝經的藥物最常用。甘“能補、能緩、能和”，具有補益、和中、緩急止痛的作用；苦“能泄、能燥、能堅”，有破血消癥的作用；辛，能散能行，具有行氣、行血的作用［6］。甘溫益氣，苦寒清熱，辛溫行氣行血，常用藥物的性味也相對反映了胃癌益氣健脾、清熱解毒、理氣散結的治則。胃癌常用藥物以歸脾、肝經者出現頻率較高，因為脾虛貫穿胃癌始終，因此在治療中有意識地選用一些入脾經的藥物以益氣健脾，能夠起到引藥歸經，提高療效的作用。又由于臟腑經絡在生理上互相聯系，在病理上互相影響，因此，在臨床用藥時并不單純使用某一經的藥物，而是配合其他經的藥物共同治療。因土虛易致木乘，導致脾土更虛，所以治療胃癌在使用歸脾經的藥物健脾的同時加用歸肝經的藥物疏肝，能夠獲得更好的治療效果。
3.4 治療胃癌不同階段的中藥類別分析 對治療胃癌不同階段的中藥類別分析表明，不論是單純使用中藥治療中晚期胃癌，還是中藥防治術后復發轉移，抑或是中藥配合化療增效減毒，均以補氣藥、利水消腫藥、理氣藥及清熱解毒藥的使用頻率為高。單純使用中藥治療中晚期胃癌，破血消癥藥、活血止痛藥的使用率較高，可見對單純使用中藥治療中晚期胃癌而言，活血化瘀、軟堅散結作為直接祛邪的手段而成為主要的治法之一；中藥防治術后復發轉移，補氣藥、利水消腫藥、理氣藥和清熱解毒藥兩兩比較，差異均無統計學意義（p>0.05），可見中藥防治胃癌復發轉移應當攻補兼施，攻補并重；中藥配合化療增效減毒，補氣藥分別與利水消腫藥、理氣藥和清熱解毒藥比較，差異均有統計學意義（p<0.05），且補血、補陰、補陽藥的使用率較高。從中醫角度而言，化療作為一種祛邪療法，在強烈祛邪的同時傷及正氣，久則耗傷陰血，損及陽氣，而導致氣血兩虛，氣陰兩傷，氣虛陽衰，所以在化療的同時配合中藥應攻補兼施，以補為主，加強扶正藥物的使用，以提高機體的免疫功能，減輕藥物的毒副作用，增強抗癌能力。
胃癌為本虛標實之病，其治療多扶正與祛邪并用，使扶正不留邪，祛邪不傷正，治療以白術、黃芪、黨參、甘草、人參等補氣藥為主，常配合茯苓、薏苡仁等利水消腫藥，陳皮、木香等理氣藥及白花蛇舌草、半枝蓮、藤梨根、重樓等清熱解毒藥。溫、寒、平性藥物，甘、苦、辛味藥物及歸脾、肝經的藥物在胃癌治療中較常用。不論是單純使用中藥治療中晚期胃癌，還是中藥防治術后復發轉移，抑或是中藥配合化療增效減毒，均以補氣藥、利水消腫藥、理氣藥及清熱解毒藥為常用。
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第2篇：常用統計學方法分析范文
目前，很多研究人員對影像資料分析方法的學習和理解存在一定困難，尤其初學者對繁雜的概念、復雜的計算公式、數據資料性質判斷以及如何選擇合適統計學方法等問題難以深刻理解。針對這些問題，王良等[1]建議采用以下模式：判斷資料類型、根據研究目的選擇分析方法、其他適宜方法。
1.1根據資料類型初步確定方法
臨床研究中產生的各種不同原始資料，而不同數據資料類型采用的統計分析方法也不同。定量資料常用的方法有t檢驗、方差分析、非參數檢驗、線性相關與回歸分析等。定性資料可用的方法有χ2檢驗、對數線性模型、logistic回歸等，影像醫師可根據不同需要選用不同統計方法。值得一提的是有些資料類型確定后，統計方法的選用對其有序性有相應要求；而多種方法聯合應用或者使用部分少見的分析方法時還需要在選定統計方法后，利用統計軟件(如SAS、SPSS)對應的不同命令進行初步分析試驗。
1.2根據研究目的選擇方法
1.2.1差異性研究
差異性分析是指評價比較組間均數、頻數、比率等的差異。根據研究需要可選用的方法有χ2檢驗、t檢驗、方差分析、非參數檢驗等。臨床上研究兩組、多組樣本比率或構成比之間的差別關系時最常用χ2檢驗，也是針對計數資料進行假設檢驗的一種常用的統計學方法，而對兩組定量資料分析常用t檢驗和秩和檢驗，多組資料分析則常用方差分析；Fisher精確概率法主要適用于總體樣本頻數小于40或四格表中最小格子T值<1。雖然Fisher精確檢驗不屬于χ2檢驗，但仍可以作為有效的補充，而也有人認為在統計軟件普遍易得的當下，Fisher精確概率法也同樣適用于大樣本四格表的資料。如彭澤華等[6]在探討冠狀竇-左心房肌連接的雙源CT冠狀動脈成像(DSCTCA)形態特征時針對冠狀竇-左心房肌連接的類型在兩組類別變量采用聯表的χ2檢驗，結果差異無統計學意義(χ2=0.115，P=0.944)。Teefey等[7]在研究超聲表現及白細胞計數預測急性膽囊炎壞疽變化關系時使用Fisher精確分析。t檢驗適用于兩組定量資料分析且資料滿足方差齊性和正態性兩個基本條件；同樣t檢驗適用于完全隨機設計的單因素兩水平的資料，在選用t檢驗時應注意對資料進行相應的變量變換，若資料不能滿足基本條件則選用適合分析偏態分布的非參數檢驗(如：秩和檢驗)進行分析。如Wang等[8]在研究不同侵襲性的前列腺癌組織和正常前列腺組織以及外周帶前列腺癌Gleason評分與腫瘤信號對比時采用t檢驗。Kung等[9]在研究化膿性髖關節炎的臨床和放射學預測指標時也使用t檢驗分析。秩和檢驗包括基本秩和檢驗(Wilcoxon等級檢驗、Mann-WhitneyU-檢驗)和高級秩和檢驗(Kruskal-Wallis、Friedmantests、Kolmogorov-Smirnov擬合檢驗)。當研究資料為兩方差齊且呈正態分布的總體，而總體分布類型未知或者不滿足參數檢驗的條件時，采用t檢驗對樣本進行比較；但若無需比較總體參數只比較總置的分布是否相同且總體資料分布類型未知時需要采用非參數的Wilcoxon秩和檢驗進行比較。針對兩組或多組樣本的定性資料使用秩和檢驗比較時，需要混合兩樣本數據、編秩(從小到大)、計量T值、查表或計算求得P值。如Saindane等[10]在對“空蝶鞍”的臨床意義判定因素研究中針對顱內壓增高和偶然發現空蝶鞍患者兩組資料對比時采用Wilcoxon秩和檢驗。Filippi等[11]在研究DTI測量兒童Ι型神經纖維瘤病胼胝體派生指標時運用Wilcoxon秩和檢驗。事實上在影像資料分析中經常見到多重組間比較的情況，方差分析(analysisofvariance,ANOVA)就是用來推斷兩個或者多個總體之間是否有差別的檢驗，又稱F檢驗。多重組間比較不能單純選用兩樣本均數比較的t檢驗，但是可以根據資料類型選用ANOVA檢驗。若來自兩個隨機樣本資料呈正態分布且方差齊性同的定量資料，應采用兩因素(處理、配伍)方差分析(two-wayANOVA)或配對t檢驗。通過F檢驗可以比較可能由某因素所至的變異或隨機誤差，同時可了解該因素對測定結果有無影響。當不滿足方差分析和t檢驗條件時，可對數據進行變換或采用隨機區組設計資料的FriedmanM檢驗。Obdeijn等[12]在研究乳腺術前MRI能減少術中切緣和乳腺保守術后再次手術，使用ANOVA分析兩組資料，結果對照組(29.3%)相比術前MRI病例組(15.8%)有效減少切緣和再次手術(P<0.01)。
1.2.2相關性分析
相關性分析不等同因果性，也不是簡單的個性化相比，其涵蓋的范圍和領域較為廣泛。統計學意義中的相關性分析包含相關性系數的計算，其過程為：每個變量轉化為標準單位后，乘積的平均數即為相關系數。相關性分析可以用直觀地用散點圖表示兩個或者多個變量的離散，當其緊密地靠近于一條直線時，即變量間存在很強的相關性。相關分析常用的方法有Pearson相關性分析、Spearman等級相關分析和卡方檢驗。臨床中對兩個或者多個均為定量變量的資料，且變量均呈正態分布時可選用Pearson相關分析，但多數情況下Pearson相關分析適用于兩組資料的相關性分析。判斷兩變量之間線性關系的密切程度主要用Pearson積差相關系數，其范圍為－1～+1。若相關系數的絕對值越接近1，即兩變量間相關性越密切；反之，相關系數的絕對值越接近0，其相關性越差。實際上在高質量期刊論文中使用Spearman等級相關分析的研究也很常見，其通過相關系數進行變量間線性關系分析來判定兩個變量間相關性的密切程度。而密切程度的量化指標則通過計算樣本相關系數r，根據實際計算r絕對值所屬范圍來推斷兩個來自總體變量的線性相關程度，從而推斷總體的相關性。根據實際分析需要，將相關關系密切程度分為6等：當IrI=0時，說明兩變量完全不相關：當0<IrI<0.3時，說明兩變量不相關；當0.3<IrI<0.5時，說明兩變量低度相關；當0.5<IrI<0.8時，說明兩變量顯著相關；當0.8<IrI<1說明兩變量高度相關：當IrI=l時，說明兩個變量完全相關。王效春等[13]在研究磁敏感加權成像與動態磁敏感加權對比增強MR灌注加權成像聯合應用在腦星形細胞瘤分級中的價值一文應用Spearman等級相關分析，結果顯示腫瘤內磁敏感信號與相對血容量最大值和病理分級呈正相關(IrI分別為0.72、0.89，P值均＜0.01),相對血容量與病理分級呈顯著正相關(r=0.78，P＜0.01)。又如Lederlin等[14]在比較幾何參數、相關功能與組織學特性在哮喘患者的支氣管壁CT衰減性關系中同時使用Pearson相關分析和Spearman等級相關分析，其r=0.39～0.43，表明與對照組相比常規CT衰減參數在哮喘患者平常支氣管的CT參數、氣道壁衰減方面更好的區分哮喘患者，同時也更好地區分氣道梗阻。值得提及的是對資料有序或無序無法作出初步判定，且明確資料類型為定性資料時還可以選擇使用卡方檢驗和Spearman等級相關分析。
1.2.3影響性分析
由于事物之間的聯系是多種多樣的，而某一結局可能受到來自其他多個方面的影響，此時為分析某一結局發生的影響因素可采用的資料分析方法有線性回歸(一元或多元)、logistic回歸、Cox比例風險回歸模型(生存分析)等。在影像資料分析中一元線性回歸是將影像資料中一個最主要影響因素作為自變量來解釋因變量的變化。多元回歸定義為某一因變量的變化受多個重要因素的影響，而此時需要用兩個或多個影響因素作為自變量來解釋因變量的變化，且多個自變量與因變量之間是線性關系(多個因變量之間相互獨立)。實際研究中多元線性回歸模型在影像資料分析應用較為廣泛。Langkammer等[15]在磁敏感系數繪圖在多發性硬化中應用研究中使用多元線性分析，結果顯示各種影響因素中年齡是預測磁化率影響最強的因素。Logistic回歸是研究二分類和多分類觀察結果與某些影響因素自己建關系的一種多變化分析方法，其經常需要分析疾病與各影像指標之間的定量關系，同時又需要排除一些混雜因素影響。Logistic回歸在統計學上屬于概率型非線性回歸，其分析思路與線性回歸大致相同，能有效解決過高或過低水平因素以及分析因素少而樣本量大等問題。相比多元線性回歸，Logistic回歸在處理分類反應數據方面更為常用，且適用于結局為定性影像資料。如Lee等[16]研究高分辨率CT在發現小蜂窩樣特發性間質肺炎纖維化的連續變化和預后應用中使用logistic回歸分析，結果表明高分辨率CT在網狀和磨玻璃狀范圍內評價普通肺炎與非特異性纖維化肺炎之間差別明顯(P<0.01)。在臨床實際工作中常常需要分析生存時間與影像資料之間的關系，Kaplan-Meier法就是常用的一種分析方法，其又稱乘積極限法，對大小樣本資料分析均適用。實踐中習慣上以時間為橫軸、生存率為縱軸回執的階梯狀圖稱為Kaplan-Meier生存曲線(survivalcurve)，也稱K-M曲線。Cox比例風險回歸模型是另一種生存分析方法，包括參數與半參數模型兩類，其主要是進行多因素生存分析的一種方法，同時可分析眾多變量對生存時間和生存結局的影響。Saad等[17]在經頸靜脈肝內門體靜脈分流術在肝移植受者的技術分析和臨床評估研究中比較成功施行肝移植與非移植病人開展門體分流術(transjugularintrahepaticportosystemicshunt，TIPS)后的臨床療效評估，使用了Kaplan-Meier法，結果顯示6～12個月、12～24個月、24個月以上，移植成活率分別為43%、32%和22%。生存期大于1年的晚期肝臟疾病模型存活評分低于17分、等于17分或大于17分的存活率分別為54%和8%(P<0.05)。
2其他適用方法
2.1ROC曲線
ROC(receiveroperatingcharacteristic)曲線是歐美影像學期刊中應用較為常見的統計學方法，國內期刊應用相對較少。ROC曲線根據一系列不同的分界值以真陽性率(靈敏性)為縱坐標，假陽性率(特異性)為橫坐標繪制的曲線。ROC曲線分析結合靈敏度(sensitivity)和特異度(specificity)廣泛應用于醫學診斷，也應用于影像診斷及人群篩查。ROC曲線根據曲線下面積(areaundertheROCcurve，AUC)的大小對診斷試驗作定量分析。理論上，AUC值在0～1間。根據實際情況將診斷分為不符合診斷(AUC<0.5)、無診斷價值(AUC=0.5)、低準確性(0.5<AUC<0.7)、一定準確性(0.7<AUC<0.9)、較高準確性(0.9<AUC<1)，AUC越接近于1，表明診斷準確性越高。Hyodo等[18]在研究乏血管少結節的慢性肝臟疾病患者發展成富血管性肝細胞癌風險因素一文中使用ROC曲線分析，結果顯示后續發展成血管性結節平均增長率明顯高于非血管過渡性結節。
2.2Kappa檢驗
Kappa檢驗主要用于評價不同資料間一致性程度，常用Kappa值評價一致程度。Kappa系數適用于兩項和多項無序分類變量資料。在影像學試驗中常需要判斷多名醫師測量同一研究對象或者同一醫師多次測量同一對象的一致性，Kappa一致性檢驗便是最佳選擇。Kappa檢驗還可通過計算Kappa值對兩種非金標準的診斷方法進行診斷結果一致性分析。一般而言，評價Kappa一致性需要計算Kappa系數，但在研究考察新的診斷試驗方法是否優于金標準，或者檢驗是否與金標準一致時，還需要計算特異度、靈敏度、陽性預測值和陰性預測值等指標。目前公認的Kappa系數分為六個區段即一致性極差(Kappa值<0)，一致性微弱(Kappa值0～0.2)，一致性弱(Kappa值0.21～0.40)，中度一致Kappa值(0.41～0.60)，高度一致(Kappa值0.61～0.80)，一致性極強(Kappa值0.81～1.00)。
2.3Levene檢驗
第3篇：常用統計學方法分析范文
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
【論文關鍵詞】統計學；統計思想；認識
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
2統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
第4篇：常用統計學方法分析范文
【論文關鍵詞】統計學；統計思想；認識
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
2統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3對統計思想的一些思考3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
新晨
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
第5篇：常用統計學方法分析范文
【關鍵詞】 中藥注射劑；不良反應；靜脈注射
DOI：10.14163/ki.11-5547/r.2016.02.124
近年來， 中藥注射劑憑借其起效快、生物利用度高、效果確切等優勢在臨床中得到了廣泛的應用。中藥注射劑是以中藥材為原料， 按照規定處方和工藝加工而成的供醫生處方和患者購用的注射劑， 其用法與劑量要通過長期的實驗以確保安全性。但是， 我國還沒有中藥劑型用藥標準， 存在錯用、濫用等現象， 導致ADR發生率較高[1]。本文中將回顧本院臨床常用中藥注射劑ADR情況， 以提高臨床用藥安全性， 具體報告如下。
1 資料與方法
1. 1 一般資料 以本院2011年5月～2015年5月臨床中216例發生中藥注射劑ADR患者作為觀察對象。
1. 2 觀察指標 分析藥物ADR與患者性別、年齡以及給藥途徑的關系， 同時觀察ADR累及的系統或器官及臨床表現， 并對涉及藥品品種構成進行分析。
1. 3 統計學方法 采用 SPSS15.0統計學軟件進行統計分析。計數資料以率（%）表示， 采用χ2檢驗。P
2 結果
2. 1 性別與年齡分布 本組216例ADR患者中， 男117例（54.2%）， 女99例（45.8%）， 性別比較差異無統計學意義（P>0.05）；其中60～80歲年齡組共發生ADR 101例（46.8%）， 明顯高于其他各年齡組， 差異具有統計學意義（P
2. 2 給藥途徑 患者靜脈注射204例（94.4%）， 肌內注射12例（5.6%）， 靜脈注射比例明顯高于其他給藥途徑， 差異具有統計學意義（P
2. 3 累及系統或器官與臨床表現 ADR患者以累及多系統多器官的全身反應多見， 共101例（46.8%）， 明顯高于僅單一系統反應者， 差異具有統計學意義（P
2. 4 中藥注射劑種類構成 ADR涉及的中藥注射劑以中心腦血管類為主， 共84例（38.9%）， 其次為清熱解毒、抗炎類61例（28.2%）， 補益類46例（21.3%）， 護肝類19例（8.8%）， 止咳平喘類4例（1.9%）， 抗腫瘤類2例（0.9%）， 均明顯高于其他種類， 差異具有統計學意義（P
3 討論
中藥注射劑雖然與傳統中藥材有所區別， 但是在臨床應用中仍需遵循“辨證施治”原則[2]， 醫生要詳細詢問患者的病史， 嚴防禁忌證使用， 尤其是對于孕婦、兒童、老人等特殊人群， 要特別注意用藥安全。嬰幼兒的肝、腎功能， 中樞神經系統及內分泌系統的發育尚不成熟， 對藥物的耐受性差， 代謝與排泄的周期相對較長， 因此要嚴格控制用藥類型與藥量， 避免引起中毒[3]。
臨床中將中藥注射劑ADR的原因歸納為：①藥材質量：中藥注射劑中的藥材會受到產地、品種、土質、氣候、采集時節、儲存方式等多種因素影響。②給藥途徑：中藥注射劑通過靜脈或肌內注入人體， 沒有消化道系統的過渡會增加過敏反應的風險；本組研究中通過靜脈注射的ADR發生率為94.4%， 明顯高于肌內注射。③患者個體差異：有報道稱[4]， 有個人或家族過敏史患者發生ADR的比例與藥品的質量及劑量無關。
綜上所述， 中藥注射劑的ADR發生以靜脈注射為主， 發生人群以60～80歲為主， 以心腦血管類治療藥物為主， 在臨床用藥中要加強高危風險的安全用藥， 避免ADR的發生。
參考文獻
[1] 王秀琴， 平杰， 潘書權， 等.中藥注射劑不良反應臨床回顧性分析.河北醫學， 2015， 6（21）：1043.
[2] 李艷娜， 董杰， 陳頗靜.我院中藥注射劑不良反應分析及合理使用方法探討.中國中醫， 2013， 10（20）：92-94.
[3] 孫長江， 葛建彬. 93例中藥注射劑不良反應分析與原因探討. 中國醫藥導報， 2013， 10（36）：106-109.
第6篇：常用統計學方法分析范文
生物統計學是一門理論性、應用性和實踐性較強的專業基礎課，是數理統計的原理和方法在生物學中的應用[1]。學生科學研究能力的培養與生物統計學實驗教學密切相關，高校課程體系除把其作為專業基礎實驗課外，還把其作為素質教育中的重要課程。通過這門課程的系統學習，不僅能夠培養學生的邏輯思維能力，還能培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。實驗教學是培養學生理論聯系實際，提高創新意識和實踐能力的重要環節[2]。通過《生物統計學》實驗教學，可以培養大學生的歸納推理本文由收集整理能力、科研能力，也為大學生畢業論文的設計以及畢業后的科學研究等奠定良好基礎，有利于培養學生的實踐能力和創新能力。以往，生物統計學以單純理論教學為主，不設或很少開設實驗課，其實驗教學有待進一步加強。因此，我們結合《生物統計學》的基本原理，利用計算機和統計軟件，開設了《生物統計學》實驗課，并嘗試對該課程的實驗教學方法進行探索和改革。
1 優化實驗教學內容，注重能力培養
生物統計學實驗是培養大學生科研素質、試驗設計及其統計分析能力的基礎，其實驗教學內容的設置直接影響學生對生物統計學的理解程度，它在培養學生科研能力和應用技能方面起到重要作用。在實驗教學過程中，我們把常用的統計軟件和統計方法引入實驗教學中。根據生物統計學教學大綱，在教學過程中，優化整體設計，以完整性、系統性、實用性為原則，基礎實驗與應用實驗相結合，將生物統計學實驗課程設計為一個有機結合、互相連貫的整體。在《生物統計學》實驗教學過程中，我們利用計算機輔助實驗教學，從以下幾個方面開設實驗課：（1）《生物統計學》某章節理論知識講授完之后，利用計算機和相關統計軟件，開設相應的實驗課。（2）學生參與試驗設計和試驗數據統計分析。學生要在生產實踐或實驗室設計試驗，親自參與試驗數據的采集，并對試驗數據進行統計和分析，這樣有利于加深學生對所學內容的理解。
2 優化實驗結構，培養創新能力
根據生物統計學實驗教學大綱和課程要求，其實驗分為基礎性實驗、綜合性實驗、提高性實驗三個層次。基礎性實驗為第一層次，以實際案例驗證和再現基本原理為目的，加深學生對理論知識的掌握。例如按照例題借助計算機利用excel繪制常用統計圖以及進行數據描述統計分析設置為基礎性實驗。綜合性實驗為第二層次，理論和實踐分析相結合，以培養學生發現、分析、解決問題的能力為目的。例如利用excel進行統計假設檢驗、利用spss和sas軟件進行方差分析和回歸分析等為綜合性實驗。根據第二章試驗資料的整理與特征數的計算，讓學生利用excel對不同類型資料進行整理，繪制相關統計圖表，培養學生實際操作能力，并要求學生在實驗過程中要有探索意識，對培養學生的創造意識很有幫助。提高性實驗為第三層次，以設計試驗為目的，主要在開放實驗室進行。學生可根據專業特點、知識結構和興趣，設計試驗內容，教師指導學生查閱文獻、分析資料、提出假設，引導學生互相討論，激發學生的興趣，逐步完成試驗。在這一過程中，發展了學生的個性和主觀能動性，鍛煉了學生創新思維，培養了學生試驗設計及其統計分析的能力，為將來完成畢業論文設計和進行科學研究打下了堅實基礎。
3 運用多媒體技術和統計軟件，優化實驗教學方式
隨著多媒體技術的發展和多媒體設備的普及，多媒體課件在教學中的應用越來越廣泛。多媒體課件因其容量大、展示靈活，而且集圖像、音頻和視頻于一體，為教學創造了廣闊的空間。實驗教學過程中多媒體技術的適當應用可起到直觀教學的目
的[3]。為了提高實驗教學效果，我們將excel、spss、sas等 軟件與《生物統計學》實驗教學有機結合起來，在計算機上利用相關統計學軟件進行實踐操作，改革傳統的教學方法，顯著提高了《生物統計學》的教學效果，并有效提高了學生應用《生物統計學》解決實際問題的綜合能力。例如利用統計軟件開設回歸分析實驗教學時，創設情境，設置如下問題：（1）如何確定因變量與自變量之間的回歸模型；（2）如何根據樣本觀測數據，估計未知參數，檢驗回歸模型及；（3）在眾多的自變量中，讓學生判斷哪些變量對因變量的影響是顯著的，哪些變量的影響是不顯著的。
4 改革實驗教學考核方式，注重學生能力考查
成績考核是促進學生復習、鞏固所學知識， 并對教學效果進行檢查的重要方法[4]。生物統計學實驗教學的目的除了加深學生對理論知識的理解外，培養學生實踐能力和科研素質，更重要的是培養學生設計試驗的能力和統計分析能力。因此，我們制定出能全面反映學生能力的綜合評估指標：一是平時實驗考核，包括出勤、紀律、動手操作能力、團結協作、實驗完成時間等，占總成績的30%；二是實驗報告考核，占總成績的40%，每次實驗結束后5d交實驗報告，以班級進行批改，重點批閱實驗結果、討論與分析，若發現問題，及時糾正和解決。三是期末實驗考核，占總成績的30%。就是在期末時安排單獨的實驗操作考試，分為上機操作和筆試2個部分。上機操作考試要求學生在規定時間內上機進行實例操作分析，教師的評分以學生基本操作為主，并輔以相關理論問題進行提問，試探學生是否具有積極主動性和創新能力。筆試題包括基礎性實驗、綜合性實驗和提高性實驗的內容，涉及實驗原理、操作步驟、結果、討論與分析等方面，目的在考查學生對知識的掌握程度，能否靈活運用相關統計方法分析和解決問題等。
第7篇：常用統計學方法分析范文
【關鍵詞】 臨產孕婦；凝血酶原時間；活化部分凝血活酶時間；凝血酶時間；纖維蛋白原
妊娠是婦女一段特殊的生理過程。妊娠婦女體內血清雌激素和孕激素一般會伴隨孕周增加而逐漸升高， 并影響肝臟的代謝合成和分泌功能， 從而使孕婦的凝血、抗凝功能發生改變。臨產孕婦血液處于高凝狀態[1]， 易誘發異常出血， 血栓、栓塞性疾病和DIC等。本文對臨產孕婦凝血功能進行分析， 有助于出凝血疾病的早期發現和及時治療， 現報告如下。
1 資料與方法
1. 1 一般資料 收集本院2015年3～6月住院分娩孕婦285例作為臨產孕婦組， 年齡20～38歲， 平均年齡26.9歲， 孕周38～42周， 血壓、肝功能、腎功能正常， 無其他合并癥。對照組150例為本院健康體檢已婚未孕婦女， 血壓、肝功能、腎功能正常。年齡22～35歲， 平均年齡26.0歲。兩組均無出凝血方面疾病、血栓性疾病， 采血前未使用影響凝血功能的藥物。兩組觀察對象一般資料比較， 差異無統計學意義（P>0.05）， 具有可比性。
1. 2 儀器與試劑 普利森CA-2000A全自動血凝分析儀以及配套裝試劑、質控品。
1. 3 方法 采用真空采血管抽取靜脈血1.8 ml與109 mmol/L枸櫞酸鈉0.2 ml充分混勻后3000 r/min離心15 min， 上機檢測PT、APTT、TT、FIB 4項凝血指標， 2 h內檢測完畢， 本實驗室檢測項目參考范圍PT 10.0～16.0 s；APTT 22～40 s；TT 10.7～17.8 s；FIB 2.0～4.0 g/L。
1. 4 統計學方法 采用SPSS13.0統計學軟件對數據進行統計分析。計量資料以均數±標準差（ x-±s）表示， 采用t檢驗；計數資料以率（%）表示， 采用χ2檢驗。P
2 結果
臨產孕婦組PT、APTT與對照組比較， 差異無統計學意義（P>0.05）；TT短于對照組， FIB高于對照組， 兩組比較， 差異均有統計學意義（P
3 討論
正常人體內血液中凝血、抗凝與纖溶機制處于動態平衡之中， 凝血與抗凝系統相互作用又相互制約使凝血過程實現自我的控制與調節[2]。健康孕婦在整個孕期內凝血機制發生一系列變化， 血液中的凝血因子、凝血酶以及纖維蛋白原含量會明顯升高， 凝血功能增強， 抗凝類物質減少， 抗凝功能減弱， 血液呈高凝狀態。這一生理變化有利于產后迅速有效地止血， 另一方面也易導致產科DIC的發生， 特別是纖維蛋白原含量的升高是DIC發生的直接原因。
PT、APTT、TT、FIB是目前臨床上凝血功能檢測最基本最常用的檢測指標， 是產前、術前必查項目。外源性凝血系統檢測常用的篩選項目為PT， 反映體內Ⅱ、Ⅴ、Ⅶ、Ⅹ凝血因子含量情況。APTT能反映內源性凝血系統Ⅷ、Ⅸ、Ⅺ因子的水平， 是非常敏感的指標和常用的篩選項目[3]。TT主要反映血液中是否含肝素類抗凝物質， 延長說明纖溶亢進。FIB是肝臟合成的具有凝血功能的蛋白質， 是纖維蛋白的前體。纖維蛋白原由α、β、γ三對不同的多肽鏈組成， 多肽鏈間以二硫鍵相連， 在凝血酶作用下生成纖維蛋白單體， 進一步在Ca2+與活化的ⅩⅢ因子作用下， 單體之間以共價鍵相連， 變成穩定的不溶性纖維蛋白凝塊， 完成凝血過程。因此凝血四項指標共同檢測可更好地判斷臨產孕婦血液的凝血狀態， 在臨床上具有重要意義。
本實驗結果顯示， 臨產前孕婦在凝血四項檢測中PT、APTT檢測結果與對照組比較差異無統計學意義（P>0.05）， TT、FIB檢測結果與對照組比較差異有統計學意義（P
綜上所述， 臨產前孕婦凝血機制處于高凝狀態， 致使生產時意外的風險增加。根據有關資料報道， 引起DIC產科意外占50%左右[5]， 因此臨產孕婦進行凝血功能檢測是非常必要的。臨產孕婦血液處于高凝狀態不僅有助于防止生產中大出血而且有助于分娩過程中和產后迅速止血， 還可維持胎盤的完整性， 但引起妊高癥、DIC或栓塞性疾病的風險可能增加， 嚴重者甚至危及母嬰生命安全[6]。為防止產時意外發生， 在臨產前進行凝血功能檢測可了解孕婦機體的凝血狀態， 為臨床提供可靠實驗數據， 以防止產婦分娩意外， 確保母嬰平安。
參考文獻
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第8篇：常用統計學方法分析范文
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。
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，醫學中常常可以采用t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。基因芯片（genechip）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。
我們常常可以借助相關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。
第9篇：常用統計學方法分析范文
隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。
一、統計學的基本發展趨勢
縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
（一）統計學與實質性學科結合的趨勢
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。
（二）統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining,又譯“數據掏金”）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號“要學會拋棄信息”。人們考慮“如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？”面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
二、統計教育的改革
(一)統計專業課程建設問題
專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。
(二)教學方法和教學手段的改革
統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。
2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。
3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。
（三）統計學與計算機教學相結合
教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。
（四）教學與實際的數據分析相結合
統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。
