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临床医师统计学助手

临床医师统计学助手V15.0 电脑最新版

  • 大小:668K语言:简体中文更新日期:2021-03-17
  • 授权:免费德甲柏林赫塔类型:国产德甲柏林赫塔星级:
  • 平台:WinAll
  • 50%

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临床医师统计学助手是一款电脑医学统计德甲柏林赫塔,该工具能记录多种临床医学数据,很好的对各项指标进行计算,获得各种值,用于研究工作,更高效的完成数据处理。

这款德甲柏林赫塔用途专业,使用效果非常显著,可以对医学实验中的多种资料和对照组数据进行输入并记录保存。不仅如此,还能快速进行统计学计算,对数据进行快速运算得到想要的内容,可以为临床医师带来两样本均数t检验、方差分析、技术资料卡方检验、多个样本率卡方检验等多种数据的快速输入和检验,大大方便了医生的研究效率,将宝贵的时间进行更多的实验组操作,减少重复的运算过程,提升实验效率。德甲柏林赫塔傻瓜式操作使用非常简单,如同Excel般的使用方式,快速上手就能填入数据!

德甲柏林赫塔介绍

《临床医师统计学助手》 是为临床医师量身定做的一款简明医学统计学处理德甲柏林赫塔,界面直观,全傻瓜化操作,即使仅初通统计学也极易上手,具有t检验、方差分析、卡方检验、等级资料的秩和检验及ridit分析功能,内置《医学统计学傻瓜教程》,能使您在数小时内即可学会进行常见的统计学数据处理。

临床医师统计学助手图片

方差分析(F检验)教程

【例6】某院外科对三种消毒剂的杀菌效果进行考察。经过使用,以被消毒物品的残余细菌数(cfu/m2)为评价指标,试验结果如下表,试问三种消毒剂的效果是否存在差异?

临床医师统计学助手使用教程图片1

现在,我们来分析这个例子,与【例2】一样,本例也是计量资料,所不同的是,【例2】是两组,本例是三组。是不是也可以用“两样本均数t检验”方法,分别进行两两比较呢?答案是不行的,因为这样将会导致检验效率的下降,这时正确的统计学方法应该选用方差分析(F检验)。有必要重复一次,两组计量资料的比较应选用“t检验”,多组计量资料的比较应选用“F检验”,下面介绍方差分析的方法。

(1)选择“方差分析(F检验)”,分别输入三组的原始数据,德甲柏林赫塔会自动计算每组的均数±标准差,如果已知每组的均数±标准差,可在对应的表格内直接输入,不必再输入原始资料。

临床医师统计学助手使用教程图片2

(2)德甲柏林赫塔会自动计算F值(注意不是t值)及p值,p<0.05或p<0.01表示三组间不全相同,即至少有两组是不同的,而不是全不相同。

(3)当知道三组消毒剂的效果不一样后(本例p<0.01),我们仍然无法知道是不是三种消毒剂每一种效果都不一样,也不知道三种消毒剂哪一种效果最好,哪一种效果最差,如果想回答这些问题,还需要进行两两比较。本德甲柏林赫塔提供2种两两比较的方法,即“两两比较q检验”及“两两比较LSD-t检验”,结果基本上是一致的。

多样本率卡方检验教程

【例7】某院研究不同药物对焦虑患者的疗效,患者随机分为三组,分别为阿米替林组、帕罗西丁组、安慰剂组,问三组间疗效是否存在差异?

临床医师统计学助手使用教程图片3

四表格卡方检验是最简单的形式的卡方检验,当遇到多组卡方检验时,需要采用行×列表卡方检验,如下图。

临床医师统计学助手使用教程图片4

应用行×列表卡方检验的几点说明:

1、相对四表格卡方检验而言,行×列表卡方检验具有广泛的适用性,但要求每个格子的理论数足够大,如果发现某个格子中的理论数太小,应扩大观察例数。

2、一些等级资料,如临床疗效分为治愈、显效、好转、无效,临床检验结果分为 +、++、+++ 等,带有明显的半定量性质,对于等级资料行×列表卡方检验缺乏敏感性,应采用秩和检验或Ridit分析(下述)。

3、行×列表卡方检验结果p<0.05或p<0.01表示各组间不全相同,而不是全不相同。

秩和检验及Ridit分析教程

【例8】某院研究不同药物对支气管哮喘的患者的疗效,患者随机分为二组,分别为激素组、中药组,问两组间疗效是否存在差异?

临床医师统计学助手使用教程图片5

本例为等级资料,应采用秩和检验或Ridit分析(70%的医学杂志对等资料误用卡方检验!),如下图。

临床医师统计学助手使用教程图片6

秩和检验与Ridit分析可任选一种方法,首先都是求出“Z值”,然后得到“p值”,本例p<0.01,结论:激素组与中药组两组间疗效差异有显著意义。

直线相关与回归教程

【例9】测量不同年龄的儿童身高数据如下,问儿童年龄与身高是否存在关联?

临床医师统计学助手使用教程图片7

在科研与临床工作中,许多问题是存在关联的,如体表面积与身高、体重之间有明显的关联,直线的相关与回归即是研究两个变量之间的关联问题。两个变量的关联性分析,可以分解为两个问题,一是这两个变量是否存在相互关联,即相关问题;二是如果两个变量是有关联的,那么是什么样的数量关系,即回归问题,通常以回归方程来表示。现在回到【例9】,研究儿童年龄与身高之间是否存在关联呢?在德甲柏林赫塔中选择“直线相关与回归”,然后输入以上的数据,如下图。

临床医师统计学助手使用教程图片8

计算结果p<0.05,结论是儿童年龄与身高之间存在显著的关联,并得出回归方程 y=44.5278+10.9822x(y表示身高,x表示年龄)。

临床医师统计学助手使用教程图片8

更新内容

V15.0版本新增“正态分布数据生成工具”,能根据已知的均数、标准差及例数,一键自动生成一组随机正态分布数据。

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