發(fā)布時間：2022-07-19 02:55:32
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的1篇醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)研究，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
摘要:生物信息學(xué)的蓬勃發(fā)展已使醫(yī)學(xué)研究由宏觀逐步探索到微觀。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)作為一門醫(yī)學(xué)院校的基礎(chǔ)課程，其理論和方法在醫(yī)學(xué)研究的新要求下其理論和方法也有了新的發(fā)展與應(yīng)用。將生物信息學(xué)知識帶入醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課堂教學(xué)，介紹醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的新發(fā)展，不但能使學(xué)員了解到本學(xué)科的前沿研究內(nèi)容，有效地激發(fā)學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣，還能使他們掌握生物信息學(xué)研究的工具，提高今后從事醫(yī)學(xué)科研工作的能力。
關(guān)鍵詞:生物信息學(xué)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課堂教學(xué)
生物信息學(xué)融合了生物技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的大量方法，已逐漸成為發(fā)現(xiàn)生命過程中所蘊涵知識的一門重要學(xué)科。其基本問題主要包括：DNA分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析、分子進(jìn)化。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)作為醫(yī)科院校的基礎(chǔ)課程之一，長期以來其理論和方法就廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)的各類研究中。隨著生物新技術(shù)的誕生，在推動生物信息學(xué)發(fā)展的同時，醫(yī)學(xué)研究對象也由宏觀的病人、生物組織拓展到微觀的基因領(lǐng)域，所面對的實驗數(shù)據(jù)在性質(zhì)和結(jié)構(gòu)上也都有所不同，這對醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用提出了新的更高的要求。
目前，醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的很多原理和方法已成功地應(yīng)用于這些新研究之中，并在此基礎(chǔ)之上有了新的發(fā)展和改進(jìn)。如概率分布的知識與序列相似性分析、蛋白質(zhì)分類等技術(shù)密切相關(guān)；方差分析、非參數(shù)檢驗方法經(jīng)改進(jìn)和結(jié)合后在基因表達(dá)數(shù)據(jù)的前期分析中發(fā)揮了較好的作用；而聚類分析、判別分析、相關(guān)分析這些大家所熟知的統(tǒng)計學(xué)方法更是在基因分類和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建立中得到了廣泛的應(yīng)用。在進(jìn)行醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課堂教學(xué)時加入生物信息學(xué)方面的應(yīng)用實例，不僅可以使學(xué)員了解本學(xué)科研究的前沿和醫(yī)學(xué)、生物信息學(xué)研究的新發(fā)展，還可以提高學(xué)員對于醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)理論學(xué)習(xí)的興趣，掌握先進(jìn)的生物實驗數(shù)據(jù)分析方法，提高今后從事醫(yī)學(xué)科研的能力。下面，本文在回顧醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)授課主要內(nèi)容的基礎(chǔ)上，就醫(yī)學(xué)和生物信息學(xué)中的可能應(yīng)用舉例如下：
一、概率分布
概率分布（probabilitydistribution）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中多種統(tǒng)計分析方法的理論基礎(chǔ)。授課內(nèi)容一般包括：二項分布、Possion分布、正態(tài)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(biāo)的特征、醫(yī)學(xué)現(xiàn)象的發(fā)生規(guī)律等等。例如，臨床檢驗中計量實驗室指標(biāo)的參考值范圍就是依據(jù)正態(tài)分布和t分布的原理計算得到；許多醫(yī)學(xué)試驗的“陽性”結(jié)果服從二項分布，因此它被廣泛用于化學(xué)毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽性率的區(qū)間估計等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發(fā)病率很低的非傳染性疾病患病數(shù)或死亡數(shù)的分布，單位面積（或容積）內(nèi)細(xì)菌數(shù)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(xiàn)象進(jìn)行研究。
在生物信息學(xué)中概率分布也有一定應(yīng)用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質(zhì)）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(zhì)（或DNA）數(shù)據(jù)與公開數(shù)據(jù)庫進(jìn)行相似性序列比對。對于序列a和b，BLAST發(fā)現(xiàn)的高得分匹配區(qū)稱為HSPs。而HSP得分超過閾值t的概率P(H(a,b)>t)可以依據(jù)Poisson分布的性質(zhì)計算得到。
二、假設(shè)檢驗
假設(shè)檢驗（hypothesis）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中統(tǒng)計推斷部分的重要內(nèi)容。假設(shè)檢驗根據(jù)反證法和小概率原理，首先依據(jù)資料性質(zhì)和所需解決的問題，建立檢驗假設(shè)；在假設(shè)該檢驗假設(shè)成立的前提下，采用適當(dāng)?shù)臋z驗方法，根據(jù)樣本算得相應(yīng)的檢驗統(tǒng)計量；最后，依據(jù)概率分布的特點和算得的檢驗統(tǒng)計量的大小來判斷是否支持所建立的檢驗假設(shè)，進(jìn)而推斷總體上該假設(shè)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(shù)檢驗方法。
假設(shè)檢驗為醫(yī)學(xué)研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機(jī)抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數(shù)）與該年齡段兒童應(yīng)有的標(biāo)準(zhǔn)平均身高（總體均數(shù)）做u檢驗，其檢驗結(jié)果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標(biāo)準(zhǔn)身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長發(fā)育水平提供參考。又如，醫(yī)學(xué)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(shè)檢驗的方法在生物實驗資料的分析前期應(yīng)用較多，但由于研究目的和資料性質(zhì)不同，一般會對某些方法進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整和結(jié)合。
例如，基于基因芯片實驗數(shù)據(jù)尋找差異表達(dá)基因的問題。基因芯片（genechip）是近年來實驗分子生物學(xué)的技術(shù)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(shè)定實驗條件下的表達(dá)數(shù)據(jù)。為了從這海量的數(shù)據(jù)中尋找有意義的信息，在對基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程中，找到那些在若干實驗組中表達(dá)水平有明顯差異的基因是比較基礎(chǔ)和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達(dá)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(dá)水平的重復(fù)測量數(shù)據(jù)看作一個樣本，尋找差異表達(dá)基因的問題其實就可以采用假設(shè)檢驗方法加以解決。
如果表達(dá)數(shù)據(jù)服從正態(tài)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(dá)水平的差異。
但是，由于表達(dá)數(shù)據(jù)很難滿足正態(tài)性假定，目前常用的方法基于非參數(shù)檢驗的思想，并對其進(jìn)行了改進(jìn)。該方法分為兩步：首先，選擇一個統(tǒng)計量對基因排秩，用秩代替表達(dá)值本身；其次，為排秩統(tǒng)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(tǒng)計量有：任一特定基因在重復(fù)序列中表達(dá)水平M值的均值；考慮到基因在不同序列上變異程度的統(tǒng)計量，其中，s是M的標(biāo)準(zhǔn)差；以及用經(jīng)驗Bayes方法修正后的t-統(tǒng)計量：，修正值a由M的方差s2的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差估計得到。
三、一些高級統(tǒng)計方法在基因研究中的應(yīng)用
（一）聚類分析
聚類分析（clusteringanalysis）是按照“物以類聚”的原則，根據(jù)聚類對象的某些性質(zhì)與特征，運用統(tǒng)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(nèi)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(tǒng)計分析方法，其基本內(nèi)容包括：相似性度量方法、系統(tǒng)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(yī)學(xué)中諸如：人的體型分類，某種疾病從發(fā)生、發(fā)展到治愈不同階段的劃分，青少年生長發(fā)育分期的確定等問題。
近年來隨著基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的不斷積累，聚類分析已成為發(fā)掘基因信息的有效工具。在基因表達(dá)研究中，一項主要的任務(wù)是從基因表達(dá)數(shù)據(jù)中識別出基因的共同表達(dá)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(guān)聯(lián)性。這種探索完全未知的數(shù)據(jù)特征的方法就是聚類分析，生物信息學(xué)中又稱為無監(jiān)督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表達(dá)數(shù)據(jù)對基因（樣本）進(jìn)行聚類，將具有相同表達(dá)模式的基因（樣本）聚為一類，根據(jù)聚類結(jié)果通過已知基因（樣本）的功能去認(rèn)識那些未知功能的基因。對于基因表達(dá)數(shù)據(jù)而言，系統(tǒng)聚類法易于使用、應(yīng)用廣泛，其結(jié)果——系統(tǒng)樹圖能提供一個可視化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計算方法中，平均聯(lián)接法(AverageLinkageClustering)一般能給出較為合理的聚類結(jié)果2。
（二）判別分析
判別分析（discriminantanalysis）是根據(jù)觀測到的某些指標(biāo)的數(shù)據(jù)對所研究的對象建立判別函數(shù)，并進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）和支持向量機(jī)（SVMs）。
判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計量診斷學(xué)就是以判別分析為主要基礎(chǔ)迅速發(fā)展起來的一門科學(xué)。如臨床醫(yī)生根據(jù)患者的主訴、體征及檢查結(jié)果作出診斷；根據(jù)各種癥狀的嚴(yán)重程度預(yù)測病人的預(yù)后或進(jìn)行某些治療方法的療效評估；以及流行病學(xué)中某些疾病的早期預(yù)報，環(huán)境污染程度的堅定及環(huán)保措施、勞保措施的效果評估等。
在生物信息學(xué)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(zhǔn)確分類，如，基因的功能類、樣本歸結(jié)于疾病（正常）狀態(tài)等等。當(dāng)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(jìn)行分類，生物信息學(xué)中又稱為有監(jiān)督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中，對于已經(jīng)過濾的基因，前三種方法的應(yīng)用較為簡單。而支持向量機(jī)（SVMs）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）是兩種較新，但很有應(yīng)用前景的方法。
（三）相關(guān)分析
相關(guān)分析（correlationanalysis）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中研究兩變量間關(guān)系的重要方法。它借助相關(guān)系數(shù)來衡量兩變量之間的關(guān)系是否存在、關(guān)系的強弱，以及相互影響的方向。其基本內(nèi)容包括：線性相關(guān)系數(shù)、秩相關(guān)系數(shù)、相關(guān)系數(shù)的檢驗、典型相關(guān)分析等。
我們常常可以借助相關(guān)分析判斷研究者所感興趣的兩個醫(yī)學(xué)現(xiàn)象之間是否存在聯(lián)系。例如，采用秩相關(guān)分析我們發(fā)現(xiàn)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(guān)關(guān)系；采用線性相關(guān)方法發(fā)現(xiàn)中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關(guān)關(guān)系等等。
生物信息學(xué)中可以利用相關(guān)分析建立基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。如果將兩個不同的基因在不同實驗條件下的表達(dá)看作是兩個變量，相關(guān)分析所研究的正是兩者之間的調(diào)控關(guān)系。如采用線性相關(guān)系數(shù)進(jìn)行兩基因關(guān)系的分析時，其大小反應(yīng)了基因調(diào)控關(guān)系的強弱，符號則反應(yīng)了兩基因是協(xié)同關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為正），還是抑制關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為負(fù)）。
四、意義
生物信息學(xué)不僅是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的研究前沿，更是醫(yī)學(xué)研究由宏觀向微觀拓展的重要領(lǐng)域，其研究內(nèi)容已逐漸為多數(shù)醫(yī)學(xué)院校的學(xué)員了解和熟悉。而如何對新技術(shù)產(chǎn)生的生物實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確合理的分析，卻成為生物信息學(xué)研究的主要瓶頸之一。
在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課堂教學(xué)中引入生物信息學(xué)實例，而不僅僅局限于常見的醫(yī)學(xué)、衛(wèi)生領(lǐng)域的例子，將難以理解的統(tǒng)計理論和方法與前沿的生物實例相結(jié)合，拓寬了學(xué)員的視野，提高了學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣，更可以加深對所學(xué)知識的理解；與此同時，使學(xué)員掌握了生物實驗數(shù)據(jù)的先進(jìn)分析方法，擴(kuò)大了學(xué)員的知識面，提高了他們今后開展醫(yī)學(xué)科研工作的能力。
一、教材改革
1增強教學(xué)內(nèi)容的針對性
職業(yè)教育倡導(dǎo)以能力為本位，這點和應(yīng)試教育是完全不同的，在教授理論知識的同時，更應(yīng)注重學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)。傳統(tǒng)的教育內(nèi)容包括3方面：基本概念和方法，公式來源、推導(dǎo)和詳細(xì)的手工計算步驟，統(tǒng)計結(jié)果的解釋與分析[2]。雖然掌握基本的知識點能使學(xué)生更好地理解、應(yīng)用相關(guān)的統(tǒng)計學(xué)知識，但對一名醫(yī)學(xué)生而言，冗長的公式推導(dǎo)、諸多公式的適用范圍等都是枯燥的。所以，筆者認(rèn)為醫(yī)學(xué)生只要掌握統(tǒng)計學(xué)思考問題的基本方式、解決問題的基本思路和一些基本的統(tǒng)計學(xué)方法及其應(yīng)用的前提條件以及結(jié)果的解釋即可。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教材應(yīng)重點介紹醫(yī)學(xué)中常用的統(tǒng)計方法，并將統(tǒng)計理論與醫(yī)學(xué)實際數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，增加學(xué)生的感性認(rèn)識。最后，還應(yīng)適當(dāng)增加統(tǒng)計軟件部分，對醫(yī)學(xué)生而言，重點是培養(yǎng)統(tǒng)計思維和解決實際問題的能力。
2教學(xué)方式、方法改革
在教學(xué)中遵循從典型事例的個別特點推出同類事物的普遍特征，再由普遍特征上升到掌握事物的發(fā)展規(guī)律原則，提高學(xué)生對客觀世界的認(rèn)識。和傳統(tǒng)的教師講授、學(xué)生聽的方法不同，案例教學(xué)法側(cè)重實踐和案例的講解分析，以啟迪學(xué)生思維，強調(diào)教學(xué)過程中學(xué)生的主動參與，引導(dǎo)學(xué)生運用已學(xué)理論知識，去分析、歸納、演繹、推理、總結(jié)，從而達(dá)到鞏固知識的目的。在案例教學(xué)法中，應(yīng)嚴(yán)格篩選案例，案例應(yīng)是多維的，形成一個反映統(tǒng)計學(xué)不同內(nèi)容和不同方法的統(tǒng)計教學(xué)案例體系。案例應(yīng)盡可能做到簡單、常見、典型、有針對性，能夠反映本學(xué)科的重點和難點。教師在篩選案例時還應(yīng)做到緊扣章節(jié)內(nèi)容，若用一個案例可以貫穿前后章節(jié)的知識點，則教師應(yīng)反復(fù)講解讓學(xué)生加深理解。案例教學(xué)具有針對性、實踐性、應(yīng)用性、示范性及團(tuán)體合作等優(yōu)點，能克服傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)中的弊端，在教學(xué)中可將其與傳統(tǒng)的講授相結(jié)合。另外，教師也可以采用直觀、有趣的方式進(jìn)行教學(xué)，例如采用統(tǒng)計漫畫、統(tǒng)計詩歌、統(tǒng)計幽默等方式，寓教于樂，使枯燥乏味的統(tǒng)計學(xué)課程變得生動有趣。
3增加上機(jī)實訓(xùn)時間
實踐的主要目的是加強學(xué)生的職業(yè)技能培訓(xùn)，理論聯(lián)系實際。對于醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)而言，應(yīng)增加學(xué)生上機(jī)練習(xí)的時間，提高上機(jī)練習(xí)的效率。教師可在上課前錄入相關(guān)數(shù)據(jù)，減少學(xué)生因輸入大量數(shù)據(jù)而占用課堂的教學(xué)、練習(xí)時間。在上機(jī)實訓(xùn)中注重培養(yǎng)學(xué)生綜合應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)知識的能力，使學(xué)生所學(xué)的知識系統(tǒng)化、條理化。在應(yīng)用軟件方面，讓學(xué)生掌握Excel統(tǒng)計圖表繪制、基本數(shù)據(jù)整理編輯功能。SPSS是一款界面友好、易學(xué)易用、功能強大的國際通用統(tǒng)計軟件包，它基本包括了醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)常見、常用的內(nèi)容，學(xué)生學(xué)習(xí)起來積極性較高，教師講授重點是t檢驗、卡方檢驗、方差分析等內(nèi)容。在理論課上，可選用功能比較全面的計算器（具有普通運算和統(tǒng)計運算兩方面功能）。學(xué)生對于計算器的一般運算和函數(shù)運算的功能較為熟悉，但對于計算器的統(tǒng)計學(xué)功能了解甚少，所以在理論課上安排使用計算器統(tǒng)計功能的教學(xué)，在較短時間內(nèi)輕松完成復(fù)雜的計算，可減少課堂時間的占用，提高效率，使教師有更多的時間指導(dǎo)學(xué)生。在案例教學(xué)實踐中，以統(tǒng)計軟件作為案例教學(xué)的輔助工具，不僅可以滿足學(xué)生對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析的需要，而且統(tǒng)計分析結(jié)果以圖形的形式表現(xiàn)出來，可使案例教學(xué)更加直觀，加深學(xué)生對相關(guān)知識的理解。
二、加強學(xué)生的專業(yè)思想教育
1突出學(xué)科重要性
首先，應(yīng)向?qū)W生闡明醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的重要性。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)是研究醫(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)的科學(xué)，是一種方法學(xué)，它能指導(dǎo)醫(yī)學(xué)生在醫(yī)學(xué)研究與實踐中有效地獲取數(shù)據(jù)、正確地分析數(shù)據(jù)以合理地解釋所得到的結(jié)果。因此在教學(xué)中應(yīng)以醫(yī)學(xué)為背景，注重解決實際問題能力的培養(yǎng)。雖然我們發(fā)現(xiàn)在校生對統(tǒng)計學(xué)的重要性普遍認(rèn)識不足，但醫(yī)學(xué)生只要經(jīng)歷一定的臨床工作或醫(yī)學(xué)科研后，就會真正體會到統(tǒng)計學(xué)的重要性，知道統(tǒng)計學(xué)知識對他們很重要，并渴望有機(jī)會彌補統(tǒng)計學(xué)知識[3]。
2激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣
針對本課程數(shù)據(jù)多、公式多、推導(dǎo)多、運算多等特點，在理論授課時注意語言的易懂、幽默性，思維的嚴(yán)謹(jǐn)、合理性，內(nèi)容的有趣、互動性，盡量把抽象的概念、難理解的公式直觀化，使學(xué)生便于理解。抽象的問題變得生動、形象、具體，從而增加課堂信息容量，提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。在上機(jī)實訓(xùn)時，充分利用計算工具，使學(xué)生比較熟練地運用計算器和統(tǒng)計軟件，簡化運算過程，提高學(xué)習(xí)積極性[4]。另外，在有條件的情況下，可以讓學(xué)生參與到教師的科研課題中，帶學(xué)生進(jìn)入統(tǒng)計學(xué)的科研領(lǐng)域，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。
三、提高教師自身素質(zhì)
提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵在于教師，沒有高素質(zhì)的教師就難以培養(yǎng)出高素質(zhì)的學(xué)生。高職學(xué)校與普通高校在人才培養(yǎng)方面是有區(qū)別的，必須體現(xiàn)出其職業(yè)教育的特色———學(xué)有所長、學(xué)有所用，使學(xué)生能夠真正適應(yīng)社會，服務(wù)社會[5]。因此，高職高專教師應(yīng)具備扎實的理論功底，合理優(yōu)化的專業(yè)知識結(jié)構(gòu)，在課堂上真正成為學(xué)生學(xué)習(xí)知識的顧問，解決問題的參謀。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)是一門應(yīng)用型學(xué)科，它要求教師不但要精通統(tǒng)計學(xué)的基本原理和方法，還要有一定的醫(yī)學(xué)背景，這樣在授課過程中，才能將理論與實踐有機(jī)地聯(lián)系起來。此外，還要求教師具有熟練的計算機(jī)操作能力、較高的外語水平和統(tǒng)計方法的實際應(yīng)用能力。
四、改革考核方式
考核是教學(xué)的重要環(huán)節(jié)，可以評價學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和教師的教學(xué)質(zhì)量，以指導(dǎo)教學(xué)、推動教學(xué)。傳統(tǒng)的考核方式以筆試為主，考核方式改革后，減少了筆試成績在期末總評中的比例，增加上機(jī)考核成績所占比例，兩項成績在期末總評中的比例可達(dá)60%~80%，其余20%~40%由平時上機(jī)練習(xí)、課堂提問、討論課等平時成績組成。另外在理論、實訓(xùn)考試中既要注重知識應(yīng)用的考核，又要注重案例分析的考核，從而不斷培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維和分析能力。（本文作者：楊艷單位：保山中醫(yī)藥高等專科學(xué)校）
一、概率分布
概率分布（probabilitydistribution）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中多種統(tǒng)計分析方法的理論基礎(chǔ)。授課內(nèi)容一般包括：二項分布、Possion分布、正態(tài)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(biāo)的特征、醫(yī)學(xué)現(xiàn)象的發(fā)生規(guī)律等等。例如，臨床檢驗中計量實驗室指標(biāo)的參考值范圍就是依據(jù)正態(tài)分布和t分布的原理計算得到；許多醫(yī)學(xué)試驗的“陽性”結(jié)果服從二項分布，因此它被廣泛用于化學(xué)毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽性率的區(qū)間估計等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發(fā)病率很低的非傳染性疾病患病數(shù)或死亡數(shù)的分布，單位面積（或容積）內(nèi)細(xì)菌數(shù)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(xiàn)象進(jìn)行研究。
在生物信息學(xué)中概率分布也有一定應(yīng)用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質(zhì)）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(zhì)（或DNA）數(shù)據(jù)與公開數(shù)據(jù)庫進(jìn)行相似性序列比對。對于序列a和b，BLAST發(fā)現(xiàn)的高得分匹配區(qū)稱為HSPs。而HSP得分超過閾值t的概率P(H(a,b)>t)可以依據(jù)Poisson分布的性質(zhì)計算得到。
二、假設(shè)檢驗
假設(shè)檢驗（hypothesis）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中統(tǒng)計推斷部分的重要內(nèi)容。假設(shè)檢驗根據(jù)反證法和小概率原理，首先依據(jù)資料性質(zhì)和所需解決的問題，建立檢驗假設(shè)；在假設(shè)該檢驗假設(shè)成立的前提下，采用適當(dāng)?shù)臋z驗方法，根據(jù)樣本算得相應(yīng)的檢驗統(tǒng)計量；最后，依據(jù)概率分布的特點和算得的檢驗統(tǒng)計量的大小來判斷是否支持所建立的檢驗假設(shè)，進(jìn)而推斷總體上該假設(shè)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(shù)檢驗方法。
假設(shè)檢驗為醫(yī)學(xué)研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機(jī)抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數(shù)）與該年齡段兒童應(yīng)有的標(biāo)準(zhǔn)平均身高（總體均數(shù)）做u檢驗，其檢驗結(jié)果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標(biāo)準(zhǔn)身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長發(fā)育水平提供參考。又如，醫(yī)學(xué)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(shè)檢驗的方法在生物實驗資料的分析前期應(yīng)用較多，但由于研究目的和資料性質(zhì)不同，一般會對某些方法進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整和結(jié)合。
例如，基于基因芯片實驗數(shù)據(jù)尋找差異表達(dá)基因的問題。基因芯片（genechip）是近年來實驗分子生物學(xué)的技術(shù)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(shè)定實驗條件下的表達(dá)數(shù)據(jù)。為了從這海量的數(shù)據(jù)中尋找有意義的信息，在對基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程中，找到那些在若干實驗組中表達(dá)水平有明顯差異的基因是比較基礎(chǔ)和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達(dá)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(dá)水平的重復(fù)測量數(shù)據(jù)看作一個樣本，尋找差異表達(dá)基因的問題其實就可以采用假設(shè)檢驗方法加以解決。
如果表達(dá)數(shù)據(jù)服從正態(tài)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(dá)水平的差異。
但是，由于表達(dá)數(shù)據(jù)很難滿足正態(tài)性假定，目前常用的方法基于非參數(shù)檢驗的思想，并對其進(jìn)行了改進(jìn)。該方法分為兩步：首先，選擇一個統(tǒng)計量對基因排秩，用秩代替表達(dá)值本身；其次，為排秩統(tǒng)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(tǒng)計量有：任一特定基因在重復(fù)序列中表達(dá)水平M值的均值；考慮到基因在不同序列上變異程度的統(tǒng)計量，其中，s是M的標(biāo)準(zhǔn)差；以及用經(jīng)驗Bayes方法修正后的t-統(tǒng)計量：，修正值a由M的方差s2的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差估計得到。三、一些高級統(tǒng)計方法在基因研究中的應(yīng)用
（一）聚類分析
聚類分析（clusteringanalysis）是按照“物以類聚”的原則，根據(jù)聚類對象的某些性質(zhì)與特征，運用統(tǒng)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(nèi)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(tǒng)計分析方法，其基本內(nèi)容包括：相似性度量方法、系統(tǒng)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(yī)學(xué)中諸如：人的體型分類，某種疾病從發(fā)生、發(fā)展到治愈不同階段的劃分，青少年生長發(fā)育分期的確定等問題。
近年來隨著基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的不斷積累，聚類分析已成為發(fā)掘基因信息的有效工具。在基因表達(dá)研究中，一項主要的任務(wù)是從基因表達(dá)數(shù)據(jù)中識別出基因的共同表達(dá)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(guān)聯(lián)性。這種探索完全未知的數(shù)據(jù)特征的方法就是聚類分析，生物信息學(xué)中又稱為無監(jiān)督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表達(dá)數(shù)據(jù)對基因（樣本）進(jìn)行聚類，將具有相同表達(dá)模式的基因（樣本）聚為一類，根據(jù)聚類結(jié)果通過已知基因（樣本）的功能去認(rèn)識那些未知功能的基因。對于基因表達(dá)數(shù)據(jù)而言，系統(tǒng)聚類法易于使用、應(yīng)用廣泛，其結(jié)果——系統(tǒng)樹圖能提供一個可視化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計算方法中，平均聯(lián)接法(AverageLinkageClustering)一般能給出較為合理的聚類結(jié)果2。
（二）判別分析
判別分析（discriminantanalysis）是根據(jù)觀測到的某些指標(biāo)的數(shù)據(jù)對所研究的對象建立判別函數(shù)，并進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）和支持向量機(jī)（SVMs）。
判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計量診斷學(xué)就是以判別分析為主要基礎(chǔ)迅速發(fā)展起來的一門科學(xué)。如臨床醫(yī)生根據(jù)患者的主訴、體征及檢查結(jié)果作出診斷；根據(jù)各種癥狀的嚴(yán)重程度預(yù)測病人的預(yù)后或進(jìn)行某些治療方法的療效評估；以及流行病學(xué)中某些疾病的早期預(yù)報，環(huán)境污染程度的堅定及環(huán)保措施、勞保措施的效果評估等。
在生物信息學(xué)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(zhǔn)確分類，如，基因的功能類、樣本歸結(jié)于疾病（正常）狀態(tài)等等。當(dāng)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(jìn)行分類，生物信息學(xué)中又稱為有監(jiān)督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中，對于已經(jīng)過濾的基因，前三種方法的應(yīng)用較為簡單。而支持向量機(jī)（SVMs）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）是兩種較新，但很有應(yīng)用前景的方法。
（三）相關(guān)分析
相關(guān)分析（correlationanalysis）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中研究兩變量間關(guān)系的重要方法。它借助相關(guān)系數(shù)來衡量兩變量之間的關(guān)系是否存在、關(guān)系的強弱，以及相互影響的方向。其基本內(nèi)容包括：線性相關(guān)系數(shù)、秩相關(guān)系數(shù)、相關(guān)系數(shù)的檢驗、典型相關(guān)分析等。
我們常常可以借助相關(guān)分析判斷研究者所感興趣的兩個醫(yī)學(xué)現(xiàn)象之間是否存在聯(lián)系。例如，采用秩相關(guān)分析我們發(fā)現(xiàn)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(guān)關(guān)系；采用線性相關(guān)方法發(fā)現(xiàn)中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關(guān)關(guān)系等等。
生物信息學(xué)中可以利用相關(guān)分析建立基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。如果將兩個不同的基因在不同實驗條件下的表達(dá)看作是兩個變量，相關(guān)分析所研究的正是兩者之間的調(diào)控關(guān)系。如采用線性相關(guān)系數(shù)進(jìn)行兩基因關(guān)系的分析時，其大小反應(yīng)了基因調(diào)控關(guān)系的強弱，符號則反應(yīng)了兩基因是協(xié)同關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為正），還是抑制關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為負(fù)）。
四、意義
生物信息學(xué)不僅是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的研究前沿，更是醫(yī)學(xué)研究由宏觀向微觀拓展的重要領(lǐng)域，其研究內(nèi)容已逐漸為多數(shù)醫(yī)學(xué)院校的學(xué)員了解和熟悉。而如何對新技術(shù)產(chǎn)生的生物實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確合理的分析，卻成為生物信息學(xué)研究的主要瓶頸之一。
在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課堂教學(xué)中引入生物信息學(xué)實例，而不僅僅局限于常見的醫(yī)學(xué)、衛(wèi)生領(lǐng)域的例子，將難以理解的統(tǒng)計理論和方法與前沿的生物實例相結(jié)合，拓寬了學(xué)員的視野，提高了學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣，更可以加深對所學(xué)知識的理解；與此同時，使學(xué)員掌握了生物實驗數(shù)據(jù)的先進(jìn)分析方法，擴(kuò)大了學(xué)員的知識面，提高了他們今后開展醫(yī)學(xué)科研工作的能力。
還有一些醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法目前也逐漸應(yīng)用于生物信息學(xué)研究中，諸如：遺傳算法、熵理論等等。但這些方法已經(jīng)超出了醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課堂教學(xué)的范圍，我們將嘗試在第二課堂或選修課中，作為補充知識進(jìn)行講授，供那些學(xué)有余力的學(xué)員學(xué)習(xí)交流摘要:生物信息學(xué)的蓬勃發(fā)展已使醫(yī)學(xué)研究由宏觀逐步探索到微觀。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)作為一門醫(yī)學(xué)院校的基礎(chǔ)課程，其理論和方法在醫(yī)學(xué)研究的新要求下其理論和方法也有了新的發(fā)展與應(yīng)用。將生物信息學(xué)知識帶入醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課堂教學(xué)，介紹醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的新發(fā)展，不但能使學(xué)員了解到本學(xué)科的前沿研究內(nèi)容，有效地激發(fā)學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣，還能使他們掌握生物信息學(xué)研究的工具，提高今后從事醫(yī)學(xué)科研工作的能力。
關(guān)鍵詞:生物信息學(xué)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課堂教學(xué)
教育是科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)振興的基礎(chǔ)，在全國上下貫徹落實《中國教育發(fā)展改革和發(fā)展綱要》《中共中央國務(wù)院關(guān)于深化教育改革全面推進(jìn)素質(zhì)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(yīng)這一新形式，推進(jìn)素質(zhì)教育，培養(yǎng)大批高質(zhì)量、高素質(zhì)的各類專門人才已進(jìn)行著多方面的改革。
眾所周知，醫(yī)學(xué)是理論性、實踐性很強的學(xué)科。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)更是一門既有復(fù)雜理論知識，又有豐富應(yīng)用技巧的醫(yī)學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)課程。它是科研設(shè)計、資料的搜集、整理和分析的靈魂，應(yīng)用于居民健康狀況評價、醫(yī)療衛(wèi)生實踐和醫(yī)學(xué)科研，涉及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域。其教學(xué)內(nèi)容貫穿于研究設(shè)計到論文撰寫的全過程。如何適應(yīng)新形勢，迅速推廣醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)知識，在滿足醫(yī)學(xué)科研需要的同時實現(xiàn)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的自身發(fā)展，是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計教育面臨的重要課題。我國醫(yī)學(xué)統(tǒng)計教育面臨的主要問題是：①教學(xué)對象的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)普遍較差，教學(xué)手段落后。②醫(yī)學(xué)研究進(jìn)一步向宏觀和微觀發(fā)展，信息數(shù)據(jù)更加復(fù)雜化、多元化和大數(shù)量化。我們利用多媒體計算機(jī)輔助教學(xué)CAI系統(tǒng)具備較好的獨立性、可參與性與知識的全面、系統(tǒng)性，以及多媒體組合的高效性等諸多優(yōu)點，解決了上述問題。利用多媒體技術(shù)，我們可以讓學(xué)生做到“所學(xué)即所見、所聞即所學(xué)”，適當(dāng)拓寬內(nèi)容的深度和廣度，提高靈活性，大大增強學(xué)生的參與感和實踐能力，以創(chuàng)造傳統(tǒng)教學(xué)手段所達(dá)不到的效果。同時，還可利用計算機(jī)對學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)行評估并決定進(jìn)度，實現(xiàn)因材施教。
進(jìn)入21世紀(jì)以后，信息技術(shù)飛速發(fā)展，現(xiàn)代統(tǒng)計工具從計算器發(fā)展到計算機(jī)為主，能應(yīng)用相關(guān)的統(tǒng)計軟件處理醫(yī)學(xué)科研數(shù)據(jù)已成為必備的能力。否則，一方面有人不懂得選用正確的統(tǒng)計方法，使大量的信息和統(tǒng)計數(shù)據(jù)得不到有效的利用；另一方面又盲目使用計算機(jī)和統(tǒng)計軟件，不管是什么研究類型的數(shù)據(jù)都簡單地交給計算機(jī)處理，用計算機(jī)取代統(tǒng)計，勢必造成大量統(tǒng)計方法的濫用和誤用。醫(yī)學(xué)研究的許多數(shù)據(jù)關(guān)系到病人的治療、轉(zhuǎn)歸，甚至生死，統(tǒng)計方法的誤用會導(dǎo)致嚴(yán)重的論理問題。我們利用計算機(jī)、統(tǒng)計軟件、多媒體教學(xué)課件相結(jié)合，使課堂教學(xué)擺脫大量的繁瑣演算的束縛，在單位時間內(nèi)講授的信息量將會大幅度增加。統(tǒng)計學(xué)教學(xué)不再是數(shù)據(jù)的羅列和公式的堆砌，而是研究設(shè)計的藝術(shù)和數(shù)據(jù)表達(dá)的藝術(shù)，并使學(xué)生體會到統(tǒng)計思維和推理的樂趣。
近年來我們進(jìn)行了一些改革措施，取得了相應(yīng)的成果，現(xiàn)總結(jié)如下：
一、積極申報院級教學(xué)研究立項的課題：
(1)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)多媒體CAI教學(xué)系統(tǒng)的研究和應(yīng)用（2001年）
(2)醫(yī)學(xué)研究生統(tǒng)計學(xué)課程教學(xué)模式的改革（2002年）
(3)《心理統(tǒng)計學(xué)》多媒體課件的制作及題庫的構(gòu)建（2004年）
另外開了《醫(yī)學(xué)科研數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計分析》選修課
二、進(jìn)行了一系列的教學(xué)改革措施：
(1)教學(xué)內(nèi)容上所進(jìn)行的改革，具體做到了“四增三減”：減少了目前已無必要講授的詳細(xì)手工計算步驟與技巧；減少了復(fù)雜的公式推導(dǎo)，改為公式內(nèi)涵的剖析；減少了部分淺顯內(nèi)容，改為自學(xué)或課堂討論；增加了“實驗設(shè)計和調(diào)查設(shè)計”；增加了“醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)軟件使用”；增加了“多元統(tǒng)計分析”；增加了“醫(yī)學(xué)統(tǒng)計應(yīng)用錯誤的診斷”。
(2)在教學(xué)手段上進(jìn)行了以下幾方面的改革：建立了醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)多媒體CAI教學(xué)系統(tǒng)；開設(shè)了統(tǒng)計學(xué)電腦實驗課；開設(shè)了“醫(yī)學(xué)統(tǒng)計應(yīng)用錯誤的診斷”討論課。
(3)在考試內(nèi)容和形式上的改革：著重考核醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)綜合分析能力以及正確應(yīng)用統(tǒng)計方法和糾正錯誤能力。不考死記硬背、公式和定理。
三、發(fā)表相關(guān)論文：
(1)醫(yī)學(xué)科研論文中t檢驗誤用分析皖南醫(yī)學(xué)院學(xué)報2002，21（2）
(2)醫(yī)學(xué)科研論文中x2檢驗誤用分析皖南醫(yī)學(xué)院學(xué)報（論文待發(fā)表）
(3)皖南地區(qū)中學(xué)生傷害危險因素的病例對照研究，中華流行病學(xué)雜志，2003，24(7)
(4)膽石病病因的臨床流行病學(xué)研究現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)2001，28（4）
四、編寫的教材：
(1)《醫(yī)學(xué)科研方法與臨床流行病學(xué)》（2003.8，安徽大學(xué)出版社）
(2)《預(yù)防醫(yī)學(xué)》（第2版）（2003.8，人民軍醫(yī)出版社）
(3)《心理統(tǒng)計學(xué)》（2004.8，安徽大學(xué)出版社與北京科學(xué)技術(shù)出版社）
(4)《心理評估學(xué)》（2004.5，安徽大學(xué)出版社與北京科學(xué)技術(shù)出版社）
(5)《衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)實習(xí)指導(dǎo)》（2003.10，安徽大學(xué)出版社）
(6)《流行病學(xué)實習(xí)指導(dǎo)》（2002.8，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社）
五、成果創(chuàng)新點：
(1)將統(tǒng)計學(xué)軟件、多媒體教學(xué)模式首次引入我院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)之中；
(2)將統(tǒng)計思維和科研創(chuàng)造性實踐相結(jié)合，注重學(xué)生科研能力的培養(yǎng)；
(3)改革了醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)手段、考試方法；
(4)首次在我院學(xué)生中開設(shè)“醫(yī)學(xué)科研統(tǒng)計應(yīng)用錯誤的診斷”討論形式的教學(xué)模式
(5)特別注重教師主導(dǎo)作用與學(xué)生能動性統(tǒng)一
(6)編寫“醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)”相關(guān)教材
六、成果應(yīng)用情況：
(1)已經(jīng)將改革的內(nèi)容應(yīng)用于我院專科生、本科生和碩士生的“醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)”；
(2)在本科生和碩士生的教學(xué)手段上采用“多媒體CAI教學(xué)”模式；
(3)在考試內(nèi)容已作了相應(yīng)的改革；
(4)已經(jīng)將“醫(yī)學(xué)科研統(tǒng)計應(yīng)用錯誤的診斷”應(yīng)用于皖南醫(yī)學(xué)院學(xué)報的論文審閱之中。
以上是對近年來“醫(yī)學(xué)統(tǒng)計教學(xué)模式改革”的總結(jié)，我們突出了“醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)軟件和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計應(yīng)用錯誤的診斷”三方面的教學(xué)改革，敬請各位專家評審，不足之處，請多提寶貴意見，非常希望我們的教學(xué)成果能得到各位專家的肯定。
【摘 要】醫(yī)學(xué)統(tǒng)計教學(xué)改革以講授SPSS統(tǒng)計軟件，結(jié)合中醫(yī)學(xué)專業(yè)最新國內(nèi)外相關(guān)研究成果中的統(tǒng)計設(shè)計和統(tǒng)計方法，解決目前醫(yī)學(xué)統(tǒng)計教學(xué)中存在的潛在問題，有效地提高中醫(yī)藥院校學(xué)生的統(tǒng)計實踐能力和專業(yè)科研能力。
【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)；教學(xué)改革；科研論文；SPSS軟件
醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)是醫(yī)藥專業(yè)學(xué)生的必修課程之一，此課程的教學(xué)效果直接關(guān)系到醫(yī)學(xué)專業(yè)和藥學(xué)專業(yè)學(xué)生的科研能力，因此我校基于中醫(yī)學(xué)專業(yè)本碩連讀實驗班《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》課程施行了教學(xué)改革，采用雙語教學(xué)模式，結(jié)合SPSS軟件講授英文醫(yī)學(xué)論文中的統(tǒng)計設(shè)計與統(tǒng)計方法，提高學(xué)生的基本科研素養(yǎng)，培養(yǎng)學(xué)生統(tǒng)計設(shè)計思維和解決科研中遇到的實際問題的能力。
1 增加統(tǒng)計軟件SPSS實驗課
醫(yī)學(xué)統(tǒng)計課程定理內(nèi)容較多且抽象難懂，而醫(yī)學(xué)院校的學(xué)生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱，傳統(tǒng)的教學(xué)方式會使學(xué)生對醫(yī)學(xué)統(tǒng)計的理論知識難理解，也會導(dǎo)致醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的教學(xué)效果不達(dá)標(biāo)。因此，在教學(xué)改革實驗課上進(jìn)行SPSS的講解和教學(xué)演示，教授學(xué)生統(tǒng)計軟件SPSS菜單中的統(tǒng)計方法英文表達(dá)和如何解讀統(tǒng)計軟件輸出的結(jié)果，這樣可以簡化計算過程，提高學(xué)生學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計的學(xué)習(xí)興趣，還能行之有效的增強學(xué)生解決實際問題的能力。SPSS統(tǒng)計軟件具有操作簡單，容易被學(xué)生掌握。過去用計算器要經(jīng)過很多步驟計算和畫圖，現(xiàn)在用統(tǒng)計軟件畫出來的頻數(shù)直方圖、散點圖、箱圖、回歸曲線既快又準(zhǔn)。SPSS統(tǒng)計軟件教學(xué)大量地節(jié)省了教學(xué)的板書時間，增加了學(xué)生的信息量，開闊了學(xué)生的統(tǒng)計知識面，進(jìn)一步達(dá)到醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)改革的目的，即不是注重傳統(tǒng)的統(tǒng)計概念，而是更專業(yè)的強調(diào)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的使用條件和具體實施方法，發(fā)揮統(tǒng)計的實際應(yīng)用作用。
2 進(jìn)行醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的雙語教學(xué)
本次教改的主要目的是要提高學(xué)生的科研能力，而目前的現(xiàn)狀是中醫(yī)藥在醫(yī)學(xué)研究發(fā)展方面的貢獻(xiàn)沒有西醫(yī)顯著，所以這就要求我們加緊與國外醫(yī)學(xué)研究者增加交流，把我們的最新成果用統(tǒng)計學(xué)驗證其醫(yī)學(xué)方面的研究意義。因此，中醫(yī)藥院校的學(xué)生應(yīng)在提高自身的統(tǒng)計學(xué)應(yīng)用能力的前提下，熟悉英文表達(dá)，在日常教學(xué)中逐漸用英語把實驗結(jié)果和統(tǒng)計學(xué)方法用英文表達(dá)出來，那么這種教育改革對于學(xué)生自身素質(zhì)的提高、社會競爭力的提高都是非常有幫助的。所以在本次教改日中，我們增加了統(tǒng)計學(xué)專業(yè)術(shù)語的英文表達(dá)方式，真正的達(dá)到學(xué)以致用的目的，也是為我們的國粹――中醫(yī)與中藥的國際化發(fā)展增添一份力量。
3 注重統(tǒng)計分析，實現(xiàn)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的專業(yè)課題融合
醫(yī)學(xué)課題完成的質(zhì)量與水平離不開統(tǒng)計分析，只有正確、有效的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計分析，才能得出可信的結(jié)論。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計分析是將醫(yī)學(xué)專業(yè)知識與統(tǒng)計學(xué)知識相結(jié)合，運用統(tǒng)計學(xué)原理和方法雖所得資料進(jìn)行科學(xué)的加工、整理和分析，用正確的統(tǒng)計指標(biāo)和方法描述取得的結(jié)果，并作出科學(xué)的推斷。在課題的具體研究中，實驗設(shè)計和統(tǒng)計方法的選擇是學(xué)生遇到的最大困難，大多數(shù)學(xué)生能想到的統(tǒng)計方法不是相關(guān)回歸就是t檢驗或方差分析，并沒有在實驗之前想好課題研究的統(tǒng)計設(shè)計方案。因此，在本次教學(xué)改革中我們對常用的設(shè)計方案：完全隨機(jī)設(shè)計、配對設(shè)計、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計、拉丁方設(shè)計、序貫設(shè)計、析因設(shè)計、正交設(shè)計等，并結(jié)合課題做了具體的實例講解，實現(xiàn)了醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的專業(yè)課題融合。
教學(xué)中增加前沿國際學(xué)術(shù)論文統(tǒng)計方法分析環(huán)節(jié)，一是，看醫(yī)學(xué)論文中的統(tǒng)計方法表達(dá)方式，二是，和學(xué)生專業(yè)融合，學(xué)到最新最快的醫(yī)學(xué)研究方向，當(dāng)然這要和醫(yī)學(xué)專業(yè)的專業(yè)課教師先溝通，篩選適合學(xué)生參考學(xué)習(xí)的科學(xué)研究結(jié)果。
4 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)，增加師生交流
使用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)進(jìn)行第二課堂輔助教學(xué)。本次教學(xué)改革為了提高醫(yī)學(xué)統(tǒng)計課程教學(xué)質(zhì)量，充分利用教學(xué)資源增加師生交流的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)。在我校的校園青果軟件中，在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計課程的網(wǎng)頁中制作了常用的統(tǒng)計模型和統(tǒng)計實例分析，極大地豐富了教學(xué)資源和教學(xué)手段。同時幫助學(xué)生校正修改參加大學(xué)生創(chuàng)業(yè)項目和大學(xué)生挑戰(zhàn)杯項目中所遇到的統(tǒng)計問題，進(jìn)一步增加了學(xué)生學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的積極性，使學(xué)生能主動地參與醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的科研實踐，提高了教學(xué)效果。
