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数据性质文献资料
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常见药理学数据处理错误的分析
药理学研究数据统计是建立在设计合理,客观观察,资料完整,记录准确的基础上,是分析样本,推论总体,透过偶然,找出规律的过程.统计分析的主要任务是进行显著性检验,而显著性检验是分析无效假设的概率(P),因此,经统计所得出的结论是概率性的,不是绝对的肯定和否定[1].熟悉统计学的基本概念,正确分析数据性质,就能恰当地选择统计方法,进行正确分析,得出正确结论.统计软件也无法帮助你进行数据性质的分析和选择正确的统计方法.很多数据处理错误是由实验设计不当引起的,而实验设计不当又是因为缺乏数据处理技能造成的,因此正确掌握数据处理方法可帮助进行合理的实验设计.现就药理学论文常见数据处理失误进行了分类,并对各类失误提出如下建议.
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医疗健康大数据的种类、性质及有关问题
按照不同来源,将医疗健康大数据分成医院医疗大数据、区域卫生服务平台医疗健康大数据、疾病监测大数据、自我量化大数据、网络大数据和生物大数据6类,探讨不同种类数据所具有的不同性质、医学价值及问题.