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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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QT离散度何去何从?
自从80年代末Day和Campbell等[1]正式提出QT离散度(QT dispersion,QTd)作为心电图检测指标以来,10年间有关QTd的论文大量涌现.尽管其中大多数作者对这一指标预测心脏性猝死持肯定的态度,但持否定意见者为数也不少,且有逐渐增多的趋势.肯定和否定的矛盾,持续而剧烈的争论使矛盾的实质已趋明朗.
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二氧化硅、矽肺与肺癌病因分析
职业性接触含硅粉尘与肺癌,以及矽肺与肺癌的关系问题,很早从临床、病理、流行病学等方面进行了许多研究,但迄今仍有肯定和否定的两种观点.不过近来关于尘肺,
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循证医学和临床流行病学
随着现代科学技术的日新月异,人们不断地开发研制许多新技术、新药物,并期望应用于临床医学.但是,如何客观的肯定和否定这些新技术和药物的临床科学价值是十分重要的.前已述及,临床医疗对象是单一病人,患者的病情、病程等个体差异构成了临床科研的复杂性,传统的临床科研方法难以客观反映试验结果的真实价值.而临床流行病学应用临床科研方法学,面向患病群体、着眼疾病的整体性规律,使研究结果建立在科学依据之上,从而更具有科学性和临床应用价值.