醫學(xué)研究中的統計技術(shù)

　　在圖一的基礎上，再進(jìn)行尺度的重新調整，就可以顯示兩個(gè)響應的差值和均值了，至于如何判斷這兩個(gè)原始響應（y1和y2）的差值是否顯著(zhù)，可以依據圖二的解釋說(shuō)明輕松識別。

                             圖二  配對t檢驗的圖形解釋

　　將這一原理應用在剛才的案例上，可以得到如圖三所示的圖形。由該圖可知，正常飼料組和維生素E缺乏組之間的差值及其95%置信區間都遠大于0，說(shuō)明兩組小白鼠肝中維生素A的含量確實(shí)明顯不同，維生素E缺乏對小白鼠肝中維生素A的含量確有影響。這個(gè)可視化的結論與先前統計計算的結論完全一致，但相比之下，直觀(guān)形象了很多，適合于絕大多數非統計專(zhuān)業(yè)人士的理解。

                圖三  實(shí)際試驗的配對t檢驗圖

　　綜上所述，統計技術(shù)為我們在解決醫學(xué)研究中的問(wèn)題時(shí)提供了一個(gè)新思路、新方法，而在應用統計技術(shù)時(shí)，作為醫學(xué)工作者，不需要也沒(méi)有必要死記硬背一些繁雜的數學(xué)公式和推導過(guò)程。至關(guān)重要的原則有兩個(gè)：一是深入理解醫學(xué)研究資料的產(chǎn)生背景，二是掌握統計分析軟件JMP的基本操作。謹以此文拋磚引玉，希望能夠有更多的醫學(xué)專(zhuān)業(yè)人士從醫學(xué)統計學(xué)中獲得裨益。