临床医学研究的总体设计方案

临床医学研究的总体设计包括总体构思，积累资料，选择统计学方法三大板块。

1. 总体构思

1.1 选择研究课题[1]

选择研究课题是科研的起点，决定医学科研的成败，是学问、知识、经验和创新性思维的综合产物。选题主要来源于实践、理论、文献和招标4条途径，按学科分为基础医学研究（理论研究）、临床医学研究、预防医学研究3种类型。

选题必须符合目的性、科学性、创新性、先进性、实用性、可行性的6性要求。既具有明确的研究目的及其深度和广度；具有来源确凿的事实或理论依据；具备新发现、新发明、新技术、新方法、新材料的要求；具备研究的先进方法和先进仪器设备；具有推广和实用价值；具备课题实现的条件和可重复性。

1.2 查阅相关文献（文献检索）

文献检索是通过线索和实施检索的方法，来寻找具有参考价值的知识。它贯穿于科研的全过程，可起到启发思路、避免重复、帮助选题、指导科研、数据统计、成果判定等积极作用。文献检索的类型很广泛，主要有书本文献，包括图书、期刊、报纸、资料等；音像文献（视听文献），包括幻灯、录音、录像、摄影、电视等；电子文献，包括数据库（软盘、光盘等）和网络资料。

1.3 设计科研技术方案

科研技术方案包含4个方面的内容。一是必具备处理因素、受试对象和效应指标3大基本要素；二是严格遵循随机、对照、重复、均衡的4大基本原则；三是进行科学的样本量估计；四是符合实验和试验设计方法的要求。

2. 积累资料

积累资料贯穿于科研过程的始终，是获取原始资料数据，提供分析依据的关键环节。资料的积累和收集分经常性和研究性两种,前者指平时的日积月累,后者则是根据科研课题需要而组织的一次性专题调查或实验研究记录。

2.1 经常性资料

2.1.1 医疗机构的日常工作记录:包括门诊病历、住院病历、体检记录、居民健康档案等。

2.1.2 统计报表：如医院工作报表、职业病和地方病报表、传染病疫情报告、专用的报告卡片（出生、死亡、计划生育）。

2.1.3 影像学档案材料：包括电子计算机断层扫描装置（CT）、核磁扫描（MRI）、彩色多普勒（CDFI）等。

2.1.4 医学文献信息资料: 主要有书本文献，包括图书、期刊、报纸、资料等；音像文献（视听文献），包括幻灯、录音、录像、摄影、电视等；电子文献，包括数据库（软盘、光盘等）和网络资料。

2.2 研究性资料

2.2.1 科研记录：要以一以贯制的科学态度，随时详细记录，及时整理提炼，分段小结与回顾，及时发现问题，对缺项、错项等不合要求者随时纠正或补充。同时，查阅相关资料记录需引用的观点、理论或数据作为论据。

2.2.2 专题调查：主要针对流行病学事件和突发卫生事件所开展的现场调查、前瞻调查、回顾调查和追踪调查等。

3. 选择统计学方法

3.1 计数资料常用的统计学方法

3.1.1 X2检验

X2检验是计数资料中最常用的假设检验方法，主要用于推断两个或两个以上总体之间有关差异。

3.1.1.1 两组资料的X2检验

即四格表，2×2模式。

应用条件，首先须判断资料是否满足X2检验的基本要求。

当两组总合计数n≥40,且理论频数T≥5的资料,用X2检验基本公式;

当两组总合计数n≥40,且有一个格理论频数“1＜T＜5”，用X2检验校正公式;

当两组总合计数n≤40,或有T≤1,或有一个格子的实际频数为0时,用确切概率法.

3.1.1.2 配对资料的X2检验

是用配对数的4种对子数即配对计数的4种结果进行的X2检验。常用于疗效比较或检验方法的结果比较。

应用条件：配对计数的4种对子结果分别用a.b.c.d表示，可归纳为交叉排列的配对四格表。

b+c≥40，用配对四格表专用X2检验公式；

b+c＜40,用正配对X2检验公式。

3.1.1.3 多组差别性X2检验

即为多行多列（R×C）的列联表资料的假设检验。分3种类型。①R×2表：由多行两列组成，用于多个样本率的比较；②2×C表：由两行多列组成，用于两个样本构成比的比较；③R×C表：由多行多列组成，用于多个检本，构成比的比较。

应用条件：

理论频数设有1个格子的T＜1；

理论频数T＜5的格子数不超过1/5；

如果有1/5 上的格子理论频数T＜5，或有一个理论频数T＜1，则不能进行R×C的X2检验，可将理论数太少的行或列与相邻的行或列合并，或删除理论数太小的行或列。

3.2 计量资料常用的统计学分析方法

计量资料正态分布或近似正态分布用T检验，正态分布的变量频数分布特征用“X±S”表示，样本均数的分布特征用“X±Sx”表示。偏态分布的数据特征可用中位数M和四分位数间距Q或极差R表示。平均数（X）：反映一批数据的平均水平或集中趋势的集中点；标准差（S）：说明X对该批数据的代表性越好；“X±Sx”表示随机抽样时，以样本均数估计其所在总体的均数情况，Sx越小，用样本均数估计总体均数的误差越小。3.2.1 T检验

3.2.1.1 单组资料的T检验：

即样本均数与已知总体均数的T检验。样本均数为科研数据计算所得，总体均数来源于：①正常参考值或标准值；②文件记载的经验值；③普查值等。通过比较一个样本均数X与已知总体均数Uo的差别，来推断未知总体均数U与已知总体均数Uo是否有差别或相等。

3.2.1.2 配对资料的T检验：

常见检验类型有自身配对T检验，异体配对T检验，自身异体双重配对T检验。通过比较治疗前后或两种疗法的差值样本均数d与理论差值总体均数Uo（Uo=0）的差别，来推断未知差值总体均数Ud是否等于0。

3.2.1.3 两组资料的T检验：

常见检验类型有两个样本均数比较的T检验，两个几何均数比较的T检验，成组配对结合的T检验。

应用条件为：①定量资料；②正态分布或近似正态分布的资料；③小样本资料，每组n＜50,也可用于大样本资料；④方差齐性的资料S2大/ S2小＜3。通过比较两个样本均数X1与X2的差别来推断两个未知的总体均数U1与U2是否有差别或相等。

3.3 相关与回归

对于两个变量间关系的定量描述可采用直线相关和直线回归的方法。

3.3.1 两定量变量的直线相关分析

研究两定量变量间的互依关系，一致关系或平行关系。定量地描述两变量间是否有直线关系，以及相关的方向和密切程度的分析方法。例如身高与体重，体温与脉搏，年龄与血压，钉螺与血吸虫感染等。如果两个随机变量中，一个变量由小到大变化时，另一个变量也相应地由小到大(或由大到小)地变化，并且测得两变量组成的坐标点在直角坐标系中呈直线趋势，就称这两个变量存在直线相关关系。两变量间的直线相关关系用相关系数r描述。

3.3.1.1 应用条件

两定量变量呈正态分布的连续性资料；

两定量变量有直线趋势的资料（作散点图）；

两定量变量均为随机变量，而非人为选定的变量。

3.3.1.2 描述指标

相关系数r：描述两定量变量有直线关系的相关方向与相关关系密切程度的统计指标。

相关方向：r取值范围-1—+1之间。两变量呈同向变化时，0< P>

相关程度：经相关，如P<0.05，可进行分析，相关程度反映两定量变量关联的密切程度。r值越大，越接近1，表示两变量的关系越密切；r值越小，越接近0，表示两变量的关系越不密切；r=0表示无直线相关。

3.3.2 两定量变量的直线回归分析

研究的是两定量变量间的依存关系。并直线回归建立回归方程，用易测的变量去估计难测的变量。在做直线

回归分析以前，一般先做直线相关分析，对r检验有统计学意义后，在做直线回归分析。

3.3.2.1应用条件:概括为正态、直线、独立、等方差。

自变量X可以选定和精确测量，但应变量Y是服从正态分布的定量资料；

两定量变量呈直线关系的资料；

两观察值是互相独立的资料；

在自变量X的取值范围内，不论X取什么值，Y确有相同的方差。

3.3.2.2 描述指标

回归系数（斜率）b：b是描述两定量变量依存关系的变化方向和变化快慢的统计指标。

b的变化方向：即当一个变量在数量上每变化一个单位时，另一个变量平均变化多少。b＞0，表示y随着X 的增大而增大；b<0，表示y随着X的增大而减少；b =0为，表示y不随X而变化，即无直线依存关系。b 的变化快慢（斜度）：|b|越大，表示y随着X变化越快，其斜度大；|b|越小，表示y随着X变化越慢，其斜度小；

回归截距a：a为回归直线在Y轴上的截距，a＞0，表示直线与纵轴的交点在原点的上方；；a <0，表示直线与纵轴的交点在原点的下方；a =0，表示直线回归通过原点。

回归方程：y=a+bx，y为回归估计值，X为自变量，b为回归系数，a为截距。