開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，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12篇統計學標準差，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。

第1篇

【關鍵詞】孕婦;步行;步態;胸部;骨盆;生物力學

ABSTRACT:fortablewalkingvelocity,amplitudesofpelvicandthoracicrotations,andtheircoordinationwerecomparedbetweenthetwogroups.ResultsComfortablewalkingvelocitywassignificantlyreduced.Therotationalamplitudesofpelvisandthoraxweresomewhatreduced,withsignificantlysmallerintraindividualstandarddeviations.AlsopelvisthoraxRelativeFourierPhasewasalittlesmaller;itsintraindividualstandarddeviationwassignificantlyreducedatvelocities≥1.06m/s.ConclusionThegeneralpatternofgaitkinematicsinpregnantwomenisverysimilartothatofnulligravidae.Pregnantwomenexperienceddifficultiesinrealizingtheharderantiphasepelvisthoraxcoordinationthatwasrequiredathigherwalkingvelocities.

KEYWORDS:pregnantwomen;walking;gait;pelvis;thorax;biomechanics

長期以來,人們一直認為妊娠影響孕婦的步態運動。Foti等研究發現,孕婦步行時跖屈的動量減少,髖關節外展的動量及骨盆的傾斜度均增加,骨盆的傾斜度的改變存在較大的個體差異[1]。Nagy等報道孕婦最舒適的步行速度顯著性降低,亦存在較大的個體差異[2]。但Foti等認為這種變化并無統計學意義,并發現懷孕對步長或步周期長無顯著性影響[1]。上述研究顯示,孕婦的步態發生改變,但研究結果并不一致。大約25%患有妊娠相關骨盆痛的孕婦和5%產后患者需要就診治療,重癥患者常常出現步行障礙[3]。對正常孕婦運動協調的研究可作為今后研究妊娠相關骨盆痛的步態運動的基礎。筆者研究懷孕對步行時水平面上骨盆和胸廓運動協調的影響,以期有助于從生物力學的角度進一步了解妊娠相關骨盆痛患者的步態運動。

1對象與方法

1.1對象選取年齡20～45周歲的健康未孕婦女(對照組)和健康孕婦(孕婦組)作為觀察對象。對照組13例,年齡中位數27歲(22～36歲),體質量中位數75kg(45～95kg),身高中位數172cm(157～190cm);孕婦組12例,年齡中位數32歲(30～38歲),體質量中位數76.5kg(67.5～89kg),身高中位數172cm(162～180cm)。

1.2方法

1.2.1儀器步行儀(BiostarGiant,荷蘭AlmereBiometrico公司);三維運動捕捉系統(Optotrak,加拿大NDI公司)。

1.2.2方法受試者以不同速度在步行儀上行走。骨盆、胸廓和足部的運動由三維運動捕捉系統光學鏡頭拍攝記錄。2組光學鏡頭位于受試者的身后。在受試者的胸背部第6胸椎棘突的位置和骶骨兩髂后上棘之間各有一輕金屬架,用尼龍束帶將金屬架固定其上,金屬架上有3個可發紅外光裝置,構成一個剛體。為了捕獲步行時足跟著地和足趾離地時的瞬間,在每側足跟和第五跖趾關節處各安裝一可發出紅外線的裝置。實驗裝置見圖1[4]。實驗開始時先讓受試者在步行儀上行走3～5min,接著步行速度從0.17m/s每間隔1～2min增加0.11m/s,至1.72m/s。步行過程中,測試受試者最舒適步行速度和最大步行速度。每個速度下的數據采集共30s,抽樣頻率為100Hz。

圖1測量步行時胸廓和骨盆運動的實驗裝置（略）

Fig1Experimentalsetupformeasuringthethoracicandpelvicmovementsduringwalking

1.2.3指標胸廓和骨盆的剛體在空間的運動代表各自的三維運動。設定剛體x、y、z軸的正方向為人體解剖位的前、上、左方位。通過計算xy象限上的反正切角度得出骨盆和胸廓在水平面上旋轉角度的時序。骨盆和胸廓的旋轉運動幅度(rotationalamplitude,RA)是從各自的運動時序上確定每一個步周期內最大與最小的角度差的絕對值。軀干的旋轉運動時序是將骨盆運動時序與胸廓的運動時序相減而生成。在每一速度下對骨盆、胸廓和軀干的所有步周期的RA進行計算,取均值,分別確定為骨盆、胸廓和軀干的RA,并計算各自標準差。

應用快速離散傅立葉變換計算公式計算出每個運動時序的連續傅立葉相的時序。骨盆和胸廓的傅立葉相差時序是由胸廓的傅立葉相時序與骨盆的傅立葉相時序相減而產生。運用圓周統計學計算出骨盆和胸廓運動的傅立葉相差(relativefourierphase,RFP)及其個體內標準差。若RFP為0,表示同相協調運動;若RFP為180°,則表示反相協調運動。

1.3統計學處理應用SPSS10.0軟件,采用方差檢驗,P<0.05為差別有統計學意義。

2結果

2.1步行速度正常孕婦的最舒適步行速度中位數1.06m/s(0.72～1.28)m/s,對照組為1.17m/s(0.83～1.50)m/s,2組比較差別有統計學意義(P<0.05)。

2.2骨盆和胸廓RA及其個體內標準差骨盆RA先是隨著步行速度的增加(0.94～1.06m/s)而逐漸減小,然后隨著步行速度的增加而逐漸增加(圖2A)。孕婦組和對照組骨盆RA分別為(9.1±福建醫科大學學報2008年5月第42卷第3期吳文華等：正常孕婦步行時骨盆與胸廓水平面的旋轉運動3.5)°和(7.7±3.2)°,其速度效應差別有統計學意義(P<0.05)。孕婦骨盆RA的個體內標準差較對照組減少(P<0.05),孕婦組和對照組的值分別為(1.3±0.4)°和(1.6±0.5)°(表1)。

圖2對照組和孕婦組在不同步行速度下各部位的旋轉運動幅度（略）

Fig2Rotationalamplitudesofthepelvis,thethoraxandthetrunkduringgaitatdifferentwalkingvelocitiesofthecontrolsubjectsandthehealthypregnantwomen

表1各變量的速度效應和組別效應（略）

Tab1Theeffectsofvelocityandgrouponthevariables(repeatedmeasuresANOVAs)

胸廓RA基本維持穩定而變化不大直至步行速度增至0.8m/s時,然后隨著步行速度的遞增而漸減少(圖2B)。經方差檢驗,速度的效應差別有統計學意義(P<0.05)。孕婦胸廓RA的個體內標準差比對照組減少(P<0.05)。孕婦組和對照組的均值分別為1.2°和1.7°,其速度效應差別有統計學意義(P<0.05)。

軀干RA是隨著行步速度的增加而遞增的(圖2C),孕婦的軀干RA較對照組約小1°,其速度效應有統計學意義(P<0.05),孕婦軀干RA的個體內標準差較對照組小(P<0.05),孕婦組和對照組的值分別為(0.7±0.3)°和(1.0±0.4)°,其速度效應有統計學意義(P<0.05)。在最舒適的步行速度下,孕婦骨盆和軀干RA較對照組小(P<0.05)。

2.3RFP及其個體內標準差

圖3對照組和孕婦組在不同步行速度下的傅立葉相差及其個體內的標準差（略）

Fig3Relativefourierphaseanditsintraindividualstandarddeviationbetweentransversepelvicandthoracicrotationsatdifferentwalkingvelocitiesofthecontrolsubjectsandthehealthypregnantwomen

2組RFP均隨著速度的增加而增加(圖3A),呈一條S形曲線,在速度為0.83,1.17m/s的區域內最為陡峭。孕婦的RFP較對照組小7°。其步行速度效應有統計學的意義(P<0.05)。RFP的個體內的標準差與速度的關系有點不規則(圖3B),隨著速度的遞增而增加,直至速度到達0.94～1.17m/s;接著是一個平臺或稍有點下降,在最舒適的步行速度時,達到最高值。孕婦的RFP的個體內標準差較對照組小(P<0.05),其速度效應差別有統計學意義(P<0.05)。

孕婦的孕周數與RFP的個體內標準差相關系數為－0.68,差別有統計學意義(P<0.05)。在最舒適的步行速度下,孕婦的RFP及其個體內標準差均比對照組小(P<0.05)。

3討論

3.1總體上孕婦的步態運動正常在2組中,速度對RA、骨盆胸廓RFP及其個體內的標準差的影響相似(圖2～3),由此得出結論,孕婦的步態運動從總體上講是正常的。懷孕和行走本身就具有高度的相容性,從進化學的角度而言,這并不難理解[5]。盡管如此,孕婦的最舒適的步行速度明顯的下降,RA變小,尤其是在最舒適的速度下骨盆和軀干RA的減少具有顯著性差異。他們的個體內標準差減少,具有統計學意義。骨盆和胸廓RFP變小,在最舒適的速度下具有顯著性差異,其個體內標準差變小,在快速行走的速度下(≥1.06m/s),這種差別有統計學意義。孕周數與此個體內的標準差呈顯著性負相關。孕婦必須適應懷孕的改變,比如體質量的增加。本研究揭示在孕婦身上發生了輕微但是連貫一致的運動學變化,這點與以往文獻報道的有所不同[12]。

3.2孕婦骨盆胸廓旋轉運動的RFP孕婦選擇在低速下步行不能用節約能量的觀點來解釋,因為當步行速度低于(或高于)最舒適的速度時,須消耗更多的能量[5]。盡管如此,低速行走獲得了更多時間來對微擾進行反應[6],這也許是孕婦由于額外的載荷或本體覺受干擾而選擇低速行走的原因,目的是為了避免出現快速步行時的運動協調模式。

本研究表明,未懷孕婦女的最舒適步行速度出現在RFP的曲線上的平臺起始段,而孕婦最舒適步行速度則是出現在曲線陡坡的半山腰處,此時2組間的RFP的差值為44°。當孕婦快速步行時,RFP值較高,但其變異性很小,這提示了對孕婦而言,完成大的RFP的步態是有困難的,這種現象同樣發生在背著負荷的受試者、慢性下腰痛患者、妊娠相關骨盆痛產后的患者[4,78]。出現較小RFP的步態運動可以由許多種不同的限制性因素造成,妊娠便是其中之一。

比較骨盆、胸廓和軀干旋轉運動的個體內標準差,他們的平均值分別為1.25°,1.29°和0.66°。如果骨盆和胸廓的旋轉運動的控制是相互獨立的話;而實際上,它的值小得多。因此,骨盆和胸廓的旋轉運動似乎是同時受到控制的,雖然軀干的旋轉運動在快速行走的協調方面不是一個“必須的變量”[9],因為軀干的旋轉缺乏時間維。顯然,RFP是和時間變量有關,它也許是快速步行時的必須變量,以確保快速行走時骨盆的旋轉運動必須被胸廓的反向旋轉運動所平衡[10]。就孕婦的步態而言,快速行走時骨盆和胸廓的慣性沖量將會增加,這也許是孕婦無法實現大的RFP步態運動的原因。

3.3孕婦步態運動的變異性自從Bernstein引入了“探索變異性”以來,對運動的變異性研究漸漸興起。運動的變異性常常被認為是具有功能性,才有可能有靈活性、適應性;然而變異性會消耗能量及增加損傷的可能性,因此變異性的功能性必須看是針對何種情形而言[1114]。

一個較為奇怪的現象是骨盆與胸廓間的RFP的個體內的變異的最大值在非常靠近最舒適步行速度的地方出現。Masani等人發現地面作用力的變異在最舒適步行速度時最小[15],也許在最舒適的速度下,身體重心的垂直運動是必須的變量,而在水平面上的骨盆和胸廓間的RFP在快速步行時則變成是必須的變量。撇開RFP的變異性是如何發揮作用的,在懷孕期間,尤其在懷孕晚期,RFP的變異性是如何在最舒適步行速度下增加并且在快速行走時減少有待于進一步研究。

筆者認為,正常孕婦的步態運動學特征與未懷孕的婦女相似。盡管如此,2組間存在著許多細微的差別。孕婦的最舒適步行速度較對照組顯著性下降。骨盆、胸廓和軀干的RA較對照組小。他們的個體內的標準差則較對照組低。在最舒適步行速度下,骨盆和軀干的RA較對照組小。孕婦組的RFP較對照組小,在速度≥1.06m/s,個體內的標準差呈顯著性減少,尤其是在懷孕晚期表現更為明顯。

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第2篇

地質統計學是在上世紀六七十年代隨著采礦業的興起而誕生的一門基于數學地質學科的交叉學科。地質統計學在區域化變量的基礎上將變差函數作為基本工具，針對在空間分布上具有隨機性和結構性的自然現象進行研究，地質統計學可以對具有結構性、隨機性、變異性的空間數據進行無偏內插估計，對數據的離散型和波動性進行模擬。在煤田煤質的計算中，地質統計學充分考慮煤田樣本點的方向、位置和彼此間距，比傳統方法在煤層煤質數據插值上具有更大的優勢。

2方法

2.1樣本數據

本研究中選擇的煤田地質構造復雜、煤種豐富，研究中選擇了24個樣本點，硫分分別為0.49，0.48，0.60，0.36，0.55，0.52，0.55，0.96，0.55，0.77，0.81，0.59，0.55，0.50，0.60，0.49，0.64，0.83，0.38，1.01，0.68，0.55，0.97，0.48，其中最大為1.01，最小為0.36。將煤層煤樣硫分化驗后進行插值比較，更適合對地質統計學進行插值運用。

2.2地質統計學中的插值方法

地質統計學中，克里金法占據著重要的地位，克里金法對待估樣本點內的已知數據進行測試，結合樣本點的大小、形狀及空間分布，掌握樣本點之間的相互關系，從而進行無偏估計。對于數據點較多的樣本，內插結果具有較高的可信度。

2.2.1區域變量及協方差。

研究中將（zx）統稱為呈空間分布的變量，也叫區域化變量，（zx）反映空間屬性的分布特征。為了對區域化變量的變異性進行描述，引入協方差函數。不同的兩點x和x+h處對應的不同區域化變量（zx）和（zx+h）之間的差只于兩點的空間位置有關。協方差函數cov[（zx），（zx+h）]=E[（zx）（zx+h）]-E[（zx）]E[（zx+h）]=cov（h），其中E（）為均值。

2.2.2參數分析。

不同點所對應的區域化變量（zx）和（zx+h）的差的方差的一般作為（zx）在X軸上的變異函數，記作P（h），P（h）=0.5var[（zx）-（zx+h）]，其中va（r）為均方差。在滿足二階平穩的條件下，P（h）=0.5E[（zx）-（zx+h）]2。樣本點的空間距離大時，相關性較小，變異性較大；空間距離小時，相關性較大，變異性較小。在實際研究中，將樣本點的空間距離按照不同等級劃分，針對不同的樣本點，求出距離的平均值和P（h）的平均值，連接（h，P（h））后得出實驗變異函數，結合最小二乘法得出理論變異函數和相關參數，后文理論數據的得出建立在理論變異函數的球狀模型和指數模型的基礎上。

3結果分析

3.1數據預處理

為了使克里金法插值滿足正態分布的要求，需對數據進行預處理，本研究中采用偏度和峰度檢驗法對分布狀態進行分析，實驗油田煤層硫分布服從正態分布，從理論上講，完全可以利用克里金插值法。

3.2插值精度比較

研究中采用交叉驗證法對插值精度進行評價。在研究變量（zx）的過程中，除去采樣點xi（i=1，2，3，…，n）處的（zx）屬性值（zxi），其他屬性值不變，根據剩下的n-1個屬性值，進行誤差分析和插值精度評價。在交叉驗證的方法中，常選用標準均方根、平均標準差、誤差均方根、平均預測標準差、平均誤差來預測總體誤差，第1項的指標越大越好，后4項指標越小越好，插值精度越高。常規插值方法和克里金插值比較選用誤差均方根和平均誤差進行，不同的克里金插值模型選用以上5項指標進行比較。

3.2.1插值比較。

在克里金法的應用中，采用簡單克里金法、普通克里金法、泛克里金法進行比較，三種方法中分別采用球狀模型和指數模型進行擬合；在常規插值方法的應用中，采用距離反比法、多項式插值、徑向基函數三種方法。

3.2.2克里金插值法之間的比較。

普通克里金法與泛克里金法的球狀模型和指數模型的平均誤差都是-0.00024和0.00183；誤差均方根分別是0.14219和0.14100；平均預測標準差為0.12921和0.12772；平均標準差為-0.00098和-0.00945；標準均方根為1.08810和1.08410。通過分析發現，球狀模型中的普通克里金法和泛克里金法各項指標相同，球狀模型中的平均誤差和平均標準差小于其他4種指標。對于誤差均方根、平均預測標準差和標準均方根預測誤差，普通克里金法和泛克里金法與其他方法差別不明顯。由此可見，在克里金插值的應用中，普通克里金法和泛克里金法的球狀模型精度最高，優于常規方法。

4結束語

第3篇

關鍵詞：碘伏；腹腔鏡

由于醫學技術的迅猛發展，科學技術的變革更新，微創技術越來越多的應用到手術中。腹腔鏡外科技術是外科微創化的重要組成部分[1]。為了更好的配合手術醫生，保證手術能夠更高效的完成，必須有一個清晰的手術視野，因此如何更好的長時間的保證手術鏡頭的清晰和防霧是一個重要環節。目前的臨床上多采用濕紗布對鏡頭進行擦拭，但是時間一長效果就很差，而且反復的擦拭降低了工作效率。對此，本研究對100例采用腹腔鏡進行手術的患者分別采用碘伏擦拭鏡頭（A組）和濕紗布擦拭鏡頭（B組）進行比較，現報告如下。

1資料與方法

1.1一般資料 經南京市婦幼保健院倫理委員會同意，選擇2014年 6～12月在我院行宮腹腔聯鏡手術的患者100例，納入標準：年齡20～40歲，平均24.3歲，標準差為5.2；體質量42～59 kg，平均54.8 kg，標準差為5.8；身高150～170 cm，平均162.1 cm，標準差為7.1；手術時間1.0～2.1 h，平均1.32 h，標準差為0.08；術前未服用鎮靜、催眠藥，無神經精神類疾病史等。采用隨機、雙盲、對照的研究方法，隨機分為碘伏干預組（A組）和常規護理組（B組）各72例，兩組一般資料比較，差異無統計學意義（均P>0.05）。

1.2方法

1.2.1護理方法 A組手術開始即鏡頭進入患者體腔前，用0.5%的碘伏棉球擦拭鏡頭的前端，干紗布擦拭鏡頭周圍多余碘伏溶液后，置于患者腹腔。B組術開始即鏡頭進入患者體腔前，用濕紗布擦拭鏡頭的前端，干紗布擦拭鏡頭周圍多余溶液后，置于患者腹腔。

1.3 記錄10 min、20 min、30 min、40 min、50 min兩組鏡頭起霧的次數

1.4統計學處理 采用GraphPad Prism version 5.0統計軟件進行分析，符合正態分布的計量資料以均數±標準差（x±s），組間比較采用成組t檢驗，組內比較配對t檢驗，計數資料比較采用χ2檢驗，P

2結果

2.1兩組患者的身高、體重、年齡、手術時間無統計學差異（P>0.05）。

2.2兩組手術鏡頭在10 min、20 min、30 min起霧的次數無統計學差異（P>0.05）見表1。

2.3兩組手術鏡頭在40 min、50 min起霧次數有統計學差異，（P

3討論

腹腔鏡手術鏡頭起霧的原因在于人體的腹腔內外溫差較大，而鏡頭本身是金屬的溫度較低，在進入人體體腔后遇到熱氣，所以容易在鏡頭產生水霧，從而影響手術野的暴露。因此腹腔鏡鏡頭的起霧處理是一個必須要解決的問題，在目前不能更換鏡頭的情況下，如何采用先進的方法降低腹腔鏡鏡頭起霧的次數是我們關心的話題。

碘伏系有表面活性劑與碘絡合成的不穩定絡合物，用碘伏液擦拭攝像鏡頭目鏡，表面活性劑起載體與助溶作用，可以形成一層保護膜，消弱了霧氣對鏡頭的附著力[2]，使用碘伏擦拭后的鏡面，可以形成慢反射[3]。

A組腹腔鏡手術鏡頭和B組腹腔鏡手術鏡頭在10 min、20 min、30 min3個時點內所測得的起霧次數沒有統計學差異（P>0.05）見表1。說明如果時間較短的話在目前無法改變鏡頭冷熱度的情況下，沒有任何的辦法可以減少鏡頭的起霧次數。

A組腹腔鏡手術鏡頭和B組腹腔鏡手術鏡頭在40 min、50 min 2個時點內所測得的起霧次數有統計學差異（P

隨著社會不斷的發展，文明程度的逐漸提高，對事物的發展起著影響作用的因子也越來越多，本研究采用碘伏干預的模式，對腹腔鏡鏡頭進行擦拭，在前30 min兩組鏡頭的防霧效果還沒有多大的差別，但是隨著手術時間的推移，碘伏中的化學成份開始起作用起霧次數大大減少，更加說明碘伏擦拭的重要性。

本研究將不同碘伏擦拭用于腹腔鏡手術，明顯的降低了手術中鏡頭起霧的次數，同時提高護理工作的滿意度，增加了醫生對我們的信任感，是一種有效的護理干預模式。

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第4篇

樣本標準差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)2]i從1到n，總體標準差=√{∫[-∞+∞](x-E(X))2f(x)dx}f(x)是總體的概率密度，E(X)是總體的期望。

如是總體，標準差公式根號內除以n。如是樣本，標準差公式根號內除以（n-1)。二式差一個自由度，n與n-1。

平均數是統計學術語，是表示一組數據集中趨勢的量數，是指在一組數據中所有數據之和再除以這組數據的個數。它是反映數據集中趨勢的一項指標。解答平均數應用題的關鍵在于確定“總數量”以及和總數量對應的總份數。

（來源：文章屋網 ）

第5篇

一、結果

1．考試成績總體情況本次參加考試的學生共87人，其中最高分96分，最低分48分，平均分75.93分，標準差為10.47，不及格7人，及格率僅為91.95%。

2．改革班與傳統教學班考試成績比較改革班參加考試的學生44人，其中最高分96分，最低分56分，平均分為76.86分，標準差為10.02，不及格2人，及格率為95.45%；傳統教學班參加考試的學生43人，其中最高分93分，最低分48分，平均分為74.98分，標準差為10.95，不及格5人，不及格率為88.37%。改革班與傳統教學班平均分和及格率差別無統計學意義（t＝0.839，p＝0.404；P＝0.266）（見下表）。客觀題改革班平均分為49.8分，傳統教學班為49.4分（t＝0.274，p＝0.785）；主觀題改革班平均分為27.1分，傳統教學班為25.6分（t＝1.35，p＝0.181）。以客觀題為自變量x、主觀題為應變量y，進行相關分析，得r＝0.635，P＝0.000。

3．改革班與傳統教學班分數段及優良率比較教學改革班44人，優良（≧80分）人數為18人，優良率為40.9%；傳統教學班43人，優良（≧80分）人數為15人，優良率為34.9%。

二、討論

為了讓課堂教學模式改革班的學生積極參與課堂活動，我們在教學中運用了研討法教學、合作學習、以問題為基礎的教學方法及指導自學等方式為學生提供探究型學習環境，引導學生主動學習，讓學生在教師教學之前，學習教學內容，完成教師布置的任務。醫學統計學一直是學生難學、教師難教的課程。計算機技術的快速發展為統計學的教學和應用提供了良好的平臺，在教學課時不變的情況下，增加了SPSS軟件實習的內容。

改革班班級平均分76.86分，傳統班74.98分；改革班標準差10.02分，傳統班10.95分；改革班及格率95.45%，傳統班88.37%；改革班優良率40.9%，傳統班34.9%。在班級平均分、及格率及優良率上改革班均高于傳統教學班。主觀題得分改革班（27.1分）高于傳統班（25.6分）；對客觀題和主觀題進行相關分析，得r＝0.635（P＝0.000），說明扎實的基礎知識有利于促進學生的綜合應用、分析和評價能力。

學生考試成績說明學生是可以接受教學改革的方法，同時說明學生的潛力是巨大的，學生有能力完成教師布置的各項任務。但改革中也存在一些問題，如在案例教學中，課堂上直接進入案例討論，導致教學內容的系統性較差。

雖然影響學生考試成績的因素很多，但分析考試成績仍可以了解學生的學習情況和教師的教學效果，發現存在的問題，這對以后的教學改革工作有一定的指導意義。

作者：談榮梅 單位：紹興文理學院醫學院

第6篇

【關鍵詞】 中劑量；重組人生長激素；特發性矮小癥；安全性

特發性矮小癥是臨床常見兒童矮小癥， 嚴重影響兒童健康發育， 若治療不及時徹底必將對患兒發育、兒童正常身高造成嚴重影響， 生活質量明顯下降。目前臨床診斷特發性矮小癥難度較大， 常與非GH缺乏性矮小、部分性生長激素不敏感等混淆， 導致誤診漏診現象的產生[1]， 臨床治療中由于缺乏重組人生長激素的指引， 臨床效果較差。rhGH治療是近年來臨床研究較多的治療方式， 效果顯著， 作者對周口市中醫院收治的70例特發性矮小癥患兒進行分組研究， 具體報告如下。

1 資料與方法

1. 1 一般資料 本院自2010年8月～2012年8月收治的70例特發性矮小癥患兒， 男40例， 女30例， 年齡5～15歲， 平均年齡（9.62±1.38）歲。納入標準：相較同年齡、同性別、同地區患兒身高均值在2個標準差以下；生長速率均在5 cm/年以下；骨齡正常或延遲；rhGH激發試驗中峰值>10 μg/L；患兒出生時體重、身長均正常， 身材勻稱；無營養性或全身性疾病， 染色體及內分泌均正常。

1. 2 方法 所有兒童均經同一人、使用同一儀器對體重、身高、BA情況及評估發育進行觀察評估， 采用2005年中國兒童身高標準， 按照國際統一標準Tan-ner對兒童第二特征進行評定， 男童以容積>4 ml、女童以發育進入B2期視為進入青春發育標志。遺傳靶身高計算：父母平均身高±6.5 cm。遺傳靶身高標準差計算：TH減成年身高后除標準差， 根據中國人腕骨發育標準CHN法對兒童BA進行評估。治療1～3年后間隔3個月對患者生長因子、甲狀腺功能、生長因子受體、注射部位、空腹情況等進行觀察， 間隔半年對患者BA進行復查。兩組兒童均采用rhGH（長春金賽藥業有限責任公司， 國藥準字S10980101）治療， 觀察組使用劑量0.15 IU/kg， 參考組使用劑量為0.11 IU/kg， 每周1次， 均采用皮下注射方式給藥， 注射位置大腿外側、臍周、上臂外側。在對兩組患者進行治療時， 同時對其運動、飲食、睡眠等均行合理指導， 治療3年。

1. 3 統計學方法 本次研究所有患者的臨床資料均采用SPSS18.0統計學軟件處理， 計量資料采用均數±標準差表示（ x-±s）， 采用t檢驗， 計數資料組間對比采用χ2檢驗， P

2 結果

2. 1 相較治療前， 治療1年、治療2年、治療3年后， 觀察組兒童身高增加速度分別為（11.62±2.46）cm/年、（7.83±1.35）cm/年、（7.16±1.28）cm/年， 相較治療前（4.25±1.32）cm/年差異有統計學差異（P

2. 2 治療1年、治療2年、治療3年后， 觀察組兒童骨齡進展為（1.05±0.16）歲、（1.27±0.32）歲、（1.41±0.35）歲， 參考組兒童骨齡進展為（1.31±0.75）歲、（1.39±0.82）歲、（1.45±0.76）歲， 兩組間數據比較差異有統計學意義（P

2. 3 治療中觀察組兒童出現1例T4降低， 2例空腹血糖升高， 停藥并進行積極對癥處理后痊愈， 參考組兒童出現2例T4降低， 給予對癥處理后痊愈， 數據比較無統計學意義（P>0.05）。

3 討論

生長是兒童最基本的生理特征， 也是兒童健康情況的直接反應。在兒童生長發育過程中， 年生長速率是判斷兒童生長情況的標準。小兒生長發育過程具有連續和不均衡特征， 一般

特發性矮小癥治療最終目的是改善患者最終身高， 提高患者生活質量， 目前重組人生長激素治療是治療特發性矮小癥公認的方法[4]。臨床研究顯示， 隨著劑量的增加， 兒童升高增加速度越快， 本次研究中， 觀察組兒童采用中劑量重組人生長激素治療， 參考組兒童采用小劑量重組人生長激素治療， 治療3年間， 觀察組兒童生長速度明顯大于參考組， 比較差異有統計學意義（P

總之， 中劑量重組人生長激素治療特發性矮小癥能夠在短期內促進其生長速度， 提高成年PAH， 而治療中不會引起青春發育提前等， 無嚴重不良反應， 值得推廣使用。

參考文獻

[1] 蘇喆， 杜敏聯， 李燕虹， 等. 重組人生長激素對不同生長激素分泌狀態青春前期矮小患兒近期療效分析. 臨床兒科雜志， 2007， 25（12）：988-992， 1013.

[2] 熊豐， 董文科， 王偉， 等. 不同劑量重組人生長激素治療特發性矮小癥的療效觀察. 2011年第11屆中華醫學會兒科學分會內分泌遺傳代謝學組學術會議， 2011.

[3] 樊洪靜， 朱岷， 王旭榮， 等. 中劑量重組人生長激素治療特發性矮小癥的療效觀察. 重慶醫科大學學報， 2012， 37（12）：1059-1062.

第7篇

門診隨機抽取首診的原發性高血壓患者247例，按順序分為兩組。A組128例，早晨服用苯 磺酸氨氯地平5～10mg qd；B組119例，每天服用硝苯緩釋片10～20mg bid。兩組均合用氫氯 噻嗪片(DCT)12.5～25mg qd。治療前及治療后兩周、四周作動態血壓(ABP)檢測，分析降壓 和血壓變異(BVP)數值。結果 治療后兩至四周，兩組降壓效果經分析無差 異(P＞0.05)，但比較兩組白天的BVP幅值(mmHg)的SD有明顯差異：兩周后收縮壓A組vs B組為11.45±2.4vs 12.78±2.75；四周后為9.33±2.48 vs 11.49±2.87(P＜ 0.05)。結論 氨氯地平和硝苯地平緩釋片雖有相似的降壓療效，但前者 還有減輕血壓變異的療效。

［關鍵詞］ 氨氯地平；硝苯地平緩釋片；血壓變異；靶器官損害

中圖分類號：R544.1；R972＋.4 文獻標識碼：B

文章編號：1009_816X(200 8)01_0053_02

臨床上對高血壓的治療有多種鈣離子拮抗劑(CCB)可供選擇，雖然都有降壓效果，但各種CCB 之間各有不同的分子結構和藥理特點；根據大型RCT研究表明，氨氯地平在降壓的同時，有 明確的保護心腦血管的作用［1］。本文觀察兩種CCB藥物對降壓的療效和對平穩BVP 的效果，探討氨氯地平對心腦血管的保護機理。

1 資料與方法

1.1 一般資料：2002年5月至2007年8月間，選擇門診首診高血壓(1級和2級高血壓經生活 指導一月以上 仍無好轉，3級當天治療)，并完成診治取得完整數據的共247例。其中A組128例，B組119例 。兩組均能正常工作、學習和生活。診斷與分級按《實用內科學》2002年第11版標準［ 2］。

A組128例中：男69例，女59例，年齡24～65(47±7)歲。高血壓1級42例 ，2級63例，3級23例。B組共119例；男66例，女53例，年齡22～67(46±8)歲。高血壓1級27 例，2級71例，3級21例。兩組病例組成經P值檢驗無差異(P＞0.05)。首診時作常規心 電圖、眼底動脈檢查以及尿常規、尿微量蛋白，血脂、血糖等檢驗，排除了明顯靶器官損害 、合并代謝綜合征等影響血壓及療效的因素。

1.2 方法：用藥方法：A組：1級和2級高血壓者服用氨氯地平(北京賽科藥業生產)5mg qd ，3級高血壓服用氨氯地平10mg qd。B組：1級和2級高血壓者服用硝苯地平緩釋片(江蘇揚子 江 藥業生產)10mg bid，3級高血壓服用硝苯地平緩釋片(青島黃海制藥生產)20mg bid。以上兩 組中1級高血壓患者均加服氫氯噻嗪(DCT)12.5mg gd，2、3級高血壓患者均加用DCT 25mg q d。

檢測方法：用Space Lab90207型無創性便攜式動態血壓監測儀，按常規白天每20分鐘、夜 間每30分鐘一次；監測期間仍從事日常活動和工作，但要求避免劇烈活動、熬夜、過度疲勞 。監測所得各時段有效數據備用分析。

1.3 統計學方法：全部數據用SPSS V13.0簡體中文版處理統計：降壓療效用24hABP平均 血壓標準差；以均數標準差(x－±s)公式 分析。統計BVP幅度，采用“時域方法”即在一段時間內血壓的標準差(SD)作為量化指標 ［3］；分別統計白天收縮壓標準差(dSSD)、白天舒張壓標準差(dDSD)、夜間收縮壓 標準差(nSSD)、夜間舒張壓標準差(nDSD)。兩組數值比較用配對t檢驗，P＜0.05 示有統計學差異。根據ABP發生的“杓狀圖形”規律，把白天時段定為5：30～21：30夜間時 段定為：22：00～5：30。

2 結果

病人降壓療效對比：見表1，兩組降壓治療后血壓變化無顯著性差異(P＞0.05)；但兩 組治療前后血壓變異特別是兩組白天的BVP幅值(mmHg)的SD有明顯差異(見表2)。

3 討論

從統計比較分析可見，兩組的降壓療效無明顯差異，說明根據高血壓分級合理使用CCB藥量 并合理搭配DCT劑量，病人都能達到降壓目標［2］。但從ABP參數發現，兩組病例在 治療兩周和四周后，其白天時段的BVP幅度較大，這與人們主要的體力活動、思維和心理活 動大多于白天有關。而夜間人們休息時BVP明顯減小。因此：BVP差異主要在白天時段，兩組 BVP比較有明顯差異(P＜0.05)。

20年前就有報告［3］高血壓患者BVP的病理生理變化；近年來，國內外研究有關BVP 與靶器官損傷(TOD)的相關性并證明，高血壓病人BVP與TOD呈正相關［3，4］。山 東大學報告用動態血壓監測并定量分析了155名中國人的動態血壓，結果表明，ABP生理節律 的變化以健康人最小，高血壓患者最大［5］。許多研究也證明：長效降壓藥物因能 減小BVP而減輕對靶器官損害，而短效降壓藥雖然能短時降壓，但因藥效時間較短而加大 了24小時BVP，反而會加重靶器官的損害［3］。近年來多個大型臨床研究表明，不同 降壓藥對心腦血管的發病終點有明顯的不同，而氨氯地平被證實在降壓的同時，在預防心腦 血管卒中方面具有明確的優勢［1］。本文結果認為：氨氯地平的這個優勢可能是 在降壓的同時，以減少血壓變異來實現的。

參考文獻

［1］胡大一.重視循證醫學證據、合理評價和選擇抗高血壓藥物［J］.中華高血 壓雜志，2007，15：530-531.

［2］陳灝珠主編.實用內科學［M］.第11版.北京：人民衛生出版社，2002，1430-1431 .

［3］黃學磊，曹中朝.血壓變異性的研究進展及臨床應用［J］.醫學綜述，2006，8：985 -986.

第8篇

關鍵詞： 學生評教 數據 科學化處理

學生評教是通過學生系統地搜集教師在教學中的表現，對教師的教學活動是否有效、是否滿足學生學習需要做出判斷的過程。目前，學生評教已成為國內外高校評價教師教學效果的主要信息來源。有效的學生評教是保障高校教學質量的有力手段，而評教數據的有效性是學生評教能夠激發教師的積極性，真正服務于教學改革的保證。學生評教數據的科學化處理是對學生評教原始數據進行匯總分析得到有效信息的過程，主要包括以下幾個方面。

一、設置不合理打分限制機制

為避免個別學生僅憑個人好惡草率地對教師作出評價，評教系統對學生提交的評教結果設置限制，各測評項目全為很好或差的評教結果不予提交，促使學生端正態度，客觀地對教師教學作出公正評價。

二、對學生評教數據進行異常值剔除

統計表明，一個班級的學生對任課教師的評價打分趨向于正態分布。按照“三倍標準差原理”，學生評教成績落在區間（μ-3σ，μ+3σ）之外的概率等于0.003，為“小概率事件實際不可能原理”。因此，把區間（μ-3σ，μ+3σ）看作是評教成績實際可能的區間，對游離于此區間外的數據加以剔除，從而剔除了異常高和異常低的分數。

三、學生評教結果的影響因素研究及標準分優化處理

影響和干擾學生評教效果的因素很多，可以歸結為教師因素、學生因素及課程自身因素三類。研究表明，教師性別、年齡、職稱、學歷對學生評教的有效性并無顯著影響，［1］而教齡、教師的科研成果，以及教師的個性特質則是影響學生評教效果的主要因素；學生的出席率、學習興趣及學習成績可對評教結果產生影響；不同課程類別對學生評教的結果影響很大，有學者研究表明，學生傾向于給予選修學科的教師較高的分數，而給予必修學科的教師較低的分數。［2］

要提高學生評教的信度與效度，使其達到提高教學質量的目的，就必需對學生評教的影響因素進行定量分析，并通過對影響因素的控制來改進學生評教工作。本文研究分析了不同課程類別對江蘇某高校2009―2010學年第二學期學生評教結果的影響。

（一）不同課程類別對學生評教的結果影響

根據該校教務系統將課程分為公共選修、普通教育、專業基礎、專業方向四個類別，在全校11個學院中按文科、理科、工科進行抽樣，以人文學院、數學與統計學院、計算機科學與工程學院共三個學院的學生評教成績形成數據庫，對不同課程類別學生評教成績的統計見表1。采用單因素方差分析法對不同課程類別對學生評教成績的影響進行分析，結果見表2。顯著性水平p值為0.000＜0.05，從統計學的意義上看，課程類別對評教結果有顯著的影響。

表1：不同課程類別評教原始成績統計表

表2：不同課程類別對評教原始成績的方差分析表

（二）對學生評教原始成績的標準化處理

在學生評價系統中引入原始測評數據標準化處理手段，將原始分數轉換為等距量表，即標準分。標準分以被測者的平均分數作為比較，以標準差為尺度進行衡量，［3］它能準確反映被測試者的實際水平，能夠消除一些因素對結果的影響，它具有可比、可加的特性而且穩定。具體計算方法為：標準分=（課程得分-課類原始均分）/課類標準偏差。

課程得分是指教授某類課程的教師的學生評教原始得分，課類原始均分是指某類課程的學生評教的平均分，課類標準偏差是指某類課程的學生評教原始分數的標準差。

（三）對標準分的優化處理

標準分描述的是某一個數據在所在組中的相對位置，使教授各個不同課程類別教師得分結果有相同的基準點和相同的度量單位，從而消除不同課程類別對得分的影響。教師的得分大于課程平均分得到的標準分就大于零，相反則小于零。因此標準分在數值上就出現了大量的小數和負數，使得學生評教分數不直觀，不易理解，因此設計對標準分進行優化處理的方法，將標準分換算成標準成績。換算方法為標準成績=校平均分+標準分*校標準差。

校平均分為全校教師的平均得分，校標準差是全校教師得分的標準差。

（四）對標準成績的方差分析

通過對學生評教原始分進行標準化和優化處理后，采用單因素方差分析法對不同課程類別對學生評教標準成績的影響再次進行分析，結果見表3和表4。顯著性水平p值為1.000＞0.05，從統計學的意義上看，課程類別對評教標準成績無顯著性影響，課程類別對評教結果的影響通過標準成績的修正而得以消除。

表3：不同課程類別評教標準成績統計表

表4：不同課程類別對評教標準成績的方差分析表

（五）標準成績與原始成績的配對t檢驗

采用配對t檢驗對標準成績與原始成績進行均值檢驗，結果顯示：t值＝0.000，p值＝1.000＞0.05，表明標準成績與原始成績具有相等的統計學意義。

四、按人數加權平均計算教師最終成績

當同一教師承擔多門課程時，班級參評學生數的多少對教師評價總成績有較大影響。因此，在計算教師評價總成績時，不是先計算單個班級評價成績后再求各個班級平均得分，而是將一位教師全體參評學生的評價結果納入總體進行計算作為最終評價成績，由此消除了班級參評人數差異引入的誤差。

通過以上設置不合理打分限制機制、剔除異常值、標準分優化處理及加權平均法的應用等四種數據處理方式，有效地消除了多方面因素對學生評教數據客觀性和科學性的影響，提高了學生評教的效度和性度，實現了通過學生評教提高教學質量和改善學校管理水平的目的。

參考文獻：

［1］EI-Hassan，K.Students’ratings of instruction:generalizability of findings［J］.Student in Educational Education，1995.21，（4）：411-429.

［2］Wachtel，H.K.Student evaluation of college teaching effectiveness:a brief review［J］.Assessment and Evaluation in Higher Education，1998.23，（2）：191-211.

［3］王進忠，張秀卿.標準分及其應用［J］.教育與管理，2005，（1）：75-77.

第9篇

關鍵詞 自動站；常規站；溫濕度；記錄比較

中圖分類號 P414 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2013）14-0237-01

自動站是現代氣象遙測化水平提升的重要標志，在同等條件下，它可以提高常規氣象要素觀測的密度，與常規站比較，具有不受時空和人為操作因素影響的優勢，同時還可以降低勞動人員的工作強度和成本。通過對國內外業界的了解發現，多數研究人員分析的自動站和常規站的溫濕度觀測數據資料，大都站在多站點、多要素的角度，對站點附近的陽光輻射強度、地理位置因素和觀測時所采用的手段措施等進行整體研究，純粹對影響某一站點觀測結果的其中一個因素的分析卻很少[1]。

1 常規站和自動站溫濕度觀測結果的異同

為使研究結論更具權威性，特選取會同站近幾年間氣象復雜程度高、對比觀測資料尤其齊全的2010年觀測資料作分析樣本，并把日間（9：00和15：00）和夜晚（21：00和3：00）的風速和云量數據信息按照統一的標準進行分類：當風速≤1.5 m/s時為無風，風速≥3.5 m/s時有風；總云量 ≤1.8為無云，總云量≥7.9為有云。結果共獲得溫濕度樣本643組。

1.1 均值及標準差分析

對2010年643組溫濕度樣本統計分析結果表明，白天時，不論什么天氣狀況，常規站的溫濕度均值均小于自動站，有風有云都會使差值變小；夜晚時則不同，有風有云都會使溫濕度差值減小，使得自動站溫濕度都小于常規站。至于溫濕度的標準差，不管是白天有風無云還是夜里無風有云，常規站的標準差值都大于自動站的標準差值[2]。以上信息可以表明：這2個觀測站點的系統運行情況都比較正常。

1.2 溫濕差頻率分布

對2010年的643組溫濕差數據資料進行處理分析表明，溫濕差范圍處于-1.50～0.85 ℃，其中處于±0.15 ℃之間的樣本數據占75.1%，處于±0.25 ℃之間的樣本數據占88.10%，差值0的樣本數據分別為46.77%、19.81%、33.42%。由此可以看出，自動站和常規站正負溫濕差分布趨于正態分布，數據基本上在可接受的范圍內。

1.3 溫濕差均值和標準差的不同

1.3.1 日變化。將2010年的643個溫濕差數據按照觀測時間9：00、15：00、21：00和3：00 4個時間段來歸類，得出相關的均值和標準差。結果顯示，均值隨著時間的變化依次呈現從小大和從大小的規律性變化，正值都在白天，夜晚都是負值。標準差則隨時間呈現從大小大小的規律性變化，而均值差異不明顯，這表示2種站點的系統運行還算穩定。

1.3.2 年變化。把會同站2010年的溫濕差信息按照月份排序，分別計算出月均值和月標準差。可以得出：溫濕差月均值1—8月均為負值，9—12月均為正值。3—6月和9—11月溫濕差均值變化則比較穩定，1、2、7月的變化最為激烈，這說明在應對復雜氣象的能力上，2種站點的觀測系統略顯不同；另外，3、5、8、11、12月標準差偏大，說明這些月份溫濕差分布差距明顯。

2 差異原因分析

將643組數據劃分為4個類別，即無風且無云220組、無風但有云271組、有風卻無云43組、有風又有云89組，接著分別算出它們的溫濕差均值和溫濕差標準差。全部數據結果顯示：溫濕差均值和標準差分別為-0.007 7、0.549 ℃，溫濕差均值和標準差均出現了從由小大，再由大小的規律。

2.1 觀測原理和方法產生的不同

有風有云天氣條件下，白天、夜晚和全天溫濕差標準差表明，溫濕差分布相對較為集中，并且白天氣溫濕度變化比夜晚強烈。有風有云天氣下，其他因素影響最小，觀測原理和數據采集方法導致了白天、夜晚和全天溫濕差均值出現不同[3]。

2.2 陽光輻射程度導致的不同

當有風無云和有風有云天氣時，陽光輻射引起白天、夜晚和全天溫濕差均值之差和環境差異影響可忽略不計。陽光充足、無風時的溫濕差使得全天溫濕差均值很大。另外，白天、夜晚和全天標準差說明溫濕差即使很大，但分布還是較為均勻，表明這2種站點觀測系統的性能很可靠。

3 結論

（1）白天溫濕差都>0，晚上溫濕差都

（2）溫濕差頻率分布研究表明，正負溫濕差近似服從正態分布，且差值基本可接受。

（3）溫濕差均值日變化規律呈白天正值，夜晚負值，從大到小再到大分布；標準差值都很小，且遵從大小大

小的規律。

（4）研究結果顯示，溫濕差主要是由于站點觀測原理手段、太陽輻射強度和空間地域環境等差異造成的。原理手段屬于系統上的偏差，而太陽輻射強度偏差則具有很強的隨機性。

4 參考文獻

[1] 陳麗紅，周穎.南昌自動站和人工站溫度觀測結果差異分析[J].氣象水文海洋儀器，2012，29（3）：26-30.

第10篇

【關鍵詞】 中老年；男性；高血壓；骨質疏松

作者單位：130011 吉林大學第四醫院心內科 骨質疏松癥(Osteoporosis，OP)是一種以骨量低下，骨微結構破壞，導致骨脆性增加，易發生骨折為特征的全身性骨病。該病可發生于不同性別和任何年齡，但多見于絕經后婦女和老年男性［1］。骨質疏松的發生隨年齡的增加，成遞增上升; 一旦發生骨質疏松性骨折，生存質量下降，出現各種并發癥，可致殘或致死。隨著人口老齡化日趨明顯，骨質疏松癥及其并發癥已成為一個社會性的健康問題而備受關注。而高血壓病亦為老年男性多發病之一，有研究表明原發性高血壓病與骨質疏松之間存在相關性［23］，本文旨在探討中老年人群中高血壓病與骨質疏松的關系。

1 資料與方法

11 一般資料 門診患者206例，均為中老年男性，年齡58~78歲，除外糖尿病、甲狀腺和甲狀旁腺疾病、腎上腺疾病或慢性腎臟疾病、慢性肝病、各種癌癥，亦無長期服用糖皮質激素、雌激素等影響骨代謝的藥物史。其中高血壓病患者115例(A組)，均符合高血壓防治指南(2004修訂版)之診斷標準，年齡58~77歲，平均(6487±341)歲；非高血壓者91例(B組)，年齡59~78歲，平均(6555±399)歲。

12 方法 所有入選者均測量身高、體重、血壓，計算體重指數，并應用美國Osteometer Medi Tech公司DTX200型雙能X線BMD儀測量前臂骨密度值(BMD)。

13 判定標準 參照世界衛生組織(WHO)的診斷標準［1］，骨密度值低于同性別、同種族健康成人的骨峰值不足一個標準差屬正常，降低1~25個標準差之間為骨量減少，降低程度大于等于25個標準差為骨質疏松；用TScore(T值)表示，即T值≥10為正常，T值于25~10為骨量減少，T值≤25為骨質疏松。

14 統計學方法 應用SPSS 130統計軟件進行統計分析，結果以均數±標準差(x±s)表示。組間差異性檢驗用t檢驗及χ2檢驗，以P

2 結果

①兩組年齡、體重指數比較差異無統計學意義(P>005)，見表1。②兩組比較骨密度值差異有統計學意義(P

表1 兩組年齡、體重指數、血壓(x±s)

表2 兩組骨密度、骨質疏松率3 討論

骨質疏松癥分為原發性和繼發性二大類。原發性骨質疏松癥又分為絕經后骨質疏松癥(Ⅰ型)、老年性骨質疏松癥(Ⅱ型)和特發性骨質疏松(包括青少年型)三類。絕經后骨質疏松癥一般發生在婦女絕經后5～10年內；老年性骨質疏松癥一般指老人70歲后發生的骨質疏松；而特發性骨質疏松主要發生在青少年，無明確的病因［1］。骨骼處于骨形成與骨吸收的動態平衡中，任何因素導致成骨細胞一破骨細胞失偶聯，骨吸收超過骨形成，均可引起骨質疏松。雌激素可抑制破骨細胞的骨吸收，絕經期女性隨年齡增長雌激素水平降低，骨消融增加，骨量也逐步丟失。隨著年齡增高成骨細胞活性減弱，骨形成不足，骨吸收大于骨形成，骨小梁變細，為低轉換型；其次，隨著老齡化，腎功能減退，1α羥化酶活性減低，維生素D受體合成減少，腸鈣吸收減少，甲狀旁腺激素分泌增加及降鈣素分泌減少也參與了老年骨質疏松的發生。男性隨年齡增長骨量丟失與骨轉換下降，骨吸收大于骨形成［7，10］。本文研究對象為中老年男性高血壓患者，排除了絕經后骨質疏松癥，研究結果顯示合并原發性高血壓的中老年男性發生骨質疏松的危險增加。可能原因為原發性高血壓患者鈣代謝紊亂，尿鈣排泄增多，產生負鈣平衡，引起鈣激素水平改變，從而使骨骼脫鈣，易發生骨質疏松［9］。

參 考 文 獻

［1］ 原發性骨質疏松癥診療指南(討論稿)中華全科醫師雜志,2006，5(8):455457.

［2］ Larijani B， Bekheirnia MR, Sohani A, et al Bone mineral density is related to blood pressure in men Am J Hum Biol,2004,16:168171.

［3］ 賀琳,徐浩,黃力高血壓與骨質疏松相關性的研究進展中華老年醫學雜志，2009,28(7):611613.

［4］ 楊榮,劉國平148例原發性高血壓鈣代謝失調與骨質疏松的關系 內蒙古醫學雜志,2005,37(10):904905.

［5］ 郭麗娟,羅湘杭,伍賢平,等絕經后婦女血清基質金屬蛋白酶l、2和組織金屬蛋白酶抑制因子1水平及其與骨密度及骨轉換生化指標的關系中華醫學雜志,2005,85(11):734737.

［6］ 劉紅,廖二元,等正常女性與年齡相關的骨轉換生化指標和骨密度的關系中華內科雜志,2004,43(11):805809.

［7］ 邢學農,等Ⅰ型前膠原氨基端伸展肽在診斷骨質疏松中的作用安徽醫科大學學報,1999,34:361363.

［8］ Mac Gregor GAJ Hyperten,1993,11:78.

［9］ 劉國平,馬蘭俊,等原發性高血壓鈣代謝失調與骨質疏松的關系內蒙古醫學雜志,1996,16(4):199200.

第11篇

[關鍵詞] 可信性 統計 相對誤差

一、問題的提出

企業統計表如工時報表，物資、能源消耗報表等，這些報表的主要用途除上報國家、省、市統計機關和企業上級主管部門外；一個很重要的用途是供企業各級決策部門編制下階段計劃時作為主要依據之一。對于單件、小批類生產的企業，情況更是如此；其技術指標變動頻繁，而工時、材料定額的修改周期遠滿足不了計劃周期的需要，故每生產一個新產品，只有參考近期相似完工產品的資料編制計劃，才能最大限度的減少失誤和避免延期交貨。遺憾的是，筆者在企業的生產實踐和調查中發現，這些廠家在利用過去的統計報表平衡任務之間的矛盾，并預測執行計劃當中可能出現的問題時，常有很大的疑慮，從而影響計劃的制定。顯然，如實反映實際生產過程的工時報表，對以后編制計劃，修訂定額，都有重大意義；而“水份”過多的工時報表，只能起反作用。可見，原始統計報表可信與否，是科學編制計劃，加強計劃對生產的指導作用，落實責任制指標的關鍵；也是生產第一線深化改革，向管理要效益的關鍵。

二、相對誤差的建立

下面僅以單件、小批類企業工時報表（簡稱工時報表）為例進行數理統計分析。

由于各種主、客觀因素影響，工時報表的數值往往有某些出入。如果工時報表內數值有過大的誤差，利用它就很難得出正確結論。因此，有必要找出一種分析方法，確認哪些工時報表是可用的，哪些是不可用的。對于誤差很明顯的工時報表，據經驗可以否定其使用價值。但對于誤差不明顯的，則不能根據經驗得出結論，需進行定量分析。

通常，基層統計員統計工作時，不論何時何地，其統計原則和基本方法是不變的。就是說，在正常情況下，其出現誤差的情況應該是隨機的，其統計值始終是圍繞實際值或多或少的變值。換言之，如果我們建立：

則相對誤差應符合正態分布。μ為相對誤差平均值，σ為相對誤差的標準差。對于正態分布的Y而言μ=1。

進行了上述處理后，可通過對一個變量數據變化的分析來衡量報表中各種不同變量的大量數值在總體上的可信程度。那么，當對工時報表的數值抽樣進行假設檢驗后，就可判定工時報表的可信性及決定對編制計劃是否可用。

三、原理

統計表中數據的誤差分為兩大類，一類是系統誤差，表現為相對誤差Y有規律的大于或小于1；另一類為隨機誤差，用相對誤差標準差表示，記為σ。某一統計表，如果數據存在某種系統因素而導致誤差，則數據總體的相對誤差均值必然大于1或小于1。經抽樣計算樣本相對誤差均值，根據數理統計中假設檢驗原理，可以對總體的相對誤差均值是否為1進行判斷，如果通過檢驗，認為沒有系統誤差。對于一個企業，應有一個穩定的統計系統，視其基礎工作水平高低，對于某一個變量的統計數值，認可某一水平的總體相對誤差標準差σ0。如果某一報表數據的相對誤差標準差，小于σ0，則該報表數據的隨機誤差不大。如果報表數據的相對誤差在均值和標準差兩方面都通過檢驗，則認為該表可信。

四、計算舉例

例：已知某工廠以往生產進度統計報表中，由于統計原則與方法相同，其數值的相對誤差y服從正態分布。其中：相對誤差均值μ=1；相對誤差標準差σ=0.04。

今收到一批新表，從統計系統目前運行狀態來看，其相對誤差偏差不會有多大變化。現抽出10個樣品。分別與該批報表形成過程中計調員實際監測到的數據中有關對應數值相對照，經初步計算，如下表所示。

統計表值與實測值對照表

問題1:新報表的相對誤差均值μ與1有無顯著性差異？

問題2:新報表的相對誤差標準差σ與認可的數據0.04有無顯著性差異？

求解：

1.檢驗均值

提出假設

H0:μ=1 H1:μ≠1

如果要求95%的可靠性，取α=0.05，查t分布表，得tα/2(10-1)= t0.05/2(9)=2.262。由樣本數據計算相對誤差的樣本均值和相對誤差的樣本標準差s如下：

其中：

檢驗統計量為:t

由于t=0.207

2.檢驗標準差

如果樣本標準差s小于σ0，則認為通過檢驗。例如本例的s小于0.04,即可認為σ不大于0.04;如果s明顯大于σ0，則認為σ大于σ0，這兩種情況都不必再進行如下檢驗了。只有當s略大于σ0時，才有必要進行下述檢驗。

提出假設：

H0:σ=0.04 H1:σ≠0.04

應用X2統計量

如果取顯著性水平α=0.05，可查表得到兩個鄰界值：

和

且n=10，然后查表，得到：

X20.025(9)=19.023和X20.975(9)=2.7

顯然：2.7

所以無理由拒絕H0，則應接受H0。

3.判斷

因為μ與1和σ與0.04均無顯著性差異，故該報表可信。

當某次檢驗結果證明報表存在顯著性差異時，若能肯定計調員監測數據絕對可靠的話，則應當讓統計系統返工，或判斷該次統計報表作廢，這樣合格的報表就可以作為計劃的科學依據了。

五、結論

本文針對企業統計表中的數據，提出相對誤差的概念，通過對相對誤差均值和標準差的假設檢驗，判斷統計表的可信程度。并說明本方法在實際工作中的應用方法。

第12篇

關鍵詞 鉛 孕產婦 胎兒 胎盤

doi:10.3969/j.issn.1007-614x.2009.01.049

鉛是一種具有神經毒性的重金屬元素，宮內鉛暴露較之出生后鉛暴露對兒童發育的影響更為重要［1］。所以研究孕期鉛暴露對胎兒鉛負荷的影響，可以為預防胎兒鉛損害提供理論依據。對2007年在我院生產的孕產婦，進行血鉛及其臍帶血鉛水平檢測，并將檢測結果進行統計學分析，現報告如下。

資料與方法

一般資料：本組資料均來自2007年在我院生產的孕產婦401例作為研究對象。入選標準為：孕齡37～42周，新生兒出生體重2500～4000g。排除標準為：雙胎或多胎妊娠、妊高征、胎盤鈣化Ⅲ°以上等情況。

方法：于生產前、后3天抽取孕產婦靜脈血，在產時抽取臍帶混合血，用EDTA2Na2抗凝，4℃低溫保存，集中后用石墨爐原子吸收法測定血鉛。儲血及測試所用器皿均經無鉛化處理，嚴格按照實驗室操作規程操作，美國疾病控制中心全血標準物質作為質控。

統計學處理：數據分析經SPSS 12.0 for Windows 處理，孕產婦血鉛與臍帶血鉛水平進行配對樣本t檢驗、一元線性回歸。計量資料以X±s表示。

結 果

孕產婦血鉛水平及分布：401例孕產婦血鉛最低值為9.1μg/L，最高值為139.5μg/L；均數為36.9μg/L，標準差為20.23μg/L；中位數為33.2μg/L，第25百分位和第75百分位分別為23.85μg/L和44.75μg/L。正態性檢驗表明，在α=0.05水準，可認為孕產婦血鉛水平呈非正態分布，經對數轉化后Statistic值0.038，P值0.174，服從正態分布。以下所有假設檢驗均采用對數轉化后的血鉛值。401例孕產婦血鉛對數轉化后最低值為0.96，最高值為2.14；均數為1.511，標準差為0.22；中位數為1.52，第25百分位和第75百分位分別為1.38和1.65。

臍帶血鉛水平及分布：401例新生兒臍血鉛最低值為6.1μg/L，最高值為138.8μg/L；均數為27.8μg/L，標準差為21.4μg/L；中位數為22.5μg/L，第25百分位和第75百分位分別為14.6μg/L和32.6μg/L。正態性檢驗表明，在α=0.05水準，可認為臍帶血鉛水平呈非正態分布，經對數轉化后Statistic值0.04，P值0.137，服從正態分布。以下所有假設檢驗均采用對數轉化后的血鉛值。401例新生兒臍血鉛對數轉化后最低值為0.79，最高值為2.14；均數為1.352，標準差為0.275；中位數為1.352，第25百分位和第75百分位分別為1.16和1.51。

孕產婦血鉛水平與臍帶血鉛水平的差異性：Lg(孕產婦血鉛)均數為1.511， Lg(臍帶血鉛) 均數1.352，兩者相差0.159。采用配對樣本t檢驗，t=18.075，P＜0.05，差別有統計學意義。可以認為孕產婦血鉛水平比臍帶血鉛高。

孕產婦血鉛與臍帶血鉛的相關關系：采用一元線性回歸分析，回歸方程為Lg(臍帶血鉛)=-0.099+0.769 Lg(孕產婦血鉛)，該模型的方差分析結果表明，F值等于576，顯著性概率P＜0.05，故在α=0.05水準可以認為該模型具有顯著性。

討 論

目前，鉛對兒童健康的危害已引起社會的關注。胎兒出生前的一段時間中樞神經系統發育最迅速、也最易受損害。由于臍帶血鉛較少受外界因素的干擾，因此臍帶血鉛水平可以反映出生前宮內鉛暴露的情況，臍帶血鉛水平作為反映胎兒時期鉛暴露狀況的指標已得到肯定并廣泛應用。本組資料研究說明，孕產婦及臍帶血鉛均處于較低的水平。研究證實，鉛對孕婦及胎兒的健康有很大的影響，鉛中毒的治療雖能降低體內鉛負荷，以緩解或避免鉛的毒性作用對人體的進一步損害，但不能逆轉正在產生和已發生的神經毒性作用［2］。

本組資料研究中，401例孕產婦血鉛與臍帶血鉛之間采用配對樣本t檢驗，提示孕產婦血鉛水平比臍帶血鉛高，且有統計學意義，說明胎盤對鉛有一定的屏障作用，這與國內外的報道相一致。研究證實，胎盤對鉛的屏障作用約為25%。也曾有報道，胎盤對鉛的屏障作用為3.57%～46.24%［3］。由于胎盤對鉛的屏障作用存在較大的個體差異，所以降低孕產婦的血鉛才是減少胎兒宮內鉛暴露的可靠途徑。本組401例孕產婦血鉛與臍帶血鉛之間采用一元線性回歸分析，提示孕產婦血鉛與臍帶血鉛呈正相關關系，說明鉛能通過胎盤屏障進入胎兒體內。研究表明，在自然流產的胎兒臟器組織中，肝、腎、腦中均檢測到鉛，表明鉛是能夠通過胎盤屏障的［4］。相關研究提示，鉛可能是通過單純擴散由母體進入胎兒循環的，但確切的轉運機制尚有待進一步闡明［5］。

參考文獻

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2 趙正言,孫云芳,楊茹來,等.嬰幼兒血鉛水平與鋅銅鈣鎂相互關系的研究.中華兒科雜志,1998,36(9):560-561.

3 durska G，koziele C T，karakiew IC，et al.Evaluation of tramps placental gradient for cadmium and lead.Ginekol,2002,73(1):43-49.