期刊简介
本刊是由卫生部主管、全国肿瘤防治研究办公室主办的国内唯一一本肿瘤医学领域综合性月刊。杂志以交流肿瘤防治经验，推广肿瘤科研成果，促进肿瘤防治事业发展为宗旨。主要读者对象为卫生行政管理人员，医学临床、基础、科研、教育工作者。主要报道肿瘤领域重要科研成果和事件，肿瘤防治方针政策，筛查方案，卫生经济，肿瘤发病、死亡数据、死因登记、医院管理、临床与基础工作总结。我们还开辟了“药品器械”栏目，介绍药物器械生产厂家及产品的研制、使用状况和临床疗效。在杂志中还可以查阅到未来一段时间国内外会议情况及近期国内外肿瘤防治工作动态。
医学论文统计方法当中假设检验的应用建议
时间：2024-02-26 10:47:13
假设检验是统计学中常用的一种方法，用于根据样本数据对所提出的假设进行推断。下面是一个关于高血压药物效果的假设检验的例子。
研究问题：一种新型高血压药物（药物A）是否比传统药物（药物B）更有效地降低患者的收缩压？
假设：
无效假设（H0）：新型药物A与传统药物B在降低收缩压方面没有显著差异。
备择假设（H1）：新型药物A比传统药物B更有效地降低收缩压。
实验设计：
随机选择100名高血压患者，分为两组，每组50人。
组1接受新型药物A治疗，组2接受传统药物B治疗。
经过一个固定周期（如4周）的治疗后，测量并记录每组患者的收缩压。
数据分析：
计算每组的平均收缩压降低值（治疗前后差值）。
使用独立样本t检验来比较两组的平均收缩压降低值是否有显著差异。
结果：
组1（药物A）的平均收缩压降低了15 mmHg。
组2（药物B）的平均收缩压降低了10 mmHg。
t检验的p值为0.03。
结论：
由于p值（0.03）小于通常的显著性水平（如0.05），我们拒绝无效假设H0，接受备择假设H1。
这意味着有统计学证据表明新型药物A在降低收缩压方面比传统药物B更有效。
需要注意的是，这里的p值、样本量和效果大小都是假设的，仅用于说明假设检验的基本原理和步骤。在实际研究中，这些数值会根据实际数据而变化，并且还需要考虑其他因素，如实验的随机性、样本的代表性以及潜在的偏差等。此外，在解释结果时，还需要结合临床意义和实际情境进行综合考虑。