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论高维高阶与证候的复杂性
证候的复杂性源于其高维高阶性.证候的高维性表现为构成证候系统的空间因素种类繁多,数目庞大,至少涉及病因、病机、病位、病性、病势、病理、症状、邪正关系、机体状态9类因素,每类因素中又包含若干子因素.证候的高阶性表现为证候各因素之间相互关系的复杂性.运用贝叶斯网络技术对肺系疾病中证候构成因素之间关联形式进行研究,结果表明各因素之间的联结形式非常复杂,既有线性相关,又有非线性相关,它们相互交织,形成复杂的网络结构,表现出典型的非线性特征.
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如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅪ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一)
当观测结果是定性资料时,人们习惯将资料整理成列联表形式.比如"2×2列联表资料"、"R×C列联表资料"和"高维列联表资料"等.所谓高维列联表,也就是表中涉及到的定性变量的个数k≥3[1].对于高维列联表资料,根据结果变量的性质可分为以下三类:一是结果变量为二值变量的高维列联表;二是结果变量为多值有序变量的高维列联表;三是结果变量为多值名义变量的高维列联表[2].本文将详细介绍如何通过SAS软件用CMH x2检验和加权x2检验实现结果变量为二值变量的高维列联表的统计分析.
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如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅩⅡ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(二)
当观测结果是定性资料时,人们习惯将资料整理成列联表形式.比如"2×2列联表资料"、"R×C列联表资料"和"高维列联表资料"等.所谓高维列联表,也就是表中涉及到的定性变量的个数k≥3.对于高维列联表资料,根据结果变量的性质可将高维列联表分为以下三类:一是结果变量为二值变量的高维列联表;二是结果变量为多值有序变量的高维列联表;三是结果变量为多值名义变量的高维列联表.在上一期中,我们已经介绍了用CMHx2检验和加权x2检验处理结果变量为二值变量的高维列联表资料,本文将继续介绍结果变量为二值变量的高维列联表资料的其他分析方法及SAS实现.
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如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XVI.用SAS软件实现2×2列联表资料的统计分析
分析定性资料时,首先应正确判断资料所对应的列联表类型；其次根据不同的分析目的,并结合统计分析方法的应用条件,选择合适的分析方法.通常,列联表可分为:2 × 2表(4 类)、R × C 表(5 类)和高维列联表(3 类)以及具有重复测量因素的高维列联表[1].本期主要介绍 2 × 2 列联表资料统计分析的 SAS 实现.
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如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅩⅢ.结果变量为多值有序变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一)
当观测结果是定性资料时,人们习惯将资料整理成列联表形式.比如"2×2列联表资料"、"R×C列联表资料"和"高维列联表资料"等.所谓高维列联表,也就是表中涉及到的定性变量的个数k≥3.对于高维列联表资料,根据结果变量的性质可将其分为以下三类:一是结果变量为二值变量的高维列联表;二是结果变量为多值有序变量的高维列联表;三是结果变量为多值名义变量的高维列联表.本文将详细介绍结果变量为多值有序变量的高维列联表及其用SAS软件实现统计分析的内容.
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如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XXV.结果变量为多值名义变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（一）
生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具，在分子生物学迅速发展的今天，生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石，是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具，也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据，必须借助统计学知识加以分析处理，才能从中获得有意义的信息。“生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面，数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在，电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化，生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来，简化了生物统计分析过程，使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授，以“如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料”为题，撰写系列统计学讲座，希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。
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美沙酮维持患者后期干预及管理
我国美沙酮维持治疗到2007年底预计门诊将达500家以上.维持治疗中阿片类依赖人员的后期干预是一个很严峻的问题.因此,笔者就美沙酮维持治疗的后期干预,提高维持治疗率介绍点滴做法.
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高维混沌的研究现状与展望
混沌理论在许多领域尤其是生命科学领域里有着广泛的应用.高维混沌的研究是混沌研究领域中的热点和难点.本文对在不降维的情况下直接研究高维混沌的方法进行了综述,并展望了它的发展趋势.
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β地中海贫血伴环形铁粒幼细胞增多一例
患儿,男,2岁.出生3个月后发现黄疸、贫血,6个月时贫血严重,至今每个月输洗涤红细胞50 ml,血红蛋白高维持在80 g/L左右.
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基于肿瘤患者高维生物信息的生存预测
高维DNA微阵列技术这种强大的基因组扫描方法为肿瘤分型提供了遗传学研究工具.其基因表达谱被广泛的应用于癌症的分子水平分类,发现新的标记物和新的治疗靶标,并以此来预测药物基因组研究领域中不同水平的药物应答和不同病人的临床结果.用基因预测癌症分类已为国内外学者关注,并取得了很大的进展.然而,由于癌症病人的癌症复发时间很不稳定,研究有删失的生存显型的概率可能比仅将显型处理成二分类或者分类变量要得到更多的信息.因此近年来,从基因表达数据和其他的高维染色体数据进行生存预测已经成为很多研究的主题,研究者希望可以通过揭露死亡时间或复发时间和肿瘤基因表达谱之间的关系来得到更精确的预后并改进治疗策略,使之成为一种有用的诊断工具.
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不必恐惧眼药水中的防腐剂——访哈尔滨医科大学第一临床教学医学院眼科医院高维奇教授
近期,眼药水中的防腐剂问题引起了大众的关注.网络上盛传《超九成眼药水被曝含有防腐剂》的消息,很是引人注目与担忧.那么,眼药水中含有防腐剂究竟是怎么回事儿?一般眼药水含有多少防腐剂?对人视力有多大伤害呢?笔者就此采访了哈尔滨医科大学第一临床教学医学院眼科医院第五病房主任高维奇教授.
