期刊简介
本刊于2006年2月25日创刊，是中华人民共和国教育部主管、华中科技大学同济医学院主办的国家级医学类期刊，由中科院杨雄里院士、王永炎院士等担任名誉主编，由武汉同济医院神经内科主任王伟教授担任主编。本刊紧跟国际神经科学发展趋势，对神经系统疾病的基础与临床研究的新动态、新技术、新进展和新经验，予以实时追踪、报道，同时对基层医务工作者所关注的临床诊断方法、治疗方法、相关技能予以介绍，突出科学性、创新性和实用性。本刊坚持理论与实践相结合，普及与提高相结合，国内与国外相结合，交流神经病学领域的学术研究成果和实践经验，促进我国神经病学事业的蓬勃发展。欢迎广大神经内外科、内科等科室的临床医师、各大科研机构的研究人员、进修生、研究生、博士生以及医学院校的教师等踊跃投稿、订阅。
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。