新药临床试验中的生物统计学知识要点概述

新药临床试验中的生物统计学知识要点概述

一、前言

1、新药临床试验的法规与质量要求

新药临床试验必须遵守《中华人民共和国药品管理法》、《药品注册管理办法》、《药品临床试验质量管理规范》以及其它相关规定。

2．生物统计学专业人员的职责

新药临床试验中所有的统计学工作，需由有资格的生物统计学专业人员负责。他们与临床试验的研究者合作，确保本原则得以贯彻执行。

具体职责

试验方案(protocol)的制定和修订

病例报告表(case report form, CRF)的设计

数据管理(data management)等

负责制定统计分析计划(statistical analysis plan)

完成临床试验资料的统计分析

提供试验结果的统计学分析报告和解释

协助主要研究者(principal investigator)完成临床试验的总结报告(clinical study report)。3．统计学方法与统计软件

新药临床试验所用的统计学方法必须是国内外认可的统计方法。

统计软件须是国内外通用的统计分析软件。

二、整个临床试验需考虑的问题

1．观察指标

观察指标是指能反映新药疗效(effectiveness)或安全性(safety)的观察项目。

数值变量

分类变量

(1)主要变量和次要变量

主要变量(primary variable)又称目标变量(target variable)或主要终点（primary endpoint）。次要变量(secondary variable)。

二、整个临床试验需考虑的问题

(2)复合变量

如果从与试验主要目的有关的多个指标中难以确定单一的主要变量时，可按预先确定的计算方法，将多个指标组合起来构成一个复合变量(composite variable)。临床上常采用的量表(r ating scale)就是一种复合变量。

(3)全局评价变量

将客观指标和研究者对病人的病情及其改变总的印象综合起来所设定的指标称为全局评价变量(global assessment variable)，它通常是有序分类指标(scale of ordered categorical ratings)。

2．偏倚的控制

偏倚(bias)又称偏性，是指在设计临床试验方案、执行临床试验、分析评价临床试验结果时，有关影响因素的系统倾向，致使疗效或安全性评价偏离真值。

随机化(randomization)和盲法(blinding)是控制偏倚的重要措施。

(1)随机化

随机化(randomization) 。包括分组随机和试验顺序随机，与盲法合用，有助于避免在受试者的选择和分组时因处理分配可预测性而导致的可能偏倚。临床试验中可采用分层(stratifi ed)、分段(block)随机化方法。

(2)盲法

盲法(blind method)是为了控制在临床试验的过程中以及对结果进行解释时产生有意或无

意的偏倚。临床试验根据设盲的程度分为双盲(double-blind)、单盲(single-blind)和非盲(op en-label)。

双盲临床试验时必须注意以下几个问题。

安慰剂(placebo)。应与所模拟的药品在剂型、外形等方面完全一致，并不含有任何有效成份。

双模拟(double dummy)技术。即为试验药与对照药各准备一种安慰剂，以达到试验组与对照组在用药的外观与给药方法上的一致。

胶囊技术。将试验药与对照药装入外形相同的胶囊中以达到双盲目的的技术。因改变剂型可能会改变药代动力学或药效学的特性，因此，需有相应的技术资料支持。

药品编盲与盲底保存。由不参与临床试验的人员根据已产生的随机数对试验用药进行分配编码的过程称为药品编盲。随机数、产生随机数的参数及试验用药编码统称为双盲临床试验的盲底。盲底应一式二份密封，交主要研究单位的国家药品临床研究基地和申办者保存。e) 应急信件与紧急揭盲

应急信件(emergency envelope)，内容为该编号的受试者所分入的组别及用药情况。

在发生紧急情况，由研究人员按试验方案规定的程序拆阅。一旦被拆阅，该编号病例将中止试验，研究者应将中止原因记录在病例报告表中。

f）揭盲规定

试验方案中，当试验组(treatment group)与对照组(control group)的例数相等时，一般采用两次揭盲(unblinding)法。两次揭盲都由保存盲底的有关人员执行。

1．试验设计的类型

平行组设计(parallel group design)

交叉设计(crossover design)

析因设计(factorial design)

三、试验设计中所考虑的问题

平行组设计（Parallel group design）

为试验药设置一个或多个对照药，试验药也可按若干种剂量设组。受试者随机地分入各个组别，他们在试验前处于相同的条件，在试验中除了试验药物不同外，其余条件相同。

交叉设计（Crossover design）

按事先设计好的试验次序（Sequence）,在各个时期（Period）对受试者逐一实施各种处理，以比较各个处理的差异。

最简单的为2×2交叉设计。

2．多中心试验(multicenter trial)。由一个或几个单位的主要研究者总负责，多个单位的研究者合作，按同一个试验方案同时进行的临床试验。

多中心临床试验应注意的问题

当主要变量可能受主观影响时，必要时需进行一致性检验(consistency test)。

当各中心实验室的检验结果有较大差异或参考值范围不同时，应采取相应的措施，如统一由中心实验室检验、进行检验方法和步骤的统一培训和一致性测定等。

在多中心临床试验中，对主要变量的分析需考虑中心效应，可用CMH方法或混合效应模型(mixed effect model)等。由于多中心临床试验中样本含量的估计是在假设各中心间处理效应相同的前提下进行，因此，在各中心间处理存在差异时，主效应的检验效能会降低。

在双盲多中心临床试验中，盲底是一次产生的。当中心数不多时，应按中心分层随机；当中心数很多且每个中心的病例数不多时，可不按中心随机。

3. 比较的类型

优效性(superiority)检验

等效性(equivalence)检验

非劣效性(non-inferiority)检验

分为优效性（Superiority）检验

等效性（Equivalence）检验

非劣效性（Non-inferiority）检验

（1）优效性检验的目的是显示试验药优于对照药，包括优于安慰剂，优于阳性对照药，剂量间的优于比较。

（2）等效性检验的目的是确认两种或多种治疗的效果差别大小在临床上并无重要意义，即试验药与阳性对照药在治疗上相当。

（3）非劣效性检验的目的是显示试验药治疗效果在临床上不劣于阳性对照药

在等效和非劣效检验中阳性对照药，需是正广泛使用的，对相应适应症的疗效和用量已被证实，使用它可以有把握地期望在阳性对照试验中表现出相似的效果，阳性对照药原有的用法和用量不得任意改动。

等效性和非劣效性检验时，需预先确定一个等效界值（上限和下限）或非劣效界值（下限），这个界值应不超过临床上能接受的最大差别范围，并且应当小于阳性对照的优效性试验所观察到的差异。等效或非劣效界值的确定由主要研究者从临床上认可，而不依赖于生物统计学家。

μ1－试验药均值μ2－阳性对照均值

δLδU为与阳性对照差值的下限和上限

一般取α=0.05,β<0.20

4．成组序贯设计(group sequential design)。

成组序贯设计的盲底要求一次产生，分批揭盲。由于多次重复进行假设检验会使I型误差增加，故需对每次检验的名义水准进行调整，以控制总的I误差不超过预先设定的水准(比如α=0.05)。试验设计中需写明α消耗

成组序贯设计常用于下列两种情况：

试验药与对照药的疗效相差较大，但病例稀少且临床观察时间较长。

怀疑试验药有较高的不良反应发生率，采用成组序贯设计可以较早终止试验。

5. 样本含量(sample size) 。样本含量的确定与以下因素有关：

设计的类型

主要变量的性质(数值变量或分类变量)

临床上认为有意义的差值

检验统计量、检验假设、Ⅰ型和Ⅱ型错误等。

选择1：根据SFDA药品注册管理办法的规定，Ⅱ期临床试验，试验组与对照组各至少为1 00例，故定为目标病例数为200例（根据试验与对照各半），考虑到脱落因素，入组病例数为240例。

选择2：根据统计学原理确定

根据已有资料得知试验组有效率为71.6%,对照组为49.1%,取α=0.05,β<0.20,试验组与对照组按2:1设计，H0:P1=P2

最后选择n1=160,n2=80,可使得α=0.05,β=0.0937<0.1。

再考虑脱落因素，按20%计，取n1=200,n2=100。

优效性检验

试验组有效率为P1=0.60,安慰剂组有效率为P2=0.35，取双侧检验。

样本大小估计如下：

等效性检验

参照药有效率为0.7，试验药有效率为0.7，D0=0.07（大约为p的10％）双侧检验α=0.05

β=0.20 N1=N2=734

β=0.10 N1=N2=927

非劣效性检验

参照药有效率为0.6，试验药有效率为0.55

单侧检验α=0.05

6. 病例报告表(case report form)。

病例的原始记录应准确而清晰地逐项记入，效应指标按试验设计的定义填入，对效应的判断应规定统一的认识、理解和标准，有关人员应经过事先培训。

监查员的任务之一是对病例报告表进行核查，一旦发现问题及时纠正错误。

四．试验进行中需考虑的问题

1. 试验的稽查/视查(Audit or inspection)。包括：

试验是否按试验方案执行

是否达到预期收集的病例数

数据是否准确可靠

受试者完成试验情况等

2. 期中分析(interim analysis)。是指正式完成临床试验前，按事先制订的分析计划，比较处理组间的有效性和安全性所作的分析，以检验原试验方案中的假设是否合适，样本含量的估计是否正确等。

期中分析的日程、安排、所采用的α消耗函数等应当事先制订计划并在试验方案中阐明。

3. 试验方案的修改。试验方案一般情况下不宜更改。但在以下两种情况可以考虑修改：

在试验进行过程中，如发现按原纳入标准难以选到合格的病例时，需分析原因并采取相应措施，在不破盲的条件下修改原入选/排除标准。

当原设计的样本含量是在不确切信息的假设条件下估计的，而期中分析结果表明指标的估计与期望值不符时，应修改假设条件，重新计算样本含量。

修订方案须重新得到伦理委员会的批准。

数据管理应认真执行以下步骤，以保证试验数据的正确。

1.研究者应根据受试者的原始观察记录，保证将数据正确、完整、清晰、及时地载入病例报告表。

五、数据管理

2．监查员须监查试验的进行是否遵循试验方案（如检查有无不符合入选/排除标准的病例等），确认所有病例报告表填写正确完整，与原始资料一致，如有错误和遗漏，及时要求研究者改正。修改时需保持原有记录清晰可见，改正处需经研究者签名并注明日期。

3．经过监查员检查后的病例报告表，需及时送交临床试验的数据管理员。对于完成的病例报告表在研究者、监查员、数据管理员之间的传送应有专门的记录，收到时应有相应的签名，记录需妥善保存。

4．数据管理员还需再次检查病例报告表，当发现任何问题时，及时通知监查员，要求研究者作出回答。他们之间的各种疑问及解答的交换应当应用疑问表（query list, query form)，疑问表应保存备查。

5．数据管理员应根据病例报告表和统计分析计划书要求，在第一份病例报告表送到以前建立数据库(database)，并保证其完整、正确和安全。

6．对每一份病例报告表应由两个操作人员独立地输入数据库中，再用软件对两份输入结果进行比较，并输出比较结果。如果有不一致，需查出原因，加以更正。

7．数据管理员按病例报告表中各指标数值的范围和相互关系拟定的数据检查，如范围检查(range check)和逻辑检查(logic check)等。可编写计算机程序进行检查，在输入前控制错误数据输入，找出错误的原因加以改正。所有错误内容及修改结果应有详细记录并妥善保存。

8．如试验计划中有规定，可再次对数据库中的变量(主要是对主要变量)进行全部或抽样的人工检查(visual check)并与病例报告表进行核对。

9．盲态审核(blind review)。是指在最后一份病例报告表输入数据库后，第一次揭盲之前对数据保持盲态的预分析审核，以便对统计分析计划作最后的决定。

盲态审核考虑

是否需剔除某些受试者或某些数据

变量是否需作变量变换(transformation)

是否需定义离群值(outlier)

是否需在统计模型(statistical model)中加入某些影响因素作为协变量

使用参数统计方法(parametric statistics)还是非参数统计方法(non- parametric statistics)。以上任何决定都需用文件形式记录下来。

盲态审核下所作的决定不应该在揭盲后被修改。

10．在盲态审核或认为所建立的数据库正确后，将由主要研究者、申办者、生物统计学专业人员和保存盲底的有关人员对数据库进行锁定。锁定后的数据文件不允许再作变动。

六、统计分析

1. 统计分析计划书(statistical analysis plan)。应列出统计分析数据集的选择、主要变量、次要变量、统计分析方法、疗效及安全性评价方法等，按预期的统计分析结果列出统计分析表(statistical tables)备用。

统计分析计划书的初稿应形成于试验方案和病例报告表之后。在临床试验进行过程中，可以修改、补充和完善。在盲态审核时再次修改完善。但是在第一次揭盲之前必须以文件形式予以确认，此后不能再作变动。

2.统计分析数据集（Analysis sets）。需遵循以下两个原则：

使偏倚达到最小

控制I类错误的增加

根据意向性分析（intention-to-treat，简称ITT）的基本原则，主要分析应包括所有随机化的受试者。

全分析集（Full Analysis Set）指尽可能接近符合ITT原则的理想的受试者人群。它应包括几乎所有的随机化后的受试者。只有在导入期中被排除而未入组或者入组后没有任何的随访数据才能从FAS人群中排除。

受试者的“符合方案集” (per protocol，简记PP)，亦称为“有效病例”或“可评价病例”样本。它是全分析集的一个子集，这些受试者对方案更具依从性。

将受试者排除在符合方案集之外的理由应在盲态审核时阐明，并在揭盲之前用文件写明。当以上两种数据集的分析结论一致时，可以加强试验结果的可信性。

对安全性评价的数据集（safety set）选择应在方案中明确定义，通常安全性数据集应包括所有随机化后至少接受一次治疗的受试者。

目标人群

安全性评估人群(Safetey population)

包括至少服过一次药物，且接受过一次治疗后安全性评估的受试者

全分析人群(Full-Analysis-Set) (FAS)

包括至少服过一次药物，且至少接受过一次治疗后有效性评估的人群

符合方案人群(Per protocol) (PP)

包括符合下面三个条件者

1. 有效的基线值

2. 符合方案,不违背方案中的规定的入选排除

标准,完成全部评估

3. 依从性良好(80%～120%之间)

不包括严重违反方案的受试者

1.违反入选排除标准

2.合并使用禁用药物

3.无主要变量的基础数据

3．缺失值及离群值(missing value)。病例报告表中原则上不应有缺失值，尤其是重要指标（如主要的疗效和安全性指标）与基本数据，如性别、出生日期、入组日期和各种观察日期等不得缺失。试验中观察的阴性结果、测得的结果为零和未能测出者，均应有相应的符号表示，不能空缺，以便与缺失值相区分。

LOCF估计（Last observation carry forward）

指对于重要指标的缺失值使用最接近的观察数据估计之。

离群值问题的处理，应当从医学和统计学专业两方面去判断，尤其应当从医学专业知识判断。离群值的处理应在盲态检查时进行，如果试验方案未预先指定处理方法，则应在实际资料分析时，进行包括离群值与去掉离群值后的两种结果比较，研究它们对结果是否不一致以及不一致的直接原因。

4．变量转换

试验设计时，应根据以往类似的资料，对所研究的主要的、关键性的变量作出是否要进行变量转换(transformation)的规定。变量转换的目的是确保资料满足统计分析方法的假设条件。5．统计分析方法

描述性统计分析(descriptive statistical analysis)

假设检验(hypothesis test)和参数估计(parameter estimation)

统计分析应考虑协变量的影响

考虑脱落病例的影响。

6安全性评价(safety evaluation)。常用统计指标为不良事件发生率和不良反应发生率。对于试验时间较长、有较大的退出治疗比例或死亡比例时，需用生存分析(survival analysis)计算累计不良事件发生率。

统计分析报告的内容包括以下几部分：

对整个临床试验中资料的收集和整理过程的描述

入选病例是否符合入选/排除标准

各试验中心是否完成试验方案规定的观察病例数

病例报告表的填写是否完整

试验过程中有无增加新的观察指标

七统计分析报告

对脱落病例的处理方法和处理理由

如果是盲法试验应对盲态审核作出交待

在资料整理过程中有无对指标进行变量转换

如何定义离群值等内容。

统计分析方法的选择及其理由

各组病例入选时的基本特征描述及统计检验

各组病例的主要变量、次要变量和全局评价变量的统计描述、参数估计及统计检验

各组病例安全性评价，主要以统计描述为主,包括

不良事件发生率及不良事件的具体描述

实验室检验结果在试验前后的变化情况

发生异常改变及其与试验用药品的关系。

以上结果应尽可能采用统计表、统计图表示，统计检验结果应包括有统计意义的检验水准(s ignificant level)、统计量(statistic)值和精确的Ｐ值。应注明所使用的统计软件及版本，所有统计计算程序应以文件形式保存以便核查。

生物统计学重要知识点

生物统计学重要知识点 （说明：下列知识点为考试内容，没涉及的不需要复习。注意加粗的部分为重中之重，一定要弄懂。大家要进行有条理性的复习，望大家考出好成绩！） 第一章概论（容易出填空题和名词解释） 1、生物统计学的目的、内容、作用及三个发展阶段 2、生物统计学的基本特点 3、会解释总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应和互作 4、会区分误差（随机误差和系统误差）与错误以及产生的原因 5、会区分准确度和精确度 第二章试验资料的整理与特征数的计算（容易出填空和名词解释） 1、随机抽样必须满足的两个条件 2、能看懂次数分布表和次数分布图，会计算全距、组数、组距、组限和组中值 3、会求平均数（算数、加权和几何）、中位数、众数，算术平均数的重要特性 4、会求极差、方差、标准差和变异系数，理解标准差的性质 第三章概率与概率分布（选择、填空和计算） 1、理解事件、频率及概率，事件的相互关系，加法定理和乘法定理的运用 2、概率密度函数曲线的特点和大数定律 3、二项分布、泊松分布和正态分布的概率函数和标准分布图像特征，会计算概率值 4、理解分位数的概念，弄清什么时候用单尾，什么时候用双尾 5、样本平均数差数的分布 第四章统计推断（计算） 1、无效假设和备择假设、显著水平、双尾检验和单尾检验、假设检验的两类错误，会根据 小概率原理做出是否接受无效假设的判断 2、总体方差已知和未知情况下如何进行U检验 3、一个样本平均数的t检验（例4.5） 成组数据平均数比较的t检验（例4.6和4.7） 4、一个样本频率的假设检验（例4.11），知道连续性矫正 5、参数的区间估计（置信区间）和点估计

抗癌药物I期临床试验概述

抗癌药物I期临床试验概述 I期临床试验最重要的是每一位受试患者的安全性，尤其在试验新型抗肿瘤治疗方 法时，新治疗方法能够带来减缓疾病进展甚至治愈疾病的希望同时，患者也可能处于治疗带来潜在的毒性风险中，安全性问题尤为现实。 近期，Medscape医学新闻转载了美国H.Lee Moffitt癌症研究所的医生Amit Mahipal 和Danny Nguyen共同撰写的综述，文章对患者参与I期临床试验的获益与风险进行了探讨，文章同时亦发表在Moffitt癌症研究所期刊Cancer control的2014年7月期。 保障患者参加临床试验的安全及权益的规定与法规都已经付诸实施。选择预期生存时间足够长的癌症患者参试验来确保数据的获取，这种操作目前仍具一定的挑战性。研究人员验证了新型的预后模型，以帮助医护人员来选择那些有可能从I期临床中受益的 患者。患者选择参加I期临床试验，也可能产生一些长期的积极影响和消极影响。 对恶性肿瘤经一线治疗后疾病进展的患者而言，现代的I期临床试验代表了一种治 疗选择。近期的一些靶向性治疗I期临床试验确实提高了缓解率，参与试验的患者患病 类型各不相同，此前接受多线治疗均失败。尽管患者入选I期试验后仍将面临多种风险，以及不同获益，但与过去的细胞毒药物治疗时代相比，在趋于理性的靶向治疗时代，治疗缓解率已有所提高。 临床试验获得的结果有助于回答执业医护专业人员的问题，并为临床实践提供指导。临床试验的严格设计方法直至二十世纪才得以标准化，但几个世纪前的医生们便已经掌握并应用了现代临床试验的一些理念。医学古籍《医典》一书中阐述了用于医学实验的一些指导原则。试验新药疗效的原则在此书中也有叙述，其中便包括了试验药物必须没有任何外源性的偶发质量问题，以及试验必须在人体进行等。这些指导原则的精髓形成药物试验的科学方法。 导致药物开发临床试验在美国受到严格管制的转折点出现在1937年，制药商 S.E.Massengill公司（布里斯托尔，田纳西州）的第一个特效药物磺胺公开上市期间，抗生素磺胺在当时已确认具有抗链球菌所致的喉咙感染活性。然而该公司的磺胺药上市出售给消费者前并未经过动物或人体试验。 从历史来看，I期临床试验的聚焦点已明确为获得新药可安全用于人类的最大耐受 剂量（MTD），MTD与剂量限制性毒性（DLTs）相关。 MTD是用于下一步的临床试验的剂量，它可以是治疗剂量或是可安全使用的最大剂量。在当前的靶向药物时代，最大耐受量常常被生物有效剂量取而代之。由于试验主要目的不针对疗效，故保持患者群体的同质性和获得可测量的肿瘤反应并非必需；尽管许多研究者的研究方案中仍然包含这些因素。 KRAS突变状态可预测EGFR抑制剂的无疗效，常规放化疗也没能获得很好的治疗结果。靶向新药RAS抑制剂安卓健的有效成分是从天然植物中提取的，因此在临床试验中表现 出了良好的安全性及初步的有效性。目前正于FDA进行二期临床试验，预计2016年初发

生物统计学第四版知识点总结

一、田间试验的特点 1、田间试验具有严格的地区性和季节性，试验周期长。 2、田间试验普遍存在试验误差 3、研究的对象和材料是农作物，以农作物生长发育的反应作为试验指标研 究其生长发育规律、各项栽培技术或栽培条件的效果。 二、田间试验的基本要求 结果重演性、结果可靠性、条件先进代表性、目的明确性 三、单因素试验的处理数就是该因素的水平数。 四、例如：甲、乙、丙三品种与高、中、低三种施肥量的两因素试验处理组 合数是？ 3因素3水平的处理组合数是？ 多因素试验的处理数是各因素不同水平数的所有组合。 五、如进行一个喷施叶面肥的试验，如果设置两个叶面肥浓度，对照应为 喷施等量清水。 六、简单效应的计算 N 的简单效应为40-30=10 在N1水平下，P2与P1的简单效应为38-30=8；在N2水平下，P2与P1的简单效应为54-40=14。 七、平均效应的计算 P的主效（8+14）/2=11； N的主效（10+16）/2=13； 八、互作的计算 N与P的互作为（16-10）/2=3或（14-8）/2=3 九、田间试验误差可分为系统误差和随机误差两种。（1、系统误差影响试 验的准确性，随机误差影响试验的精确性。2、准确度受系统误差影 响，也受随机误差影响；精确度受随机误差影响。3、若消除系统误 差，则精确度=准确度。） 十、小区面积扩大，误差降低，但扩大到一定程度，误差降低就不明显了。 适当的时候可以考虑增加重复次数来降低误差。小区面积一般在 6-60m2，而示范小区面积不小于330m2 。 十一、通常情况下，狭长小区误差比方形小区误差小。 小区的长边必须与肥力梯度方向平行，即与肥力变化最大的方向平行。一般小区长宽比为3-10：1，甚至达20：1 十二、何时采用方形小区？（1）肥水试验；（2）边际效应值得重视的试验。 十三、一般小区面积较小的试验，重复次数可相应增多，可设3-6次重复； 小区面积较大的试验可设2-4次重复。 十四、将对照或早熟品种种在试验田四周，一般4行以上。目的？（目的是防止外来因素破坏及边际效应的影响。） 十五、算术平均数的主要特征 ?1、样本各观测值与平均数之差的和为零，即离均差之和为0。 2、离均差的平方和最小。 十六、【例3·1】在1、2、3、…、20这20个数字中随机抽取1个，求下列随机事件的概率。 （1）A=“抽得1个数字≤4”；

生物统计学复习重点137030032

主要统计符号注解
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 13 符号 注解 希腊字母符号 统计检验的显著水平，一般 α 取 0.05 或 0.01 总体标准差。用拉丁字母 S 表示样本标准差 总体方差。用拉丁字母 S2 表示样本方差（均方） 样本平均数抽样总体方差 标准误 （样本平均数抽样总体的标准差， 表示平均数抽样误差的大小） S x 。 为标本标准误，是平均数抽样误差的估计值 总体平均数。用拉丁字母 x 表示样本平均数 卡平方值 经连续性矫正的卡平方值 自由度 df 为显著水平为 α 时的卡平方临界值 随机误差；重复内分组设计的参试材料误差 线性模型中的处理效应 表示从第 1 个观测值 xi 累加到第 n 个，观测值 xn，当
i
α
σ σ2
2 σx σx
μ χ2 χ c2 2 χ α ,df
ε τ
n
n
∑x
i=1
∑x
i =1
在意义上已明确
i
时，可简写为 ∑ x 。 ∑ 为求和符号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
T N n SS MS S S2 H0 HA SE DF CV CK O E F LSD LSR x～N（μ， 2） （ ，σ p，q ， x～B（n，p） （ ， ） a b r c f t u
x
d
d
k
拉丁字母符号 观测值总和 有限总体的总观测值数目 样本的观测值数目或样本容量（样本含量） 平方和 均方 样本标准差，用以估计总体标准差 σ 标准方差（均方） ，用以估计总体方差 σ2 无效假设 备择假设 标准误 自由度，自由度具体数值用 df 表示，如 df=8 变异系数 对照 观测次数 理论次数 F 统计数，F0.05 、F0.01 分别为 0.05、0.01 的临界值 最小显著差数（least significant difference） （ ） 最小显著极差（least significant ranges） 随机变量 x 服从参数 μ 和 σ 的正态分布，μ 为总体平均数，σ 为总体标准差 二项总体成数 p+q =1 随机变量 x 服从参数 n 和 p 的二项分布，n 为试验次数， p 为理论概率 直线回归方程中样本的回归截距 直线回归方程中标本回归系数 样本相关系数；独立性检验中相依表的行数 独立性检验中相依表的列数 观测次数 t 分布的统计数 u 正态分布的统计数；正态标准离差 样本平均数，用以估计总体平均数 μ 成对观测值的差数 成对观测值的差数的平均数 样本数或处理数
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临床试验稽查概述

稽查 定义：指由不直接涉及试验的人员所进行的一种系统性检查，以判定试验的实施、数据的记录和分析是否与试验方案、药品临床试验管理规范与法规要求相持。 对外是监查研究中心进行下列稽查（audit），包括I~IV期研究;和监查员执行的常规访视不同,这是由执行者工作以外的独立单位——临床品质保证负责执行。确定临床研究是依从当地法规和GCP、申办者特定的SOP进行，和临床研究一样，可以委托第三者，例如合同研究者进 行稽查工作。目的不是重复访视时的数据查证工作，而是抽样验证整个临床研究的执行是否有效和符合所有要求。 （1）随机稽查 ①在公司内随机挑选研究项目、研究者作稽查。 ②每一多中心研究，随机挑选一个/多个中心作稽查；或基于征集受试者数目（例如招收 很多受试者的中心）进行；或在研究开始早期，挑选一二个中心进行稽查（通常是第 一次合作的中心），以观察可能潜在的问题、困难和研究中心的一般工作状况。 ③寻因稽查基于问题的出现而进行，例如研究期间某一中心出现了特别多副反应或失 访、或出现某些特殊非预期反应、监查员进行访视后报告研究中心可能出现问题；或 准备研究者接受政府当局视察等。 当然，稽查的迫切性有先后次序，若是公司的重点研究或是数据将送呈新药上市注册等，瘵会获得优先处理。稽查内容包括：研究者负责的工作，申办者/监查咒的负责的工作、法规文件、原始资料转录CRF的准确性（随机抽查）、适当清点药物、研究中心工作人员、执行研究情况、详细报告。 研究开始前进行的稽查，一般应用于委托新研究中心进行和I 期临床研究。其他临床研究的 稽查，如果在研究者开始早期或进行中举行，稽查报告和建议可以帮助改善研究的进行，即是说，事情可能仍或挽救，因此，所有研究参与者（监查员、研究员、数据员等）均应该持合作态度，予以协助，监查员更应该视为在职培训的一部分，以期提高本身专业素质的水平。也有研究完结后，数据库冻结后或报告表前的品质确定。

初级生物统计学学习心得

高级生物统计学课程学习总结 摘要：经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。本文主 要讲述了本学期学习生物统计之后，我对生物统计学的收获和体会。 关键词：生物统计学 收获 体会 学习了黄老师讲授的《高级生物统计学》这门课程，我觉得自己又收获了不少。经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。虽说我的专业是课程与 教学论，对生物统计学知识的运用较少，但我深信，于我自身，它将起到不可估量的作用。 下面主要谈谈我对这门课程的理解与感悟。 1.对生物统计学的认识 1.1生物统计学的概念 生物统计学是一门以概率理论为基础的，实际应用性非常强的综合性的学科。它运用概率论与数理统计的原理和方法处理生物学中的各种数量资料，从而透过现象揭示生物学 本质的一门科学，是科学研究与实践应用的基础工具。它是研究如何搜集、整理、分析反 映整体信息的数字资料，并以此为依据，推断总体特征，然后用生物学的语言加以描述的 工具。 从生物统计学的概念我们不难看出，生物统计是要我们根据部分所反映出来的性质，推断总体的性质，在推断的过程中，不可避免的会有一定的出错概率，我们只是选择不同 的分析方法将这一概率降到最低。它不仅为我们提供了设计试验，获取资料的方法，还提 供了整理资料，最后得出科学结论的方法。因此，学好生物统计对我们以后设计试验，分 析试验数据，得出科学而精简的结论有很大帮助。 1.2生物统计学的重要性 统计学在生物学中的应用已有长远的历史，许多统计的理论与方法也是自生物上的应用发展而来，而且生物统计是一个极重要的跨生命科学各研究领域的平台。 随着基因组学、蛋白质组学与生物信息学的蓬勃发展，使得生物统计在这些突破性生 物科技领域上扮演着不可或缺的角色。，生物统计学在这些领域被广泛应用，并显得日益重 要。生物统计学是生物领域学生应具备的基本知识和素质，与生命活动有关的各种现象中 普遍存在着随机现象，大到整个生态系统，小到核苷酸序列，均受到许多随机因素的影响， 表现为各种各样的随机现象，而生物统计学正是从数量方面揭示大量随机现象中存在的必 然规律的学科。因此，生物统计学是一门在实践中应用十分广泛的工具学科，它是生物科 管线不仅可以解决吊顶层配卷问题，而且可保障各类路敷设过程中，要加强看料试卷连接管口处理高中资料试卷保护层防腐跨接地线弯曲半径标高中语文电气课件中管壁薄、接利用管线敷设技术。线缆敷设原则不同电压回路交叉时，应采用金属同一线槽内强电回路须同时切根据生产工艺高中资料试卷要求，与带负荷下高中资料试卷调控试使其在正常工况下与过度工作下都于继电保护进行整核对定值，审核杂设备与装置高中资料试卷调试动过程中高中资料试卷电气设备进过关运行高中资料试卷技术指导中资料试卷技术问题，作为调试人图纸资料、设备制造厂家出具高案。 保护高中资料试卷配置技术是指高中资料试卷总体配置时，需要在机组高中资料试卷安全，并且尽可料试卷破坏范围，或者对某些异进行自动处理，尤其要避免错误高然停机。因此，电力高中资料试，要求电力保护装置做到准确灵活置高中资料试卷调试技术是指发电内部故障时，需要进行外部电源

统计学考试要点整理

2010级3班整理生物统计学基础知识整理 生物统计学整理 第一部分名词解释本文档仅供参考，仍有不足，有许多名词没有交待，需自己补充。本资料与课本，课后习题册搭配使用效果更好，有疑问联系大正 1生物统计学:是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计,取样,分析,资料整理与推 论的科学.是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的 原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科， 属于应用统计学的一个分支。 2总体:统计学研究的全部对象叫做总体，分为无限总体和有限总体。 3个体：构成总体的每个成员称为个体。 4样本：总体的一部分称为样本 5样本含量：样本内包含的个体数目称为样本含量 6抽样：从总体中获得样本的过程。 7连续性数据：与某种标准做比较所得到的数据称为连续型数据，又称为度量数据 8离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，称为离散型数据 9变量的方法：对连续性数据进行分析的方法，通常称为变量的方法 10属性的方法：对离散型数据进行分析的方法 11对于数据的变异程度，经常使用的度量方法有三中，1 范围或称为极差 2 平均离差 3 标准离差或称为标准差 12概率论：研究偶然现象本身规律性的科学 13统计学：基于实际观测结果，利用概率论得出的规律，揭示偶然性中所寄寓的必然性 的科学 14随机实验：在我们做第一次观测时，并不能准确得知下一次的结果，这样的实验叫做随机实验 随机误差：试验过程中，由于各种无法控制的随机因素所引起统计量与参数之间的偏差，称之为随机误差。 15基本事件：试验的每一最基本结果用小写拉丁字母表示

2．什么叫总体？什么叫样本？为什么要抽样？怎样抽样？ 1）总体:统计学研究的全部对象叫做总体，分为无限总体和有限总体。 2）样本：总体的一部分称为样本 3）从总体中获得样本的过程称为抽样，抽样的目的是希望通过对样本的 研究，推断其总体。生物统计学中往往总体数目是无限个，为方便研究总 体特征需要抽样。 4）从总体中抽取样本时，总体中的每一个个体被抽中的机会必须都一样，不能带有偏见，我们得到的样本应该是该市总体的一部分，需要进行随机 抽样。随机抽样的方法很多，例如抽签，拈阄等。最好方法是使用随机数 字表进行抽样。 5）随即数字表抽样步骤：第一步，闭上眼睛用铅笔在随机数字表上任意 点上一点，假若点到奇数，就用第一页表；假若点到偶数，就用第二页表。 第二步，在选定的那一页上，在点一次，决定从那个字开始。决定开始以 后进行读书（例如，总体有 4728 个个体，那就四位数字为一节读下去，

药物临床试验英文缩写汇编

药物临床试验英文缩写汇编

药物临床试验英文缩写号 1 ADE 药物不良事件Adverse Drug Event 2 ADR 药物不良反应Adverse Drug Reaction 3 AE 不良事件Adverse Event 4 AI 助理研究者Assistant Investigator 5 BMI 体质指数Body Mass Index 6 CI 合作研究者Co-investigato r 7 COI 协调研究者Coordinating Investigator

Research Organization 11 CSA 临床研究申请Clinical Study Application 12 CTA 临床试验申请Clinical Trial Application 13 CTX 临床试验免责Clinical Trial Exemption 14 CTP 临床试验方案Clinical Trial Protocol 15 CTR 临床试验报告Clinical Trial Report 16 DSM 数据安全及监控 Data Safety and

18 EDP 电子数据处理系 统Electronic Data Processing 19 FDA 美国食品与药品 管理局Food and Drug Administration 20 FR 总结报告Final Report 21 GCP药物临床试验质 量管理规范Good Clinical Practice 22 GLP 药物非临床试验 质量管理规范Good Laboratory Practice 23 GMP 药品生产质量管 理规范Good Manufacturing Practice

生物统计学考试题及答案

重庆西南大学 2012 至 2013 学年度第 2 期 生物统计学 试题（A ） 试题使用对象： 2011 级 专业(本科) 命题人： 考试用时 120 分钟 答题方式采用： 闭卷 说明：1、答题请使用黑色或蓝色的钢笔、圆珠笔在答题纸上书写工整. 2、考生应在答题纸上答题，在此卷上答题作废. 一：判断题；（每小题1分，共10分 ） 1、正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。（ ） 2、标准差为5，B 群体的标准差为12，B 群体的变异一定大于A 群体。（ ） 3、一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。（ ） 4、30位学生中有男生16位、女生14位，可推断该班男女生比例符合1∶1 （已知84.321,05.0=χ）。 （ ） 5、固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体。（ ） 6、率百分数资料进行方差分析前，应该对资料数据作反正弦转换。（ ） 7、比较前，应该先作F 测验。 （ ） 8、验中，测验统计假设H 00:μμ≥ ，对H A :μμ<0 时，显著水平为5%，则测验的αu 值为1.96（ ） 9、行回归系数假设测验后，若接受H o :β=0，则表明X 、Y 两变数无相关关系。 ( ) 10、株高的平均数和标准差为30150±=±s y （厘米），果穗长的平均数和标准差为s y ±1030±=（厘米），可认为该玉米的株高性状比果穗性状变异大。 （ ） 二：选择题；（每小题2分，共10分 ） 1分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本，样本平均数分别为3和2，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为（ ）。 A 、[-9.32，11.32] B 、[-4.16，6.16]

临床试验常用的英文缩写

专业术语 缩略语英文全称中文全称 ADE Adverse Drug Event 药物不良事件 ADR Adverse Drug Reaction 药物不良反应 AE Adverse Event 不良事件 AI Assistant Investigator 助理研究者 BMI Body Mass Index 体质指数 CI Co-investigator 合作研究者 COI Coordinating Investigator 协调研究者 CRA Clinical Research Associate 临床监查员（临床监察员）CRC Clinical Research Coordinator 临床研究协调者 CRF Case Report Form 病历报告表 CRO Contract Research Organization 合同研究组织 CSA Clinical Study Application 临床研究申请 CTA Clinical Trial Application 临床试验申请 CTX Clinical Trial Exemption 临床试验免责 CTP Clinical Trial Protocol 临床试验方案 CTR Clinical Trial Report 临床试验报告 DSMB Data Safety and monitoring Board 数据安全及监控委员会EDC Electronic Data Capture 电子数据采集系统 EDP Electronic Data Processing 电子数据处理系统 FDA Food and Drug Administration 美国食品与药品管理局FR Final Report 总结报告 GCP Good Clinical Practice 药物临床试验质量管理规范GLP Good Laboratory Practice 药物非临床试验质量管理规范GMP Good Manufacturing Practice 药品生产质量管理规范 IB Investigator’s Brochure研究者手册 IC Informed Consent 知情同意 ICF Informed Consent Form 知情同意书 ICH International Conference on Harmonization 国际协调会议 IDM Independent Data Monitoring 独立数据监察 IDMC Independent Data Monitoring Committee 独立数据监察委员会IEC Independent Ethics Committee 独立伦理委员会 IND Investigational New Drug 新药临床研究

《生物统计学-2019》复习题

《生物统计学》复习题 1．变量之间的相关关系主要有两大类：（因果关系），（平行关系） 2．在统计学中，常见平均数主要有（算术平均数）、（几何平均数） 3．样本标准差的计算公式（ 1 ) (2 --= ∑n X X S ） 4．小概率事件原理是指（某事件发生的概率很小，人为的认为不会发生） 5．在分析变量之间的关系时，一个变量X 确定，Y 是随着X 变化而变化，两变量呈因果关系，则X 称为（自变量），Y 称为（因变量） ADCAA BABCB DADBB ADBCB 1、下列数值属于参数的是： A 、总体平均数 B 、自变量 C 、依变量 D 、样本平均数 2、 下面一组数据中属于计量资料的是 A 、产品合格数 B 、抽样的样品数 C 、病人的治愈数 D 、产品的合格率 3、在一组数据中，如果一个变数10的离均差是2，那么该组数据的平均数是 A 、12 B 、10 C 、8 D 、2 4、变异系数是衡量样本资料 程度的一个统计量。 A 、变异 B 、同一 C 、集中 D 、分布 5、方差分析适合于， 数据资料的均数假设检验。 A 、两组以上 B 、两组 C 、一组 D 、任何 6、在t 检验时，如果t = t 0、01 ，此差异是： A 、显著水平 B 、极显著水平 C 、无显著差异 D 、没法判断 7、 生物统计中t 检验常用来检验 A 、两均数差异比较 B 、两个数差异比较 C 、两总体差异比较 D 、多组数据差异比较 8、平均数是反映数据资料 性的代表值。 A 、变异性 B 、集中性 C 、差异性 D 、独立性 9、在假设检验中，是以 为前提。 A 、 肯定假设 B 、备择假设 C 、 无效假设 D 、有效假设 10、抽取样本的基本首要原则是 A 、统一性原则 B 、随机性原则 C 、完全性原则 D 、重复性原则 11、统计学研究的事件属于 事件。 A 、不可能事件 B 、必然事件 C 、小概率事件 D 、随机事件 12、下列属于大样本的是 A 、40 B 、30 C 、20 D 、10 13、一组数据有9个样本，其样本标准差是0.96，该组数据的标本标准误（差）是 A 、0.11 B 、8.64 C 、2.88 D 、0.32 14、在假设检验中，计算的统计量与事件发生的概率之间存在的关系是 。 A 、正比关系 B 、反比关系 C 、加减关系 D 、没有关系 15、在方差分析中，已知总自由度是15，组间自由度是3，组内自由度是 A 、18 B 、12 C 、10 D 、5 16、已知数据资料有10对数据，并呈线性回归关系，它的总自由度、回归自由度和残差自由度分别是 A 、9、1和8 B 、1、8和9 C 、8、1和9 D 、 9、8和1 18、下列那种措施是减少统计误差的主要方法。 A 、提高准确度 B 、提高精确度 C 、减少样本容量 D 、增加样本容量 19、相关系数显著性检验常用的方法是

生物统计学期末考试题

生物统计学期末考试题 一名词解释(每题2分,共10分) 1．生物统计学期末考试题 2．样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本 3．方差：用样本容量n来除离均差平方和,得到的平方和,称为方差 4．标准差：方差的平方根就是标准差 5．标准误：即样本均数的标准差,是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度, 反映的是样本均数之间的变异。 6．变异系数：将样本标准差除以样本平均数,得出的百分比就是变异系数 7．抽样：通常按相等的时间间隔对信号抽取样值的过程。 8．总体参数：所谓总体参数是指总体中对某变量的概括性描述。 9．样本统计量：样本统计量的概念很宽泛（譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等）,到现在 为止,不是所有的样本统计量和总体分布的关系都能被确认,只是常见的一些统计量和总体分布之间 的关系已经被证明了。 10．正态分布：若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布, 正态分布又名 高斯分布 11．假设测验：又称显著性检验,就是根据总体的理论分布和小概率原理,对未知或不完全知道的总 体提出两种彼此对立的假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在一定概率意义上应该 接受的那种假设的推断。 12．方差分析：又称“变异数分析”或“F检验”,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 13．小概率原理：一个事件如果发生的概率很小的话,那么它在一次试验中是几乎不可能发生的,但 在多次重复试验中几乎是必然发生的,数学上称之小概率原理。 15．决定系数：决定系数定义为相关系数r的平方 16．随机误差：在实际相同条件下,多次测量同一量值时,其绝对值和符号无法预计的测量误差。 17．系统误差：它是在一定的测量条件下,对同一个被测尺寸进行多次重复测量时,误差值的大小和 符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时,按一定规律变化的误差 二. 判断题（每题2分,共10分） 1. 在正态分布N(μ ;σ)中,如果σ相等而μ不等,则曲线平移, ( ) 2. 如果两个玉米品种的植株高度的平均数相同,我们可以认为这两个玉米品种是来自同一总体（） 3. 当我们说两个处理平均数有显著差异时,则我们有99%的把握肯定它们来自不同总体. 4小概率原理是指小概率事件在一次试验中可以认为不可能发生（） 5 激素处理水稻种子具有增产效应,现在在5个试验区内种植经过高、中、低三种剂量的激素处理的水稻种此试验称为三处理五重复试验（） 6.系统误差是不可避免的,并且可以用来计算试验精度。（） 7.精确度就是指观察值与真值之间的差异。（） 8. 实验设计的三个基本原则是重复、随机、局部控制。（） 9. 正交试验设计就是从全部组合的处理中随机选取部分组合进行试验。（） 10.如果回归方程Y=3+1.5X的R2=0.64,则表明Y的总变异80%是X造成。（） 三. 简答题（每题5分共20分） 1. 完全随机试验设计与随机区组试验设计有什么不同? 2. 什么是小概率原理?在统计推断中有何 作用? 3. 什么是多重比较中的FISHER氏保护测验?4. 样本的方差计算中,为什么要离均差平方和 除以n-1而不是除以n? 5. 如果两个变量X和Y的相关系数小于0.5,是否它们就没有显著相关性? 6. 单尾测验与双尾测验有何异同?

生物统计学 复习资料

目录 计算部分 (1) 第一章 (1) 第二章 (2) 第三章 (5) 第四章 (7) 第五章 (9) 第六章 (9) 第八章 (12) 第十章 (13) 操作部分 (14) 一、T test (14) 1、One-sample T Test (14) 2、Independent T test (14) 3、paired-samples T Test (15) 二、ANOV A (15) 1、One-Way ANOV A (15) 2、Univariate (16) 三、Correlate and Regression (16) 1、Correlate (16) 2、Regression (17)

生物统计学 计算部分 第一章 1、次数分布表 统计表由标题、横标目、纵标目、线条、数字及合计构成，其基本格式如下表: 表2-3 50枚受精种蛋出雏天数的次数分布表 2、求全距、组距、组中值 全距：资料中最大值与最小值之差，又称为极差(range )，用R 表示，即 R=Max(x)-Min(x) 本例 R =65.0-37.0=28.0（kg ） 组距：每组最大值与最小值之差(即全距和组数的比值)记为 i 。分组时要求各组的组距相等。 组距(i)＝全距／组数 本例 i ＝28.0／10≈3.0 组中值＝(组下限＋组上限)/2＝组下限＋1/ 2组距＝组上限－1/2组距 3、平均数、标准差、变异系数计算 平均数： （直接法） （加权法）（组中值*频数） 样本标准差： n x n x x x x n i i n ∑ ==+++=1 21 ∑ ∑∑ ∑ = =++++++===f fx f x f f f f x f x f x f x k i i k i i i k k k 11 212211

完整word版,临床试验常见英文缩写

临床试验常见英文缩写 ADR（Adverse drug reaction）不良反应 AE（Adverse event）不良事件 SAE（Serious Adverse Event）严重不良事件 CRF（Case report form/case record form）病例报告表 CRO（Contract research organization）合同研究组织 EC（Ethics Committee）伦理委员会 GCP（Good clinical practice）药品临床试验管理规范 EDC（Electronic data capture）电子数据采集 IB（Investigator's Brochure）研究者手册 ND (Not Done) 未做 NA (Not Applicable) 不适用 UK (Unknown) 未知 PI（Principal investigator ）主要研究者 Sub-I(Sub-investigator) 助理研究者 QA(Quality assurance) 质量保证 QC(Quality control) 质量控制 SDV（Source data verification）原始资料核对 SD（Source data）原始数据 SD(Source document ) 原始文件 SFDA 国家食品药品监督管理局 SOP(Standard operating procedure) 标准操作规程 IRB 机构审查委员会 ICF(Informed Consent Form) 知情同意书 TMF（trial master file）研究管理文件夹 临床试验常见英文单词 A ?Active control ,AC 阳性对照，活性对照阳性对照，活性对照?Adverse drug reaction ,ADR 药物不良反应药物不良反应?Adverse event ,AE 不良事件 ?Approval 批准 ?Assistant investigator 助理研究者 ?Audit 稽查 ?Audit report 稽查报告 ?Auditor 稽查员 B ?Bias 偏性，偏倚 ?Blank control 空白对照 ?Blinding/masking 盲法，设盲 ?Block 层 C ?Case history 病历 ?Case report form/case record form ,CRF 病例报告表，病例记录表?Clinical study 临床研究

临床药学概要复习题讲解

医院药学概要复习题一 一、名词解释 : 1、不良反应 : 2、药品支出 3、处方调配差错率 : 二、填空题 : 1、医院药学科研选题要遵循的原则有 2、药品采购的方式目前主要分为 :____________________、 ___________________。 3、医院制剂的一般检查项目包括制剂的 ______、 _______、 ________、 ________等。 4、医院药学人员组成有 :__________、 ________、 _________、 _________。 三、选择题 : 1. 被称为“管理之父”的是 A 亨利费约尔 B 韦伯 C 福里德里克泰勒 D 赫伯特西蒙 E 道格拉斯麦格雷戈 2、下列关于药学服务的目的,贴切的是 A 提高患者安全用药的意识 B 降低患者用药隐患

C 提高药物治疗的安全性、依从性、有效性和经济性 D 实现改善和提高人类生活质量的理想目标 E 降低药物使用时出现不良反应的几率 3、调剂室药品摆放方式不包括 A 按使用频率摆放 B 按内服药和外用药 C 按药品包装大小摆放 D 按药理作用摆放 E 按药品剂型分类摆放 4、下列哪项是影响散剂安全有效的重要因素,同时也是散剂质量优劣的重要指标 A A 散剂的均匀度 B 散剂的密度 C 散剂的粉碎度 D 散剂的包装 E 以上均是 5、防止药品霉坏变质的基本条件是 A 药品保持一定距离 B 改进库房通风条件 C 建立养护档案 D 定期抽查药品 E 严格控制库房中的温湿度 6、进行 TDM 时采血的部位为 A 采中心静脉血 B 采动脉血 C 采外周静脉血 D 在给药部位采血 E 在注射部位回流静脉取血 7、药学生进行岗位实习的目的不包括 A 学会常用制剂的配制方法 B 了解药剂科工作基本内容 C 了解药剂科管理的一般内容及程序 D 进行每一专题的研究 E 参与新药临床试验 B 型题(配伍选择题

生物统计学学习心得

生物统计学学习心得 13生科张林进2013083542 大多数人对生统望而却步，我认为只要肯下工夫，其实并不是那么难，当然这是针对平时点滴而不是临时抱佛脚。首先我觉得要想课堂上更好跟上老师的思路和进度，预习很重要，这是众所周知的，有没有预习在课上将是天差地别。生物统计学是一门理科思维很强的学科，有些内容很难理解，这时就需要我们做好预习准备，先对知识点有个了解，能理解最好，这样课堂上的听课效率会更高。然后我觉得为了更好的巩固知识内容，多做练很有必要。通过做题我们会知道我们对知识点的掌握程度，加深对知识的巩固。其次我觉得应用Excel 操作习题具有方便、准确等优点。每次做练习的时候，只要点一下数据分析并进行相关的操作，马上好多数据表格都出来了。我每次都先按照书上的做法做题，然后和用Excel的操作对比，看一下有没有出入，以确定我做出答案的准确性。虽然这门课程我学习的不是很好，但我不否认这门课程的价值。或多或少我们都应该学到点什么。 这门课让我学到了很多，老师不仅深入浅出的讲授书本内容，有时还教会我们一些道理，比如以后出社会得注意的问题、平时的学习习惯和实验中的一些点滴等等。现在进入期末复习阶段了，本来生物统计学是一门难度比较大的学科，所以期末复习变得更加紧张，所以我会好好对待这门牛逼的科学！ 假如我是老师我会怎么讲授这门课程

首先我对老师这个职业是很尊敬的，一个个人才的出现真实老师的辛勤劳动。假如我是这门课程老师，我会和学生通过课堂上语言上的沟通来提高对生物统计学这门课程的兴趣，提高学生们的积极性，通过平时课堂作业的方式来提高动脑能力，坚决杜绝作业抄袭的情况，或多或少来一些笑话提高课堂的气氛，对于基础知识点认真解释，保证学生能听的懂，能自己完成课堂作业，能够理解课本例题。以上是我的一些讲课方式。谢谢！

生物统计学(自理重点)

生物统计学复习资料（70%） 填空：10题×1’=10’选择：5题×1’=5’ 名词解释：5题×2’=10’ 判断：5题×1’=5’ 简答：3题×5’=15’ 统计推断：4题10’+10’+10’+20’=50’ 第1章绪论 生物统计学：是研究收集、整理、分析和解释生物科学试验数据的科学，是统计学原理在生物学研究领域的应用。 生物统计学的主要内容 生物统计学包括试验数据的获取、整理和分析等相关内容，具体来说，包括试验或调查设计、数据的整理（描述统计学）、概率论基础（统计理论基础）、统计推断方法（推断统计学）等内容。 调查设计：是指整个调查计划的制订，包括调查研究的目的、对象与范围，调查项目及调查表内容，抽样方法的选取，抽样单位和抽样数量的确定，数据处理方法，调查组织工作，调查报告撰写等内容。 试验设计：是指试验单位的选取、生物学重复数的确定及试验单位的分组等。 生物统计学发展简史 （1）古典记录统计学 （2）近代描述统计学 （3）近代推断统计学 总体：是研究对象的全体。 个体：是总体中的一个研究单位。 样本：是从总体中抽取的用于代表总体的一部分个体。 样本容量记为n，通常把n≤30的样本称为小样本，n＞30的样本称为大样本。（判断区别）随机抽样：是指总体中的每一个个体都有同等的被抽取的机会组成样本。 参数：由总体计算的特征数。 统计数：由样本计算的特征数。 准确性：也叫准确度，是指在试验中某一试验指标的观测值与其真值接近的程度。 精确性：也叫精确度，是指同一试验指标的重复观测值彼此接近的程度。 随机误差：是由于无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的，是客观存在的，在实验中，即使十分小心也难以消除。 系统误差：也叫片面误差，是由试验材料的初始条件不同或测量仪器不准等引起的倾向性或定向性偏差。 （小题）误差怎么控制？ （小题）随机误差可完全避免（×） （小题）减小统计误差的方法是（B） A、提高准确度 B、提高精确度 C、减少样本容量 D、增加样本容量

生物统计学学习心得

生物统计学学习心得 一、《生物统计学》这一门课。你学到什么？谈谈你学习这一门课的心得体会。 （一）、《生物统计学》这门课，首先，我不仅学到了很多生物统计方面的基础知识、基本概念和相关的应用，还学习了如何设计试验。 在第一章，我学了统计数据的收集与整理。首先学习的是总体与样本的概念，统计学研究的核心问题是如何通过样本推断总体，因此，总体与样本是生物统计学中的两个最基本概念。总体是我们研究的全部对象。构成总体的一个研究单位称为个体。样本是总体的一部分，样本内包含的个体数目称为样本含量。接着学习了数据类型及频数分布。生物统计学中经常遇到的数据有两种类型，一种是连续型数据，指与某种标准做比较所得到的数据，采用变量的方法进行分析。另一种是离散型数据，指由记录不同类别的个体的数目所得到的数据，采用属性的方法进行分析。最后学习了样本的几个特征数,平均数、标准差、方差。 在第二章，我学了概率和概率分布。概率是事件所固有的，且不随人的主观意识而改变。总体分布是建立在概率这一概念基础之上的，因此在研究总体分布之前首先应对概率的基本知识有所了解。试验的每一最基本的结果称为基本事件，指不能再分的事件。复合事件指由若干个基本事件组合而成的事件。概率的基本运算法则包括概率加法法则、条件概率、概率乘法法则、独立事件。概率分布包括离散型概率分布和连续型概率分布。 在第三章，我学了几种常见的概率分布律。首先学了二项分布，二项分布的基本情况是：设有一随机试验，每次试验都有两种不同的结果，如成功的（事件A）和失败的（事件A’）；生男孩（事件A）和生女孩（事件A’）。显然这两种可能的结果是互不相容的，独立地将此试验重复做n次，求在n次试验中，一种结果出现y次的概率。接着学了泊松分布、超几何分布、负二项分布、正态分布、指数分布等。 在第四章，我学了抽样分布。首先学了从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布，学了一些基本概念，如标准误差、样本标准误差、自由度、查表。然后学了从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布，包括标准差已知时两个平均数的和与差的分布、标准未知但相等时两个平均数的和与差的分布、两个样本方差比的分布----F分布。 在第五章，我学了统计推断。对总体做统计推断可以通过两条途径进行，一是首先对所估计的总体提出一个假设，称为统计假设检验，二是通过样本统计量估计总体参数，称为总体参数估计。首先学习单个样本的统计假设检验，检验的基本步骤：1.提出假设。2.构造并计算检验统计量：利用原假设所提供的信息，而且抽样分布已知。3.确定否定域（临界值）：根据小概率事件原理，比较检验统计量和临界值的关系，确定其落在否定域还是接受域。主要学了t检验，u检验、x2检验。接着学了两个样本的差异显著性检验，包括两个方差的检验----F检验，标准差已知时两个平均数间差异显著性的检验，标准差未知但相等时，两平均数之间差异显著性的检验，标准差未知且可能不等时两平均数之间差异显著性的检验，配对数据的显著性检验-----配对数据的t检验，二项分布数据的显著性检验。 在第六章，我学了参数估计，即由样本统计量估计总体参数。估计量是估计总体参数的统计量，一个好的估计量应该满足三个条件：无偏性、有效性、相容性。对总体参数的估计，可分为点估计和区间估计。区间估计是指在一定概率保证下指出总体参数的可能范围，所给出的可能范围叫置信区间，本章我学习了μ的置信区间、σ的置信区间、平均数差的置信区间、配对数据的置信区间、标准差比的置信区间二项分布总体的置信区间。 在第七章，我学了拟合优度检验，拟合优度检验是用来检验实际观测数与依照某种假设或模型计算出来的理论数之间的一致性，以便判断该假设或模型是否与观测数相配合。做拟合优度检验一般需一下各步：1.对数据进行分组。2.计算理论数Ti。3分别合并两个尾区的理论数。4.零假设。5.计算出x2与x2临界值（查附表6）做比较。