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[關鍵詞] 臨床；尿常規；傳統手工方法；干化學分析儀
[中圖分類號] R446.12 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-4721（2013）11（b）-0106-02
Comparative analysis of traditional manual method and dry chemistry analyzer in routine urine test
YANG Wen-na
Department of Teaching and Research of Clinical Laboratory，Medical College of Shaoguan College，Shaoguan 512026，China
[Abstract] Objective To investigate the application of traditional manual method and dry chemistry analyzer in routine urine test. Methods 200 specimens of early morning urine，collected from outpatient and inpatient patients in affiliated hospital，were selected and analyzed by traditional manual method and dry chemistry analyzer for routine urine test.The advantages and disadvantages of the two motheds were compared. Results Compared with traditional manual method，the differences of the positive rate of white blood cells，red blood cells and urine protein detected with dry chemistry analyzer were no statistically significant（P>0.05）.The coincidence rate of urine protein，red blood cells and white blood cells was respectively 98.5%，97.5% and 96.5% respectively. Conclusion In clinical routine urine test，both dry chemistry analyzer and traditional manual method have certain advantages and limitations，it should be combined in the application so as to improve the positive diagnosis rate.
[Key words] Clinic；Routine urine test；Traditional manual method；Dry chemistry analyzer
近年來，隨著醫療科技取得了迅猛發展，臨床檢驗技術研究也得到了不斷的深入和完善，加之公眾維權及健康意識的增強，人們對臨床檢測水平有了更高的要求。在尿液檢測中，尿常規為重要且常見的檢測項目之一，如何及時、準確、快速、靈敏地獲取檢驗結果，是為臨床診治提供可靠參考依據的關鍵，因此，選取一種合適的檢測方法是臨床研究的重點[1-2]。本次研究共選取行尿常規檢驗的晨尿200份，均為本院附屬醫院2012年2月～2013年2月收集的門診和住院患者標本，同時采用傳統手工方法與干化學分析儀法檢測，并對兩種檢測結果進行了比較，現報告如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料
本次研究所用晨尿來源于本院附屬醫院門診和住院患者200例，其中，男146例，女54例；年齡9～82歲。所用材料包括10 ml尖底離心管、尿液干化試紙條、冰醋酸、顯微鏡、酒精燈、離心機。
1.2 檢測方法
嚴格按照說明書，對收集的尿液先采用干化學分析儀檢測，對白細胞、紅細胞、尿蛋白結果準確記錄，然后采用傳統手工鏡檢方法，如應用熱醋酸堿法檢測尿蛋白；白細胞和紅細胞的檢測方法為，取混勻后的尿液標本10 ml放置于10 ml尖底離心管中，離心5 min，傾去上清液，保留0.2 ml沉渣，于鏡檢片上涂抹，對白細胞與紅細胞結果加以記錄。注意檢查中尿液沉渣留置時間在1 h內，以防影響檢測結果。
1.3 檢測觀察指標
對兩組患者尿樣進行不同方法的臨床尿常規檢驗后，記錄檢驗結果中尿蛋白、紅細胞、白細胞檢出陽性及陰性情況，并對結果進行統計學分析。陽性率=陽性例數/總例數×100.00%；符合率=（陽性符合例數+陰性符合例數）/總例數×100.00%。
1.4 統計學方法
采用SPSS 13.0統計學軟件，計量資料以x±s表示，采用t檢驗，以P
2 結果
干化學分析儀檢測的白細胞、紅細胞及尿蛋白陽性率與傳統手工方法比較，差異均無統計學意義（P>0.05）（表1）。兩種檢測方法的尿蛋白符合率為98.5%，紅細胞符合率為97.5%，白細胞符合率為96.5%（表2）。
3 討論
隨著經濟發展水平的增強，現代臨床實驗室檢驗技術的不斷更新，質量管理逐漸強化，如何使實驗室檢驗更加規范化、標準化，已成為相關部門重視的主要問題。尿常規檢驗中，尿液干化學分析儀作為新的檢測方案，是在傳統測定方法的基礎上發展而來，使臨床工作效率明顯提高，但在尿液紅細胞的檢驗中，顯微鏡檢查仍為參考標準，因其可觀察紅細胞形態變化，并對數目行定量分析，而干化學分析儀尚無法完成上述操作，因此，干化學分析儀能否完全取代傳統的檢驗方法，需進一步研究探討[3-4]。
就檢測原理而言，尿液干化學分析儀檢測與傳統鏡檢存在差異，前者應用化學法檢測原理，后者為物理檢測法，故尿液干化學分析儀的檢測數據在反映患者的病情時，存在一定的錯誤性和片面性。實踐表明，傳統方法與干化學分析儀檢測聯用，具有可行性及必要性，可顯著提高泌尿系統患者早期疾病的診斷率[5-6]。依據美國臨床檢驗標準委員會制訂的相關規定，需行鏡檢的情況包括以下幾方面：①臨床醫生提出鏡檢要求；②依據患者病情、疾病類型或其他檢查結果，需實施鏡檢輔助診斷；③尿液任一項化學檢查、物理檢查結果異常者。
尿沉渣鏡檢法的優勢：此檢查方法完全在顯微鏡下進行，使結果更為真實且直觀地表達，細胞等有形成分可直接呈現，為將細胞等有形成分通過顯微鏡的放大作用直接在鏡下真實呈現的方法，可真實反映紅細胞形態和數目，而只有在顯微鏡下，才可完成對這些病理情況的確定和鑒別，故不管尿干化學分析儀有多先進，均無法取代尿沉渣顯微鏡檢查方案。但尿沉渣鏡檢法也有一定的局限性，如檢測效率較低，有較多的影響及干擾因素，在大量健康人群中不適合應用等[7-8]。
干化學分析儀的優勢：檢測所需要收集的尿量較少，可迅速呈現結果；報告方式為半定量模式，在臨床較多疾病的治療前后對比中具有較高的參考價值；因測試有一定的程序化及標準，故能最大程度地提高工作效率，并避免了目測誤差事件的發生。但干化學法也存在一定的局限性，因其為化學定性的過篩方法，對尿中的球蛋白、淋巴細胞、單核細胞等有臨床意義的成分指標無法檢出；另外，多種因素均可對干化學分析法造成干擾，如菌尿、肌紅蛋白可有假陽性出現，維生素C可有假陰性出現，從尿化學試驗陽性鏡檢中也存在一定異常情況。
本研究結果顯示，尿蛋白、白細胞、紅細胞采用傳統手工檢測方法和干化學分析儀檢測，均有一定的差異存在，但聯合兩種方法共同應用，可產生協同效果，起到互補的作用，故需重視手工鏡檢的臨床價值。在臨床實際工作中，要理解傳統手工檢測方法與干化學分析儀的局限性及優勢，使兩者相互補充，以獲取準確的結果，提高陽性檢出率，為臨床診治提供參考[9-10]。
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醫學統計t檢驗方差分析配對設計成組設計醫學統計是醫學科研中重要的分析方法，也是醫學論文中的重要組成部分。它是對資料進行科學的搜集、整理和分析，從許多復雜現象中尋找規律，解決問題。而在眾多統計方法中，t檢驗是一種最常用的統計推斷方法，在計量資料的統計分析中應用十分廣泛，同時它也是衛生統計學教學的重點和難題點。在科研與教學中，研究人員和學生常會出現以下三種典型錯誤。
典型問題1.自身配對t檢驗誤用成組t檢驗。
如某醫生用A、B兩種血紅蛋白測定儀器檢測了16名健康男青年的血紅蛋白含量（g/L）檢測結果見表1，問兩種血紅蛋白測定儀器檢測結果是否有差別？
此例是對同一觀察對象進行的兩種處理方法，屬于配對設計，而研究人員把治療前后的數據當成是相互獨立的數據，直接將治療前與治療后的數據按成組設計資料的t檢驗進行比較，這種處理方法與設計類型并不相符。我們知道配對設計的檢驗效能高于成組設計，應用配對設計可以減少實驗誤差和個體差異對結果的影響，從而提高統計處理的效率。因此配對設計資料，一般計算每對數據的差值，用其差值的大小，反映兩種處理之間效應之差的大小。我們常見的配對設計有觀察對象處理前后對比（如治療前后、檢查前后）和同體采取不同處理對比（（如同一觀察對象兩種方法）。
典型問題2.計量數據呈方差不齊時仍用t檢驗。
這一錯誤在教學和醫學論文中都較常見，當兩組數據經方差齊性檢驗為方差不齊時，需用校正t檢驗（t'檢驗）處理，不能直接用t檢驗，否則會得出錯誤結論。如為探索胃脘痛寒、
熱癥實質，測胃脘痛熱癥患者與健康人胃脘溫度（℃），并計算得熱癥病組n1=27，=37.68，s1=0.66健康人n2=36，=37.19，s2=0.33。問兩組均數有無差別？一些學生直接應用t檢驗進行比較，而我們發現題中數據經方差齊性檢驗后為方差不齊，需用校正t檢驗，算出t'=3.540，P
典型問題3.多組計量數據比較誤用t檢驗。
t檢驗一般只適合兩組計量數據比較，多組計量數據進行比較需用方差分析，進一步進行兩兩比較時常用LSD法，可實際應用中發現很多研究人員將兩者混用。如為研究煤礦粉塵作業環境對塵肺的影響，將24只Wistar大鼠隨機分到甲、乙、丙三個組，每組8只，分別在地面辦公樓，煤炭倉庫和礦井下染塵，12周后測量大鼠全肺濕重（g）數據見表。
科研人員對上述資料采用兩樣本t檢驗進行兩兩比較，得出結論：除乙組和丙組差異無統計學意義以外（P>0.05），其余各兩組間差異均有統計學意義（P
綜上所述，統計方法t檢驗固然應用廣泛，但是醫學統計方法的選擇與應用是有一定前提范圍的，所以要想保證數據處理的科學性，應選擇正確的統計方法。
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醫學統計學是根據概率論和數理統計的原理, 結合醫藥衛生工作的實際情況, 研究實驗設計和數字資料的搜集、整理、分析和推斷的一門科學, 廣泛應用于基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、藥學和衛生事業管理等諸多領域。它是人們認識客觀世界的一種重要手段, 現代科技工作者做科學研究或撰寫論文, 很少看到不用統計學。
與此同時，如果統計學方法應用不當，不僅不能準確地反映科研結果，而且還可能帶來錯誤的結淪。Rosenfeld 等比較了不同年表的文章，在20 世紀90年代以后有更多的文章使用了統計推斷，而且比較復雜的統計分析方法如多因素分析等也更多的應用于臨床研究中，但同時也存在使用統計方法欠妥或敘述不清的情況。
因此本文將對醫學科技論文常見統計學方法的正確應用進行討論，希望加強作者的統計思維，進而提高期刊論文的統計質量及學術水平。
2、統計學方法的內容
統計軟件包、統計分析方法及檢驗水準是統計學方法必須描述的3 方面內容。SPSS (statistics package for social science) 和SAS(statistical analysis system ) 是全世界學術界公認且最常用的兩大統計軟件包[6]。檢驗水準即A，表示組間實際無差別而統計結果判斷為有差別，犯這類錯誤的概率[1]。實際工作中常取 A=0.05，表示本次研究計算所得P 值必須小于0.05,才能認為組間差異有統計學意義。統計分析方法的準確描述是科技論文科學性的關鍵所在。統計學方法一般包括統計描述和組間差異性檢驗(即：假設檢驗) 兩部分內容。
3、統計學方法的正確選用
統計方法的選擇取決于研究設計、數據資料類型和變量值的分布。計量資料常用u檢驗、t檢驗(.配對t檢驗)、 F檢驗；計數資料用 檢驗；等級資料、偏態資料或不明分布的資料可用秩和檢驗等。每種顯著性檢驗方法均有其適用范圍, 如方差分析（F檢驗）.要求數據服從正態分布, 且各總體方差齊, 否則不宜作方差分析, 若改用非參數統計方法, 則會降低統計效率, 故常在可能情況下, 通過變量變換（如對數變換、平方根變換、反正弦函數變換、例數變換等）使資料轉換為正態分布, 以滿足方差分析或t檢驗的應用條件。醫學期刊中最常見的是t檢驗和 檢驗, 這兩種方法誤用也較為多見。
3.1重復t檢驗
多個樣本均數間的兩兩比較(又稱多重比較)不宜用t檢驗, 因為重復數次,t檢驗將增加第一類錯誤的概率, 使檢驗效率降低。此時宜用方差分析, 并在此基礎上用兩兩比較方法..(如.SNK、LSD、Duncan法等)。對于同一對均數間的差異, 用t檢驗無顯著性, 而兩兩比較可能有顯著性, 可見錯誤選用統計方法將推出錯誤結論。
3.2行列標 檢驗誤用
行列表 檢驗用于2個或多個樣本率（或構成比）.比較, 它要求行列表中不宜有1/5以上格子的理論頻數T
3.3需要注意的統計學問題
3.3.1無足夠的統計學信息
論文中未說明統計方法和 取值, 無均數、標準差或率及t值、 值等統計量, 甚至未作假設檢驗直接下結論。不少臨床醫學論文作者只在文中提及P值大小并據此推斷結果的顯著性。實際上, 臨床醫學研究關心的是各組之間結局(如療效)的差別大小, 而不單純是統計學顯著性, 因此應同時說明檢驗方法、 水平、統計量值、P值和可信區間, 以便讓讀者了解所用的方法和結論是否適當及其臨床的實際意義。
3.3.2統計圖、表
統計圖、表是統計描述的重要工具。統計圖宜少而精, 應按資料性質和分析目的選用適合的統計圖形, 統計圖雖直觀但不能代替精確的數據或統計量同。統計表宜簡單明了, 層次清楚, 一般采用三線表。常見的統計表運用不當有.. 標題復雜或過于簡略甚至無標題, 輔助線過多, 標目繁雜, 層次不清。另外, 表內不宜留空格, 暫缺或未記錄可用“…” 表示, 無數字用“一”表示, 數字若是“0”則填明“0”。
3.3.3統計軟件使用的誤區
目前計算機應用已十分普及, 統計軟件的使用也非常方便, 但軟件只能解決計算問題, 并不能替代人腦的統計思維。根據資料的分布特征和數據特點選擇統計方法, 正確地解釋分析結果并推導出正確的結論, 這是科研工作者在做統計分析時必須首先掌握的, 計算只是一種工具。有了諸如SASA、SPSS等高級統計軟件包, 復雜了多元分析如多重回歸、多因素方差分析等已變得十分容易, 于是一些作者片面追求使用高深的多元統計方法且多種方法一起用, 誤以為統計方法用得越高級, 文章水平越高。實際上如果使用不當, 多元統計方法使用得越多, 錯誤可能也越多。一個精心設計的臨床研究, 資料可能用簡單的t檢驗或 檢驗就足以說明問題, 若濫用多元分析、結果會適得其反。
4.結語
通過上面的分析，在醫學研究中必須正確運用統計學，這是科研工作的科學性所決定的。搞科研，首先必須尊重科學。借助統計學這個有用的工具，可以去探索未知事物，揭示和闡明客觀事物變化的規律性。
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【關鍵詞】 醫學論文； 醫學統計方法； 正確運用
中圖分類號 R3 文獻標識碼 B 文章編號 1674-6805（2014）3-0157-02
在編寫醫學論文時，經常要運用收集到的數據進行各種醫學統計的分析，醫學統計方法應用不當，常常會帶來錯誤的結論，影響整個論文的質量[1]。因此，統計學方法是否正確運用是判斷論文科學性的主要依據[2]。本文對醫學論文中統計方法的正確應用進行探討，通過結合一些論文中出現的統計學方法運用錯誤的實例，分析如何正確選擇恰當的統計學方法，以提高醫學論文的統計質量及學術水平。
1 統計學方法簡介
統計學方法包括統計軟件包、統計分析方法以及檢驗水準三方面的內容。其中醫學論文中常提到檢驗水準即α，它是用來表示組間實際無差別而統計結果判斷有差別，犯這類錯誤的概率[3]。實際工作中常取α=0.05，當研究數據計算的P值小于0.05時，組間差異比較被認為有統計學意義[4]。統計學方法包括統計描述和假設檢驗兩個方面的內容。統計描述是指根據資料及原始數據分布的類型，選擇正確的指標來描敘資料及數據的特征。而假設檢驗即組間差異性檢驗，是醫學論文中最常用的統計學方法。資料類型則包括能用具體數據表示的定量資料與不能用具體數值表示但能反映被觀察對象某一特征的定性資料。定性資料的統計描述包括率、相對比和構成比。而參數法及非參數法是常用的定量資料統計分析方法。參數法一般包括t檢驗、方差分析，非參數法常用的有秩和檢驗[5]。
2 試驗設計中的統計學原理
合理的試驗設計與統計處理的可信度存在直接聯系，研究者在編寫醫學論文時應對醫學研究設計方法進行說明。在進行試驗設計時應遵循隨機、對照、均衡和重復四大原則[6]。在進行試驗設計的時候通常會涉及到研究對象的選擇，研究對象的分組及選擇合理的檢測指標三個方面的內容。
醫學論文就是通過對樣本的研究來進行推斷總體，找出其共性，得出結論。因此研究者在選擇研究對象時應注意選擇樣本應具有一定數量，能反映出該事物的規律性特征，但又應注意例數不能太多，以免造成不必要的浪費。其選擇的原則就是在保證試驗結果可靠性的前提下選擇最少的樣本例數。研究者在選擇樣本對象后應對其基本特征進行詳細的描述，比如患者的年齡、性別、病理分期、疾病診斷的標準等。此外在試驗中所用到的試劑、儀器的型號、規格等都應作出說明，以供讀者借鑒和做出判斷。選定好研究對象后就要對其進行分組。在進行分組時研究者一般遵循統計學中的“隨機分配”、“設立對照”以及“均衡”、“重復”的原則。隨機化原則是提高組間均衡性的一個重要手段，也是資料分析時進行統計推斷的前提。有對照才有比較，在進行組間比較時，應確定好處理因素與實驗效應的關系。均衡性則是要使得對結果產生影響的非處理因素盡可能保持一致，這樣才能保證對照的結果讓人信服。觀察實驗效應的指標主要有主觀指標與客觀指標。正所謂主觀指標就是通過問答的方式調查受試者自己判斷的主觀感受；而客觀指標則是通過儀器來檢驗和測量所得出的結果。在進行試驗設計時應選擇客觀性較強、高靈敏性和精確性的指標。
3 統計學方法的選擇
統計學方法的正確選擇是直接影響到論文結論可信度的重要依據，因此研究者在編寫論文時應注意選擇合適的統計學方法。不同的統計學方法應用的范圍不同。研究者在編寫醫學論文時常根據論文研究的目的、資料類型、試驗設計的方案、樣品大小、水平數、特定條件、數據分布特征以及綜合分析等來選擇對應的統計方法，同時還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇。當定性資料正態分布時，研究者一般用均數和標準差來表示統計描述指標；當定性資料不符合正態分布時，則可選用中位數及級差來表示；當定量資料正態分布且組間方差齊時一般選用參數法，反之則選用非參數法。t檢驗一般適用于小樣本（n
4 常見統計學方法的誤用分析及對策
4.1 統計方法誤用
最常見統計方法誤用是對等級資料進行比較時應用秩和檢驗而誤用卡方檢驗。例如：在評價采取不同治療方法的兩組急性腦血管病患者療效中，治療組顯著有效、有效、無效三種分型分別為15例、10例、8例，對照組分別為14例、11例、9例。本資料例數較少，應選用等級比較的秩和檢驗，而有些作者卻認為只要是率的比較就可以采用字2檢驗。研究者在選擇統計學方法時應根據相應的原則，對文章研究目的、資料類型、樣品大小、水平數、數據分布特征等進行綜合分析后，再來選擇對應的統計方法。
4.2 統計方法應用錯誤
例如在一組資料中將臨床疑似為支原體肺炎的201例患兒作為研究對象，分別采用三種檢測方法檢測實際患病人數以進行確診，比較其檢測率。則原文結果顯示：MP-IgM組、咽拭子培養法陽性檢出率與MP-PCR組比較，差異均有統計學意義（字2=6.38，字2=16.72，P
表1 小兒支原體肺炎三種不同檢測方法陽性檢出率比較
檢測方法 陽性（例） 陰性（例） 檢出率（%）
MP-PCR組（n=76） 42 34 55.26
MP-IgM組（n=91） 32 59 35.16
咽拭子培養法（n=34） 5 29 14.71
4.3 處理定量資料時均數表達問題
處理定量資料時常出現均值表達不準的問題。在定量資料平均數的計算時，研究者常用平均數（x）來反映平均水平。但只適合于定量資料中呈正態分布的資料。而對于偏態分布資料或信息不全的資料則需使用中位數。例如9例手足口病患兒年齡為1、1.5、2、2、2.5、3、5、7、12的平均數（x）為4，中位數為2.5。為更準確地反映年齡分布的集中位置，宜采用中位數而不是平均數。
4.4 選用檢驗方法錯誤
在有些論文中，作者常將本應用方差分析和q檢驗的誤用t檢驗。t檢驗一般適用于小樣本（n
5 結論表述中的統計學應用
資料的統計處理不是醫學研究工作的最終目的，而是通過統計學分析為研究結論提供依據或者線索。因此，在對統計資料進行分析后應把握統計學術語，對結論做出科學的分析跟解釋。在根據統計結果得出專業結論時研究者應遵循一個重要原則，就是統計結論都是概率性的，不能絕對地肯定或否定。研究者習慣上將“P
總之，不同的統計分析方法均有其適用的范圍和應用的條件，研究者在書寫醫學論文時應根據論文設計及資料的類型進行合理的試驗設計，選擇恰當的統計分析方法，切記勿盲目套用。同時，還應注意得出的結果和結論應滿足設計的要求。醫學統計方法的正確運用，是充分利用試驗研究獲得的數據，也是最終得出科學、可信的結論的必要條件。
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關鍵詞:生物信息學醫學統計學課堂教學
生物信息學融合了生物技術、計算機技術、數學和統計學的大量方法，已逐漸成為發現生命過程中所蘊涵知識的一門重要學科。其基本問題主要包括：DNA分析、蛋白質結構分析、分子進化。醫學統計學作為醫科院校的基礎課程之一，長期以來其理論和方法就廣泛應用于臨床醫學、基礎醫學的各類研究中。隨著生物新技術的誕生，在推動生物信息學發展的同時，醫學研究對象也由宏觀的病人、生物組織拓展到微觀的基因領域，所面對的實驗數據在性質和結構上也都有所不同，這對醫學統計學的應用提出了新的更高的要求。
目前，醫學統計學的很多原理和方法已成功地應用于這些新研究之中，并在此基礎之上有了新的發展和改進。如概率分布的知識與序列相似性分析、蛋白質分類等技術密切相關；方差分析、非參數檢驗方法經改進和結合后在基因表達數據的前期分析中發揮了較好的作用；而聚類分析、判別分析、相關分析這些大家所熟知的統計學方法更是在基因分類和調控網絡的建立中得到了廣泛的應用。在進行醫學統計學課堂教學時加入生物信息學方面的應用實例，不僅可以使學員了解本學科研究的前沿和醫學、生物信息學研究的新發展，還可以提高學員對于醫學統計學理論學習的興趣，掌握先進的生物實驗數據分析方法，提高今后從事醫學科研的能力。下面，本文在回顧醫學統計學授課主要內容的基礎上，就醫學和生物信息學中的可能應用舉例如下：
一、概率分布
概率分布（probabilitydistribution）是醫學統計學中多種統計分析方法的理論基礎。授課內容一般包括：二項分布、Possion分布、正態分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常常可以幫助我們了解生命指標的特征、醫學現象的發生規律等等。例如，臨床檢驗中計量實驗室指標的參考值范圍就是依據正態分布和t分布的原理計算得到；許多醫學試驗的“陽性”結果服從二項分布，因此它被廣泛用于化學毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽性率的區間估計等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發病率很低的非傳染性疾病患病數或死亡數的分布，單位面積（或容積）內細菌數的分布等都服從Poisson分布，我們就可以借助Poisson分布的原理定量地對上述現象進行研究。
在生物信息學中概率分布也有一定應用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質）序列的相似性分析。被研究者廣泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速將研究者提交的蛋白質（或DNA）數據與公開數據庫進行相似性序列比對。對于序列a和b，BLAST發現的高得分匹配區稱為HSPs。而HSP得分超過閾值t的概率P(H(a,b)>t)可以依據Poisson分布的性質計算得到。
二、假設檢驗
假設檢驗（hypothesis）是醫學統計學中統計推斷部分的重要內容。假設檢驗根據反證法和小概率原理，首先依據資料性質和所需解決的問題，建立檢驗假設；在假設該檢驗假設成立的前提下，采用適當的檢驗方法，根據樣本算得相應的檢驗統計量；最后，依據概率分布的特點和算得的檢驗統計量的大小來判斷是否支持所建立的檢驗假設，進而推斷總體上該假設是否成立。其基本方法包括：u檢驗、t檢驗、方差分析（ANOVA）和非參數檢驗方法。
假設檢驗為醫學研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數）與該年齡段兒童應有的標準平均身高（總體均數）做u檢驗，其檢驗結果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標準身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長發育水平提供參考。又如，醫學中常常可以采用t檢驗、秩和檢驗比較兩種藥物的療效有無差別；用2檢驗比較不同治療方法的有效率是否相同等等。
這些假設檢驗的方法在生物實驗資料的分析前期應用較多，但由于研究目的和資料性質不同，一般會對某些方法進行適當調整和結合。
例如，基于基因芯片實驗數據尋找差異表達基因的問題。基因芯片（genechip）是近年來實驗分子生物學的技術突破之一，它允許研究者在一次實驗中獲得成千上萬條基因在設定實驗條件下的表達數據。為了從這海量的數據中尋找有意義的信息，在對基因表達數據進行分析的過程中，找到那些在若干實驗組中表達水平有明顯差異的基因是比較基礎和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達基因”，或者“顯著性基因”。如果將不同實驗條件下某條基因表達水平的重復測量數據看作一個樣本，尋找差異表達基因的問題其實就可以采用假設檢驗方法加以解決。
如果表達數據服從正態分布，可以采用t-檢驗（或者方差分析）比較兩樣本（或多樣本）平均表達水平的差異。
但是，由于表達數據很難滿足正態性假定，目前常用的方法基于非參數檢驗的思想，并對其進行了改進。該方法分為兩步：首先，選擇一個統計量對基因排秩，用秩代替表達值本身；其次，為排秩統計量選擇一個判別值，在其之上的值判定為差異顯著。常用的排秩統計量有：任一特定基因在重復序列中表達水平M值的均值；考慮到基因在不同序列上變異程度的統計量，其中，s是M的標準差；以及用經驗Bayes方法修正后的t-統計量：，修正值a由M的方差s2的均數和標準差估計得到。
三、一些高級統計方法在基因研究中的應用
（一）聚類分析
聚類分析（clusteringanalysis）是按照“物以類聚”的原則，根據聚類對象的某些性質與特征，運用統計分析的方法，將聚類對象比較相似或相近的歸并為同一類。使得各類內的差異相對較小，類與類間的差異相對較大1。聚類分析作為一種探索性的統計分析方法，其基本內容包括：相似性度量方法、系統聚類法（HierarchicalClustering）、K-means聚類法、SOM方法等。
聚類分析可以幫助我們解決醫學中諸如：人的體型分類，某種疾病從發生、發展到治愈不同階段的劃分，青少年生長發育分期的確定等問題。
近年來隨著基因表達譜數據的不斷積累，聚類分析已成為發掘基因信息的有效工具。在基因表達研究中，一項主要的任務是從基因表達數據中識別出基因的共同表達模式，由此將基因分成不同的種類，以便更為深入地了解其生物功能及關聯性。這種探索完全未知的數據特征的方法就是聚類分析，生物信息學中又稱為無監督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表達數據對基因（樣本）進行聚類，將具有相同表達模式的基因（樣本）聚為一類，根據聚類結果通過已知基因（樣本）的功能去認識那些未知功能的基因。對于基因表達數據而言，系統聚類法易于使用、應用廣泛，其結果——系統樹圖能提供一個可視化的數據結構，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計算方法中，平均聯接法(AverageLinkageClustering)一般能給出較為合理的聚類結果2。
（二）判別分析
判別分析（discriminantanalysis）是根據觀測到的某些指標的數據對所研究的對象建立判別函數，并進行分類的一種多元統計分析方法。它與聚類分析都是研究分類問題，所不同的是判別分析是在已知分類的前提下，判定觀察對象的歸屬3。其基本方法包括：Fisher線性判別（FLD）、最鄰近分類法（k-NearestNeighborClassifiers）、分類樹算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神經網絡（ANNs）和支持向量機（SVMs）。
判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計量診斷學就是以判別分析為主要基礎迅速發展起來的一門科學。如臨床醫生根據患者的主訴、體征及檢查結果作出診斷；根據各種癥狀的嚴重程度預測病人的預后或進行某些治療方法的療效評估；以及流行病學中某些疾病的早期預報，環境污染程度的堅定及環保措施、勞保措施的效果評估等。
在生物信息學針對基因的研究工作中，由于借助了精確的生物實驗，研究者通常能得到基因（樣本）的準確分類，如，基因的功能類、樣本歸結于疾病（正常）狀態等等。當利用了這些分類信息時，就可以采用判別分析的方法對基因進行分類，生物信息學中又稱為有監督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表達數據分析中，對于已經過濾的基因，前三種方法的應用較為簡單。而支持向量機（SVMs）和人工神經網絡（ANNs）是兩種較新，但很有應用前景的方法。
（三）相關分析
相關分析（correlationanalysis）是醫學統計學中研究兩變量間關系的重要方法。它借助相關系數來衡量兩變量之間的關系是否存在、關系的強弱，以及相互影響的方向。其基本內容包括：線性相關系數、秩相關系數、相關系數的檢驗、典型相關分析等。
我們常常可以借助相關分析判斷研究者所感興趣的兩個醫學現象之間是否存在聯系。例如，采用秩相關分析我們發現某種食物中黃曲霉毒素相對含量與肝癌死亡率間存在正相關關系；采用線性相關方法發現中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關關系等等。
生物信息學中可以利用相關分析建立基因調控網絡。如果將兩個不同的基因在不同實驗條件下的表達看作是兩個變量，相關分析所研究的正是兩者之間的調控關系。如采用線性相關系數進行兩基因關系的分析時，其大小反應了基因調控關系的強弱，符號則反應了兩基因是協同關系（相關系數為正），還是抑制關系（相關系數為負）。
四、意義
關鍵詞：生物化學檢驗；發展；展望
1臨床生物化學檢驗的概念
所謂臨床生物化學檢驗，就是將生物化學的研究成果及相關新型技術應用到臨床，借助現代化的儀器進行化學成分分析，幫助疾病的診斷及病情檢測，為治療提供確切依據。生物化學定義為研究生物體的化學結構、化學組成、及生命體化學變化的一門學科[1]。主要研究組成生命體的各種蛋白質、核酸和相關酶類的化學組成、結構、代謝、遺傳等方面。應用到臨床上，可以幫助臨床醫師分析患者機體相關化學指，以此來判斷病情、病變程度等等。
2 臨床常用生物化學檢驗技術
隨著現代醫學技術的不斷發展，臨床生物化學檢驗的方法和技術越來越多，也日漸成熟，在臨床工作中起著不可替代的作用。這些新型技術主要包括光譜分析、電化學分析，還有近年來逐漸發展的高效液相層色譜法、生物傳感器等等，下面對臨床常用技術一一介紹。
2.1光譜吸收法紫外可見分光光度發和原子吸收分光光度發是目前普遍應用于臨床的光譜吸收分析技術，主要是利用物質對不同波長的吸收程度不同進行測量的一種定量定性分析技術[2]。光譜吸收的理論基礎是朗伯-比爾定律，物質輻射能的吸收與該物質的濃度與吸收層的厚度有關。
2.2紫外-可見分光光度法此法應用是根據物質分子對波長為200~760nm的吸收特性為原理的定性、定量方法。測定時須設立空白對照，邊長1cm的石英吸收池，可同時測定幾試樣的吸收度該方法操作簡單，而且準確性和重現性較好。
2.3原子吸收分光光度法使待測元素燈所發出特征譜線，該譜線穿過試樣，試樣原子化會產生原子蒸汽，蒸氣中待元素基態原子會吸收該譜線，使之強度降低。最后是利用輻射光減弱程度，求得試樣中待測元素的含量。因背景對輻射光強度的吸收，會對測定結果產生明顯的影響，因此，要將背景吸收對實際測量值的影響降到最低，并在最后結果分析時考慮背景吸收因素。應用火焰法時需選擇適宜譜線，加入適當絡合劑。
2.4電化學分析技術應用電化學的電位、電流、電導等基本原理及現代的實驗技術，測定物質組成及化學含量大小的分析方法。該法具有高準確度，高靈敏度，高選擇性的特點。可以測到10-10mol/l到10-12mol/l的物質，廣泛適用于生物化學檢測。
2.5發射光譜分析技術其主要形式就是火焰光譜法和熒光分析法。火焰光譜將被測物質處于火花的高溫氣態作用下，使被測物質離解成原子或離子，然后激發其解離粒子，發射光譜譜線。此時發出的譜線的強度與被測物質在被測樣品中的含量成正比，可用標準公式來確定其具體含量。熒光分析較火焰法靈敏度高，利用熒光的強弱來測定物質的含量，其測定含量低，可進行微量分析，并對多組分的復雜混合物進行測定。但是，熒光分析測定限制條件較多，要求苛刻，常常需借助特殊儀器進行。
3 發展與展望
臨床生物化學檢驗雖然只有短短十幾年的歷史，但其發展是極為迅速的，自動化生化儀器逐漸普及加上臨床是的廣泛應用大大推動了生物化學檢驗的發展，并對其今后的發展方向起著關鍵性作用。
目前臨床上血氣分析，鈉、鉀等離子含量的測定，最常應用的就是離子電位選擇分析法，該方法選擇性好，靈敏度高，操作簡單，分析速度快，可以做到準確診斷，而且節省檢查時間[3]。其缺點是運行成本較高，因此應用較局限，還并未普及到更多指標的測量，但相信這項技術的研究會越來越進步。
目前臨床生物化學檢驗的發展方向是朝著分子診斷學的方向迅速發展，而且正在不斷深入探究，尋找更加靈敏，特異性更高的診斷方法。隨著現代檢測技術和方法的不斷更新和完善，患者的檢測結果會趨于準確、快速，不管是指治療質量還是預后判斷方面，都會更加完善。
隨著現代臨床生物化學檢驗技術不斷的深入研究與進步，現在還沒有廣泛應用到臨床的電泳技術、高效液相技術、和生物芯片等會慢慢發展并得以廣泛應用，將推動臨床醫學檢驗領域的新的重大歷史性變化。
參考文獻：
[1]喬博明.臨床生物化學檢驗的概念及常用技術[J].求醫問藥（下），2012,10（5）：83
教學內容脫離臨床在臨床醫學生實驗診斷學教學中應以“臨床應用為導向，兼顧檢驗醫學”。應向學生介紹實驗方法學，了解每種檢測方法的靈敏度和特異度，根據不同需要合理選擇檢測方法［5］。比如梅毒的血清學檢測，在臨床應用中主要有3種方法：梅毒螺旋體特異性抗體檢測、非特異性快速梅毒過篩實驗、梅毒螺旋體明膠凝集試驗。那么，哪種試驗適合作為初篩，哪種試驗適合作為確診，哪種試驗適合判斷療程等，應結合實際病例進行講解。目前臨床實驗室已采用化學發光法進行梅毒特異性抗體檢測，靈敏度和特異度均較以前的檢測方法高，且方便快捷，可更好地服務臨床，尤其是急診患者，但臨床醫生對此還不太了解。另外，梗阻性黃疸時，理論上尿膽紅素檢測為強陽性，尿膽原檢測為陰性。但因為尿膽原檢測過程中，當尿膽紅素水平較高時，會干擾尿膽原的檢測，所以會導致梗阻性黃疸患者尿膽原假性輕度增高的現象。
應重視新技術、新項目的介紹。實驗診斷學教學嚴重滯后于檢驗醫學的發展。雖然新版教材已更新了教學內容，涵蓋了許多臨床的新技術和新項目，但是目前實踐性教學內容和教學安排仍偏重“四大常規”和血液骨髓學檢驗等手工操作項目，遠不能概括如流式細胞技術、基因芯片、自身免疫性疾病的實驗診斷、藥物濃度監測等許多已在臨床應用的新技術和新項目。教學中甚至還包括已經淘汰的檢測項目，如出血時間的測定、血塊收縮試驗、毛細血管脆性試驗等；而一些臨床上常用的新檢測方法卻未提及。另外，實驗診斷學的設施還停留在手工操作的水平，而臨床上檢驗項目基本上由自動化的儀器完成，兩者形成了巨大的反差。
所以，應加強新項目、新技術的介紹，這不僅為新項目的開展和普及打好思想基礎，也有助于臨床醫學生開闊視野，拓展思路，培養創新的意識和動力。比如卵巢癌診斷過程中新的檢測項目人附睪蛋白4檢測，是最新發現的卵巢癌診斷標志物，特異性和靈敏度均高，與現有腫瘤標記物糖類抗原125結合更具有臨床價值。實驗診斷學教學內容應以培養學生臨床思維能力為目標，通過這門課程的學習，達到“三會”：會開化驗單，會選擇檢驗項目，會運用檢驗結果進行臨床分析。
關鍵詞：高職醫學檢驗 生物化學 實驗教學
高職醫學檢驗技術專業是培養高素質應用型醫學檢驗人才的專業。生物化學是醫學檢驗專業的主干基礎課程，實驗教學是生物化學教學重要組成部分，掌握生物化學實驗技術和方法是醫學檢驗專業學生所必須具備的基本技能。但長期以來生物化學實踐教學沒有發揮其應有的作用，未體現出醫學檢驗技術專業的特色。為了適應高職醫學檢驗技術專業任職崗位的需求，我們要積極改進醫學檢驗技術專業的生物化學實驗教學，推進其革新，讓生物化學實驗教學在高職醫學檢驗專業中發揮出其作用。
1改革實驗教學內容
1.1整合生物化學傳統實驗根據醫學檢驗技術專業的特點及培養目標，我們對傳統的生物化學實驗進行整合序化，刪除與醫學檢驗任職要求不相關的實驗項目。為了使學生掌握的知識更加全面，我們要求學生在有限的時間內掌握常見生化四大基本技術（層析分離、電泳分離、分光光度技術、離心沉淀），由此開設臨床相關實驗如血糖的測定、血脂的測定、血磷的測定等。要讓學生學會應用生化檢測技術來進行分離提取、活性測定、含量測定及生化分析，使他們的實踐操作能力得到切實的加強。
1.2增加生物化學檢驗技術實驗，與生化檢驗相對接在生物化學實驗中適當安排生化檢驗技術內容，重點學習生化檢驗標本的處理方法對生化檢驗技術（紫外可見分光光度技術、火焰分光光度技術、質譜技術、自動生化分析儀技術），對相關儀器設備的使用加以介紹，讓學生提前熟悉生化檢驗常用儀器設備及其操作方法，了解生化檢驗工作程序，為學生從事臨床檢驗科室相關工作做好充分的準備。
1.3增加分子生物學技術的內容現代分子生物學相關技術是臨床檢驗中常用的基本技術，包括核酸的分離純化，核酸的分子雜交，聚合酶鏈式反應，生物芯片，重組DNA技術，為此我們開設外周血DNA的提取、大鼠肝組織DNA的提取、核酸的電泳分離鑒定及PCR擴增目的基因等實驗項目，為學生將來學習分子生物學檢驗奠定基礎。
2選擇適合的實驗教學模式和方法，加強實驗技能操作
2.1采用教學做一體化的教學模式在教學中采用任務驅動式、啟發式、問題導入式等多種方法進行教學，把理論學習、能力培養、素質提升有機結合起來。我們根據教材內容給學生制定任務讓學生先預習實驗內容，學生通過查找資料，弄清實驗原理，制定實驗操作路線，按實驗操作路線開展實驗，最后完成實驗結果分析。在此過程中，學生的實踐動手能力、獨立思考能力及團結協作的能力都得到有效加強。
2.2應用多媒體等實驗教學手段在實驗教學過程中引入網絡技術、數碼互動技術等教學手段，來拓展實驗教學方法，拓寬實驗教學思路，提高實驗教學的效果，突出學生的主體地位。
2.3運用角色互換將實驗教學從傳統的“以教師為主”的模式轉變為“學生為主體，教師為主導”的模式，充分發揮學生主觀能動性。為學生提供充分動手、思考和創新的機會。
3充分開放實驗室，加大學生學習的機會
按照高職醫學檢驗技術專業的人才培養要求，生物化學實驗室全面開放，充分挖掘現有師資、儀器設備、環境條件等資源，使實驗室的有限資源得到最大化的利用，同時，學生通過全面的實踐鍛煉，其從事臨床檢驗工作能力也有了很大的提升。
4改革實驗考核方式
我們將考實驗考核分為理論實驗考試、操作技能考試和實驗報告分析等，將實驗考核占總成績的30%，實驗技能的考核尤為重要，這種評定方式，既考核了綜合素質，又考核了學生的基本技能操作，有效提高了實驗教學的效果。
高職醫學檢驗教育的重點是培養面向基層醫院、血站、疾病控制中心檢驗科的人才，為體現醫學檢驗技術專業學生的人才培養特點，我們在生化實驗教學中，要充分展現高職醫學檢驗技術生化實驗教學的特色，改革傳統的生化實驗教學中不適宜的地方，達到高職高專醫學檢驗專業的培養目標。參考文獻：
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[3]岑葉平，費，汪文娟高職醫學檢驗技術專業實驗教學改革與創新探析[J].教育與教學研究，2010，27（04）：092-093.
僅關注某一個檢測項目,而忽略了疾病變化過程中所有檢測項目的變化。目前的教學中均以檢驗項目的參考值、結果分析及臨床意義為重點,但許多疾病的某一檢測項目會有相同或相似的變化,而同一疾病的不同階段某一檢測項目也可能呈現不同的變化。所以,應加強檢驗項目與疾病關系的綜合分析。比如肝功能檢測一章,課本上往往對肝功能檢測3大方面(蛋白質功能檢測、膽紅素代謝功能檢測、血清酶類檢測)進行重點講解。在蛋白質功能檢測一節,又分為白蛋白及總蛋白水平升高和降低以及球蛋白和總蛋白水平升高和降低等。那么,是否可以嘗試一種新的方法,按照內科學中肝臟常見疾病依次講解,如急性重癥肝炎、慢性重癥肝炎、肝硬化、肝癌等疾病過程中,應選擇哪些監測指標;在肝性昏迷的患者中需要監測哪些指標。根據疾病的需要詳細地進行講解,使臨床醫學生更能明白針對這些患者應該開什么樣的化驗單,如何使用這些檢測項排除某些疾病等,從而加強臨床醫學生疾病綜合分析的能力。
2教學內容脫離臨床
在臨床醫學生實驗診斷學教學中應以“臨床應用為導向,兼顧檢驗醫學”。
2.1應向學生介紹實驗方法學,了解每種檢測方法的靈敏度和特異度,根據不同需要合理選擇檢測方法。比如梅毒的血清學檢測,在臨床應用中主要有3種方法:梅毒螺旋體特異性抗體檢測、非特異性快速梅毒過篩實驗、梅毒螺旋體明膠凝集試驗。那么,哪種試驗適合作為初篩,哪種試驗適合作為確診,哪種試驗適合判斷療程等,應結合實際病例進行講解。目前臨床實驗室已采用化學發光法進行梅毒特異性抗體檢測,靈敏度和特異度均較以前的檢測方法高,且方便快捷,可更好地服務臨床,尤其是急診患者,但臨床醫生對此還不太了解。另外,梗阻性黃疸時,理論上尿膽紅素檢測為強陽性,尿膽原檢測為陰性。但因為尿膽原檢測過程中,當尿膽紅素水平較高時,會干擾尿膽原的檢測,所以會導致梗阻性黃疸患者尿膽原假性輕度增高的現象。
