期刊简介
本刊主要刊载河南省医药卫生科学研究成果（包括新技术、新疗法、新经验等）的原始论文和学术论著，科研法规、科学管理和知识产权方面的论述，科研成果传播和转化方面的理论探讨和实践经验以及国内外医学科研动态和学术进展等。主编由第八届、九届全国人大代表、河南省政协副主席、中华医学会理事暨河南分会副会长、河南省医学科学院院长张广兴教授担任，十几位省内外医学界知名学者任编委。1992年创刊以来，在政治、学术、编辑、出版等各方面高标准、严要求，赢得了各界的肯定和好评，本刊已被多家权威期刊检索文摘、数据库收录，并被国内各医学图书馆、医学院校、科研部门和医学情报单位收藏。
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。