醫學研究中的統計技術

　　在圖一的基礎上，再進行尺度的重新調整，就可以顯示兩個響應的差值和均值了，至于如何判斷這兩個原始響應（y1和y2）的差值是否顯著，可以依據圖二的解釋說明輕松識別。

                             圖二  配對t檢驗的圖形解釋

　　將這一原理應用在剛才的案例上，可以得到如圖三所示的圖形。由該圖可知，正常飼料組和維生素E缺乏組之間的差值及其95%置信區間都遠大于0，說明兩組小白鼠肝中維生素A的含量確實明顯不同，維生素E缺乏對小白鼠肝中維生素A的含量確有影響。這個可視化的結論與先前統計計算的結論完全一致，但相比之下，直觀形象了很多，適合于絕大多數非統計專業人士的理解。

                圖三  實際試驗的配對t檢驗圖

　　綜上所述，統計技術為我們在解決醫學研究中的問題時提供了一個新思路、新方法，而在應用統計技術時，作為醫學工作者，不需要也沒有必要死記硬背一些繁雜的數學公式和推導過程。至關重要的原則有兩個：一是深入理解醫學研究資料的產生背景，二是掌握統計分析軟件JMP的基本操作。謹以此文拋磚引玉，希望能夠有更多的醫學專業人士從醫學統計學中獲得裨益。