医学统计学论文范文第1篇
2、大学生混合式教学学习满意度问卷的信效度分析
3、《医学统计学》慕课教学质量评价与影响因素分析
4、计算机软件在医学统计中的应用与研究
5、以学生为中心的医学图像处理课程设计实践教学研究
6、案例教学法在临床医学专业研究生医学统计学教学中的应用
7、独立院校卫生统计学案例教学效果评价探究
8、赤峰市某医院阑尾炎术后患者手术部位感染危险因素分析
9、医学统计学与计算机试验
10、《微信干预在宫颈癌高危人群中的应用模式及效果》研究报告
11、基于转化医学理念培养医学研究生科研能力的研究
12、纠正功能性植物神经紊乱对改善精神分裂症患者效果研究
13、临床医学本科生医学统计学教学方法改革
14、浅谈统计学在流行病领域的应用
15、医学院校《时间序列分析》课程教学研究探讨
16、改革运动人体科学专业《医学统计学》教学，提高学生的实际应用能力
17、不同层次医学生《医学科研设计》的教学现状及需求分析
18、类比教学法在《医学统计学》教学过程中的研究与实践
19、生物医学大数据背景下学习生物信息学的学科特点分析
20、医学统计学结合科研训练课程教学改革的实践
21、氯丙嗪的镇静和降温作用的实验方法改进
22、中药学专业研究生培养方式实践
23、循证医学课程中证据分类的教学内容改革探索
24、临床研究规范设计PICO原则
25、思维导图在医学统计学教学中的应用
26、睡眠对儿童血清Leptin、Ghrelin及血脂水平影响的前瞻性研究
27、银杏二萜内酯葡胺注射液用于6300例缺血性脑卒中患者的上市后临床安全性再评价研究
28、多媒体学习中视觉情绪设计对学习效果的影响
29、发挥循证医学作用 促进医学期刊发展
30、综合护理方式在胫腓骨骨折护理中的应用
31、临床医学专业本科生全科医学认知度调查分析
32、《中国教育技术装备》2019年总目录
33、社工介入家庭干预治疗对首发精神分裂症患者预后的影响
34、科研人员的个性化推荐需求研究
35、叙事医学在全科医学临床实习教学中的应用研究
36、将SPSS软件融入医学统计学理论课教学的探讨
37、博士研究生医学统计学的应用错误分析及教学思考
38、试论开拓敦煌研究的新领域
39、医学常识普及进入中小学的方式方法研究
40、新教改模式下医学统计学教学方法研究
41、情境模拟教学模式在骨科临床教学中的应用
42、小金胶囊治疗甲状腺结节药物经济学研究
43、中医药治疗功能性胃肠疾病临床试验研究方案及病历设计思考
44、医学期刊中常见统计学问题分析及解决对策
45、辩论式教学在基于模型引导的创新药物早期临床研究设计教学中的应用
46、浅谈医学统计学课堂中的提问设计
47、欧盟《药物流行病学研究方法学标准指导手册》译介
48、PBL与传统方法在医学统计学实验教学中的比较研究
49、PBL教学法在研究生医学统计学教学中应用的可行性分析
医学统计学论文范文第2篇
〔摘 要〕介绍了新兴趋势等基本概念，在国际国内文献调研和分析的基础上，揭示了基于文献计量学、文本挖掘结合计量学、复杂网络理论在新兴趋势探测研究中的进展，最后总结了新兴趋势研究走向与存在问题。
〔关键词〕新兴趋势探测；文献计量；文本挖掘；复杂网络；综述
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.12.027
〔
〔
〔Key words〕emerging trend detection；bibliometrics；text mining；complex network；research review
在知识爆炸式增长、老化加速，科技竞争日趋激烈的背景下，从海量数据中探测出特定领域新兴趋势的方法和技术日益受到各界的重视。新兴趋势探测研究有利于发现领域研究方向、制定科研政策，深化情报服务和完善科学计量学与情报学相关理论，具有重要的理论意义和现实意义。
新兴趋势并没有统一概念，Kontostathis A等[1]认为新兴趋势就是随着时间的推移能逐渐引起人们的兴趣并被越来越多的学者讨论的主题领域；刘玉仙等[2]认为新兴趋势是一个新兴的值得深入研究并日趋重要的研究主题，它在科学前沿中形成并通过研究人员的相互引用表现出来；殷蜀梅[3]认为新兴趋势是在某个科学研究领域中备受研究者关注并且代表未来方向的一组主题领域。因此，新近出现、具有发展潜力、高速增长的主题是新兴趋势的主要组成部分。
探测（Detection）是从中探寻、测度、发现的意思，新兴趋势探测就是在特定领域中进行探寻、测度、发现新的新兴研究趋势。Kontostathis A等[1]认为新兴趋势探测（Emerging Trend Detection，ETD）就是发现某个特定领域中热点信息的动态趋势，并在探测到最新发展动态时进行提示的过程。Le M H等[4]把新兴趋势探测过程分为3个主要阶段：主题描述（Representation）、主题识别（Identification）、趋势判断（Verification）。因此，特定领域的新兴趋势探测一般需要解决3个核心问题：一是如何表示领域内主题；二是用什么样的指标来测度主题；三是采用什么标准来判断新兴趋势。
1 总体研究情况
随着互联网技术的不断发展，大量的科技文献被数字化并在网络上传播，大型数据库收录的文献数量越来越多，覆盖面越来越广，相应地基于文献语料的新兴趋势探测研究也将越来越多。为了从总体上掌握国际国内的研究现状，本研究选择Web of Science 和CNKI等典型代表数据库作为文献调研的对象。
1.1 国际新兴趋势研究的基本情况
本研究于2016年12月18日利用Web of Science 的核心合集数据库，选择时间区间为1986-2016年，检索出“新兴趋势（Emerging Trend）”相关论文418篇。从学科分布看，研究“新兴趋势”最多的学科是INFORMATION SCIENCE LIBRARY SCIENCE，即信息科学与图书馆科学，有56篇；从国家分布看，研究最多的国家是美国，有155篇，其次是中国，有55篇；从文献类型分布看，在418篇文献中有255篇ARTICLE，占比超过50%；从时间分布看，新兴趋勢探测研究起步于1991年，在2000年以前的年均发文量一直低于3篇，未成为有效的研究主题，但在2000年以后呈现稳步增长的势头，尤其是近几年发表的文章越来越多，这说明新兴趋势探测研究已经成为学者们高度关注的主题，是国际上的研究热点或前沿。
1.2 国内新兴趋势研究的基本情况
本研究于2016年12月18日利用CNKI进行跨库检索，结果为20篇论文。从检索结果看，国内有关新兴趋势的研究并不多，在2012年以前每年的发文量未超过3篇。因为CNKI没有收录像《情报学报》这样的重要期刊，本研究利用万方数据知识服务平台作进一步的文献补充调研。整合CNKI和万方数据，经过阅读摘要后，筛选出国内与新兴趋势探测密切相关的文献32篇，其中有1篇博士论文、6篇硕士论文、26篇期刊论文。研究机构主要特点是：大连理工大学的WISE实验室与陈超美博士联合开发了Citespace，有着稳定的研究团队，该大学的刘则渊教授是中国知识图谱研究的先驱之一，指导了不少学生在该领域进行系统研究，因此该大学是国内“新兴趋势”研究主要阵地之一；中国科学院有着较为庞大的图书情报导师团队，而且在主题演化、识别方面有持续研究传统，指导完成该领域的博士论文较多，研究实力较强；另外，山东理工大学的白如江在该领域深耕多年，也发表不少相关论文，并在2016年申请到国家社科规划项目“未来新兴科学研究前沿识别研究”。因此，以上3个机构未来有可能出现新的研究成果。
2 相关研究进展
2.1 基于文献计量学方法的相关研究进展
文献计量学方法是通过对文献作者、引文、期刊来源、机构等属性的统计分析，利用这些属性及它们之间的关系随时间的变化来追溯特定学科领域的研究动向，从而有效地探测新兴趋势。尽管新兴趋势探测的方法已经越来越多，但是通过文献计量特征的统计来探测新兴趋势的方法仍然被最普遍采用。
2.1.1 文献外在特征计量分析
利用文献外在特征计量指标来判断知识的增长是一种简单而实用的方法，如期刊数量的增长、相对于年龄的论文被引次数、自引率等。通过一些简单的文献计量学指标的历时变化就可以判别新兴研究领域及其趋势，例如普赖斯指数（Price Index）、引文半衰期（Median Citation Age）和即年指标（Immediacy Index），其中普赖斯指数与引文半衰期可以用来衡量文献老化的速度，一个研究领域内文献的普赖斯指数越高，引文半衰期越小，表明该研究领域就越“年轻”[5]；同样地，即年指标也可以用来反映论文的被引速度，即年指标值越大，说明论文的被引速度越快，相关的研究内容获得关注度就越大。Tu Yining等[6]利用知识老化理论，提出了新颖指数（NI） 和已发表量指数（PVI） 两个新型指标，以它们的负相关性判断新兴主题。
利用文献外在特征统计方法简单实用，数据容易获取，指标容易理解，标准单一，决策成本比较低，但由于忽略了文献外在特征与内容的相关性以及文献之间的知识传递关系，其精准度会受到一定影响，比较适合低成本快速决策的新兴趋势探测。
2.1.2 词频分析
词频分析法是利用能够揭示或表达文献核心内容的关键词或主题词在某一研究领域文献中出现的频次高低来确定该领域研究热点和发展动向的文献计量方法[7]。例如，马费成等[8]利用文献的关键词词频揭示知识管理的新兴主题；巩永强等[9]通过国内情报学领域的词频分析归纳出增长型、平稳型和下降型3种研究变化趋势，从而揭示该领域热点迁移和发展趋势；Ito E等[10]利用关键词的时间系列分析，开发出一种网络小说趋势分析工具作为网页CGI，该工具不仅显示查询词的发展趋势，也显示了相似词的发展趋势。词频是新兴趋势探测中表示主题的常用指标，目前比较流行的ETD系统如ThemeRiver、TOA（Technology Opportunities Analysis）、Timemines、PatentMiner等都采用该指标。
利用詞频的统计来探测特定研究领域的新兴趋势，简单直接，通过历时的可视化图形直观显示出来，使科研人员能够快速地掌握特定领域的主题演变。但是，这些指标之间缺乏关联，并且对那些低频的关键词难以识别，而新兴趋势一般是刚刚出现的，相关主题词的词频也许并不高，因此词频分析比较适合研究热点识别，对于新兴趋势探测则要通过词频变化率来实现。
2.1.3 引文分析
引文分析一般分为共被引分析、文献耦合分析以及直接引用分析3种。3种引文生成知识网络都可用以探测研究前沿和新兴趋势。Small等利用通过同被引网络的时间切片和簇演变链（Clustering String），将高被引的文献集合代表关键概念（Concept Symbol）识别各种特定领域的突现和结构的演化；后来又利用随时间变化共被引簇（Co-citation Clusters）跟踪研究领域的突现和成长，并预测领域最近属性的变化[11]。Chen C[12]将知识基础与研究前沿相结合，以同被引论文簇作为知识基础、突发词汇表示研究前沿来研究一个领域新兴的趋势、瞬时的概念和潜在的研究问题。韩涛[13]利用潜在知识（Latent Knowledge）演化理论，提出了采用不同阈值层聚类结构间差异性的自动检测方法，以揭示同被引分析中隐藏在低阈值层的有重要意义的潜在知识簇，从而实现了对研究领域潜在演变趋势的识别。Morris[14]在文献耦合聚类的基础上引入时间轴，以炭疽病的研究为例，利用可视化工具揭示了研究领域主题的产生、发展和消亡。Shibata N[15]等利用直接引用网络的拓扑结构演化结合时间线可视化的方法，对氮化镓（Gallium Nitride）、复杂网络（Complex Networks）两个领域的主题演化进行分析，从中探测这两个领域的新兴趋势。
3种引文分析方法在学科前沿和新兴趋势探测上有一定的差异性。Shibata N等[16]比较了这3种引文分析方法用于研究前沿识别时的性能和特点，结果发现直接引用关系可以识别大而且新的研究领域，同时，直接引文网络获得的聚集系数最大，这表明通过直接引文网络获得的文献簇的文献相似度最大，因此，利用直接引文网络识别研究前沿的风险性最小。Small H等[17]比较了科技文献新兴趋势探测中的直接引文网和共引两种模型，发现采用直接引文网更具有时效性和选择性。鉴于3种引文分析方法各有优缺点，有学者提出发挥各种引文网络的优势，把多种引文分析方法结合起来共同探测新兴趋势的想法。Boyack K W等[18]将当前文献加入共引网络中生成聚类，认为混合引文网络如有向引用和共被引共存的引文网络可用于识别新兴主题。
为了克服引文分析忽视内容关联的缺点，不少学者将其与引文分析结合起来应用在新兴趋势探测中。Glenisson P等[19]利用文本内容分析结合计量学指标对 SCIENTOMETRICS 的文章进行分析时，发现内容词分析和引文分析相结合的混合方法将会成为未来研究科学结构演化的一种有价值的工具。张琳等[20]利用基于引文和内容词混合的分析方法在“心理学、社会学和教育学领域”进行新兴主题的识别。Besselaar等[21]利用词语—参考文献的共现，以论文的参考文献做语境来考察从标题中抽取的词语，揭示研究领域的结合演化。
引文分析的方法能有效揭示知识结构的演化，而且可以通过可视化的知识图谱生动显示文献之间的关联和变化，通过聚类方法识别主题，从而推演知识的产生、发展、成熟和消亡的过程。但是引文分析是对内容的一种间接揭示方式，而引文动机多样化，施引文献和被引文献之间的知识关联与引用内容有很多不同，因此缺乏语义关联。同时因为引文的产生需要一段时间，滞后性是其明显的缺点。引文和内容词结合的分析方法既能揭示科学知识结构变化过程，又能精确揭示知识内容之间的关联性。但是这种混合方法缺乏有效理论的支撑，操作上主观性强，在某个领域能有效识别出新兴趋势，而用同样的方法在其他领域却不适合。
2.2 基于文本挖掘结合计量相关研究进展
单纯通过文献的特征计量分析而忽略文献的内容，显然已经无法满足新兴趋势探测的需求，因此通过文本挖掘結合计量的方法就诞生了，比如突发词检测、共词分析、主题模型等。
2.2.1 突发词检测
突发词（Burst Word），也称为爆发词，是指在某一时间内被大量提及，使用频次上出现较大跳跃的词，是知识增长最为显著的表现。特定领域的文献流中有关某一主题的内容词突然出现爆发式、跳跃式增长，意味着该主题突现增长的势头，这对探测特定领域内新兴趋势具有重要的意义。Kleinberg J在2002年提出了突发检测算法（Burst Detection Algorithm），也被称为Kleinberg算法。他认为词的重要性体现在词出现的密度上而不是在词出现的时间长短上，即出现频次的增长率突然加大的词显得十分重要[22]。突发词侧重的是领域内词之间的增长的比较，隐含了特定领域主题的突发和增长，能从语义上揭示知识的进化，并且在一定程度上克服常用词的干扰，无需进行太多词的预处理。突发词也可以反映研究领域局部热点的变化，揭示领域内有潜力的影响因素，有助于发现推动特定领域发展的微观因素[23]。
Chen C[12]利用Kleinberg算法探测代表研究前沿的专业术语，并将其融入追踪科技前沿的可视化软件Citespace中，该软件可以从题目、摘要，关键词和文献记录的标识符中提取突变专业术语，从而确定科学前沿。随着Citespace软件的广泛应用，许多学者利用该软件的突发词检测来研究特定领域的研究前沿和新兴趋势。我国也有不少学者在这方面进行了探索和研究，魏建香[24]利用突现词发现交叉学科的研究热点和前沿动态，王莉亚[25]提出了基于信息熵的时间序列中突变点识别方法，对流域水资源管理领域的不同阶段关键词进行突变检测，以发现研究领域主题突变和结构演化。
突发词检测能从微观层面发现特定领域潜在的研究主题的变化，而不是热点主题，这一点明显优于词频分析，而且考虑到领域内所有词之间变化的比较而不是单个词的变化，这对新兴趋势的探测有积极意义。但是突发词检测仍需要时间的积累，其阈值的设置对结果影响较大，而且对词的来源要求较高，需要通过预处理的突发检测才会比较有意义，同样突发词之间也缺乏语义关联。Kleinberg算法虽然能比较有效对一定时间跨度的语料进行突发词检测，但是算法中最优序列的参数k、s、γ需要主观确定，这将对检测效果造成较大的影响；同时，Kleinberg算法利用平滑窗口来定义时间区间，可能会导致割裂某些主题随时间成长变化的发展过程，形成虚假的突发词或者主题；另外，Kleinberg算法是基于时间段检测方法，一般情况下分析时间切片不能小于2，同样需要时间的积累，具有一定的时滞。
2.2.2 共词分析
共词分析法主要是统计一组词在同一篇文献中出现的次数，一组词两两出现在同一篇文献的次数越多，那么这组词主题关系就越紧密，在此基础上进行聚类分析，进而分析这些词所代表的学科和主题变化。Ding Y等[26]从关键词字段、题目和摘要字段抽取术语，通过词汇控制工具进行规范化处理，利用共词分析揭示了信息检索领域知识结构，发展模式与趋势。Pottenger等[27]利用数据挖掘技术和神经网络模型从文本数据集中自动分析与识别新出现的概念或主题。Kontostathis A等[28]在Pottenger研究的基础上，利用潜在语义索引和共词聚类分析明显地增加了识别新突现概念的效率。
共词分析克服了词频独立性的缺点，考虑到了词与词之间亲疏远近关系，能直接揭示文献主题之间的相关性，针对性和准确度都更高。但是，目前共词分析大部分采用从题目、摘要、关键词字段直接抽取术语的方法，抽取术语与作者的取词习惯有很大关系，可能存在不规范的表述，或者存在同义词和近义词大量并存的情况，而且没有考虑到词的层级，大量的上位词和下位词并存，因此对词的预处理要求较高。为了达到较好的聚类效果，通常选用高频词作为分析对象，无法发现尚处于低频潜在主题。
2.2.3 主题模型
共词聚类的方法主要根据主题词之间的关联强度或者随时间的演化，要么形成主题与词之间的聚类关系，要么形成主题与文献之间的聚类关系，缺乏对主题词、主题、文献三者间的关系揭示。为了克服这一缺陷，2013年BLei D M[29]在概率隐性语义索引模型（Probabilistic Latent Semantic Indexing，PLSI）的“潜在主题”基础上提出了LDA（Latent Dirichlet Allocation））模型，利用Dirichlet概率分布和Gibb抽样，从而实现了词、主题、文献三层结构的贝叶斯概率分布。LDA模型克服了PLSI过度拟合的缺点，并能很好地模拟文档的生成过程，对新兴主题识别以及预测有很好的效果，因此得到广泛应用和不断改良。
为了让LDA模型主题形成动态演化，需要通过相似性将相邻时间点的主题关联起来， 2006年Blei D M等[30]提出了动态主题模型（Dynamic Topic Models，DTM），可用于处理文档流，从而实现话题的分布强度和话题的内容都在随时间而演化。2006年Wang X等[31]在LDA模型的基础上加入“主题—时间”分布，提出了主题随时间变化而变化的主题模型（Topic Over Time，TOT）。除了TOT和DTM模型外，很多学者将计量指标与LDA结合起来，提出层次LDA主题模型HLDA、OLDA、CTM、ATM、OLDA 。这些模型被广泛应用到科技文献、新闻、论坛、博客等领域的主题识别之中。目前，国外有不少研究机构开发了应用工具，有些还是免费的开源工具，如斯坦福大学开发的开源话题建模工具TMT以及GibbsLDA++，这些工具极大地方便了科研人员的研究。
主题概率模型LDA模拟文档生成的机器学习技术，能有效实现分类和降维，采用词、主题和文档三层贝叶斯概率模型识别文档集中潜在的主题词信息，直接利用文献中的词来生成主題的分布，对揭示主题内容有非常大的优势，而且相关模型非常多，应用也非常广泛，是目前新兴趋势探测主要方法之一。虽然LDA不需要专门的词表，但是对词的依赖仍然很强，核心词的确定成为难点之一，如果不经过词的预处理，很多高频但意义不强的词就会影响分类的效果。同时在分类数目的确定上存在一定难度和主观性，相似度阈值的设定需要较强的专业知识。
2.3 基于复杂网络理论的相关研究进展
文献计量学的分析方法主要通过对文献及文献之间的关系的计量来揭示科学结构。随着社会网络、复杂网络研究的不断发展，研究人员发现同被引网络、共词网络、引文网络、耦合网络、合著网络等都是在科学交流过程中自组织形成的复杂网络，因此可以在文献计量学的基础上应用网络分析方法来揭示科学结构。
2.3.1 优先链接
优先链接（Preferential Attachment）也叫优先连接、择优连接或优先粘贴，是指拥有更多财富或信誉的个体将优先得到财富或信誉。文献引用中也存在优先连接的现象，即引用次数越多的文献被再次引用的概率越大，因此，引文网络中的引文分布呈幂律分布。Price D J S[32]在1976年建立的Price模型可用来解释引文网络具有无尺度特性的成因，Price认为，是引用的累计增长（Cumulative Advantage）效应导致了引文网络具有无尺度特性，累计增长效应就是基于优先粘帖的现象。如果将链接分布机制移植到引文分析研究中，将有助于筛选核心文献，考查引文分布机制，解释引文网络中的睡美人现象、幂律分布现象、无标度现象等[33]。李粤[34]在优先连接模型的基础上提出可调优先连接模型（Adjustable Preferential Attachment，APA），并利用此模型分别进行优先粘贴现象、节点老化现象、无尺度特性、睡美人现象和高聚集性的一致性分析，结果显示APA模型在5个结构特性上符合真实引文网络。
优先链接是一种基于现有网络关系对未来链接的预测，显然不受到引文滞后的影响，这对预测和探测特定领域的新兴趋势有重要的意义。但是引文网络优先链接都是间接揭示研究内容和主题的演化，而知识具有进化和创新特性，主题在不断演化，链接可能意味关联，但是内容可能已经发生突变，因此优先链接机制比较复杂，判读计算难度比较大，探测的效果尚不明确，目前在新兴趋势探测的应用并不多。
2.3.2 社团结构
网络社团（Network Community）是指由网络结点组成的一个个结点子集合，子集合内部结点之间边的连接很稠密，各子集合结点之间边的连接则很稀疏。随着复杂网络理论不断成熟，有人将其研究方法应用到引文网络和共词网络之中，利用网络社团来识别特定领域的主题演化。东京大学工程创新研究所在利用引文网络进行新兴主题识别上有较多的研究。Shibata N等[35]以镓化氮和复杂网络两个研究领域为例，利用Newman提出的社团结构识别算法对科学引文网络进行聚类分析，分析聚类结果中论文簇的平均年（Average Age）指标和不同时间片的论文簇之间的父子关系，从中识别研究前沿的突现。他们同时采用模块度值（Q值）衡量社团结构之间的关系，Z-Value衡量社团内部及密度，然后根据他们组合判断不同主题的演化阶段，明确给出了量化的判断标准[36]。2010年我国学者王凌燕等[37]引入社会网络中的弱连接概念并分析弱连接的特点，利用Q测度法识别生物领域的新兴研究趋势。
复杂网络领域的社团结构识别算法不需要依赖分析对象相似关系计算，可以通过网络结构的特性直接获取最优化的聚类结果，从而克服了阈值主观调整的问题，这明显优于传统的聚类方法。但是从网络视角判断不同时间的两个研究主题之间演化关系的影响因素较多，比如节点、边、结构等，目前相似度是最为直接和有效的判断方法，但是阈值的选择同样具有主观性。
2.3.3 传播动力学
动力学研究是复杂网络的研究重点之一，其本质上是探讨网络结构与功能关系的复杂网络的动力学行为，涉及传播动力学、动力学同步化等多方面的内容。越来越多的学者将复杂网络的传播模型运用于分析知识传播和创新扩散的网络结构和功能，相关研究表明社会网络结构的存在可以显著提高知识的增长率。Cowan R等[38]发现“小世界网络”结构下的知识扩散速度是最快的。Liu X等[39]利用群体动力学原理和社团之间关系，通过关键词运动矢量研究知识网络，包括引文网络和关键词网络的动态演化，识别了新兴研究趋势的形成，并识别了特定领域的新兴趋势的演化过程。
知识网络是天然的复杂网络，传播动力学考虑到知识网络的生长动力和机制，从系统生长视角考察知识的涌现，是一种最为接近现实的研究方法。但是，知识创造活动的创新要求、不同观点和求异的思维使得知识在传播过程中的“感染者”将会出现变异，不可能达到完全一致，只是一种相关性的协同创造。基于以上原因，目前利用复杂网络的动力学理论进行新兴趋势探测的应用研究并不多。
3 结 语
目前新兴趋势探测在国际上已成为研究前沿和热点，但在国内仍处于跟踪发展的酝酿阶段，通过对比国际国内相关研究的梳理，发现国内新兴趋势探测存在以下几个问题：
1）缺乏理论与实践相结合的研究。目前国内新兴趋势探测的研究主要在参考国外理论和方法的基础上进行改进和应用，虽然国内有些学者提出了理论层面的假设，但没有将理论分析与实证研究结合，因此真正理论创新并不多，更没有形成完善的理论体系。
2）指标通用性不足，评价标准不一，方法可复制性不强。新兴趋势指标大部分依据具体应用来设计，通用性不强，也没有建立指标的评价体系和方法，主题确认与趋势判断主要依靠专家来进行定性判断，主观性很强。虽然也有研究机构和学者从不同的角度来制定评价标准，但大部分都是采用监测文献随着时间的变化计量学指标，而且各侧重点不同，因此统计的方法各式各样，可复制性不强。
3）主题趋势预测研究不足，有待突破。虽然领域新兴主题趋势的预测极其重要，但是这方面的研究非常缺乏，只有少数的研究利用多元回归方法对主题特征指标未来趋势进行预测，有个别的学者提出了用优先链接模型来预测未来的核心文献，但是只考虑文献在知识网络的中重要性，没有考虑到文献衰老和异质性，也缺乏从信息不完全的视角去对缺失信息（或缺失关系）的预测，因此主题趋势预测研究的理论和方法有待于突破。
4）研究视角较为单一，难于发现主题演化的动因。目前对于新兴主题趋势探测的研究，主要基于单一维度/网络（关键词维度、作者维度、引文维度）分析，缺乏多维度或者网络之间关联分析。个别研究虽然考虑到网络维度之间的关系，但没有考虑网络之间的前后演化关系，也缺乏探究网络之间的相互关系，因此难于从深层次揭示主题的成因、发展的动力和未来趋势。
5）缺乏对用户行为研究。目前新兴趋势探测主要从文献特征历时变化、文献关联和内容关联等视角进行分析，鲜有人将学术群体的行为考虑在内，随着各种数据库的不断完善和Almetrics的兴起，用户行为数据将成为新兴趋势探测和研究前沿识别的重要支撑。
參考文献
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（本文责任编辑：孙国雷）
医学统计学论文范文第3篇
[摘要]医药数理统计是研究随机现象的科学方法,由于目前的教材普遍存在“重理论、轻应用”的现象,造成了学生普遍感到难学且枯燥乏味,从而产生厌学的情绪,针对这种情况,作者对《医药数理统计》的教学进行了一些探索,取得了较好的效果。
[关键词]高职教育 数理统计 学习兴趣 药学
医药数理统计是高职院校药学专业的必修课,是研究随机现象的科学方法。概率统计是近代数学的一个有特色的分支,相对于其它的数学课程来说,它更贴近现实生活,它的实际应用性也更强,但它的思考方法与学生过去接触过的学科不同,在开设《医药数理统计》之前,学生所接触的课程都是研究确定性现象的,现在要将他们引入到偶然世界中,建立观察、思考和处理随机现象的思想方法,认识其统计规律,学生往往感到比较困难。由于目前的教材普遍存在“重理论、轻应用”的现象,造成了学生普遍感到难学且枯燥乏味,从而产生厌学的情绪,个别学生甚至有了“学了有什么用”的想法。针对这种情况,笔者对《医药数理统计》教学进行了一些探索,取得了较好的效果。
一、学生的学习兴趣和求知欲
上课时,我们利用日常生活中的一些例子来培养学生学习的兴趣和求知欲。例如,在讲小概率时我们用购买彩票的例子和发生意外交通事故的例子说明小概率事件是不可能在一次实验中发生的;从每个人的身高、体重、生理、生化等指标存在个体差异让学生理解标准差和离散趋势的概念。同时我们在课堂上加强老师和学生的交流,在讲实例分析时我们可以让学生们发表意见。例如,在讲t检验时我们可以让学生想想还有哪些方法可以和t检验效果一致,或者提出一些与理论教学有关的问题让学生思考,发挥学生的创造性和发散性思维能力,提高学生学习的兴趣和求知欲。
随着计算机软硬件的迅速发展,统计软件的应用越来越广泛,也使许多复杂的运算成为可能。在理论讲授的同时,实习课借助统计软件可提高学生的学习兴趣。SPSS统计软件的菜单式界面,易于操作,适合于医学科研人员运用。在实习课上我们采用软件,演示各种统计方法。计算的简化、结果的准确性,使学生的学习兴趣得到提高。目前SPSS软件是国际医学论文中应用最广泛的统计软件,国内的大部分医学期刊也要求论文数据统计分析要应用统计软件处理,统计检验结果要用P值来表示,更要求学生了解统计软件的使用方法,做到正确使用统计软件,但要注意软件仅仅是个工具,不能只重视软件的应用,而忽视了基本概念和理论的学习。
二、加强教学中的直观化
作为一种“不确定性数学”,数理统计与传统的数学即“确定性数学”有较大区别。与记住概念、定理、公式相比较,学生在学习中正确理解统计的意义、思想、基本方法显得更加重要。尤其在高职院校药学专业的《医药数理统计》课程教学中更是这样。针对教学中学时少,内容多,加之部分学生基础较弱这些特点,教师首先应该思考的问题是怎样在较短的学习时间内使学生能较好的理解统计思想、方法。经过教学实践的积累,笔者认识到加强教学中的直观化能够将复杂的统计学原理和方法“深入浅出,通俗易懂”的教给学生,可以有针对性的解决教学中的问题,提高教学质量。加强教学中的直观化,一般从以下四个方面去做。
1.问题引入法。统计的每个概念都以某种实际问题为背景,讲授概念时就以此实际问题引入,而不是直接进入其定义文字,通过这种问题引入法,可以使学生看得见、想得到,讲完问题也就明白了概念,这样可以将抽象的概念变得直观,同时也理解了相应的统计思想和方法。
2.图示法。图形是对抽象概念的一种直观的表达方式,恰当的使用图形可以使复杂的问题变得清晰,图示法在每章节都有应用。仅举一例,如假设检验的4个步骤,在讲授过程中始终结合图形进行讲解,可以直观地理解“小概率原理”、“拒绝域”、“临界值”这些基本概念,很快掌握假设检验的思想、方法。
3.对比法。很多统计概念都是成对出现的,如总体与个体、总体均值与样本均值、点估计与区间估计、拒绝域与接受域等等,教学中用对比法比较它们的共同点和差异点可以发现和揭示统计概念、思想的内在本质,对理解统计概念、思想方法直观易懂。
4.案例法。完整地讲完一个医药统计案例,时间安排在讲完区间估计或假设检验后,案例可以是文献资料,也可以是教师自己的已完成的科研课题。为学生展示从收集数据到分析推断的各个步骤,使学生亲身体验统计解決问题的全过程,建立统计直观。
三、精简和更新教学内容
在教学内容方面做到突出实用性,适当地减少或减弱概率论部分的理论性和难度,以直观、趣味和易于理解的方式把概率论作为数理统计的基础知识加以介绍。在假设检验部分注意阐述数理统计方法的思想、应用的背景及应用中所需的条件,重点讲解假设检验应该如何选取原假设和备择假设,如何对得出的结论进行合理的解释;在参数估计部分着重讲解参数估计在实际应用中的重要性、合理性及应用中应注意的问题;区间估计中置信区间的理解及单侧置信限在应用中的意义等;在方差分析部分讲清楚引进方差分析的意义、假设检验的方法对多个总体进行多次t检验时的缺点、方差分析应用的条件及合理解释检验结果等;在回归分析部分注意阐述量与量之间的关系、回归方程的理论意义及对回归方程结果在应用中的解释等。
四、加强实践教学,培养学生解决问题的能力
高职教育肩负着培养动手能力强的实用型人才的艰巨任务,这就要求我们的统计学教学必须加大实践教学的力度,让学生在实践活动中增强解决实际问题的能力。在教学中,除了讲授理论知识外,还要通过实践教学来提高学生的实际应用能力。我们可以组织学生对社会热点问题进行项目调查与分析,完成调查报告。实践教学的优点就在于以学生实习态度和完成统计调查报告质量综合评价学生该门课程成绩,减轻了期末考试的压力;学生亲自走上社会,搜集资料,激发了他们学习的主动性;加强了学生的动手实践能力、社会活动能力、人际交往能力,以及就业的适应能力;克服了非统计专业没有统计实践环节的缺憾,提高了教学效果。同时也能督促教师自身不断完善知识结构,不断提高教学水平。
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医学统计学论文范文第4篇
本教研室自20世纪50年代起, 负责我校各个专业本科学员的《医学统计学》必修课程。针对授课对象的不同专业与层次, 以及医学统计学工具学科的特点, 以突出课程的实用性为主要目的, 提出“通过统计思维的养成, 统计知识的运用, 统计软件的掌握, 培养学生认识问题、解决问题的科研能力”的课程建设目标。教研室坚持将素质教育的理念切实贯彻到课程的选择和设置中, 不断优化课程体系以适应不同层次、不同专业学生的需要, 构建了“知识、能力、素质”并重的, 以“医学统计学为核心, 科研设计为支撑, 统计软件应用为辅助, 各类选修课教学为补充”的重实践、系统化课程体系。
1“知识、能力、素质”并重的《医学统计学》课程体系
《医学统计学》理论课程本身以介绍医学统计方法在科研工作中的地位、原理和应用为主。为了提高学员分析问题、解决问题的能力, 加深对理论知识点的理解与掌握, 教研室针对不同层次、专业的学员需要, 配合理论课程, 逐步向本科、硕士、博士开设了一系列实用性强的必修和选修课程。
1.1 科研设计课程
好的开始是成功的一半。科研设计在整个科研过程中就具有这样的重要作用。设计不当所导致的问题对于科研活动而言是致命的, 传统的统计教学由于课时的限制, 介绍了常用的统计方法之后, 对科研设计的方法只能点到为止, 对于提高学员的科研能力所提供的帮助很有限。为了弥补这一不足, 教研室为临床医学七年制学员、部分本科专业新开设了《科研设计》必修课程, 为硕士研究生开设了《科研设计与统计分析》选修课程。自编配套教材《医学科研设计与统计分析》。
1.2 统计软件课程
进入信息时代, 对处理问题的效率和准确性都有了更高的要求。特别是对《医学统计学》这样一门必须借助数据发掘有价值信息的学科, 统计软件的引入可以使复杂数据的统计处理简单化、高效化。软件课程的增加, 可以用高效的软件使用代替大量繁琐的手工计算, 避免记忆复杂的统计公式, 在加深对理论知识理解的基础上, 利用掌握的统计学知识提高解决实际问题的能力。目前, 教研室已向本科生开设了《SPSS统计分析》、《SAS统计分析》、《EXCEL在统计分析中的应用》等一系列统计软件选修课程;向硕士研究生开设了《医学统计软件应用》选修课程。结合软件课程的开设教研室主编、出版了高质量软件教材2部[3~4]。
1.3 选修课程
另外, 为了更好地激发学生的学习热情, 拓宽其知识面。教研室积极将学科最新的研究成果通过选修课和兴趣小组的形式介绍给学员。先后在卫生事业管理本科生中开设了“临床试验数据管理软件”的兴趣小组, 开设了《Epi Data在数据管理中的应用》、《临床试验中的数据管理》、《临床数据管理与统计分析软件》等选修课程, 介绍了医学统计学研究领域的最新动态——临床试验统计中的新理论、新进展。
特别减少了博士研究生的统计理论教学, 而改为开设专题讲座, 介绍统计学方法在医学中的深入应用 (如:数据挖掘技术等) , 帮助其掌握更多的研究方法, 更好地从事科研。
随着不断的探索、实践, 教研室在不断优化课程体系的过程中, 已确立了“知识、能力、素质”并重的, 以“医学统计学为核心, 科研设计为支撑, 统计软件应用为辅助, 各类选修课教学为补充”的重实践、系统化新课程体系。
2 优化后课程体系的实践情况
通过在我校不同专业、层次中的教学实践, 效果良好。学生对课程教学的总体满意度评价由原来的90%上升至97.2%。
优化后的医学统计学课程体系2次被我校纳入优质课程建设立项, 并于2007年获总后百门优质课程建设立项。课程的部分内容及外延分别获得国家、军队继续医学教育I类项目。
3 课程体系的应用展望
随着信息技术的不断发展, 教学要能够提供给学员足够的信息量, 帮助学员更好地掌握知识, 激发学员获取知识的能力, 特别是对于医学统计学这样一门从数据中获得知识的学科更是如此。我们所构建的医学统计学新课程体系, 兼顾了从科学设计到数据分析的各个环节, 并以前沿知识介绍为补充, 能够较好地适应信息化时代的要求, 可以在医学院校医学统计学教育中进行借鉴、推广。
摘要：《医学统计学》作为医学生的基础核心课程之一, 其课程设置直接影响到医学生科研能力的培养。如何合理安排医学统计学核心课程及相关辅助课程, 构建合理的课程体系, 培养医学生的综合能力是医学统计学教学研究的热点。本教研室经过20余年的探索, 构建了“知识、能力、素质”并重的医学统计学课程新体系, 经过在不同班次中的教学实践, 结果表明所构建的课程体系在培养学生素质, 调动学生学习积极性方面取得了良好效果。
关键词：医学统计学,课程体系,教学改革
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医学统计学论文范文第5篇
【摘要】随着我国国民经济的快速发展，我国对于矿产的开发也变得越来越重视。而本文将会从地质统计学的角度探讨地质统计学在固体矿山当中的应用。我们会通过实际的经验的地质统计学进行研究，地质统计学的应用是非常广泛的，它不仅在地理学科方面有突出的作用，在固体矿山中也是有很广泛的应用。
【关键词】地质统计学；固体矿山；应用
引言
我们今天所要说到的地质统计学最早是在二十世纪六七十年代，属于一种新兴的数学学科。最初地质统计学的作用主要在于矿产的勘察、矿山的开采等等。我们今天将要说到的地质统计学相对于传统的统计学是有很大的不同的：虽然他们都是在采集样本的基础之上，对样本的各项数据进行细致的研究，但他们的不同之处在于地质统计学会考虑到样本的大小、样本之间细小的差距，这样就可以更好的对固体矿山进行研究，也弥补了传统统计学的不足之处。本文主要会通过介绍地质统计学矿产资源储量计算、矿产分布特征、储量分类、勘探网度优化、矿产勘察以及地质统计学的概述等方面对地质统计学在固体矿山当中的应用进行探讨。
一、地质统计学的概述
地质统计学是1962年，法国著名统计学家G.Matheron在Traité de géostatistique appliquée一文最早提出的，之后其他科学家大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学与地质学的交叉学科。地质统计学所利用的是应用统计学。地质统计学因为具有空间的分布特点，而且是利用区域变量理论作为理论基础，因此地质统计学在矿产开发、资源开发、动植物研究、地质地貌方面都有着很突出的作用。之所以将它称作地质统计学是因为，它最早只是应用在地理科学当中。地质统计学的创立最初是由G.Matheron创造的，经过长时间的改造与发展，现在的地质统计学已经成为一门非常完善的数学工具了，而且它的应用也变得越来越广泛，由最初单纯的地理研究，发展到今天在地球物理、地质、生态、土壤等领域的广泛应用。
二、地质统计学在矿山储量分析当中的应用
地质统计学是以研究区域化变量为基础的，以变异函数为研究工具， 研究在空间上具有随机性和结构性的自然现象的科学。地质统计学在矿山储量分析当中的应用中的原理大致分为以下几种：1.区域化变量区域化变量是地质统计学理论体系的核心基础，在实践中，钻孔的位置。在绝大多数情况下是不随机的。当两个样品在空间的距离很小时，样品间会存在较强的相似性，而当距离很大时，相似性就会减弱或不存在。也就是说，样品之间存在着某种联系，这种联系的强弱是与样品的相对位置有关的，样品之间的联系在空间上既具有随机性又具有位置之间的联系。2.半变异函数的数学模型通常情况下样品由于取样、化验误差和矿化作用在短距离内的变化，在绝大多数情况下半变异函数在原点不等于零。也就是会存在块金效应。
但是地质统计学在矿山储量分析当中的应用在实际工作中区域化变量的变化性很复杂，通常要计算几个具有代表性的方向，然后通过结构分析，得到一个能代表其空间变异性的模型函数，由于区域化变量往往存在各向异性，不同方向上的半变异函数具有不同的变程，影响范围是一椭球体，即各向异性椭球体。在确定空间搜索椭球体时，不仅需要指出块金常数、基台、变程，还需要指定一些参数： 圆锥体的容差角、容差限、滞后距等，各个参数的意义用几何图形表示。
当然应用地质统计学法对矿山储量分析，被大部分人认为是一种较好的品位估值方法，尤其适用于品位变化大，矿岩界线由品位控制的矿床。在估值计算过程中，当有了足够的地质钻孔数据时，对矿床进行正式可行性评价时，选用地质统计学法是一种较好的方法，而在对矿床进行初步评价或是数据量不足时，就要首选较简单的方法。基于地质统计学原理和矿体三维可视化建模技术的DIMINE矿业软件，实现了按照不同的边界品位动态圈定矿体，能够以市场经济为向导，快速计算出矿体范围内的矿石量，并进行储量分级，在此过程中所得到的各中间参数，可以为投资决策和日常管理提供必要的参考依据。
三、地质统计学在勘探网度优化方面的应用
地质统计学在勘探网度优化中的应用主要要注意以下的两个个因素，其一是：构造复杂程度；二是煤层的稳定性。当勘探区的构造已经经过，详细的勘探，构造问题基本解决之后，勘探网度优化主要的问题就是煤层的稳定性。当一个煤田有两种或者是两种以上的煤层稳定结构时、应该按照储量和厚度占有优势的那一个煤层类型选择勘探网度的优化。应用地质统计学的方法对露天的在勘探网度进行优化，主要要分为两个步骤：其一是建立地质变量的最佳理论变差函数；其二是应用地质变量的估计方差评价勘探过程对矿床的控制程度。
四、结语
本文详细论述了地质统计学的概述、地质统计学在矿山储量分析当中的应用、以及地质统计学在勘探网度优化方面的应用，通过对以上问题的论述，我们更加清晰的认清了地质统计学以及地质统计学在固体矿山中的应用。就目前的情况而言，我国对地质统计学的认识还是不够充分的，大多数都将地质统计学看做一门非常复杂的科目，所以没有去进行深入的研究，所以，我国的地质统计学还处在一个非常初级的阶段，地质统计学的作用也难以在我国发挥出来。由于我国的地质状况非常复杂，与外国的地质状况非常不同，主要体现在：地质类型多、地质结构复杂、多高山、少平原、矿产资源丰富。因此地质统计学在我国的发展既有机遇同时也存在着挑战。总而言之，地质统计学在我国的研究是非常有意义的，但是因为各种条件的限制，我国在地质统计学上的发展还是不够完善，而且现在的地质统计学的应用不单单只限于地理科学方面的研究，它在各个领域都是有所涉及的，如环境科学、农田水利、气象、林业、海洋等领域均已涉及，因此，发展我国的地质统计学是现在非常重要的任务，因为地质统计学的高速发展有利于我国国民经济的快速发展，也有利于解决我国资源紧缺的问题。随着应用领域的不断扩大和方法本身的不断完善，地质统计学已逐步方展成一个通用的工具性科学。也希望我国能够通过地质统计学固体矿山中的应用中有很大的进步。
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医学统计学论文范文第6篇
摘要：在现如今经济发展全球化的大环境下，统计学是否在管理工作中成功且合理的运用成为区别是否取得成功的管理与有效决策的一大规范。统计学所涉及到的范畴多种多样，在各行各业的生产及管理中运用极其广泛，合理运用统计学在现代生活中非常受重视。伴随着社会的发展，病人挑选就诊医院的思想观念也发生了变化，不会再单一看中医院的医疗技术，还会依据医院的管理能力和服务态度来选择医院，因此管理工作逐渐引起各大医院的高度重视，若能有效应用统计学来进行医院的管理工作，有效提高医院的管理效益，不仅可以帮助医院领导者做出有效的管理决策，并且对医院的现代化建设也有非常大的促进作用。
关键词：统计学;医院;医院管理工作
统计学是一门综合型的科学，可以根据应用检索、梳理及数据统计分析等方式来推断所管理目标的实质，在其推断或预测分析中利用了大批量的数学思维和其他相关的专业技能，这些专业技能涉及到人文科学和社会科学等多个专业。统计学是应用数学的一个构成部分，其主要是根据应用数学中的概率统计来创建数学分析模型，搜集被检测系统的数据信息，对信息开展定量和汇总，从而开展预测分析和费用预算，从而成为管理决策的重要凭证和参照。
一、医院的统计工作范畴
医院统计工作主要包括医院门诊量和住院量。医院门诊量随季节发生变化，冬天是呼吸道疾病和慢性疾病高发时段，因此也是门诊医生劳动量最大的季节。依据医院门诊劳动量的周期特性，医院相关管理部门应当科学安排医生的值班，优化医院门诊服务，尽量缩短患者的挂号时间、问诊时间、取药时间，提高效益。住院量包含的内容更多，医院医疗统计指标的绝大部分来自病房。以前统计人员每日搜集整理相关资料报给医院领导干部，这项工作是非常繁重且复杂的[1]。如今的信息化管理系统为统计人员带来方便，但对统计人员的要求也更高。所录入的信息务必要准确，信息管控系统中数据不能分散，一般患者的信息是通过信息系统录入，住院处在患者入院时录入患者的姓名、性别、年纪、家庭地址等一般信息，病区填补住院期间相关信息，患者办理出院手续后，信息科通过医院的局域网把患者的一般信息和住院信息调到信息科，依据病历录入医疗信息，将每一位病人的信息补充完整。医院医疗指标值的绝大部分来自病案首页，住院医生也存有填错漏写等不符合规定的状况，医疗指标值填写有误直接影响到医院医疗的品质，也会影响病人痊愈率。因此医院的录入数据信息出现错误一定要联络相关部门的负责人员，核实排查之后进行信息更改，确保数据的精确性。
二、统计学在医院管理中所发挥的作用
在医院管理中统计学发挥着至关重要的作用，首先在医院的信息化管理中，统计学是其主要的依据，医院的医疗过程皆涉及到统计工作总结，其覆盖面积牵涉到每个部门和病房。在医院管理决策单位制定医院的工作规划和相关现行政策时，医院的数据统计是一项重要凭证，也是医院创新管理的关键点。次之，可以根据统计学来检验医院管理的实际效果。统计学可以被用于检测医院领导者所设定的管理方法是否合理。一般而言，若管理方法恰当的话，患者满意率会进一步提高，医院门诊接收人次、住院治疗人次、手术治疗人次及医院经济效益会持续提高，而且病房的资金周转速率加速，整体住院治疗耗时减少，患者转好和治疗率提升;相反，若管理措施、方法有漏洞，以上指标将会发生相反的变化。最终，可根据统计学来加强提升医院管理工作。
数据统计可以体现出医院的高效，一个医院的管理能力可以在其医疗服务的好坏和医疗水平中反映出来，这些都可以在数据中展现出来。根据医院的整体质量控制目标，把病房的周轉次数及进出院病人的样本数、确诊达标率、治疗率、致死率等指标值分配到各科室，使其确立总体目标。根据以上描述，智能化的医院统计分析可以使领导者了解各统计数据和量化指标的明确规定;医院领导者可以根据医院的综合统计分析，及时把握医疗要求，掌握医院的发展前景，从而提升医疗服务水平，使医院得到更加优异的发展。统计学在医院的管理、工作计划制定及调节中发挥了至关重要的实用价值，因而统计分析单位要按时开展技术升级，完成医院管理的智能化，把统计学充分利用到医院管理中。
三、统计学在医院管理中的运用
（一）医疗质量控制中的运用
统计学的运用在医疗综合考核和提升医疗品质管控中具有至关重要的功效。其在质量控制中具有梳理、分析问题、表明客观现实的作用，而不是处理产品质量问题的方式。如医师为病人确诊病症，体温计、血压器、 X线透视机、血氧仪、B超仪等仪表盘器材仅能作为协助医师做出正确判断的工具，但确诊并不意味着医治，要想痊愈，还应用药、治疗等。因而，统计学的功能是在质量控制中探寻症结所在，剖析造成问题的缘故，但要处理问题和提升服务品质还需借助各专业技术部门人员和医院领导者制定的对策[2]。
（二）出入院管理方法中的运用
将医院门诊数据库中的就诊群体按年纪、性别等分类开展有效分析，为此来掌握就诊者的需求，协助领导者做出相关的决策来加强对门诊的管理，以完成出入院管理中的统计学运用。例如利用统计学开展门诊预约、挂号预约、随后就医、最终付钱的方法，来降低病人的等待时间，改善服务。利用统计学对医院门诊病谱类型繁杂的特征开展归类，搭建疾病数据库查询，领导者可根据这些数据信息来考虑医院科室的建设和发展，提高医疗服务水平。
（三）医院资源分配中的运用
统计学的研究结果可以协助领导者调节院内医务人员的配备，科学分配机构人力，避免发生人力资源过度消耗或欠缺的状况，保证医院全部科室的正常运行。伴随着医院创新的深层次推行，有效地分配病区已日趋重要。管理者可根据统计学数据提早分配病区资源，完成病区资源的利用率最大化。例如一些医院把空床铺统一归纳，依据病人情况科学安排住院。再如对医务人员分级、分职责开展分析比照，利用统计学寻找最好的分配比例，科学规范地利用医院的人力物力资源。总而言之，合理地应用统计学方式，可以提高医院的管理效益，协助医院领导干部做出有效的管理决策，有益于医院的现代化建设。
四、结语
统计分析信息是医院创新管理与正确决策的重要凭证，统计人员以客观事实为根据，伴随着医疗信息技术的迅速发展，统计信息已经成为医院管理的重要凭证。智能化的医疗管理方法离不开合理的行为科学研究，离不了正确的医疗信息数据统计。优秀的医院统计工作可以全方位体现医院运营情况，为医院领导干部掌握医院现状、制定决策带来可靠保障。
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