檢驗的方法學

A. 統計學假設檢驗有幾種方法具體是什麼

一兩句話說不完:
假設檢驗就是根據樣本，適當構造一個統計量，按照某版種規則，決定是接受權 H0( 拒絕H1 )還是拒絕 H0( 接受H1 )，所使用的統計量稱為檢驗統計量．
分雙邊檢驗與單邊檢驗.
參考
http://www.ncit.e.cn/yysx/ktz/shuxue/admin/upload/files/8.doc
http://dec3.jlu.e.cn/webcourse/t000133/esource/dzja/p08.ppt

B. 簡述檢驗教師教學基本功的方法

可以從四方面檢驗：
教案，講介，課堂教學，學生教學評價。

C. 什麼是統計檢驗怎麼選擇統計檢驗方法

統計檢驗亦稱「假設檢驗」。根據抽樣結果，在一定可靠性程度上對一個或多個總體分布的原假設作出拒絕還是不拒絕（予以接受）結論的程序。決定常取決於樣本統計量的數值與所假設的總體參數是否有顯著差異。這時稱差異顯著性檢驗。檢驗的推理邏輯為具有概率性質的反證法。

選擇

顯著性水平和否定域

有了與問題相關的抽樣分布，我們便可以把所有可能的結果分成兩類：一類是不大可能的結果；另一類人們預料這些結果很可能發生。既然如此，如果我們在一次實際抽樣中得到的結果恰好屬於第一類，我們就有理由對概率分布的前提假設產生懷疑。

在統計檢驗中，這些不大可能的結果稱為否定域。如果這類結果真的發生了，我們將否定假設；反之就不否定假設。概率分布的具體形式是由假設決定的，假設肯定不止一個。在統計檢驗中，通常把被檢驗的那個假設稱為零假設(或稱原假設，用符號H0表示)，並用它和其他備擇假設(用符號H1表示)相對比。

值得注意的是，假設只能被檢驗，從來不能加以證明。統計檢驗可以幫助我們否定一個假設，卻不能幫助我們肯定一個假設。為了使檢驗更嚴格、更科學，還需要更多的東西。首先，我們必須確定冒犯第一類和第二類錯誤的風險的程度；其次，要確定否定域是否要包含抽樣分布的兩端。

第一類錯誤是，零假設H0實際上是正確的，卻被否定了。第二類錯誤則是，H0實際上是錯的，卻沒有被否定。第二類錯誤是，零假設H0實際上是錯誤的，卻沒有被否定。遺憾的是，不管我們如何選擇否定域，都不可能完全避免第一類錯誤和第二類錯誤，也不可能同時把犯兩類錯誤的危險壓縮到最小。

對任何一個給定的檢驗而言，第一類錯誤的危險越小，第二類錯誤的概率就越大；反之亦然。一般來講，不可能具體估計出第二類錯誤的概率值。第一類錯誤則不然，犯第一類錯誤的概率是否定域內各種結果的概率之和。

由於犯第一類錯誤的危險和犯第二類錯誤的危險呈相背趨向，所以統計檢驗時，我們必須事先在冒多大第一類錯誤的風險和多大第二類錯誤的風險之間作出權衡。被我們事先選定的可以犯第一類錯誤的概率，叫做檢驗的顯著性水平(用α表示)，它決定了否定域的大小。

如果抽樣分布是連續的，否定域可以建立在想要建立的任何水平上，否定域的大小可以和顯著性水平的要求一致起來（後面的正態檢驗就如此）。如果抽樣分布是非連續的，就要用累計概率的方法找出一組構成否定域的結果。

即在已知概率分布表上，從兩端可能性最小的概率開始向中心累計，直至概率之和略小於選定的顯著性水平為止。在許多場合，我們能預測偏差的方向，或只對一個方向的偏差感興趣。每當方向能被預測的時候，在同樣顯著性水平的條件下，單側檢驗比雙側檢驗更合適。

因為否定域被集中到抽樣分布更合適的一側，可以得到一個比較大的尾端。這樣做，可以在犯第一類錯誤的危險不變的情況下，減少了犯第二類錯誤的危險。

(3)檢驗的方法學擴展閱讀

選擇統計檢驗程序的方法時需考慮以下條件：

1、看總體分布是否已知。如果已知，看是不是正態分布。如果已知樣本分布為常態分布就可以選擇參數檢驗法，如果總體分布未知就用非參數檢驗法。

2、在參數檢驗中，如果總體分布為正態，總體方差已知，兩樣本獨立或相關都可以採用Z檢驗；如果總體方差未知，根據樣本方差，採取不同的t檢驗。如果總體分布非正態，總體方差已知，根據樣本獨立或相關採取Z』檢驗；如果總體方差未知，根據獨立和相關採取不同的Z『檢驗。

3、根據題目考慮用單側還是雙側檢驗。

4、在非參數檢驗中，按照兩個樣本相關和不相關、精度與容量等，可以採用符號檢驗、秩和檢驗等方法。

D. 用何種檢驗方法進行統計學分析，該檢驗方法的應用條件是什麼

統計學 各種應用條件、校正條件

應用檢驗方法必須符合其適用條件，不同設計的數據應選用不同檢驗方法。 一、第五章 參數估計 P74 總體均數的置信區間 1.正態近似法：
總體標准差σ已知，或σ未知但n>50時 2. t分布法
總體標准差σ未知，且n≤50時
二、第六章 計量資料兩組均數t檢驗P93、P99 （一）t 檢驗的應用條件
適用於計量資料（單樣本、兩配對樣本、兩獨立樣本），並要求： 1. 樣本來自正態分布的總體。W檢驗（n≤50時），H0：樣本來自正態總體，P>0.05時尚不能認為兩組資料的分布非正態；
2. 兩獨立樣本均數比較時，兩總體方差齊性。Levene檢驗，H0：方差相等。P>0.05時尚不能認為兩組資料方差不齊。
（二）方差不齊或非正態時，兩計量資料均數的比較方法 方法1. 僅方差不齊時，可採用近似t檢驗，即 t′檢驗。 方法2. 變數變換：對數變換、平方根變換、倒數變換等
方法3. 非參數檢驗：Wilcoxon符號秩檢驗（兩相關樣本P142）；Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whiney-U檢驗（兩獨立樣本 P145）等

三、第七章 計量資料多組均數的比較-方差分析 （一）方差分析流程 P109
1、多個樣本均數比較。若P<0.05，均數不全相等，則進行第2步；
2、作多重比較：LSD-t檢驗、Dunnett-t檢驗（多個實驗組與一個對照組比較）、SNK-q檢驗（多個均數間全面比較）
（二）方差分析的應用條件 P114
1、各樣本相互獨立，服從正態分布；W檢驗 2、各樣本方差齊性。Levene檢驗
四、分類資料（計數資料）的比較-󰀁󰀂檢驗
（一）四格表資料（兩獨立樣本率的󰀁󰀂檢驗）P123 1、n≥40，且所有T≥5時，計算普通Pearson 󰀁󰀂值 2、n≥40，且有1≤T<5時，用校正公式計算󰀁󰀂值；
3、n＜40，或有T＜1時，改用Fisher確切概率法計算P值。
先估計表中最小的理論頻數T值 [󰀃󰀄󰀅=(󰀆󰀄×󰀆󰀅)/n] ，也就是行合計最小值與列合計最小值所對應的格子的T值，結合n值，以確定是否採用校正公式
（二）配對四格表資料（兩相關樣本率󰀁󰀂檢驗）P127 1、b+c40時，計算普通McNemar 󰀁󰀂值
2、b+c<40時，需校正
（三）R×C表的󰀁󰀂檢驗 P131 1、多個樣本率的比較
多個樣本率比較，若P<0.05，均數不全相等，則進行第2步：做多重比較，採用四格表󰀁󰀂檢驗（󰀁󰀂分割） P131 2、多組構成比的比較
分組變數無序而結果變數有序的單項有序資料改用等級資料的秩和檢驗
3、若較多格子（1/5以上）的理論頻數小於5或有一個格子的理論頻數小於1，則易犯Ⅰ型錯誤。

E. 醫學檢驗有什麼好的學習方法

醫學檢驗基礎來很重要，化學，物源理都需要很扎實的基礎理論，現代化的檢驗技術太依賴於儀器，所以也有必要有很強的英文知識。你可以在QQ群里找一下醫學檢驗的群，我相信裡面的很多全國各地的檢驗人們會給你想要的答案。

F. 醫學檢驗學習方法

大學四年，是我來之不易的學習機會。在這大好時光里，我本著學好本專業，盡量擴大知識面，並加強能力鍛煉的原則，大量汲取知識財富，鍛煉了自己的各種能力。我努力的學習基礎課，深研專業知識，並取得了優異的成績，多次名列前茅，連年獲得獎學金。本人在幾年中系統學習了臨床醫學、基礎醫學、檢驗技術、生物化學、醫學統計學、分析化學、檢驗儀器學、生理學、病理學、寄生蟲學及檢驗、微生物學及檢驗、免疫學及檢驗、血液學檢驗、臨床生物化學及檢驗等課程。通過幾年的學習，本人具備以下幾方面的知識和能力：1．掌握基礎醫學和臨床醫學的基本理論知識；2．掌握醫用化學、分子生物學、免疫學、病原診斷學、血細胞形態學的基本理論和技術，了解常用檢驗儀器的基本構件和性能；3．具有數理統計及計算機應用的基本能力；4．熟悉國家衛生工作及臨床實驗主管理有關的方針、政策和法規；5．了解醫學檢驗前沿學科的理論和技術的發展動態；6．掌握文獻檢索、資料調查的基本方法，具有一定的科學研究和實際工作能力。在校學習期間，我熱愛社會主義，擁護中國共產黨和他的領導。自覺遵守國家的法律和學校的紀律。積極參加各種校內黨校活動，向黨組織靠攏，並取得了黨校結業證書。在學校里，我積極參加從班到系、學校的各種集體活動，並為集體出謀獻策。時刻關心同學，與大家關系融洽。作為班幹部，我努力為同學服務，積極協助老師的工作，開展各種形式的活動，協調同學與集體的關系，使我們班成為一個充滿生氣、有活力的班集體。在課餘生活中，我還堅持培養自己廣泛的興趣愛好，堅持體育鍛煉，使自己始終保持在最佳狀態。為提高自己的社會交往和各方面知識的運用能力，我積極參加社會實踐。三年中，我加入了青年志願者、參加了學校黨校培訓，這些經歷，不僅增強了我吃苦耐勞、自理自立的能力，還提高了我與別人合作與交往的能力。我是一個外向型的人，性格開朗活潑，待人處事熱情大方，生活態度端正向上，思想開放積極，能很快接受新鮮事物。我最大的特點是：熱心待人，誠實守信，具有創新和開拓意識，勇於挑戰自我。為人處世上，我堅持嚴於律已，寬以待人，「若要人敬已，先要已敬人」，良好的人際關系正是建立在理解與溝通基礎之上的，所以我與同學關系極其融洽。天大地大，世界永無盡頭，這四年中，在各方面我都有量的積累和質的飛躍，但我知道自己除了理論知識之外，我的經驗與閱歷還尚淺。讀萬卷書，行萬里路，這些還需我在以後的實踐工作和學習之中不斷提高！我深信機遇定會垂青有準備的人，我憧憬著美好的未來，時刻准備著！

G. 什麼是「被動檢測方法學」

很高興回答這個問題，被動采樣是基於物質化學勢的梯度引起的被檢測分子從環境本體到接收相自由傳質。被動采樣通常分為平衡采樣和動力學(非平衡)采樣兩類。待測物濃度與其在采樣器和環境本體間的分配系數相關,且在兩相中濃度達到平衡,稱為平衡被動采樣器,例如,透析裝置(Dialysis peepers)、半透膜裝置(SPMD)和薄膜擴散平衡(DET)技術。而對於在未達到平衡時,采樣器接收相中待測物的累積隨時間呈線性者,則稱為動力學或非平衡被動采樣器,如極性有機物一體化采樣器(POCIS)、薄膜擴散梯度(DGT)技術和化學捕收器(Chemcatcher)。被動采樣技術可以連續采樣,無需像傳統方法採集大量樣品,大大降低采樣成本;它不受一些影響因素(時間、突發污染事件等)的限制,可以及時地收集污染物信息;它還可以避免因在采樣及轉移過程中污染物形態發生變化而影響分析結果的准確性。

H. 心理統計學檢驗方法

首先做個大的分類，一類是參數檢驗，一類是非參數檢驗，參數檢驗用於數據為計量數據的時候，也就是每個人有具體的數據或得分，比如每個人的考試成績，每個人的體溫，這都是計量數據，非參數檢驗用於數據為計數數據的時候，每個人沒有具體的分數，你只能得到某個統計中所包含的個體數，比如某次考試，通過的人24個，沒通過的12個，但你不知道每個人的具體得分。
所以總體來說，非參數檢驗得到的統計結果都沒有參數檢驗的准確
卡方檢驗就是一種非參數檢驗；而t檢驗和f檢驗是參數檢驗。其實一般用f檢驗就是方差分析的時候，所以我就直接把這里的f檢驗當做方差分析說了
t檢驗用於分析兩個自變數水平之間的均值差異，比如男性和女性的身高差異，就可以用t檢驗分析
方差分析用於分析兩個及兩個以上自變數水平間的均值差異，比如分析兒童，中年人，老年人在某項測驗中的分數差異
卡方檢驗已經說了，用於計數數據的分析，比如分析兩個手機品牌的購買人數有沒有差異，是否某一各品牌更受消費者青睞，這時可以用卡方

I. 有效的檢驗技師學習方法

臨床醫學檢驗技師考試要有好的學習方法。具體的學習方法，因人而異。但良好內的學容習環境與學習氛圍有助於提高學習效率，如圖書館、閱覽室等。備考時，第一階段採用各個擊破法，第二階段採用全面推進法。無論哪種學習方法，有兩點非常有效：一是反復，溫故而知新；二是做好筆記，使各知識點脈絡清晰。廣大考生最關心的就是在有限的時間內，採用什麼方法以提高復習質量和效率。在優勢科目上多下功夫，力爭取得好成績，也不要忽視自己的弱項。一定要合理分配時間和精力，保證各科分數均達到國家標准，總分上一個新台階。醫學|教育網收集整理復習過程中，針對不同學科的特點，相應採取不同的復習方法。譬如，一些基礎科目考試，對基礎和應用的熟練性要求很高，如果一段時間不復習，其成績下降就非常明顯。
建議每天都分配給所學課程一些時間，多做練習題，在做題過程中，加深對所學知識的理解，以保持最佳的應試狀態，而記憶分析類科目的復習則可集中在最後兩個月進行。專業課可在仔細研究往屆考題的基礎上有針對性地進行復習。在掌握基本原理和知識的基礎上，深入思考和分析現實問題，這樣才能取得令人滿意的成績。

J. 診斷試劑的方法學分類

試劑，儀器，抗體，細胞株
1.細胞因子檢測：白介素，集落刺激因子，腫瘤壞死因子，干擾素，轉化生長因子，趨化因子，細胞因子受體，粘附分子，生長因子，凋亡因子，人細胞因子，小鼠細胞因子，大鼠細胞因子，兔細胞因子，豬細胞因子，狗細胞因子，羊細胞因子，選擇素，…
2.內分泌檢測 ：甲狀腺，胰腺，性激素，孕酮，睾酮，生長激素，生長抑素，內皮素，皮質醇，骨鈣素，催乳素，促腎上腺皮質激素，促卵泡素，雌二醇，雌三醇，5-羥色胺，17-羥孕酮，…
3.肝纖維化檢測 ：纖維連接蛋白，透明質酸，膠原，基質金屬蛋白酶抑制因子，基質金屬蛋白酶，層粘蛋白，…
4.心梗檢測 ：肌鈣蛋白，肌紅蛋白，C-反應蛋白，…
5.腫瘤檢測 ： 腫瘤標志物，組織多肽抗原，腫瘤相關因子，胰腺癌，直腸癌，細胞角蛋白片段，胃腸癌，鐵蛋白，糖鏈抗原，神經特異性稀醇化酶，上皮膜抗原，乳腺癌，人抗小鼠抗體，前列腺，甲胎蛋白，肝癌，甲基苯丙胺，大腸癌，肺癌，大小便隱血檢測，癌胚抗原，β-2微球蛋白，…
6.傳染病檢測 ： 幽門螺桿菌，乙腦，乙肝，丙肝，丁肝，戊肝，庚肝，衣原體，性病，腺病毒，微小病毒B19,天皰瘡，水痘-帶狀皰疹病毒，生殖支原體，傷寒，沙眼，腮腺炎，人型支原體，麻疹，輪狀病毒，流行性出血熱，淋球菌，萊姆病，柯薩奇，抗解尿支原體，軍團菌，結核，膠原，尖銳濕疣，甲肝，脊髓灰質炎，急性胰腺炎尿胰蛋白酶，霍亂，呼吸道合胞病毒，肝吸蟲，副流感，肺炎，帶狀皰疹，傳染性單核細胞增多症，層粘蛋白，布魯氏桿菌，百日咳，白喉，艾柯病毒，EB病毒，A族鏈球菌，…
6.自身免疫檢測 ：甲狀腺，鹽水可提取核抗原抗體（ENA），抗核抗體，DNA,抗心磷脂抗體，類風濕因子，循環免疫復合物，抗胰島細胞抗體，胰蛋白酶原，Sm,大皰性類皰瘡，蛋白酶，短膜蟲法，肝-腎，肝-腎-胃，肌內膜抗體，角蛋白抗體，抗核抗體，抗核糖體蛋白抗體，抗聚角蛋白微絲蛋白抗體，抗鏈O,抗卵巢抗體，抗平滑肌抗體，抗線粒體抗體，抗心肌抗體，抗組蛋白抗體，粒細胞彈性蛋白酶，皮膚抗體，腎上腺抗體，腎小球基底膜，腎小球基底膜抗體，髓過氧化物酶，條紋肌抗體，網硬蛋白抗體，胃壁細胞抗體，胃蛋白酶，系統性紅斑狼瘡，細菌性滲透性增強因子，…
7.細胞免疫檢測 ：T淋巴細胞亞群，自然殺傷細胞，血清免疫抑制性蛋白，…
8.PCR ： 乙肝，丙肝，沙眼衣原體，解脲支原體，結核桿菌，耗材，振盪器，軟體，全自動酶標儀，氣泵，記時器，DNA擴增儀，…
9.微色譜柱 ：尿香草杏仁酸，尿甲基腎上腺素，尿5-羥基吲哚乙酸，尿17-羥皮質類固醇，尿-原卟啉，兒茶酚胺，5-氨基乙酸丙酸卟啉色素原，17-酮類固醇，…
10.毒品檢測試劑盒 ：鴉片檢驗試劑盒，海咯因檢驗試劑盒，嘛啡檢測試劑盒，麻黃檢驗試劑盒，大麻檢測試劑盒，可卡因檢驗試劑盒，…
11.特種蛋白 ：免疫球蛋白，抗鏈O-aso,類風濕因子RF,C反應蛋白，微量白蛋白，β-2微球蛋白human,鐵蛋白，轉鐵蛋白transferrin,…
12.優生優育檢測（TORCH） ：早早孕，新生兒TSH,胎膜早破檢測，抗子宮內膜抗體，抗心磷脂抗體，抗透明帶抗體，抗卵細胞透明帶抗體，抗卵巢抗體，抗精子抗體，巨細胞病毒，弓形體，風疹病毒，分娩預測，單核白細胞增多症，單純皰疹病毒，促卵泡素，促黃體生成素，便隱血試紙，HCG,…
13.生化試劑 ：總膽汁酸，載體蛋白，鋅，銅，鈉，鉀，肌酸激酶同工酶，β-羥丁酸，二氧化碳，…
14.其它試劑盒：吡啶酚，髓鞘鹼性蛋白，銅藍蛋白，同型半胱氨酸，妊娠相關血漿蛋白A,人體蟎蟲特異性，人白細胞抗原，凝聚素，腦鈉素，端粒酶，腸脂肪酸結合蛋白，膠原交聯，免疫球蛋白，α2-巨球蛋白等
15.抗體 ：單克隆抗體（MAB），…
16.流式細胞儀（FCM） ：生物學研究試劑單色標記試劑，雙色標記試劑等
16.細胞株
17.檢驗儀器 ： 移液器，全自動酶標儀，DNA擴增儀，生物晶元儀等