检验的方法学

A. 统计学假设检验有几种方法具体是什么

一两句话说不完:
假设检验就是根据样本，适当构造一个统计量，按照某版种规则，决定是接受权 H0( 拒绝H1 )还是拒绝 H0( 接受H1 )，所使用的统计量称为检验统计量．
分双边检验与单边检验.
参考
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. 简述检验教师教学基本功的方法

可以从四方面检验：
教案，讲介，课堂教学，学生教学评价。

C. 什么是统计检验怎么选择统计检验方法

统计检验亦称“假设检验”。根据抽样结果，在一定可靠性程度上对一个或多个总体分布的原假设作出拒绝还是不拒绝（予以接受）结论的程序。决定常取决于样本统计量的数值与所假设的总体参数是否有显著差异。这时称差异显著性检验。检验的推理逻辑为具有概率性质的反证法。

选择

显著性水平和否定域

有了与问题相关的抽样分布，我们便可以把所有可能的结果分成两类：一类是不大可能的结果；另一类人们预料这些结果很可能发生。既然如此，如果我们在一次实际抽样中得到的结果恰好属于第一类，我们就有理由对概率分布的前提假设产生怀疑。

在统计检验中，这些不大可能的结果称为否定域。如果这类结果真的发生了，我们将否定假设；反之就不否定假设。概率分布的具体形式是由假设决定的，假设肯定不止一个。在统计检验中，通常把被检验的那个假设称为零假设(或称原假设，用符号H0表示)，并用它和其他备择假设(用符号H1表示)相对比。

值得注意的是，假设只能被检验，从来不能加以证明。统计检验可以帮助我们否定一个假设，却不能帮助我们肯定一个假设。为了使检验更严格、更科学，还需要更多的东西。首先，我们必须确定冒犯第一类和第二类错误的风险的程度；其次，要确定否定域是否要包含抽样分布的两端。

第一类错误是，零假设H0实际上是正确的，却被否定了。第二类错误则是，H0实际上是错的，却没有被否定。第二类错误是，零假设H0实际上是错误的，却没有被否定。遗憾的是，不管我们如何选择否定域，都不可能完全避免第一类错误和第二类错误，也不可能同时把犯两类错误的危险压缩到最小。

对任何一个给定的检验而言，第一类错误的危险越小，第二类错误的概率就越大；反之亦然。一般来讲，不可能具体估计出第二类错误的概率值。第一类错误则不然，犯第一类错误的概率是否定域内各种结果的概率之和。

由于犯第一类错误的危险和犯第二类错误的危险呈相背趋向，所以统计检验时，我们必须事先在冒多大第一类错误的风险和多大第二类错误的风险之间作出权衡。被我们事先选定的可以犯第一类错误的概率，叫做检验的显著性水平(用α表示)，它决定了否定域的大小。

如果抽样分布是连续的，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显著性水平的要求一致起来（后面的正态检验就如此）。如果抽样分布是非连续的，就要用累计概率的方法找出一组构成否定域的结果。

即在已知概率分布表上，从两端可能性最小的概率开始向中心累计，直至概率之和略小于选定的显著性水平为止。在许多场合，我们能预测偏差的方向，或只对一个方向的偏差感兴趣。每当方向能被预测的时候，在同样显著性水平的条件下，单侧检验比双侧检验更合适。

因为否定域被集中到抽样分布更合适的一侧，可以得到一个比较大的尾端。这样做，可以在犯第一类错误的危险不变的情况下，减少了犯第二类错误的危险。

(3)检验的方法学扩展阅读

选择统计检验程序的方法时需考虑以下条件：

1、看总体分布是否已知。如果已知，看是不是正态分布。如果已知样本分布为常态分布就可以选择参数检验法，如果总体分布未知就用非参数检验法。

2、在参数检验中，如果总体分布为正态，总体方差已知，两样本独立或相关都可以采用Z检验；如果总体方差未知，根据样本方差，采取不同的t检验。如果总体分布非正态，总体方差已知，根据样本独立或相关采取Z’检验；如果总体方差未知，根据独立和相关采取不同的Z‘检验。

3、根据题目考虑用单侧还是双侧检验。

4、在非参数检验中，按照两个样本相关和不相关、精度与容量等，可以采用符号检验、秩和检验等方法。

D. 用何种检验方法进行统计学分析，该检验方法的应用条件是什么

统计学 各种应用条件、校正条件

应用检验方法必须符合其适用条件，不同设计的数据应选用不同检验方法。 一、第五章 参数估计 P74 总体均数的置信区间 1.正态近似法：
总体标准差σ已知，或σ未知但n>50时 2. t分布法
总体标准差σ未知，且n≤50时
二、第六章 计量资料两组均数t检验P93、P99 （一）t 检验的应用条件
适用于计量资料（单样本、两配对样本、两独立样本），并要求： 1. 样本来自正态分布的总体。W检验（n≤50时），H0：样本来自正态总体，P>0.05时尚不能认为两组资料的分布非正态；
2. 两独立样本均数比较时，两总体方差齐性。Levene检验，H0：方差相等。P>0.05时尚不能认为两组资料方差不齐。
（二）方差不齐或非正态时，两计量资料均数的比较方法 方法1. 仅方差不齐时，可采用近似t检验，即 t′检验。 方法2. 变量变换：对数变换、平方根变换、倒数变换等
方法3. 非参数检验：Wilcoxon符号秩检验（两相关样本P142）；Wilcoxon秩和检验、Mann-Whiney-U检验（两独立样本 P145）等

三、第七章 计量资料多组均数的比较-方差分析 （一）方差分析流程 P109
1、多个样本均数比较。若P<0.05，均数不全相等，则进行第2步；
2、作多重比较：LSD-t检验、Dunnett-t检验（多个实验组与一个对照组比较）、SNK-q检验（多个均数间全面比较）
（二）方差分析的应用条件 P114
1、各样本相互独立，服从正态分布；W检验 2、各样本方差齐性。Levene检验
四、分类资料（计数资料）的比较-󰀁󰀂检验
（一）四格表资料（两独立样本率的󰀁󰀂检验）P123 1、n≥40，且所有T≥5时，计算普通Pearson 󰀁󰀂值 2、n≥40，且有1≤T<5时，用校正公式计算󰀁󰀂值；
3、n＜40，或有T＜1时，改用Fisher确切概率法计算P值。
先估计表中最小的理论频数T值 [󰀃󰀄󰀅=(󰀆󰀄×󰀆󰀅)/n] ，也就是行合计最小值与列合计最小值所对应的格子的T值，结合n值，以确定是否采用校正公式
（二）配对四格表资料（两相关样本率󰀁󰀂检验）P127 1、b+c40时，计算普通McNemar 󰀁󰀂值
2、b+c<40时，需校正
（三）R×C表的󰀁󰀂检验 P131 1、多个样本率的比较
多个样本率比较，若P<0.05，均数不全相等，则进行第2步：做多重比较，采用四格表󰀁󰀂检验（󰀁󰀂分割） P131 2、多组构成比的比较
分组变量无序而结果变量有序的单项有序资料改用等级资料的秩和检验
3、若较多格子（1/5以上）的理论频数小于5或有一个格子的理论频数小于1，则易犯Ⅰ型错误。

E. 医学检验有什么好的学习方法

医学检验基础来很重要，化学，物源理都需要很扎实的基础理论，现代化的检验技术太依赖于仪器，所以也有必要有很强的英文知识。你可以在QQ群里找一下医学检验的群，我相信里面的很多全国各地的检验人们会给你想要的答案。

F. 医学检验学习方法

大学四年，是我来之不易的学习机会。在这大好时光里，我本着学好本专业，尽量扩大知识面，并加强能力锻炼的原则，大量汲取知识财富，锻炼了自己的各种能力。我努力的学习基础课，深研专业知识，并取得了优异的成绩，多次名列前茅，连年获得奖学金。本人在几年中系统学习了临床医学、基础医学、检验技术、生物化学、医学统计学、分析化学、检验仪器学、生理学、病理学、寄生虫学及检验、微生物学及检验、免疫学及检验、血液学检验、临床生物化学及检验等课程。通过几年的学习，本人具备以下几方面的知识和能力：1．掌握基础医学和临床医学的基本理论知识；2．掌握医用化学、分子生物学、免疫学、病原诊断学、血细胞形态学的基本理论和技术，了解常用检验仪器的基本构件和性能；3．具有数理统计及计算机应用的基本能力；4．熟悉国家卫生工作及临床实验主管理有关的方针、政策和法规；5．了解医学检验前沿学科的理论和技术的发展动态；6．掌握文献检索、资料调查的基本方法，具有一定的科学研究和实际工作能力。在校学习期间，我热爱社会主义，拥护中国共产党和他的领导。自觉遵守国家的法律和学校的纪律。积极参加各种校内党校活动，向党组织靠拢，并取得了党校结业证书。在学校里，我积极参加从班到系、学校的各种集体活动，并为集体出谋献策。时刻关心同学，与大家关系融洽。作为班干部，我努力为同学服务，积极协助老师的工作，开展各种形式的活动，协调同学与集体的关系，使我们班成为一个充满生气、有活力的班集体。在课余生活中，我还坚持培养自己广泛的兴趣爱好，坚持体育锻炼，使自己始终保持在最佳状态。为提高自己的社会交往和各方面知识的运用能力，我积极参加社会实践。三年中，我加入了青年志愿者、参加了学校党校培训，这些经历，不仅增强了我吃苦耐劳、自理自立的能力，还提高了我与别人合作与交往的能力。我是一个外向型的人，性格开朗活泼，待人处事热情大方，生活态度端正向上，思想开放积极，能很快接受新鲜事物。我最大的特点是：热心待人，诚实守信，具有创新和开拓意识，勇于挑战自我。为人处世上，我坚持严于律已，宽以待人，“若要人敬已，先要已敬人”，良好的人际关系正是建立在理解与沟通基础之上的，所以我与同学关系极其融洽。天大地大，世界永无尽头，这四年中，在各方面我都有量的积累和质的飞跃，但我知道自己除了理论知识之外，我的经验与阅历还尚浅。读万卷书，行万里路，这些还需我在以后的实践工作和学习之中不断提高！我深信机遇定会垂青有准备的人，我憧憬着美好的未来，时刻准备着！

G. 什么是“被动检测方法学”

很高兴回答这个问题，被动采样是基于物质化学势的梯度引起的被检测分子从环境本体到接收相自由传质。被动采样通常分为平衡采样和动力学(非平衡)采样两类。待测物浓度与其在采样器和环境本体间的分配系数相关,且在两相中浓度达到平衡,称为平衡被动采样器,例如,透析装置(Dialysis peepers)、半透膜装置(SPMD)和薄膜扩散平衡(DET)技术。而对于在未达到平衡时,采样器接收相中待测物的累积随时间呈线性者,则称为动力学或非平衡被动采样器,如极性有机物一体化采样器(POCIS)、薄膜扩散梯度(DGT)技术和化学捕收器(Chemcatcher)。被动采样技术可以连续采样,无需像传统方法采集大量样品,大大降低采样成本;它不受一些影响因素(时间、突发污染事件等)的限制,可以及时地收集污染物信息;它还可以避免因在采样及转移过程中污染物形态发生变化而影响分析结果的准确性。

H. 心理统计学检验方法

首先做个大的分类，一类是参数检验，一类是非参数检验，参数检验用于数据为计量数据的时候，也就是每个人有具体的数据或得分，比如每个人的考试成绩，每个人的体温，这都是计量数据，非参数检验用于数据为计数数据的时候，每个人没有具体的分数，你只能得到某个统计中所包含的个体数，比如某次考试，通过的人24个，没通过的12个，但你不知道每个人的具体得分。
所以总体来说，非参数检验得到的统计结果都没有参数检验的准确
卡方检验就是一种非参数检验；而t检验和f检验是参数检验。其实一般用f检验就是方差分析的时候，所以我就直接把这里的f检验当做方差分析说了
t检验用于分析两个自变量水平之间的均值差异，比如男性和女性的身高差异，就可以用t检验分析
方差分析用于分析两个及两个以上自变量水平间的均值差异，比如分析儿童，中年人，老年人在某项测验中的分数差异
卡方检验已经说了，用于计数数据的分析，比如分析两个手机品牌的购买人数有没有差异，是否某一各品牌更受消费者青睐，这时可以用卡方

I. 有效的检验技师学习方法

临床医学检验技师考试要有好的学习方法。具体的学习方法，因人而异。但良好内的学容习环境与学习氛围有助于提高学习效率，如图书馆、阅览室等。备考时，第一阶段采用各个击破法，第二阶段采用全面推进法。无论哪种学习方法，有两点非常有效：一是反复，温故而知新；二是做好笔记，使各知识点脉络清晰。广大考生最关心的就是在有限的时间内，采用什么方法以提高复习质量和效率。在优势科目上多下功夫，力争取得好成绩，也不要忽视自己的弱项。一定要合理分配时间和精力，保证各科分数均达到国家标准，总分上一个新台阶。医学|教育网收集整理复习过程中，针对不同学科的特点，相应采取不同的复习方法。譬如，一些基础科目考试，对基础和应用的熟练性要求很高，如果一段时间不复习，其成绩下降就非常明显。
建议每天都分配给所学课程一些时间，多做练习题，在做题过程中，加深对所学知识的理解，以保持最佳的应试状态，而记忆分析类科目的复习则可集中在最后两个月进行。专业课可在仔细研究往届考题的基础上有针对性地进行复习。在掌握基本原理和知识的基础上，深入思考和分析现实问题，这样才能取得令人满意的成绩。

J. 诊断试剂的方法学分类

试剂，仪器，抗体，细胞株
1.细胞因子检测：白介素，集落刺激因子，肿瘤坏死因子，干扰素，转化生长因子，趋化因子，细胞因子受体，粘附分子，生长因子，凋亡因子，人细胞因子，小鼠细胞因子，大鼠细胞因子，兔细胞因子，猪细胞因子，狗细胞因子，羊细胞因子，选择素，…
2.内分泌检测 ：甲状腺，胰腺，性激素，孕酮，睾酮，生长激素，生长抑素，内皮素，皮质醇，骨钙素，催乳素，促肾上腺皮质激素，促卵泡素，雌二醇，雌三醇，5-羟色胺，17-羟孕酮，…
3.肝纤维化检测 ：纤维连接蛋白，透明质酸，胶原，基质金属蛋白酶抑制因子，基质金属蛋白酶，层粘蛋白，…
4.心梗检测 ：肌钙蛋白，肌红蛋白，C-反应蛋白，…
5.肿瘤检测 ： 肿瘤标志物，组织多肽抗原，肿瘤相关因子，胰腺癌，直肠癌，细胞角蛋白片段，胃肠癌，铁蛋白，糖链抗原，神经特异性稀醇化酶，上皮膜抗原，乳腺癌，人抗小鼠抗体，前列腺，甲胎蛋白，肝癌，甲基苯丙胺，大肠癌，肺癌，大小便隐血检测，癌胚抗原，β-2微球蛋白，…
6.传染病检测 ： 幽门螺杆菌，乙脑，乙肝，丙肝，丁肝，戊肝，庚肝，衣原体，性病，腺病毒，微小病毒B19,天疱疮，水痘-带状疱疹病毒，生殖支原体，伤寒，沙眼，腮腺炎，人型支原体，麻疹，轮状病毒，流行性出血热，淋球菌，莱姆病，柯萨奇，抗解尿支原体，军团菌，结核，胶原，尖锐湿疣，甲肝，脊髓灰质炎，急性胰腺炎尿胰蛋白酶，霍乱，呼吸道合胞病毒，肝吸虫，副流感，肺炎，带状疱疹，传染性单核细胞增多症，层粘蛋白，布鲁氏杆菌，百日咳，白喉，艾柯病毒，EB病毒，A族链球菌，…
6.自身免疫检测 ：甲状腺，盐水可提取核抗原抗体（ENA），抗核抗体，DNA,抗心磷脂抗体，类风湿因子，循环免疫复合物，抗胰岛细胞抗体，胰蛋白酶原，Sm,大疱性类疱疮，蛋白酶，短膜虫法，肝-肾，肝-肾-胃，肌内膜抗体，角蛋白抗体，抗核抗体，抗核糖体蛋白抗体，抗聚角蛋白微丝蛋白抗体，抗链O,抗卵巢抗体，抗平滑肌抗体，抗线粒体抗体，抗心肌抗体，抗组蛋白抗体，粒细胞弹性蛋白酶，皮肤抗体，肾上腺抗体，肾小球基底膜，肾小球基底膜抗体，髓过氧化物酶，条纹肌抗体，网硬蛋白抗体，胃壁细胞抗体，胃蛋白酶，系统性红斑狼疮，细菌性渗透性增强因子，…
7.细胞免疫检测 ：T淋巴细胞亚群，自然杀伤细胞，血清免疫抑制性蛋白，…
8.PCR ： 乙肝，丙肝，沙眼衣原体，解脲支原体，结核杆菌，耗材，振荡器，软件，全自动酶标仪，气泵，记时器，DNA扩增仪，…
9.微色谱柱 ：尿香草杏仁酸，尿甲基肾上腺素，尿5-羟基吲哚乙酸，尿17-羟皮质类固醇，尿-原卟啉，儿茶酚胺，5-氨基乙酸丙酸卟啉色素原，17-酮类固醇，…
10.毒品检测试剂盒 ：鸦片检验试剂盒，海咯因检验试剂盒，嘛啡检测试剂盒，麻黄检验试剂盒，大麻检测试剂盒，可卡因检验试剂盒，…
11.特种蛋白 ：免疫球蛋白，抗链O-aso,类风湿因子RF,C反应蛋白，微量白蛋白，β-2微球蛋白human,铁蛋白，转铁蛋白transferrin,…
12.优生优育检测（TORCH） ：早早孕，新生儿TSH,胎膜早破检测，抗子宫内膜抗体，抗心磷脂抗体，抗透明带抗体，抗卵细胞透明带抗体，抗卵巢抗体，抗精子抗体，巨细胞病毒，弓形体，风疹病毒，分娩预测，单核白细胞增多症，单纯疱疹病毒，促卵泡素，促黄体生成素，便隐血试纸，HCG,…
13.生化试剂 ：总胆汁酸，载体蛋白，锌，铜，钠，钾，肌酸激酶同工酶，β-羟丁酸，二氧化碳，…
14.其它试剂盒：吡啶酚，髓鞘碱性蛋白，铜蓝蛋白，同型半胱氨酸，妊娠相关血浆蛋白A,人体螨虫特异性，人白细胞抗原，凝聚素，脑钠素，端粒酶，肠脂肪酸结合蛋白，胶原交联，免疫球蛋白，α2-巨球蛋白等
15.抗体 ：单克隆抗体（MAB），…
16.流式细胞仪（FCM） ：生物学研究试剂单色标记试剂，双色标记试剂等
16.细胞株
17.检验仪器 ： 移液器，全自动酶标仪，DNA扩增仪，生物芯片仪等