医学研究中的统计技术

　　在图一的基础上，再进行尺度的重新调整，就可以显示两个响应的差值和均值了，至于如何判断这两个原始响应（y1和y2）的差值是否显著，可以依据图二的解释说明轻松识别。

                             图二  配对t检验的图形解释

　　将这一原理应用在刚才的案例上，可以得到如图三所示的图形。由该图可知，正常饲料组和维生素E缺乏组之间的差值及其95%置信区间都远大于0，说明两组小白鼠肝中维生素A的含量确实明显不同，维生素E缺乏对小白鼠肝中维生素A的含量确有影响。这个可视化的结论与先前统计计算的结论完全一致，但相比之下，直观形象了很多，适合于绝大多数非统计专业人士的理解。

                图三  实际试验的配对t检验图

　　综上所述，统计技术为我们在解决医学研究中的问题时提供了一个新思路、新方法，而在应用统计技术时，作为医学工作者，不需要也没有必要死记硬背一些繁杂的数学公式和推导过程。至关重要的原则有两个：一是深入理解医学研究资料的产生背景，二是掌握统计分析软件JMP的基本操作。谨以此文抛砖引玉，希望能够有更多的医学专业人士从医学统计学中获得裨益。