Z-stats:那些#$%@!统计数据
有谎言，该死的谎言，还有统计数据。为什么我们害怕和不信任统计数据?韦斯特加德博士思考了这个问题，并认为实验室的质量控制之所以受到影响，可能是因为我们的态度。幸运的是，有一个补救办法……
有一句名言代表了包括许多实验室科学家在内的几乎所有人的普遍态度——“有谎言，该死的谎言，还有统计数据。”统计经常混淆事件、结果和数据的含义，尽管统计的目的是提供一个更容易理解的总结，并澄清可以得出的结论。有时是因为统计数据被误用，有时是因为统计数据被误解。
那些“# @ # %& #”统计数据
以下是一些统计数据可能产生误导的例子。为了以每个人都能理解的方式说明困难，我选择了这些非技术的例子:
- 加里森·凯勒(Garrison Keillor)喜欢说，在明尼苏达州沃比根湖，“所有的孩子都在平均水平以上。”显然，这个平均值是根据其他地区的孩子计算出来的——如果你相信那些明尼苏达人的话，可能来自威斯康辛州或爱荷华州。
- 我在北达科他州长大，但在威斯康星州度过了我的职业生涯，所以当人们问我来自哪里时，我总是说“一般来说是明尼苏达州”。显然，这里有一个双峰分布(以及一些地理知识)，因此使用平均值是无效的，即使它可能是从数据中估计出来的。
- “你可以一时骗过所有的人，也可以永远骗过一些人，但你骗不了妈妈!”有时，由于感兴趣的情况存在重要差异，统计数据的一般推断根本不适用。
以下是一些在实验室工作中统计数据可能具有误导性和难以解释的技术示例:
- 相关系数为0.99，因此两种方法几乎完全吻合。不一定——它们可能是相关的，但这并不意味着它们产生完全相同的数值。一种方法得到的值可能比另一种方法高2倍。
- 比较方法实验数据的t值显示，观察到的偏倚在p=0.05处具有统计学意义，因此新方法不可接受。不一定——差异可能存在，但这并不意味着这种差异或偏见在医学上很重要。
- 其中一项控制测量超过2 SD控制限值，因此测试结果的质量不可接受。不一定——记住，当使用2 SD控制限时，观察到错误拒绝的可能性很高。
- 没有一项控制测量超过3sd控制限值，因此测试结果的质量是可接受的。不一定——也许质量控制程序不够灵敏，无法发现医学上重要的错误。
这些技术实例反映了统计学在方法验证和质量控制领域的应用，这是所有美国实验室必须采用的常见应用，以满足政府法规。因此，理解和使用统计学的能力是临床实验室科学家的基本技能。
Z-Stats -请客
为了解决更好地理解统计学的需要，Westgard Web很高兴地介绍Madelon F. Zady博士的一系列新课程，他曾金宝搏188手机app最新下载在路易斯维尔大学的临床实验室科学项目工作。我们称这个新系列为“Z-Stats”，即扎迪统计。很难找到像扎迪博士这样热爱统计学的人，他致力于让这门学科变得容易理解，并能以简单的方式传达数学概念。这就是在这个新的统计系列中为你准备的款待。
Z-Stats -治疗
Zady博士将统计学的基础知识与实验室质量管理的实际应用相结合，特别是方法验证和质量控制的应用。这些关于统计的课程将帮助您理解本网站出现的关于方法验证、基本QC和QC计划的许多其他课程。
以下是本系列对Z-stats处理的概述:
- 态度与目的一致
- 一个项的组织者:SD p z t F
- 组织者的其余部分:相关性和回归
- 平均值、标准差和变异系数
- 得到平方和和均值的标准误差
- 概率，z分数和t值
- 推论统计和假设检验
- 两个例子:统计正确性和方向性假设
- 误差，功率和计算机化测试
- 方差分析(ANOVA)
- 置信区间
- 相关和简单最小二乘回归
- 回归:生成最小二乘模型
- 更多关于回归
- 全部应用
我们的Z-Stats目标
Z-Stats系列将引导基础统计学的互联网继续教育课程，该课程将遵循我们的“基本质量控制实践”和“基本方法验证”课程的格式，现在可以通过ASCLS获得。如果CLS学生和专业人士有足够的兴趣，我们也将考虑出版课程的硬拷贝版本。在未来，我们计划提供一门“基本QC计划”课程，以完成我们的“基础”系列定量分析质量管理。
我们希望您能充分利用Z-Stats。享受吧!