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醫學臨床實驗研究與統計分析
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  隨著21世紀生物科技資訊時代的來臨,生物統計在醫學上扮演著舉足輕重的角色,研究結果顯示,某些疾病比如惡性腫瘤的形成,和特定基因的表現高度相關。藉由對基因的表現或基因運作機制的了解,如果能在癌細胞剛成形的初期,就利用一滴血液的取樣診斷出哪些基因受到影響,屆時只要投予適當藥物,修復或控制損傷的基因,便有機會達成預防疾病的目的。在廣泛使用新藥之前,必須先通過人體臨床試驗,這是一連串嚴謹監控的過程。在預先設計好的控制條件下,以特定受試族群為研究對象,來證明新藥具有安全性和有效性,如此一來新藥才能核准上市。目前在生物醫學的領域中,統計學家就扮演著從事實驗設計、資料的量測和蒐集、資料的歸納和分析等重要工作的角色。

  舉例來說,為了確保試驗結果具有科學上的效力,此時研究人員需用到多種統計方法來設計實驗及分析結果。例如:在開發化合物的過程涉及到多種因素。為了能有效地找出此化合物及達到最佳的分子結構組合,一般常用的統計方法有篩選設計(screening design)、多變量分析:如群集分析(cluster analysis)、區別分析 (discriminant analysis)、因素分析(factor analysis)等。或者,在找出不同劑量與反應值之間的關係時,運用迴歸(regression)方法以實驗的數據為依據,找出最能描繪此關係的曲線。

  透過SPSS Family 的資料處理與統計分析能力,從分析前的資料處理作業,甚至涵蓋各種臨床實驗研究所需的統計分析方法,直到產生分析結果的報表、圖表,都可以利用SPSS單一工具輕鬆且有效的完成各種於臨床試驗研究的統計方法。

成功案例分享:Steno糖尿病中心使用SPSS做為流行病學研究和臨床研究

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