统计设计与统计分析是医学科研的两个关键步骤,其方法的正确选择与使用,不仅能保证科研工作顺利进行,而且能使科研成果更具有科学性。然而,在实际医学科研中,多数人员不能正确选择合适的统计设计与统计分析方法。主要因为一是统计设计与统计分析方法涉及的概念内容繁多;二是概念之间的关系及概念的使用规则复杂。国内外研究表明,使用本体能够有效地描述领域内概念与概念之间的关系,对其进行清晰地表达,同时还可在本体工具支持下实现基于规则的知识推理。因此,本研究拟将本体引入到医学统计学领域,并结合元数据、元知识等方法,研究建立基于语义网的统计设计与统计分析知识本体模型,将统计学的理论、概念等知识整合成为计算机可"读懂"的语义信息,便于语义网计算机对这些知识进行查询、可视化表示以及基于规则的统计学方法选择的推理,为医学科研工作者统计设计与统计分析知识的理解和方法的正确选择提供帮助。
ontology;metadata;model;medical statistics;
统计设计与统计分析方法的正确选择与使用,不仅能保证科研工作顺利进行,而且能使科研成果更具有科学性。然而,多数人员不能正确选择合适的统计设计与统计分析方法。本课题使用本体、元数据、元知识等对统计设计与分析涉及的知识进行组织与管理,建立了统计设计与统计分析知识本体模型,为医学科研工作者统计设计与统计分析知识的理解和方法的正确选择提供帮助。主要的研究进展(1)完成统计设计与统计分析的概念知识梳理。结合医学统计学和卫生统计学相关内容,对医学科研统计设计和统计分析领域中的概念知识分别进行梳理,共梳理统计设计与统计分析的概念知识305个。(2)确定了医学科研统计语义模型。模型分为观察对象、处理因素、处理效应、观察单位关系四个大类,每一个大类再分为一定数量的二级类和元数据。(3)建立了统计设计知识本体模型。模型分为观察性研究设计、实验性研究设计和临床试验研究设计三个大类和12个二级类。(4)建立了统计分析知识本体模型,包括17个大类和160个元数据。(5)实现了医学统计学设计和分析知识的表示。把统计学中知识与知识之间的结构关系进行清晰表示,方便医学科研人员对统计设计和统计分析中知识、知识之间的关系进行掌握。(6)实现了统计设计和统计分析知识本体模型的查询。不但可实现单一知识的约束查询,还可以实现某一知识及其相关关系的统一检索。(7)实现了简单的统计学设计和分析方法选择的推理。同时在本课题支持下,参加了6次国内学术会议,第一或通讯作者发表学术论文6篇,其中外文3篇,中文3篇。