我们的论文作业胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者.docx

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1、我们的论文作业胃癌患者简单被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者。摘要本文解决的是对如何依据被检验者的各项生化指标，判别就诊者是否患有胃癌，或萎缩性胃炎及非胃病者，并找出影响人们患胃癌和萎缩性胃炎的主要因素，从而更加明确的通过指标推断患者是否患病，特殊是当患者患病可以明确的区分开是胃癌还是萎缩性胃炎，以免发生误诊。为解决此问题，我们建立了方差分析改进模型来判别就诊者是否患有胃癌或者萎缩性胃炎，并用配对样本t检验模型对这个模型的检验结果进行验证；建立了正态分析表以及用配对变量差值t检验确定什么指标是推断患病及区分是胃癌与萎缩性胃炎的关健指标。对于问题一：如何通过数据表中的各项生化指标推断是否患有疾病？

2、我们建立了方差分析的改进模型和正态分析表。对于问题二：如何在患有疾病的患者中通过各向生化指标确定：区分是胃癌还是萎缩性胃炎的关健生化指标因素。我们建立了配对样本t检验模型。关键词：生化指标方差分析样本t检验SPSS统计1问题重述胃癌患者简单被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者。从胃癌患者中抽取5人（编号为1-5）,从萎缩性胃炎患者中抽取5人（编号为6-10）,以及非胃病者中抽取5人（编号为1.1.-15）每人化验4项生化指标：血清铜蓝蛋白（X1.K蓝色反应（X2）、尿一/乙酸（X3）、中性硫化物（X4）,测得数据如表1所示：表1.从人体中化验出的生化指标No12345678910111213141

3、5X1.228245200170100255130150120160185170165135100X2134134167150167125100117133100115125142108117X30.20.100.120.070.200.070.060.070.10.050.050.060.050.020.07X40.110.400.270.080.140.140.120.060.260.100.190.040.080.120.02依据数据，试给出鉴别胃病的方法。2问题分析：题中有两种患者一种胃癌患者一种萎缩性胃炎患者，我们通过分析数据与非胃病的各个指标相比较、分析确定合理的指标。问题提出：（

4、1）如何通过数据表中的各项生化指标确定是否患有疾病的各指标区间（2）如何在患有疾病的患者中区分是胃癌还是萎缩性胃炎患者，以免发生误诊。3模型假设：假设1：被检测的人员处于本题探讨的疾病相关外无任何疾病。假设2：被检测的人员种族，血缘之间没有任何关联。假设3：被检验的四项生化指标两两之间无关联。4符号说明：X各项生化指标各项指标的期望i非胃病患者的期望i胃癌患者的期望i萎缩性胃炎的期望S各项指标的方差i胃癌患者与非胃病患者的期望差i萎缩性胃炎与非胃病患者的期望差H置信度5模型建立：本文中人们关切的试验结果成为指标，试脸中要考虑的条件称为因素。处理本题4个生化指标因素对胃病的确定，我们采纳统计方法

5、：发差分析法，以及再依据数据结果确定正态分析中的置信区间从而确定分析各指标因素，用以更精确的确定是胃癌患者，萎缩性胃炎患者或非胃病者，以免发生误诊。以i为参照（i为1、2、3、4）,其中i为正常人生化指标的期望。胃癌患者的方差：4i1.1.=si萎缩性胃炎的方差：4UiiUr方差公式：211OnisxxnOiii*0iiii是正常值i是水平Xi对胃癌的指标效应,i是水平Xi对萎缩性胃炎患者的指标效应。比较i与i的大小。从而确定指标关键因素。6模型求解：首先我们用SPSS软件对人体中化验出的生化指标的数据进行了统计分析，其各项指标分析结果见下图：胃癌患者数据1表一：胃癌患者数据1萎缩性患者数据2

6、表二：萎缩性胃炎患者数据2非胃病者数据3表3非胃病者数据3因为已设数听从正态分布，此时对求出=0.95的置信度区间。如下：计算公式:置信度区间=22nnXX【，】胃癌患者萎缩性胃炎患者非胃病者X1.H1.132.6-244.60H1110.27-215.729H101.17.875-184.125X2H2134.2-166.57H298.268-131.732H20108.65-134.15X3H3-0.035-0.089If30.07H300.05X4H40.463-0.7252H40.06-0.212H400.0207-0.159表四置信度区间从表四可以得出结论，X2是两种胃病患者判断的关

7、键因素，在这98.268-166.57区间确定为两种胃病患者的概率为80%,相对精确。在区间134.2-166.57内可以确定为胃癌患者的概率为80%,在区间98.268-131.732内可以确定为萎缩性胃炎患者的概率为100%,7模型分析与检验：回来分析与检验配对样本I检验（一）鉴别是否有胃病假设X1.,x2,x3,x4对鉴别胃病患者进行化验均无任何关系。（1）血清铜蓝蛋白分析表（X1.）1、1.va1.ueT值,为3.147;df自由，为4：2-tai1.sig双尾t检验的显著性概率为0.035,即小于0.05.否定原假设可以得出结论：由于P=O.035,小于0.05.因此可以认为X1.对

8、鉴别胃病患者有明显关系，拒绝假设，即原假设成立的概率小于5o2、1.va1.ueT值为0.541;df自由为4：2-tai1.sig双尾t检验的显著性概率为0.617,即大于0.05可以得出结论：由于P=O.617,大于0.05.因此可以认为X1.对鉴别胃病患者无明显关系，同意假设，即原假设成立的概率大于95%o（2）蓝色反应分析表（X2）.I、1.va1.ueT值为3.865：df自由为4：2-tai1.sig双尾t检验的显著性概率为0.018,即小于0.05.可以得出结论：由于P=O.018,小于0.05.因此可以认为X2对鉴别胃病患者有明显关系，拒绝假设，即原假设成立的概率小于5%02、

9、t-va1.ueT值为-0.631;df自由为4；2-tai1sig双尾t检验的显著性概率为0.0562,即大于0.05.可以得出结论：由于P=O.562,大于0.05.因此可以认为X2对鉴别胃病患者无明显关系，同意假设，即原假设成立的概率大于95%o(3)尿吧珠乙酸分析表(X3I、1.Va1.UeT值为4;df自由为4；2-tai1.sig双尾t检验的显著性概率为0.016,0.016即小于0.05.可以得出结论：由于P=O.016,小于0.05.因此可以认为X3对胃癌有明显关系，拒绝假设，即原假设成立的概率小于5%o2、1.Va1.UeT值，为1.324;df自由，为4：2-tai1.si

10、g双尾t检验的显著性概率为0.256,即大于0.05.可以得出结论：由于P=O.256,大于0.05.因此可以认为X3对鉴别胃病患者无明显关系，同意假设，即原假设成立的概率大于95%o(4)中性硫化物分析表(X4)1、1.Va1.UeT值，为1.370;df1.I1.b为4：2-tai1.sig双尾t检验的显著性概率为0.243,即大于0.05.可以得出结论：由于P=O.243,大于0.05.因此可以认为X4对鉴别胃病患者无明显关系，同意假设，即原假设成立的概率大于95%o2、t-va1.ueT值为1.297：df自由为4：2-tai1.sig双尾t检验的显著性概率为0.265,即大于0.05

11、.可以得出结论：由于P=O.265,大于0.05.因此可以认为X4对鉴别胃病患者无明显关系，同意假设，即原假设成立的概率大于95%。对（一*）总结：X1.X2X3X4胃病患者有明显关系（p值=0.035）有明显关系（P值=.0018）有明显关系（P值=0.016）无明显关系故鉴别是否有胃病的方法采纳：血清铜蓝蛋白（XI）、蓝色反应（X2）、尿阻噪乙酸（X3）：（二）对患有.胃病的进一步鉴别（胃癌患者萎缩性胃炎患者）假设X】，x2,x3对胃癌患者、胃炎患者无任何关系血清铜蓝蛋白（X1.）t-va1.ueT值为0.825；df自由为4；2-tai1.Sig双尾t检验的显著性概率为0.456,即大于

12、0.05.可以得出结论：由于P=O.456,大于0.05.因此可以认为X1.对胃癌患者与萎缩性胃炎患者鉴别无明显关系，同意假设，即原假设成立的概率大于95%0蓝色反应（X2）t-va1.ueT值为30338：df自由为4：2-tai1.sig双尾t检验的显著性概率为0.029即大于0.05.可以得出结论：由于P=O.029,小于0.05.因此可以认为X2对胃癌患者与萎缩性胃炎患者鉴别有明显关系，拒绝假设，即原假设成立的概率小于率。尿呷I睬乙酸（X3）t-va1.ueT值为2.085：df自由为4：2-tai1.sig双尾t检验的显著性概率为0.105,即大于0.05.可以得出结论：由于P=O.

13、105,大于0.05.因此可以认为X3对胃癌患者与萎缩性胃炎患者鉴别无明显关系，同意假设，即原假设成立的概率大于95%。对（二）患有胃病的进一步鉴别（胃癌患者菱缩性胃炎患者）小结：鉴别胃癌患者一胃炎患者用蓝色反应（X2）有明显效果。综合所述，由（一）鉴别是否有胃病以及（二）胃癌患者萎缩性胃炎患者的鉴别可以确定：鉴别是否有胃病的方法采纳：血清铜蓝蛋白（XI）、尿I跺乙酸（X3）：对患有胃病的进一步鉴别（胃癌患者一胃炎患者）用蓝色反应（X2）有明显效果。8模型的评价与推广：模型分析：在方差分析的改进模型中依据正态分布分别算出了各个生化指标区间，分别确定出了哪种生化指标在多少含量下衡量两种胃病的最优指标区间。在配对样本t检验分析中，我们采纳胃病患者与非胃病患者之间的对比，通过它们的差值分析，确定差值的区间，从而减小了误差的范围。由于所给的数据太少，会使结果产生一些随机误差，乂因为没有考虑其他特殊因素可能对胃病的影响，以致得到模型的三个指标有点瑕疵。模型推广:参考文献：【1】数学建模章绍辉科学出版社：【2】概率论与数理统计万星火科学出版社；【3】SPSS统计分析卢纹岱电子工业出版社；