学术报告:医学研究中的数据统计分析
阅读次数: 发布日期:2007-10-08
报告人: 耿 直 教授(北京大学数学科学学院数理统计研究所)
地点:北京大学医学部新教学楼114(医学部图书馆对面)
时间:2007年10月10日(周三)下午 2:30
报告内容提要
侧重介绍医学研究中有关因果推断的统计方法论。主要包括四种方法新编:
1. 井底之蛙:介绍医学试验中因果模型、判断混杂因素的准则、消除混杂偏倚的方法。讨
论处理组与对照组可比较的条件和调整方法。
2. 替罪羔羊:介绍几种常用的确定替代指标的准则。介绍替代指标误用的例子,包括有关
美国历史上最大的一次药害事件——抗心律失常药的CAST研究。提出替代指标悖论(
Surrogate Paradaox),并讨论相关的解决方法。
3. 盲人摸象:介绍大规模网络的构建方法。根据观察性研究的数据,进行多因素之间因果
关系挖掘。在多因素统计分析、基因调控网络构建、中医症候分析等方面有潜在应用。
4. 亡羊补牢:介绍缺失数据和不依从数据的统计分析方法。
报告人简介
耿直,北京大学数学科学学院教授,数理统计研究所所长。1989年在日本九州大学获理
学博士学位;1989年至今,在北京大学概率统计系和数学科学学院任教。兼任中国数学会概
率统计学会理事长、中国现场统计研究会生物统计学分会理事长、中国统计学会副会长等职
。
耿直教授从事医学和流行病学中的统计方法研究。在观察性研究和因果推断方法方面有
深入的研究。主要研究内容:(1) 混杂因素,(2) 替代指标,(3) 因果网络和贝叶斯网络,
(4) 不完全数据的统计分析,(5) 不依从数据。相关成果发表在J. Royal Statist. Soc.
B - Methodology,Artificial Intelligence, Statistics in Medicine, 《中华流行病学
杂志》,《疾病控制杂志》等期刊。
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