常见的统计学方法

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常见的统计学方法范文第1篇

医学统计t检验方差分析配对设计成组设计医学统计是医学科研中重要的分析方法，也是医学论文中的重要组成部分。它是对资料进行科学的搜集、整理和分析，从许多复杂现象中寻找规律，解决问题。而在众多统计方法中，t检验是一种最常用的统计推断方法，在计量资料的统计分析中应用十分广泛，同时它也是卫生统计学教学的重点和难题点。在科研与教学中，研究人员和学生常会出现以下三种典型错误。

典型问题1.自身配对t检验误用成组t检验。

如某医生用A、B两种血红蛋白测定仪器检测了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L）检测结果见表1，问两种血红蛋白测定仪器检测结果是否有差别？

此例是对同一观察对象进行的两种处理方法，属于配对设计，而研究人员把治疗前后的数据当成是相互独立的数据，直接将治疗前与治疗后的数据按成组设计资料的t检验进行比较，这种处理方法与设计类型并不相符。我们知道配对设计的检验效能高于成组设计，应用配对设计可以减少实验误差和个体差异对结果的影响，从而提高统计处理的效率。因此配对设计资料，一般计算每对数据的差值，用其差值的大小，反映两种处理之间效应之差的大小。我们常见的配对设计有观察对象处理前后对比（如治疗前后、检查前后）和同体采取不同处理对比（（如同一观察对象两种方法）。

典型问题2.计量数据呈方差不齐时仍用t检验。

这一错误在教学和医学论文中都较常见，当两组数据经方差齐性检验为方差不齐时，需用校正t检验（t'检验）处理，不能直接用t检验，否则会得出错误结论。如为探索胃脘痛寒、

热症实质，测胃脘痛热症患者与健康人胃脘温度（℃），并计算得热症病组n1=27，=37.68，s1=0.66健康人n2=36，=37.19，s2=0.33。问两组均数有无差别？一些学生直接应用t检验进行比较，而我们发现题中数据经方差齐性检验后为方差不齐，需用校正t检验，算出t'=3.540，P

典型问题3.多组计量数据比较误用t检验。

t检验一般只适合两组计量数据比较，多组计量数据进行比较需用方差分析，进一步进行两两比较时常用LSD法，可实际应用中发现很多研究人员将两者混用。如为研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将24只Wistar大鼠随机分到甲、乙、丙三个组，每组8只，分别在地面办公楼，煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量大鼠全肺湿重（g）数据见表。

科研人员对上述资料采用两样本t检验进行两两比较，得出结论：除乙组和丙组差异无统计学意义以外（P>0.05），其余各两组间差异均有统计学意义（P

综上所述，统计方法t检验固然应用广泛，但是医学统计方法的选择与应用是有一定前提范围的，所以要想保证数据处理的科学性，应选择正确的统计方法。

参考文献：

[1]徐晓泉，潘起潜.医学论文中常见的统计方法误用.学报编辑论丛，2000，（11）：100-102.

[2]丁元林，高歌.卫生统计学.科学出版社，2008.

[3]周仁郁.中医药统计学.中国中医药出版社，2008.

常见的统计学方法范文第2篇

【关键词】 预见性护理干预；高血压性脑出血；急性期；并发症

DOI：10.14163/ki.11-5547/r.2016.14.180

临床护理是当代医学的重要组成部分， 常规护理由于诸多弊端， 因此难以令患者满意， 在常规护理的基础上寻求发展是护理发展的必经之路[1]。在高血压脑出血急性期患者的护理中， 对并发症的预防是工作重点， 因此需要有效的临床护理措施。本研究采用预见性护理， 旨在降低患者并发症发生率， 收到了满意的临床效果， 现报告如下。

1 资料与方法

1. 1 一般资料 选取2012年12月～2014年12月本院收治的92例高血压性脑出血急性期患者， 采取数字随机法分成观察组和对照组， 各46例。观察组男31例， 女15例， 年龄33～58岁， 平均年龄（45.3±4.1）岁；对照组男32例， 女14例， 年龄31～55岁， 平均年龄（45.0±4.4）岁。两组患者性别、年龄等一般资料比较， 差异无统计学意义（P>0.05）， 具有可比性。

1. 2 方法

1. 2. 1 对照组采取常规护理， 密切观察患者的生命体征， 遵照医嘱指导患者用药， 定时帮患者翻身， 按时开窗换气， 进行紫外线消毒， 2 h/d， 应用消毒水对窗栏、桌面、床栏地面等进行消毒。

1. 2. 2 观察组在常规护理基础上采取预见性护理干预， 根据检查结果对患者进行疾病评估， 给予气垫床可以避免压疮， 抬高床头可以避免二次出血；患者发热可以给予物理降温， 直至体温≤37℃；对患者进行口腔护理， 必要时给予雾化吸入， 保持呼吸道通畅；给予胃管护理， 采取喂食， 在喂食前要将胃内容物抽吸干净， 喂食后30 min进行翻身， 避免食物误吸；定时对尿道口及会阴进行消毒， 保持引流管的通畅， 定时更换尿袋， 嘱咐患者勿多饮水， 饮水要适量；为了避免发生便秘， 要让患者多吃高纤维的蔬菜， 多吃水果。

1. 3 观察指标 ①观察两组并发症发生情况， 包括便秘、压疮、吸入性肺炎、应激性溃疡、脑疝等；②出院前1 d， 对两组患者进行护理满意度调查， 分为满意及不满意， 统计满意度。

1. 4 统计学方法 采用SPSS20.0统计学软件进行数据统计分析。计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；计数资料以率（%）表示， 采用χ2检验。P

2 结果

2. 1 两组患者并发症发生情况比较 观察组便秘、吸入性肺炎的发生率均低于对照组， 差异有统计学意义（P0.05）。见表1。

2. 2 两组患者护理满意度比较 观察组满意45例， 满意度为97.83%， 不满意1例， 不满意度为2.17%；对照组满意40例， 满意度为86.96%， 不满意6例， 不满意度为13.04%， 比较差异有统计学意义（P

3 讨论

高血压是常见的慢性疾病之一， 并且可能导致高血压性脑出血， 该病急性期十分危险， 可能导致患者死亡， 因此需要适宜的治疗以及精心的临床护理。护理配合的作用在当代显得越来越重要， 当代护理发展是专业化与全面化， 常规护理由于诸多弊端， 逐渐跟不上时代的步伐：①常规护理缺乏针对性， 无法对高血压性脑出血患者起到更有针对性的帮助。②常规护理多围绕医嘱开展， 患者需求难以满足， 影响患者满意度[2， 3]。③由于常规护理缺乏主动性， 因此无法对可能发生的并发症进行有效的预防， 是常规护理较大的缺陷， 因此需要采用更加有效的临床护理解决上述问题。

预见性护理是一种较为先进的护理方法， 其基本护理内容和常规护理别无二致， 但却在常规护理的基础上增加了许多预防性的护理操作， 对高血压脑出血急性期患者十分有利。气垫床可有效避免压疮的发生， 床头抬高可在一定程度上预防再次出血， 由于患者多失去意识， 因此对于食物误吸的预防也十分重要， 引流管维护、尿袋更换以及鼓励饮水等措施使患者避免便秘的困扰， 而对饮食进行干预也对疾病的恢复十分有帮助[4， 5]。预见性护理的宗旨是在并发症发生前给予一系列有效的护理措施， 防范于未然， 较常规护理更加先进。 本研究结果显示， 观察组并发症发生率明显低于对照组， 患者满意度明显高于对照组（P

综上所述， 预见性护理干预降低高血压性脑出血急性期患者并发症的临床效果显著， 较常规护理更有优势， 是一种有效的护理方法。

参考文献

[1]田玉凤， 俞萍.高血压脑出血患者常见并发症的预见性护理.实用临床医药杂志， 2011， 15（10）：18-20.

[2]甘玉华.高血压脑出血术后急性期并发症的预见性护理效果观察.海南医学， 2013， 24（5）：777-779.

[3]刘月荣.预见性护理对减少高血压脑出血患者肺部感染的作用. 国际护理学杂志， 2013， 32（9）：2042-2043.

[4]侯志敏， 潘秀静， 张奉丽， 等.高血压脑出血术后急性期预见性护理的临床观察.中国医药指南， 2014（13）：320-321.

常见的统计学方法范文第3篇

【关键词】 视力，低；龋齿；营养评价；沙眼；贫血；学生

【中图分类号】 G 478.2 R 179 【文献标识码】 A 【文章编号】 1000-9817(2008)09-0867-02

为了解海南省海府地区中、小学生常见病患病情况，以便为有效采取针对性防治措施提供科学依据，2007年海南省疾病预防控制中心门诊部对海府地区9 所中小学校在校学生常见病、多发病情况进行了调查，现将结果报道如下。

1 对象与方法

1.1 对象 抽取海府地区高中、初中、小学各3所，共调查9所中小学校在校学生15 462名，其中小学生5 264名，初中生5 186名，高中生5 012名。

1.2 方法 按《全国学生体质健康状况检测实施方案》进行健康检查。贫血调查检验项目及其诊断标准均按照WHO推荐的氰化高铁血红蛋白法，现场采血测定。工作人员根据《中小学生健康检查表规范》［1］进行培训，要求认真填写学生健康体检表。资料经整理后，输入学生生长发育监测信息管理与评价系统进行分析和评价。

2 结果

2.1 总体情况 本次检查的15 462名学生中，视力不良患病率最高，达57.15%；肥胖率最低，为8.16%；龋齿、营养不良、沙眼、贫血患病率分别为35.28%，15.39%，17.60%和13.10%。

2.2 不同学习阶段学生常见病患病情况比较 视力不良、沙眼、贫血患病率高中生高于初中生和小学生，差异均有统计学意义(χ2值分别为2 470.97，303.36，51.63，P值均＜0.01)；龋齿患病率小学生高于初中生和高中生，差异有统计学意义(χ2=1 174.17，P＜0.01)；营养不良患病率与肥胖患病率不同学段间差异均无统计学意义(P值均＞0.05) 。见表1。

2.3 不同性别学生常见病患病情况比较 表2显示，除视力不良患病率男、女生差异无统计学意义外(χ2=0.23，P＞0.05），其余差异均有统计学意义。其中龋齿、肥胖、沙眼患病率男生高于女生，差异均有统计学意义（χ2值分别为13.72，9.71和16.28，P值均＜0.01）；贫血、营养不良患病率女生高于男生，差异均有统计学意义（χ2值分别为228.69，207.88，P值均＜0.01）。

3 讨论

调查结果显示，海府地区中小学生的常见病主要为视力不良、龋齿、营养不良、肥胖与贫血，其中视力不良率为57.15% ，高于2003年卫生部公布的平均水平(25.37%)，并随学习阶段的升高呈上升趋势，与国内报道相似［2］。主要由于随着学龄的不断升高，学生的学习负担日益加重，学习时间延长；另外，电视、游戏机、计算机的普及等都使学生的户外活动减少，造成用眼时间与体育锻炼时间差距过大，视力不良的患病率也随着上升。学校应提高学生自觉保护视力的意识，注意用眼卫生，减轻学生的学习负担，纠正学习姿势，并积极利用有限的时间参加各种体育活动以增强身体素质，达到预防疾病，特别是预防近视的目的。海府地区中小学生龋齿患病率为35.28% ，高于全国平均水平(12.12%) ，并随学习阶段的升高而降低，且男生高于女生。这可能与小学生常见病中，龋齿患病率最高，乳牙龋发病快、龋患率高［3］及进食含糖较高的精制食品较初、高中生多等因素有关。因此，应加大对小学生龋齿的防治力度，培养儿童从小养成良好的口腔卫生习惯，掌握正确的刷牙方法，发现龋齿及时填充治疗。结果还显示，中小学生营养不良、贫血患病率分别为15.39%和13.1% ，高于全国平均水平(9.62%，9.1%) ；营养不良、贫血患病率女生高于男生， 是由于女生比男生易养成挑食、偏食的习惯、活动较少及追求苗条、盲目减肥有关，也与女生生理特点有关。肥胖、沙眼患病率分别为8.16%和17.60%，高于全国水平(3.18%，6.5%)；男生高于女生，可能与家庭经济水平、膳食营养状况、饮食习惯、户外活动、学习负担、个人卫生意识差等有关，其中沙眼患病率随学龄升高而上升，可能是随着生活范围增大，又没有形成良好卫生习惯， 而从初中起住校学生较小学的多，同学之间感染机会增多有关。因此，要纠正学生不良的用眼卫生习惯，向学生家长宣传沙眼的防治知识，对沙眼病人要及时治疗，防止传播。

因此，对学生常见病的预防，重要的是要加强健康教育。各级教育部门和卫生行政部门应加大健康教育和健康普查（体检）工作力度，包括对教师、学生和家长3 个方面的宣传教育和培训，尤其是家长和教师要相互配合；加强常见病的防治，做到从小预防，对发现的常见病要及时治疗和纠正，培养学生从小养成良好的卫生习惯，降低常见病的患病率。

4 参考文献

［1］ 殷大奎.学校卫生与防疫管理全书.北京：新华出版社，2005：2 729-2 733.

［2］ 李志强，果春艳.兰州市中小学生常见病现状调查.中国学校卫生，2000，21(3)：218.

常见的统计学方法范文第4篇

摘要：目的： 通过混合效应线性模型与单因素方差分析在重复测量资料中的应用比较，旨在说明两方法在处理重复测量资料时的应用特点。方法： 用混合效应线性模型和单因素方差分析处理重复测量资料并比较。结果： 混合效应线性模型和单因素方差分析都是处理重复测量资料的重要统计方法，前者在选择协方差结构下可对重复测量资料的固定效应和随机效应参数及协方差矩阵进行参数估计和统计检验，后者可对重复测量资料的固定效应做出统计推断。结论： 混合效应线性模型是处理重复测量资料的有力方法，它对资料的协方差结构要求宽松，且结论可靠；单因素方差分析对资料的协方差结构有严格的限定。

关键词：重复测量；混合效应线性模型；单因素方差分析；

统计方法特点 重复测量数据（repeated measures data）是医学领域中常见的一种数据资料。所谓重复测量是指对同一个观察对象在不同时间点上进行的多次测量［1］。由于重复测量资料是对同一受试对象的某一观察指标进行的重复观察所得的数据，同一受试者的观察数据间可能存在相关性，一些传统的统计学方法如t检验等就不能充分揭示这一内在特点，有时甚至会导致错误的结论。

对重复测量资料的分析方法大致可分为两类，即单变量统计分析方法和多变量统计分析方法［2］。本研究通过选用多变量统计分析方法中的混合线性效应模型对一例题的分析，并与单因素方差分析进行比较，来说明两种方法在处理重复测量资料中的应用特点。

1方法简介

简单说，混合效应线性模型就是所拟和的模型中既包含固定效应又包含随机效应，特别是个体内的数据结构的选择将对各因素的评价产生直接影响［3］。

混合效应线性模型是一般线性模型的扩展，其表达式为：

Y=Xβ+Zγ+ε(1)

X为已知设计矩阵，β为固定效应参数构成的未知向量，ε是未知的随机误差向量，其元素不必为同独立分布了。在式（1）中Y，γ都是正态随机向量，其均值为0，方差阵分别为G与R，二者之间不相关，因此Y的方差表达式为：

V=ZGZ+R(2)

当R=σ2I，Z=0时，混合线性模型退化为一般线性模型。对G和R必须选择其协方差结构，常用的结构有无结构(一般为协方差)、自回归(常用一阶)、复合对称(共同协方差加一对角元)等［4］。选择协方差矩阵的方法是在相同的结构模型下，选择几个不同结构的协方差矩阵，从中选取似然比统计量（－2Log Likelihood）、Akaikes 信息量标准（Akaikes Information Criterion，AIC）及Schwarts Bayesian标准（Schwarts Bayesian Criterion ，BIC）较小的一个，当这些统计量较接近时，则选取含参数个数最少的一个。通常以AIC为主要判断指标。

2实例分析

下面用一实例比较两种方法对处理重复测量资料时的特点：某药有新旧两种剂型，为了比较这两种剂型的代谢情况，对16例病人服药后分别在0、4、8、12小时测得血药浓度(表1），问该药新旧剂型的血药浓度随时间变化的趋势是否一致。表1四个时间点某药新旧剂型血药浓度1用SAS软件的MIXED过程对固定效应和随机效应参数β、γ及协方差矩阵G、R进行估计和统计检验。在本例中因变量为血药浓度，药物剂型、测量时间为固定效应，受试者为随机效应，同时选择合适的协方差结构以便在控制随机误差的基础上分析处理因素（药物剂型）对反应变量（血药浓度）的关系。本例指定为常用的无结构协方差（UN）和复合对称性协方差（CS）。

模型拟合情况见表2。表2模型配合统计量由表2可见，在UN结构下协方差配合的似然比统计量－2Log Likelihood=398.0(表2)，对无效模型的似然比检验，χ2=134.43，ν＝9， P＜0.0001，说明模型拟合效果显著，模型较好地拟和了资料。在CS结构下，似然比统计量－2Log Likelihood＝506.4，AIC、AICC、BIC三个值都是UN模型小于CS模型，故本例选用UN结构作模型拟合。

在UN结构下的固定效应参数估计值及假设检验结果见表3、4。

由表4可知，在UN结构下，不同处理组之间的差别无统计学意义（P=0.07551），不同测量时间点的血药浓度及处理组×时间点的交互作用的差别有统计学意义(P＜0.0001)，且这种交互作用主要体现在新剂型组。

22应用SAS 软件的GLM过程，对表1的资料处理结果见表5。由表5可见，各处理组间时间因素间无差别，服从精确F分布，本例F处理组＝0.09，P=0.77可见其处理组主效应与时间因素无关。

主效应F时间点受协方差矩阵类型分布影响，球形检验的近似χ2=27.0284，ν=5，对应P=0.0001，不符合球形假定，故须对分子分母的自由度进行校正，用H-F=0.8469作为校正因子，得：

分子的校正自由度为：

ν1=(p-1)=0.8469(4-1)=0.8469×3=2.54073

分母的校正自由度为：

ν2=(p-1)(∑m g=1(ng-1))=0.8469×3(14)=35.569836

查表得F0.05(3，36)=2.87＜74.97，P＜0.0001，可认为不同时间点的血药浓度是不同的。

交互效应F处理组*F时间点也涉及时间点这一重复测量因子，故也要对其分子分母的自由度进行校正：

分子的校正自由度为：

ν1=(m-1)(p-1)=0.8469(2-1)(3-1)=1.69382

分母自由度校正同上， ν236

F0.05(2，36)＝3.26＜46.90，P＜0.0001，可认为不同组在不同时间点的血药浓度是不同的。表3固定效应的参数估计与比较表5单因素方差分析结果

3讨论

由两种方法对同一资料的处理可见，两种方法的结论一致，但混合效应线性模型既考虑了观察对象在不同观察时点间的内在联系，又考虑了观察值间的内部相关性，结论更为可靠。

单因素方差分析和混合效应线性模型都可用来处理重复测量资料，单因素方差分析是应用最小二乘法进行配合的一般线性模型，此模型对协方差矩阵有着极端的假定，如果协方差阵的球形性得不到满足，就必须进行多元方差分析或对F统计量进行校正，获得校正概率；混合效应线性模型是基于似然函数法的原理，它对协方差矩阵的要求比单因素方差分析宽松，它允许资料存在某种相关性及协方差矩阵的多样性，无须对自由度进行校正，能较好的适合重复资料的特点。

单因素方差分析很难估计参数，混合效应线性模型可以在所选择的协方差结构下，估计固定效应及随机效应参数，还可以估计随机参数及随机误差的协方差阵G和R，所以应用范围广，即使常规分析模型，亦可作为其特例来应用［6］。

在配合混合效应线性模型时要根据研究目的和资料特点选择一种模型，然后在此模型下选择合适的协方差结构，只有选择合适的协方差结构对固定效应参数的估计和推论才有意义。

参考文献

1余松林，主编. 重复测量资料分析方法与SAS程序 第一版 北京:科学出版社，2004，1.

2陈长生，徐勇勇，曹秀堂. 医学研究中重复测量数据的统计分析方法. 中国卫生统计，1996，13(6):55.

3胡良平 如何比较重复测量结果 中华预防医学杂志， 2003， 37(4): 294

4周天枢， 洪荣涛， 陈崇帼，等. 用混合线性效应模型处理复合测量数据的方法分析脑血管病死亡率中国卫生统计， 2001，10(5):287.

常见的统计学方法范文第5篇

【摘要】目的：了解福建卫生职业技术学院学生的常见病，为进一步制定防止措施提供理论依据。方法：对2008-2010年学院校医室就诊学生患病情况和体检常见的患病情况进行分析。结果：门诊就诊学生多以感冒为主，体检患病视力下降，龋齿多见，三年间患病情况无明显变化。结论：福建卫生职业技术学院学生视力低下率，龋齿患病率较高，应加强监测和防治工作。

【关键词】患病率；学生；预防

随着我国社会经济的迅速发展和人民生活水平的日益提高，影响学生健康的常见病、多发病的疾病谱也不断发生着变化。为了更好的了解大中专学生常见病，多发病的情况，分析各种常见病的特点及发生趋势，为制定大中专学生常见病的防治提供理路依据，我们对2008-2010年我校校门诊学生就诊情况及体检情况进行了分析，现报道如下：

1 对象与方法

1.1 研究对象：我校医务室2008年-2010年接诊的840例学生患者，及3年来我校学生体检的6234例学生的体检资料。

1.2 研究方法：依照《全国学生常见病防治技术规范》的要求对就诊学生进行诊疗依据,《全国学生体质健康状况调查研究实施方案及监测细则》的要求对身高，体重，肺活量，视力，色觉，沙眼，龋齿，血压，扁桃体炎，咽炎，心脏杂音，肝脾触痛，乙肝表面抗原等检查。体检人员经过统一培训，血压剂等设备都经过计量部门核对。

1.3 统计学方法：所有的调查数据经过专人校对后输入计算机，采用spss11.5建立数据库，计数资料采用X2进行统计学分析，以P＜0.05有统计学差异。

2 结果

2.1 校医室就诊学生患病情况：2008年-2010年就诊学生以感冒（流行性感冒）为主，其中以2009年最多53.39%，三年流感患病率差异有显著的统计学意义（P＜0.01）。腮腺炎和结核患病率呈现逐年减少的趋势。沙眼，疥疮及外伤三年变化不明显，详见表1。

2.2 学生体检情况：2008年-2010年体检结果显示视力低下，龋齿，肥胖是检出最高的疾病，三年间患病率差异无明显的统计学意义（P>0.05），沙眼，贫血和营养不良发生率较低，三年级患病率也无明显的统计学差异（P>0.05）详见表2。

3 结果

卫生职业技术学校在校的学生年龄一般为18～23岁左右，正处在青少年过渡到成人的后期，机体的生长发育逐渐稳定，并且心理适应能力也基本成熟，这一时期对于在校学生疾病的调查为在校生的疾病预防提供理论依据，根据调查结果给予在校学生常见疾病的防治，降低发病率，减少在校学生的患病率有极其重要的意义。

大学生住宿舍，吃食堂，同上课的容易造成传染病的流行，本研究显示我校学生感冒（流感），沙眼，疥疮，细菌性痢疾，结核病等均有患病，并且呈现以宿舍为单位的集体患病。这些疾病的传播途径主要有空气，消化道，接触传播。有效的预防措施是切断传播途径，应该加强对于学生的健康教育，使学生养成良好的个人卫生习惯，饭前便后洗手，不吃不洁食物，勤洗澡换衣，保持个人卫生不乱用他人物品。不要随地吐痰，教室和宿舍要经常通风，保持空气新鲜，食堂搞好饮食卫生，食品新鲜，餐具按规定消毒。衣被经常晾晒，对于我们卫生学校的学生在医院实习同学就更应该要严格按照医院各项规章制度，预防院内感染的发生。

调查发现视力下降时在校学生中最常见的疾病，并且大多数在入学前已经是近视，本研究中近视的发病率在60%左右，这与以往国内的研究结果相似[1]。我们认为造成这一现象的主要原因是在我国中小学课业过多，并且学生近距离用眼时间过长，或者长时间看电视、上网等原因所造成。预防近视关键是要减少中小学生的课业负担，并且讲究用眼卫生，阅读与上网，看电视要保持距离及每小时休息10分钟左右。龋齿是另一个学生常见病，因为生活水平的改善，食糖的增加，使学生患龋齿逐渐增多[2]。因此应加强学生口腔卫生知识的普及教育，养成良好的卫生习惯，睡前少是零食与甜食，饭后及时漱口，并且应该学会正确的刷牙方法。

综上所述，福建卫生职业技术学院学生视力低下率，龋齿患病率较高，应加强监测和防治工作。我们认为大学生作为中国现代化建设的高素质人才，应该积极地去学习健康知识和技能， 为社会的发展和民族的昌盛打下坚实的身体基础。

参考文献

[1] 王淑芬，徐粒子，方俊.安徽省学生近20年常见病患病情况分析[J].中国学校卫生，2007，28(7):609-610