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1、00級七年制 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué) 制作：宇傳華 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué) （ Medical Statistics） 00級七年制 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué) 制作：宇傳華 第一章 緒論 Charpter1： Introduction 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 第一節(jié) 統(tǒng)計學(xué)與醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法 統(tǒng)計學(xué) 是 收集 、 分析 、 解釋 與 呈現(xiàn) 數(shù)據(jù) 資料的一門科學(xué)。 Statistics： “ a science dealing with the collection, analysis, interpretation and presentation of masses of numerical dat

2、a” -Webster 國際大辭典 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 收集數(shù)據(jù) ： 實驗設(shè)計、調(diào)查設(shè)計 (8,9) 分析數(shù)據(jù) ： 統(tǒng)計學(xué)描述 (2)、統(tǒng)計學(xué)推斷 (37;10) 解釋數(shù)據(jù) ： 根據(jù)專業(yè)等解釋統(tǒng)計結(jié)果 (穿 插各個章節(jié) ) 呈現(xiàn)結(jié)果 ： 向雜志社、上級部門發(fā)表結(jié) 果 (12) 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 統(tǒng)計工作的 基本 步驟 1. 統(tǒng)計設(shè)計 ：包括調(diào)查、實驗設(shè)計。 2. 收集資料 ：取得準確可靠的原始資料 3. 整理資料 ：對資料進行清理、改錯，數(shù)量 化 4. 分析資料 ：統(tǒng)計描述、統(tǒng)計推斷 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大

3、學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué) 用統(tǒng)計學(xué)原理和方法研究醫(yī)學(xué)問題 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 第二節(jié) 數(shù)據(jù)類型 1. 計量資料 2. 計數(shù)資料 3. 等級資料 4. 三類資料間關(guān)系 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 住院號 年齡 身高 體重 住院天數(shù) 職業(yè) 文化程度 分娩方式 妊娠結(jié)局 2025655 27 165 71.5 5 無 中學(xué) 順產(chǎn) 足月 2025653 22 160 74.0 5 無 小學(xué) 助產(chǎn) 足月 2025830 25 158 68.0 6 管理員 大學(xué) 順產(chǎn) 足月 2022543 23 161 69.0 5 無 中學(xué) 剖宮產(chǎn)

4、足月 2022466 25 159 62.0 11 商業(yè) 中學(xué) 剖宮產(chǎn) 足月 2024535 27 157 68.0 2 無 小學(xué) 順產(chǎn) 早產(chǎn) 2025834 20 158 66.0 4 無 中學(xué) 助產(chǎn) 早產(chǎn) 2019464 24 158 70.5 3 無 中學(xué) 助產(chǎn) 足月 2025783 29 154 57.0 7 干部 中學(xué) 剖宮產(chǎn) 足月 觀察單位 observations 個體 individuals 變量 variables Quantitative data 計量資料 Qualitative data 計數(shù)資料 Units； elements 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)

5、生統(tǒng)計學(xué)教研室 1. 計量資料 用儀器、工具等 測量 (measure) 方法獲得 的數(shù)據(jù)，即為 計量資料 measurment data。也 叫定量數(shù)據(jù) Quantitative data 特點： 有計量單位 ，如患者的身高（ cm）、 體重（ kg）、血壓（ mmHg）、脈搏（次 /分 ）、紅細胞計數(shù)（ 10 /L） 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 2. 計數(shù)資料 按某種屬性分類，然后清點每類的數(shù) 據(jù)，稱 計數(shù)資料 （ count data）或 enumeration data。 也叫 定性數(shù)據(jù) Qualitative data 特點： 無固有計量單位 ，如膚色（黑

6、、 白）、血型（ ABO）、職業(yè)（工農(nóng)兵）、性 別（男女） 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 3. 等級資料 Rank data 半定性或半定量的觀察結(jié)果。有大小順 序，所以也叫 有序分類資料 （ ordinal category data）。 癌癥分期：早、中、晚。 藥物療效：治愈、好轉(zhuǎn)、無效、死 亡。 尿蛋白： ,+,+及以上 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 實例數(shù)據(jù) 1 膽 管 癌 患 者 部 分 指 標 編 號 性 別 年 齡 （ 歲 ） 部 位 分 化 程 度 分 期 肝 轉(zhuǎn) 移 PCNA 指 數(shù) 生 存 時 間 ( 月 ) （ 1 ）

7、（ 2 ） （ 3 ） （ 4 ） （ 5 ） （ 6 ） （ 7 ） （ 8 ） （ 9 ） 1 男 61 上 低 分 化 陽 性 52 14 2 女 58 中 高 分 化 陰 性 89 20 3 女 63 上 高 分 化 陰 性 93 19 4 女 71 下 中 分 化 陽 性 78 5 5 男 59 上 高 分 化 陰 性 85 35 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 體 重 指 數(shù) 身 高 班 制 勞 動 強 度 緊 張 程 度 心 率 嗜 肥 肉 史 收 縮 壓 舒 張 壓 中 風(fēng) 家 族 史 （ 1 ） （ 2 ） （ 3 ） （ 4 ） （ 5 ） （ 6

8、） （ 7 ） （ 8 ） （ 9 ） （ 10 ） 12.24 1.62 1 1 3 70 1 146 90 有 16.47 1.63 3 1 3 72 0 110 70 無 15.19 1.64 1 2 2 72 0 100 70 無 15.59 1.63 1 1 3 84 1 114 70 無 12.60 1.64 3 1 3 68 1 116 68 無 實例數(shù)據(jù) 2 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 4. 三類資料間關(guān)系 例：一組 2040歲成年人的血壓 以 12kPa為界分為正常與異常兩組，統(tǒng)計每組例數(shù) 8 低血壓 8 正常血壓 12 輕度高血壓 15 中度高血

9、壓 17 重度高血壓 計量資料 等 級 資 料 計數(shù)資料 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 第三節(jié) 統(tǒng)計學(xué)基本概念 1. 隨機變量及其分類 2. 同質(zhì)與變異 3. 總體與樣本 4. 參數(shù)與統(tǒng)計量 5. 誤差 6. 概率 2021年 1月 24日 1. 隨機變量 (random variable) 簡稱 變量 （ variable） ，統(tǒng)計上習(xí)慣用大寫 拉丁字母表示 ，如 X 、 Y 、 Z、 。 變量值 習(xí)慣 用小寫拉 丁字母表示 ，如性別 x1 1 （男） 、 x2 1 （男）、 x3 0 （女） 、 。 編號 （ ID） 性別 （ X） 體重 （ kg） （ Y） 療

10、效 （ Z） 張 1 1 66 0 李 2 1 78 1 王 3 0 57 2 2021年 1月 24日 隨機變量的分類 離散型變量 （ discrete variable），相當(dāng)于計數(shù) 資料 連續(xù)性變量 （ continuous variable），相當(dāng)于 計量資料 有序變量 （ ordinal variable），相當(dāng)于等級資料 2021年 1月 24日 2. 同質(zhì)與變異 homogeneity and variation 同質(zhì)：指事物的性質(zhì)、影響條件或背景 相同或非常相近。 變異 ：指同質(zhì)的個體之間的差異 。 2021年 1月 24日 同質(zhì)與變異的例子 例 1 調(diào)查 2003年西安市 7

11、歲男童的身 高和體重 同質(zhì) ： 2003年、西安市、 7歲男童 變異 ：身高和體重各不相同 例 2 研究某降壓藥的療效 同質(zhì) ：高血壓患者、用某藥治療 變異 ：療效各不相同 2021年 1月 24日 表 1-1 120名正常成年男子紅細胞計數(shù)值 (1012/L) 5.12 5.13 4.58 4.31 4.09 4.41 4.33 4.58 4.24 5.45 4.32 4.84 4.91 5.14 5.25 4.89 4.79 4.90 5.09 4.64 5.14 5.46 4.66 4.20 4.21 3.73 5.17 5.79 5.46 4.49 4.85 5.28 4.78 4.3

12、2 4.94 5.21 4.68 5.09 4.68 4.91 5.13 5.26 3.84 4.17 4.56 3.52 6.00 4.05 4.92 4.87 4.28 4.46 5.03 5.69 5.25 4.56 5.53 4.58 4.86 4.97 4.70 4.28 4.37 5.33 4.78 4.75 5.39 5.27 4.89 6.18 4.13 5.22 4.44 4.13 4.43 4.02 5.86 5.12 5.36 3.86 4.68 5.48 5.31 4.53 4.83 4.11 3.29 4.18 4.13 4.06 3.42 4.68 4.52 5.1

13、9 3.70 5.51 4.64 4.92 4.93 4.90 3.92 5.04 4.70 4.54 3.95 4.40 4.31 3.77 4.16 4.58 5.35 3.71 5.27 4.52 5.21 4.37 4.80 4.75 3.86 5.69 最大值 =6.18, 最小值 =3.29, 極差 =2.89 算術(shù)均數(shù) =4.72，標準差 =0.57 2021年 1月 24日 圖 1 - 1 1 2 0 名 正 常 成 年 男 子 紅 細 胞 計 數(shù) 直 方 圖 0 5 1 0 1 5 2 0 2 5 2 . 6 3 . 2 3 . 8 4 . 4 5 . 0 5 . 6 6 .

14、 2 紅 細 胞 計 數(shù) ( 1 0 1 2 / L ) 頻率（%） 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 3. 總體與樣本 population and sample 總體 ：根據(jù)研究目的 確定的 同質(zhì) 研究對象 的 全體 （集合）。分 有限總體與無限總體 樣本 ：從總體中隨機 抽取的部分觀察單位 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 隨機抽樣 random sampling 為了保證樣本的 可 靠性 和 代表性 ，需 要采用隨機的抽樣 方法（在總體中每 個個體具有 相同的 機會 被抽到）。 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 2021

15、年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 4. 參數(shù)與統(tǒng)計量 parameter and statistic 參數(shù) ： 總體 的統(tǒng)計指標， 如總體均數(shù)、標準差，采 用希臘字母分別記為 、 。 固定的常數(shù) 總體 樣本 抽取部分觀察單位 統(tǒng)計量 參 數(shù) 推斷 inference 統(tǒng)計量 ： 樣本 的統(tǒng)計指標，如樣本均數(shù)、標準差，采用拉 丁字母分別記為 。 參數(shù)附近波動的隨機變量 。 SX、 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 5. 誤差 error 誤差 ：實際 觀察值 與客觀 真實值 之差 （ 1）系統(tǒng)誤差 （ 2）隨機誤差 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)

16、計學(xué)教研室 （ 1）系統(tǒng)誤差 systematic error 在實際觀測過程中，由受試對象、研究者、儀 器設(shè)備、研究方法、非實驗因素影響等原因造成的 有一定傾向性或規(guī)律性的誤差。流行病學(xué)稱之為 偏 倚 （ bias）。 特點：觀察值有 系統(tǒng)性 、 方向性 、 周期性 的偏 離真值。 可以通過嚴格的 實驗設(shè)計 和 技術(shù)措施 消除 。 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 （ 2） 隨機誤差 random error 排除上述誤差后尚存的誤差，受多種無法控制 的因素的影響。 特點：大小方向不一的隨機變化。 隨機測量誤差 （ random measurement error） 提

17、高操作者熟練程度可以減少這種誤差 隨機抽樣誤差 （ random sampling error）： 由抽樣造成的樣本統(tǒng)計量和總體參數(shù)間的差異。 不可避免，但有一定的分布規(guī)律，可估計。 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 6. 概率 probability 確定性現(xiàn)象 ：在一定條件下， 一定 會發(fā)生或一定不會 發(fā)生的現(xiàn)象。其表現(xiàn)結(jié)果為兩種事件：肯定發(fā)生某種結(jié)果 的叫 必然事件 ；肯定不發(fā)生某種結(jié)果的叫 不可能事件 。 隨機現(xiàn)象 ：在同樣條件下 可能 會出現(xiàn)兩種或多種結(jié)果， 究竟會發(fā)生哪種結(jié)果，事先不能確定。其表現(xiàn)結(jié)果稱為 隨 機事件 。 隨機事件的特征： 隨機性 ； 規(guī)律性

18、：每次發(fā) 生的可能性的大小是確定的。 概率： 隨機事件發(fā)生的可能性大小，用大 寫的 P表示；取值 0， 1。 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 必然事件 P= 1 不可能事件 P=0 隨機事件 0P1 P 0.05 （ 5）或 P 0.01 （ 1） 稱為 小概率事件 (習(xí)慣 )，統(tǒng)計學(xué)上認為不大可 能發(fā)生。 小概率事件 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 樣本的實際發(fā)生率稱為 頻率 。設(shè)在相同 條件下，獨立重復(fù)進行 n次試驗，事件 A出 現(xiàn) f 次，則事件 A出現(xiàn)的頻率為 f / n。 頻率與概率間的關(guān)系： 樣本頻率總是圍繞概率上下波動 樣本含量 n

19、越大，波動幅度越小，頻率越 接近概率。 頻率 frequency 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 第四節(jié) 統(tǒng)計學(xué)發(fā)展及有關(guān)問題 20世紀 20年代 ，英國統(tǒng)計學(xué)家 R.A. Fisher爵士 （ 1890-1962）創(chuàng)立了 實驗設(shè)計方法和統(tǒng)計分析 技術(shù)，奠定現(xiàn)代生物統(tǒng)計的基礎(chǔ)。 1948年 ，英國發(fā)表了評價鏈霉素治療肺結(jié)核療效 的 隨機對照的臨床試驗 報告，第一次采用生物統(tǒng) 計方法進行臨床干預(yù)試驗。 1948年 ， 郭祖超 教授（ 19121999）編著的 醫(yī) 學(xué)與生物統(tǒng)計方法 ，是我國第一部醫(yī)學(xué)統(tǒng)計方 法的教科書。 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研

20、室 1. 實例 遺傳學(xué)家 F. Galton 爵士（ 1822-1911） 對上千家庭父親身高和兒子身高的觀察發(fā)現(xiàn) 遺傳的“回歸”現(xiàn)象 1960年英國醫(yī)生 Doll， Hill等發(fā)現(xiàn)吸煙與 肺癌有關(guān) 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 2. 醫(yī)學(xué)論文中的統(tǒng)計學(xué)問題 60年代到 80年代，國外醫(yī)學(xué)雜志調(diào)查結(jié)果： 有統(tǒng)計錯誤的論文 20%72%。 1996年對 4586篇論文統(tǒng)計（中華醫(yī)學(xué)會 系列雜志占 6.9%），數(shù)據(jù)分析方法誤用達 55.7%。 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 3. 偽造統(tǒng)計數(shù)據(jù)違反科學(xué)道德 1976年 New Science 雜志關(guān)

21、于科研舞弊 行為的調(diào)查 （ 1） 74%的調(diào)查表反映有不正當(dāng)修改數(shù)據(jù) 的情況 （ 2） 17%拼湊實驗結(jié)果 （ 3） 7%憑空捏造數(shù)據(jù) （ 4） 2%故意曲解結(jié)果 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 Fancy statistical methods cannot rescue garbage data Fancy statistical methods can help you gain insight into your data, over and above what seems obvious on its face You should always worry

22、 about whether the sampled results are representative of the population, and whether your sample allows you to make inferences about the population. A Warning! 2021年 1月 24日 第四軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 2. 某年級甲班、乙班各有男生 50人。從兩 個班各抽取 10人測量身高，如果甲班的平 均身高大于乙班，能否推論甲班所有同學(xué) 的平均身高也大于乙班？為什么？ 3用 A， B兩種藥物分別治療一批患者。 如果 A藥的治愈率高于

23、B藥， 證明 A藥的療 效優(yōu)于 B藥。這種說法對嗎？為什么？ 4既然 觀察對比 不可避免地存在偏倚，為 什么不能用 干預(yù)試驗 取代觀察對比？ 思考題 2021年 1月 24日 THE END 2021年 1月 24日 待情緒稍微冷靜后，阿元才略帶平穩(wěn)的語氣地說：“沒錯。他是個小有名氣的鑄劍師，也是個酒鬼，” 她說著解開頭上的圍巾，一條暗紅色駭人的疤痕從脖頸根部一直延伸到鎖骨中心，同阿元白皙的肌膚形 成對比，但她很快又把圍巾重新圍上，說：“那天晚上我和他發(fā)生了爭執(zhí)，酒氣熏熏的他不知用什么東 西把我打昏。后來，雖然我被一個醫(yī)生救活了，但是我的心卻死了。那個男人不僅給我留下了這條疤痕 ，還帶走了我的

24、女兒 ” 阿元的語氣冰冷，與之前溫和的樣子截然相反。 “帶走？”白術(shù)不解。 “我醒來后，別人告訴我，我的丈夫和女兒都失蹤了。所以我猜測，可能是被他帶走了，也可能是被他 殺掉了。” “也有可能是你的女兒自己逃跑了?！卑仔g(shù)接下去說。 阿元抱住自己的臂膀，低下頭說無限悲哀地說：“不管是哪一點，總之，生不見人，死不見尸?！?“從那天之后，”阿元繼續(xù)說：“我努力忘記過去，忘記那天晚上發(fā)生的事情。我在冰冷的孤獨中生活 了七年，一直在尋找著女兒，就算那希望如同蛛絲一樣細弱，我也一直在尋找下去。如果不是那個醫(yī)生 救活了我，就算我死了也不會安息的?！?阿元嘆氣，道：“關(guān)于過去，我已經(jīng)幾乎快忘光了。若不是你來問我

25、，大概我再也不會記起了?！?“很抱歉 ” 白術(shù)真心誠意地向阿元致歉。 阿元搖搖頭，道：“不 也許也是好事，因為那個醫(yī)生的名字也差點被我忘了?！?“名字？” “嗯，那個恩人的名字，”阿元稍稍露出微笑，道：“我沒有見過他。醒來之后，一直照顧我的鄰居說 ，那個大夫的名字叫厚樸?！?“什么？”驚詫同難以言表的微喜混合著一道向白術(shù)襲來。他頓時覺得逝去的時間在他的面前急速倒流 ，一個模糊而熟悉的身影在遠處微微轉(zhuǎn)身。一切似乎觸手可及。 “是啊，聽說大夫姓白 那么全名就叫白厚樸了?！?那是白術(shù)失蹤的父親的名字。沒想到，在七年前的某日，自己的父親還救過一個瀕死的女人。而這個女 人，目前所知唯一遇見過父親的女人，

26、正站在自己的面前。與此同時，這個女人很有可能是樓上失憶少 女的母親。 “白厚樸 是我的父親 我以為他失蹤了?！卑仔g(shù)的嘴角柔和地上翹，顯出好看的弧度。 “您 您是恩公的兒子么？”阿元也驚喜萬分。 “沒錯?！?“感謝您父親的救命之恩?！卑⒃仔g(shù)跪下，但白術(shù)將女人扶起。 阿元哽咽著說：“該怎樣報答您才好呢？” 2021年 1月 24日 待情緒稍微冷靜后，阿元才略帶平穩(wěn)的語氣地說：“沒錯。他是個小有名氣的鑄劍師，也是個酒鬼，” 她說著解開頭上的圍巾，一條暗紅色駭人的疤痕從脖頸根部一直延伸到鎖骨中心，同阿元白皙的肌膚形 成對比，但她很快又把圍巾重新圍上，說：“那天晚上我和他發(fā)生了爭執(zhí)，酒氣熏熏的他不知

27、用什么東 西把我打昏。后來，雖然我被一個醫(yī)生救活了，但是我的心卻死了。那個男人不僅給我留下了這條疤痕 ，還帶走了我的女兒 ” 阿元的語氣冰冷，與之前溫和的樣子截然相反。 “帶走？”白術(shù)不解。 “我醒來后，別人告訴我，我的丈夫和女兒都失蹤了。所以我猜測，可能是被他帶走了，也可能是被他 殺掉了?！?“也有可能是你的女兒自己逃跑了?！卑仔g(shù)接下去說。 阿元抱住自己的臂膀，低下頭說無限悲哀地說：“不管是哪一點，總之，生不見人，死不見尸?！?“從那天之后，”阿元繼續(xù)說：“我努力忘記過去，忘記那天晚上發(fā)生的事情。我在冰冷的孤獨中生活 了七年，一直在尋找著女兒，就算那希望如同蛛絲一樣細弱，我也一直在尋找下去。

28、如果不是那個醫(yī)生 救活了我，就算我死了也不會安息的?！?阿元嘆氣，道：“關(guān)于過去，我已經(jīng)幾乎快忘光了。若不是你來問我，大概我再也不會記起了?！?“很抱歉 ” 白術(shù)真心誠意地向阿元致歉。 阿元搖搖頭，道：“不 也許也是好事，因為那個醫(yī)生的名字也差點被我忘了?！?“名字？” “嗯，那個恩人的名字，”阿元稍稍露出微笑，道：“我沒有見過他。醒來之后，一直照顧我的鄰居說 ，那個大夫的名字叫厚樸?！?“什么？”驚詫同難以言表的微喜混合著一道向白術(shù)襲來。他頓時覺得逝去的時間在他的面前急速倒流 ，一個模糊而熟悉的身影在遠處微微轉(zhuǎn)身。一切似乎觸手可及。 “是啊，聽說大夫姓白 那么全名就叫白厚樸了?！?那是白術(shù)失

29、蹤的父親的名字。沒想到，在七年前的某日，自己的父親還救過一個瀕死的女人。而這個女 人，目前所知唯一遇見過父親的女人，正站在自己的面前。與此同時，這個女人很有可能是樓上失憶少 女的母親。 “白厚樸 是我的父親 我以為他失蹤了?！卑仔g(shù)的嘴角柔和地上翹，顯出好看的弧度。 “您 您是恩公的兒子么？”阿元也驚喜萬分。 “沒錯?！?“感謝您父親的救命之恩?！卑⒃仔g(shù)跪下，但白術(shù)將女人扶起。 阿元哽咽著說：“該怎樣報答您才好呢？” 2021年 1月 24日 待情緒稍微冷靜后，阿元才略帶平穩(wěn)的語氣地說：“沒錯。他是個小有名氣的鑄劍師，也是個酒鬼，” 她說著解開頭上的圍巾，一條暗紅色駭人的疤痕從脖頸根部一直延

30、伸到鎖骨中心，同阿元白皙的肌膚形 成對比，但她很快又把圍巾重新圍上，說：“那天晚上我和他發(fā)生了爭執(zhí)，酒氣熏熏的他不知用什么東 西把我打昏。后來，雖然我被一個醫(yī)生救活了，但是我的心卻死了。那個男人不僅給我留下了這條疤痕 ，還帶走了我的女兒 ” 阿元的語氣冰冷，與之前溫和的樣子截然相反。 “帶走？”白術(shù)不解。 “我醒來后，別人告訴我，我的丈夫和女兒都失蹤了。所以我猜測，可能是被他帶走了，也可能是被他 殺掉了?！?“也有可能是你的女兒自己逃跑了?！卑仔g(shù)接下去說。 阿元抱住自己的臂膀，低下頭說無限悲哀地說：“不管是哪一點，總之，生不見人，死不見尸?！?“從那天之后，”阿元繼續(xù)說：“我努力忘記過去，忘記

31、那天晚上發(fā)生的事情。我在冰冷的孤獨中生活 了七年，一直在尋找著女兒，就算那希望如同蛛絲一樣細弱，我也一直在尋找下去。如果不是那個醫(yī)生 救活了我，就算我死了也不會安息的?！?阿元嘆氣，道：“關(guān)于過去，我已經(jīng)幾乎快忘光了。若不是你來問我，大概我再也不會記起了?！?“很抱歉 ” 白術(shù)真心誠意地向阿元致歉。 阿元搖搖頭，道：“不 也許也是好事，因為那個醫(yī)生的名字也差點被我忘了?！?“名字？” “嗯，那個恩人的名字，”阿元稍稍露出微笑，道：“我沒有見過他。醒來之后，一直照顧我的鄰居說 ，那個大夫的名字叫厚樸?！?“什么？”驚詫同難以言表的微喜混合著一道向白術(shù)襲來。他頓時覺得逝去的時間在他的面前急速倒流 ，一個模糊而熟悉的身影在遠處微微轉(zhuǎn)身。一切似乎觸手可及。 “是啊，聽說大夫姓白 那么全名就叫白厚樸了?！?那是白術(shù)失蹤的父親的名字。沒想到，在七年前的某日，自己的父親還救過一個瀕死的女人。而這個女 人，目前所知唯一遇見過父親的女人，正站在自己的面前。與此同時，這個女人很有可能是樓上失憶少 女的母親。 “白厚樸 是我的父親 我以為他失蹤了?！卑仔g(shù)的嘴角柔和地上翹，顯出好看的弧度。 “您 您是恩公的兒子么？”阿元也驚喜萬分。 “沒錯?！?“感謝您父親的救命之恩?！卑⒃仔g(shù)跪下，但白術(shù)將女人扶起。 阿元哽咽著說：“該怎樣報答您才好呢？”