医学统计学统计描述
医学统计学
医学统计学一、介绍医学统计学是医学领域中一门重要的学科，它通过收集、整理和分析医学数据，为医学研究和临床决策提供科学依据。
医学统计学的主要任务是使用统计方法分析各种医学数据，从中提取有意义的信息，并对结果的可靠性和有效性进行评估。
在医学研究中，医学统计学起着至关重要的作用，帮助研究人员通过数据分析对疾病的发病机制、病理生理过程和治疗效果等进行评估。
二、常见统计方法1. 描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，它主要用于对医学数据的数量特征进行描述和总结。
常见的描述统计学方法包括：•平均值：用于描述数据的中心趋势。
•标准差：用于描述数据的离散程度。
•百分位数：用于描述数据的分布情况。
2. 推断统计学推断统计学是医学统计学的核心，它基于样本数据对总体进行推断。
常见的推断统计学方法包括：•假设检验：用于检验研究假设的真实性。
•置信区间：用于估计总体参数的范围。
•方差分析：用于比较多个样本的均值差异。
3. 生存分析生存分析是医学统计学中的一项重要内容，它主要用于研究患者的生存时间和相关因素。
常见的生存分析方法包括：•生存曲线：用于描述患者生存时间的分布情况。
•生存率：用于描述患者在某一时间点存活的概率。
•Cox比例风险模型：用于研究生存时间和危险因素的关系。
三、应用领域医学统计学广泛应用于医学研究和临床实践中，对于评估疾病的风险因素、制定预防策略、确定诊断标准和评估治疗效果等方面都起着至关重要的作用。
以下是医学统计学在不同领域的应用示例：1. 流行病学研究医学统计学在流行病学研究中发挥着重要作用。
通过收集大量的样本数据，并运用相关的统计方法，可以研究疾病的发病规律、危险因素和暴露因素等，为疾病的预防和控制提供科学依据。
2. 临床试验医学统计学在临床试验中的应用也非常重要。
通过对试验组和对照组的数据进行比较分析，可以评估新药物或治疗方法的疗效和安全性，为临床决策提供可靠依据。
3. 医疗质量评估医学统计学可以用于医疗质量评估，通过对不同医疗机构之间的数据进行比较分析，评估医疗服务的质量，为改善医疗质量提供参考。
医学统计学-计量资料的统计描述
lg 1(1.3161 ) 20.705
60人的血清平均抗体效价为1：20.705
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2.几何均数
注意事项
▪ 等比资料，如：抗体的平均滴度、药物的平均效价、卫生事 业平均发展速度、人口的几何增长
▪ 直接法： ▪ 频数表法：
❖应用： 正态分布或近似正态分布资料
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1.算术均数
计算方法
❖ 直接法：即将所有观察值x1,x2,x3,…,xn直接相加 再除以观察值的个数，写成公式
x x1 x2 x3 ... xn xi
n
n
x为样本均数 n为变量值个数，
i为各变量值， Σ表示求和
▪ 纵坐标：为频数f，必须从0开始（f为每一组段内的人数）
❖直条
▪ 直条的宽度：组距 ▪ 直条的高度：每一组段的频数
❖累计
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2.绘制频数分布直方图
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2.绘制频数分布直方图
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3、频数分布的特征
从频数表可以看到频数分布的两个重要的特征 ❖ 集中趋势（central tendency）
▪ 对数正态分布：是右偏态分布 ▪ 观察值不能有0。因为0不能去对数，不能与任何其他数呈
倍数关系。 ▪ 观察值不能同时有正值和负值。若全是负值，计算是可以把
负号去掉，得出结果后再加上负号。 ▪ 同一组资料求得的几何均数小于算术均数。
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2.几何均数
若一组数值变量资料为偏态分布，变量为x，令y=lgx后， 变量y服从正态分布，请问变量x为什么样的偏态分布资料？
医学统计学-第二章 统计描述
1. 首先对资料作分布类型的判定； 2. 针对分布类型先用合适的指标描述：
均值、标准差；常记录为 X S
中位数、四分位间距； 常录为M（Ql, Qu）
一、集中趋势:用于描述一组计量资料的集中位置， 说明这种变量值大小的平均水平（average）表示。
频 数
身高(cm)
图3.1 某市100名8岁男童身高(cm)的频数分布
（三）频数表的用途：
1.揭示频数的分布特征
频 数
分布 特征
身高(cm)
图3.1 某市100名8岁男童身高(cm)的频数分布
集中趋势
（central tendency)
离散趋势
（tendency of dispersion)
集中趋势与离散趋势结合能全面反映频数的分布特征
2.揭示频数的分布类型
对称 分布
频数 分布
正偏
非对称 分布
负偏
集中部位在中部，两 端渐少，左右两侧的
基本对称，为对称 （正态）分布。
集中部位偏于较小 值一侧(左侧)，较大 值方向渐减少，为
正偏态分布。
集中部位偏于较大 值一侧(右侧)，较 小值方向渐减少，
为负偏态分布。
(2) 定量资料的描述指标
描述指标： 集中趋势:
累计频数 (4) 1 6 14 31 54 75 89 96 99 100 100
累计频率 (5) 0.01 0.06 0.14 0.31 0.54 0.75 0.89 0.96 0.99 1.00 1.00
频数分布图（frequency distribution figure） ：
根据频数分布表，以变量值为横坐标，频数为纵坐 标，绘制的直方图。
医学统计学计量资料的统计描述
正确应用集中趋势指标
• 算数均数：适用于单峰对称分布资料； • 几何均数：适用于变量值呈等比级数关系和呈对
数正态分布的资料； • 中位数和百分位数：适用于任何分布的资料，但
在样本含量较少时不稳定，越靠两端越不稳定； • 中位数在抗极端值的影响方面，比均数具有较好
• 计算公式： Q= QU － QL ＝ P75 － P 25 • 意义： Q值越大，说明变异程度越大。
• 特点：包括了居于中间位置50%的变量值，该指
标比全距稍稳定，但仍未考虑每个观察值。
某传染性疾病的潜伏期（天）
平均偏差（mean difference）
• 定义：各观察值偏离平均数的绝对平均差距 • 计算公式：
差、标准差。
极差(range)
• 表示法：R • 定义：一组资料中最大值与最小值之差。
• 计算公式： R = max－min
• 意义：反映个体变异范围的大小。R越大，变异度（离
散程度）越大， R甲=188-142=46、R乙=166-158=8
• 优点：计算简便，概念清晰，如说明传染病、食物中毒 的最长、最短潜伏期等
125.5296
若应用算术均数为：
问题：
• 为什么表达该资料的平均水平宜用几何均 数？
• 几何均数适用条件是什么？ • 何种情况不宜计算几何均数？ • 利用频数表计算几何均数时应注意什么？
几何均数的应用
• 几何均数适用于变量值呈等比级数关系和呈对数 正态分布的资料；有些呈轻度偏态分布的资料经 过对数变换后呈对称分布的资料。
• 算术均数 • 几何平均数 • 中位数 • 众数
算术均数（mean）
《医学统计学》统计描述 (1)
2500 2500 2500 420
500 500 500
甲 乙丙
例4-9,etc
1.极差(Range） (全距)
符号：R 意义：反映全部变量值的
R X max X min
变动范围。
580
优点：简便,如说明传染病、
560 540
食物中毒的最长、最短潜 520
伏期等。
500
缺点：1. 只利用了两个 极端值
表2-2 115名正常成年女子血清转氨酶（mmol/L）含量分布
转氨酶含量
人数
12～
2
15～
9
18～
14
21～
23
24～
19
27～
14
30～
11
33～
9
36～
7
39～
4
42～45
3
人数
25
20 15
10 5
0
13.5 19.5 25.5 31.5 37.5 43.5. 血清转氨酶（mmol/L）
图2-2 115名正常成年女子血清转氨酶的频数分布
lg 表示以10为底的对数；
lg 1表示以10为底的反对数
X 0，为正值 （0，负数？）
几何均数的适用条件与实例
适用条件：呈倍数关系的等比资料或对数正态分 布（正偏态）资料；如抗体滴度资料
例 血清的抗体效价滴度的倒数分别为：10、
100、1000、10000、100000，求几何均数。
XG
lg1
图 2-3 101 名 正 常 人 血 清 肌 红 蛋 白 的 频 数 分 布
2. 描述计量资料的分布特征
①集中趋势(central tendency):变量值集中 位置。本例在组段“4.7~4.9”。
统计学中的医学统计方法
统计学中的医学统计方法统计学在医学领域中扮演着重要的角色，它提供了一种科学的方法来分析医学数据、评估治疗效果和探索潜在的病因。
本文将介绍几种常用的医学统计方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析。
1. 描述性统计描述性统计是医学统计学中最基础的方法之一。
它通过对医学数据的总结和整理，来描述数据的特征和分布。
其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
例如，在一个临床试验中，医生可以使用描述性统计来总结患者的年龄分布、性别比例等基本信息。
2. 假设检验假设检验是医学统计学中用来判断一个观察结果是否具有统计学意义的方法。
该方法基于样本数据对总体参数进行推断，并对研究假设进行验证。
常见的假设检验方法包括t检验和卡方检验。
例如，医生可以使用假设检验来判断一种新药物的疗效是否显著优于常规治疗。
3. 回归分析回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
它可以帮助医生理解不同因素对医学结果的影响程度，并用于预测和解释结果。
常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归。
例如，在研究心脏病发作的风险因素时，医生可以使用回归分析来确定各种危险因素对心脏病发作的贡献程度。
4. 生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，尤其在医学领域中被广泛应用于研究疾病的生存率和预后。
生存分析可以帮助医生评估治疗方法的有效性和预测患者的生存时间。
常见的生存分析方法包括Kaplan-Meier 生存曲线和Cox比例风险模型。
例如，在肿瘤研究中，医生可以使用生存分析来评估不同治疗方法对患者生存率的影响。
总结：统计学在医学领域中有着广泛的应用，它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。
本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。
了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义，能够帮助医生做出科学的决策，提高医疗质量和患者的健康水平。
医学统计学知识点梳理
医学统计学知识点梳理医学统计学:?是用统计学原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
他包括了研究设计、数据收集、整理、分析以及分析结果的正确解释和表达。
统计描述：用统计指标、统计图表对资料的数量特征及分布规律进行客观的描述和表达。
统计推断：在一定的置信度和概率保证下，用样本信息推断总体特征：? ①参数估计：用样本的指标去推断总体相应的指标? ②假设检验：由样本的差异推断总体之间是否可能存在的差异同质：一个总体中有许多个体，他们之所以共同成为人们研究的对象，必定存在共性，我们说一些个体处于同一总体，就是指他们大同小异，具有同质性。
总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。
总体可分为有限总体和无限总体。
总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。
样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。
样本应具有代表性。
所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。
随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。
随机抽样是样本具有代表性的保证。
变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。
变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。
严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。
（1）计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。
计量资料亦称定量资料、测量资料。
.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
（2）计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。
计数资料亦称定性资料或分类资料。
医学统计学 第二章 计量资料的统计描述
肌红蛋白含量
人数
0～
2
5～
3
10～
7
15～
9
20～
10
25～
22
30～
23
35～
14
40～
9
45～50
2
18
人数
25 20 15 10
5 0
2.5 12.5 22.5 32.5 42.5 52.5 血 清 肌 红 蛋 白（μg / m L）
图 2-3 101 名 正 常 人 血 清 肌 红 蛋 白 的 频 数 分 布
医学统计学 第二章 计量资料的统计 描述
计量资料（定量资料、数值变量资料） 总体：有限或无限个（定量）变量值 样本：从总体随机抽取的n个变量值：
X1,X2,X3,……,Xn
n为样本例数（样本大小、样本含量）
2
统计描述——描述其分布规律 1、用频数分布表（图）
要求：大样本 如 n〉30
2、用统计指标 描述 集中趋势 离散趋势
6
➢制表步骤 了解分布
1. 求极差（range） 极差也称全 距，即最大值和最小值之差，记作R。 本例
R 5 .7 1 2 .3 5 3 .3 6 ( m m o l/L )
7
2．确定组距(i) :
组段数通常取组 10-15组 本例组距
i 3 .3 6 /1 0 0 .3 3 6 0 .3 0
累计频率（%） (4)
0
402
402
35.80
1
330
732
65.18
2
232
964
85.84
3
118
1082
96.35
4
27
04-医学统计学定性数据的统计描述
人年发病率(/10万) 278.36 12.34 24.23
RR=278.36/12.34=22.56，说明EB病毒抗体阳性鼻咽癌发病率是抗体 阴性发病率的22.56倍。
相对比 比数比（odds ratio，OR），用于流行病学中病例对 照研究资料。
病例组的暴露比数 a / b ad OR 对照组的暴露比数 c / d bc
概 述
标准化率（standardization rate），是为了在比较两 个不同人群的患病率、发病率、死亡率等资料时，消 除内部构成（如年龄、性别、工龄、病程长短等）不 同而不能直接比较所产生的影响。 标准化率仅用于相互比较，不代表实际水平；当标 准构成不同时，标准化率一般也不相同。
标准化直接法的计算步骤 a、标准化直接法的计算方法
治愈率（cure rate），表示接受治疗的病人中治愈的频 率。
治愈病人数 治愈率 100% 接受治疗病人数
相对数的使用注意
a、区别构成比和频率 ★频率，强度相对数；构成比，结构相对数。 b、使用相对数时分母不宜过小 ★如分母太小，用绝对数表示，如“3例中死亡１例”。 c、注意相对数的可比性 ★研究对象要同质，方法要相同，观察时期要一致等。 d、考虑存在抽样误差 ★对总体进行推断应作统计学检验。
率的标准化
构成比 构成比（constituent ratio），表示某事物内部各组成 部分在整体中所占的比重。
构成比 某一组成部分的观察单位 数 100% 同一事物各组成部分的 观察单位总数
【例】
某医院某月各科室住院病人数及死亡人数 因病死亡人 死亡构成 科室 病人数 病死率(‰) 数 (%) 内科 350 25 31.25 71.43 外科 650 30 37.50 46.15 肿瘤科 120 20 25.00 166.67 妇产科 300 5 6.25 16.67 合计 1420 80 100.00 56.34
医学统计学基本概念与常用统计描述指标
医学统计学为医学研究提供了理论基础和方法指导。
决策辅助
它帮助医生和研究人员作出更准确的医学决策。
结果解释
通过统计描述指标，它可以帮助我们理解和解释研究结果。
研究设计与样本
研究设计选择
选择适当的研究设计有助于获得 可靠和有效的结果。
样本量确定
确定合适的样本量是研究的重要 步骤。
随机抽样
通过随机抽样，保证样本代表总 体，结果的推广性更有说服力。
医学统计学基本概念与常 用统计描述指标
医学统计学是研究医学数据的收集、分析和解释的科学。它涉及统计学的基 本概念，以及常用的统计描述指标，以帮助我们理解和解释医学研究结果。
统计学的定义
1 了解数据
统计学是一门研究数据收集、处理和解释的 科学。
2 分析与推断
它提供了分析和推断医学数据的方法和工具。
医学统计学的概念与意义
数据收集与存储
1
数据源
确定数据收集来源，如医院记录、问卷
数据收集
2
调查等。
采用适当的方法收集数据，确保数据质
量和准确性。
3
数据存储
使用合适的方法和工具储存数据，便于 后续分析和使用。
数据分析与解释
中心趋势
通过均值、中位数和众数等指 标来描述数据的集中趋势。
离散程度
用标准差、范围和四分位数等 指标来描述数据的离散程度。
相关性分析
通过相关系数来研究变量之间 的相关性。
常用统计描述指标
生存分析
研究事件发生概率和生存时间的统计方法。
假设检验
用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。
效应量与。
统计报告与呈现
将统计结果用适当的图表、表格和文字进行报告和呈现，使其易于理解和传 达。
医学统计学-计数资料的统计描述
02
相对频数的计算公 式
相对频率 = （某组的频数 / 所有 观察值的总数） × 100%。
03
相对频数分布的应 用
用于比较不同组别之间的相对大 小关系，特别是在样本量差异较 大时。
集中趋势的描述：平均数、中位数、众数
平均数
所有观察值的总和除以观察值的数量，反映 数据的平均水平。
中位数
将数据从小到大排序后，位于中间位置的数 值，反映数据的中心位置。
总结词
Logistic回归分析是一种用于处理因变量 为分类变量（通常是二分类）的统计方 法。
VS
详细描述
Logistic回归分析通过建立数学模型，将 自变量与因变量的关系转化为概率形式， 从而预测因变量的发生概率。它广泛应用 于医学、经济学、社会学等领域，尤其在 医学研究中，常用于疾病发生风险的预测 和诊断模型的建立。
Spearman秩相关与Kendall秩相关
Spearman秩相关和Kendall秩相关是两种常用的非参数相关分析方法， 适用于处理等级数据。
Spearman秩相关是根据变量的秩次来计算相关系数，反映两个变量之间 的线性关系。
Kendall秩相关则是基于排序数据中相邻数据的变化情况来计算相关系数， 反映两个变量之间的单调关系。
1 2 3
早期发展
计数资料统计描述起源于早期的统计学研究，最 初主要用于人口普查和农业统计等领域。
近代发展
随着计算机技术的进步和统计学理论的不断完善， 计数资料统计描述的方法和手段得到了极大的丰 富和发展。
未来趋势
随着大数据时代的到来，计数资料统计描述将更 加注重自动化、智能化和可视化，以提高数据处 理和分析的效率和准确性。
计数资料统计描述的重要性
全面理解医学统计学的基本概念
全面理解医学统计学的基本概念医学统计学是医学领域中一门重要的学科，它通过收集、整理和分析医学数据，为医学研究和临床实践提供科学依据。
全面理解医学统计学的基本概念对于医学工作者和研究人员来说至关重要。
一、样本与总体在医学统计学中，样本和总体是两个基本概念。
总体是指研究对象的全体，而样本则是从总体中抽取的一部分个体。
例如，如果我们想研究某种疾病在某个地区的发病率，那么地区内的所有患者就构成了总体，而我们从中抽取的一部分患者就构成了样本。
通过对样本的研究，我们可以推断出总体的一些特征。
二、描述统计学和推断统计学医学统计学可以分为描述统计学和推断统计学两个方面。
描述统计学主要是对数据进行整理、分类和总结，通过计算平均值、标准差、百分比等指标来描述数据的特征。
而推断统计学则是通过对样本数据的分析，来推断总体的一些特征。
例如，我们可以通过对样本数据的分析，推断出总体的平均发病率或治疗效果。
三、假设检验与置信区间在医学统计学中，假设检验和置信区间是两个重要的概念。
假设检验用于判断一个观察结果是否与某个假设相符。
在医学研究中，我们常常需要判断某种治疗方法是否有效，或者某种因素是否与疾病的发生有关。
通过假设检验，我们可以得出结论，并对其进行统计学上的显著性判断。
置信区间则是对一个参数的估计范围，例如我们可以通过置信区间来估计某种治疗方法的有效性。
四、相关性与回归分析相关性和回归分析是医学统计学中常用的方法。
相关性用于研究两个变量之间的关系，例如我们可以研究体重和身高之间的相关性，或者某种因素与疾病的发生之间的相关性。
回归分析则是通过建立一个数学模型，来研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。
例如，我们可以建立一个回归模型来研究年龄、性别、体重等因素对血压的影响。
五、生存分析生存分析是医学统计学中研究患者生存时间的方法。
在医学研究中，我们常常需要研究某种疾病的生存率或患者的生存时间。
生存分析可以帮助我们估计患者的生存概率，并研究各种因素对生存时间的影响。
《医学统计学》第二章定量数据的统计描述
累积频数
(3) 27
196 363 457 538 580 608 622 626 629 630
－
累积频率(%)
(4) 4.29 31.11 57.62 72.54 85.40 92.06 96.51 98.73 99.37 99.84 100.00
资料如表，试计算其中位数。
某地630名正常女性血清甘油三酯含量(mmol/L)
甘油三酯(mmol/L)
(1) 0.10～ 0.40～ 0.70～ 1.00～ 1.30～ 1.60～ 1.90～ 2.20～ 2.50～ 2.80～ 3.10～
合计
频数
(2) 27 169 167 94 81 42 28 14 4 3 1
练习
例 8名食物中毒患者的潜伏期分别为1，4，3，3，2，5，8，16小时，
求中位数。
n=8，为偶数
M
1
2
(
x (
8 2
)
x (
8
1)
)
2
1 2 ( x4
x5 )
1 3 4
2
3.5(小时)
例 某传染病11名患者的潜伏期(天)分别为1，3，2，2，3，7，5，6，
4，7，9，求中位数。
n=11，为奇数 M xn1 2 x(111) x6 4(天 ) 2
偏态分布
正偏态 负偏态
正偏态：集中位置偏向数值小的一侧 负偏态：集中位置偏向数值大的一侧
医学统计学（第7版）
正 态 分 布
医学统计学（第7版）
正偏态
集中位置偏向 数值小的一侧
负偏态
集中位置偏向 数值大的一侧
(麻疹年龄分布)
(肺癌年龄分布)
第一章医学统计学基本概念与常用统计描述指标
标准差 变异系数
3.1
3.2%
5.0
2.9%
四、 正态分布 （normal distribution)
累计频数 （4） 2 7 19 34 59 85 104 119 129 130
累计频率（%） （5） 1.54 5.38 14.62 26.15 45.38 65.38 80.00 91.54 99.23
100.00
（二） 频数表的用途
可以揭示资料的分布类型和分布特征，以便于 选用相应的统计分析方法。
（五）变异系数（coefficient of variation, CV）
CV S 100% X
1.用于比较度量衡单位不同的多组资料的变异度。 2.比较均数相差悬殊的多组资料的变异度。
例 某地不同年龄组男子身高（cm）的变异程度
年龄组 3~3.5岁 30~35岁
人数 100 100
均数 96.1 170.2
(Xi )2
2 i1
N
n
(Xi X )2
S 2 i1 n 1
n - 1称为自由度
（四）标准差 (standard deviation)
n
(Xi )2
i1
N
n
(Xi X )2
S i1
X 2 ( X )2 / n
n 1
n 1
加权法：
S fX 2 ( fX )2 / f f 1
抗体滴度
1：4 1：8 1：16 1：32 1：64 1：128 1：256 1：512
人数 f
1 4 5 8 11 6 4 1
滴度倒数 X
4 8 16 32 64 128 256 512
lgX
0.6021 0.9031 1.2041 1.5051 1.8061 2.1072 2.4082 2.7093
医学统计学定性资料的统计描述
卡方检验在医学领域应用
疾病与基因型关联分析
01
通过比较不同基因型在疾病组和对照组中的分布差异，判断基
因型与疾病是否有关联。
临床试验效果评价
02
比较不同治疗方法在患者中的疗效差异，如药物疗效、手术效
果等。
医学影像学诊断准确性评估
03
通过比较影像学诊断结果与金标准诊断结果的一致性，评估影
像学诊断方法的准确性。
非数值性
定性资料不以数值形式表示，而是用 文字、符号等描述。
类别性
定性资料通常按照不同的类别或属性 进行分类。
主观性
定性资料的收集和分析往往涉及主观 判断和解释。
常见定性资料类型
分类资料
按照某种特征或属性将数据分成不同的组别，如性别、 血型等。
顺序资料
除了分类外，还具有一定程度的顺序或等级关系，如 病情严重程度、治疗效果评价等。
数分布表。
图表展示技巧与规范
选择合适的图表类型
根据数据的性质和特点，选择合适的图表类 型，如直方图、条形图等。
数据点标识
在图表中标识出重要的数据点，如最大值、 最小值、平均值等。
图表标题和坐标轴标签
为图表添加标题和坐标轴标签，以便读者理 解图表内容。
图例和颜色使用
使用图例说明不同数据系列的含义，并合理 运用颜色以增强图表的可读性。
整性。
02
Fisher确切概率法计算
根据研究目的和假设，选择合适的统计软件或编程语言实现Fisher确切
概率法的计算过程。
03
结果解读与报告
对计算结果进行解读和分析，将结果以图表或文字形式呈现，并结合专
业知识对结果进行解释和讨论。同时，需要注意结果的可靠性和可重复
医学统计学统计描述
缺点：仅考虑两端数据的差异，未考虑其它数据的变异情 况，不能全面反映一组资料的离散程度，受样本含量n的 影响较大，且不稳定，易受极端值的影响。
四分位数间距(inter-quartile range)
▪ 定义：把全部变量值值分为四等分的分位数，其
分位数。它是一个位置指标。 Px ▪ 中位数是第50百分位数，用P50表示。 ▪ 第25，第75，第95百分位数记为P25, P75, P95
是统计学上常用的指标。
百分位数(percentile)
▪ 百分位数(percentile)
X%
PX
(100-X)%
▪ 50%分位数就是中位数 ▪ 25%,75%分位数称四分位数(quartile)
方差（variance）
▪ 定义：离均差平方和的均数 ▪ 表示法：总体方差用2表示；样本方差用
S2表示
▪ 计算公式：
▪ 意义： 方差值越大，说明变异程度越大。
▪ 特点：包括了每个变量值与均值的差异，
但该指标的单位为平方。
标准差(standard deviation, sd) ：
▪ 定义：方差开平方，取平方根的正值，每
▪ 例 对于某项风险较高的新手术术后的生存 时间进行跟踪，共调查了7人， 6人死亡之 前分别生存了5天、6天、10天、16天、25 天、29天，还有一人术后30天随访时仍存 活。
▪ 本资料属于“开口”资料。
▪ 本例数据已经按从小到大的升序排列，n=7， 为奇数，其中位数为16天。
2. 频数表法（n较大，已编成频数表）
62.05
1 3 1
79.00 72.25
409.75 4.06(mmol / L) 101
医学统计学知识点
医学统计学知识点医学统计学是医学中的重要分支，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，帮助医生和研究人员更好地理解疾病的发病规律和治疗效果。
下面将介绍一些医学统计学中常见的知识点。
一、数据类型在医学统计学中，数据通常分为定性数据和定量数据两种类型。
定性数据是指具有类别属性的数据，如性别、疾病类型等；定量数据是指可进行加减乘除等运算的数据，如血压、体重等。
二、描述统计学描述统计学是对收集到的数据进行整理、汇总和描述的过程，包括频数分布、中心趋势和离散程度等指标。
通过描述统计学可以更直观地了解疾病的流行病学特征。
三、推断统计学推断统计学是通过对小样本数据进行推断，得出对总体的推断结论。
常见的方法包括假设检验、置信区间估计和方差分析等。
推断统计学在临床研究和药物试验中有重要应用。
四、生存分析生存分析是研究事件发生时间和生存时间的统计方法，常用于临床预后评估和生存曲线绘制。
生存分析可以帮助医生评估疾病的进展速度和治疗效果。
五、因子分析因子分析是研究多个变量之间的关联性和内在结构的统计方法，常用于疾病危险因素的筛选和分类。
通过因子分析可以揭示疾病的复杂发病机制和影响因素。
六、线性回归线性回归是研究两个或多个变量之间线性关系的统计方法，可用于分析疾病风险因素和疗效预测。
线性回归可以帮助医生更好地控制干预措施，提高治疗效果。
综上所述，医学统计学是医学研究和临床实践中不可或缺的工具，掌握相关知识点可以更好地帮助医生理解和解释医学数据，促进疾病防控和治疗水平的提高。
希望本文介绍的医学统计学知识点能够为医学工作者提供参考和帮助。
感谢阅读！。
医学统计学02 定量资料的统计描述
120名8岁男孩身高频数表 组段 112～
频数 f 25
频数 2
114～
21
18
7
9 14
116～
15 10 5 3
20
15 10 5 0 7
14 15 9
118～
120～
122～
1
15
21 18 15 10 5 3 1
10
2 1 身高（ cm ）
124～ 126～ 128～ 130～ 132～ 134～136
• 加权法
G log
1
f log X f log X ( ) log ( ) n f
1
31
注意事项
几何均数常用于等比级资料或对数正态分布资料。 观察值中若有0或负值，则不宜直接使用几何均 数。 观察值一般同时不能有正值和负值。若全是负值， 计算时可先将负号去掉，得出结果后再加上负号。
7
9 14 15 21 18 15 10
130～
132～ 134～136
5
3 1
5
• 频数（frequency）
– 观察数据的个数
• 频数分布（frequency distribution）
– 观察数据在其取值范围内的分布情况
• 定量资料的频数分布情况可以用频数表 （frequency distribution table）或直方图表 示。
9
14 15 21 18 15
7.5
11.7 12.5 17.5 15.0 12.5
18
32 47 68 86 101
15.0
26.7 39.2 56.7 71.7 84.2
– 组段的起点叫“下限”，终点叫“上
医学统计学基本概念与常用统计描述指标
医学统计学基本概念与常用统计描述指标在医学研究领域中，统计学是一门重要的方法学科，它通过对研究对象进行数据收集、整理和分析，揭示事实真相，为医学研究提供支持。
本文将就医学统计学的基本概念以及常用的统计描述指标进行介绍和分析。
一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，研究对象可以是人群、器官、细胞等，被称为总体。
由于总体往往庞大，无法直接进行研究，因此需要从总体中抽取一部分个体，构成样本进行研究。
1.2 参数与统计量参数是总体的数学指标，如总体均值、总体方差等。
由于总体无法直接观察到，所以我们需要通过样本来估计总体的参数，这些样本的数学指标称为统计量。
1.3 假设检验假设检验是医学统计学中常用的方法之一，旨在通过对样本数据的分析，对某个研究问题的假设进行验证。
假设检验通常包括原假设和备择假设，通过对样本数据进行统计推断，判断原假设是否成立。
1.4 显著性水平与P值显著性水平是假设检验中的一个重要参数，通常用α表示，表示犯第一类错误的概率。
P值是指在给定原假设条件下，观察到的样本结果或更极端结果的概率。
当P值小于显著性水平时，我们拒绝原假设。
二、常用统计描述指标2.1 集中趋势指标集中趋势指标用于描述数据的中心位置，常用的统计描述指标包括均值、中位数和众数。
2.1.1 均值均值是一组数据总和除以数据个数的算术平均值，它能够反映数据的平均水平。
在医学研究中，常用均值来描述人群的平均生理指标或临床症状。
2.1.2 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
与均值相比，中位数更能反映数据的中间位置，不受异常值的影响。
2.1.3 众数众数是一组数据中出现次数最多的数值，可以反映数据的分布情况。
在医学研究中，常用众数来描述疾病的发病特点或患者的临床表现。
2.2 离散程度指标离散程度指标用于描述数据的分散程度，常用的统计描述指标包括标准差、方差和极差。
2.2.1 方差和标准差方差是一组数据与其均值的偏差平方和与数据个数之比，它能够反映数据的波动程度。
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50-
441
129
28.79
60-
296
135
30.13
70≥80
149
97
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19
21.65 4.24
合计
1468
448
100.00
率（rate）
率：说明某事物在单位观察数中发生的频率和 强度。
率的命名
一般根据分子现象而定义 例：分子数为治愈人数，率为治愈率；分
子为某病患病人数，率为患病率等。
主要内容
统计描述
计量资料统计描述 计数资料统计描述
案例：自体外周血干细胞移植术后早期感染的分析
目的 研究自体外周血干细胞移植(APBSCT)后早期 感染的发生率、危险因素、治疗对策和预后转归
方法 回顾性分析120例 APBSCT 患者早期感染的相 关临床资料
结果 早期感染发生率为57.5%(69/120) 死亡2.5%(3/120)（是病死率而非死亡率） 首次发生感染的中位时间为移植后6d 感染持续的中位时间为2(1～23)d。 血培养阳性率为16.0%(11/69)
极差（range），又称全距 四分位数间距（quartile） 方差（variance） 标准差（standard deviation） 变异系数（coefficient of variation）
描述离散程度的统计指标
极差 表示方法：R
计算公式： R = 最大值 - 最小值
特点：极差越大离散程度越大。简单，较适用于 说明传染病、食物中毒等的最短、最长潜伏期等。 不稳定，没有全部观察值的信息，易受极端值的 影响，受样本含量的影响。
.
3.正确地计算合并率 4.注意组间相对数比较的可比性。
根据下面的资料，试说明甲、乙两医院谁的治疗 效果较好？
病情
轻 重 合计
甲、乙两医院对同一疾病的治疗效果比较
甲医院
乙医院
病人数 治愈数 治愈率
（%）
1000 700
70.0
病人数 治愈数 治愈率
（%）
100 90
90.0
100 20
20.0
1000 400
30.52
相对数应用时的注意事项
1.正确区分率和构成比，分析时不能以构成 比代替率做结论。
例： 某地老年人白内障的患病情况
年龄组（岁） 受检人数 患病人数 患病年龄构成%
40-
560
68
15.18
50-
441
129
28.79
60-
296
135
30.13
70≥80
149
97
22
19
21.65 4.24
结论 ………
计量资料的统计描述
主要内容
1 描述集中位置的指标 23 描述离散程度的指标
描述集中位置的统计指标
平均数（average）
算术均数（mean） 几何均数（geometric mean） 中位数（median）
描述集中位置的统计指标
算术均数
表示方法 总体均数：μ ，样本均数：X
计算公式
描述集中位置的统计指标
几何均数
表示方法 G
计算公式
适用资料：观察值变化范围跨越多个数量级，成等 比增长（倍数变化），或在取对数后成正态分布 （即对数正态分布）的资料。
描述集中位置的统计指标
中位数 定义： 将n个数据从小到大排列，位置居中的那个数 表示方法：中位数用M或Md表示 计算公式
适用资料：主要适用于偏态分布的资料。
40.0
1100 720
65.5
1100 490
44.6
谢谢
构成比（proportion）
概念： 说明某事物内部各组成部分 在总量中所占的比重.
构成比的特点
各部分构成比的合计为100%。 事物内部某一部分的构成比发生变化，其他 部分构成也发生变化。
例： 某地老年人白内障的患病情况
年龄组（岁） 受检人数 患病人数 患病年龄构成%
40-
560
68
15.18
P50：第50百分位数，即中位数。
描述离散程度的统计指标
方差 表示方法：总体方差用σ2表示，样本方差用S2表示。 计算公式：
特点：方差越大，离散程度越大。适用于正态分 布的资料
描述离散程度的统计指标
标准差 表示方法：总体标准差用σ表示，样本标准差用S表示。 计算公式：
特点：标准差越大，离散程度越大。适用于正态分布 的资料
自体外周血干细胞移植术后早期感染的分析
目的 研究自体外周血干细胞移植(APBSCT)后早期 感染的发生率、危险因素、治疗对策和预后转归
方法 回顾性分析120例 APBSCT 患者早期感染的相 关临床资料
结果 首次发生感染的中位时间为移植后6d 感染持续的中位时间为2(1～23)d。
描述离散程度的统计指标
描述离散程度的统计指标
变异系数 表示方法：CV，它实际上是标准差的另一种表达方式， 即将标准差转化为均数的倍数，以百分数的形式表示。
计算公式：
适用情况： （1）比较度量衡单位不同的多组资料的变异度 （2）比较均数相差悬殊的多组资料的变异度。
描述离散程度的统计指标 指标的联用
正态分布：算术均数 ±标准差 偏态分布：中位数 与 四分位数间距
适用资料：适用于对称分布，特别是正态分布的资料
结节病59例治疗及随访分析
目的 探讨结节病的治疗、影响预后的因素及预 后
方法 回顾1984年1月-2003年1月北京协和医院住 院治疗且随访≥2年的59例结节病临床资料
结果 随访时间(61.9±49.4)个月
讨论：随访时间可能为偏态分布资料，以均数与标 准差表示是否适合？
计数资料的统计描述
主要时的注意事项
例:108例高血压患者治疗后临床记录
编号 1 2 3 4 …
108
年龄 37 45 43 59
54
性别 男 女 男 女
男
治疗组 A B A B
… B
舒张压 11.27 12.53 10.93 14.67
16.80
心电图 正常
疗效 显效
结论 ………….
结节病59例治疗及随访分析
目的 探讨结节病的治疗、影响预后的因素及预 后
方法 回顾1984年1月-2003年1月北京协和医院住 院治疗且随访≥2年的59例结节病临床资料
结果 随访时间(61.9±49.4)个月
0期患者7例,均在确诊后即口服糖皮质激素治疗, 其中4例完全缓解，Ⅰ期患者22例,确诊后未予治 疗的5例患者中1例进展,3例自愈,1例部分缓解; 确诊后即予激素治疗的17例患者中,9例完全缓解 ,1例进展至Ⅱ期，Ⅱ期……. ,Ⅲ期 ……Ⅳ期
自体外周血干细胞移植术后早期感染的分析
目的 研究自体外周血干细胞移植(APBSCT) 后早期 感染的发生率、危险因素、治疗 对策和预后转归
方法 回顾性分析120例 APBSCT 患者早期感 染的相关临床资料
结果 感染持续的中位时间为2(1～23)d。
描述离散程度的统计指标
四分位数 间距 表示方法：Q
正常
有效
异常
有效
异常
无效
…
正常 无效
两个分类因素的交叉频数表
A、B 两组高血压患者疗效比较
组别 治愈 显效 有效 无效 合计 A 29 17 6 4 56 B 17 12 12 11 52
多采用软件进行汇总形成频数表，如EXCEL， SAS，SPSS等
常用相对数
绝对数：计数资料常见的数据形式，如某病的出院人 数、治愈人数、死亡人数等。反映事物的实际发生 情况。
缺点：绝对数通常不具有可比性。
相对数：是两个有关绝对数之比，统称为相对数。 优点：消除基数影响，便于事物间的比较。
常用相对数有三大类：相对比、构成比、率
相对比
• 相对比：反映两个指标（指标可为绝对数、相对数；性 质相同或不同）相比的倍数或百分数。
出生性别比=男性婴儿数/女性婴儿数 医护比=医生人数/护士人数
例： 某地老年人白内障的患病情况
年龄组（岁） 受检人数 患病人数 患病年龄构成% 患病率%
40-
560
68
15.18
12.14
50-
441
129
28.79
29.25
60-
296
135
30.13
45.61
70≥80
149
97
22
19
21.65 4.24
65.10 86.36
合计
1468
448
100.00
合计
1468
448
100.00
因为60-岁组的患病年龄构成为30.13%,在五个组中最大，因 此60-岁组患白内障的机率最大，其次是50-岁组，最低是80岁组。这种说法成立吗？
• 2.计算相对数应有足够数量即分母不宜太小 ，例数很少的情况下最好用绝对数直接表示
Ⅰ期患者22例,确诊后未予治疗的5例 患者中1例进展,3例自愈,1例部分缓解; 确诊后即予激素治疗的17例患者中,9例 完全缓解,1例进展至Ⅱ期
计算公式： Q= P75 - P25
P75 ：第75百分位数 P25 ：第25百分位数
特点：四分位数间距越大离散程度越大。比极差 稳定，但仍没有利用全部观察值的信息。主要适 用于偏态分布的资料
描述离散程度的统计指标
百分位数（percentile）
百分位数（percentile）：是一种位置指标，以Px表 示，把一组数据从小到大排列，一个百分位数Px将数 据分成两部分，有x%的数值小于Px，有1-x%的数值大 于Px。如P25。