医学统计学分析基本思路指南
医学数据统计分析中的常见问题及正确选择分析方法的思路
ｆ医结合人才《ｉ合人才培养ｉ９医学数据统计分析中的常见问题及正确选择分析方法的思路何迎春林丽美覃丽何兰湖南中医药大学，长沙４１０２０８ 摘要：医学数据统计描述中常见的问题是： （１）数据资料类型不清楚，进而无法选择合适的描述指标； （２）盲目运用均数和标准差对计量资料进行统计描述； （３）小样本分类资料，用相对数来进行统计描述。
统计推断中常见的错误： （１）用点值表示总体指标大小； （２）误用ｔ检验；（３）误用ｘ２检验。
在考虑分析目的、资料类型、实验设计类型、研究因素与水平数、数据分布特征和样本量大小等的同时，根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法。
关键词：医学数据；统计分析；常见问题；选择思路：指标大小ｋ舱乩Ｈ件 ＵＵ＾ＵｌＩ １１址ｉ拙告分布且方ｉ列表资料郇维行×列未 医学统计学内容结构分析——恰似黄山迎客松朱继民武松王鸣瑞汪婷婷安徽中医学院中西医结合临床学院公共卫生与全科医学教研室，合肥２３００３８ 摘要：医学统计学是医学本科生的一门重要基础课，但与其他医学学科相对直观、形象不同，本学科具有概念与理论抽象、逻辑性较强、方法多且应用条件不尽相同、实践性强等特点。
本文将统计学的内容与结构形象化为黄山迎客松，从树根部、树干部、树冠部和树形等方面，分析了医学统计学的知识结构及其相互关系，旨在将统计学的内容直观化，以利于人们更好地了解医学统计学的知识体系。
关键词：医学统计学；教学内容；教学体会医学数据统计分析中的常见问题及正确选择分析方法的思路作者：何迎春， 林丽美， 覃丽， 何兰作者单位：湖南中医药大学,长沙410208引用本文格式：何迎春.林丽美.覃丽.何兰医学数据统计分析中的常见问题及正确选择分析方法的思路[会议论文] 2012。
医学统计学的基本概念和分析方法
医学统计学的基本概念和分析方法医学统计学是一门综合性学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，为医学研究和临床实践提供科学依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念和分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。
第一部分：基本概念1.1 医学统计学的定义医学统计学是研究统计方法在医学领域中的应用，以获取、分析和解释医学数据并从中得出结论的学科。
它包括描述性统计学、推断性统计学和相关计量学方法。
1.2 医学统计学的重要性医学统计学的应用可以帮助医生和研究人员对疾病进行全面的评估和分析，从而提供指导临床决策的依据。
通过统计分析，可以揭示患者的疾病风险、疗效评估、生存分析等重要指标。
1.3 医学统计学的数据类型医学研究数据主要包括定量数据和定性数据。
定量数据是能够进行数值计算和比较的数据，如年龄、体重等。
定性数据是描述性的数据，如性别、人种等。
第二部分：分析方法2.1 描述性统计学描述性统计学是对收集到的医学数据进行整理和总结的方法。
常用的描述性统计学方法有频率分布、均值、中位数、标准差等。
2.2 推断性统计学推断性统计学是通过对样本数据进行分析，推断总体参数，并对推断结果进行判断的方法。
常见的推断性统计学方法有假设检验、置信区间估计等。
2.3 回归分析回归分析是通过建立数学模型，研究变量之间的因果关系。
它可以用于预测和解释变量之间的关系，广泛应用于医学数据的分析。
2.4 生存分析生存分析是研究患者存活时间或事件发生时间的方法。
常用的生存分析方法有生存曲线、生存率、风险比等，可以帮助评估患者的生存状况和预后。
2.5 因果推断因果推断是通过观察数据和基于统计模型的分析，研究某一因素对结果的影响程度。
因果推断可以帮助确定治疗方案的有效性，评估干预措施的效果。
第三部分：案例分析为了更好地说明医学统计学的应用，我们以实际案例进行分析。
3.1 随机对照试验随机对照试验是评估治疗措施疗效的重要方法。
通过将患者随机分为实验组和对照组，并进行干预措施和对照措施的比较，可以得出治疗效果的结论。
医学统计学基础知识与数据分析方法
医学统计学基础知识与数据分析方法一、引言医学统计学是指将统计学应用于医学领域，通过收集、整理、分析和解释医学数据来揭示疾病的风险因素、发病机制以及治疗效果。
在现代医学中，统计学在研究设计、数据收集和分析等方面起着重要作用。
本文将介绍医学统计学的基础知识和常用的数据分析方法。
二、基础知识1. 数据类型在医学研究中常见的数据类型包括连续型变量和分类变量。
连续型变量指的是可以取各种数值的变量，如身高、体重等；而分类变量则是指只能取有限个数值的变量，如性别、血型等。
2. 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的方法，常包括均值、标准差、百分比等指标。
均值是指一组数据的平均值，用于表示该组数据的集中趋势；标准差则反映了该组数据的离散程度；百分比则可以表示某一类别在总体中所占的比例。
三、单样本假设检验单样本假设检验是判断一个总体参数是否符合某个给定的值。
在医学研究中，常用于比较新药物或治疗方法是否显著优于标准治疗方法。
通过计算得到的检验统计量与参考值进行比较，以判断是否拒绝原假设。
四、双样本假设检验双样本假设检验用于比较两个相互独立的总体参数是否有显著差异。
其中，t 检验适用于比较两组连续型变量的均值差异；而卡方检验则适用于比较两组分类变量之间的关联性。
五、回归分析回归分析是根据自变量对因变量的影响程度进行估计和预测的一种方法。
在医学研究中，常用线性回归分析来探究各种因素对某一结果指标的影响。
通过建立回归模型，可以了解各个自变量对因变量的贡献程度，并对未来趋势进行预测。
六、生存分析生存分析是应用于考察时间到达某一事件（如死亡、复发等）发生时概念对群体进行分析的方法。
生存分析中常用的方法包括卡普兰-梅耶曲线（Kaplan-Meier curve）、对数积累风险（log-rank test）等，用于评估不同因素对生存率的影响。
七、配对数据分析在某些研究中，可能存在一组相关性极高或具有特殊关联的样本数据。
此时需要进行配对数据分析，如配对t检验和McNemar检验。
医学统计学中常用的分析方法
医学统计学中常用的分析方法医学统计学是现代医学研究中必不可少的一个领域。
医学统计学是通过数据量化来描述和分析人群的疾病发病率、死亡率等重要指标。
在医疗领域中，各种慢性病、癌症等疾病的诊断和治疗，都需要依托经验数据以及一系列科学的研究手段，从而获得越来越准确的分析结果。
下面我们就来介绍医学统计学中常用的分析方法。
一、描述统计学在医治领域中，描述统计学的作用就是通过对样本的描述来深入了解总体特征。
常见的该类统计学指标有平均数、标准差以及四分位数等。
一个样本和你常遇到的人群数据不同，但也表现出自己的普遍特征。
描述统计学可以利用样本中的数据特征，了解该群体的规律和变化趋势，有助于研究者对整个群体的认识。
例如，在研究一种癌症的发病率时，描述统计学可以看到该癌症发病人群的年龄分布、性别分布等特征。
二、参数检验参数检验是将样本得到的数据运用到总体上分别进行推断的方法，用来检验研究者的假定是否成立。
参数检验的结果常表示为 t 值或 F 值等统计指标，这些指标可以在制定检测的同时告诉我们这些检测是否显著。
其中，t 值的大小表示两个样本之间的差别是否显著；F 值的大小表示方差是否显著。
基于参数检验可以根据样本数据，对推论进行延伸并推断总体信息状态。
三、协方差分析协方差分析是用来研究自变量对因变量的影响是否显著，同时控制与自变量无关的某些变量的干扰。
举个例子：人体中身高和体重间的关系是正相关的，但如果控制年龄变量的干扰之后，协方差分析可能会发现身高和体重间的关系并不如之前想象得那么紧密。
协方差分析可以对多个变量之间的关系进行分析和推断。
在医疗领域，随着研究越来越复杂，可能会引入多个干扰因素。
通过协方差分析，可以发现自变量对因变量的影响是否显著，并且还可以刻画各个因素对研究结果的影响程度。
四、生存分析生存分析主要是针对生命活动中发生的事件，例如人类、动物生存时间等等。
在医疗领域，生存分析主要用来研究生存时间和死亡原因的相关性，预测某疾病的患者数量，以及病人存活时间的评估等。
医学统计学方法与分析
03 统计分析方法
描述性统计分析
01
02
03
数据描述
通过图表、图形和数字描 述数据的分布、集中趋势 和离散程度。
数据探索
运用可视化手段，如箱线 图、直方图等，初步了解 数据的特征和规律。
数据变换
对数据进行对数、平方根 等变换，以满足后续分析 的需要。
推论性统计分析
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区 间估计。
05 回归分析及相关分析
回归分析基本原理
回归方程建立
通过最小二乘法等统计方 法，建立自变量与因变量 之间的线性或非线性关系 方程。
回归系数解释
回归系数表示自变量对因 变量的影响程度，可用于 预测和解释因变量的变化 。
回归模型检验
通过F检验、t检验等方法 ，检验回归模型的显著性 和自变量对因变量的影响 是否显著。
相关分析基本原理
01
相关系数计算
通过皮尔逊相关系数、斯皮尔曼 等级相关系数等方法，计算两个 变量之间的相关程度。
02
相关系数解释
03
相关分析注意事项
相关系数表示两个变量之间的线 性关系强度和方向，可用于判断 变量之间是否存在相关关系。
需要注意样本量、异常值、非线 性关系等因素对相关分析结果的 影响。
06 生存分析与时间序列分析
生存分析基本原理
生存函数与危险函数
01
描述研究对象的生存时间和死亡风险，反映研究对象的生存规
律。
生存曲线与中位生存时间
02
通过绘制生存曲线，可以直观地展示研究对象的生存情况，同
时计算中位生存时间以评估研究对象的生存水平。
生存分析模型
03
包括参数模型、非参数模型和半参数模型，用于分析影响研究
《医学统计学》学习指南
《医学统计学》课程——学习指南第一章医学统计学概论教学要求：1.能够了解“医学统计学”的概念以及统计工作的一般步骤。
2.能够解释并举例说明医学统计学中所涉及的基本概念。
3.能够识别医学资料的类型。
教学重点、难点：重点：1.统计学中的几个基本概念。
2.医学研究中常见的资料类型。
难点：1.小概率事件与小概率原理。
第二章计量资料的统计描述教学要求：1.能够了解频数分布表的编制方法及分布图的绘制，并以此描述资料的频数分布特征。
2.能够了解正态分布的概念、特征及应用，掌握标准正态分布的基本规律。
3.能够掌握各种平均数指标的计算，特点及其适用条件。
4.能够掌握各种离散趋势指标的计算，特点及其适用条件。
教学重点、难点：重点：1. 集中趋势与离散趋势指标的特点与适用范围。
2. 正态分布的基本概念和特征。
难点：1. 95%参考值范围的计算。
第三章计数资料的统计描述教学要求：1.能够识别常用相对数指标的概念和计算方法，并能举例说明。
2.能够理解应用相对数的注意事项。
3.能够了解动态数列的作用和常用指标。
4.能够了解Simpson悖论的原理和标准化率的计算方法。
教学重点、难点：重点：1.常用相对数指标的类型与计算方法。
2.应用相对数指标的注意事项。
难点：1.应用相对数指标的注意事项。
第四章统计表与统计图教学要求：1.了解统计表的基本结构和绘制的基本要求。
2.了解统计图的基本结构、绘制的基本要求。
3.能够选用正确的统计图描述数据资料。
4.能够运用统计软件绘制常用的统计图。
教学重点、难点：重点：1.错误统计表的修改。
2.常用统计图绘制及其图形选择。
难点：1.统计图的正确选用。
第五章参数估计教学要求：1.掌握样本均数（率）抽样误差基本概念及计算。
2.掌握总体均数（率）置信区间的概念和估计方法。
3.了解t分布的分布特征和应用。
4.了解标准误和标准差的区别。
教学重点、难点：重点：1. 抽样误差的概念和计算。
2. 单个总体均数置信区间和两个总体均数差的置信区间的估计方法。
本科医学统计学学习指导.doc
医学统计学复习指导第一章医学统计中的基本概念【目的要求】 1.了解：医学统计学的定义和内容 2.熟悉：统计工作的基本步骤和资料类型 3.掌握：总体与样本、参数与统计量、同质与变异、抽样误差、概率等基本概念【教学内容】 1.医学统计学的定义和内容，学习医学统计学应注意的问题 2.统计工作的基本步骤和资料类型(设计、收集资料、整理资料及分析资料) 3.统计学中的几个基本概念(总体与样本、资料的类型及概率)第二章平均水平的统计描述【目的要求】 1.了解：计量资料的频数分布表的编制方法和分布规律 2.熟悉：频数分布的两大特征和频数分布的类型 3.掌握：描述计量资料集中趋势算术均数、几何均数、中位数的计算方法和适用条件【教学内容】 1.频数分布表与频数分布图(频数分布表，连续型变量的频数分布图) 2.频数分布的两大特征和频数分布的类型 3.集中趋势的描述(算术平均数、几何平均数、中位数)第三章离散趋势的统计描述【目的要求】 1.了解：描述计量资料离散趋势的极差、四分位数间距及方差的计算方法和适用条件 2.熟悉：正态分布的概念、图形、特征和医学参考值范围的计算 3.掌握：描述计量资料离散趋势的标准差和变异系数的计算方法和适用条件；正态曲线下面积的分布规律和正态分布的应用【教学内容】 1.计量资料离散趋势的极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数的计算方法及适用条件 2.正态分布的概念、图形、特征 3.医学参考值范围的计算第四章抽样误差与假设检验【目的要求】 1.了解：抽样误差与标准误的概念 2.熟悉：标准差与标准误的区别和联系，可信区间与正常值范围的区别 3.掌握：标准误的意义、计算方法和应用，总体均数点估计、区间估计的概念和计算方法，假设检验的基本原理、基本步骤和注意事项【教学内容】 1.抽样误差与标准误的概念 2.标准误的意义、计算方法和应用 3.总体均数点估计、区间估计的概念和计算方法 4.假设检验的基本原理、基本步骤和注意事项第五章 t 检验【目的要求】 1.了解：t 分布的概念及 t 分布的图形和特征 2.熟悉：Ⅰ型错误和Ⅱ型错误及 t 界值表的查法 3.掌握：t 检验的计算与应用条件【教学内容】 1.t 分布的概念、图形、特征及 t 界值表的查法 2.t 检验的计算与应用条件(单个样本 t 检验，配对样本 t 检验，两个独立样本 t 检验) 3.t 检验中的注意事项 4.Ⅰ型错误和Ⅱ型错误第六章方差分析【目的要求】 1.了解：方差分析的前提条件和方差齐性检验 2.熟悉：方差分析多个样本均数的两两比较 3.掌握：方差分析的基本思想，各种设计方案(完全随机设计、随机区组设计、析因设计等)变异和自由度的分解方法【教学内容】 1.方差分析的前提条件 2.完全随机设计资料的方差分析，随机区组设计资料的方差分析，多个样本均数的两两比较，析因设计资料的方差分析，方差齐性检验第七章相对数及其应用【目的要求】 1.了解：标准化法的计算 2.熟悉：应用相对数时应注意的问题，医学中常用的相对数指标 3.掌握：常用相对数指标的意义和计算，率的抽样误差与区间估计【教学内容】 1.常用相对数(率、构成比、相对比) 2.应用相对数时应注意的问题 3.医学中常用的相对数指标 4.率的标准化 5.率的抽样误差与区间估计第八章χ2检验【目的要求】 1.了解：行×列表的χ2 分割法 2.熟悉：χ2 检验的基本思想 3.掌握：配对资料、四格表及行×列表资料的χ2检验方法【教学内容】 1.χ2 检验的基本思想 2.χ检验的方法(行×列表χ2 检验、四格表χ2检验、配对资料χ2检验)第九章非参数检验方法【目的要求】 1.了解：非参数统计的基本思想 2.熟悉：非参数检验的原理和应用条件，参数统计与非参数统计的区别 3.掌握：几种不同类型的资料的秩和检验【教学内容】 1.非参数统计的基本思想 2.非参数检验的原理和应用条件，参数统计与非参数统计的区别 3.几种不同类型的资料的秩和检验(配对资料的符号秩和检验，两样本比较的秩和检验，多个样本比较的秩和检验)第十章线性相关与回归【目的要求】 1.了解：最小二乘法原理 2.熟悉：相关分析与回归分析中应注意的问题 3.掌握：相关与回归的概念；相关系数与回归系数的意义和计算【教学内容】 1.相关与回归的概念 2.相关系数、等级相关系数的意义和计算 3.线性回归方程及其假设检验 4.相关分析与回归分析中应注意的问题 5.线性相关和回归的区别与联系第十一章多元线性回归与多元逐步回归【目的要求】 1.了解：多元线性回归的概念及其基本原理与方法 2.熟悉：应用统计软件包求解多个自变量的线性回归方程 3.掌握：多元回归分析结果的解释【教学内容】 1.多元线性回归的概念 2.多元线性回归的基本原理 3.多元线性回归方程的假设检验 4.应用统计软件建立线性回归方程 5.多元线性回归分析的注意事项第十二章统计表与统计图【目的要求】 1.了解：统计表的种类和常用的统计图 2.熟悉：各种图形的绘制方法 3.掌握：统计表的基本结构和要求，统计图形的选择、制图原则【教学内容】 1.统计表的基本结构和要求 2.统计表的种类 3.常用的统计图及制图原则复习题及答案第一章医学统计中的基本概念一、单向选择题1. 医学统计学研究的对象是A. 医学中的小概率事件B. 各种类型的数据C. 动物和人的本质D. 疾病的预防与治疗E．有变异的医学事件2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体E．依照随机原则抽取总体中的部分个体3. 下列观测结果属于等级资料的是A．收缩压测量值 B．脉搏数C．住院天数 D．病情程度E．四种血型4. 随机误差指的是A. 测量不准引起的误差B. 由操作失误引起的误差C. 选择样本不当引起的误差D. 选择总体不当引起的误差E. 由偶然因素引起的误差5. 收集资料不可避免的误差是A. 随机误差B. 系统误差C. 过失误差D. 记录误差E．仪器故障误差答案: E E D E A二、简答题1.常见的三类误差是什么？应采取什么措施和方法加以控制？[参考答案]常见的三类误差是：（1）系统误差：在收集资料过程中，由于仪器初始状态未调整到零、标准试剂未经校正、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，可造成观察结果倾向性的偏大或偏小，这叫系统误差。
统计学思路——医学统计资料
* 变量(variable)在搜集资料时，首先要根据研究目的确定同质观察单位，再对每个观察单位的某项特征进行测量或观察，这种特征称为变量。
如“身高”、“体重”、“疗效”、“性别”、“职业”等都是变量。
变量的观察结果或测量值称为变量值，变量按其值的性质可分为数值变量(numerical variable)和分类变量（categorical variable）。
数值变量的变量值是定量的，表现为数值的大小，通常是使用仪器或某种尺度测定出来的，多有度量衡单位。
如身高（cm）、体重（kg）、心律（次/分）、住院天数（日）、血压（mmHg）等。
由数值变量的测量值组成的资料称为数值变量资料（计量资料或定量资料）。
大多数的数值变量为连续型变量，如身高、体重、血压等；而有的数值变量的测定值只是正整数。
如心率、白细胞计数等，在医学统计学中把它们也视为连续型变量。
分类变量表现为互不相容的类别或属性，亦称定性变量。
分类变量又可分为无序与有序两类。
1、无序分类变量是所分类别或属性之间无程度和顺序上的差别。
如性别（男、女）；血型（O、A、B、AB）等。
无序分类变量的分析应先按类别分组，然后清点各组的观察单位数，编制分类资料的频数表，所得资料为无序分类变量资料（计数资料或定性资料）。
它又有二项分类资料和多项分类资料之分。
1）二项分类资料：仅有两种类别或属性。
如性别（男、女），化验结果（阴、阳性）等。
2）多项分类资料：两种以上的类别或属性。
如血型（O、A、B、AB），职业（工人、农民、商人、干部、军人、教师…）等。
2、有序分类变量是各类别或属性之间有程度上的差别。
如尿糖化验结果按-、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、好转、无效、恶化分组。
有序分类变量的分析应先按等级顺序分组，然后清点各组的观察单位数，编制各等级的频数表，所得资料为有序分类变量资料（等级资料）。
除以上资料外，医学研究中还有角度（如脑电图）、季节月份、时间等周而复始的资料，在医学统计中称其为圆形分布资料。
医学研究数据的统计学分析指南-update
– 数据分析阶段指导数据分析方法的选择
• 因变量是分类变量 • 因变量是数值变量 • 建立正确的统计学分析模型
10
• 不同教育水平糖尿病 病人的血糖控制效果： 消除性别、年龄、治 疗方法（饮食、口服 药物、胰岛素）
• HbA1C=教育水平、治 疗方法、性别、年龄
相 关 分 析 ， c2 检验
生存时间
生存分析
20
4.不同研究设计和数据类型的数据分析方法 选择
变量类型
两组比较
数值变量 t检验
研究设计类型
两组以上比 实验前后比 重复测量
较
较
两变量间的联系
方差分析
配对t检验
重复测量 的方差分 析
线性回归， Pearson相关系数
分类变量 c2检验
c2检验
配对c2检验
• Good for showing parts of a whole
• Do not use 3-D
• 6 categories or less
Sample Size by Center
Arizona South Dakota Oklahoma
33
Chart: Poor Example
Figure 1. Sample Distribution by Center
–数值变量，numerical (continuous) variable –分类变量，categorical (nominal) variable –有序变量，ordinal variable –生存时间，survival variable
19
因变量
自变量
数值变量
分类变量
专业基础课-《医学统计学》课程教学大纲
《医学统计学》教学大纲适用对象：药学专业本科生(学分：2 学时：36)一、课程的性质和任务医学统计学是开展医学研究的重要手段，是认识和揭示医学领域里各种数量特征的科学分析方法，是使医学科研得以成功的一种重要辅助工具。
医学统计学的主要内容包括医学统计学的基本概念、基本原理和基本方法及研究设计的部分内容。
本课程通过讲授、课堂实习、课堂讨论等教学方式，使学生熟悉统计的基本理论、掌握统计方法的应用，加深对基本理论和基本概念的理解。
目的让学生建立统计学的观念，培养统计学的思维，学会从不确定性、机遇、风险和推断的角度去思考医学问题，以提高自身的科学素质和科学研究能力。
二、相关课程的衔接本门课程的先修课程是：高等数学、计算机基础。
三、教学的基本要求1、掌握医学统计学的基本原理、基本概念和基本统计方法。
理论课着重讲授教材的重点、难点，启发和帮助学生自己阅读教材和参考资料，培养学生独立思考能力及自学能力。
2、掌握医学资料的正确整理方法，统计图表的绘制及注意事项，常用统计指标的计算方法、选用原则。
初步掌握使用计算机软件计算常用统计指标。
3、培养学生正确的统计思想，培养学生分析医学资料的初步技能，为同学今后从事医学教学、科研、临床等工作打下坚实的基础。
四、教学方法与重点、难点教学方法：理论课以课堂讲授为主，计算机平台软件操作为辅，采用多媒体与板书结合的教学方法。
重点：医学统计学的基本原理、基本概念和基本统计方法。
难点：统计资料的分析方法五、建议学时分配六、教学方式本课程采用多媒体理论教学与上机实习相结合的方式。
主要讲授医学统计学基本原理和概念，培养学生统计学思维，通过分析各种临床案例，结合统计学软件进行上机实习过程的学习，集课堂教学、实践教学和网络教学为一体，教学环节包括课堂讲授、学生自学、上机实验以及期末考核。
课程大部分内容的讲授需要采用多媒体课件或者网络机房进行教学，并实时演示相关软件操作和网络数据库检索流程等课程的重点内容。
第一章医学统计学方法的基本概念和基本步骤
3、整理资料（data sorting）
目的是对搜集到的原始资料其系统化和条 理化，便于进一步计算统计指标和深入分 析。
资料整理前要对资料再次检查与核对，发 现缺项或错项较多的调查表，须补查或剔 除。审查无误后，设计分组。
资料整理的过程
1、对原始数据进行核对和检查。 2、设计分组。 （1）质量分组：按属性或类别归类分组； （2）数量分组:按数值大小分组。 3、按分组要求设计整理表，汇总资料。
可借助于计算机（常用软件：SPSS、SAS、 STATA）完成。
4、分析资料（data analysis）
统计描述（descriptive statistics）
是指用统计指标和适宜的统计图、统计表等方 法，描述统计资料的分布规律及其数量特征。
统计推断（inferential statistics）
2.无序分类变量 （计数资料）
定义：用定性的方法得到的资料。 按观察单位某种性质或特征分组后，再分别清点各
组观察单位的个数
特点：没有度量衡单位 多为间断性资料 变量表现为互不相容的类别或属性
例如：肤色（黑、白）——二项分类 血型（ABO）——多项分类 职业（工农兵）——多项分类 性别（男女） ——二项分类
同质基础：同一地区、同一年份、同为正常人、
无限总体
例如：研究用珍菊降压片高血压患者治疗后 的疗效
同质基础：同为高血压患者、同用珍菊降压片治疗
总体：包括设想用该药治疗的所有高血压患者的治 疗效果
这个结果没有时间和空间的限制，观察单位数
无限
无限总体
有限总体和无限总体
有限总体：总体中所包含的个体数目是可以 掌握的，有空间、时间的限制。 无限总体：没有具体的空间、时间的限制， 所包含的个体数目是未知的。（设想的、或 抽象的）
医学统计学分析基本思路指南
医学统计学分析基本思路指南第一篇：医学统计学分析基本思路指南医学统计学分析基本思路指南医学统计学的学习一定要以理解为主。
对于初学者，不必强记一大堆的公式，也不要死钻牛角尖，非要弄明白为什么这种方法叫“t检验”、“F检验”，为什么这个残差叫做“学生化残差”等等。
这些都是历史遗留问题，感兴趣的读者可以查阅统计学史。
对于只想应用的人来讲，你只要了解在什么情况下应该用什么方法，什么指标应该用于什么情形。
尽管多数统计教材都说了数据分析应该先做假设检验，然后选定统计量，然后怎么怎么。
但实际中我们拿到一堆数据的时候，不会坐在桌上先列出零假设和备择假设，也不会满座子地计算统计量。
更实际的分析思路是:（1）先确定研究目的，根据研究目的选择方法。
不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。
二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。
三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。
（2）明确数据您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书类型，根据数据类型进一步确定方法。
不同数据类型采用的统计方法也不同。
定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。
分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic 回归等。
图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。
（3）选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。
SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。
（4）统计结果的输出并非数据分析的完成。
临床医学研究数据统计分析思路概述
临床医学研究数据统计分析思路概述摘要：临床医学研究数据统计分析主要包括统计学描述和统计学推断两个部分。
统计学描述是应用统计参数和指标对变量数据进行合理描述和展示的过程，包括对定量变量数据的描述和定性变量数据的描述；统计学推断则是通过抽样来估计总体参数情况，应用“反证法”和“小概率事件”原理，由样本信息对相应总体特征进行推断的过程，包括参数估计和假设检验两个部分。
关键词：临床医学研究；数据统计；策略1临床研究数据分类的重要性临床研究数据分类不仅是统计分析的基础，而且在临床研究设计阶段的病例报告表制作和调查问卷变量选择中也起着重要作用。
对于研究数据变量“age（年龄）”“gender（性别）”“pasi(PASI，银屑病皮损面积和严重性指数）”，SPSS16.0软件分析后会给出全距、最小值、最大值、平均值、标准差和方差的描述结果，还会给出频数和构成比的描述结果。
但对于每一个变量，如何选择准确的指标来进行数据描述，这就需要研究者熟悉临床研究数据的分类。
年龄、身高、体重（体质量）和BMI（体质量指数）均属于定量变量，需选择合适的指标来描述定量变量的集中趋势和离散趋势。
描述定量变量集中趋势的指标主要包括平均值、中位数和众数，描述定量变量离散趋势的指标包括标准差、方差、全距和四分位数间距等。
如何选择合适的指标来描述定量变量，需事先知晓定量变量的分布情况：如定量变量符合正态分布或近似正态分布，BMI一般采用均数±标准差来表示；如不符合正态分布，临床研究中，统计分析方法的选择也依赖于数据分类。
其展示了治疗组和对照组患者在治疗前和治疗后4、8、12周时PASI积分的差异。
不过，数据可能存在以下问题：(1)PASI积分属于定量变量，但论文中没有交代其是否符合正态分布，直接用均数±标准差来描述是否合适？(2)PASI积分在不同时间点的比较均采用了t检验，没有考虑各评估时间点之间的相互影响。
(3)PASI积分测量有4个时间点，属于重复测量数据，应采用重复测量方差分析，探讨治疗因素、时间因素、治疗因素和时间因素的交互效应对PASI积分的影响。
医学统计学的基本原理与分析方法
医学统计学的基本原理与分析方法医学统计学是研究运用统计理论和方法来分析生物医学数据，从而得出合理结论与推断的学科。
它在医学研究、临床决策、流行病学、药物研发等方面发挥着重要作用。
本文将介绍医学统计学的基本原理与分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。
一、医学统计学的基本原理医学统计学的基本原理是基于统计学的概念与方法，在医学领域中进行应用和推广。
其核心原理主要包括概率与统计推断、样本与总体、假设检验与置信区间等几个方面。
1. 概率与统计推断：概率是衡量事件发生可能性的数学工具，在医学统计学中，我们通过概率来描述事件发生的可能性，并通过统计推断来进行更进一步的分析和推断。
2. 样本与总体：在医学研究中，我们无法获得全部个体的数据，因此需要从总体中抽取若干个体构成样本，并基于样本数据来推断总体的情况。
样本应该具有代表性和随机性，以确保推断的可靠性。
3. 假设检验与置信区间：在医学研究中，我们常常需要对一些观测数据的差异进行统计检验，判断差异是否具有显著性。
假设检验是一种基于概率的推断方法，它通过设定原假设和备择假设，计算观测数据出现的概率，进而判断结果的显著性。
置信区间则是用来估计总体参数的区间范围。
二、医学统计学的分析方法医学统计学的分析方法主要包括描述统计和推断统计两个层次。
1. 描述统计：描述统计主要用于对医学数据的分布、集中趋势和离散程度进行描述和分析。
其中，常见的描述统计指标包括均值、中位数、标准差、方差、频率等。
通过描述统计，我们可以更直观地了解数据的特征和变异情况，从而为进一步的数据分析奠定基础。
2. 推断统计：推断统计是根据样本数据对总体进行推断和判断。
常见的推断统计方法包括参数估计、假设检验和置信区间等。
参数估计用于根据样本数据估计总体的参数值，假设检验用于判断样本数据的差异是否具有显著性，置信区间用于估计总体参数的区间范围，提供了对总体特征的估计范围。
除了描述统计和推断统计，医学统计学还涉及到多元分析、生存分析、回归分析等高级方法，以应对更复杂的医学数据分析问题。
医学研究的统计数据分析和科学方法
医学研究的统计数据分析和科学方法作为一门科学，医学需要严谨的研究方法和统计数据分析来支持其发展。
在医学研究中，统计学有着重要的作用，尤其是在数据分析和研究结果的推论中。
本文将从数据准备、数据分析方法和统计学偏差等方面，探讨医学研究的统计数据分析和科学方法。
一、数据准备医学研究需要准备可靠的数据进行分析，而数据准备是分析的基础。
对于数据的获取，应当注意数据的来源和准确性。
例如，在进行对比研究时，需要确保数据的收集对象具有相同的特征，如年龄、性别等，避免不同特征之间造成噪声。
此外，数据的大小也需要被谨慎考虑，以确保分析结果的可靠性。
二、数据分析方法在进行数据分析时，需要使用科学的方法，而不是仅凭借直觉或主观意见。
常用的数据分析方法包括描述性统计和推论统计。
描述性统计用于对数据进行概括和总结，例如计算平均值、中位数、众数和标准差等。
推论统计则用于通过样本统计信息推断总体参数。
使用适当的数据分析方法可以提高研究结果的准确性和可重复性，并使得结论更为可信。
三、统计学偏差在医学研究中，统计学偏差是一种常见的问题，它可能导致分析结果与真实现实不符。
常见的统计学偏差包括选择性估计、测量偏倚、记忆偏差、信息偏差等。
为了避免统计学偏差的影响，需要对数据提供足够的信息和可靠的测量方式，并保证所选的统计方法是合适的和恰当的。
四、结论和展望医学研究需要科学方法和统计数据分析来支持其发展。
数据准备、数据分析方法和统计学偏差是医学研究的三个关键方面，需要被科学进行和规范化。
未来，医学研究还需要更多的技术创新和数据分析手段的提高，以便更好地解决医学问题和提高医疗水平。
总之，在医学研究中，科学和统计学方法是不可或缺的。
医学研究人员应该尽可能地遵循这些科学方法，并且必须注意避免可能导致统计学偏差的因素。
通过这种方式，我们可以更好地研究医学问题，提高诊疗水平，并给患者带来更好的健康。
医学研究数据分析方法指南
医学研究数据分析方法指南在医学研究中，数据分析是一个至关重要的环节，它能够揭示出研究的实质和结果，为医学科研提供可靠的依据。
本文将介绍一些常用的医学研究数据分析方法，并探讨其具体应用。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是对研究数据进行整体概括和描述的方法。
常用的统计指标有均值、中位数、标准差、频率等。
通过描述性统计分析，可以了解研究样本的基本特征，对数据有一个整体的认识。
举例来说，某项研究调查了100位患者的年龄，通过计算平均值和标准差，可以得出这一样本的年龄分布情况，进而进行更深入的数据分析。
2. 参数推断参数推断是通过样本数据对总体参数进行估计和推断的方法。
常用的参数推断方法有假设检验和置信区间估计。
假设检验适用于对研究假设的验证。
首先，提出一个原假设和一个备择假设。
然后，通过对样本数据进行统计分析，计算出一个统计量，再根据计算结果和先验知识进行判断，判断原假设是否成立。
置信区间估计是对总体参数进行估计的一种方法。
通过样本数据的分析，可以计算出一个区间范围，这个范围被称为置信区间。
通常取95%的置信水平，即有95%的把握相信总体参数在这个区间内。
3. 变量关联分析变量关联分析是通过研究数据中的变量之间的关系，来判断它们是否存在相关性的方法。
常用的变量关联分析方法有相关分析和回归分析。
相关分析用于判断两个变量是否存在线性相关关系。
通过计算相关系数来度量两个变量之间的关联程度，相关系数的取值范围为-1到1，接近-1表示负相关，接近1表示正相关，接近0表示无关。
回归分析则可以用来建立变量之间的数学模型，通过计算回归方程来预测某一变量的取值。
在医学研究中，回归分析经常被用来探究疾病和危险因素的关系，为预防和治疗提供依据。
4. 生存分析生存分析是一种研究生存时间及其与某些因素关系的方法，常用于医学领域的临床试验和流行病学研究。
生存分析的核心是生存曲线和生存率的估计。
通过生存曲线，可以了解某种疾病下患者的存活情况随时间变化的规律；通过生存率的估计，可以得到某一特定时间点上的存活率。
医学统计学的基本概念和基本步骤...
2、随机抽样的目的: 用样本信息来推断总体特征。 3、样本信息推论总体特征的前提：
（1）样本的可靠性 （2）样本的代表性：
A、样本必须遵循随机化原则； B、有足够的样本例数。
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学习“样本”定义注意5 个问题
样本 （n）
总体
4、随机抽样（random sampling），不是随 意选择（purpose selection）。
医学统计学（medical statistics）：是应用概 率论和数理统计的原理和方法，处理医学领域中数 据的变异性的一门科学和艺术，内容包括收集、整 理、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结 果。
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从定义中可发现：
1、统计学的理论基础：概率论、数理统 2、研究对象：有变异的数据或事物。 3、统计学的任务：
个观察单位的某项特征。
2、变量值（value of variable）或观察值 （observed value），亦称资料： 指对变量进行测量或观察所得的结果。
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例如： 以人为观察单位调查3岁儿童的生长发育情况，
➢ 儿童的性别是特征，即变量，它分为男性和女 性；
➢ 儿童的身高是特征，即变量，可分为高、矮， 其变量值就是测量得的身高是多少cm？
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第一节 医学统计学方法的基本概念
一、总体（population）和样本（sample） （一）总体:根据研究目的所确定的同质的所有观察对
象某项变量值的集合。
（1）有限总体(finite population) ：如某地区Ⅱ 期高血压病人总体
（2）无限总体(infinite population) ：如，空气 中SO2含量浓度总体。
医疗数据分析方法指南
医疗数据分析方法指南导言：在医疗领域，数据分析是一项关键工作，能够提供有价值的洞察力和决策支持。
然而，由于医疗数据的复杂性和多样性，正确选择合适的分析方法变得尤为重要。
本文将为您提供医疗数据分析的方法指南，帮助您在这个领域取得成功。
一、数据清洗与准备1. 数据收集：从医院、诊所或其他医疗机构中收集数据，并确保数据采集方式符合相关法规和伦理要求。
2. 数据清洗：处理数据中的缺失值、异常值和错误值，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，确保数据的一致性和可比性。
二、描述性统计分析1. 描述性统计指标：计算数据的均值、中位数、标准差等基本统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。
2. 频次分析：计算不同取值的频率和比例，以获得数据的分布情况。
3. 相关性分析：计算变量之间的相关系数，以评估它们之间的关联关系。
三、预测性分析1. 回归分析：利用回归模型预测与其他变量之间的关系，可以用于预测病情的发展、药物疗效等。
2. 分类与聚类分析：将数据进行分类或聚类，以识别潜在的模式或群体，有助于疾病风险评估和治疗方案制定。
3. 时间序列分析：分析数据的趋势、季节性和周期性，为未来的趋势预测提供依据。
四、机器学习方法1. 监督学习：使用有标签的数据训练模型，然后用模型来预测未标记数据的结果，如支持向量机(SVM)和随机森林(Random Forest)。
2. 无监督学习：使用无标签的数据发现隐藏的模式或结构，如聚类分析和关联规则挖掘。
3. 强化学习：通过与环境的交互来学习最佳策略，对于优化临床护理和医院管理非常有价值。
五、数据可视化与报告1. 数据可视化：使用图表、图形和地图等方式将数据呈现出来，以直观地传达数据的信息和洞察。
2. 报告撰写：将数据分析的结果整理成报告或演示文稿，并以清晰简洁的方式向相关人员传达结果。
六、隐私与安全考虑在进行医疗数据分析时，隐私与安全是至关重要的。
必须遵循相关法规和政策，保护患者的隐私和数据安全。
1110医学统计学基础与科研分析思路
内容
医学统计学基础知识 实验设计 科研资料的分析思路
第一部分
医学统计学基础知识
内容
一、医学统计学的定义 二、统计学中的基本概念 三、统计工作的步骤 四、常见的抽样分布 五、描述性指标 六、总体参数的估计 七、假设检验
一、医学统计学的定义
统计学（statistics）是认识社会和自然界中随 机现象的数量特征的一门科学。
➢ 自然界中存在的各种现象可归纳为两类： 必然现象在一定条件下必然发生的现象。 （一定条件下其发生与否是确定的）
随机现象在同一条件下进行实验，一次实验 结果不确定，而在一定数量的重复试验后呈 现统计规律性的现象。
industry
医学统计学的定义
government business
the natural world
基本概念
- 变量 (variable)搜集资料时，先要根据研究 目的确定同质观察单位，再对每个观察单位 的某项特征进行测量或观察，这种特征称为 变量。
- 变量值(value of variable) 变量的观察结果 或测量值称为变量值，亦称为资料(data）
- 变量按其值的性质可分为不同类型。
变量
分类变量也可数量化：有序分类变量可用0、1、2、3、 4表示；无序分类变量可用哑变量（dummy variable） 表示。
总体与样本
基本概念
总体（population）根据研究目的所确定的 同质研究对象中所有观察单位某变量值的集 合。总体所包含的范围随研究目的的不同而 变化。
在医学科学研究中，研究对象可以是人、实验动物、 微生物等；观察单位可以是一个地区、一个家庭、 一个人、一只眼睛、一个细胞株、一个基因片段等。
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医学统计学分析基本思路指南
医学统计学的学习一定要以理解为主。
对于初学者，不必强记一大堆的公式，也不要死钻牛角尖，非要弄明白为什么这种方法叫“t检验”、“F检验”，为什么这个残差叫做“学生化残差”等等。
这些都是历史遗留问题，感兴趣的读者可以查阅统计学史。
对于只想应用的人来讲，你只要了解在什么情况下应该用什么方法，什么指标应该用于什么情形。
尽管多数统计教材都说了数据分析应该先做假设检验，然后选定统计量，然后怎么怎么。
但实际中我们拿到一堆数据的时候，不会坐在桌上先列出零假设和备择假设，也不会满座子地计算统计量。
更实际的分析思路是:
（1）先确定研究目的，根据研究目的选择方法。
不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。
二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。
三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。
（2）明确数据您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书类型，根据数据类型进一步确定方法。
不同数据类型采用的统计方法也不同。
定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。
分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。
图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。
（3）选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。
SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。
（4）统计结果的输出并非数据分析的完成。
一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。
但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理专业结论。
下面是本人简单总结的常用方法的选择，可供读者参考。