常用的医学统计方法课件
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《医学统计学》完整课件课件
医学研究中其他因素的考虑
研究设计
研究设计是医学统计学中的重要因素,应合理地考虑研 究设计。
研究对象的选择
在医学研究中,应合理地选择研究对象,以确保研究结 果的可信度。
06
医学统计学案例分析
二型糖尿病合并脑梗死的危险因素研究
01
研究பைடு நூலகம்的
探讨二型糖尿病合并脑梗死的危险因素,为预防和治疗提供科学依据
医学统计学是医学生的必修课程,培养医学生 的统计思维和数据处理能力。
医学统计学的发展历程
起源与发展
医学统计学起源于19世纪中叶的英国,当时主要用于医学研究和医疗数据的统计分析。
不断扩展的应用领域
随着医学科学的发展,医学统计学的应用领域不断扩展,涉及到流行病学、公共卫生、临床试验等方面。
方法和理论创新
研究结果
发现多个生物标记物与常见疾病 相关,如高血压、糖尿病等,为 疾病的预防和治疗提供新靶点。
THANK YOU.
模型选择
根据数据特征和实际需求,选择合适的模型。
模型评估
通过交叉验证、ROC曲线等手段对模型进行评估,以便了解模型的准确性和 稳定性。
05
医学统计学的挑战与解决方案
数据缺失与数据完整性的保持
缺失数据
对于缺失的数据,应了解其产生的原因,并合理地利用 它们进行分析。
数据完整性
数据的完整性是指数据的准确性和可靠性,应采取措施 来确保数据的准确性。
2023
《医学统计学》完整课件
目 录
• 医学统计学概述 • 医学统计学的核心概念 • 医学统计学在医学研究中的应用 • 医学统计学的数据处理 • 医学统计学的挑战与解决方案 • 医学统计学案例分析
01
2024版全新《医学统计学》完整ppt课件
THANKS
感谢观看
协方差分析
在方差分析的基础上,引入协变量, 以消除其对观察变量的影响,从而 更准确地评估控制变量对观察变量 的效应。
05
医学统计图表与可视化技术
统计图表的类型及特点
条形图
用于展示分类数据,可直观比较 各类别之间的差异。
折线图
用于展示时间序列数据或连续性 数据的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系, 可判断是否存在相关性。
森林图
用于展示多组数据的比较结果,可直观比较各组之 间的差异和联系。绘制时需选择合适的统计方法和 图形类型,如t检验或方差分析,并将结果以森林图 的形式呈现出来。
06
医学统计学在临床研究中的应用
临床试验设计与评价
01
02
03
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉 设计、析因设计等,确保 试验的科学性和可比性。
参数估计
讲述点估计、区间估计 的方法及评价标准。
假设检验
介绍假设检验的基本思 想、步骤及常见错误类
型。
方差分析
阐述方差分析的基本原 理、假设条件及常用方
法。
常用统计指标与参数
01
02
03
04
描述性统计指标
介绍均数、中位数、众数、标 准差等描述性统计指标的计算
方法及意义。
推断性统计参数
讲解置信区间、假设检验中的 检验统计量、P值等推断性统
箱线图
用于展示一组数据的分布情况,可观察数据的中心 趋势、离散程度和异常值。绘制时需计算数据的四 分位数、中位数和异常值,并将它们以箱线图的形 式呈现出来。
ROC曲线图
用于评估诊断试验的准确性,可判断试验的灵敏度 和特异度。绘制时需计算不同临界值下的灵敏度和 特异度,并绘制出ROC曲线,计算出曲线下面积 (AUC)以评估试验的准确性。
医学统计学(统计图表)ppt课件
案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率,比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等,提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据,挖掘潜在规律和
关联,为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数,可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设,根据样 本数据对原假设进行检验,判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大,说明待评价试验的诊断价值越高。同时,AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值,以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外,AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数,为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果,计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标,灵敏度为纵坐标,将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上,连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值,其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时,说明待评价试验完全无效; 当AUC=1时,说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用
医学统计学课件PPT
(variable)、变量值(value of variable)
(1)、 研究单位(unit) :研究中的个体 (individual),是根据研究目的确定的。
二、统计学中的几个基本概念
例如:研究7岁男孩身高的正常值范围 研究大学生视力 研究水污染情况 研究细胞变性 研究肝癌的地区分布
一个人 一只眼睛 一毫升水 一个细胞 一个地区
二、统计学中的几个基本概念
• 实验者
投掷次数
• Hu Pingcheng 1
• Hu Pingcheng 2
• Hu Pingcheng 3
• Hu Pingcheng 4
• Hu Pingcheng 5
• Hu Pingcheng 6
• Hu Pingcheng 7
• Buffon
4040
• K.Pearson
• 同质:同长沙市、同7岁、同男孩、同无 影响身高的疾病。
二、统计学中的几个基本概念
• (2)、变异 (variation)
• 变异 (variation):同质研究单位中变 量值间的差异。
• 例如:1)长沙市2004年7岁男孩身高有 高有矮
•
2)相同的药方治疗相同的疾病的
病人,疗效有好有坏
二、统计学中的几个基本概念
• 特点:1)不可避免性
•
2)有统计规律性
二、统计学中的几个基本概念
• 产生原因: • 个体差异(生物变异)
二、统计学中的几个基本概念
• 6、频率(relative frequency)、概率 (probability)、小概率事件
.(1)、频率(relative freguency): 一次随机试 验有几种可能结果,在重复进行试验时,个别 结果看来是偶然发生的,但当重复试验次数相 当多时,将显现某种规律性。例如,投掷一枚 硬币,结果不外乎出现“正面”与“反面”两 种,现在,我们看一掷币模拟试验:
(1)、 研究单位(unit) :研究中的个体 (individual),是根据研究目的确定的。
二、统计学中的几个基本概念
例如:研究7岁男孩身高的正常值范围 研究大学生视力 研究水污染情况 研究细胞变性 研究肝癌的地区分布
一个人 一只眼睛 一毫升水 一个细胞 一个地区
二、统计学中的几个基本概念
• 实验者
投掷次数
• Hu Pingcheng 1
• Hu Pingcheng 2
• Hu Pingcheng 3
• Hu Pingcheng 4
• Hu Pingcheng 5
• Hu Pingcheng 6
• Hu Pingcheng 7
• Buffon
4040
• K.Pearson
• 同质:同长沙市、同7岁、同男孩、同无 影响身高的疾病。
二、统计学中的几个基本概念
• (2)、变异 (variation)
• 变异 (variation):同质研究单位中变 量值间的差异。
• 例如:1)长沙市2004年7岁男孩身高有 高有矮
•
2)相同的药方治疗相同的疾病的
病人,疗效有好有坏
二、统计学中的几个基本概念
• 特点:1)不可避免性
•
2)有统计规律性
二、统计学中的几个基本概念
• 产生原因: • 个体差异(生物变异)
二、统计学中的几个基本概念
• 6、频率(relative frequency)、概率 (probability)、小概率事件
.(1)、频率(relative freguency): 一次随机试 验有几种可能结果,在重复进行试验时,个别 结果看来是偶然发生的,但当重复试验次数相 当多时,将显现某种规律性。例如,投掷一枚 硬币,结果不外乎出现“正面”与“反面”两 种,现在,我们看一掷币模拟试验:
《医学统计学》PPT课件
提高医学研究的科学性和准确性
02
通过医学统计学的应用,可以对医学数据进行更科学、更准确
的分析和推断,从而提高医学研究的科学性和准确性。
为医学决策提供科学依据
03
医学统计学可以为医学决策提供科学依据,如制定卫生政策、
评价医疗质量等。
医学统计学的研究对象与内容
研究对象
医学统计学的研究对象主要是人体及与 人体健康有关的各种具有不确定性的数 据。
配对设计
将实验对象按照一定条件进行配对,再 随机分配到不同处理组,比较配对组之 间的差异。
随机区组设计
将实验对象按照区组进行划分,每个区 组内再随机分配到不同处理组,比较区 组间的差异。
重复测量设计
对同一实验对象在不同时间或条件下进 行重复测量,比较不同时间或条件下的 差异。
04
医学统计学的应用
临床试验中的统计学应用
样本量不足问题
01
样本量过小,导致结果不稳 定,缺乏代表性;
02
样本量不足,无法检测到真 实的效应或关系;
03
样本量计算不准确,未能充 分考虑变异度和效应大小。
数据处理不当问题
01
数据清洗不彻底,存在异常值、缺失值或重复数据 ;
02
数据转换不合理,导致信息损失或失真;
03
数据分析方法选择不当,未能充分利用数据信息。
VS
研究内容
医学统计学的研究内容包括统计设计、数 据收集、整理、分析、推断以及统计方法 的选择和应用等。其中,统计设计是医学 统计学的基础,数据收集是医学统计学的 前提,数据整理是医学统计学的关键,数 据分析是医学统计学的核心,统计推断是 医学统计学的目的。
02
医学统计学的基本概念
图文《医学统计学》PPT课件
步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别,包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别,包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别,多用于分类资料的统计分 析。
特点
以医学为背景,以数据为基础, 运用统计学方法揭示医学现象的 数量特征和规律。
发展历程及现状
发展历程
医学统计学经历了从描述性统计到推 断性统计,再到现代多元统计分析的 发展历程。
现状
随着计算机技术的发展和大数据时代 的到来,医学统计学在医学研究和实 践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务
研究对象
样本量
样本中所包含的个体数目 。
随机抽样与非随机抽样
随机抽样
按照随机原则从总体中抽取样本的方法,保证每个个体被抽 中的机会相等。
非随机抽样
根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法,可能导致 选择偏倚。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。定量数据包括连续型数据和离散型 数据,定性数据包括分类数据和顺序数据。
医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务
医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分 析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02
医学统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别,包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别,包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别,多用于分类资料的统计分 析。
特点
以医学为背景,以数据为基础, 运用统计学方法揭示医学现象的 数量特征和规律。
发展历程及现状
发展历程
医学统计学经历了从描述性统计到推 断性统计,再到现代多元统计分析的 发展历程。
现状
随着计算机技术的发展和大数据时代 的到来,医学统计学在医学研究和实 践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务
研究对象
样本量
样本中所包含的个体数目 。
随机抽样与非随机抽样
随机抽样
按照随机原则从总体中抽取样本的方法,保证每个个体被抽 中的机会相等。
非随机抽样
根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法,可能导致 选择偏倚。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。定量数据包括连续型数据和离散型 数据,定性数据包括分类数据和顺序数据。
医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务
医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分 析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02
医学统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
常用医学统计方法课件
量,其变量值是用定量方法测量的,通常具有一定 的度量衡单位 1.连续型变量 2.离散型变量
一、变量
(二)分类变量
分类变量(categorical variable)又称定性
变量或名义变量,其变量值是用定性方法得到的。
通常按事物的属性或类别进行分类,然后清点个数
所得到的数值,如性别、血型、职业等 1.无序分类变量 2.有序分类变量
一、计量资料的频数分布
(一)频数分布表 某地2009年测量102名成年男性的血红蛋 白(g/L),数据如下,试编制血红蛋白的频
数表
109 103 111 116 115 113
130 125 124 128 129 128
143 138 144 138 141 143
118 121 122 123 119 120
统计量(statistic)是从总体中随机抽取样 本,对样本观测数据进行统计分析所得的统计指 标。统计量用英文字母表示
五、误差
误差(error)指观察值与真值之间的差 别,统计学中的误差指样本统计量与总体参
数之间的差别
1.系统误差 2.随机测量误差 3.随机抽样误差
六、频率与概率
频率(frequency):在相同条件下重复进行某 试验,一个事件出现的次数和试验次数之比,称为这 个事件在这次试验中出现的频率 概率(probability):当试验次数很大时,该 频率将趋近于一个较稳定的常数,这个常数即该事件 发生的概率 小概率事件特指发生概率P≤0.05或P≤0.01的事 件,即发生的可能性很小
值与最小值之差
本例极差R=173-103=70(g/L)
一、计量资料的频数分布
(一)频数分布表 1.频数分布表的编制 (2)确定组数、组距及组段
一、变量
(二)分类变量
分类变量(categorical variable)又称定性
变量或名义变量,其变量值是用定性方法得到的。
通常按事物的属性或类别进行分类,然后清点个数
所得到的数值,如性别、血型、职业等 1.无序分类变量 2.有序分类变量
一、计量资料的频数分布
(一)频数分布表 某地2009年测量102名成年男性的血红蛋 白(g/L),数据如下,试编制血红蛋白的频
数表
109 103 111 116 115 113
130 125 124 128 129 128
143 138 144 138 141 143
118 121 122 123 119 120
统计量(statistic)是从总体中随机抽取样 本,对样本观测数据进行统计分析所得的统计指 标。统计量用英文字母表示
五、误差
误差(error)指观察值与真值之间的差 别,统计学中的误差指样本统计量与总体参
数之间的差别
1.系统误差 2.随机测量误差 3.随机抽样误差
六、频率与概率
频率(frequency):在相同条件下重复进行某 试验,一个事件出现的次数和试验次数之比,称为这 个事件在这次试验中出现的频率 概率(probability):当试验次数很大时,该 频率将趋近于一个较稳定的常数,这个常数即该事件 发生的概率 小概率事件特指发生概率P≤0.05或P≤0.01的事 件,即发生的可能性很小
值与最小值之差
本例极差R=173-103=70(g/L)
一、计量资料的频数分布
(一)频数分布表 1.频数分布表的编制 (2)确定组数、组距及组段
医学医学统计学PPT课件
样本量估算
根据研究目的、效应大小、显著性水平 和把握度等因素,合理估算所需样本量。
随机化方法
介绍简单随机化、分层随机化、整群随 机化等随机化方法,以确保试验组和对 照组的可比性。
数据分析与解读
运用统计学方法对试验数据进行描述性 统计、推断性统计和生存分析等,正确 解读分析结果。
观察性数据分析与处理
误差和提高实验效率。
方差分析基本思想
将总变异分解为组间变异和组内变 异,通过比较组间变异与组内变异 的相对大小,推断各因素对结果的 影响是否显著。
方差分析步骤
建立假设、计算检验统计量、确定P 值、作出推断结论。
04
医学统计学在医学研究中 的应用
临床试验设计与分析
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉设计、析因设 计等,以及各种设计类型的优缺点和适 用场景。
03
样本容量
样本中所包含的个体数目。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性, 可以是定量的或定性的。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和 定性数据,其中定量数据又可分为 离散型和连续型。
统计பைடு நூலகம்与抽样分布
03
统计量
用于描述样本特征的数值,如样本均值、 样本标准差等。
抽样分布
由样本统计量所形成的分布,用于推断总 体参数。常见的抽样分布有t分布、F分布 和卡方分布等。
03
多重比较与假设检验的误用
Hochberg校正
02
01
控制FDR(False Discovery Rate) 的方法
统计模型的选择与评估
统计模型的选择
1
2
根据研究目的和数据类型选择合适的统计模型
常用医学统计方法基本概念与步骤 PPT课件
样本均数>总体均数
属于抽样误差 √
属于本质差异
样总样本体本 455%205%%
以近视率为例
属于抽样误差 ? 属于本质差异 ?
样本
样本
属于一个
45%
25%
总体吗?
以近视率为例
样本具备“代表性”应遵循的原则
(1)随机抽样: 总体中每一个体被抽取的机会相同
(2)样本含量适宜: 太小代表性差,太大则调查费力
某医院将糖尿病患者随机分为两组,每组30人。 分别给予不同的医护方法,以比较疗效。
(1)研究开始以前,两组对象是 否要求相同?如何反映?
某医院将糖尿病患者随机分为两组,每组30人。 分别给予不同的医护方法,以比较疗效。
(2)两组对象相同,疗法不同,治 疗以后观察两组血糖:
均数相等,怎么判断? 均数不等,怎么判断?
属于抽样误差——疗效相同 属于本质区别——疗效不同
经样本观察的结果,如何判断?
健康人群的血细胞均数低于某病患者 样本的血细胞均数。
甲地人群的某病发病率高于乙地人群 的该病发病率。
高血压患者的血压平均值治疗以后呈 现下降。
抽样误差? 本质区别?
统计推断
讨论二
⑴ 指出下列可能由变异导致的现象: ⑵ 指出下列可能由抽样误差导致的现象: ⑶ 指出下列可能存在真实不同的现象。
个体之间的差异如果属于同质,称为变异。
变异是有规律的! 以成人舒张压为例,相距均数75mmHg太远则属 于血压异常。
低血压区 血压正常范围 高血压区
60
75
90 mmHg
医学正常值范围是统计学根据事物变异规律计算所得
卫生领域中的变异现象
同同 服一为 用份健 同样康 样品人 剂(,量空但的气身药、高物食、,物肺但、活患血量者液、 的)血 疗,细 效测胞 、试数 副、 方代反法应谢或、物人药含不物量同的、,血…测浓…得度都某、可物能…质不…浓一都度样可都能可不能一不样一样
《医学统计学》完整课件超级经典
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2023
《医学统计学》完整课件超级经典
contents
目录
医学统计学基础知识医学统计方法及应用医学统计软件与应用
01
医学统计学基础知识
医学统计学是统计学在医学中的应用
医学统计学是统计学的一个重要分支,是运用统计学的理论和方法,研究医学领域中的数据收集、整理、分析和推断的一门学科。
医学统计学的特点
假设检验是医学统计学中常用的一种方法,用于检验假设是否成立。
医学统计学的基本概念
概率
图表
假设检验
统计量
02
医学统计方法及应用
频数分布
集中趋势
变异程度
描述性统计方法
t检验
用于比较两组或多组数据的均值是否存在显著差异,包括独立样本t检验和配对样本t检验。
卡方检验
用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异,包括独立样本卡方检验和配对样本卡方检验。
软件特点
医学统计软件具有专业性、易用性、多功能性和交互性等特点。
软件发展
医学统计软件行业发展迅速,不断推陈出新,为医学研究提供更多更好的工具。
01
02
03
软件简介
SPSS是医学统计学中最常用的统计分析软件之一,其全称是Statistical Package for the Social Sciences,即社会科学统计软件包。
功能特点
SPSS具有界面友好、操作简便、易学易用、功能强大等特点,可以处理大规模数据,进行各种统计分析,如描述性统计、回归分析、方差分析等。
应用领域
SPSS在医学领域应用广泛,如医学研究、医学教育、医学管理等。
SPSS在医学统计中的应用
软件简介
Excel是Microsoft公司开发的电子表格软件,具有强大的数据处理和分析功能,也是医学统计学中常用的软件之一。
2023
《医学统计学》完整课件超级经典
contents
目录
医学统计学基础知识医学统计方法及应用医学统计软件与应用
01
医学统计学基础知识
医学统计学是统计学在医学中的应用
医学统计学是统计学的一个重要分支,是运用统计学的理论和方法,研究医学领域中的数据收集、整理、分析和推断的一门学科。
医学统计学的特点
假设检验是医学统计学中常用的一种方法,用于检验假设是否成立。
医学统计学的基本概念
概率
图表
假设检验
统计量
02
医学统计方法及应用
频数分布
集中趋势
变异程度
描述性统计方法
t检验
用于比较两组或多组数据的均值是否存在显著差异,包括独立样本t检验和配对样本t检验。
卡方检验
用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异,包括独立样本卡方检验和配对样本卡方检验。
软件特点
医学统计软件具有专业性、易用性、多功能性和交互性等特点。
软件发展
医学统计软件行业发展迅速,不断推陈出新,为医学研究提供更多更好的工具。
01
02
03
软件简介
SPSS是医学统计学中最常用的统计分析软件之一,其全称是Statistical Package for the Social Sciences,即社会科学统计软件包。
功能特点
SPSS具有界面友好、操作简便、易学易用、功能强大等特点,可以处理大规模数据,进行各种统计分析,如描述性统计、回归分析、方差分析等。
应用领域
SPSS在医学领域应用广泛,如医学研究、医学教育、医学管理等。
SPSS在医学统计中的应用
软件简介
Excel是Microsoft公司开发的电子表格软件,具有强大的数据处理和分析功能,也是医学统计学中常用的软件之一。
【医学统计课件】-基本概念和常用统计方法
回顾医学统计的重要性和应用领域,理解医学统计对医学研究的作用和重要性。
医学统计课件——基本概 念和常用统计方法
了解医学统计的重要性和应用领域,学习统计学基本概念和常用统计方法, 了解样本调查、描述性统计、统计推断、变量关系、多样本比较等内容。
简介:医学统计的重要性
1 科学决策
通过统计分析数据,医学统 计帮助医生、研究员和决策 者做出科学的医学决策。
2 研究设计
医学统计是医学研究设计、 数据收集和分析的重要工具。
医学统计学常见软件简介以及审查临床统 计文献
1
常见软件
介绍SPSS、R、Excel等医学统计常用软件。
临床统计文献
2
审查和评估临床研究中的统计方法和结 果。
医学统计学的未来发展方向及 新技术介绍
展望医学统计学未来的发展方向,如大数据分析、机器学习和人工智能在医 学统计中的应用。
总结:医学统计在医学研究中的作用及重 要性
变量之间的关系
相关分析
分析两个变量之间的关联程度和 相关性。
回归分析
探索一个或多个自变量对因变量 的影响。
生存分析
评估个体存活时间与其特征之间 的关系。
多样本比较
1 方差分析
比较两个或多个样本的均值是否有显著差异。
2 卡方检验
用于比较分类变量的分布情况。
医学统计应用中常见的偏差及消除方法
选择偏差
3 结果评估
医学统计评估治疗效果和结果,帮助改进医疗实践。
统计学基本概念
总体和样本
了解总体和样本的概念,样 本是从总体中选取的一部分 个体。
变量和测量尺度
掌握变量的定义和测量尺度, 包括名义、顺序、间隔和比 例尺度。
概率分布
医学统计课件——基本概 念和常用统计方法
了解医学统计的重要性和应用领域,学习统计学基本概念和常用统计方法, 了解样本调查、描述性统计、统计推断、变量关系、多样本比较等内容。
简介:医学统计的重要性
1 科学决策
通过统计分析数据,医学统 计帮助医生、研究员和决策 者做出科学的医学决策。
2 研究设计
医学统计是医学研究设计、 数据收集和分析的重要工具。
医学统计学常见软件简介以及审查临床统 计文献
1
常见软件
介绍SPSS、R、Excel等医学统计常用软件。
临床统计文献
2
审查和评估临床研究中的统计方法和结 果。
医学统计学的未来发展方向及 新技术介绍
展望医学统计学未来的发展方向,如大数据分析、机器学习和人工智能在医 学统计中的应用。
总结:医学统计在医学研究中的作用及重 要性
变量之间的关系
相关分析
分析两个变量之间的关联程度和 相关性。
回归分析
探索一个或多个自变量对因变量 的影响。
生存分析
评估个体存活时间与其特征之间 的关系。
多样本比较
1 方差分析
比较两个或多个样本的均值是否有显著差异。
2 卡方检验
用于比较分类变量的分布情况。
医学统计应用中常见的偏差及消除方法
选择偏差
3 结果评估
医学统计评估治疗效果和结果,帮助改进医疗实践。
统计学基本概念
总体和样本
了解总体和样本的概念,样 本是从总体中选取的一部分 个体。
变量和测量尺度
掌握变量的定义和测量尺度, 包括名义、顺序、间隔和比 例尺度。
概率分布
《医学统计学》完整课件,超级经典!!!
STATA在医学统计学中的应用
要点一
统计分析功能全面
要点二
强大的绘图功能
STATA提供了多种统计和数据分析方 法,包括描述性统计、回归分析、方 差分析、元线性回归等。
STATA支持多种绘图方式,包括直方 图、散点图、条形图等,方便用户快 速呈现数据和结果。
要点三
医学统计学专用模块
STATA提供了医学统计学相关的模块 ,可进行医学数据的整理和分析,包 括生存分析、多因素方差分析、随机 效应模型等。
研究设计的原则
包括对照原则、随机原则、重复原则、均衡原则等。
观察性研究
观察性研究的定义
观察性研究是一种非实验性的研究方法,通过收集和分析现有数据或观察现有实践来探讨因果关系。
观察性研究的分类
观察性研究包括描述性研究、相关性研究和队列研究等。
观察性研究的优点和局限性
优点是可以在自然状态下观察研究对象,获得真实情况;局限性是无法控制外部变量,存在偏倚和混杂因素的影响。
变量与数据类型
变量
可变的数值或分类数据,用于描述研究对象的特征和属性。
数据类型
根据数据的特征,将数据分为不同的类型,如计数、测量、有序等。
描述性统计分析
数据描述
使用统计指标对数据进行概括和总结,如均值、中位数 、方差等。
图表展示
使用图表展示数据的分布特征和规律,如直方图、箱线 图等。
推论性统计分析
概率分布与抽样分 布
概率分布是指随机变量取值对 应的概率分布。抽样分布则是 从总体中抽取样本后,样本统 计量的分布情况。
参数估计与假设检 验
参数估计是通过样本数据对总 体参数进行估计的方法。假设 检验则是根据一定假设条件, 利用样本数据对总体参数进行 假设检验的方法。
常用医学统计方法课件
其变量值构成样本,用样本信息来推断总体特征。 由于抽样所造成的样本指标与总体指标的差
异称为抽样误差(sampling error)。 抽样误差是抽样研究不可避免的,但有一定
的规律性。
2020/2/27
4、概率和小概率事件 概率(probability)是反映某一事件发生的可
能性的大小,常用符号P表示。其值在0和1之间
医学统计学与生物统计学、卫生统计学是 统计学原理和方法在互有联系的不同学科领域 的应用,三者间有少许区别,但无截然界限。
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二、医学统计学在临床医学中的应用及意义 1、临床科研设计 2、对搜集资料的内在规律进行分析 3、为医务工作者阅读科技文献和撰写科研论 文提供工具
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( 0P1)。概率等于1的事件是必然事件,概
率等于0的事件是不可能事件,随机事件的概率
小于1,而大于0( 0P1)。小概率事件习惯 上是指概率( P0.05)的事件。
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5、参数与统计量 根据总体资料计算得到的指标称为参数
(parameter)。例如总体均数、总体标准差、总 体率等。
第二节 统计工作的基本步骤
统计工作的基本步骤通常分为四步:(研究) 设计、搜集资料、整理资料和分析资料。
一.研究设计(design) 设计一般包括专业设计和统计设计。专业设
计即确定调查题目、内容等。统计设计包括资料 收集、整理与分析。
统计设计包括资料收集、整理与分析全过程 的统计设想和科学安排。
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实验三要素:处理因素、受试对象、实验效应 设计四原则:对照、随机化、重复、盲法
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二、搜集资料(data collection) 按照设计要求,原则是及时、准确、完整
异称为抽样误差(sampling error)。 抽样误差是抽样研究不可避免的,但有一定
的规律性。
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4、概率和小概率事件 概率(probability)是反映某一事件发生的可
能性的大小,常用符号P表示。其值在0和1之间
医学统计学与生物统计学、卫生统计学是 统计学原理和方法在互有联系的不同学科领域 的应用,三者间有少许区别,但无截然界限。
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二、医学统计学在临床医学中的应用及意义 1、临床科研设计 2、对搜集资料的内在规律进行分析 3、为医务工作者阅读科技文献和撰写科研论 文提供工具
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( 0P1)。概率等于1的事件是必然事件,概
率等于0的事件是不可能事件,随机事件的概率
小于1,而大于0( 0P1)。小概率事件习惯 上是指概率( P0.05)的事件。
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5、参数与统计量 根据总体资料计算得到的指标称为参数
(parameter)。例如总体均数、总体标准差、总 体率等。
第二节 统计工作的基本步骤
统计工作的基本步骤通常分为四步:(研究) 设计、搜集资料、整理资料和分析资料。
一.研究设计(design) 设计一般包括专业设计和统计设计。专业设
计即确定调查题目、内容等。统计设计包括资料 收集、整理与分析。
统计设计包括资料收集、整理与分析全过程 的统计设想和科学安排。
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实验三要素:处理因素、受试对象、实验效应 设计四原则:对照、随机化、重复、盲法
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二、搜集资料(data collection) 按照设计要求,原则是及时、准确、完整
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例如:检测XX社区高血压病人的情况。
计量资料
计数资料
等级资料
全社区测量
高血压的人数
高血压分ⅠⅡⅢ级
5.变量:
变量 ----无论用何种方式搜集资料,都要先确定观察
单位,然后对每个观察单位的某项特征进行测定和观
察,这种被观察单PPT学位习交的流 特征称为变量。
8
(二)总体与样本
1.总体:
根据研究目的确定的同质观察单位(研究对象)的 全体,实际上是某一变量值的集合。
9
随机抽样的方法很多,有单纯随机抽样、整群抽样、 系统抽样、分层抽样等。凡是抽样研究就会存在抽样 误差,即样本指标值与总体指标值总有差异。 如:省级课题“冻疮未溃药水治疗冻疮未溃期临床 疗效的研究” 采用Excel 中的“随机数发生器”抽样。
采用DPS“试验设计”中的“完全随机分组”抽样。
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按研究者是否对观察对象施加干预(即处理因素),
研究设计可分为调查设计和实验设计两大类。无论是
调查设计,还是实验设计均包括专业设计和统计学设
计两个方面,专业设计是运用专业理论技术知识进行
设计,统计学设计是运用统计学知识和方法进行设计。
总体可分为有限总体(观察单位数有限)和无限总 体(观察单位数无限)两类。
2.样本:
是从总体中随机抽取有代表性的部分个体,个体数 的多少称样本含量或样本例数。
由于直接研究总体往往是不可能的,故而大多采用
抽样研究,通过样本信息来推断总体特征。所谓随
机抽样,就是总体中每个个体都有均等机会被抽取,
抽到谁都具有一定PPT学的习交偶流 然性。
⑵理论误差(方法误差):这是由于测量所依据
的理论公式本身的近似性,或实验条件不能达到
理论公式所规定的要求,或者是实验方法本身不
完善所带来的误差。例如测量血压时方法欠正确,
没有考虑到情PPT绪学习对交流血压的影响等。
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2.随机测量误差 :
这种误差是偶然机遇所致,故无方向性,对同一
样品多次测定,结果有高有低,不完全一致。随
可利用DPS对P样PT学本习交的流 量进行估计。
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估计总体均数时样本的含量:
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12
估计总体均数时样本的含量:
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(三)误差
任何周密设计的科学研究,都不可能没有误差。医学 研究中的误差通常指测量值与真实值之差,其中包括 系统误差、随机测量误差和抽样误差,即样本指标与 总体指标之差。随机测量误差及抽样误差都属于随机 误差,其中抽样误差是统计学研究和处理的重要内容。
第三章 常用的医学统计方法
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1
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一、卫生统计学的基本概念
(一)统计资料的分类
卫生统计资料一般分为三大类,即 计量资料、计数资料和等级资料。 不同类型的资料选用不同的统计指 标和统计分析方法。根据分析需要, 各类资料可进行相互转化。
计量资料
统计资料 计数资料
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1.系统误差 :
系统误差不是偶然造成的,而是某种必然因素所 致,具有一定的方向性。其特点是观察结果一贯 性的往一边偏,要高都高,偏低都低。
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⑴仪器误差:这是由于仪器本身的缺陷或没有按 规定条件使用仪器而造成的。如仪器的零点不准, 仪器未调整好,外界环境(光线、温度、湿度、 电磁场等)对测量仪器的影响等所产生的误差。
5
2.计数资料
计数资料----将全体观察单位按某种性质或类别进行 分组,然后清点各组中的例数,这样得到的数据称 为计数资料,也称为分类变量。计数资料一般没有 度量衡单位,其变量值是定性的,表现为互不相容 的类别或属性,是一种间断性的资料。
例如,对某社区三个分区的正常人、高血压患者的 调查。
PP.计量资料
计量资料----用度量衡的方法测定每个观察单位的某 项研究指标量的大小,所得的数据(即测量值)称 为数值变量。
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4
数值变量通常是有度量衡的,属于连续性资料。描 述计量资料常用的统计指标有平均数、标准差等; 统计分析方法有u检验、t检验、方差分析等。
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%,这时可以说,某药治愈某病的可能性,即概率为
80%。统计中许多结论都是带有概率性的。统计学将
发生概率P≤0.05或P≤0.01的事件,称为小概率事件,表
示某事件发生的可PP能T学习性交流很小。
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二、卫生统计学的基本步骤
(一)计划与设计,即制定调查研究和实(试) 验研究的计划
计划是开展研究工作的前提和依据。一个全面完整的 计划应包括研究设计和组织管理两方面的内容,即资 料搜集、整理和分析全过程总的设想和安排。
10
大样本数量的选择方法:
一般来说,从临床的角度来说,大样本一般应为 120例以上,至少也应是30例。
在发表论文时,其样本数最好是在60例以上。
还要根据总体的大小来估计。 如高血压的治疗,最好就120例以上,因为在人群 中患高血压的人数很多; 用药物治疗冻疮,30例以上就可以了,因为其患 病人数在我们湖南省十分有限,而且还与冬季的 寒冷有关,影响因素较大,如随着生活水平的提 高,保暖的措施加强等。
机测量误差是不可避免的,再精确的测量仪器也
会存在误差,但只要将误差控制在一定的允许范
围内,读出的PPT数学习据交流就可以使用。
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3.抽样误差 :
在抽样研究中,即使消除了系统误差,控制了随 机测量误差,样本统计量和总体参数之间仍会存 在差别。这是由于个体变异造成的,系抽样机遇 所致,是客观存在,不可避免的。抽样误差可以 通过统计方法PPT估学习计交流,也可通过增大样本使其减少。 17
6
3.等级资料
等级资料----将全体观察单位按照某种性质的不同程 度分为若干组,分别清点各组中观察单位的个数, 这种数据资料称为等级资料。
如观察繁缕降压汤治疗原发性高血压的效果,以每 个患者为观察单位,结果分为显效、有效、无效三 个等级。
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4.说明:
根据分析需要,各类资料可以互相转化。
(四)概率与频率
概率是对总体而言,频率是对样本而言。概率是指某
随机事件发生的可能性大小的数值,常用符号P表示。
随机事件发生的概PP率T学习在交流0~1之间,即0≤P≤l。
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频率是指一次试验结果计算得到的样本率。如用某药
治疗200个病人,其治愈率为80%,这是一个频率指标;
若经过多次试验和许多人的治疗,其治愈率稳定在80