〖医学〗常用医学统计方法--医学统计方法概述
医学统计学方法概述
医学统计学方法概述
医学统计学是一门重要的学科,它在医学研究和临床实践中扮演着不可或缺的角色。医学统计学方法帮助医生和研究人员分析和解释大量的医学数据,以便有效地评估治疗效果、探索疾病机制、预测疾病风险等。在本文中,我们将概述医学统计学方法的基本概念、常用技术和应用场景,以期能为读者提供一个全面的了解。
一、基本概念
1.1 统计学基础
在深入了解医学统计学方法之前,我们需要了解一些基本的统计学概念。统计学是研究数据收集、分析和解释的科学,包括描述统计和推断统计两个重要的分支。描述统计主要用于对已有数据进行总结和描述,例如计算平均值、标准差、频率等。而推断统计则是通过对样本数据的分析来推断总体特征,并进行相关假设检验和置信区间估计。
1.2 医学统计学的特点
医学统计学与传统统计学略有不同,它在数据处理和分析时需要考虑医学领域的特殊性。医学数据通常具有复杂性、异质性和随机性,因此医学统计学方法需要能够适应这些特点并提供准确可靠的结果。
二、常用技术
2.1 描述统计方法
描述统计方法用于总结和描述数据的基本特征,包括中心趋势和离散
程度的度量。常见的描述统计方法有均值、中位数、众数、标准差、
百分位数等。这些指标能够帮助我们了解数据的分布情况和变异程度,为进一步的分析提供基础。
2.2 推断统计方法
推断统计方法则用于通过对样本数据的分析来对总体进行推断。常见
的推断统计方法有假设检验、置信区间估计和回归分析等。其中,假
设检验能够帮助我们确定两个或多个样本之间是否存在显著差异;置
信区间估计则用于对总体参数进行区间估计,反映了估计结果的不确
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法
1连续性资料
1.1 两组独立样本比较
1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。
1.1.2 资料不符合正态分布,(1)可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1.1.3 资料方差不齐,(1)采用Satterthwate 的t’检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。
1.2 两组配对样本的比较
1.2.1 两组差值服从正态分布,采用配对t检验。
1.2.2 两组差值不服从正态分布,采用wilcoxon的符号配对秩和检验。
1.3 多组完全随机样本比较
1.3.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。
1.3.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Kruscal-Wallis法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成组的Wilcoxon检验。
1.4 多组随机区组样本比较
1.4.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。
1.4.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用符号配对的Wilcoxon检验。
常用医学统计的分析方法
04
生存分析
生存函数的估计
估计生存时间
通过医学数据,估计每个患者的生存时间,通常以月、 年为单位。
计算生存率
根据生存时间,计算患者的生存率,以百分比表示。
绘制生存曲线
将患者的生存时间与生存率绘制成曲线,直观展示患 者的生存情况。
生存函数的比较
比较不同组别生存率
将患者按照某些特征分组,比较各组之间的生存率差异。
参数估计
参数估计
01
根据样本数据推断总体参数的过程,包括点估计和区间估计两
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种方法。
点估计
02
利用样本统计量直接估计总体参数的值,如样本均数、样本率
等。
区间估计
03
基于样本统计量,给出总体参数的可能取值范围,如置信区间。
假设检验
假设检验
通过设立假设并检验假设是否成立, 对总体参数作出推断的过程。
假设设立
通过统计学方法,可以揭示数据内在的规律和趋势,帮助 我们更好地理解疾病的发病机制、治疗效果和预后情况。
指导临床决策
通过统计学方法,可以对临床数据进行科学分析,为医生 制定治疗方案和评估治疗效果提供依据,提高临床决策的 科学性和准确性。
医学统计的应用领域
临床研究
卫生管理
在临床研究中,医学统计方法被广泛应用于 试验设计、数据收集、数据分析等方面,为 新药研发、疾病诊断和治疗提供科学依据。
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。
医学统计学方法
医学统计学方法
1. 引言
医学统计学是医学研究中不可或缺的一门学科,它通过应用统计学的原理和方法,对医学数据进行收集、整理、分析和解释,从而为医学研究提供可靠的依据。本文将介绍医学统计学的基本概念、常用方法以及在医学研究中的应用。
2. 医学统计学的基本概念
2.1 总体与样本
在医学研究中,我们通常关注的是一个特定人群或物体的某种特征。这个人群或物体称为总体,而从总体中选取出来的一部分个体则称为样本。通过对样本进行观察和测量,我们可以对总体进行推断。
2.2 参数与统计量
参数是描述总体特征的数值,例如总体均值、方差等。由于很难获得总体所有个体的数据,我们通常通过样本来估计参数。样本所得到的数值称为统计量,例如样本均值、样本方差等。
2.3 假设检验与置信区间
在医学研究中,我们经常需要判断某种治疗方法是否有效、某种因素是否与疾病有关等。假设检验是一种常用的统计方法,它通过对样本数据进行分析,判断总体参数是否符合某种假设。置信区间则是对总体参数的估计范围。
3. 常用的医学统计学方法
3.1 描述统计学
描述统计学是对数据进行整理、总结和展示的方法。常用的描述统计学方法包括:频数分布表、直方图、散点图等。这些方法可以帮助我们了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。
3.2 推断统计学
推断统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法。常用的推断统计学方法包括:参数估计和假设检验。参数估计可以帮助我们估计总体参数,并给出其置信区间;假设检验可以帮助我们判断某个假设是否成立。
3.3 生存分析
生存分析是研究个体发生某个事件(如死亡、复发)所需时间的方法。常用的生存分析方法包括:生存函数曲线、危险比(hazard ratio)等。生存分析可以帮助我们评估治疗效果、预测疾病进展等。
医学统计学方法统计学图表
医学统计学方法统计学图表在医学研究中,统计学方法和统计学图表被广泛应用于数据分析和结果呈现。通过合理选择和运用各种统计学方法和图表,研究人员可以更好地理解和传达研究中的数据和结论。本文将介绍一些常用的医学统计学方法和统计学图表,并探讨它们的应用和使用要点。
一、医学统计学方法
1. 描述性统计学方法
描述性统计学方法是对数据进行概括和总结的方法。常用的描述性统计学方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。这些方法可以通过对数据的集中趋势、离散程度等进行统计和计算,从而对数据进行更加准确和全面的描述。
2. 推断性统计学方法
推断性统计学方法是通过对样本数据进行分析和推断,得出对总体的推断结论。其中包括假设检验和置信区间两种方法。假设检验用于检验研究设想是否成立,而置信区间则用于估计总体参数的范围。
3. 相关性分析
相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系强度和方向。常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。这些方法可以帮助研究人员了解不同变量之间的相关性,并提供对数据进行进一步分析和解释的线索。
4. 方差分析
方差分析是用于比较两个或多个样本均值是否存在显著性差异的方法。其中包括单因素方差分析和多因素方差分析。方差分析可以帮助
研究人员确定不同变量对于结果的影响程度,并进行差异比较和结果
解释。
二、统计学图表
1. 条形图
条形图是一种常用的展示分类变量和数量变量之间关系的图表。它
通过绘制不同类别的长条来直观地显示各个类别的数量差异。条形图
可以帮助研究人员比较不同类别之间的差异,并进行数据分析和决策。
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。
常用医学统计的分析方法
2
线性回归
建立一个线性方程,揭示自变量与因变量之间的线性关系。
3
多元回归
分析多个自变量与因变量之间的关系,控制其他因素的影响。
生存分析
生存曲线
了解受试对象在给定时间内 存活的概率。
生存率
计算特定时间内的生存概率, 如1年生存率、5年生存率等。
危险比
比较不同组别之间的生存概 率,并评估因素对生存的影 响。
利用样本数据对总体假设进行检验,帮助我们做出统计推断。
2 置信区间
使用样本数据估计总体参数,并计算出一个包含真实参数的区间。
3 配对样本
用于比较同一样本在不同条件下的差异,如治疗前后的差异。
相关性与回归分析
1
相关性分析
衡量两个变量之间的关联程度,如Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
多变量分析
方差分析
逻辑回归
比较多个组别之间的均值差异, 识别可能影响结果的因素。
用于预测和描述二分类因变量 的统计方法。
Cox比例风险模型
评估多个协变量对生存分析结 果的影响。
案例研究与应用
1
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实例分享
深入探讨医学统计分析的实际案例,带您从理论到实践。
2
练习机会
通过应用所学方法解决真实场景中的问题,巩固知识。
名义变量
医学研究中常用的数据统计方法
医学研究中常用的数据统计方法
1.描述统计:
描述统计是通过描述、汇总和展示数据的特征来对数据进行分析。常
用的描述统计方法包括:
-平均数:用于衡量一个数据集的集中趋势,计算方法是将所有数据
相加然后除以数据的个数。
-中位数:将数据按照从小到大的顺序排列,位于中间的值即为中位数,用于描述中间值的位置。
-众数:在数据集中出现次数最多的数值,可以用于描述数据的模式。
-方差和标准差:用于描述数据的离散程度,方差是样本偏离均值的
平方和的平均值,而标准差是方差的平方根。
-频率分布表和直方图:将数据按照一定的区间进行分类,并统计各
个区间内数据的个数或频率,用于展示数据的分布情况。
2.推断统计:
推断统计是根据从样本获得的数据对总体进行推断和判断。常用的推
断统计方法包括:
-参数估计:通过样本数据估计总体参数的值,例如使用样本平均数
估计总体平均数。
-假设检验:用于判断样本观测值是否支持一些假设的正确性。常用
的方法包括t检验、F检验和卡方检验等。
-置信区间:给出参数估计的上下限,表示估计值的不确定性范围。
例如给出95%的置信区间意味着有95%的把握总体参数位于这个区间内。
-相关分析:用于分析两个或多个变量之间的关系,例如皮尔逊相关
系数可用于衡量两个连续变量之间线性关系的强度。
-回归分析:用于建立变量之间的数学关系模型,例如线性回归可用
于描述一个自变量与一个因变量之间的线性关系。
3.生存分析:
生存分析是研究人口中一些事件(如死亡、复发等)发生的概率和影响
因素的统计方法。常用的生存分析方法包括:
-生存函数:生存函数描述了在一些特定时间点之前没有发生事件的
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法
1连续性资料
1.1 两组独立样本比较
1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。
1.1.2 资料不符合正态分布,(1)可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1.1.3 资料方差不齐,(1)采用Satterthwate 的t’检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。
1.2 两组配对样本的比较
1.2.1 两组差值服从正态分布,采用配对t检验。
1.2.2 两组差值不服从正态分布,采用wilcoxon的符号配对秩和检验。
1.3 多组完全随机样本比较
1.3.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。
1.3.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Kruscal-Wallis法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成组的Wilcoxon检验。
1.4 多组随机区组样本比较
1.4.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。
1.4.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用符号配对的Wilcoxon检验。
常用的医学统计方法
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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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 通过统计方法估计精品,PPT也可通过增大样本使其减少。
(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 随随机机事事件件发发生生的的可概能率性在精大0品~PP小1T之的间数,值即,0常≤P用≤l。符号P表示。
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。
精品PPT
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。
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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。
常用医学统计学方法汇总
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法
1连续性资料
1.1 两组独立样本比较
1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。
1.1.2 资料不符合正态分布,(1)可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1.1.3 资料方差不齐,(1)采用Satterthwate 的t’检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1.2 两组配对样本的比较
1.2.1 两组差值服从正态分布,采用配对t检验。
1.2.2 两组差值不服从正态分布,采用wilcoxon的符号配对秩和检验。
1.3 多组完全随机样本比较
1.3.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果
为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD 检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。
1.3.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Kruscal-Wallis法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成组的Wilcoxon 检验。
1.4 多组随机区组样本比较
1.4.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果
为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD 检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。
1.4.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验
医学常用统计方法
医学常用统计方法
医学常用的统计方法包括:
1. 描述统计学:描述统计学用于总结和展示医学数据的基本特征,如均值、中位数、标准差、范围等。
2. 推断统计学:推断统计学用于从样本数据中推断总体的特征,包括参数估计和假设检验。参数估计用于估计总体参数的值,例如利用样本均值估计总体均值。假设检验用于检验关于总体参数的假设,例如检验两个样本均值是否相等。
3. 相关分析:相关分析用于研究变量之间的相关关系,包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
4. 方差分析:方差分析用于比较多个样本之间的均值差异,例如单因素方差分析和多因素方差分析。
5. 回归分析:回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系,包括一元线性回归和多元线性回归等。
6. 生存分析:生存分析用于研究时间至事件发生的概率,包括生存函数、生存率和生存分布函数等。
7. 交叉表分析:交叉表分析用于研究不同变量之间的关系,包括卡方检验和列联分析等。
医学研究中经常将这些统计方法结合使用,以便更全面地分析和解释研究结果。
医学统计方法概述
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的指标, 取值范围为-1到1之间。
峰态系数
描述数据分布峰态程度的指标, 取值范围为负无穷到正无穷之间 。
03
推论性统计
概率与概率分布
概率
01
描述随机事件发生的可能性大小。
概率分布
02
描述随机变量取值的可能性和取值概率。
离散型随机变量和连续型随机变量
03
离散型随机变量取值是离散的,连续型随机变量取值是连续的。
广泛应用于医学、社会科学、 经济学、心理学等领域的数据 分析和统计处理。
有多种版本可供选择,可以从 官方网站下载试用或购买正式 版。
SAS软件介绍
简述
SAS(Statistical Analysis System)是一款功能强 大的统计分析软件,被广泛应用于商业、政府和学 术界。
应用领域
广泛应用于医学、生物统计学、金融分析、市场 营销等领域的数据分析处理。
03
02
随机原则
样本应随机抽取,以减少系统误差。
客观性原则
数据分析应遵循客观性原则,避免 主观臆断。
04
02
描述性统计
频数分布
01
02
03
频数分布
将数据按照一定的分类标 准进行分组,并统计每个 组内的数据个数。
频数分布表
将频数分布的结果整理成 表格,以便于查看和比较。
常用医学统计方法
量大小分组两种。
(1)按性质分组 (2)按数量分组
一般以分10-15组为宜。
(1)按性质分组
吸烟与肺癌的成组病例对照研究资料整理表
吸烟史
肺癌病人
对照
合计
有
688
650
1338
无பைடு நூலகம்
21
合计
709
59
80
709
1418
表8-1 药物A与药物B的疗效分析
三组116~岁,分组明确。
第三节 统计学的几个常用术语及统计方法选择
一、常用术语
1、变量和个体变异
根 据 研 究 目 的 确 定 的 观 察 单 位 (observation unit)也称观察对象,或个体。观察单位的某项特 征称为变量(variable)。变量的观察结果称为变量 值(value of variable)。
根据分析的需要,各类变量间可以互相转 换。但原始资料应尽量保存数值变量,以便分 析资料时可根据需要进行转换。
例9.1(P155),某市某年调查的120名8岁男 孩身高(cm)资料。
2、定性变量(categorical variable)
也称分类变量,即按某种属性或类别分组, 所得的各组变量值个数称为定性变量。表现为互 不相容的类别或属性。
根据各类别之间有无程度上的差别又分为无序分 类(unordered categories)和有序分类(ordinal categories)变量,有序分类又称等级资料。
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法
1连续性资料
1.1 两组独立样本比较
1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。
1.1.2 资料不符合正态分布,(1)可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1.1.3 资料方差不齐,(1)采用Satterthwate 的t’检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。
1.2 两组配对样本的比较
1.2.1 两组差值服从正态分布,采用配对t检验。
1.2.2 两组差值不服从正态分布,采用wilcoxon的符号配对秩和检验。
1.3 多组完全随机样本比较
1.3.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。
1.3.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Kruscal-Wallis法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成组的Wilcoxon检验。
1.4 多组随机区组样本比较
1.4.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果
为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。
1.4.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用符号配对的Wilcoxon检验。
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⌒ SARS、禽流 感面前 竟束手 无策, 在糖尿 病、癌 症、心 脑血管 疾病、 尿毒症 等相当 多疾病 面前更 是不得 不求助 或借助 中医治 疗。一 个是疗 效不确 实,一 个是有 些甚至 相当多 疾病无 法治疗 ,这就 是中西 医学结 合的缘 由。然 而,由 于二者 是两套 理论、 两股道 上跑的 车,风 马牛不 相及, 从理论 上讲就 没薪
2020/10/8
本文档下载后可以修改编辑,欢迎下载收藏。
2020/10/8
,成为世界医学史上的主流。
可见中西医学,一个是以“功能人” 为概念 的独特 的哲学 医学理 论体系 ,一个 是以“ 解剖人 、肉体 人”为 概念的 新兴的 现代医 学科学 理论体 系,二 者都不 是以完 整人为 研究对 象的科 学,从 理论讲 二者都 不是科 学的, 势必影 响各自 发展。 事实也 证明这 一切, 中医长 期停滞 不前、 疗效也 不确实 。西医 尽管发 展到目 前的基 因分子 层次, 但疾病 发病率 居高不 下,对 绝大部 分疾病 发病原 因认识 不清、 ⒉
2020/10/8
二、资料的类型
1、定量变量(numerical variable)
也称数值变量或计量资料,即用定量方法测 得的变量值称为定量变量。表现为数值的大小, 常有度量衡单位。
2、定性变量(categorical variable)
也称分类变量,即按某种属性或类别分组,所 得的各组变量值个数称为定性变量。表现为互不 相容的类别或属性。
同质(homogeneity)是指被研究指标(变量)的影 响因素相同。在统计学中可以把同质理解为除处 理因素外,影响被研究指标较大的、可以控制的主 要因素尽可能相同。
变异(variation)同质基础上的个体差异称为变 异。 2020/10/8
2、总体和样本 总体(population)是根据研究目的而确定的同
而大于0(
)。0 小P概率1事件习惯上是指概率
(
)的事P件。0.05
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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。
根据样本变量值计算出来的指标称为统计 量(statistic)。例如样本均数、样本标准差、样 本率。
根据各类别之间有无程度上的差别又分为无序分 类(unordered categories)和有序分类(ordinal categories)变量,有序分类又称等级资料。
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根据分析的需要,各类变量间可以互相转换。 但原始资料应尽量保存数值变量,以便分析资料 时可根据需要进行转换。
例9.1(P155),某市某年调查的120名8岁男 孩身高(cm)资料。
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三、整理资料(data sorting)
1、资料的录入和清理
资料录入前后初步的清理是核实,其次是发现异 常值。
2、资料的分组
主要方法有按变量的性质分组和按变量的数 量大小分组两种。
(1)按性质分组
(2)按数量分组
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一般以分10-15组为宜。
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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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二、搜集资料(data collBiblioteka Baiduction) 按照设计要求,原则是及时、准确、完整
地收集原始数据。 1、病历 2、日常医疗工作记录 3、临床检查与化验记录 4、疾病监测报表 5、专题研究
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第三节 统计学的几个常用术语及统计方法选择
一、常用术语
1、变量和个体变异
根 据 研 究 目 的 确 定 的 观 察 单 位 ( observation unit)也称观察对象,或个体。观察单位的某项特征 称为变量(variable)。变量的观察结果称为变量值 (value of variable)。
У
Ю砺厶 逑 - 东方医学和西方医学(即西医)的融 合形成 现代系 统医学 。该体 系所涉 及的一 切问题 不管从 广度上 ,还是 从深度 上,都 应该远 远超过 现有的 中西医 学理论 ,并将 现有中 西医学 理论纳 入自己 的理论 框架范 围之内 。为了 肩负起 这一历 史使命 ,原创 人生、 医学理 论体系 ——灵 魂医学 soul medicine应运而生,她不但从 宏观上 或战略 上圆满 解释并 解决了 存在于 人类医 学及人 文社会 科学史 上的一 切疑难 模糊问 题,而 且还能 够使人 们得以 启迪人 生,不 得不重 新认识 人类自 身、不 得不重 新认识 人类赖 以生存 的这个 多维世 界对象 的医学 科学, 故不能 解现今 医学分 为传统 医学、 基于“ 生物-医 学模
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
( 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,
质观察单位的全体。 总体又分有限总体和无限总体。 样本(sample)是按随机化原则从总体中抽出
的部分观察单位的某变量值的集合。
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3、抽样和抽样误差 抽样是指从总体选取样本的过程。 抽样研究是从总体中随机抽取部分观察单位,
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
(2)按数量分组 例9.1(P155),某市某年调查的120名8岁男孩
身高(cm)资料。
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注意分组时界限要明确。 如:第一组112~114岁,第二组114~116岁,第
三组116~118岁,界限不明确。 又如:第一组112~岁,第二组114~岁,第三组
116~岁,分组明确。
常用医学统计方法 医学统计方法概述 第一节 医学统计学 在临床医学中的作用和意义
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一、医学统计学
1、统计学
统计学(statistics)是研究数据搜集、整理与 分析的科学,是认识社会和自然现象数量特征的 重要工具。
2、医学统计学
统计学在医学研究领域的应用称为医学统 计学。
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。