[课件]《医学统计学》COX模型(同济医学院)PPT
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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
《医学统计学》完整课件
确保受试者在医学统计学研究中的权 益得到充分尊重，遵循知情同意原则
，不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保 密，防止数据泄露和滥用，确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则，合理选择受试 者，避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
1 2
数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理，确保数据安全； 同时定期备份数据，防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中，医学统计学用于分析试验 数据，评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中，医学统计学用于分析 疾病分布和影响因素，为预防和控制疾病 提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域，医学统计学用于监测和 评估公共卫生状况，制定和评估公共卫生 政策。
在生物统计学中，医学统计学用于研究生 物学数据的分布和变化规律，为生物学研 究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响，常用方法有Cox比例风险模型和 分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型，用于研究多个因素对生存时间的影响，并给出相 对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层，然后在各层内进行统计分析，以 探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类，确 保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术，对数据进 行深入分析和挖掘，得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求，撰写研究报告或论文 ，客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数 据安全
，不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保 密，防止数据泄露和滥用，确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则，合理选择受试 者，避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
1 2
数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理，确保数据安全； 同时定期备份数据，防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中，医学统计学用于分析试验 数据，评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中，医学统计学用于分析 疾病分布和影响因素，为预防和控制疾病 提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域，医学统计学用于监测和 评估公共卫生状况，制定和评估公共卫生 政策。
在生物统计学中，医学统计学用于研究生 物学数据的分布和变化规律，为生物学研 究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响，常用方法有Cox比例风险模型和 分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型，用于研究多个因素对生存时间的影响，并给出相 对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层，然后在各层内进行统计分析，以 探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类，确 保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术，对数据进 行深入分析和挖掘，得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求，撰写研究报告或论文 ，客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数 据安全
《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
医学统计学 PPT课件
实践
LOGO 观察单位
observations
个体individuals 住院号 年龄 身高 体重 住院天数
2025655 27 165 71.5
5
2025653 22 160 74.0
5
2025830 25 158 68.0
6
2022543 23 161 69.0
5
2022466 25 159 62.0
假设检验的基本步骤
第一步：提出检验假设(又称无效假设null hypothesis, H0) 和备择假设(alternative hypothesis, H1)。
H0：假设两总体均数相等，即样本与总体或样本与样本 间的差异是由抽样误差引起的。
H1：假设两总体均数不相等，即两样本与总体或样本与 样本间存在本质差异。
适用于独立样本t检验的资料
例 分别测得15名健康人和13名Ⅲ度肺气肿患者痰中α1抗胰 蛋白酶含量（g/L）如表5-3所示，问健康人与Ⅲ度肺气肿患 者α1抗胰蛋白酶含量是否不同？
H0：1 2 H1 : 1 2 0.05
n1 15, X1 1.9333, S1 0.8112,n2 13, X2 4.3231, S2 1.1069
2.计算检验统计量
n 12， d 0.0033 ， S d 0.01497
t d 0 0.0033 0 0.764 S d / n 0.01497 / 12
v n 1 11
3.确定 P值，做出推断
查 t界值表， t0.05 / 2,11 2.201,0.764 2.201, P 0.05, 在 0.05 的水准上不拒绝 H 0，尚不能认为两种方法 测定结果不同。
LOGO 观察单位
observations
个体individuals 住院号 年龄 身高 体重 住院天数
2025655 27 165 71.5
5
2025653 22 160 74.0
5
2025830 25 158 68.0
6
2022543 23 161 69.0
5
2022466 25 159 62.0
假设检验的基本步骤
第一步：提出检验假设(又称无效假设null hypothesis, H0) 和备择假设(alternative hypothesis, H1)。
H0：假设两总体均数相等，即样本与总体或样本与样本 间的差异是由抽样误差引起的。
H1：假设两总体均数不相等，即两样本与总体或样本与 样本间存在本质差异。
适用于独立样本t检验的资料
例 分别测得15名健康人和13名Ⅲ度肺气肿患者痰中α1抗胰 蛋白酶含量（g/L）如表5-3所示，问健康人与Ⅲ度肺气肿患 者α1抗胰蛋白酶含量是否不同？
H0：1 2 H1 : 1 2 0.05
n1 15, X1 1.9333, S1 0.8112,n2 13, X2 4.3231, S2 1.1069
2.计算检验统计量
n 12， d 0.0033 ， S d 0.01497
t d 0 0.0033 0 0.764 S d / n 0.01497 / 12
v n 1 11
3.确定 P值，做出推断
查 t界值表， t0.05 / 2,11 2.201,0.764 2.201, P 0.05, 在 0.05 的水准上不拒绝 H 0，尚不能认为两种方法 测定结果不同。
[课件]Cox比例风险模型PPT
![[课件]Cox比例风险模型PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/46c2e05e27284b73f342500b.png)
变量xj暴露水平时的风险率与非暴 露水平时的风险率之比称为风险比hr (hazard ratio)：
hr= eβi
hr风险比相对危险度RR
6、
Cox模型的参数估计
Cox回归的参数估计同Logistic回 归分析一样采用最大似然估计法。其 基本思想是先建立偏似然函数和对数 偏似然函数，求偏似然函数或对数偏 似然函数达到极大时参数的取值，即 为参数的最大似然估计值。略
4、Cox比例风险回归模型
lnh(t)/ h0(t)=β1x1+β2x2+…+βpxp
参数β 1，β2…，βp称为偏回归系数 ， 由于h0(t)是未知的，所以COX模型称为 半参数模型。
COX比例风险函数的另一种形式： h(t)= h0(t)exp(β1x1+β2x2+…+βpxp)
5、 流行病学意义
2 进入统计模块 进行统计计算 点击 模型→数学模型→COX模型 解释变量 x1,x2,x3 反应变量： time 删失标记变量：CENSOR→确认 3 进入结果模块 查看结果 点击 结果
━━━━━━━━━━━━━━━━━ 参数名 估计值 标准误 u值 p值 ───────────────── X1 0.001 0.002 0.591 0.5543 X2 0.456 0.206 2.211 0.0270 X3 -1.885 0.376 5.008 0.0000 ━━━━━━━━━━━━━━━━━
表中“+”代表仍存活, X1代表白细胞 数（千个/mm3）， X2代表浸润淋巴 结程度，分为0、1、2三级, X3代表 是否有巩固治疗，1为有, 0为无。 试进行COX回归分析。
解步骤： 1 进入数据模块 此数据库已建立在
《医学统计学》完整课件 PPT
统计分析包括以下两大内容：
1.统计描述(descriptive statistics) 将计算出 的统计指标与统计表、统计图相结合，全面描述 资料的数量特征及分布规律。
2.统计推断(inferential statistics)
使
用样本信息推断总体特征。通过样本统计量进行
②数量分组，即将观察单位按其数值的大小分组，如按年龄 的大小、药物剂量的大小等分组。
3.汇总： 分组后的资料要按照设计的要求进行 汇总，整理成统计表。原始资料较少时用手工汇 总，当原始资料较多时，可使用计算机汇总。
四、分析资料 • 分析资料(analysis of data) —— 是根据设计的
要求，对整理后的数据进行统计学分析，结合 专业知识，作出科学合理的解释。
第1章绪论 目录
第一节 医学统计学的定义和内容 第二节 统计工作的基本步骤 第三节 统计资料的类型 第四节 统计学中的几个基本概念 第五节 学习统计学应注意的几个问题
第一章 绪论
第一节 医学统计学的定义和内容
• 医学统计学(medical statistics) ---是以 医学理论为指导，运用数理统计学的原理和方 法研究医学资料的搜集、整理与分析，从而掌 握事物内在客观规律的一门学科。
6.健康统计 研究人群健康的指标与统计方 法，除了用上述的某些方法外，他还有其特有 的方法，如寿命表、生存分析、死因分析、人 口预测等方法
第二节 统计工作的基本步骤
医学统计工作可分为四个步骤： 统计设计、搜集资料、整理资料和分析资料。 这四个步骤密切联系，缺一不可，任何一个步 骤的缺陷和失误，都会影响统计结果的正确性。
2.医疗卫生工作记录 如病历、医学检查 记录、卫生监测记录等。
3.专题调查或实验研究 它是根据研究目 的选定的专题调查或实验研究，搜集资 料有明确的目的与针对性。它是医学科 研资料的主要来源。
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
【医学统计学PPT】 Cox比例风险回归模型
3. 参数解释
RR
hi (t) hj (t)
h0 (t) exp 1Xi1 h0 (t) exp 1X j1
2Xi2 2X j2
p X ip p X jp
• 在任何生存时间上，一组病人的危险度都是其
参照组危险度的倍数
• j 的流行病学含义：在其他协变量不变的情况
下，协变量Xj每改变一个测量单位时所引起的 相对危险度的自然对数的改变量。
• 基本Cox模型表达式为：
h(t, X)=h0(t) exp ( 1X1+ 2X2+...+p X p)
t：生存时间 X: 与生存时间有关的协变量 h(t,X)：具有协变量X的个体在时刻t时的风险函数 h0(t)：所有危险因素为0时的基础风险率，未知。 ：Cox模型的回归系数，需要根据实际数据估计。
某恶性肿瘤的影响因素及量化值
变量
X1 X2 X3 X4 X5 X6 time
status
意义
量化值
年龄
岁
性别
女0
男1
组织学类型 低分化0 高分化1
治疗方式
传统疗法0 新疗法1
淋巴结转移 否 0
是1
肿瘤浸润程度 未突破浆膜层0 突破浆膜层1
生存时间
月
结局
截尾0
死亡1
建立SPSS数据工作表
Analyze Survival Cox Regression
Cox Regression对话框
将生存时间变量time选入Time栏 ；将状态变量status 选入Status栏，并定义数值1表示完全数据；将预后
因素X1~X6选入Covariates栏；Method：选用 Forward：LR（似然比前进法）。
优秀课件《医学统计学》
优秀课件《医学统计学》一、引言医学统计学是医学与统计学相结合的一门交叉学科，旨在通过统计学方法对医学数据进行科学分析，为临床医学、预防医学和基础医学研究提供可靠的数据支持。
随着医学研究的不断深入，医学统计学在医学领域的应用日益广泛，已成为医学专业学生和研究人员必备的基本技能。
本课件旨在介绍医学统计学的基本原理、方法及应用，帮助读者掌握医学统计学的基本知识，提高医学研究的质量和效率。
二、医学统计学的基本概念1.统计学定义：统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。
2.医学统计学定义：医学统计学是应用统计学原理和方法研究医学现象的数量规律性的一门学科。
3.统计学基本概念：总体、样本、参数、统计量、误差、概率等。
4.常用统计指标：均数、中位数、众数、标准差、变异系数、相对数等。
三、医学统计学的基本方法1.描述性统计：对数据进行整理、概括和展示，包括频数分布、图表展示、统计量计算等。
2.推断性统计：根据样本数据对总体进行推断，包括参数估计、假设检验、相关分析等。
3.实验设计：合理设计实验，提高数据质量和研究效率，包括随机化、对照、重复等原则。
4.多变量分析：分析多个变量之间的关系，包括线性回归、方差分析、聚类分析等。
四、医学统计学的应用1.临床研究：通过统计学方法分析临床数据，评价治疗效果、诊断方法等。
2.预防医学：分析疾病发生、发展和流行的规律，制定预防策略和措施。
3.基础医学研究：探索生物医学现象的数量规律，为揭示生命现象提供依据。
4.药物研发：评价药物疗效和安全性，指导新药研发。
五、医学统计学软件与应用1.常用医学统计学软件：SPSS、SAS、R、Stata等。
2.软件操作流程：数据录入、数据处理、统计分析、结果输出等。
3.软件在医学研究中的应用：数据分析、图表制作、实验设计、预测模型等。
六、医学统计学的发展趋势2.精准医学：基于个体差异的统计分析，为精准医疗提供数据支持。
3.跨学科研究：与其他学科如生物信息学、流行病学等交叉融合，拓展医学统计学的研究领域。
《医学统计学》课件完整版
实验设计
将两个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它们对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
一因素方差分析
实验设计
将一个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
05
回归分析
假设检验
单侧检验、双侧检验、方差分析、 回归分析等
假设检验中的样本量计算
样本量计算公式、样本量计算方法 等
03
实验设计与数据分析
实验设计
01
实验设计概述
介绍实验设计的概念、原则和基 本步骤。
02
实验设计的基本要 素
详细介绍实验设计的四个基本要 素，即实验因素、实验单位、实 验效应和实验误差。
03
聚类分析
总结词：分组技术
详细描述：基于数据的相似性或差异性，将 数据分为几个不同的组，组内的数据相似性 尽可能大，而不同组之间的数据相似性尽可
能小。
Logistic回归分析
总结词
二分类技术
详细描述
用于研究一个或多个自变量与二分类因变量的关系，即因变量为二分类的回归分析。
THANKS
谢谢您的观看
实验设计的类型
介绍各种实验设计的类型，包括 完全随机设计、配对设计、析因 设计等。
完全随机设计和数据分析
1 2
完全随机设计
介绍完全随机设计的概念、原则和实施方法。
数据分析方法
详细介绍数据分析的方法，包括描述性统计分 析和推断性统计分析。
3
数据分析步骤
介绍数据分析的步骤，包括数据清洗、数据整 理、数据分析和数据解释。
将两个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它们对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
一因素方差分析
实验设计
将一个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
05
回归分析
假设检验
单侧检验、双侧检验、方差分析、 回归分析等
假设检验中的样本量计算
样本量计算公式、样本量计算方法 等
03
实验设计与数据分析
实验设计
01
实验设计概述
介绍实验设计的概念、原则和基 本步骤。
02
实验设计的基本要 素
详细介绍实验设计的四个基本要 素，即实验因素、实验单位、实 验效应和实验误差。
03
聚类分析
总结词：分组技术
详细描述：基于数据的相似性或差异性，将 数据分为几个不同的组，组内的数据相似性 尽可能大，而不同组之间的数据相似性尽可
能小。
Logistic回归分析
总结词
二分类技术
详细描述
用于研究一个或多个自变量与二分类因变量的关系，即因变量为二分类的回归分析。
THANKS
谢谢您的观看
实验设计的类型
介绍各种实验设计的类型，包括 完全随机设计、配对设计、析因 设计等。
完全随机设计和数据分析
1 2
完全随机设计
介绍完全随机设计的概念、原则和实施方法。
数据分析方法
详细介绍数据分析的方法，包括描述性统计分 析和推断性统计分析。
3
数据分析步骤
介绍数据分析的步骤，包括数据清洗、数据整 理、数据分析和数据解释。
《医学统计学》课件完整版
《医学统计学》课件完整版xx年xx月xx日•医学统计学概述•医学统计学基本概念•描述性医学统计学目录•概率论与推断医学统计学•方差分析与回归分析•医学相关因素的影响•医学统计设计与数据处理01医学统计学概述定义与特点它具有多层次、多阶段和多因素的特点，涉及范围广泛。
医学统计学是统计学原理和方法在医学领域中的应用。
医学统计学是医学研究的基础，为医学研究和临床实践提供数据支持和分析方法。
1医学统计学的重要性23医学统计学是医学研究中不可或缺的工具。
它为医学研究提供数据采集、整理、分析和解释的方法。
通过医学统计学分析，可以揭示疾病发生、发展和分布的规律，为疾病预防和治疗提供科学依据。
医学统计学的历史与发展医学统计学起源于17世纪，当时主要应用于描述疾病分布和死亡率的统计。
20世纪中期以后，医学统计学得到了迅速发展，逐渐成为一门独立的学科。
随着计算机技术和生物技术的发展，医学统计学在数据挖掘、基因组学和蛋白质组学等领域的应用不断扩展。
医学统计学的应用医学统计学在临床试验设计、病因推断、疗效评价和预后分析等方面有广泛应用。
它也是公共卫生和流行病学研究的重要工具，用于监测和评估疾病流行趋势和卫生政策的效果。
此外，医学统计学还应用于药物研发、医疗器械评估和健康管理等领域。
01020302医学统计学基本概念医学统计学研究过程中，涉及的许多因素常常需要以量的方式来描述，这些因素就称为变量。
根据变量的取值是否连续，可将其分为连续型变量和离散型变量。
数据类型医学统计学中常用的数据类型包括计数数据、等级数据和测量数据。
计数数据是指只记录事物数量的多少，如手术中出血量等；等级数据则是一种有序的数据，如疾病严重程度等；测量数据则是定量测定某一对象的数值，如人体身高、体重等。
变量变量与数据类型VS用来表示随机事件发生可能性大小的数值，称为概率。
概率的取值范围为0~1，其中0表示不可能发生，1表示一定发生。
概率在医学统计学中，许多随机事件的概率分布是有一定规律的，如正态分布、二项分布、泊松分布等。
医学统计学课件PPT
向有关专家请教 ；
文献检索等.
文献检索的要点
（1）有助于认识本课题的重要性
专 业（3）了解有关研究现状 设（4）寻找可借鉴的研究方法 计
如：与****商榷类文章
（2）了解有关的既往研究工作情况
（5）注意有关的不同见解与争论。
四、医学统计工作的基本步骤
（1）对照的原则
※
统 计 设 计
对照原则，即在均衡条件下实现实验组与 对照组间科学对比的原则，它回答如何从诸多 影响因素中，分离出研究因素对实验结果的效 应问题。
论文中结果表述
表2 克山病人与健康人的血磷比较
组别 健康人 患者
例数 10 10
xs
t
p
146.5±36.44 115.0±20.55
2.381 0.029
经t检验得，t=2.381，P<0.05, 差别有 统计学意义，可以认为克山病人的血磷 与健康人不同。
五、常用的医学统计学方法
2.方差分析 例2：有三种抗凝剂（A1，A2，A3）对一标本作 红细胞沉降速度（一小时值）测定，每种抗凝剂 各作5 次，问三种抗凝剂对红细胞沉降速度的测 定有无差别？ A1：15 11 13 12 14 A2：13 16 14 17 15 A3：13 15 16 14 12
二、统计学中的几个基本概念
6、频率、概率、小概率事件 ．（1）频率: 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：
二、统计学中的几个基本概念
3、总体和样本 （1）总体：是根据研究目的确定的同 质研究单位的全体。更确切地说是同 质研究单位某种变量值的集合。 （2）样本：是总体中随机抽取的有代 表性的一部分。
《医学统计学》课件完整版
一、统计设计
设计（design）是统计工作的第一步，也是关 键的一步，是对统计工作全过程的设想和计划 安排。 统计设计－－－就是根据研究目的确定试验因 素、受试对象和观察指标，并在现有的客观条 件下决定用什么方式和方法来获取原始资料， 并对原始资料如何进行整理，以及整理后的资 料应该计算什么统计指标和统计分析的预期结 果如何等。
Best Wishes to All of You! Thank You for Listening！
医学本科生用
医学统计学
主讲 程 琮
泰山医学院预防医学教研室
The teaching plan for medical students
Professor Cheng Cong
Dept. of Preventive Medicine Taishan Medical College
数量特征及其分布规律，才是最终的研究目的。
第三节 统计资料的类型
❖ 医学统计资料按研究指标的性质一般分为定量资料、 定性资料和等级资料三大类。
一、定量资料
❖ 定量资料（quantitative data） 亦称计量资料 （measurement data），是用定量的方法测定观察单 位（个体）某项指标数值的大小，所得的资料称定量 资料。如身高（㎝）、体重（㎏）、脉搏（次/分）、 血压（kPa）等为数值变量，其组成的资料为定量资 料。
组段 ；
• 5.频率与累计频率： 将各组的频数除以n所得的比值
被称为频率。累计频率等于累计频数除以总例数。
医学研究的对象----主要是人以及与其健康有关的各 种影响因素。
医学统计学的主要内容 : 1.统计设计 包括实验设计和调查设计，它可以合理地、
科学地安排实验和调查工作，使之能较少地花费人力、 物力和时间，取得较满意和可靠的结果。 2.资料的统计描述和总体指标的估计 通过计算各种统 计指标和统计图表来描述资料的集中趋势、离散趋势 和分布特征况（如正态分布或偏态分布）；利用样本 指标来估计总体指标的大小。
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截尾数据
截尾数据又可分为随机截尾数据和定时截尾数据。
可在追踪随访期内任何时点上发生截尾的生存时间数据
称为随机截尾数据(random censoring data)。
在预先确定了观察终止时点后得到的截尾数据便称为定
时截尾数据或称右截尾数据(right censoring data)。
统计描述
死亡率、死亡概率、生存概率
半数生存期及其四分位数间距
半数生存期 (median survival time)：又称中数生存期，
记为T50，其定义为：
T50 ＝生存率为0.5时所对应的时间
t ，分组资料频数表法（ 折线图） k T 1 50 (tk tk1) ，不分组资料直接法（ 阶梯图） 2
它表示有并且只有50%的个体可活这么长
其中，h0(t) 称为基础风险函数
m
Cox比例风险模型
二、基本思想
用模型去描述实际资料时，须使
得理论结果与实际结果尽可能的一致。
资料整理格式
i 1 2 n
x1 x11 x21 xn1
x2
...
t t1 t2 tn
δ δ 1 δ 2 δ n
x12 ... x22 ... …... xn2 ...
Cox比例风险模型
1
xij
xij x j sj
（1）取 “+”，则随xj 的增大h(t)也增大,即促进“死亡”
的
发生，缩短生存时间，为“不利因素”； 取 “-”，则随xj 的增大h(t)降低,即抑制 “死亡” 的 发生，延长生存时间，为“保护因素”。 （2）大小 ：∣ j ∣越大，则xj 对“死亡”风险的影
2 ( A T ) 2 T
H0成立时，服从自由度为（k -1）的2分布！
②Breslow检验 ．可看作是对Log rank检验 的一种加权．
Cox比例风险模型
数学模型：
j Xj j 1 h ( t)h t)e 0(
m
h ( t) ln j Xj h t) j 1 o(
时间，它反映生存期的平均水平。
四分位数间距:记为Q，表示中间半数病人生存
期的分布范围，它反映生存期的离散程度，其定义为： Q＝T25－T75 式中，T25和T75分别是25百分位数和75百分位数．
生存率的估计
小样本生存率的估计：Kaplan-Meier法 ，又
称乘积极限法(Product-limit method)
法估计生存率的标准误，其公式为：
SE ( S ( t S ( t k)) k) p j 1 jn j
k
q j
(3) 生存曲线(survival curve)：是指将各个时
点的生存率连接在一起的曲线图。曲线形状分两种
类型： ①阶梯型：小样本资料用直接法估计的生存曲线； ②折线型：大样本资料用频数表法估计的生存曲线。
．
大样本生存率的估计：寿命表法． 寿命表有现时和定群之分，估计生存率用 的是定群寿命表法(cohort life table)。
生存曲线的比较
利用死亡数和死亡率函数推断k个总体生存曲线是否不同 ？ 比较方法： ①Log rank检验
．其基本思想是实际死亡数与期望死亡
数进行比较 （H0:总体生存率曲线相同):
(1)死亡率(mortality rate, death rate) 记为m， 表示在某单位时间里的平均死亡强度（频率表示 过去的、已发生的情况）。年死亡率的计算公式 为：
年内死亡数 0 m 1000 00 年平均人口数
其中， 年平均人口数 （年初人口数 年底人口数） 2
(2) 死亡概率(mortality probability)：记为q，是指往后一 个时段内死亡的可能性大小(概率预测往后的、即将发生的情 况)。年死亡概率的计算公式为：
1
数据，其公式为：
S ( t ) P ( T t ) t 时刻仍存活的例数 观察总例数
其中,T为病人的存活时间。 如果含有截尾数据，则观察总例数将难以确定，应利用
( t ) P ( T t ) p p p k k 1 2 k 概率乘法原理估计生存率： S
(2) 生存率的标准误： 采用Greenwood‘s
三、基本原理
类似Logistic回归分析构造一个所 谓的偏似然函数L=…
使得L或lnL最大的j即为所求。
Cox比例风险模型 四、基本方法
最大偏似然函数法
五、参数解释
1. 偏回归系数j 的意义 与指标的计量单位有关，从而无实际 的解释意义。
Cox比例风险模型
消除xj量纲的影响
2.标准化偏回归系数j 的意义
《医学统计学》 COX模型(同complete data)
在追踪观察中，当观察到了某观察对象的明确结局时，
该观察对象所提供的关于生存时间的信息是完整的，这种生
存时间数据称为完全数据。
2. 截尾数据(censored data)
在实际追踪观察中，由于某种原因无法知道观察对象的 确切生存时间，这种生存时间数据称为截尾数据。
p 1 q 该年活满一年人数 年初观察例数
若年内有截尾，则分母用校正人口数。
生存率及其标准误
(１) 生存率(survival rate)：记为S(t)，是指病人经历 给定的t个单位时间之后仍存活的概率。生存率其实质是累
积生存概率(cumulative probability of survival)。若无截尾
q年内死亡数 年初观察例数
若年内有截尾，则分母用校正例数：
校正例数 年初例数 （ 截尾例数 2 ）
死亡率反映年平均死亡强度，而死亡概 率表示往后一年死亡的机会大小。
(3) 生存概率(survival probability)：记为p，指往 后活满一个时段的可能性大小（1- q ）。年生存概率 表示往后再活一年的机会大小，其计算公式为：
截尾数据
产生截尾数据的原因：
1）观察对象失访或”死于”其它原因； 2）观察对象的生存期超过了研究终止期； 3）在动物实验中，有时预先规定观察期限，虽然 有一部分动物在到达实验终止期时尚未出现规定的 终止事件，但仍停止实验；或者当出现了预先规定
的终止事件的动物数后实验停止，则这一部分残存
动物的生存时间就是截尾数据。