医学统计学概论基础知识
医学统计学基础
实验设计
总结词
实验设计是研究者在实验之前，为了达 到研究目的，对实验过程进行周密计划 和安排的过程。
VS
详细描述
实验设计是科学研究的重要组成部分，其 目的是确保实验结果的有效性和可靠性。 实验设计需要考虑的因素包括实验对象的 选择、实验变量的确定、实验操作的实施 等。
04
医学统计软件
SPSS软件介绍
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机制。
队列研究案例分析
总结词
队列研究是一种前瞻性研究方法，通过追踪 观察一组人群的暴露情况及疾病发生情况来 探讨病因。
详细描述
队列研究按照是否暴露于某可疑因素分组， 追踪各组的结局并比较其差异，从而判断该 可疑因素与结局的关系。队列研究能够提供 病因线索，为预防和干预措施提供科学依据。
随机对照试验案例分析
医学统计学基础
目录
• 医学统计学概述 • 医学统计学基础知识 • 医学统计方法 • 医学统计软件 • 医学统计学案例分析 • 医学统计学前沿进展01医来自统计学概述医学统计学的定义
医学统计学是应用统计学的原理和方 法，对医学数据进行分析和解释的一 门学科。
它涉及到数据的收集、整理、描述、 推断和决策等多个方面，旨在从数据 中获取有价值的信息，为医学研究和 临床实践提供科学依据。
SAS软件介绍
编程语言
SAS使用强大的SAS语言进行编程，可以进行复 杂的数据处理和统计分析。
定制化分析
SAS提供了灵活的定制化分析工具，可以根据用 户需求进行定制化的数据分析和模型构建。
ABCD
企业级应用
SAS在企业级数据分析和数据管理领域应用广泛， 支持大规模数据集的处理和分析。
高可靠性
SAS具有高可靠性和稳定性，广泛应用于医疗、 金融、科研等领域。
医学统计学重点概要
第一章 绪论总体：根据研究目的确定的同质的所有观察单位某种变量值的集合。
总体包括有限总体和无限总体。
样本：从总体中随机抽取的部分观察单位，其实测值的集合。
获取样本仅仅是手段，通过样本信息来推断总体特性才是研究的目的。
资料的类型计量资料、计数资料和等级资料。
误差包括随机误差、系统误差和非系统误差。
抽样误差：由抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异或者是各个样本统计量之间的差异称为抽样误差。
概率：是描述随机事件发生可能性大小的一个度量。
取值范围0≤P ≤1。
小概率事件：表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小，可以认为很可能不发生。
P ≤0.05或P ≤0.01。
医学统计学的步骤：设计、收集资料、整理资料和分析资料。
统计分析包括：统计描述和统计推断。
统计推断包括：参数估计和假设检验。
第二章计量资料的统计描述频数表和频数分布图的用途：（1）描述频数分布的类型，以便选择相应的统计指标和分析方法。
对称分布：集中位置在中间，左右两侧頻数基本对称。
偏态分布：正、负偏态分布正偏态集中位置偏向值小一侧，负偏态反之。
（2）描述頻数分布的特征；（3）便于发现资料中的可疑值；（4）便于进一步计算统计指标和进行统计分析。
计量资料集中趋势包括算术均数、几何均数和中位数。
算术均数：直接法（样本小）：n x x ∑=；頻数表法（样本大）x =nfx ∑ 几何均数：直接法：)lg (lg 1n x G ∑-=；頻数表法)lg (lg )lg (lg 11n x f fx f G ∑∑∑--==（常用于等比资料或对数正态分布资料）中位数：直接法：n 为奇数2/)1(+=n x M ，n 为偶数2/)(12/2/++=n n x x M ；頻数表法：∑-⨯+=)%50(L M M f n f iL M 。
中位数的应用注意事项：可用于各种分布资料，不受极端值的影响，主要用于（1）偏态分布资料（2）端点无确切值的资料（3）分布不明确的资料。
医学统计学基本知识
医学统计学基本知识•总体（population）指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。
总体通常限定于特定的时间与空间范围之内，且为有限数量的观察单位，称为有限总体；有时总体是假设的，没有时间和空间限制，观察单位数是无限的，称为无限总体。
•样本（sample）医学实践与研究中，要直接研究无限总体通常是不可能的，即使是有限总体，由于人力、物力、时间、条件等限制，要对其中每个观察单位进行研究或观察，有时也是不可能的，也不必要。
而只是从总体中随机抽取部分观察单位，其变量实测值构成样本，目的用样本指标推断总体特征。
这种推断不要经过严谨的实验设计，以样本的可靠性和代表性为基础。
样本的可靠性：主要是使样本中每一观察单位确属同质总体。
样本的代表性：使样本能充分反映总体的实际情况，要求抽样遵循随机化原则，目的是使每个观察单位被抽得的机会相等，避免主观取舍及偏性；还要保证足够的样本量，即保证足够的观察单位个数。
•参数（parameter）统计学上描述总体变量的特征称为参数。
如总体均数、中位数和众数等体参数称为样本指标。
如以样本均数（）推算总体均数（m），以样本标准差（s）推算总体标准差（s）等，值得注意的是，选择统计量作为参数估计值时，通常选择无偏、有效且一致的估计量，即对总体变量渐进无偏估计量。
计量资料（measurement data）又称定量资料（quantitative data）或数值变量（numerical variable）资料。
为测定每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。
其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
计数资料（enumeration data）又称定性资料（qualitative data）或无序分类变量（unordered categorical variable）资料。
为将观察单位按某属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。
其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别，如试验结果的阴阳性，家族史的有无等等。
医学统计学重点
医学统计学重点第一章绪论1.根本概念：总体：根据研究目确实定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。
样本：从总体中随机抽取局部个体的某个变量值的集合。
总体参数：刻画总体特征的指标，简称参数。
是固定不变的常数，一般未知。
统计量：刻画样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。
抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。
频率：假设事件A在n次独立重复试验中发生了m次，那么称m为频数。
称m/n为事件A在n 次试验中出现的频率或相对频率。
概率：频率所稳定的常数称为概率。
统计描述：选用适宜统计指标(样本统计量)、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。
统计推断：包括参数估计和假设检验。
用样本统计指标(统计量)来推断总体相应指标(参数)，称为参数估计。
用样本差异或样本与总体差异推断总体之间是否可能存在差异，称为假设检验。
2.样本特点：足够的样本含量、可靠性、代表性。
3.资料类型：〔1〕定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料。
是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，观察指标是定量的，表现为数值大小。
每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位。
〔2〕分类资料：包括无序分类资料〔计数资料〕和有序分类资料〔等级资料〕①计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组观察单位的个数(频数)，由各分组标志及其频数构成。
包括二分类资料和多分类资料。
二分类：将观察对象按两种对立的属性分类，两类间相互对立，互不相容。
多分类：将观察对象按多种互斥的属性分类②等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度、档次或等级顺序分组，清点各组观察单位的个数所得的资料。
4.统计工作根本步骤：统计设计、资料收集、资料整理、统计分析。
第二章实验研究的三要素1.实验设计三要素：被试因素、受试对象、实验效应2.误差分类：随机误差〔抽样误差、随机测量误差〕、系统误差、过失误差。
3.实验设计的三个根本原那么：对照原那么、随机化分组原那么、重复原那么。
医学统计学基础
医学统计学基础医学统计学是一门研究医学中数据的收集、分析和解释的科学。
它在医学研究中扮演着至关重要的角色，并且对医学实践和决策具有深远影响。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用的统计方法以及其在医学领域的应用。
一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，我们常常需要研究某个感兴趣的群体，这个群体被称为总体。
总体可以是人群中的所有个体，也可以是其他单位，如医院、地区等。
由于总体往往很大，我们无法对其进行全面的研究，因此我们从总体中选取一部分个体进行研究，这部分个体称为样本。
1.2 数据类型医学研究中常见的数据类型包括定性数据和定量数据。
定性数据是描述性质或属性的数据，如性别、病情分类等；定量数据是可度量或计数的数据，如年龄、生命体征等。
了解数据类型对选择合适的统计方法至关重要。
1.3 描述统计学与推断统计学描述统计学用于总结和描述已有数据的特征，如均值、中位数、标准差等。
推断统计学则是通过对样本进行分析，推断总体的特征，并对结果进行估计和推断。
推断统计学可通过假设检验和置信区间来实现。
二、常用统计方法2.1 均值与标准差均值是用来描述一组数据集中趋势的指标，一般用于定量数据。
标准差则衡量了数据的离散程度，即数据的波动情况。
2.2 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以了解两个变量是正相关、负相关还是无关。
2.3 生存分析生存分析是用来研究事件发生和持续时间的统计方法。
在医学中，生存分析常用于研究患者的生存时间、复发时间等。
2.4 方差分析方差分析用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。
它适用于一组分类变量和一个连续变量的比较。
三、医学统计学的应用3.1 临床试验设计与分析临床试验是评价药物疗效的重要手段。
医学统计学在临床试验的设计和分析中起到关键作用，如确定样本量、随机分组、双盲试验等。
3.2 流行病学研究流行病学研究可以揭示疾病的发病原因、预后以及控制策略。
医学统计学的方法可以帮助研究者分析大量数据，确定疾病的危险因素和相关性。
医学统计学概论基础知识
变量只能取某些固定的（分类）值，叫 分类变量(categorical variable):取分类值 (分类数据)的变量.
使用一个变量描述研究对象的统计学称为 一元统计学,使用多个变量描述研究对象的统计 学称为多元统计学.
Ｂ
679 416 2625 3720
Ｏ
134 84
570 788
计算患病率
血型 胃溃疡 胃癌
正常
合计
Ｏ
983
383
2892
4258
23.1% 9.0%
Ａ
679
416
2625
3720
18.3% 11.2%
Ｂ
134
84
570
788
17.0% 10.7%
数据分类
2.分类数据(categorical data): 2.2.等级（有序）资料(ordinal data)
例如;病情的轻,中,重等.甲亢病人与性别的关 系。
Hale Waihona Puke 性别 轻中重
合计
男
14
17
13
44
女
32
46
38
116
计算构成比
性别 轻 中 重 合计
男 14
17
13
44
31.8% 38.6% 29.5%
女 32
46
38
116
27.6% 39.7% 32.8%
第三节 统计学的基本概念
1.随机变量：变量是一个数学名词．变量被用于描 写事物特征，用字母表示，如：用ｘ表示身高， 用sex表示性别等． 变量可以在某个连续范围中取值，叫
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是指应用统计学原理和方法进行医学研究设计、数据分析和结果解释的学科。
医学统计学的知识点非常丰富，包括统计学基础知识、研究设计、样本量计算、控制方法、参数估计、假设检验和数据分析等方面。
以下是医学统计学知识点的一些精华汇总。
1.统计学基本概念：包括基本统计量（均值、中位数、众数）、数据类型（定量数据、定性数据）、数据的描述方法（频数分布表、直方图等）。
2.研究设计：包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究等，了解不同研究设计的优缺点及适用场景。
3.样本量计算：确定研究样本量是保证研究结果可靠性的重要一环，需要根据研究目的、效应量和统计显著性水平确定样本量。
4.控制方法：包括随机分组、盲法、配对设计等，用于减少实验误差和避免偏倚。
5.参数估计：常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个点估计值，区间估计是对总体参数的一个区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体假设之间的差异是否显著的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
7.数据分析：包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析用来描述研究变量的基本情况，推断性统计分析用来推断样本数据与总体数据之间的关系。
8.相关分析：用来分析变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
9. 回归分析：用来分析因变量与自变量之间的关系，包括线性回归分析和 logistic回归分析等。
10.生存分析：用来分析时间到达事件发生的概率，包括生存曲线的绘制、生存率的估计和影响因素的分析等。
11. 多变量分析：用来分析多个自变量对因变量的影响，包括多元方差分析、多元回归分析和多元Logistic回归分析等。
12. Meta分析：用于综合多个独立研究结果，对总体效应进行定量分析和综合评价。
以上是医学统计学的一些精华知识点的汇总。
医学统计学的应用非常广泛，不仅在医学研究中需要应用统计学的原理和方法，也在临床实践中需要对医学统计学知识有一定的了解和应用。
医学统计知识点整理
医学统计学知识点整理第一节统计学中基本概念一、同质与变异同质：统计研究中，给观察单位规定一些相同的因素情况。
如儿童的生长发育，规定同性别、同年龄、健康的儿童即为同质的儿童。
变异：同质的基础上个体间的差异。
“同质”是相对的，是客观事物在特定条件下的相对一致性，而“变异”则是绝对的μ.δ.πX.S.p1.2.变量：确定总体之后，研究者应对每个观察单位的某项特征进行观察或测量，这种特征能表现观察单位的变异性，称为变量。
一、数值变量资料又称为计量资料、定量资料：观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。
表现为数值大小，带有度、量、衡单位。
如身高（cm）、体重(kg)、血红蛋白（g）等。
二、无序分类变量资料又称为定性资料或计数资料：将观察对象按观察对象的某种类别或属性进行分组计数，分组汇总各组观察单位后得到的资料。
分类：二分类：+ -；有效，无效；多分类：ABO血型系统特点：没有度量衡单位，多为间断性资料【例题单选】某地A、B、O、AB血型人数分布的数据资料是( )A.定量资料B.计量资料C.计数资料D.等级资料分组统计描述：是利用统计指标、统计表和统计图相结合来描述样本资料的数量特征及分布规律。
统计推断：是使用样本信息来推断总体特征。
统计推断包括区间估计和假设检验。
第四节统计表与统计图★一、统计表统计表的基本结构与要求标题：高度概括表的主要内容，时间、地点、研究内容，位于表的上方，居中摆放，左侧加表的序号。
标目：横标目和纵标目。
线条：通常采用三线表和四线表的形式。
没有竖线或斜线。
数字：表内数字一律用阿拉伯数字。
同一指标，小数位数应一致，位次对齐。
无数字用“—”表示。
暂缺用“…”表示。
“0”为确切值。
备注：位于表的下面，通常是对表内数字的注解和说明，必要时可以用“*”等标出。
一张统计表的备注不宜太多。
二、制表原则1.（7理分布。
【例题填空】描述某地十年间结核病死亡率的变化趋势宜绘制_________图。
医学统计学的基本知识
数据清理与筛选
1 2
数据去噪
去除数据中的噪声和不必要的信息，提高数据 的可靠性。
数据筛选
根据研究目的和数据分析需求，筛选出与主题 相关的数据。
数据校准
3
对数据进行校准，以消除系统误差和偏差。
数据转换与表达
数据转换
将数据转换成不同的数据类型和格式，以便进行更深入的分析。
数据表达
将数据用图表、图像等方式呈现，以便直观地观察数据的特点和规律。
创立
1985年，美国Stata公司推出Stata，是专门针对统计分析而设 计的软件。
功能
数据管理、统计分析、预测分析、编程等。
应用领域
医学、社会科学、经济学等。
SAS软件介绍
创立
1976年，美国SAS公司推出SAS， 是商业、政府和学术界广泛应用的
统计分析软件。
功能
数据管理、统计分析、预测分析、 编程等。
数据类型
医学研究中的数据可分为计量数据和分类数据两种类型，如血压、血糖等计 量数据，以及性别、疾病类型等分类数据。
概率与概率分布
概率
表示随机事件发生的可能性，通常用小数或百分数表示。
概率分布
描述随机变量取值概率规律的函数，常见的概率分布有二项分布、正态分布、泊 松分布等。
统计量与指标
统计量
描述数据集中趋势、离散趋势和偏态趋势等的统计指标，如 平均数、方差、标准差、偏度、峰度等。
医学统计学在分析性流行病学 中，可以用于研究疾病与危险 因素之间的关系，如病例对照 研究、队列研究等。
预测和预防性流行 病学
医学统计学可以用于预测疾病 的流行趋势和制定预防措施， 如通过数学模型预测疾病流行 趋势、依据数据分析制定针对 性预防措施等。
医学统计学知识点
医学统计学知识点1.数据类型：医学研究中使用的数据包括定类数据和定量数据。
定类数据是非数值型的数据，例如性别、种族等；定量数据是数值型的数据，例如年龄、体重等。
了解数据类型是分析数据的第一步。
2.数据收集：医学研究中的数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、实验研究、观察等。
在数据收集过程中，需要注意样本的选择、数据的完整性和准确性。
3.描述统计学：描述统计学包括对数据的整体特征进行描述和总结。
常用的描述统计学方法包括中心趋势度量（例如均值、中位数、众数）、离散程度度量（例如标准差、方差）和数据分布描述等。
4.推断统计学：推断统计学是从样本数据推断总体特征的一种方法。
通过推断统计学，可以根据样本数据的统计量（例如样本均值、样本比例）来推断总体参数的区间估计或假设检验。
5.假设检验：假设检验是根据样本数据对总体参数提出假设，并通过计算概率值来判断是否接受或拒绝该假设。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。
6.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的线性关系和方向。
7. 回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并可用于预测因变量的数值。
常用的回归分析方法有简单线性回归分析、多元线性回归分析和 logistic 回归分析等。
8. 生存分析：生存分析用于研究时间相关的数据，例如疾病患者的生存时间或事件发生的时间。
生存分析方法包括 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型等。
9.双盲试验和随机分组：在医学研究中，双盲试验和随机分组是常用的研究设计方法。
双盲试验是指研究中既不知道接受治疗的病人，也不知道给予治疗的医生；随机分组是指将研究对象随机分配到不同的治疗组和对照组。
10.统计软件：为了进行医学统计分析，研究者可以使用专业的统计软件，例如SPSS、SAS、R等。
医学统计学概论基础知识共39页
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
医学统计学基本知识
医学统计学在临床实践中的应用
诊断试验评价
利用统计方法对诊断试验的准确性进行评估，为临床决策提供依据。
预后研究
通过统计分析探讨疾病预后影响因素，为患者制定个性化治疗方案。
成本-效果分析
运用统计学方法对不同治疗方案的成本和效果进行分析，为资源优化 配置提供依据。
生存分析
对患者的生存时间进行分析，了解疾病对生存时间的影响，为临床医 生制定治疗方案提供参考。
VS
应用
在医学研究中，线性回归分析常用于探索 变量之间的关系，如预测疾病风险、药物 剂量与疗效之间的关系等。
Logistic回归分析的基本原理与应用
基本原理
Logistic回归分析是一种用于处理因变量为 分类变量的统计方法。它通过建立自变量与 因变量之间的逻辑关系，预测事件发生的概 率。
应用
在医学研究中，Logistic回归分析常用于预 测疾病发生的风险、诊断疾病的概率等。例 如，通过分析患者的临床特征和生物学指标， 预测患者是否患有某种疾病。
统计软件的基本操作与使用技巧
数据导入与清洗
掌握如何将数据导入软件，并进行数据清洗和整理，以确保数据质量。
描述性统计分析
使用软件进行频数、均值、中位数、标准差等描述性统计指标的计算。
T检验与方差分析
掌握独立样本T检验、配对样本T检验以及方差分析的基本原理和操作。
回归分析
了解线性回归、逻辑回归等回归分析方法，并能在软件中实现。
医学统计学帮助研究者正确解释统计分析 结果，并对其临床意义进行评估。
医学统计学的发展历程
起源
01
医学统计学起源于17世纪，当时主要是为了解决瘟疫和流行病
的研究问题。
发展
02
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！。
医学统计学基础知识
•小概率事件原理：即小概率事件在一 次抽样中一般认为不会发生。
第二章 计量资料的统计描述
学习目标：
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. 能够掌握各种集中趋势指标的计算，特点及其 适用条件。
3. 能够掌握各种离散趋势指标的计算，特点及其 适用条件。
非确定性事件
•不可能事件 • • 必然事件
确定性事件
第一节 卫生统计学的定义和内容
卫生统计学的主要内容
1. 按卫生统计工作的基本步 骤划分，包括： （掌握）
➢ 研究设计
➢ 收集资料 ➢ 整理资料 ➢ 分析资料
设计
• 包括资料收集、整理和分析全 过程总的设想和安排
• 抽样方法或设计方案
• 样本含量（大小）的确定
（掌握）
（掌握）
（掌握）
•（三）假设检验的注意事项
1. 方法选择正确 2. 结果解释正确
（掌握）
•四、参数和统计量（掌握）
•
参数 与总体相对应，又称为总体参数
，是指根据总体个体值统计计算出来的
描述总体的特征量。
•
统计量 与样本相对应，又称为样本统
计量，是指根据样本数据按有关统计公
式计算出的用来描述样本的统计指标。
• 统计中用于推断的统计量 • 如 t、u 和 χ2 等 • 称为推断统计量或检验统计量。
（掌握）
•加权法
标准差的主要意义和用途：
①描述资料的离散趋势（或变异程度），标准 差的值越大，说明变异程度越大； ②用于计算变异系数； ③用于计算标准误； ④ 结合均值与正态分布的规律估计参考值的范 围。
医学统计学概论基础知识PPT39页
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
医学统计学概论基础知识
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结是财 富。— —爱献 生
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• 统计学研究的对象是数据
俗话说“用数据说话”，指的就是 结论要有数据支持，不能凭空瞎说． 得到数据的方法有两种： 观察：观察者处于被动的地位，记 录下“自然而然”发生的结果，不去改 变所观察的事物．如，研究吸烟和肺癌 之间的关系，可以记录下被调查者是否 吸烟，每天吸多少只烟，是否患肺 癌．但是不能也不会改变被调查者的状 况．在流行病学调查中是常见的．
医学统计学 概论
第一章
基础知识
第一节 什么是统计学?什么是医学统计学? 统计学(statistics)来自拉丁语中的国家 (status), 历史上指的是,一个国家政府要求的来 自各个地区的资料,例如,税收,农作物的种植等等. 现在所说的统计学是:设计(design);收集 数据(data collection);整理数据(sorting data);分析数据(analysis)的一门学科. 使用统计学的目的是,从大量观察数据中得 到规律性的结论. 统计学是一门收集和分析数据的艺术(art). 把统计学应用到医学领域中就是医学统计学.
数据分类
2.分类数据(categorical data): 记录频(个)数的数据.细分为两种: 2.1.无序分类（名义）数据(nominal data)
例如;血型（Ａ，Ｂ，ＡＢ，Ｏ）,性别（男， 女）等.
血型
Ａ Ｂ Ｏ 胃溃疡 胃癌 正常 合计
983 679 134
383 416 84
2892 4258 2625 3720 570 788
•
试验：观察者处于主动的地位， 记录下“试验条件下”发生的结果．如， 研究一种药物的疗效，可以找具有相同 条件（性别比，年龄，患有同样的疾病， 病程相同等）的两组人群，其中一组人 群不服用该药（称为对照组），另一组 人群服用该药（称为治疗组），经过一 个疗程，记录他们的数据（如，生化指 标等）．从而研究该药有无疗效．在临 床医学和基础医学研究中是常见的．
试验结果
描述不确定事件发生的可能性的数学量是 概率． 概率:事件发生的可能性.用一个实数表示, 大于等于零,小于等于1.
2 总体和样本
总体(population):观察对象(同质个体)的全体 称为总体.总体可以是观察的人群或动物,也可以 是指标.例如:高血压患者;高寒地区人群的脉搏数. 样本(sample):随机地从总体中抽出的部分对象 (同质个体)的集合.有时也称为有代表性的部分.
总体与样本的关系是: 总体
样本
3 参数和统计量
冠心灵与单纯西药疗效
显效 单纯西药 9
有效 25
无效 6
合计 40
冠心灵
19
18
5
42
请问冠心灵是否比单纯西药 有效?
用某种中草药治疗玫瑰糠 疹,有效率为78%,平均疗程 3周.由于玫瑰糠疹不服药3 周后也可自愈.问:此药是否 的确有效?
上述这些问题都涉及到 统计分析,只有正确运用 统计分析方法,才不会造 成不应有的缺陷或得出错 误的结论.
医学统计学的内容分为两部分:
描述性医学统计学 (descriptive statistics): 从数据计算均数,标准差,率,构成比 等 推断性医学统计学 (inferential statistics): 从样本统计量推断总体参数,从多样 本统计量推断多总体参数有无差别.
第二节
数据(data)及其分类(category)
计算患病率
血型
Ｏ Ａ Ｂ
胃溃疡
胃癌
正常
合计
983 23.1% 679 18.3% 134 17.0%
383 9.0% 416 11.2% 84 10.7%
2892 2625 570
4258 3720
788
数据分类
2.分类数据(categorical data): 2.2.等级（有序）资料(ordinal data)
数据分类
1.计量数据(quantitative data): 有单位,有数值大小的数据.
例如:身高（米）,体重（千克）,血压值（ｍ ｍＨｇ）,脉搏数（次／分）等.
例 某农村地区1999年14岁女孩的身高(厘 米)
142.3 137.9 142.2 148.8 140.5
150.8 140.5 141.8 144.0 142.5
4
概率(probability)
客观世界中事物的发生有两种形式：
确定的．如：在一个大气压下，水在摄
氏100度时沸腾．平抛运动的轨迹是抛物 线（牛顿第二定律）．等等． 不确定的．如：投掷一枚硬币，正面向 上还是背面向上，投掷前是不能确定 的．只有投掷后才知道．但是，投掷次 数多了，可以知道正面和反面的次数大 致相等．
参数(parameter):总体的数值特征. 用小写希腊字母表示. 均数(),标准差(),方差(2),标准误等. 率(),构成比,率的标准差等. 统计量(statistic):样本的数值特征. 用拉丁字母表示. 均数(X,x),标准差(S,s),方差(S2 ,s2),标 准误等. 率(p),构成比,率的标准差等.
例如;病情的轻,中,重等.甲亢病人与性别的关 系。 性别 轻 中 重 合计
男 女
14 32
17 46
13 38
44 116
计算构成比
性别 男
女
轻
中
重
合计
14 17 13 44 31.8% 38.6% 29.5%
32 46 38 116 27.6% 39.7% 32.8%
第三节
统计学的基本概念
1.随机变量：变量是一个数学名词．变量被用于 描写事物特征，用字母表示，如：用ｘ表示身 高，用sex表示性别等． 变量可以在某个连续范围中取值，叫 连续随机变量(continuous variable):取连续 值(计量数据)的变量. 变量只能取某些固定的（分类）值，叫 分类变量(categorical variable):取分类值 (分类数据)的变量. 使用一个变量描述研究对象的统计学称 为一元统计学,使用多个变量描述研究对象的统 计学称为多元统计学.
北京某医院某大夫用“乌 贝散”治疗胃溃疡出血 107例，有效101例，有效 率为94.4%。问别的医院 是否有效率也是94.4%?
某临床医生研究两种药物 治疗脱发的效果，两药均 观察了20例患者，甲药， 乙药有效率分别为75%和 95%。能否认为乙药优于 甲药？
北京某医院有位老大夫,用冠心灵治疗冠心病,其 对照组用西药.观察结果如下: