医学统计学理论与实践教学设计

实验设计类型
01
介绍常用的实验设计类型，如完全随机设计、随机区组设计、
析因设计等。
实验设计原则
02
阐述实验设计的基本原则，如随机化、重复、对照等。
样本量估算方法
03
介绍样本量估算的原理和方法，包括基于检验效能和把握度的
样本量计算等。
03 数据收集与手 段获得的数据，如临床试验、
包括建立假设、选择检验统计量、确 定拒绝域、计算p值、做出决策等。
假设检验的应用
在医学研究中，假设检验被广泛应用 于比较两组或多组数据的差异、评估 治疗效果、分析影响因素等。
方差分析与回归分析
方差分析
用于研究不同因素对实验结果的影响程 度，通过比较不同组间的差异来评估各 因素对结果的贡献。常见的方差分析包 括单因素方差分析、多因素方差分析等 。
学生自我评价报告分享
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学习成果展示
通过课程学习，学生能够独立完成医学统计学相 关的数据分析任务，并展示分析结果。
学习方法总结
学生分享自己在课程学习过程中的有效学习方法 和经验，如定期复习、小组讨论、寻求教师指导 等。
学习挑战与应对
学生诚实面对自己在课程学习中遇到的挑战，并 分享自己是如何克服这些挑战的，如加强自主学 习、寻求同学帮助等。
介绍数据的整理和描述 方法，如频数分布、集 中趋势和离散趋势的度
量等。
推断性统计
阐述假设检验和参数估 计的原理和方法，包括t 检验、方差分析、卡方
检验等。
回归分析
介绍回归分析的基本原 理和应用，包括线性回
归、多元回归等。
生存分析
阐述生存分析的概念、 方法和应用，如生存曲 线、Cox比例风险模型
等。
实验设计与样本量估算
对未来医学统计学发展趋势探讨
大数据与人工智能融合
随着大数据和人工智能技术的不断发展，医学统计学将更 加注重与这些技术的融合，以提高数据分析的效率和准确 性。
精准医疗与个性化治疗
医学统计学在精准医疗和个性化治疗领域将发挥越来越重 要的作用，通过深入分析患者的基因、环境和生活方式等 数据，为患者提供更加个性化的治疗方案。
多学科交叉融合
医学统计学将与生物医学、流行病学、公共卫生等多学科 进行更加紧密的交叉融合，共同推动医学研究的进步和发 展。
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问卷调查等。
二手数据
从已有数据库、文献或其他研 究中获取的数据，如公共数据 库、已发表的研究论文等。
定量数据
以数值形式表示的数据，如身 高、体重、血压等。
定性数据
以文字或类别形式表示的数据 ，如性别、疾病类型等。
数据质量评估与处理
数据质量评估
检查数据的完整性、准确性、一致性和可理 解性，以确保数据质量符合分析要求。
通过偏态系数和峰态系数，反映 数据分布形态的偏斜程度和尖峭 程度。
分类变量描述性统计
图形表示
利用条形图、饼图和帕累托图等图形工具， 可视化分类变量的分布情况。
频数分布表
编制分类变量的频数分布表，直观展示各类 别的频数和占比。
类别间比较
通过卡方检验、Fisher确切概率法等统计方 法，比较不同类别间的差异。
08 课程总结与展望未来
关键知识点回顾
医学统计学基本概念
包括总体、样本、随机抽样、变量、误差等 核心概念的定义与理解。
描述性统计学方法
如频数分布、集中趋势、离散趋势等描述数 据特征的方法。
推论性统计学方法
如假设检验、方差分析、回归分析等用于推 断总体特征的方法。
医学研究中统计学应用
如临床试验设计、流行病学调查、诊断试验 评价等医学领域中的统计学应用案例。
05 推断性统计分析
参数估计方法
点估计
利用样本数据直接计算总体参数的估 计值，如样本均值、样本比例等。
区间估计
根据样本数据和一定的置信水平，构 造总体参数的置信区间，用于评估估 计的准确性和可靠性。
假设检验原理及应用
假设检验的基本思想
假设检验的步骤
在统计学中，我们通常无法直接验证 总体参数的真实值，而是通过假设检 验的方法，基于样本数据对总体参数 进行推断。假设检验的基本思想是先 对总体参数提出一个假设，然后利用 样本数据计算检验统计量，并根据检 验统计量的分布和显著性水平做出决 策。
医学统计学概述
医学统计学定义
医学统计学是应用数理统计学的原理 和方法，在医学领域中研究数据的收 集、整理、分析和解释的一门科学。
医学统计学的重要性
在医学研究中，正确运用统计学方法 能够揭示数据背后的规律，为医学决 策提供科学依据，提高医疗质量和效 率。
教学目标与要求
知识目标
掌握医学统计学的基本概念、原理和方法，了解常用 统计分析软件的使用。
探索性数据分析
数据清洗与预处理
对数据进行清洗、筛选和转换，以满足后续分析的需求。
数据可视化
运用散点图、箱线图、直方图等图形手段，初步探索数据的分布规 律、异常值和潜在关联。
数据变换与标准化
根据需要，对数据进行对数变换、Box-Cox变换或标准化处理，以改 善数据的分布形态或满足特定分析方法的假设条件。
02 医学统计学基本概念与方 法
医学统计学基本概念
总体与样本
介绍总体与样本的概念及其在医学统计学中的 意义，阐述如何从样本推断总体。
变量与数据
解释变量与数据的定义及分类，讨论不同类型 的数据在统计分析中的应用。
随机抽样
阐述随机抽样的原理和方法，以及抽样误差的计算和控制。
常用统计分析方法
描述性统计
能力目标
能够运用医学统计学方法独立进行数据处理和分析， 解决实际问题。
情感目标
培养学生对医学统计学的兴趣和热情，树立严谨的科 学态度。
课程安排与考核方式
课程安排
本课程包括理论授课、实验操作和案例分析三个部分，通过系统学习使学生全面掌握医学统计学的知识与方法。
考核方式
采用平时成绩、期末闭卷考试和实验报告相结合的考核方式，其中平时成绩占30%，期末闭卷考试占50%，实验 报告占20%。
控制方法
采用适当的统计方法控制第一类错误的概率，如Bonferroni校正、Hochberg 方法等，这些方法通过调整显著性水平或利用先验信息来控制假阳性率。
缺失数据处理策略
缺失数据问题
在医学研究中，由于各种原因（如患者失访、数据记录不全等），常常会出现数据缺失的情况。
处理策略
根据缺失数据的类型和机制，选择合适的处理方法，如删除缺失数据、插补缺失值（如均值插补、多 重插补等）、或使用基于模型的方法（如回归分析、混合效应模型等）对缺失数据进行处理。
VS
回归分析
用于研究变量之间的关系，通过建立回归 模型来预测或解释因变量的变化。常见的 回归分析包括线性回归、逻辑回归等。在 医学研究中，回归分析可用于评估危险因 素、预测疾病发生概率等。
06 医学研究中常见问题及解 决方案
多重比较问题及其控制方法
多重比较问题
在医学研究中，经常需要对多个组别或多个时间点进行比较，这会导致第一类 错误（假阳性）的概率增加。
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值和错误值等问 题，以提高数据质量。
数据转换
将数据转换为适合统计分析的形式，如对数 转换、标准化等。
数据库建立与管理
数据库设计
根据研究需求和数据分 析目的，设计合理的数 据库结构，包括表结构 、字段定义和数据类型 等。
数据导入与导出
将收集到的数据导入到 数据库中，或将数据库 中的数据导出为适合分 析的文件格式，如CSV 、Excel等。
数据库管理
对数据进行备份、恢复 、优化和安全管理等操 作，以确保数据的完整 性和安全性。
04 描述性统计分析
数值变量描述性统计
01
集中趋势描述
通过计算均值、中位数和众数等 指标，描述数据的中心位置或平 均水平。
02
离散程度描述
03
偏态与峰态描述
应用标准差、方差和四分位数间 距等统计量，刻画数据的波动范 围或离散程度。
07 案例分析与实践操作
案例介绍及背景知识回顾
案例选择
选取具有代表性、真实性和启发性的医学统 计学案例，如临床试验、流行病学调查等。
背景知识
回顾相关的医学统计学基本概念、原理和方 法，为后续案例分析提供理论支持。
案例数据收集和整理过程展示
要点一
数据收集
要点二
数据整理
详细介绍案例数据的来源、采集方式和质量控制措施。
展示数据清洗、转换和整理的过程，包括异常值处理、缺 失值填补和数据标准化等。
案例结果解读和讨论
结果展示
通过图表、表格等形式展示案例分析结果，包括描述性统计、推 断性统计和多元统计分析等。
结果解读
对分析结果进行深入解读，探讨数据背后的医学意义和实际问题 。
讨论与拓展
引导学生对案例结果进行讨论，提出改进意见和建议，拓展思维 和应用能力。
医学统计学理论与实践教学设计
汇报人：XX 2024-01-16
contents
目录
• 课程介绍与教学目标 • 医学统计学基本概念与方法 • 数据收集与整理 • 描述性统计分析 • 推断性统计分析 • 医学研究中常见问题及解决方案 • 案例分析与实践操作 • 课程总结与展望未来
01 课程介绍与教学目标
异常值识别和处理
异常值问题
在医学数据中，异常值可能是由于测量误差 、数据录入错误或极端个体等原因产生的， 它们会对分析结果产生不良影响。
处理方法
通过可视化方法（如箱线图、散点图等）或 统计方法（如Z-score、IQR等）识别异常 值。对于异常值的处理，可以采取删除、保 留但标记、或使用稳健统计方法（如中位数 、稳健回归等）进行分析。在处理异常值时 ，需要注意避免过度删除数据或误删真实极 端值。