医学统计学绪论..
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01医学统计学绪论
的风险，但一直无法证实。该项研究使用统计学方法确定
了服用叶酸组与对照组的差别不是简单偶然出现的，而是 归因于叶酸的作用。
Medical statistics
问题：
胃溃疡治疗新技术的研究结论为什么会出现错误？
为了证明服用叶酸的作用，应如何进行分组？
如何准确地估计两组出现神经管缺陷的发病率？
案例1：1962年美国医学学会杂志（JAMA）曾发表了一篇 关于胃溃疡治疗新技术的报告，该报告根据动物实验和24
名患者的临床试验结果得出结论，即将冷冻液导入胃中使
胃冷却可以缓解溃疡症状，之后这一研究成果在临床中被 广泛应用。后证实这种方法无效甚至有害。
案例2： 20世纪80年代早期，两项观察性研究结果提示孕 妇在怀孕期间补充维生素可以降低新生儿神经管缺陷(NTD)
Variable and data
定性数据：也称计数资料。变量的观测值是定性的 ，表现为互不相容的类别或属性。血型分为A、B、
O、AB等。
有序数据：也称半定量数据或等级资料。变量的观 测值是定性的，但各类别（属性）之间有程度或顺 序上的差别，如尿糖的化验结果分为－、+、++ 、+++。
统计分析方法的选用与数据类型有密切的关系。根
抽样误差（sampling error）: 由于抽样而引起的
样本统计量与总体参数间的差异，在统计学上称为 抽样误差。
概率（probability）：描述某事件发生可能性大
小的度量。事件A发生的概率可以写成 P (A)，其
取值范围为 0 P(A) 1, P(A) 0 表示该事件不可
能发生， P(A) 1 表示该事件必然发生。
医学统计学绪论
第一章
绪论
第一章
一、重ห้องสมุดไป่ตู้内容
一、重点内容
医学统计学的定义 统计工作的基本步骤 统计资料的变量类型 统计学中的几个基本概念
医学统计学的定义 医学统计学（medical statistics）是运用概率论和数理统计的基本原理
和方法，结合医学实践，研究医疗卫生领域中资料的收集、整理和分析 的一门应用科学。
的影响因素相同或基本相同。 变异（variation）：是指同质观察单位个体间某项指标数值上存在的
差异。
总体（population）：是根据研究目的所确定的同质观察单位某项变 量值的集合。
样本（sample）：是根据随机性原则从总体中抽取出部分具有代表性 的观察单位某项指标变量值的集合。
参数（parameter）：就是用来描述总体特征的统计指标，一般是未 知的常数。
随机误差（random error）：受偶然因素的影响，对同一对象的多次 测量结果不完全一致。
抽样误差（sampling error）：是指在抽样过程中所产生的样本统计量 与总体参数或样本同一统计量之间的差异。
概率（probability）：是描述随机事件发生可能性大小的数值。 频率（frequency）：是在相同的条件下进行了n次试验，在这n次试 验中事件A发生的次数m称为事件A发生的频数，其比值m/n称为事件A 发生的频率，记为fn(A)=m/n。
第一章
二、疑难知识点
二、疑难知识点
资料类型的判断 三种误差的区分 参数与统计量的区分 小概率事件的认识
第一章
三、常考知识点
三、常考知识点
统计工作的基本步骤 统计资料类型的判别 总体与样本的概念 统计分析的内容 统计推断的内容
第一章
绪论
第一章
一、重ห้องสมุดไป่ตู้内容
一、重点内容
医学统计学的定义 统计工作的基本步骤 统计资料的变量类型 统计学中的几个基本概念
医学统计学的定义 医学统计学（medical statistics）是运用概率论和数理统计的基本原理
和方法，结合医学实践，研究医疗卫生领域中资料的收集、整理和分析 的一门应用科学。
的影响因素相同或基本相同。 变异（variation）：是指同质观察单位个体间某项指标数值上存在的
差异。
总体（population）：是根据研究目的所确定的同质观察单位某项变 量值的集合。
样本（sample）：是根据随机性原则从总体中抽取出部分具有代表性 的观察单位某项指标变量值的集合。
参数（parameter）：就是用来描述总体特征的统计指标，一般是未 知的常数。
随机误差（random error）：受偶然因素的影响，对同一对象的多次 测量结果不完全一致。
抽样误差（sampling error）：是指在抽样过程中所产生的样本统计量 与总体参数或样本同一统计量之间的差异。
概率（probability）：是描述随机事件发生可能性大小的数值。 频率（frequency）：是在相同的条件下进行了n次试验，在这n次试 验中事件A发生的次数m称为事件A发生的频数，其比值m/n称为事件A 发生的频率，记为fn(A)=m/n。
第一章
二、疑难知识点
二、疑难知识点
资料类型的判断 三种误差的区分 参数与统计量的区分 小概率事件的认识
第一章
三、常考知识点
三、常考知识点
统计工作的基本步骤 统计资料类型的判别 总体与样本的概念 统计分析的内容 统计推断的内容
第一章
第一章医学统计学绪论PPT课件
究中的问题
“阳性”结果是否是虚假联系？
某感冒药治疗1周后，治愈率为90%，能否说该 感冒药十分有效？
“阴性”结果是否是样本含量不足？
有人曾对发表在Lancet, N Engl J Med， JAMA等著名医学杂志上的71篇阴性结果的论文作过 分析，发现其中有62篇（20290/130/3%1 ）可能是由于样本含 量不足造成的假阴性。
11
比率(%)
25 20 15 10
5 0
2.6 3.2 3.8 4.4 5.0 5.6 6.2 红细胞计数(10１２/L)
图 1-1 120名正常成年男子 红细胞计数直方图
最大值=6.18, 最2小020值/10/=313.29, 极差=2.89 算术均数=4.72，标准差=0.57。
12
2. 用统计学思维方式考虑有关医学研
某研究者1996年对4586篇论文统计（中华医 学会系列杂志仅占6.9%）2，020/1数0/31据分析方法误用达 55.7%。
▪ 用某药治疗某病，治疗10例，其中9人有 效，能说90%有效吗？
2020/10/31
16
3. 保证你的研究论文能通过统计学审查
据国外60～80年代对不同医学杂志发表论文 的调查结果显示，有统计错误的论文所占比例高达 72%，最低也有20%。
国内1984年对《中华医学杂志》、《中华内 科杂志》、《中华外科杂志》、《中华妇产科杂 志》、《中华儿科杂志》595篇论文的调查结果， 相对数误用为11.2%，抽样方法误用15.9%，统计 图表误用11.7%。
13
乙药对 小 儿 单 纯 性 消 化 不 良 治 愈 率 比 较
疗 法 痊 愈 数未 痊 愈 数合 计 治 愈 率 （ %）
甲
“阳性”结果是否是虚假联系？
某感冒药治疗1周后，治愈率为90%，能否说该 感冒药十分有效？
“阴性”结果是否是样本含量不足？
有人曾对发表在Lancet, N Engl J Med， JAMA等著名医学杂志上的71篇阴性结果的论文作过 分析，发现其中有62篇（20290/130/3%1 ）可能是由于样本含 量不足造成的假阴性。
11
比率(%)
25 20 15 10
5 0
2.6 3.2 3.8 4.4 5.0 5.6 6.2 红细胞计数(10１２/L)
图 1-1 120名正常成年男子 红细胞计数直方图
最大值=6.18, 最2小020值/10/=313.29, 极差=2.89 算术均数=4.72，标准差=0.57。
12
2. 用统计学思维方式考虑有关医学研
某研究者1996年对4586篇论文统计（中华医 学会系列杂志仅占6.9%）2，020/1数0/31据分析方法误用达 55.7%。
▪ 用某药治疗某病，治疗10例，其中9人有 效，能说90%有效吗？
2020/10/31
16
3. 保证你的研究论文能通过统计学审查
据国外60～80年代对不同医学杂志发表论文 的调查结果显示，有统计错误的论文所占比例高达 72%，最低也有20%。
国内1984年对《中华医学杂志》、《中华内 科杂志》、《中华外科杂志》、《中华妇产科杂 志》、《中华儿科杂志》595篇论文的调查结果， 相对数误用为11.2%，抽样方法误用15.9%，统计 图表误用11.7%。
13
乙药对 小 儿 单 纯 性 消 化 不 良 治 愈 率 比 较
疗 法 痊 愈 数未 痊 愈 数合 计 治 愈 率 （ %）
甲
医学统计课件人卫6版第一章绪论
变量与数据类型
变量
描述研究对象特征的量度或度量，具 有可变性。
数据类型
根据变量的性质和测量尺度，将数据 分为不同的类型，如定量数据、定性 数据和等级数据等。
参数与统计量
参数
描述总体特性的度量，通常用希腊字母表示，如均值μ、方差 σ²等。
统计量
描述样本特性的度量，通常用英文字母表示，如样本均值x、 样本方差s²等。
。
03
药物研发和临床试验
在药物研发和临床试验中ຫໍສະໝຸດ 医学统计学对试验设计、数据收集、分析和
解释起到至关重要的作用。它确保试验结果的可靠性和准确性，为新药
审批和上市提供科学依据。
02
CATALOGUE
医学统计学的基本概念
总体与样本
总体
研究对象的全体集合，具有同质 性。
样本
从总体中随机抽取的一部分研究 对象，用于推断总体的性质。
02
它通过对数据的研究，揭示现象 的内在规律，为医学研究和医疗 实践提供科学依据。
医学统计学在科学研究中的作用
实验设计和数据分析
医学统计学在实验设计中起到关键作用，通过合理的设计和样本量的计算，确保实验结果 的可靠性和准确性。同时，在数据分析阶段，医学统计学提供了一系列统计分析方法，帮 助研究者从数据中提取有意义的信息。
多元统计分析
开始发展多元统计分析方法，以处 理更复杂的数据结构。
现代的医学统计学
数据挖掘与机器学习
利用大数据和机器学习技术进行数据分析和预测。
生物信息学
结合生物信息学方法，对基因组、蛋白质组等大规模数据进行统 计分析。
可视化技术
发展出丰富的可视化技术，帮助更好地理解和解释数据。
05
医学统计学绪论
1996年对4586篇论文统计（中华医学会系列杂志占6.9%），数 据分析方法误用达55.7%。
年《中华预防医学杂志 》：中华医学会系列杂志误用约 54% （1995）。
医学统计学绪论
第191页9
3. 伪造统计数据违反科学道德
➢ 1976年New Science 杂志关于科研舞弊 行为调查
（1）74%调查表反应有不正当修改数据情 况
You should always worry about whether the sampled results are representative of the population, and whether your sample allows you to make inferences about the population.
一、设计
1.专业设计：选题、建立假说、确定 研究对象和技术方法等→个性
2.统计设计：围绕专业设计确定统计 设类型、样本大小、分组方法、统计
分析指标及统计分析方法。
医学统计学绪论
第242页4
二、搜集资料
（一）资料起源
➢ 第一手资料 ① 经常性：统计报表（死亡登记、疫情 汇 报等），工作统计（病历、化验）；
（2）17%拼凑试验结果
（3）7%凭空捏造数据
（4）2%有意曲解结果
医学统计学绪论
第20页
A Warning!
Fancy statistical methods cannot rescue garbage data
Fancy statistical methods can help you gain insight into your data, over and above what seems obvious on its face
年《中华预防医学杂志 》：中华医学会系列杂志误用约 54% （1995）。
医学统计学绪论
第191页9
3. 伪造统计数据违反科学道德
➢ 1976年New Science 杂志关于科研舞弊 行为调查
（1）74%调查表反应有不正当修改数据情 况
You should always worry about whether the sampled results are representative of the population, and whether your sample allows you to make inferences about the population.
一、设计
1.专业设计：选题、建立假说、确定 研究对象和技术方法等→个性
2.统计设计：围绕专业设计确定统计 设类型、样本大小、分组方法、统计
分析指标及统计分析方法。
医学统计学绪论
第242页4
二、搜集资料
（一）资料起源
➢ 第一手资料 ① 经常性：统计报表（死亡登记、疫情 汇 报等），工作统计（病历、化验）；
（2）17%拼凑试验结果
（3）7%凭空捏造数据
（4）2%有意曲解结果
医学统计学绪论
第20页
A Warning!
Fancy statistical methods cannot rescue garbage data
Fancy statistical methods can help you gain insight into your data, over and above what seems obvious on its face
卫生统计学___绪论
2、用统计学思维方式考虑有关医学研究 中的问题 “阳性”结果是否是虚假联系？
某感冒药治疗1周后，治愈率为90%，能否说该感冒药 十分有效？
“阴性”结果是否是样本含量不足？
有人曾对发表在Lancet, N Engl J Med，JAMA等著名 医学杂志上的71篇阴性结果的论文作过分析，发现其中有62篇 （ 93%）可能是由于样本含量不足造成的假阴性。
2、参数与统计量 （parameter and statistic）
统计量：样本的统计指标，如样本均数、标 准差，采用拉丁字母分别记X S 参数 附近波动的随机变量 参数：总体的统计指标，如总体均数、总体 标准差，分别用希腊字母记为μ、σ。固定的 常数统计量：
总体与样本、参数与统计量间的关系：
统计推断
假设检验
：t检验、F检验
统计分析过程
。
统计学的若干概念
1. 总体与样本 总体(population): 大同小异的对象全体。 目标总体(target population): 试图下结论的某 个总体. 例如，英国成年男子为目标总体 研究总体(study population) : 资料来源的较 小的总体. 例如，1951年英国全部注册医生 需要谨慎: 就研究总体所下的结论未必适用于 目标总体。
4. 变量的类型 变量(variable)：个体特性的数量描述 (1) 定性变量 (i) 分类变量(categorical variable) 或 名义变量(nominative variable)。 分类变量的水平(level) 代码(code) 用1、2、3、4、5等来表示各个水平。 二分类变量(binary variable), 也称0-1变量或假 变量(dummy variable) (ii) 有序变量(ordinal variable) 种种可能的“取值”中自然地存在着次序。
1- 第一章 绪论-卫生统计学
两个统计描述指标（例数和率），能否可以说明两种疗法的有效 率？如果不能，为什么？
我们能否可依据统计描述（ 20%与15%）的数量差，去作“否 定”？的结论。在作任何回答之前，必须判断20%与15%之间的差别 是真实的差异，还是仅仅由于“机遇”所致。
例2、某杂志的一篇文章报导，用某种中草药治疗玫瑰糠疹，有效率为 78％，平均疗程为三周左右。
14
调查设计-实例
• 城市老年人生活质量的研究设计：
– 研究目的是了解城市老年人生活质量现状并探讨影响老年人生活 质量的主要因素；
– 研究方法是以问卷访谈和体格检查相结合的方式来评价老年人的 生活质量状况；
– 资料收集是由经过专门培训的调查员对老年人进行入户访问获得； – 调查量表采用专门生活质量量表； – 收集到的资料经核查后用EPI软件建立数据库，并用SPSS统计分
– 统计描述是根据研究设计的要求，选用适当的统计指标、统计表、 统计图等方法，对资料的数量特征及分布规律进行测定和描述。
– 统计推断是根据概率分布和抽样的原理，在随机变量的样本信息 基础上推断总体特征。统计推断包括参数估计和假设检验。
• 在进行统计分析时，要根据统计设计的目的和要求，选用 正确的统计推断方法，对样本资料进行准确的描述和推断， 才能得到真实可靠的分析结果。
定性资料的变量值只能代表事物的某些属性或分类，不能反映 程度上的差别。
30
定性资料又分为两种属性和多重属性 如果变量只有相互独立的两种属性，称为二分类变量，这是
最简单的数据类型，如性别有男或女；检查乙肝表面抗原的携带 情况，有阳性或阴性；给小白鼠注射药物，其结局有生存或死亡 等。
如果变量的观察结果表现为相互独立的多种属性，称为多分 类变量，比如血型分为相互独立的四类：A型、B型、O型和AB型， 肺癌可分为腺癌、鳞癌、腺鳞癌、未分化癌、类癌和支气管腺癌 等，各类之间只有性质的不同，没有大小和程度上的差别。
我们能否可依据统计描述（ 20%与15%）的数量差，去作“否 定”？的结论。在作任何回答之前，必须判断20%与15%之间的差别 是真实的差异，还是仅仅由于“机遇”所致。
例2、某杂志的一篇文章报导，用某种中草药治疗玫瑰糠疹，有效率为 78％，平均疗程为三周左右。
14
调查设计-实例
• 城市老年人生活质量的研究设计：
– 研究目的是了解城市老年人生活质量现状并探讨影响老年人生活 质量的主要因素；
– 研究方法是以问卷访谈和体格检查相结合的方式来评价老年人的 生活质量状况；
– 资料收集是由经过专门培训的调查员对老年人进行入户访问获得； – 调查量表采用专门生活质量量表； – 收集到的资料经核查后用EPI软件建立数据库，并用SPSS统计分
– 统计描述是根据研究设计的要求，选用适当的统计指标、统计表、 统计图等方法，对资料的数量特征及分布规律进行测定和描述。
– 统计推断是根据概率分布和抽样的原理，在随机变量的样本信息 基础上推断总体特征。统计推断包括参数估计和假设检验。
• 在进行统计分析时，要根据统计设计的目的和要求，选用 正确的统计推断方法，对样本资料进行准确的描述和推断， 才能得到真实可靠的分析结果。
定性资料的变量值只能代表事物的某些属性或分类，不能反映 程度上的差别。
30
定性资料又分为两种属性和多重属性 如果变量只有相互独立的两种属性，称为二分类变量，这是
最简单的数据类型，如性别有男或女；检查乙肝表面抗原的携带 情况，有阳性或阴性；给小白鼠注射药物，其结局有生存或死亡 等。
如果变量的观察结果表现为相互独立的多种属性，称为多分 类变量，比如血型分为相互独立的四类：A型、B型、O型和AB型， 肺癌可分为腺癌、鳞癌、腺鳞癌、未分化癌、类癌和支气管腺癌 等，各类之间只有性质的不同，没有大小和程度上的差别。
绪论2018.9
为多元分析理论的形成和应用奠定了基础，为此，许多统
计学家把1908年看作是统计推断理论发展史上的里程碑。
R.A.Fisher（费歇尔，英国，1890～1962） Fisher一生论著颇多，共写了329篇。他跨进统计学界
是从研究概率分布开始的，1915年在Biometrika上发表论
文《无限总体样本相关系数值的频率分布》，被称为现代 推断统计学的第一篇论文。1923年发展了显著性检验及估 计理论，提出了F分布和F检验，1918年在《孟德尔遗传试 验设计间的相对关系》一文中首创“方差”和“方差分析”
统计科学与幸福
根据统计规律与心理学，可以构建幸福指数，也可以给出幸福的人 ”之统计学定义。 看看下面的问题，你如果答案都是“是”，那么祝贺你，你是这个世 界上非常非常稀有的幸福之人了! 问题1：如果早上醒来，你发现自己还能自由呼吸，你就比在这一周 离开人世的100万人更有福气。 问题2：如果你从未经历过战争的危险、被囚禁的孤寂、受折磨的痛 苦和忍饥挨饿的难受……你已经好过世界上五亿人。
227.3 221.3 98.3 30.5 7.1 1.6
因为实际数据非常接近期望值，因此弹着点的分布是泊松分布，即一种随机分 布。统计家学们很快得出结论： “不要紧，“嗡嗡弹”没“长眼睛”，这就像大炮定向发射一样。” 丘吉尔心中的一块石头终于落地了。于是，渡海部队继续像潮水一样涌上诺曼 底海滩，完全不去理会头顶上呼啸而过的当时最先进的V型火箭。
医学中统计思维的进化
Pierre Simon Laplace （1749-1827）
P. C. A. Louis （1787-1872）
法国数学家Laplace提出将概率论应用到医学领域 放血治疗伤寒的效果观察：52例重病员中，39例经放血治 疗平均生存时间25.5天，未放血者平均生存时间28天 考虑数量＝科学推理
医学统计学--绪论
THANKS
感谢观看
03
医学统计方法
描述性统计
频数分布表
集中趋势指标
用于描述定性数据的频率分布，如某种疾病 的发病率或患病率。
描述定量数据的集中趋势，如平均数、中位 数和众数。
离散程度指标
偏态与峰态
描述定量数据的离散程度，如标准差、四分 位数间距和变异系数。
描述数据分布的偏斜程度和峰度，如偏度、 峰度和标准偏度。
推论性统计
描述性统计、推论性统计、多元统计分析等。
03
应用范围
适用于各种数据类型和统计分析需求，如金融数据分析、市场研究、
医学研究等。
STATA介绍
软件概述
STATA（Statistical Analysis and Data Mining）是一款开源 的统计软件，由Stata公司开发， 广泛应用于学术界和政府机构。
参数估计
利用样本信息推断总体参数，如总体均数、总体 比例和总体方差。
方差分析
用于比较多个组间的均值是否存在显著差异，如 单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析 。
假设检验
根据样本信息对总体参数进行假设检验，如t检验 、卡方检验和方差分析。
回归分析
研究变量之间的相关关系，如线性回归、逻辑回 归和非线性回归。
应用范围
适用于各种数据类型和统计分析需求，如问卷调查数据、医学临床数据、生物医学数据等 。
SAS介绍
01
软件概述
SAS（Statistical Analysis System）是一款商业统计软件，由SAS公
司开发，广泛应用于商业、政府、学术界等领域。
02
主要特点
功能强大、灵活性强、可靠性高，提供了丰富的统计分析方法，包括
临床试验相关统计知识教材-医学统计学绪论
临床试验相关统计知识教材医学统计学绪论
目录
• 医学统计学概述 • 临床试验统计学基础 • 医学统计学的应用 • 医学统计学中的概率与概率分布 • 医学统计学中的抽样与样本量 • 医学统计学中的假设检验与P值
01
医学统计学概述
定义与特点
定义
医学统计学是应用统计学的原理和方 法，研究医学领域中数据的收集、整 理、分析和推断的一门学科。
意义。
根据预期的效应大小和精度要求确定样本量。
使用统计软件进行样本量计算，如Power Analysis and Sample Size (PASS) 软件。
样本量的影响因素
01
研究目的
不同的研究目的对样本量有不同的 要求。
误差率
误差率越小，所需的样本量越大。
03
02
效应指标
效应指标的测量精度和效应大小影 响样本量需求。
20世纪以后，医学统计学逐渐发展成为一门独立的学科，广泛应 用于医学研究和实践中。
现代发展
随着计算机技术和大数据的兴起，医学统计学在数据挖掘、预测模 型和精准医疗等领域取得重要进展。
02
临床试验统计学基础
临床试验设计
试验目的
明确临床试验的目标，是探索性研究还是验证性研究， 或者是描述性研究。
试验设计类型
二项分布
1 2
二项分布
描述伯努利试验中成功的次数的概率分布，其中 每次试验成功的概率为p，失败的概率为q=1-p。
二项分布的概率函数
B(n,p) = C(n,k) * p^k * q^(n-k)，其中C(n,k)表 示组合数，k表示成功的次数，n表示试验次数。
3
二项分布的期望值和方差
E(X)=np，D(X)=npq，其中X表示成功的次数。
目录
• 医学统计学概述 • 临床试验统计学基础 • 医学统计学的应用 • 医学统计学中的概率与概率分布 • 医学统计学中的抽样与样本量 • 医学统计学中的假设检验与P值
01
医学统计学概述
定义与特点
定义
医学统计学是应用统计学的原理和方 法，研究医学领域中数据的收集、整 理、分析和推断的一门学科。
意义。
根据预期的效应大小和精度要求确定样本量。
使用统计软件进行样本量计算，如Power Analysis and Sample Size (PASS) 软件。
样本量的影响因素
01
研究目的
不同的研究目的对样本量有不同的 要求。
误差率
误差率越小，所需的样本量越大。
03
02
效应指标
效应指标的测量精度和效应大小影 响样本量需求。
20世纪以后，医学统计学逐渐发展成为一门独立的学科，广泛应 用于医学研究和实践中。
现代发展
随着计算机技术和大数据的兴起，医学统计学在数据挖掘、预测模 型和精准医疗等领域取得重要进展。
02
临床试验统计学基础
临床试验设计
试验目的
明确临床试验的目标，是探索性研究还是验证性研究， 或者是描述性研究。
试验设计类型
二项分布
1 2
二项分布
描述伯努利试验中成功的次数的概率分布，其中 每次试验成功的概率为p，失败的概率为q=1-p。
二项分布的概率函数
B(n,p) = C(n,k) * p^k * q^(n-k)，其中C(n,k)表 示组合数，k表示成功的次数，n表示试验次数。
3
二项分布的期望值和方差
E(X)=np，D(X)=npq，其中X表示成功的次数。
医学统计学-第一课绪论及基本概念(已整理完毕)
《医学统计学》颜虹主编Fundamentals of Biostatistics (BernasrdRosner)孙尚拱译(2004第五版)SPSS统计分析张文彬主编一、绪论【统计学】应用数学的原理和方法，研究数据的搜集、整理与分析的科学，对不确定性数据做出科学的推断。
产生过程：随机现象→随机事件→样本空间→随机变量现象：确定现象随机现象：与确定现象相对的不确定现象，在一定的条件下，其有多种可能的结果，而究竟出现哪一种结果事先不可预言的现象。
≥2种结果。
特征：随机性、规律性两种阶段认识随机现象：1.通过观察或实验取得观测资料；2.通过分析所得资料来认识现象。
注：无论数据分析多么先进，都要以能够代表真实情况的数据为基础。
在偶然的背后发现必然【随机事件】随机现象的一个结果叫随机事件。
【样本空间】为了便于研究随机试验，我们将随机试验E的所有基本事件所组成的集合叫做样本空间，记为Ω。
每一个基本事件为样本点，基本事件也就是集合Ω的元素。
可以把样本空间中的基本事件映射成某个变量的取值，这样就引进了随机变量的概念。
【随机变量】在样本空间中，对不同事件指定有相应概率的数值函数，此函数成为一个随机变量。
P X泛指随机变量（X=x k）=p k，如抛掷硬币：正反1 0→随机事件的选项XkP0.5 0.5→对应概率，所有加起来=1k特征：与普通函数相比有两点不同：1.随机变量随着实验结果不同取不同的值，因此在实验之前只能知道取值的范围，而不能预先知道取什么值。
由于随机试验的各个结果出现有一定的概率，所以随机变量的出现也有一定的概率。
2.普通函数定义在实数轴上，而随机变量是定义在样本空间上，样本空间的元素不一定是实数二、统计学中的基本概念1．总体（Population）、样本（Sample）【总体】根据研究目的确定的、全体同质个体的某个（或某些）变量值。
比如：糖尿病的血红蛋白水平、高血压患者的血压分类：无限总体→新生儿体重有限总体→一所学校今年新生的身高【样本】：总体中的一部分，为了保证样本的代表性，在取样时我们要求X1、X2……Xn互相独立，并且与总体X有相同的概率分布。
医学统计学-绪论
描述性统计 统计图表 统计推断 文字表达
一、研究设计（study design）
统计设计首先要考虑选用什么研究方法 调查研究（survey）:对特定人群进行观察、分析比较，
从而找出事物变化的规律 按调查范围分为：全面调查、抽样调查、典型调查 设 计 方 案 包 括 6W1H （ What, Why ， Whom, Who ， When, Where, How）
统计推断：
参数估计：用样本统计量推断总体参数 如：总体均数的可信区间估计
假设检验（hypothesis testing 或significance test）：用样 本统计量的差异来推断总体参数是否存在差异，即用样本 信息检验关于总体的两个对立假设 如：t检验（两个均数的比较）：根据两个样本均数等信息 推测总体均数之间是否有差别 2 检验（两个率的比较）：根据两个样本率的信息推测 总体均数之间是否有差别
调查设计的一般工作流程
确定研究题目 明确研究目的和意义 确定研究的主要指标 明确研究范围 确定研究方法 估计样本含量 调查表设计与资料收集方式 资料的整理与统计分析 调查的组织实施与质量控制
• 实验(试验)研究 (experiment study or trial)： • 对研究对象随机分组（使各组间均衡可比）、施加
频率与概率间的关系：
1）样本频率总是围绕概率上下波动 2）样本含量n越大，波动幅度越小，频率越接近概 率
五、变量与随机变量
Variable and random variable
变量：研究对象的某个或某些特征或属性（研究指标或项目）
随机变量：变量的值是随机而获得的非确定值，随机取值的 变量就是随机变量
• 样本：
• 从总体中随机（random） 抽取一部分有代表性的个 体组成样本（sample），
医学统计学：第一章 绪论
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。
3.统计推断
是通过统计检验方法（如t检验、u检验、F检验、
卡方检验、秩和检验等）来推断两组或多组统计指标 的差异是抽样误差造成的还是有本质的差别。
4.相关与回归
医学中存在许多相互联系、相互制约的现象。如 儿童的身高与体重、胸围与肺活量、血糖与尿糖等， 都需要利用相关与回归来分析。
❖ 注意：抽样误差是不可避免的。无论抽样抽得多么好， 也会存在抽样误差。
五、概率
概率（probability）：是描述随机事件发生可 能性大小的量值。用英文大写字母P来表示。 概率的取值范围在0～1之间。当P＝0时，称为 不可能事件；当P＝1时，称为必然事件。
小概率事件：统计学上一般把P≤0.05或 P≤0.01的事件称为小概率事件。
第一章 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
第一节 医学统计学的定义和内容
统计学(statistics)- 是搜集，整理，分
析资料，并作出决策的一门学科。
医学统计学(medical statistics)-是
如同质的儿童身高、体重、血压、脉搏等指标会 有一定的差别。
二、总体与样本
总体（population）：根据研究目的确定的同质观
察单位某项变量值的集合或全体。 无限总体(infinite population) 有限总体(finite population)
样本（sample）：从总体中随机抽出的部分观察单
统计推断(inferential statistics)
使用样本信息推断总体特征。通过样本统计 量进行总体参数的估计和假设检验，以达到了 解总体的数量特征及其分布规律，才是最终的 研究目的。
3.统计推断
是通过统计检验方法（如t检验、u检验、F检验、
卡方检验、秩和检验等）来推断两组或多组统计指标 的差异是抽样误差造成的还是有本质的差别。
4.相关与回归
医学中存在许多相互联系、相互制约的现象。如 儿童的身高与体重、胸围与肺活量、血糖与尿糖等， 都需要利用相关与回归来分析。
❖ 注意：抽样误差是不可避免的。无论抽样抽得多么好， 也会存在抽样误差。
五、概率
概率（probability）：是描述随机事件发生可 能性大小的量值。用英文大写字母P来表示。 概率的取值范围在0～1之间。当P＝0时，称为 不可能事件；当P＝1时，称为必然事件。
小概率事件：统计学上一般把P≤0.05或 P≤0.01的事件称为小概率事件。
第一章 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
第一节 医学统计学的定义和内容
统计学(statistics)- 是搜集，整理，分
析资料，并作出决策的一门学科。
医学统计学(medical statistics)-是
如同质的儿童身高、体重、血压、脉搏等指标会 有一定的差别。
二、总体与样本
总体（population）：根据研究目的确定的同质观
察单位某项变量值的集合或全体。 无限总体(infinite population) 有限总体(finite population)
样本（sample）：从总体中随机抽出的部分观察单
统计推断(inferential statistics)
使用样本信息推断总体特征。通过样本统计 量进行总体参数的估计和假设检验，以达到了 解总体的数量特征及其分布规律，才是最终的 研究目的。
医学统计学 第一章 绪论
第一章绪论第一节医学统计学的地位和作用当人们研发了一种治疗高血压病的新药，应该怎样评价该新药的疗效？最基本的方法就是比较。
通常将患者以随机的方式分成两个组，一组服用该新药，另一组服用对照药物，观测并记录两种药物的疗效，最后统计分析该新药的有效性和安全性，这就是一个常见的临床试验。
其中，统计学扮演什么角色？在这个临床试验中有诸多问题需要回答：需要多少名患者参加试验？如何随机地将患者分为两个组？哪些措施可以保证两组患者除了接受不同药物治疗外，其他影响疗效的因素在两组的分布是一致的？如果分布不一致，如何在诸多的影响因素中，分离出药物因素的效应？应采用什么样的指标来反映新药的有效性和安全性？怎样测量这些指标以保证数据的准确性和可靠性？如何控制临床试验的误差？如果两组疗效存在一定差别，怎样比较两个药物的疗效到底是否存在差别？换言之，我们需要了解这种差别是机会造成的，还是真实存在的？统计学可以回答上述问题。
我们再看另一种情形，假定为了解一个城市居民高血压病的患病现状，通常的做法是在这个城市调查一部分个体，利用这一部分个体的高血压病患病状况来反映整个城市的患病状况。
那么，如何在这个城市选取这一部分个体？因为只有这部分个体能够很好地代表整个城市人群，用这种部分推论全体的做法才是准确的。
此外，需要选取多少人进行调查？如何保证收集到的资料是准确和可靠的，又如何评价这种准确性和可靠性？几百人的血压值(如收缩压值)各不相同，看上去是一堆“杂乱无章”的数据，如何描述高血压病的患病状况，如何才能推论到整个城市人群？我们对于这种推论的正确性抱有多大的信心？统计学也可以回答上述问题。
每个人的血压都不一样，每个高血压病患者对同一种药物治疗的反应也存在着差别，这就是所谓的个体差异和不确定性。
个体差异是自然界普遍存在的现象，个体结构和功能千差万别，机体反应受到各种自然和社会环境因素的影响和制约，对内外环境刺激的反应同样千差万别。
在统计学中，我们将这种差异称为变异(variation)。
医学统计学 第一章绪论
历史上著名的投掷硬币试验 试验者 投币次数 德莫根 浦丰 2048 4040 正面朝上频数 1061 2048 6019 12012 频率 0.5081 0.5069 0.5016 0.5005
皮尔逊 12000 皮尔逊 24000
2. 概率（probabilidy） 概率（ ） (1)概率的定义： 概率的定义： 概率的定义 稳定的频率当作概率 概率的统计定义是将稳定的频率当作概率， ①概率的统计定义是将稳定的频率当作概率，用P 表示。 表示。 概率的古典定义: ②概率的古典定义 某种随机现象具有： 某种随机现象具有： a.等可能性（ n种结果出现机会均等）； 等可能性（ 种结果出现机会均等 种结果出现机会均等）； 等可能性 b.完备性（至少出现一种结果）； 完备性（ 完备性 至少出现一种结果）； c.互不相容性（只能出现一种结果）, 互不相容性（ 互不相容性 只能出现一种结果） 则在一次试验中某种结果出现的概率为1/n。 则在一次试验中某种结果出现的概率为 。
随机化抽样
………. 总体指标
样本指标 1
样本指标2 样本指标 样本指标3 样本指标 样本指标4 样本指标
……….Байду номын сангаас
样本指标5 样本指标
随机误差是难以避免的 但具有一定规律， 随机误差是难以避免的，但具有一定规律， 难以避免 规律 可以采用统计指标衡量其大小， 指标衡量其大小 可以采用统计指标衡量其大小，并可进行相 应的分析。 应的分析。 分析 例如抽样误差可用标准误衡量其大小， 例如抽样误差可用标准误衡量其大小，分析 时可以进行总体指标的估计和假设检验。 时可以进行总体指标的估计和假设检验。
医学统计学
基础医学院 统计与预防医学教研室 陈全良
绪论 第1章 章 第一篇 基本统计方法 第2～第10章 ～ 章 第二篇 高级统计方法 第11～第24章 ～ 章 第三篇 基本统计方法 第25～第28章 ～ 章 第四篇 数据处理与条件软件应用 第29～第33章 ～ 章
医学统计学绪论完整
医学统计学绪论完整医学统计学是一门应用统计学原理和方法来分析医学数据的学科。
它在医学研究和临床实践中起着至关重要的作用，可以帮助医生和研究人员更好地理解和应用各种医学数据，以推动医学科学的发展和临床实践的进步。
医学统计学的基本任务是收集、整理和分析医学数据。
医学数据可以是临床试验中的实验数据，也可以是临床病历中的观察数据。
为了有效地进行统计分析，首先需要正确地收集数据。
医学研究中常用的收集数据的方法包括问卷调查、临床试验、病历记录等。
在收集数据时，需要注意确保数据的可靠性和有效性，避免数据的偏倚和错误，以提高数据的质量。
在数据收集之后，需要对数据进行整理和描述。
数据的整理工作包括数据清洗、变量定义、缺失值处理等。
数据清洗是指对收集到的数据进行筛选和去除异常值，以保证数据的准确性和完整性。
变量定义是指对各个变量进行定义和分类，以便后续的统计分析。
缺失值处理是指对数据中的缺失值进行处理，可以选择删除缺失值或者使用插补方法进行填补。
数据描述是指对数据进行统计分析和描述性分析。
统计分析可以通过计算基本统计量如均值、中位数、标准差、协方差等来描述和比较不同的数据分布。
描述性分析则通过制作图表、计算频率分布等方式来展示数据的特征和变量之间的关系。
这些分析可以帮助研究人员更全面地理解数据，并发现数据中的规律和趋势。
医学统计学的另一个重要任务是假设检验和推断统计学。
假设检验是指通过对样本数据进行统计分析，进而对总体参数进行判断和推断。
在假设检验中，需要先提出一个零假设和一个备择假设，然后通过计算统计量和P值来判断是否拒绝零假设，从而得出结论。
推断统计学是指通过对样本数据进行分析，推断总体参数的值和性质。
在推断统计学中，需要使用抽样分布、置信区间等方法来推断总体参数的估计值和范围。
医学统计学还涉及到生存分析、回归分析、多元分析等方法。
生存分析是研究和分析患者生存时间和生存率的方法，常用于研究慢性疾病的生存率和预后情况。
《医学统计学》之医学统计学绪论
利用样本数据估计总体参数，如总体均数、总体率等。
研究生存时间、生存率等指标，分析影响因素和预测模型。
多元统计分析
如因子分析、聚类分析、主成分分析等，适用于复杂数据结构的研究。
生存分析
适用于长期观察和随访研究的数据分析。
利用多种统计方法综合分析多个变量之间的关系。
01
02
03
04
05
06
05
医学统计学的报告与解读
置信区间
VS
在解释研究结果时，应注意结果的统计学显著性和实际意义。如果观察到的结果具有统计学显著性，但无实际意义或价值较小，则不应过度强调或夸大其效果。同时，应注意结果的稳健性和可重复性，以评估结果的可靠性和可信度。
研究结果的报告
在报告研究结果时，应遵循准确、客观、完整和可理解的原则。结果应清晰明了地呈现，并附有适当的解释和说明。同时，应注意结果的伦理和法律问题，保护受试者的隐私和权益，避免误导读者或造成不必要的困扰。
《医学统计学》之医学统计学绪论
目录
contents
医学统计学简介医学统计学的基本概念医学统计学的应用领域医学统计学的数据处理与分析方法医学统计学的报告与解读医学统计学的挑战与未来发展
01
医学统计学简介
医学统计学是一门应用数理统计学的原理和方法，对医学实验和调查数据进行整理、分析和推断的学科。它具有数学性质和应用性质，是医学领域中不可或缺的工具。
生物统计学在药物研发过程中起到关键作用，如新药临床试验的设计与分析、药物疗效的评估等。
03
02
01
04
医学统计学的数据处理与分析方法
实验室研究：通过实验手段获取有关生物标志物、病理生理等方面的数据。
去除或纠正错误、异常或不完整的数据。
研究生存时间、生存率等指标，分析影响因素和预测模型。
多元统计分析
如因子分析、聚类分析、主成分分析等，适用于复杂数据结构的研究。
生存分析
适用于长期观察和随访研究的数据分析。
利用多种统计方法综合分析多个变量之间的关系。
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医学统计学的报告与解读
置信区间
VS
在解释研究结果时，应注意结果的统计学显著性和实际意义。如果观察到的结果具有统计学显著性，但无实际意义或价值较小，则不应过度强调或夸大其效果。同时，应注意结果的稳健性和可重复性，以评估结果的可靠性和可信度。
研究结果的报告
在报告研究结果时，应遵循准确、客观、完整和可理解的原则。结果应清晰明了地呈现，并附有适当的解释和说明。同时，应注意结果的伦理和法律问题，保护受试者的隐私和权益，避免误导读者或造成不必要的困扰。
《医学统计学》之医学统计学绪论
目录
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医学统计学简介医学统计学的基本概念医学统计学的应用领域医学统计学的数据处理与分析方法医学统计学的报告与解读医学统计学的挑战与未来发展
01
医学统计学简介
医学统计学是一门应用数理统计学的原理和方法，对医学实验和调查数据进行整理、分析和推断的学科。它具有数学性质和应用性质，是医学领域中不可或缺的工具。
生物统计学在药物研发过程中起到关键作用，如新药临床试验的设计与分析、药物疗效的评估等。
03
02
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04
医学统计学的数据处理与分析方法
实验室研究：通过实验手段获取有关生物标志物、病理生理等方面的数据。
去除或纠正错误、异常或不完整的数据。
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Today: 27 September 2018
（二）同质与变异(homogeneity and variation)
同质：指事物的性质、影响条件或背景相
同或非常相近。 变异：指同质的个体之间的差异。
Today: 27 September 2018
同质与变异的例子
例1 调查2004年上海市7岁男童的身高和体重
正常血压
轻度高血压
计量资料 计数资料
15
17
中度高血压
重度高血压
以12kPa为界分为正常与异常两组，统计每组例数
Today: 27 September 2018 三、统计学基本概念
（一）随机变量(random variable)
简 称 变 量 (variable) ， 统计上习惯用大写拉丁 字母表示 ，如X、Y 、 Z、… 。 变量值习惯用小写拉 丁字母表示，如性别 x1 ＝ 1( 男 ) 、 x2 ＝ 1 ( 男 ) 、 x3＝0 (女) 、…。
样ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ：
从总体中随机抽取有代
表性的部分观察单位
随机抽样(random sampling) 为了保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的 抽样方法（在总体中每个个体具有相同的机会被抽 到）。
Today: 27 September 2018
抽样研究(sampling research)： 从总体中随机抽取样本，根据样本信息来推 断总体特征的方法，即抽样研究。
住院号
2025655
变量 Today: 27 September 2018 variables
职业
无
年龄 身高 体重 住院天数
27 165 71.5 5
文化程度 分娩方式 妊娠结局
中学 顺产 足月
2025653
2025830 2022543 2022466 2024535 2025834 2019464 2025783
µ ¨¹ Ü ° © » ¼ Õ ß ² ¿ · Ö Ö ¸ ± ê · Ö » ¯ ³ Ì ¶ È · Ö Æ Ú ¸ Î × ª Ò Æ PCNA Ö ¸ Ê ý £ ¨5£ © £ ¨6£ © £ ¨7£ © £ ¨8£ © 52 µ Í · Ö » ¯ ¢ ñ Ñ ô Ð Ô 89 ¸ ß · Ö » ¯ ¢ ò Ò õ Ð Ô 93 ¸ ß · Ö » ¯ ¢ ô Ò õ Ð Ô 78 Ö Ð · Ö » ¯ ¢ ò Ñ ô Ð Ô 85 ¸ ß · Ö » ¯ ¢ ó Ò õ Ð Ô ¡ ¡ ¡ ¡ É ú ´ æ Ê ±¼ ä (Ô Â ) £ ¨9£ © 14 20 19 5 35 ¡
Today: 27 September 2018
实例数据2
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编号 性别 体重 疗效 （ID） （X） （kg） （Z） （Y） 1 66 0 张1
李2 王3 1 0 78 57 1 2
…
…
…
…
Today: 27 September 2018
随机变量的分类
离散型变量(discrete variable)，在一定区间
变量取值为有限个，相当于计数资料
连续性变量(continuous variable)，在一定 区间变量取值为无限个，相当于计量资料 有序变量(ordinal variable)，相当于等级资 料
Today: 27 September 2018
医学统计学
y
（Medical Statistics）
Dept. of Health Statistics
“不明于计数，而欲举大事，犹无舟楫而欲经 Today: 27 September 2018 于水险也。”
--管仲
“统计根据科学方法，以繁赜事实，列记之，整 理之；从大量，得共相；由已知，测未知；使樊 然者，呈整齐之相；棼如者，有迹可循；复杂变 量，烛照无遗；纷纭事态，一目了然，此其功 也。”
25 20
Today: 27 September 2018
频数
15 10 5 0 2.6 3.2 3.8 4.4 5.0 5.6 6.2 红细胞计数(10 12 /L) 图 1-1 120 名正常成年男子红细胞计数直方图
Today: 27 September 2018 （三）总体与样本(population and sample)
1. 计数资料
2. 计量资料 3. 等级资料
Today: 27 September 2018
计数资料(count data)：
变量值表现为按某属性划分的定性类别，清 点各类别个数后得到的资料。 数据表现： 两分类： 阳性或阴性；存活或死亡； 有效或无效；男性或女性 多分类：如血型： 计数资料（血型） O ，A，B，AB 100 52 78 32
--陈善林
“(统计学)是追求科学的人从荆棘丛生的困难阻 挡中，开辟出道路的最好的工具。”
--Francis Galton
Today: 27 September 2018
第一章 绪论 Charpter1：Introduction
y
“数字虽然枯燥，但却能说明问题” 统计学是一门与数据有关或研究数据 的学科。
£ ¨2£ ©£ ¨3£ © £ ¨4£ © 1.62 1 1 1.63 3 1 1.64 1 2 1.63 1 1 1.64 3 1 ¡ ¡ ¡
£ ¨5£ © £ ¨6£ © £ ¨7£ © 3 70 1 3 72 0 2 72 0 3 84 1 3 68 1 ¡ ¡ ¡
£ ¨8£ © £ ¨9£ © 146 90 110 70 100 70 114 70 116 68 ¡ ¡
22
25 23 25 27 20 24 29
160
158 161 159 157 158 158 154
74.0
68.0 69.0 62.0 68.0 66.0 70.5 57.0
5
6 5 11 2 4 3 7
无
管理员 无 商业 无 无 无 干部
小学
大学 中学 中学 小学 中学 中学 中学
助产
顺产 剖宫产 剖宫产 顺产 助产 助产 剖宫产
Dept. of Health Statistics
Today: 27 September 2018 一、统计学与医学统计学方法
Statistics：“A
science dealing with the collection, analysis, interpretation and presentation of masses of numerical data”
抽样研究目的： 样本观察值结论
推论总体的情况
Today: 27 September 2018 （四）参数与统计量 (parameter and statistic)
参数：总体的统计指标，
总体
参 数
抽取部分观察单位
样本
如总体均数、标准差， 采用希腊字母分别记为
推断
统计量
----Webster 国际大辞典
统计学是一门收集、分析、解释与呈现
数据资料的科学。
Today: 27 September 2018
统计学（statistics）
运用概率论、数理统计的原理和方法， 研究数据的收集、整理、分析和推断的
科学。
医学统计学（medical statistics）
用统计学原理和方法研究生物医学问题 的一门学科。
同质：2004年、上海市、7岁男童
变异：身高和体重各不相同
例2 研究某降压药的疗效 同质：高血压患者、用某药治疗 变异：疗效各不相同
Today: 27 September 2018
120名正常成年男子红细胞计数值(1012/L)
5.12 5.13 4.58 4.31 4.09 4.91 5.14 5.25 4.89 4.79 4.21 3.73 5.17 5.79 5.46 4.68 5.09 4.68 4.91 5.13 4.92 4.87 4.28 4.46 5.03 4.70 4.28 4.37 5.33 4.78 4.44 4.13 4.43 4.02 5.86 4.83 4.11 3.29 4.18 4.13 4.64 4.92 4.93 4.90 3.92 4.16 4.58 5.35 3.71 5.27 4.41 4.33 4.58 4.24 5.45 4.32 4.84 4.90 5.09 4.64 5.14 5.46 4.66 4.20 4.49 4.85 5.28 4.78 4.32 4.94 5.21 5.26 3.84 4.17 4.56 3.52 6.00 4.05 5.69 5.25 4.56 5.53 4.58 4.86 4.97 4.75 5.39 5.27 4.89 6.18 4.13 5.22 5.12 5.36 3.86 4.68 5.48 5.31 4.53 4.06 3.42 4.68 4.52 5.19 3.70 5.51 5.04 4.70 4.54 3.95 4.40 4.31 3.77 4.52 5.21 4.37 4.80 4.75 3.86 5.69
Today: 27 September 2018
计量资料(measurement data) ：
用仪器、工具或其他定量方法准确获得的定
量结果，一般带有计量单位。 (1)连续变量：
身高值(cm) ：1.65，1.70 1.58，…
体重值(kg)： 52，55，61，...