医学统计学检验方法
医学统计学秩和检验
对统计分析的结果进行解释和报告，包 括显著性水平、效应大小等。
医学统计学秩和检验的优势
1 非参数方法
医学统计学秩和检验不需要假设数据服从特 定的分布，更适用于真实世界的数据。
2 强大的统计推断
医学统计学秩和检验能够进行假设检验、置 信区间估计和相关分析等多种统计推断。
3 对异常值的鲁棒性
由于基于秩次而不是原始数据，医学统计学 秩和检验对异常值具有较好的鲁棒性。
3 基本原理
医学统计学秩和检验基于 非参数统计方法，不依赖 于数据的分布情况，更适 用于小样本和偏态数据。
医学统计学秩和检验的应用
药效试验
用于评估不同药物的疗效，判断药物之间的差异。
生存分析
用于分析患者的生存时间和生存率，评估不同因 素对生存的影响。
配对设计研究
用于比较两种相关观察结果之间的差异，如治疗 前后的数据比较。
相关分析
用于分析两个变量之间的相关程度，评估它们的 线性关系。
医学统计学秩和检验的步骤
1
收集数据
收集与研究目的相关的数据，并确保数
将数据转换为秩次
ห้องสมุดไป่ตู้
2
据质量和完整性。
对数据进行排序，将其转换为秩次，以
便进行后续的统计分析。
3
应用适当的秩和检验方法
根据研究设计和研究问题选择合适的秩
解释和报告结果
4
和检验方法。
4 广泛适用性
医学统计学秩和检验适用于不同类型的数据， 包括定量数据、定性数据和顺序数据。
医学统计学秩和检验的案例
临床试验
通过医学统计学秩和检验，研究 人员可以评估新药的疗效和安全 性。
流行病学调查
医学统计学秩和检验可以用于分 析调查数据，研究疾病的发病率 和风险因素。
医学统计学八种检验方法
医学统计学八种检验方法医学统计学是医学研究中一个重要的分支，它通过对医学数据进行收集、整理和分析，以帮助医学研究者得出准确可靠的结论。
而在医学统计学中，检验方法是评价医学研究数据是否具有统计意义的一种重要工具。
下面将介绍医学统计学中常用的八种检验方法。
1.正态性检验：正态性检验是用来检验数据是否符合正态分布的统计性质。
常见的正态性检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
2.两独立样本t检验：该方法用于检验两个不相互依赖的样本均值之间是否存在差异。
适用于连续变量的比较，例如治疗前后的体重变化。
3.配对样本t检验：配对样本t检验适用于对同一组研究对象在不同时间或不同条件下进行比较。
如药物治疗前后患者的血压比较。
4.卡方检验：卡方检验是用来检验分类变量之间是否存在关联性的方法。
适用于分组数据的比较，例如男女性别与健康状况之间的关系。
5.方差分析：方差分析是用来检验多个组之间是否存在显著差异的方法。
适用于分析多个因素对结果的影响，如不同年龄组对某种疾病发生率的影响。
6.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和随时间而变化的危险率。
适用于研究患者生存期、疾病复发时间等，常见的分析方法有Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
7.相关分析：相关分析用于研究两个连续变量之间的关系。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和Spearman等级相关系数。
8.回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的方法。
适用于分析影响因素较多的情况，如探讨年龄、性别、病情等因素对治疗效果的影响。
以上八种检验方法在医学统计学中被广泛运用，每种方法都有其适用的场景和注意事项。
在进行医学研究时，选择合适的检验方法能够提高研究结果的可靠性，从而为临床实践和医学决策提供准确依据。
因此，熟练掌握这些统计方法是每个医学研究者必备的基本技能。
卡方检验医学统计学
卡方检验医学统计学卡方检验是医学统计学中最常用的检验方法之一，它可用于测量两组数据之间的关联性。
在研究中，我们常常需要探究二者之间是否存在某种关联，卡方检验就是我们解决这个问题的利器。
卡方检验的原理卡方检验的原理是基于期望频数和实际频数的差异来检验两个变量之间的关系。
期望频数指的是在假设两个变量独立的情况下，我们可以根据样本量和其他条件，计算出不同组之间的理论值。
而实际频数则是实验中观察到的实际结果。
卡方检验的步骤如下：1.建立零假设和备择假设。
零假设指的是假设两个变量之间不存在任何关系，备择假设则是反之。
2.确定显著性水平 alpha，通常取值为0.05。
3.构建卡方检验统计量。
计算方法为将所有观察值与期望值的差平方后，再除以期望值的总和。
4.根据自由度和显著性水平，查卡方分布表得到 P 值。
5.如果 P 值小于显著性水平，拒绝零假设；否则无法拒绝零假设。
卡方检验的应用卡方检验可以应用于多个领域，其中医学统计学是最为常见的一个。
卡方检验可以用来分析两个疾病之间的相关性或者测量一种治疗方法的效果。
举个例子，某药厂要研发一种新的药物来治疗心脏病。
为了验证该药的疗效，实验组和对照组各50 人。
在 6 个月的治疗后，实验组和对照组中分别有 10 人和 15 人痊愈了。
卡方检验的作用就在于此时可以用来检验两组之间的差异是否具有统计学意义。
除了医学统计学之外，卡方检验在社会学、心理学、市场营销、物理等领域也都有广泛应用。
卡方检验的限制虽然卡方检验被广泛应用于各种实验和研究中，但它也有着自己的限制。
其中比较明显的一点就是对样本量有一定的要求。
当样本量较小的时候，期望频数的计算就会出现一定的误差，进而导致检验结果不准确。
此外，在面对非常态分布数据时，卡方检验也会出现问题。
当数据呈现正态分布时，卡方检验的准确性最高。
然而，实际上，很多数据都呈现出非正态分布，这时需要使用一些修正方法来解决。
卡方检验是医学统计学中最常用的统计方法之一，它可以用来测量两个变量之间的关联性。
医学统计学6卡方检验
卡方检验的卡方值
卡方值是卡方检验的统计量，用于衡量实际观测值和期望值之间的差异。 卡方值越大，就表示观测值与期望值之间的差异越大，这意味着结论更可信。
如何进行卡方检验
第一步
确定研究的问题和相关变量， 并给出所需的假设。
第二步
收集数据并整理成交叉列联 表。
第三步
计算卡方值和自由度。
第四步
查阅卡方分布表，确定相应置信度水准下的临 界值。
2
应用
概率常用于医学研究中，以测量一种治疗对患者的疗效。
3
公式
概率=事件发生的次数/总次数。
统计学中的假设
在统计学中，我们需要制定一个或多个假设进而做出相应的决策。常见的假设有零假设和备择假设。
零假设
零假设是指不存在两个群体之间的差异。
备择假设
备择假设是指存在两个群体之间的差异。
什么是卡方检验
卡方检验是一种用于比较两个或多个群体在某些因素上的分布情况的方法。
卡方检验与其他假设检验的区 别
卡方检验主要用于回答多个分类变量间是否有关联的问题，而 T 检验和 Z 检 验主要用于回答单变量的问题。
卡方检验对于数据的类型并无太多的要求，而 T 检验和 Z 检验只适用于概率 分布为正态分布的数据。
卡方检验的计算公式
卡方检验的计算公式如下： χ² = ∑(O-E)²/E
为什么需要统计学
准确
统计学可以让我们从收集到的数据中得出真正 准确可靠的结论。
决策
统计学有助于做出决策并帮助我们更好地理解 数据背后的信息。
推断
统计学允许我们通过对大量数据的推断得到新 的信息。
掌握
掌握医学统计学对于实现优质医保研究至关重 要。
概率
医学统计学-t检验和u检验
统计学常见问题
在医学统计学研究中，常见的问题包括样本大小确定、假设检验的选择、结 果解释等。了解这些问题能够提高研究的可靠性和科学性。
统计学误差的分类
统计学误差可分为随机误差和系统误差。随机误差是由随机因素引起的结果 波动，而系统误差是由于观测方法、仪器校准等常规因素引起的偏差。
假设检验的基本原理
案例分析：t检验的应用
使用t检验分析两种治疗方法在疾病治愈率方面的差异，以指导临床决策和改 善患者疗效。
案例分析：u检验的应用
使用u检验比较两种不同药物治疗疾病的有效性，以指导合理用药和提高疗效。
数据处理软件
统计学常用的数据处理软件包括SPSS、R、Python等。它们提供了丰富的统计 分析函数和可视化工具，以帮助研究人员进行数据分析。
医学统计学-t检验和u检 验
介绍医学统计学中的t检验和u检验。包括基础概念、历史、优缺点、应用领 域等内容，以及与t检验的比较，以案例分析和数据处理软件为重点。
统计学的基础
统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。它是医学研究中不可或缺的工具，用于推断和验证假 设。
t检验的概念及历史
t检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。它由英国统计学家威廉·塞特尔于1908年提出， 被广泛应用于医学研究中。
t检验的优缺点
1 优点
适用于小样本和正态分布的数据，能够比较 样本之间的差异。
2 缺点
对数据的要求较高，可能受到异常值的影响， 不适用于非正态分布的数据。
t检验的前提条件
独立样本t检验
两个样本之间独立且符合正态分布。
配对样本t检验
两个样本之间相关，如同一组受试者的前后观察。
方差分析中的t检验
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。
总结：统计学在医学领域中有着广泛的应用，它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。
本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。
了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义，能够帮助医生做出科学的决策，提高医疗质量和患者的健康水平。
医学统计学-卡方检验
卡方检验是一种常用的统计方法，用于比较观察值和期望值之间的差异。它 在医学研究中有着广泛的应用，可以帮助我们验证假设、推断总体特征以及 分析类别变量的相关性。
卡方检验的定义和原理
卡方检验是一种基于卡方分布的统计检验方法。它基于观察值与期望值之间 的差异来判断样本数据与理论分布的拟合程度。
卡方检验的局限性和注意事项
• 卡方检验只能验证分类变量之间的关联性，不能验证因果关系。 • 卡方检验对样本足够大和数据分类合理的要求比较严格。 • 卡方检验结果受样本选择和观察误差的影响，需要谨慎解释。 • 在进行卡方检验前，需要对数据进行充分的清洗和准备。
结论和要点
卡方检验是一种常用的统计方法
卡方检验的应用领域
医学研究
卡方检验可以用来分析疾病的发生与某个因素之间的关联性，如吸烟与肺癌。
社会科学
卡方检验可以用来研究不同人群之间的行模式和态度偏好，如性别与政治观点。
市场调研
卡方检验可以用来分析消费者的购买偏好和市场细分，如年龄与产品偏好。
卡方检验的假设和前提条件
1 独立性假设
卡方检验基于观察值和期望值之间的差异来验证两个变量之间是否存在独立性。
它可以帮助我们验证假设、推断总体特征以 及分析类别变量的相关性。
结果解读和意义
卡方检验的结果可以帮助我们了解变量之间 的关系，并为决策提供依据。
应用广泛
卡方检验在医学研究、社会科学和市场调研 等领域都有着重要的应用。
局限性和注意事项
卡方检验有一定的局限性，需要注意样本大 小和数据分类的合理性。
4
比较卡方值和临界值
判断卡方值是否大于临界值，从而做出关于拒绝或接受原假设的决策。
卡方检验的结果解读和意义
医学统计学数据分析和研究方法
医学统计学数据分析和研究方法医学统计学是医学领域中不可或缺的一门学科，它为研究者提供了分析和解读医学数据的方法和工具。
通过对大量医学数据的分析，可以揭示疾病的发病机制、评估治疗的效果、预测病情的进展等信息，对医学研究和临床实践起到了重要的作用。
本文将介绍医学统计学的一些常用的数据分析和研究方法。
一、描述统计分析描述统计分析是医学统计学的基础，用于对医学数据进行整体的描述和总结。
常用的描述统计分析方法包括频数分布、均值和标准差、中位数和百分位数、方差和相关系数等。
通过这些统计指标，可以了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
以临床试验为例，研究人员通过随机分组的方法，将患者分为实验组和对照组，观察不同治疗方案的效果。
描述统计分析可以帮助研究人员计算每个组的患者数量、计算不同治疗组的平均生存时间，从而初步判断治疗的有效性。
二、推断统计分析推断统计分析是医学统计学中的重要内容，通过对抽样数据进行分析，推断出总体的特征。
常用的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间、方差分析和回归分析等。
假设检验是一种常用的统计方法，用于判断样本数据和总体数据之间是否存在显著差异。
在临床实践中，研究人员可以利用假设检验方法比较两种治疗方法的效果是否有显著差异。
通过设定显著性水平，计算出p值，从而判断差异是否具有统计学意义。
置信区间是对总体参数的估计，它可以反映参数的可信程度。
临床研究中，研究人员经常使用置信区间来估计相对风险、绝对风险差、药物效应值等参数。
置信区间的宽度可以反映估计的精确程度，更窄的置信区间意味着估计值更可靠。
三、生存分析生存分析是医学统计学中用于研究患者生存时间和事件发生率的方法。
常用的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
在临床研究中，生存分析方法常用于评估不同治疗方案对患者生存时间的影响。
通过绘制Kaplan-Meier生存曲线，可以比较不同治疗组的生存曲线是否有显著差异。
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。
医学统计学x2检验公式
医学统计学x2检验公式1. 首先，让我们来了解什么是医学统计学中的x2检验。
x2检验是一种用于比较两个或多个类别变量之间差异的统计方法。
它的目的是确定观察到的频数与期望的频数之间的差异是否显著。
2. 在x2检验中，我们需要计算一个统计值x2（chi-square），它表示观察到的频数与期望的频数之间的偏离程度。
x2值越大，说明观察到的频数与期望的频数之间的差异越大。
3. x2检验的公式如下：x2 = Σ(（观察值-期望值）^2 / 期望值）其中，Σ表示对所有类别进行求和，观察值是指实际观察到的频数，期望值是指根据某种假设或模型计算得到的频数。
4. 为了更好地理解x2检验的公式，让我们通过一个简单的例子来说明。
假设我们研究了两种不同的治疗方法对某种疾病的疗效，观察了200名患者的治疗结果，得到以下数据：治疗方法疾病痊愈未痊愈方法A 120 30方法B 50 05. 在这个例子中，我们对两种治疗方法的疗效进行比较。
我们假设两种方法的疗效相同，即期望的频数是根据总样本数和各个类别的比例计算得到的。
6. 首先，我们需要计算每个类别的期望频数。
对于方法A的疾病痊愈类别，期望频数计算公式为：（方法A总样本数/总样本数）* 总痊愈人数= （150/200）* 170 = 127.5。
7. 同样地，对于未痊愈类别，期望频数计算公式为：（方法A总样本数/总样本数）* 总未痊愈人数= （150/200）* 30 = 22.5。
8. 对于方法B的疾病痊愈类别，期望频数计算公式为：（方法B总样本数/总样本数）* 总痊愈人数= （50/200）* 170 = 42.5。
9. 同样地，对于未痊愈类别，期望频数计算公式为：（方法B总样本数/总样本数）* 总未痊愈人数= （50/200）* 30 = 7.5。
10. 现在，我们可以使用x2检验的公式来计算统计值x2了。
根据上述公式，我们将计算每个类别的（观察值-期望值）^2 / 期望值，并对所有类别求和。
医学统计学-t检验
单样本t检验概述
1
定义和用途
单样本t检验是将一个样本的平均值与一个已知的总体平均值进行比较。该方法可用于检测某 一群体的平均数是否与已知平均数有显著差异。
2
计算公式
计算t值的公式为 （样本平均值-总体平均值） / 标准误差。
3
实例分析
例如，医生想检查其患者的平均血压是否与总体平均血压相同。医生可以采取一些患者的随 机抽样，进行平均血压值的估计。利用单样本t检验，医生可以比较患者平均血压和已知的总 体平均数的数量差异。
t检验在药物研发中的应用
1 疗效检验
t检验在药物研发中被广泛用于检验不同药物、不同剂量和不同给药方式的疗效。
2 药物毒性检测
t检验可用于检测药物给药对器官功能和生理指标的影响和损伤。
3 剂量选定
t检验可用于评估药物的安全性和有效性，并确定剂量的选择。
t检验在生物医学研究中的应用
基础研究
t检验在生物医学基础研究中应用 广泛，可用于比较不同基因型、 不同表观遗传信息和不同环境因 素对生物体的影响。
t检验和方差分析
方差分析
方差分析是一种用于比较三个或 更多群体之间差异的方法。它可 以用于比较顺序数据、类别数据 和等间隔数据。
t检验和方差分析的不同
t检验是用于比较两个群体之间差 异的方法，适用于均值分布差异 较小、样本较小的数据。而方差 分析适合适用于比较多个群体之 间差异的情况、以及数据间的交 互作用。
配对t检验概述
1 定义和用途
配对t检验是用于比较同一组受试者在两个不同时间点或两种不同条件下的差异。
2 计算公式
计算配对t值需用到每个块对的平均值和标准差。平均值差值除以标准误差的公式表示 t值。
医学统计学方法的举例
医学统计学方法有很多种，下面列举几个常见的例子：描述性统计学方法：描述性统计学方法主要用于对数据进行描述和分析，包括数据的频数分布、均值、中位数、标准差等统计指标。
例如，在研究某病患者的年龄分布时，可以使用频数分布表和直方图来描述年龄的分布情况，并计算平均年龄来反映患者的平均健康状况。
推论性统计学方法：推论性统计学方法主要用于根据样本数据推断总体情况，包括参数估计和假设检验等。
例如，在研究某药物治疗某病的效果时，可以通过随机抽样的方式选取一定数量的患者作为样本，然后对这些患者进行治疗前后的数据对比和分析，以推断该药物对总体患者的疗效。
回归分析方法：回归分析方法主要用于分析两个或多个变量之间的关系，包括线性回归分析和逻辑回归分析等。
例如，在研究某病患者的死亡率与年龄、性别等因素之间的关系时，可以使用逻辑回归分析方法来分析这些因素对死亡率的影响程度和作用机制。
统计决策方法：统计决策方法是根据统计学的原理和方法，为决策者提供科学合理的决策依据和方法。
例如，在医学研究中，研究人员可以根据统计决策方法来确定样本量、选择合适的统计方法等，从而确保研究结果的准确性和可靠性。
医学统计学统计分析方法
医学统计学统计分析方法一．T检验二．F检验（方差分析）三．X2检验（卡方检验）四．非参数检验（秩和检验）五．回归分析六．生存分析一T检验1.单样本t检验（样本均数与总体均数比较t检验）2.配对样本t检验（配对资料）3.两样本t检验（成组t检验）完全随机设计4.近似t检验（两小样本均数两总体方差不等）5.数据转换（对数转换：几何均数t检验，平方根转换，平方根反正弦，倒数变换）二F检验（方差分析）1.两样本方差比较的F检验：Levene检验2.多个样本方差比较（也适用于两样本）Bartlett检验（正态资料）Levene检验（可不具正态）完全随机设计资料的方差分析：正态+方差齐：单因素方差分析（one factor ANOVA）和单向分类的方差分析（one way ANOVA）或成组t检验非正态或方差不齐：变量变换后采用单向分类方差分析或Kruskal-Wills H检验随机区组设计资料的方差分析正态+方差齐：双向分类的方差分析或配对t检验非正态或方差不齐：变量变换后采用双向分类的方差分析或Friedman M检验拉丁方设计资料：三向多个样本均数间的多重比较①LSD-t检验（最小显著差异t检验）②Dunnet-t检验③SNK-q检验（多个样本均数两两的全面比较）3.多因素方差分析4.重复测量设计方差分析5.协方差分析（将线性回归分析与方差分析结合）三X2检验（卡方检验）1.四格表的X2检验2.配对四格表的X2检验3.四格表资料的Fisher 确切概率法4.行×列表X2检验（多个样本率样本构成比双向无序分类资料的关联性检验）5.多个样本率的多重比较（X2分割法）R×C表资料分类及检验方法的运用1.双向无序：X2检验（样本率构成比）2.单向有序：分组变量有序，指标变量无序：X2检验（分析不同年龄组各种传染病的构成）。
分组无序，指标有序：秩转换的非参数检验（疗效按等级分组）3.双向有序：一致性检验或Kappa检验4.双向有序属性不同：非参数检验，等级分析，线性趋势检验四非参数检验（秩和检验）1．符合秩和检验（配对资料Wilcoxon符号秩和检验）配对样本差值的中位数是否为0或单个样本中位数与总体样本中位数2．两样本秩和检验（两个独立样本Wilcoxon秩和检验）两个样本是否来自同一总体（两个总体分布位置是否有差别）T值3．多个独立样本比较的Kruskal Wallis H检验（多个样本是否来自同一总体）H值进一步两两比较：Nemenyi法检验4．随机区组设计多个样本比较Friedman M检验M值进一步两两比较：q检验五回归分析1.双变量回归（1）直线回归与直线相关线性相关关系：pwcorr 变量名1 变量名2 … 变量名m, sig线性回归：reg回归方程假设检验：方差分析与t检验相关系数的假设检验：：计算r后进行t检验（2）秩相关（等级相关）秩和相关分析：spearman变量1变量2 Spearman秩相关r s相同秩较多时r s的校正①加权直线回归②两条直线回归直线的比较③曲线拟合多元线性回归分析多元线性回归分析：regress+多个因素coef（回归系数）3.Logistic回归分析（二分类资料）成组资料：logistic回归logistic回归：logistic因变量变量1 变量2…变量m OR 配对资料：条件logistic回归条件logistic回归：clogit因变量变量1 变量2…变量m，strata(配对编号变量) [or]有序logistic回归：多分类logistic回归（无序）六生存分析1.描述分析乘积极限法（Kaplan-Meier法）2.比较分析Log-lank检验与Breslow检验3.影响因素分析半参数法：cox回归cox Haz Ratio(相对风险度) RR七meta分析：OR RRRD：（差值的区间与0比较）OR/RR：（定性资料）区间与1比较。
《医学统计学》检验
$number {01}《医学统计学》检验2023-12-02汇报人：目录•绪论•研究设计•数据收集与整理•定量数据的统计分析•定性数据的统计分析•临床医学应用•公共卫生应用•研究论文写作中的医学统计学01绪论123高级统计学包括多元统计分析、生存分析、随机森林等复杂统计模型，用于深入研究医学领域中的复杂现象。
描述统计学主要研究如何收集、整理、显示和概括数据，如统计图表和统计指标。
推断统计学主要研究如何根据样本数据推断总体特征，如假设检验和方差分析。
数据处理数据收集实验设计为确保医学研究的科学性和可靠性，需要采用合理的实验设计方法，如随机对照试验。
包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
通过问卷调查、临床记录、生物样本等方式收集数据。
医学统计学的应用临床研究在临床试验中运用统计学方法，为新药研发、治疗方案选择等提供依据。
公共卫生在流行病学调查、疾病监测、健康相关行为研究中运用统计学知识。
生物医学研究在遗传学、分子生物学、药理学等领域运用统计模型对生物数据进行分析。
02研究设计01将研究对象按照随机化原则分成实验组和对照组，保证各组间具有可比性。
随机化分组02采用双盲、单盲或开放式实验设计，减少主观因素对实验结果的影响。
盲法03设立对照是实验设计的核心，可以控制其他因素的干扰，评估处理因素的效果。
对照实验设计对目标人群进行全面调查，适用于了解总体情况。
普查从总体中抽取代表性样本，用样本信息推断总体特征。
抽样调查在某一时间点收集研究对象的相关信息，反映目前状况。
横断面调查调查设计根据研究对象的不同暴露状况，追踪观察其结局和时间顺序，确定暴露与结局的关系。
根据研究对象的不同暴露状况和结局，追溯其过去暴露情况，比较不同组别结局频率的差异。
队列研究设计回顾性队列研究前瞻性队列研究03数据收集与整理调查法实验法临床观察法通过问卷、访谈等方式收集数据，需确保调查对象代表性及调查内容准确性。
通过观察患者临床表现及疾病发展过程收集数据。
医学统计学列联表检验
多重比例的检验
定义
多重比例的检验通常用于比较三 个或三个以上互不重叠个体或组 群中两个或两个以上互不重叠事 件之间的比例是否存在显著差异。
应用
多重比例的检验被广泛应用于医 疗、环保、市场调查中等领域。
示例
例如，通过多重比例检验，可以 比较不同地理位置、不同职业群 体中患某种疾病的人数是否存在 显著差异。
定义
多重风险的检验通常用于比较 不止两组不同样本在各种因素 下发生某种风险的概率的差异。
应用
多重风险的检验可用于研究多 种风险因素对某种疾病或其他 指标的影响。
示例
例如，通过多重风险的检验， 可以研究不同地区、不同人口 群体的城市病人发生率，从而 探究多种典型风险因素的影响。
结语：列联表检验的应用前景
3
示例
例如，通过单个比例检验，可以比较某种 新抗生素与传统抗生素在治疗某种疾病上 的疗效是否存在显著差异。
双重比例的检验
1 定义
双重比例的检验通常用于比较两组任何性质均不同的个体中两个互不重叠的事件之间的 比例是否存在显著差异。
2 应用
双重比例的检验广泛应用于临床试验、药物研发、疾病预防等领域。
3 示例
应用
2
特定风险发生概率的差异，以确定两组的 风险是否存在显著的差异。
双重风险的检验有着广泛的应用场景，例
如评估特定药物的风险和效果、调查两种
环境因素在特定疾病发生中的作用等。
3
示例
例如，通过双重风险的检验，可以比较吸 烟和高血压对心脏病的风险影响，帮助制 定更有针对性的健康宣传计划。
多重风险的检验
单个风险的检验
医学统计学卡方检验
计算期望频数
2
根据独立性假设，计算预期的频数。
3
计算卡方值
根据观察频数和期望频数，计算卡方值。
判断显著性
4
根据卡方值和自由度，判断结果是否显著。
卡方检验的计算方法
卡方检验的计算方法主要包括计算卡方值、计算自由度以及查找临界值。 计算卡方值：
1. 计算每个组别的观察频数和期望频数之差的平方。 2. 将所有差的平方相加，得到卡方值。 计算自由度： • 自由度 = (行数 - 1) * (列数 - 1) 查找临界值：
卡方检验的应用范围和特点
卡方检验广泛应用于医学研究中，例如研究疾病与风险因素之间的关联性。 卡方检验的特点包括：
非参数检验
不依赖于总体的任何参数假设。
适用性广泛
可用于分析两个或释。
卡方检验的步骤
1
收集数据
收集观察到的数据，例如不同组别的频数。
根据自由度和显著性水平，在卡方分布表中查找对应的临界值。
案例分析：卡方检验在医学统计学中的应用
临床研究
通过卡方检验分析患者病情与治疗 效果之间是否存在关联性。
遗传研究
运用卡方检验检测基因型与表型之 间的关联性。
公共卫生
分析卡方检验数据以确定风险因素 与疾病之间的关联性。
结论和总结
卡方检验是一种强大的统计工具，可用于分析变量之间的关联性。 通过掌握卡方检验的原理、应用和计算方法，我们能更好地理解数据背后的 关系，并做出有针对性的决策。
医学统计学卡方检验
卡方检验是一种常用的统计方法，主要用于比较观察到的数据与期望值之间 是否存在显著差异。
卡方检验的原理和假设
卡方检验基于观察到的频数与期望频数之间的差异，用于判断变量之间是否存在关联性。 卡方检验的假设为：
医学统计学-t检验和u检验
ux1 x2 sx1x2
x1 x2
s2 x1
sx 22
本均数的比较(
)
计算 统计量时是用两样本均数差值的绝对值除以两 样本均数差值的标准误。
应注意的是当样本含量n较大时（如大于50时）可用u 检验代替 检验，此时u值的计算公式较 值的计算 公式要简单的多.
两样本均数差值的 标准误。
：合并方差。
由于 t0.01(23)> t t0.05(23)，0.01 < P 0.05，
○ 按 0.05的水准拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。 ○ 故可认为该地两种疗法治疗糖尿病患者二个月后测得的空腹血糖值的
均数不同。
几何均数资料 t 检验，服从对数正态分布，先作对数变换，再作 t 检验。
四 u 检验
16.7
7
11.6
8
18.0
8
12.0
9
18.7
9
13.4
10
20.7
10
13.5
11
21.1
11
14.8
12
15.2
12
15.6
13
18.7
建立检验假设，确定检验水准
○ H0： 1= 2，两种疗法治疗后患者血 糖值的总体均数相同;
○ H1： 1 2，两种疗法治疗后患者 血糖值的总体均数不同；
○ 0.05。
2953.43 182.52 1743.16 141.02
SC2
12 12 13 2
13 17.03
按公式计算，算得: 确定P值，作出推断结论
t1.521.6115.08252.63 两29==独2n3立1；+样n本2-t2检验=自12由+度13为-
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医学统计学检验方法(转)医学论文中统计方法的正确应用医用统计方法是医学科研和论文撰写的一个基本工具，但是不少医学科研及临床工作者对统计方法的正确应用缺乏足够的知识，在实际应用过程中常常出现一些不妥用法甚至误用现象。
正确使用统计方法，能使研究结果具有科学性和说服力;反之，如果使用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且可能带来错误的结论。
1、所选统计方法脱离了资料的性质不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。
按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。
1.1 多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。
常用的有回归分析;相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因子分析等。
多因素分析多用于计量资料。
1.2 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。
首先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。
如做不同样本间的比较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用u 检验;两个样本率的比较可用u 检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC 表的卡方检验。
其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。
对于显著性检验通常有T 检验和F 检验，T 检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。
F 检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。
2、根据研究目的选用统计分析方法不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。
研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有:2.1 某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。
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医学统计学检验方法
医学统计学检验方法(转) 医学论文中统计方法的正确应用
医用统计方法是医学科研和论文撰写的一个基本工具，但是不少医学科研及临床工作者对统计方法的正确应用缺乏足够的知识，在实际应用过程中常常出现一些不妥用法甚至误用现象。
正确使用统计方法，能使研究结果具有科学性和说服力;反之，如果使用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且可能带来错误的结论。
1、所选统计方法脱离了资料的性质不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。
按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。
1.1 多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。
常用的有回归分析;相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因子分析等。
多因素分析多用于计量资料。
1.2 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。
首先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。
如做不同样本间的比较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用u 检验;两个样本率的比较可用u 检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC 表的卡方检验。
其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。
对于显著性检验通常有T 检验和F 检验，T 检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。
F 检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。
2、根据研究目的选用统计分析方法不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。
研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有:
2.1 某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。
2.2 某人群的特征值，如平均身高、体重、血压等，采用平均水平和变异的统计指标。
2.3 临床正常值范围如血红蛋白、血糖、尿铅含量，多采用中位数法或平均数法。
2.4 临床诊断方法效率评价，可分别计算各种诊断方法对某病诊断的准确度和可靠度，如x 线对肺癌的诊断。
2.5 临床疗效分析比较如几种药物疗效的比较，视资料性质作显著性检验。
2.6 现象间关联情况分析如眼PSRT 与屈光度的关系，用线形相关和回归分析。
2.7 人群的归类、评价，可选用判别分析、聚类分析、主成分分析等。
临床研究和实践中决不能通过统计学方法去实现自己的想象。
根据已确定的结果刻意去套用某种统计方法，用目的去规划统计过程，只要分析比较，就一定要求结果显著等等现象，只能使文章更为空洞，有失科学性。
3 严格把握统计方法的适用条件各种统计分析方法都有其适应条件，在选用统计方法时，应严格把握，充分考虑所分析的资料是否符合其适用条件。
对于计量资料在计算均数或显著性检验时，其基本条件是正态分布、方差齐性，在资料分析时要通过图示或检验看是否符合这些基本条件，若不符合则需要做相应的处理。
计算集中趋势指标可使用中位数或几何均数。
做统计学检验可通过数据转换使其成为正态分布，常用的转换方式有对数转换、幂指数转换、平方根转换等，或者改非参数检验。
计数资料各种方法均有其自身的适应条件，如上列举的方法其基本条件是某一事件概率不会太小，若发生概率太低，则改用小概率事件显著性检验。
4 充分理解资料样本含量的概念统计学是对研究样本进行抽象归纳的科学，没有足够的样本量就不可能得出正确的结论，而且统计方
法也有其样本量的要求。
如四格表的卡方检验要求样本量大于40，方格中理论数大于5(n~40，t5)，若不符合则用校正卡方检验或精确概率法。
行x 列表的卡方检验要求理论数均大于1 且小于
5 者不超过表中数的1/5，若不符合则改用其它方法(合理合并)。
5 合理控制混杂因素的影响任何一种现象的发生都不是单纯的，要受多种因素的影响。
当分析比较不同人群某现象的发生或存在状况时，要考虑除研究因素以外比较组之间其它条件是否相同，内部构成是否一致，其它因素对研究现象
的影响如何。
例如，有人研究文化素质对生育水平的影响，按年龄分组，发现50 岁以上年龄组比20 岁以上年龄组生育水平高而文化素质低，因而结论是文化素质与生育水平呈负相关。
这一结论的错误就在于做缺乏资料的综合分析认识能力和混杂因素对研究现象的影响，忽视我国计划生育政策对不同年龄妇女生育的作用。
混杂因素应在研究之前通过研究对象选择、设立对照、随机、匹配、双盲法等控制，但如果事先没有良好设计，则通过统计方法可以控制。
若资料内部构成不同，存在混杂因素，简便方法是分组比较或标化处理。
若样本量不允许分组，则对计数资料可用组内分组的卡方检验、卡方值分割法、加权卡方检验法等，计量资料的比较可用协方差分析。
资料的统计处理并非是研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或线索，因此对统计资料做统计分析后，要正确把握统计学术语，对结论做科学的分析和解释。
拒绝检验假设，习惯上称有显著性，不应误解为差别很大或在医学上有很显著的价值，统计学亦不能回答比较样本的总体一定相等或一定不相等，因为统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体可能性的大小。
应用统计学分析的目的是通过研究样本推断总体，如果研究结论不能适当外延，则该项研究毫无意义。