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《医学统计学》课件完整版

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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。
医学统计学的重要性
1
医学统计学是医学研究中不可或缺的工具。
2
它为医学研究提供数据采集、整理、分析和解 释的方法。
3
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。
方差分析的应用条件
独立性
各组样本应相互独立,且来 自同一正态分布总体。
均衡性
各组样本的方差应相等,即 方差齐性。
正态性
各组样本应来自正态分布总 体。
线性性
各组样本的均值与方差应呈 线性关系。
方差分析的步骤与实施
数据清洗与整理
对数据进行清洗和整理,以满 足方差分析的要求。
做出决策
根据F值和P值做出决策,判 断各组间的差异是否显著。
计算并解释统计量。
步骤二
收集样本数据。
步骤四
解释推断结果。
05
方差分析
方差分析的基本原理
01
02
03
方差分析是一种统计假设检验方法, 用于比较至少两个组间的平均差异是 否显著。
它基于变异源的分解,将总体变异分 解为组间变异和组内变异。
方差分析通过计算F统计量,利用F分 布理论,对组间变异和组内变异进行 比较,从而做出决策。
THANKS
Ⅰ-Ⅳ期。
在人群中进行的以预防和控 制疾病为目的的试验,如队 列研究和病例对照研究。
实验室研究
现场研究
在实验室中对组织、细胞、 微生物等进行药物、生物因 子等的效应和作用机制的试
验。
在自然环境下对人群进行的 社会、心理、行为等干预措

《医学统计学》课件

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公共卫生领域统计应用
卫生资源配置
运用多指标综合评价等方法,评估卫生资源的配置状况和利用效率,为优化资源配置提供科学依据。
健康危险因素研究
通过流行病学调查和统计分析,研究吸烟、饮食、运动等健康危险因素,为制定健康干预措施提供指导。
基因组学研究
运用遗传关联研究、连锁分析、全基因组测序等方法,研究基因变异与疾病的关系,为疾病预防和治疗提供新思路。
临床试验设计
利用随机对照试验设计,评估新药疗效和安全性,为临床决策提供可靠依据。
诊断试验评估
通过ROC曲线、似然比等统计方法,评估诊断试验的准确性和可靠性。
预后因素分析
研究影响疾病预后的因素,如生存分析、Cox回归模型等,为临床治疗和预后判断提供指导。
临床医学统计应用
疾病监测与预测
利用时间序列分析等方法,对疾病发生和发展趋势进行监测和预测,为公共卫生决策提供依据。
系统生物学研究关注生物系统的整体性和复杂性,运用网络模型和数学算法,研究生物系统的组成、结构和功能。
系统生物学在医学统计学中的应用
在医学统计学中,系统生物学方法可用于研究疾病发生、发展和转归的机制,以及药物的作用机制。
生物网络模型是系统生物学的重要工具之一,包括基因调控网络、代谢网络、信号转导网络等,可揭示生物系统的复杂性和动态性。
定义与目的
医学统计学的应用
在医学研究中,医学统计学方法被广泛应用于临床试验、流行病学调查、诊断和预后预测等方面。
在医疗实践中,医学统计学方法可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案和评估治疗效果等。
在公共卫生领域,医学统计学方法可用于疾病监测、预防和控制等方面,为政策制定和决策提供数据支持。
1
医学统计学的发展

2024版全新《医学统计学》完整ppt课件

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THANKS
感谢观看
协方差分析
在方差分析的基础上,引入协变量, 以消除其对观察变量的影响,从而 更准确地评估控制变量对观察变量 的效应。
05
医学统计图表与可视化技术
统计图表的类型及特点
条形图
用于展示分类数据,可直观比较 各类别之间的差异。
折线图
用于展示时间序列数据或连续性 数据的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系, 可判断是否存在相关性。
森林图
用于展示多组数据的比较结果,可直观比较各组之 间的差异和联系。绘制时需选择合适的统计方法和 图形类型,如t检验或方差分析,并将结果以森林图 的形式呈现出来。
06
医学统计学在临床研究中的应用
临床试验设计与评价
01
02
03
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉 设计、析因设计等,确保 试验的科学性和可比性。
参数估计
讲述点估计、区间估计 的方法及评价标准。
假设检验
介绍假设检验的基本思 想、步骤及常见错误类
型。
方差分析
阐述方差分析的基本原 理、假设条件及常用方
法。
常用统计指标与参数
01
02
03
04
描述性统计指标
介绍均数、中位数、众数、标 准差等描述性统计指标的计算
方法及意义。
推断性统计参数
讲解置信区间、假设检验中的 检验统计量、P值等推断性统
箱线图
用于展示一组数据的分布情况,可观察数据的中心 趋势、离散程度和异常值。绘制时需计算数据的四 分位数、中位数和异常值,并将它们以箱线图的形 式呈现出来。
ROC曲线图
用于评估诊断试验的准确性,可判断试验的灵敏度 和特异度。绘制时需计算不同临界值下的灵敏度和 特异度,并绘制出ROC曲线,计算出曲线下面积 (AUC)以评估试验的准确性。

医学统计学(统计图表)ppt课件

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案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率,比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等,提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据,挖掘潜在规律和
关联,为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数,可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设,根据样 本数据对原假设进行检验,判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大,说明待评价试验的诊断价值越高。同时,AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值,以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外,AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数,为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果,计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标,灵敏度为纵坐标,将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上,连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值,其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时,说明待评价试验完全无效; 当AUC=1时,说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用

医学统计学基础幻灯片PPT

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第二节 集中位置的指标
一、算术平均数(Arithmetic Mean, x)
简称为均数(Mean),总体均数用希腊字
母μ表示,样本均数用 表x 示。
x x x n xxx 1 2
n 1 n i n 1i或 1 n jk 1ifj
适用于服从正态分布的资料。
一、算术平均数
例2 成年男子120人红细胞数(1012/L)的频数分布
算得变异系数后,可以认为体重的变异程度比身高大。
偏态系数(skewness):
评价正态分布对称性的指标。 对称:skewness=0;
正偏态:skewness>0;个别数据特别大,使得 正态峰偏左,长尾向右侧。
负偏态:skewness<0;个别数据特别小,使得 正态峰偏右,长尾向左侧。
医学资料正偏态较多,负偏态偏少。
④用一定剂量的环己巴比妥使7只大鼠的睡眠持续 时间(min)分别为25、30、55、50、35、
26、>120(最后一只鼠虽等了2小时仍不苏醒); ⑤12名食物中毒者进餐至发病时间(h)分别为2、
2.5、2.5、2.7、2.8、3、3、3、3、3.5、4;
设原始观察值共N例,为X1 ,X2 ,…… ,Xn 。
2.计算nx%,120×95%=114
3.对照累计频数栏与nx%确定PX应落在哪一 个组段中。114将在组限为5.5~的组中,该 组段下限为:L,组距为i,频数为f,上一组 累积频数为Σf l 。
PX=L+ i(nx%-Σf l)/f , P95=5.5+0.2×(114-108)/9=5.633 (1012/L)
3.9~
4
4
4.1~
5
9
4.3~
8

医学统计学的基本内容.ppt

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20~未满45岁 2
45~未满65岁 3
65岁及以上 2019-10-19
4
年龄范围 <65岁 感谢你的聆听65岁及以上
编码
0
1
25
2. 有序分类可以用数值 表示其等级关系。
如:无效=0,好转=1, 显效=2,治愈=3:
有序分类资料的编码
临床疗效 编码
无效
0
好转
1
显效
2
治愈
3
3. 多分类变量的重新编码
四个步骤是相互联系、不可分割的。
2019-10-19
感谢你的聆听
27
统计学在科研活动各个阶段的作用
一、医学研究设计(design)
1.专业设计:包括研究目的、意义、创新性、研究 对象(纳入标准和排除标准) 、研究内容与方法、观 察指标的设立、研究进度及预期结果等。
2. 统计设计:设计模式,样本含量估计,随机抽 样方法,实验组与对照组的分组原则,偏倚的控 制、统计分析方法,等方面的考虑。
住院天数 5 5 6 5 11 2 4 3 7
文化程度 中学 小学 大学 中学 中学 小学 中学 中学 中学
职业 无 无
管理员 无
商业 无 无 无
干部
变量 variables
分娩方式 顺产 助产 顺产
剖宫产 剖宫产
顺产 助产 助产 剖宫产
妊娠结局 足月 足月 足月 足月 足月 早产 早产 足月 足月
2019-10-19
感谢你的聆听
5
例1 调查2003年长沙市7岁男童的身高和体重 同质:2003年、长沙市、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

1.医学统计学的概述 PPT课件

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抽样误差 (Sampling error)
指样本统计量与总体参数之差,由抽样 所造成,是不可避免的,但可以控制。
系统误差 某种偏因使测定结果倾向性偏大或偏小
而形成的测定误差。它影响原始资料的准确性,应 力求避免。
随机误差 由于偶然的因素所引起的测定误差。它
没有固定的倾向,是不可避免的,但可增加重复测 定使其减少。
3.同质与变异
• 变 量 (Variable): • 被观察单位 (Observation unit) 的某项特 征 (指标) ;观察指标的测定结果称变量值 (Value of variance)。 • 同质 • 指观察单位(研究个体)间被研究指标 的影响因素相同。
数值变量(Numerical variable)
二、统计学的几个基本概念
1. 总体和样本
总 体 (Population):
根据研究目的而确定的同质观察单位 (研究对象, Observation unit)某项指标 测定值的集合 有限总体 总 体 无限总体
样 本 (Sample):
从总体中随机抽取部分观察单位某变
量值(Value of variance)的集合
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,有统计错误的论文的百分比最高达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%。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%),数据分析方法误用达 55.7%。
5. 概率 (Probability)

医学医学统计学PPT课件

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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

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验结果,每次都有如此好的吻合. 的概率约10万分之4。 6
绪论 Introduction
讲授内容:
一、医学统计学的意义
二、统计学中的几个基本概念
三、统计资料的类型
四、医学统计工作的基本步骤
五、学习医学统计学应注意的问题
.
7
一、医学统计学的意义
• 1.统计学(statistics):应用数学的原理与 方法,研究数据的搜集、整理与分析的科 学,对不确定性数据作出科学的推断。
例如:某药治疗高血压患者30名
样本含量(n)为30
.
21
二、统计学中的几个基本概念
• 4、参数(parameter)和统计量(statistic)
• (1)参数(parameter):根据总体个体 值统 计计算出来的描述总体的特征量。
• 一般用希腊字母表示
• (2)、统计量(statistic):根据样本个体值统 计计算出来的描述样本的特征量。
(120.2cm,118.6cm,121.8cm,…)
研究某人群性别构成 变量值:男、女。
.
15
二、统计学中的几个基本概念
• 2、同质(homogeneity)和变异 (variation)
• (1)、同质(homogeneity):根据研究 目的给研究单位确定的相同性质。
• 研究长沙市2004年7岁 男孩身高的正常值范围?
.
27
二、统计学中的几个基本概念
• (3)、抽样误差(sampling error):由 于抽样所造成的样本统计量与总体参数 的差别。
• 例如:=120.0cm
n=100

N=5万 → X =118.6cm
• 特点:1)不可避免性

《医学统计学》完整课件课件

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的差异,评估暴露因素与结局的关系。
病例对照研究的优缺点
优点是易于进行病因推断,缺点是难以确定暴露时间和暴露程度。
病因推断
判断因果关系
根据研究结果,判断暴露因素与结局之间的因果关系。
推断方法
采用统计学方法和流行病学方法进行推断,如比值比、相对危险度、率比等指标。
数据分组
将数据进行分组,以便于后续的 分析和建模。
数据描述性分析
要点一
描述性统计量
计算数据的均值、中位数、方差等统计量,以便了解数 据分布情况。
要点二
图表分析
通过绘制柱状图、折线图等图表,直观地展示数据的分 布特征。
数据推论性分析
假设检验
根据某种假设,利用样本数据进行分析,判断假设是否 成立。
回归分析
采用医学影像技术获取患者数据,运 用机器学习等统计学习方法建立疾病 早期诊断模型。
成功建立多种疾病的早期诊断模型, 如肺癌、乳腺癌、结肠癌等,提高了 早期诊断的准确性和预后效果。
基于临床数据的药物疗效评估
研究目的
评估药物治疗效果,为新药研发和临床实践 提供科学依据。
研究方法
收集临床数据,运用统计分析方法比较不同药物治 疗的效果、不良反应等指标。
《医学统计学》完整课件
xx年xx月xx日
contents
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
医学统计学概述
定义与目的
定义
医学统计学是运用统计学的理论和方法,对医学数据进行收 集、整理、分析和解释的一门学科。
03
对照

医学统计学的基本内容课件

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医学统计学的基本内容课 件
本课程将介绍医学统计学的基本概念和重要性,包括常用的指标、研究设计 和分析方法。同时,还将探讨医学统计学在临床试验、流行病学和卫生经济 学中的应用。
医学统计学的定义
了解医学统计学的含义和范围,掌握统计学在医学中的应用和作用。
医学统计学的重要性
分析医学数据是了解疾病模式、制定预防措施和治疗方案的关键。了解医学 统计学在医疗决策和健康管理中的重要性。
3
数据分析
掌握医学数据的分析方法,如双样本 t 检验、方差分析和回归分析。
医学统计学在临床试验中的应用
随机化
了解随机分配的原理和作用,掌握设计和实施随机化临床试验的基本方法。
盲法
学习盲法的不同类型,如单盲、双盲和三盲,以及实施盲法的注意事项。
效应大小
了解如何计算并解释临床试验中的效应大小,以评估治疗的实际效果。
常用的医学统计学指标
学习医学研究中常用的统计指标,如相对风险、绝对风险、 odds ratio 等, 以便正确解释和应用统计结果。
医学研究的设计和分析
1
研究设计
学习医学研究的基本设计,如前瞻性研究和回顾性研究,以及实验和观察性研究。
2
变量选择
了解如何选择和操作研究中的变量,以控制混杂因素并提高实验的可靠性。
医学统计学在流行病学中的应用
风险因素
了解流行病学研究中的风险因素 分析方法,以确定疾病的危险因 素。
队列研究
疫情调查
学习队列研究的设计和分析,以 确定暴露因素和疾病之间的关系。
掌握疫情调查的基本原理和方法, 包括流行病学调查和病原学分析。
医学统计学在卫生经济学中本 概念和方法,以评估医疗 干预措施的经济效益。

基础医学医学统计学基础PPT课件

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第二讲
第一节、医学统计学的基本概念和步骤 第二节、数值变量的统计描述及SPSS操作 第三节、数值变量的总体均数估计
第1页/共36页
第一节 统计学基本概念和步骤
一 总体和样本(population and sample) 概念:总体 --- 根据研究目的确定的同质观察单
位的全体。 样本---总体中随机抽取有代表性的一部分
抽样研究中,即使消除了
(sampling error)系统误差,控制 了随机测量
误差,样本指标和总体参数间
仍会存在差别。这是由个体变
异造成,是抽样波动所致,
不可避免的
第6页/共36页
可以通过统计方法估计 并减小
第7页/共36页
五、 医学统计资料的类型
医学统计资料是由医学科学研究 产生的一系列观测结果组成,用于反 映观测结果的属性或标志,统计上称 为变量(variable),对变量的测量或 观察结果称为变量值(value of variable)
一、频数分布 • 数据的分布类型
--- 对称分布 (正态分布) --- 偏态分布 • 进行数据核查,发现异常值和 missng值
第13页/共36页
Valid
<164 164 - 165 166 - 167 168 - 169 170 - 171 172 - 173 174 - 175 176 - 177 178 - 179 180 - 181 182+ Total
172.71
172.40
17.453
4.178
161
183
22
5
-.072
.221
-.028
.438
第23页/共36页
例3:有69例类风湿关节炎(RA)患 者血清EBV-VCA-IgG抗体滴度资料 (book1.xls sheet3 ) ,求其平均滴度

第四章 医学统计课件完整版_PPT幻灯片

第四章  医学统计课件完整版_PPT幻灯片

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。
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
总体参数的估计和假设检验,以达到了解பைடு நூலகம்体的
二、总体与样本
样本(sample):是从总体中随机抽取的部分 观察单位变量值的集合。样本的例数称为样本 含量(sample size)。 注意: 1。总体是相对的,总体的大小是根据研究目 的而确定的。 2。样本应有代表性,即应该随机抽样并有足 够的样本含量。
三、整理资料
整理资料(sorting data)的目的就是将搜集到的原始资 料进行反复核对和认真检查,纠正错误,分类汇总,使其 系统化、条理化,便于进一步的计算和分析。整理资料的 过程如下:
1.审核:认真检查核对,保证资料的准确性和完整性。
2.分组:归纳分组,分组方法有两种:
①质量分组,即将观察单位按其类别或属性分组,如按性 别、职业、阳性和阴性等分组。
二、定性资料
❖ 定性资料(qualitative data) 亦称计数资料 ( enumeration data ) 或 分 类 资 料 ( categorical data),是将观察单位按某种属性或类别分组,清点 各组的观察单位数,所得的资料称定性资料。

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2019-10-20
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5
例1 调查2003年长沙市7岁男童的身高和体重 同质:2003年、长沙市、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
2019-10-20
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6
观察单位(observed unit):亦称个体 (individual),是统计研究中最基本的单 位,可以是一个人,一个样品等。
第八章 医学统计学的基本内容
2019-10-20
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1
统计学是一门运用概率论和数理 统计的基本原理研究数据收集、整理 和分析的方法学,医学统计学方法是 统计学在医学领域中的应用。
2019-10-20
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2
主要内容
医学统计学的基本概念 统计资料的类型 医学统计工作的基本步骤 统计表与统计图
二分类 多分类

对立的两类属性 不相容的多类属性
疗效(有效、无效) 计数资料
血型(A,B,O,AB)
量有 序
多分类
有程度差异的多类属 性(又称等级资料)
文化程度(初中、 高中、大学...)
等级资料
2019-10-20
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21
观察单位 observations
Units;elements
个体individuals 住院号 年龄 身高 体重 2025655 27 165 71.5 2025653 22 160 74.0 2025830 25 158 68.0 2022543 23 161 69.0 2022466 25 159 62.0 2024535 27 157 68.0 2025834 20 158 66.0 2019464 24 158 70.5 2025783 29 154 57.0
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观察单位(observed unit):亦称个体 (individual),是统计研究中最基本的单 位,可以是一个人,一个样品等。
2019年6月29
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二、总体与样本
总体(population): 是指根据研究目的所确定的同质观
察单位的全体,更确切地说,是同质的 所有观察单位某项观察值的集合。
2019/6/29
35
1. 统计表的结构
包括标题、标目、线条、数字、备注
标题:位于统计表的上方中央,要表达出统 计表的主要内容,必要时应注明时间、地点。
标目:标目用简单的文字来说明表格内的项 目,要有单位。
线条:3~4条横线,禁用竖线、斜线。
2019/6/29
36
●数字:表内的数字必须准确无误,用阿拉 伯数字表示。同一指标的小数位数要一致, 上下要对齐,表内不留空格,数字暂缺或 未记录用“…”表示,无数字用“—”表示,
分为有限总体和无限总体两类。
8
样本(sample): 是指从总体中随机抽取部分观察单位某
项指标实测值的集合。 由于直接研究总体通常是不可能的,故
一般采用抽样研究。 抽样(sampling):
从总体中抽取部分个体的过程称为抽样
9
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)。
统计分析方法要与研究目的及资料类型匹配。有 好的原始资料,才有好的统计分析结果。
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第四节 统计表与统计图
一、统计表:是将统计分析结果以表格的形
式列出。
二、统计图:是用点、线、面等几何图形来
反映统计结果。
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一、统计表
1. 统计表的结构 2. 统计表的种类 3. 编制统计表应注意的事项
Quantitative data 计量资料
Qualitative data 计数资料
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等级资料 Rank data
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变量的转化 不同类型的变量其统计处理方法
不同。在实际工作中,根据统计分析 的具体要求和研究目的,各种不同的 变量间可以互相转化。
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三类资料间关系
例:一组2040岁成年人的血压(舒张压)
数字若是0,则填写0
●备注:表中用“*”标出,再在表的下方用 文字加以说明。
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顶线 纵标目线
横标目 合计线
底线
标题
纵标目
数字
表8-1 某地城乡小学生蛔虫感染情况结果
组别
检测人数 阳性数 阳性率(%)
城镇小学生
8207
701
8.84
乡村小学生
14585
2167
14.86*
合计
22792 2868
12.58
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三、整理资料(data sorting):
是对收集到的原始资料去伪存真、分类汇总的过程。 要求:正确表述事物的客观概貌。
1. 对原始资料进行检查和核对。 2. 根据研究目的要求,合理分组。
①质量分组:即将观察单位按其属性或类别(如性别、职业、 疾病分类、婚姻状况等)归类分组;
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二、资料收集 (data collection):
通过合理可靠的手段或渠道获得研究所需的原始
数据。是统计分析的基础。
主要来自三方面:
1. 统计报表和报告卡:
例如,疫情报表、医院工作报表等是根据国家规定的报告
制度,由医疗卫生机构定期逐级上报的统计报表。传染病和职
业病发病报告卡、肿瘤发病及死亡报告卡、出生及死亡报告单 等。防止漏报。
*:两组比较P<0.05
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2. 统计表的种类
统计表
简单表 组合表
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表8-2 某市不同职业社区居民慢性病患病率
职业
甲社区
乙社区
工人 科技人员
人数 2420
患者数 787
患病率 (%)
32.9
1564 652 4107
人数
1715 636
患者数
410 233
患病率 (%) 23.9
36.6
管理人员 1155 431
2. 日常医疗卫生工作记录
例如,门诊病历、住院病历、健康检查记录、卫生监测记
录等。要做到登记完整、准确。
3. 专题调查或实验研究:
一般统计报表和医院病历资料的内容都有局限性,不能完
全满足研究的要求。为了进行深入的分析,通常需要采用专题
调查或实验研究。
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基本要求:

完整,准确,及时。
质量控制:保证统一性、可重复性
性方法得到的,通常将观察单位按某 种属性或类别分组,然后汇总各组个 数所得到的数值。
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1.无序分类变量
①二项分类变量 ②多项分类变量 无序分类变量构成的资料称为计数资料。 2.有序分类变量 有序分类变量构成的资料称为等级资料。
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统计资料的几种类型
变量类型
变量值表现
实例
资料类型
数值变量
定量(具体数值)
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第二节 统计资料的类型
一、数值变量 二、分类变量 三、变量的转化
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数值变量(numerical variable): 其变量值是用定量方法测得的,
变量值有大小之分,一般有度量衡单 位。所得的资料称为计量资料。
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分类变量(categorical variable): 又称定性变量。其变量值是用定
一、研究设计(research design) 二、收集资料 (data collection) 三、整理资料 (data sorting) 四、分析资料 (statistical analysis)
四个步骤是相互联系、不可分割的。
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统计学在科研活动各个阶段的作用
一、医学研究设计(design)
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对样本数据进 行观察或计算 统计指标, 目的是推论总 体。
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三、参数与统计量
参 数 (parameter) : 根 据 总 体 中 全 部 个 体 值计算出来的描述总体特征的指标。参数 一般用希腊字母表示,如总体均数μ、总 体率π等。(一般是未知的,或假设的)
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频率
频率(frequency):是通过样本研究计算出的。 某药治愈率=治愈70人/总治疗100例病人
=0.70 概率是理论参数,频率是概率的估计值。 当观察例数越来越多时,频率越来越接近概率。
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第二节 统计资料的类型
在收集医学研究的资料时,首先要根据 研究目的确定观察单位,然后对观察单位的 某个特征—变量(variable)进行观察或测定。 观察结果或测定值称为变量值。
统计量(statistic):根据样本中个体值计算 出来的描述样本特征的指标。统计量用拉 丁字母表示,如样本均数x、样本率p。
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四、误差
误差(error):泛指观测值与真值之差。 随机误差:
在随机误差中,最重要的是抽样误差 (sampling error)。抽样误差是抽样引起的样本 统计量与总体参数之间的差异。抽样误差有规律可 循,样本越大,抽样误差越小。
身高(cm) 计量资料
分 类
无 序
二分类 多分类

对立的两类属性 不相容的多类属性
疗效(有效、无效) 计数资料
血型(A,B,O,AB)
量有 序
多分类
有程度差异的多类属 性(又称等级资料)
文化程度(初中、 高中、大学...)
等级资料
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观察单位 observations
Units;elements
个体individuals 住院号 年龄 身高 体重 2025655 27 165 71.5 2025653 22 160 74.0 2025830 25 158 68.0 2022543 23 161 69.0 2022466 25 159 62.0 2024535 27 157 68.0 2025834 20 158 66.0 2019464 24 158 70.5 2025783 29 154 57.0
住院天数 5 5 6 5 11 2 4 3 7
文化程度 中学 小学 大学 中学 中学 小学 中学 中学 中学
职业 无 无
管理员 无
商业 无 无 无
干部
变量 variables
分娩方式 顺产 助产 顺产
剖宫产 剖宫产
顺产 助产 助产 剖宫产
妊娠结局 足月 足月 足月 足月 足月 早产 早产 足月 足月
<8 低血压

8 正常血压
计量资料
级 资 料
12 15
轻度高血压 中度高血压
计数资料
17 重度高血压
以12kPa(90mmHg)为界分为正 常与异常两组,统计每组例2数4 。
变量的转换: 根据研究的需要,可将变量重新编码.
1. 定量变量测定数据可转换成有序分类变量的数据,或 二分类数据。甚至可变换成无序分类变量的数据。如年 龄变量的测定值可等级化为有序分类数据。 连续变量:(1, 2, 3, … , 87)岁;
一、同质和变异 二、总体与样本 三、参数与统计量 四、误差 五、概率
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一、同质和变异
同质(homogeneity): 是指观察单位或观察指标受共同因素
制约的部分。 变异(variation):
是指在同质的基础上个体间的差异。
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例1 调查2003年长沙市7岁男童的身高和体重 同质:2003年、长沙市、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
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