医学统计学PPT：STATA软件及其应用-II

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《医学统计学》课件

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

Stata在医学统计中的应用

Bartlett's test for equal variances:
Comparison of ÖÎÁÆÇ° (bp0) by × ð(group) é± (Scheffe) Row MeanCol Mean low high -4.5 0.570 -5.75 0.413 -1.25 0.955 low
table
. table mods,c(mean ldh sd ldh p50 ldh) mods 0 1 mean(ldh) 282.473 892.15 sd(ldh) 210.1834 638.3892 med(ldh) 219 633
summarize
. sum(ldh),d ldh 1% 5% 10% 25% 50% 75% 90% 95% 99% Percentiles 29 131 146 186 265 460.5 1033 1402.3 2250 Largest 2036 2047.4 2250 2272 Smallest 2.9 29 115 117
signrank ranksum kwallis
. ranksum ldh,by(mods) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test mods 0 1 combined unadjusted variance adjustment for ties adjusted variance obs 85 28 113 22610.00 -1.13 22608.87 rank sum 3885 2556 6441 expected 4845 1596 6441
sktest sdtest
. sktest ldh Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable ldh Obs 113 Pr(Skewness) 0.0000 Pr(Kurtosis) 0.0000 adj chi2(2) 52.62 joint Prob>chi2 0.0000

《医学统计学》完整课件

确保受试者在医学统计学研究中的权益得到充分尊重，遵循知情同意原则
，不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保密，防止数据泄露和滥用，确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则，合理选择受试者，避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
1 2
数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理，确保数据安全；同时定期备份数据，防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中，医学统计学用于分析试验数据，评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中，医学统计学用于分析疾病分布和影响因素，为预防和控制疾病提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域，医学统计学用于监测和评估公共卫生状况，制定和评估公共卫生政策。
在生物统计学中，医学统计学用于研究生物学数据的分布和变化规律，为生物学研究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响，常用方法有Cox比例风险模型和分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型，用于研究多个因素对生存时间的影响，并给出相对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层，然后在各层内进行统计分析，以探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类，确保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术，对数据进行深入分析和挖掘，得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求，撰写研究报告或论文，客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数据安全

2024版医学统计学PPT全套课件pptx

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目录
• 医学统计学概述 • 医学统计学基础知识 • 描述性统计方法 • 推断性统计方法 • 实验设计与分析 • 临床医学中的统计应用 • 公共卫生中的统计应用 • 医学统计学发展趋势与挑战
01
医学统计学概述
医学统计学的定义与任务
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。
假设检验
基本思想
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断假设是否成立。
步骤
建立假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算p值并作出决策。
两类错误
第一类错误是拒绝正确的假设，第二类错误是接受错误的假设。
方差分析
基本思想
通过比较不同组间的方差来推断总体均值是否存在显著差异。
类型
单因素方差分析、多因素方差分析等。
统计量与抽样分布
统计量
用于描述样本特征的度量，如样本均值、样本标准差等。
抽样分布
由样本统计量构成的分布，用于推断总体参数的性质。常见的抽样分布包括t分布、F分布和卡方分布等。
抽样误差
由于抽样导致的样本统计量与总体参数之间的差异，可通过增加样本量来减小。
03
描述性统计方法
频数分布与直方图
01
08 医学统计学发展趋势与挑战
大数据时代下的医学统计学变革
数据驱动的研究范式
大数据使得医学统计学能够处理海量、多样化的数据，推动研究范式从假设
驱动向数据驱动转变。
精准医疗与个性化治疗
通过分析大规模生物标志物和临床数据，医学统计学为实现精准医疗和个
性化治疗提供有力支持。
实时动态监测与预警

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总结词
详细描述
总结词
流行病学统计案例主要探讨如何运用统计学方法对流行病学数据进行分析，以评估疾病在人群中的分布和影响因素。
详细描述
流行病学研究旨在揭示疾病在人群中的分布特征和影响因素，为制定预防和控制策略提供科学依据。在流行病学研究中，统计方法的应用对于揭示疾病分布和影响因素至关重要。例如，在分析不同地区或不同人群的疾病发病率或死亡率时，研究者通常会采用描述性流行病学方法和比较流行病学方法，如率比、率差、相对危险度等指标来评估疾病分布和影响因素。此外，回归分析、逻辑回归等统计工具也被广泛应用于流行病学研究中。
详细描述
生存分析是一种专门针对生存时间数据的统计分析方法，包括描述生存时间的分布特征、比较不同组间的生存差异、预测生存时间等。在生存分析中，常用的统计方法包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型、Log-rank检验等。这些方法可以帮助研究者了解患者的生存状况，为制定治疗方案和评估预后提供科学依据。
医学统计软件与数据分析
04
总结词
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计软件，适用于各种社会科学数据分析。
总结词
在操作SPSS时，用户需要掌握基本的统计分析方法和数据管理技巧，以便更好地利用软件进行数据分析。
详细描述
SPSS的操作界面友好，易于上手。用户可以通过菜单和对话框选择需要的分析方法，并设置相应的参数。此外，SPSS还提供了丰富的帮助文档和教程，方便用户学习和掌握软件操作。
统计检验是用于判断样本数据是否符合某种假设或理论的过程。
统计检验的基本概念
包括提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策等步骤。

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(variable）、变量值（value of variable）
（1）、研究单位（unit）：研究中的个体（individual）,是根据研究目的确定的。
二、统计学中的几个基本概念
例如：研究7岁男孩身高的正常值范围研究大学生视力研究水污染情况研究细胞变性研究肝癌的地区分布
一个人一只眼睛一毫升水一个细胞一个地区
二、统计学中的几个基本概念
• 实验者
投掷次数
• Hu Pingcheng 1
• Hu Pingcheng 2
• Hu Pingcheng 3
• Hu Pingcheng 4
• Hu Pingcheng 5
• Hu Pingcheng 6
• Hu Pingcheng 7
• Buffon
4040
• K.Pearson
• 同质：同长沙市、同7岁、同男孩、同无影响身高的疾病。
二、统计学中的几个基本概念
• （2）、变异（variation）
• 变异（variation）：同质研究单位中变量值间的差异。
• 例如：1）长沙市2004年7岁男孩身高有高有矮
•
2）相同的药方治疗相同的疾病的
病人，疗效有好有坏
二、统计学中的几个基本概念
• 特点:1)不可避免性
•
2)有统计规律性
二、统计学中的几个基本概念
• 产生原因: • 个体差异(生物变异)
二、统计学中的几个基本概念
• 6、频率（relative frequency）、概率（probability）、小概率事件
．（1）、频率（relative freguency）: 一次随机试验有几种可能结果，在重复进行试验时，个别结果看来是偶然发生的，但当重复试验次数相当多时，将显现某种规律性。例如，投掷一枚硬币，结果不外乎出现“正面”与“反面”两种，现在,我们看一掷币模拟试验：

《医学统计》课件

医学统计应用
流行病学
通过收集、整理和分析人群中发生的疾病和健康情况，以改善公共健康。
临床研究
设计和分析临床试验，评估新药物和治疗方法的疗效和安全性。
生物统计学
研究生物医学研究中的统计方法和数据分析，以支持科学研究和医学决策。
公共卫生
研究和分析疾病的发生、传播和控制，以制定政策和干预措施。
医学统计案例分析
了解这些基本概念是进行数据收集、整理和分析的基础。
数据收集
选择合适的数据收集方法是确保数据质量和可靠性的关键。
2
数据整理的流程：数据清洗、变量识别、数据转换等
整理数据可确保数据的一致性和可分析性，并减少错误和偏差。
3
数据可视化：表格、图表等
通过可视化表达数据的方式，使得数据更易于理解和传达。
临床试验案例：治疗指南的修订
使用临床试验数据评估现有治疗指南的有效性，并提出修订建议。
流行病学案例：SARS疫情的分析
通过分析SARS疫情数据，揭示病毒传播和控制策略。
生物统计学案例：基因组分析
通过基因组数据的统计分析，发现与特定疾病和遗传变异相关的基因。
公共卫生案例：疾病控制与预防
使用统计方法评估疫苗和卫生干预措施的效果，制定防控策略。
总结与展望
1 医学统计的重要性和发展趋势
医学统计在改善健康状况和优化医疗服务方面具有重要作用，并将继续发展。
2 如何应用医学统计优化医疗健康服务
结合医学统计方法和技术，改进临床实践和医疗决策，提高医疗质量和效果。
数据分析基础
描述性统计：中心位置、离散程度、分布形态等
描述性统计用于总结和表达数据的特征，如均值、标准差和分布形态。

《医学统计学》PPT课件

提高医学研究的科学性和准确性
02
通过医学统计学的应用，可以对医学数据进行更科学、更准确
的分析和推断，从而提高医学研究的科学性和准确性。
为医学决策提供科学依据
03
医学统计学可以为医学决策提供科学依据，如制定卫生政策、
评价医疗质量等。
医学统计学的研究对象与内容
研究对象
医学统计学的研究对象主要是人体及与人体健康有关的各种具有不确定性的数据。
配对设计
将实验对象按照一定条件进行配对，再随机分配到不同处理组，比较配对组之间的差异。
随机区组设计
将实验对象按照区组进行划分，每个区组内再随机分配到不同处理组，比较区组间的差异。
重复测量设计
对同一实验对象在不同时间或条件下进行重复测量，比较不同时间或条件下的差异。
04
医学统计学的应用
临床试验中的统计学应用
样本量不足问题
01
样本量过小，导致结果不稳定，缺乏代表性；
02
样本量不足，无法检测到真实的效应或关系；
03
样本量计算不准确，未能充分考虑变异度和效应大小。
数据处理不当问题
01
数据清洗不彻底，存在异常值、缺失值或重复数据；
02
数据转换不合理，导致信息损失或失真；
03
数据分析方法选择不当，未能充分利用数据信息。
VS
研究内容
医学统计学的研究内容包括统计设计、数据收集、整理、分析、推断以及统计方法的选择和应用等。其中，统计设计是医学统计学的基础，数据收集是医学统计学的前提，数据整理是医学统计学的关键，数据分析是医学统计学的核心，统计推断是医学统计学的目的。
02
医学统计学的基本概念

医学统计学 PPT课件

实践
LOGO 观察单位
observations
个体individuals 住院号年龄身高体重住院天数
2025655 27 165 71.5
5
2025653 22 160 74.0
5
2025830 25 158 68.0
6
2022543 23 161 69.0
5
2022466 25 159 62.0
假设检验的基本步骤
第一步：提出检验假设(又称无效假设null hypothesis, H0) 和备择假设(alternative hypothesis, H1)。
H0：假设两总体均数相等，即样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的。
H1：假设两总体均数不相等，即两样本与总体或样本与样本间存在本质差异。
适用于独立样本t检验的资料
例分别测得15名健康人和13名Ⅲ度肺气肿患者痰中α1抗胰蛋白酶含量（g/L）如表5-3所示，问健康人与Ⅲ度肺气肿患者α1抗胰蛋白酶含量是否不同？
H0：1 2 H1 : 1 2 0.05
n1 15, X1 1.9333, S1 0.8112,n2 13, X2 4.3231, S2 1.1069
2.计算检验统计量
n 12， d 0.0033 ， S d 0.01497
t d 0 0.0033 0 0.764 S d / n 0.01497 / 12
v n 1 11
3.确定 P值，做出推断
查 t界值表， t0.05 / 2,11 2.201,0.764 2.201, P 0.05, 在 0.05 的水准上不拒绝 H 0，尚不能认为两种方法测定结果不同。

《医学统计学2》课件

《医学统计学2》课件
汇报人： 2023-12-24
目录
• 医学统计学概述 • 医学统计方法 • 医学统计软件介绍 • 医学统计案例分析 • 医学统计学中的伦理问题
01
医学统计学概述
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，研究医学领域中数据的收集、整理、分析和推断的一门学科。
它旨在通过科学的数据处理，揭示生命现象的内在规律，为医学研究和临床实践提供可靠依据。
Stata软件介绍
专注于统计分析 Stata专注于统计分析，提供了丰富的统计方法，包括回归分析、生存分析、多元统计分析等。
在社会科学领域应用广泛 Stata在社会科学领域得到了广泛应用，如经济学、政治学、社会学等，是进行统计分析的常用软件之一。
交互式界面友好 Stata的交互式界面简单易用，用户可以通过菜单和对话框进行操作，无需编写代码。
02
医学统计方法
描述性统计
总结词
描述性统计是医学统计学的基础，用于收集、整理和呈现数
据。
详细描述
描述性统计方法包括频数分布表、直方图、箱线图等，用于展示数据的分布特征和中心趋势。
总结词
描述性统计是医学统计学的基础，用于收集、整理和呈现数据。
详细描述
描述性统计方法还包括计算平均数、中位数、众数等统计指标，以及比较不同组数据的差
知情同意
确保研究对象在充分了解研究目的、风险和权益后自愿参与，并签署知情同意书。
公正分配负担
在研究设计和实施过程中，确保所有参与者负担公平，不因个人特征而产生歧视。
数据收集中的伦理问题
尊重隐私
在收集数据时，应确保不侵犯研究对象的隐私权，采取适当的保密措施。

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基于大数据和人工智能的统计分析
随着大数据和人工智能技术的发展，医学统计学将更加注重高维、复杂数据的分析方法研究及应用。
临床决策支持系统的应用
通过统计分析技术，为临床医生提供实时、准确的决策支持，提高医疗质量和效率。
THANKS
主成分分析
总结词
主成分分析是一种降维方法，通过将多个变量转化为少数几个相互独立的主成分，以简化数据结构并保留主要特征。
详细描述
主成分分析主要包括线性代数基础知识、主成分计算方法、主成分性质和主成分解释等内容，可以用于数据的降维、可视化、特征提取和分类等应用场景中。
时间序列分析
总结词
时间序列分析是一种分析时间序列数据的统计方法，用于揭示数据在时间上的趋势、周期性和异常变化等特征。
详细描述
时间序列分析主要包括时间序列的预处理、图形表示、参数模型、季节性和时间序列预测等内容，可以用于医学领域中的疾病发病趋势、健康状况监测等应用场景中。
结构方程模型
要点一
总结词
结构方程模型是一种验证性统计分析方法，用于研究潜在变量对观测变量的影响以及潜在变量之间的关系。
要点二
详细描述
结构方程模型主要包括模型构建、模型拟合、模型评价和模型修正等内容，可以用于医学领域中的健康行为研究、医学诊断和疗效评估等应用场景中。
运用医学统计学方法对特定地区、人群的健康状况进行调查和分析，评估疾病分布和影响因素。
健康状况评估
基于统计学的评估方法，对特定人群的健康状况进行综合评价，为资源分配和政策制定提供依据。
医疗质量控制与改进
质量控制标准
运用统计学原理制定医疗过程和结果的质量控制标准，确保医疗服务的质量。

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医学统计学案例分析
05
临床研究案例分析主要涉及疾病的诊断、治疗和预后评估，通过统计学方法对临床数据进行收集、整理和分析，以评估治疗效果和安全性。
总结词
临床研究案例分析通常包括随机对照试验、观察性研究和病例报告等类型。在分析过程中，需要采用适当的统计学方法，如描述性统计、t检验、卡方检验、生存分析等，以得出科学可靠的结论。
公共卫生
在基础研究中，医学统计学用于分析生物学、药理学等领域的数据，揭示生命现象的本质和规律。
基础研究
医学统计学在健康管理中也发挥着重要作用，如健康调查、健康风险评估等。
健康管理
医学统计学基础知识
02
概率
描述随机事件发生的可能性大小的量度，取值范围在0到1之间。
独ห้องสมุดไป่ตู้事件
两个事件之间没有相互影响，一个事件的发生不影响另一个事件的发生。
医学统计学是医学研究中不可或缺的工具，它能够帮助我们科学地设计实验、收集数据、分析结果，从而得出可靠的结论。
在临床实践中，医学统计学可以帮助医生对疾病进行诊断、治疗和预后评估，提高医疗质量和安全性。
医学统计学在临床研究中广泛应用，如新药研发、临床试验、流行病学调查等。
临床研究
在公共卫生领域，医学统计学被用于监测和评估疾病流行趋势、制定公共卫生政策等。
人工智能在医学统计学中面临的挑战包括数据标注和模型泛化等问题，需要加强数据标注和模型评估工作。
随着基因组学研究的深入，统计方法在基因组数据分析中扮演着越来越重要的角色。
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THANKS
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，如点估计、区间估计等。
假设检验
根据样本数据对总体假设进行检验，判断假设是否成立。

医学统计学ppt课件

假设检验
根据样本数据对总体假设进行检验，判断假设是否成立，包括单样本、双样本和多样本假设检验等。
方差分析
用于研究不同因素对总体均数是否有影响，包括单因素和多因素方差分析等。
实验设计与分析
实验设计类型
包括完全随机设计、随机区组设计、析因设计和正交设计等。
实验误差控制
实验结果分析
对实验数据进行统计分析，包括描述性统计、推断性统计和多元统计分析等。
推断性统计
通过假设检验、方差分析等方法，比较不同组别间的差异，探讨影响因素。
多因素分析
运用回归分析、生存分析等方法，探讨多个因素对结果的影
响。
诊断试验评价
试验设计
选择适当的金标准和待评价的诊断方法，确定试验设计方案。
ROC曲线分析
通过绘制ROC曲线，计算曲线下面积（AUC ），综合评价诊断方法的准确性。
06 医学统计学前沿进展与展望
高维数据分析方法
1 2
高维数据降维技术
主成分分析、因子分析等方法在医学领域的应用。
高维数据变量选择
基于Lasso、Ridge等惩罚回归方法的变量选择策略。
3
高维数据分类与预测
支持向量机、随机森林等机器学习方法在医学诊断与治疗中的应用。
精准医疗中的统计学应用
概率与分布
随机事件
在一定条件下并不总是发生，但有可能发生的事件。
常见概率分布
二项分布、泊松分布、正态分布等。
概率
描述某一事件发生的可能性大小的数值。
概率分布
描述随机变量取值的概率分布规律的数学函数。
正态分布
一种连续型概率分布，具有钟型曲线特征，广泛应用于医学研究中。

STATA软件的应用课件

x/ y xy
( x y )
表达为(x/y^ (x-y))/(xy)
STATA数据库的维护
行列互换： xpose，clear
个体编号: 1 实验组(x1): 11.3 对照组(x2): 14.0 2 15.0 13.8 3 15.0 14.0 4 13.5 13.5 5 12.8 13.5 6 10.0 12.0 7 11.0 14.7 8 12.0 11.4 9 13.0 13.8 10 12.3
医学统计学实习课
STATA软件的应用 Application of STATA
STATA简介
由美国计算机资源中心（Computer
Resource Center）研制；现在为Stata公司的产品；目前最高版本14.0；与SAS、SPSS一起并称为三大权威统计软件。操作灵活、简单、易学易用，同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点。
数据输入
直接从命令窗口输入使用数据编辑窗口输入粘贴方式交互数据打开已有数据文件
数据存储
菜单方式
命令方式
STATA数据库的维护
排序
rt gsort

变量清单 +/-变量清单
对变量x中数值从小到大进行排列对变量x中数值从小到大进行排列对变量x中数值从大到小进行排列
16.52
定量变量资料的描述
clear 清空数据库
stack var1- var12,into(x) 数据接龙
List 显示数据
means x
summ x summ x , d centile x , centile(2.5, 50, 97.5)
定量变量资料的描述

优秀课件《医学统计学》

优秀课件《医学统计学》一、引言医学统计学是医学与统计学相结合的一门交叉学科，旨在通过统计学方法对医学数据进行科学分析，为临床医学、预防医学和基础医学研究提供可靠的数据支持。

随着医学研究的不断深入，医学统计学在医学领域的应用日益广泛，已成为医学专业学生和研究人员必备的基本技能。

本课件旨在介绍医学统计学的基本原理、方法及应用，帮助读者掌握医学统计学的基本知识，提高医学研究的质量和效率。

二、医学统计学的基本概念1.统计学定义：统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。

2.医学统计学定义：医学统计学是应用统计学原理和方法研究医学现象的数量规律性的一门学科。

3.统计学基本概念：总体、样本、参数、统计量、误差、概率等。

4.常用统计指标：均数、中位数、众数、标准差、变异系数、相对数等。

三、医学统计学的基本方法1.描述性统计：对数据进行整理、概括和展示，包括频数分布、图表展示、统计量计算等。

2.推断性统计：根据样本数据对总体进行推断，包括参数估计、假设检验、相关分析等。

3.实验设计：合理设计实验，提高数据质量和研究效率，包括随机化、对照、重复等原则。

4.多变量分析：分析多个变量之间的关系，包括线性回归、方差分析、聚类分析等。

四、医学统计学的应用1.临床研究：通过统计学方法分析临床数据，评价治疗效果、诊断方法等。

2.预防医学：分析疾病发生、发展和流行的规律，制定预防策略和措施。

3.基础医学研究：探索生物医学现象的数量规律，为揭示生命现象提供依据。

4.药物研发：评价药物疗效和安全性，指导新药研发。

五、医学统计学软件与应用1.常用医学统计学软件：SPSS、SAS、R、Stata等。

2.软件操作流程：数据录入、数据处理、统计分析、结果输出等。

3.软件在医学研究中的应用：数据分析、图表制作、实验设计、预测模型等。

六、医学统计学的发展趋势2.精准医学：基于个体差异的统计分析，为精准医疗提供数据支持。

3.跨学科研究：与其他学科如生物信息学、流行病学等交叉融合，拓展医学统计学的研究领域。

《医学统计学》课件完整版

实验设计
将两个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它们对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
一因素方差分析
实验设计
将一个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
05
回归分析
假设检验
单侧检验、双侧检验、方差分析、回归分析等
假设检验中的样本量计算
样本量计算公式、样本量计算方法等
03
实验设计与数据分析
实验设计
01
实验设计概述
介绍实验设计的概念、原则和基本步骤。
02
实验设计的基本要素
详细介绍实验设计的四个基本要素，即实验因素、实验单位、实验效应和实验误差。
03
聚类分析
总结词：分组技术
详细描述：基于数据的相似性或差异性，将数据分为几个不同的组，组内的数据相似性尽可能大，而不同组之间的数据相似性尽可
能小。
Logistic回归分析
总结词
二分类技术
详细描述
用于研究一个或多个自变量与二分类因变量的关系，即因变量为二分类的回归分析。
THANKS
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实验设计的类型
介绍各种实验设计的类型，包括完全随机设计、配对设计、析因设计等。
完全随机设计和数据分析
1 2
完全随机设计
介绍完全随机设计的概念、原则和实施方法。
数据分析方法
详细介绍数据分析的方法，包括描述性统计分析和推断性统计分析。
3
数据分析步骤
介绍数据分析的步骤，包括数据清洗、数据整理、数据分析和数据解释。

STATA软件应用(二)作图、统计描述

选项说明： missing nofreq nolabel
/*包含缺失值 /*不显示频数 /*不显示数值标记
分类变量资料的描述
两个变量交叉分类描述 tabulate变量1 变量2 [，cell column missing nofreq nolabel] tab2 变量1 变量2 变量3…… [,tabulate_options]
detail /* 详细描述，缺失时为简单描述 centile(# [# ...]) /* 指定需要计算的百分位数 meansd /* 指定百分位数用近似正态法，缺失时为直接算法 cci /* 指定百分位数的可信区间用保守算法 normal /* 指定百分位数的可信区间用近似正态法 level(#) /* 指定百分位数的可信区间的可信限
箱式图
180 120 140 160
Before
After
Before
After
Male
Female
例ex6
散点图：反应变量之间的关系
graph y x
71
gra y x,c(.) s(O)
y
63 30 x 39
线图
gra y x,c(l) s(d)
71
y
63 30 x 39
线图
gra y x,c(l[-]) s(p) sort
115.4 114.8 116.3 125.6 123 114.7 120.7 124.1
122.5 126.1 120 118.4 121 120.8 120.7 116.8
121.5 113.2 117.7 123.8 119.5 119.6 120.2 112.2
124.4 112.7 122.8 124.4 117.4 114.9 122.4 118.4 120.6 120.7 118.9 123.1 120 127.1