医学统计学第四版 课文例40-02
医学统计学第四版 课文例04-04
例4-4 某研究者采用随机区组设计进行实验，比较三种抗癌药物对小白鼠肉瘤的抑瘤效果，先将15只染有肉瘤小白鼠按体重大小配成5个区组，每个区组内3只小白鼠随机接受三种抗癌药物（具体分配方法见例4-3），以肉瘤的重量为指标，实验结果见表4-9。
问三种不同药物的抑瘤效果有无差别？表4-9 三种不同药物作用后小白鼠肉瘤重量（g ）区组 A 药 B 药 C 药 1gij i X =∑1 0.82 0.65 0.51 1.98 2 0.73 0.54 0.23 1.50 3 0.43 0.34 0.28 1.05 4 0.41 0.21 0.31 0.93 5 0.68 0.43 0.24 1.351nijj X =∑3.07 2.17 1.57 6.81 ij X ∑∑i X0.6140.434 0.314 0.454 ()X21nij j X =∑2.02071.05870.54513.62452ij X ∑∑H 0：123μμμ==，即三种不同药物作用后小白鼠肉瘤重量的总体均数相等H 1：三种不同药物作用后小白鼠肉瘤重量的总体均数不全相等0.05α=按表4-8中的公式计算各离均差平方和SS 、自由度ν、均方MS 和F 值。
26.81/15 3.0917C ==3.6245 3.0917=0.5328SS =-总，ν总=15－1=14 2221(3.07 2.17 1.57) 3.09170.22805SS =++-=处理312ν=-=处理222221(1.98 1.50 1.050.93 1.35) 3.09170.22843SS =++++-=区组514ν=-=区组0.53280.22800.22840.0764SS =--=误差(51)(31)8ν=--=误差方差分析表见表4-10。
表4-10 例4-4的方差分析表变异来源 自由度 SS MS F P 总变异 14 0.5328 处理间 2 0.2280 0.1140 11.88 <0.01 区组间 4 0.2284 0.0571 5.95 <0.05 误 差80.07640.0096按ν1=2、 ν2=8查附表3的F 界值表，得F 0.05,(2，8)=4.46， F 0.01,(2，8)=8.65，11.88＞F 0.01,(2，8)，P ＜0.01。
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，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
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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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偏态分布及其应用
偏态分布
与正态分布不同，偏态分布的钟形曲线 存在偏斜，即数据向一侧倾斜。
VS
偏态分布的应用
在医学研究中，偏态分布的数据需要经过 适当的转换才能进行正态分布分析，如对 数转换或平方根转换。例如，一些免疫学 指标（如抗体滴度）通常呈偏态分布，需 要通过转换才能进行统计分析。
04
推论性统计方法与应用
01
利用医学统计学方法，对传染病的发生、流行趋势和影响因素
进行分析，为防控策略制定提供科学依据。
健康相关行为监测
02
通过收集和分析健康相关行为数据，如吸烟、饮酒、饮食等，
评估其与健康状况的关系，为制定干预措施提供支持。
健康相关环境监测
03
运用医学统计学方法，对空气质量、水质等环境因素进行监测
和分析，评估其对居民健康的影响。
离散程度指标
描述数据之间的差异程度，常用的指标有方差、标准差和四 分位数间距。
正态分布及其应用
正态分布
一种常见的概率分布，其特征是数据分布呈钟形曲线，且均值为正态分布的中心，标准差为分布的幅 度。
正态分布的应用
在医学研究中，正态分布被广泛应用于测量数据的统计分析，如身高、体重、血压等指标的测量值多 呈正态分布。
3
期望与方差
描述概率分布中心位置和离散程度的两个重要参 数。
参数估计与假设检验
参数估计
根据样本数据估计总体参数的过程， 常用的参数估计方法包括点估计和区 间估计。
假设检验
根据样本数据对总体参数进行假设检 验的过程，常用的假设检验方法包括t 检验、卡方检验和回归分析等。
03
描述性统计方法与应用
频数分布表与直方图
t检验与方差分析
图文《医学统计学》PPT课件
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别，多用于分类资料的统计分 析。
特点
以医学为背景，以数据为基础， 运用统计学方法揭示医学现象的 数量特征和规律。
发展历程及现状
发展历程
医学统计学经历了从描述性统计到推 断性统计，再到现代多元统计分析的 发展历程。
现状
随着计算机技术的发展和大数据时代 的到来，医学统计学在医学研究和实 践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务
研究对象
样本量
样本中所包含的个体数目 。
随机抽样与非随机抽样
随机抽样
按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体被抽 中的机会相等。
非随机抽样
根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法，可能导致 选择偏倚。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。定量数据包括连续型数据和离散型 数据，定性数据包括分类数据和顺序数据。
医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务
医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分 析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02
医学统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
《医学统计学》完整课件,超级经典!!!
对收集到的数据进行审核、分类、排序等处理，使其更加易 于分析的过程。数据的整理包括数据的清洗、分组、频数分 布等。
数据的描述性分析
描述性分析
对数据进行整理、计算和分析，以概括数据的基本特征和 规律的方法。描述性分析主要包括数据的频数分布、集中 趋势、离散程度等分析方法。
集中趋势
反映数据向某一点集中的程度，常用的指标包括平均数、 中位数和众数等。
古典概型
古典概型是概率论中最简单、最基本的概念之一， 常用于解决诸如掷骰子、摸球等问题。
条件概率与独立性
条件概率描述了两个事件之间发生的概率关 系，而独立性则描述了两个事件之间是否相 互影响。
数理统计的基本概念
总体与样本
总体是指包含所有可能观察值的集合，而样本则是总 体中的一部分，用于估计总体的特性。
复杂疾病通常受到多种因素的 影响，包括遗传、环境、生活 方式等，统计学方法需要发展 出能够处理多因素分析的工具 。
在复杂疾病研究中，确定因果 关系是至关重要的，统计学方 法需要提供更有效的工具来进 行因果推断。
医学伦理与隐私保护在统计学中的应用
伦理准则的遵循
在医学统计学研究中，需要遵循 伦理准则，尊重患者的权益和隐 私，确保研究结果的公正性和客 观性。
04
CATALOGUE
临床医学中的统计学应用
诊断试验评价
诊断试验评价的意义
对新的诊断试验方法进行科学的分析和评价 ，判断其是否具有临床应用价值。
诊断试验评价的内容
包括准确性、可靠性、可重复性、经济学评 价等方面。
常用评价指标
灵敏度、特异度、约登指数、ROC曲线等。
临床预后评估
预后评估的意义
01
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GraphPad Prism等。
可视化工具的应用技巧
02
熟练使用可视化工具，掌握各种类型的图表制作方法，使数据
呈现更加专业、精准。
可视化工具的注意事项
03
注意数据呈现的规范性和科学性，避免出现错误的数据呈现方
式和解读方式。
06
医学统计Байду номын сангаас的实践应用
医学研究设计
要点一
实验设计和观察设计
介绍实验设计和观察设计的基本原则 和方法，包括随机对照试验、队列研 究、病例对照研究等。
概率与概率分布
要点一
概率
概率是用来描述某一事件发生的可能性大小的数值。在 医学统计学中，概率常常用来表示某种疾病发生的可能 性、某种治疗措施的效果等。
要点二
概率分布
概率分布是指随机变量取值对应的概率的分布情况。医 学统计学中常用的概率分布包括二项分布、正态分布和 泊松分布等。这些概率分布在医学研究中具有广泛的应 用，如样本均数和样本率的推断、相关分析和回归分析 等。
方差分析
总结词
方差分析是一种用于研究不同因素对总体 均数的影响的统计分析方法，它通过将方 差分解为各个因素的作用，从而确定因素 对总体均数的影响程度。
详细描述
方差分析的基本思想是将数据的方差分解 为各个因素的作用，从而将数据的变异分 解为可解释的变异和不可解释的变异。可 解释的变异包括因素的作用和随机误差， 不可解释的变异为随机因素的作用。通过 方差分析，我们可以判断因素的作用是否 显著，从而对总体均数的影响程度进行估 计。
20世纪中期以后，随着计算机技术和 数理统计方法的发展，医学统计学得 到了迅速发展和广泛应用。
当今，医学统计学在生命科学、临床 医学、预防保健和生物技术等领域发 挥着重要作用。
医学统计学第四版各章例题SAS与STATA实现第三章
医学统计学(第四版)各章例题SAS/STATA 实现(第三章)例3J若果巾1999年18岁男生身咼服从均数为167. 7cm,标准岸为53cm 的正态分布。
从该 正态分布NU67 • 7,5 - 32)cm 总体中随机抽样100次即共抽取样本“二100个,每次样本含量川) 二10人得到每个样本均数Xj 及标准差S/如图3-1和下表3-1所示。
图3-1 1999年某市18岁男生身aN(1677 5. 32)抽样示意图表3-1 N(167 • 7 • 5. 32)总体中100个随机样本的乂 j. S 丿和95%CI («j=10)样木号乂 jSj9S%CZ样本号乂 JSj95%CZ1167.41 2. 74 165. 45 169.37 51 16&47 3・91 165, 67 17L27165. 566. 57 160. 86 170.26 52 165. 95 3・76 163. 26 168. 64 3 16S. 20 5. 36 164. 37 172. 03 53 168. 87 5. 77 164.74 173,00 4 166. 67 4.81 163. 24 170. 11 *54 169. 53 2. 07 16S. 05 171.00 5 164. 89 5.41 161. 02 168. 76 55 166. 10 5. 58 162. 11 170,10 6 166. 36 4. 50 16344 169.58 56 167. 20 4. 56 163. 94 17047 7 166. 16 4. 04 163. 27 169. 05 57 170. 50 7. 66 165. 02 175. 98 S 169.11 5. 71 165. 02 173. 19 58 166. 44 4.93 162. 91 169. 97 9 167. 178. 26 16L27 173. 08 59 16&68 4.52 16545 17L91 10 166. 13 5. 24 1623S 169. 87 60 16&40 6. 95 16343 173. 37 11 167. 71 6.42 163. 12 172.31 61 171. 21 630 166. 70 175. 72 12 16&68 5. 93 164. 44 172. 92 62 170. 33 4. 34 167. 23 173,44 13 166. 83 3. 69 16449 169.47 63 169. 03 7. 38 163. 75 17431 14 169. 62 4.81 166. 18 173. 06 64 16763 4.58 164. 36 170,90 15 166. 95 3. 64 16435 169. 56 65 16&66 3・33 166. 27 171.04 16170. 294.91166. 78173. 806616&842. 78166. 85170,83167.41, 165. 56,2. 74 = 6. 57 53610017 169. 20 5. 72 165. 11 173. 30 67 169. 31 5.31 165. 51 173. 11 1S 167. 65 2. 79 165. 65 169. 65 68 168. 46 4.81 16302 171.90 19 166. 51 5. 39 162. 65 170. 36 69 168. 60 5. 4S 164,68 172.52 •20163. 28 3. 19 16L00165. 5770 168.47 5. 05 164. 86 172,09 21 166. 29 4. 95 162.75 169. 84 71 165. 6S 5. 19 161.97 169. 40167. 65 5. 27 163S8 171.42 72 165. 68 8. 22 159. 80 171.5623 167. 64 4.61 16435 170. 94 73 168. 03 4.89 164. 53 171.5324 172.61 7. 74 167. 07 178.15 74 169. 37 5. 00 16579 172. 9425 166. 65 4. 12 163. 70 169. 59 75 169. 16 8. 36 163, 18 175,1426 165. 19 4.41 162. 04 168. 34 *76 171.27 4. 99 167.71174,8427 168. 80 7. 68 16331 174.30 77 16&36 4. 50 165, 14 171.5828 167如 2. 58 166.14 169. 83 78 168.50 3. 55 165, 96 171,0429 168.41 3.43 165. 95 170. 86 79 168. 08 5. 33 164. 27 171.9030 167. 75 7. 53 162.36 173. 13 80 165. 51 4.71 162.14 168. 88 ♦31 164. 25 4. 30 161. 17167. 33S1 167. 59 3. 73 164. 93 1702632 166. 42 5. 19 16271 170.13 *82 171. 12 4. 40 167. 98174, 2733 166. 90 4.41 163. 74 170. 05 83 165. 92 5. 11 162. 26 169.5834 166. 77 4. 34 163& 169& 84 16786 4. 44 164.69 171,0435 165. 77 5. 34 161.95 169.59 85 167. 43 6. 15 163. 03 171.8336 16442 6. 63 15938 168. 86 86 16790 6. 13 163. 51 172. 2837 169. 83 4. 20 166. 82 172. 84 87 167. 59 633 163. 06 172.1238 165. 16 4. 01 162. 29 168. 02 88 167. 744・60 16445 17L0339 166. 59 6. 20 1623 171.03 89 167. 408. 27 161. 49 173. 3240 165. 65 3. 56 163. 10 168. 20 90 167. 1S 6. 00 162. 89 171.4841 165. 72 4. 17 162.74 168.71 91 16643 3.87 163. 66 169,2142 166. 22 7. 44 1603 171.54 92 166. 62 4. 08 163. 70 169.5443 167.71 6. 12 163. 33 172. 09 93 166. 30 4.84 162. 83 169.7644 16725 5. 24 163. 50 170. 99 94 169. 70 5. 26 165. 94 1734545 165. 69 5.91 161.46 169. 92 95 169. 17 632 164. 65 173. 6946 169. 06 5. 65 165. 03 173. 10 96 167. 89 6. 07 163. 54 172. 2347 16&76 6. 14 16436 173. 15 97 167. 48 6. 03 163. 16 171.79 4S 16&64 4. 54 16539 171.89 98 169. 93 4.80 166. 50 173. 3749 167. 72 3. 82 164. 99 170. 45 99 16940 5. 57 16342 1733950 170. 39 4. 15 16742 173. 35 100 165. 69 5. 09 162, 06 16933*：表该样本资料算得的可信区间未包含已知总体均数167. 7cm例3 • 5某医生测量了36洛从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得加均数为130. 83或L,标准差为25 - 74g/L.问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140gzL?⑴建立检验假设，确定检验水准Ho ：严3=140g/L,即从事铅作业的男性工人平均血红蛋白含量与正常成年男性平均值H1: /岸MF140弓L 即从事铅作业的男性工人平均血红蛋白含量与正常成年男性平均值 不0=0. 05⑵讣算检验统il 嗤本例 «=36> 乂 =130 - 83g/L, 425 - 74g/L,“o=140g/L 。
医学统计学第四版各章例题SAS与STATA实现第四章
医学统计学（第四版）各章例题SAS/STATA实现（第四章）例4-2某医生为了研丸一种降血脂新药的临床疗效，按统一纳入标准选择120名高血脂虑者,采用完全随机设计方法将患者等分为4组（具体分组方法见例4-1）,进行双盲试验。
6周后测得低密度脂蛋白作为试验结果，见表4・3。
问4个处理组想者的低密度脂蛋白含量总体均数有无差别?表4・3 4个处理组低密度脂蛋白测量值（mmol/L）统讣S zr iu 11Hn扎“23.534.59 4.34 2,66 3,59 3,13 2.64 2.56 3.50 3・25安慰剂组3・30 4.04 3.53 3,56 3.85 4,07 3.52 3・93 4.19 2・96 30 3・102,91 367・ 85431.37 3-93 233 2,98 4,00 3,552.96 4,3 4.16 2・59降血脂新药2.42 336 4.32 2,34 2・68 2,95 1・56 3・11 1・81 17730 272 81.46 233・ 002・4g组 1.98 2・63 2.86 2,93 2,17 2,72 2.65 2・22 2.90 2・972・36 256 2・52 2,27 2,98 3,72 2.80 3・57 4.02 2・312.36 2.28 239 2,28 2,48 2.28 3-21 2・23 232 2・684・8g组2・66 232 2・61 3,64 2,58 3,65 2.66 3.68 2.65 3.02 30 270 80,94 225・ 543.48 2.42 2.41 2,66 3,29 2.70 3.04 2.81 137 1.680・89 1.06 1.08 1,27 1,63 1,89 1.19 2・17 2.28 1727・2g组 1.98 174 Z16 3,37 2,97 1,69 0.94 2・11 2.81 2・52 30 1.97 5839 132.13 1・31 2・51 1.88 1,41 3,19 1,92 2.47 1.02 2.10 371分析步骤:Ho：/7, = “2 = “3 = “4,即4个试验组的总体均数相等H I： 4个试验组的总体均数不全相等a = 0.05按表44中的公式计算各离均差平方和SS、自由度V、均方MS和F值。
《医学统计学》完整课件课件
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》完整课件超级经典
2023
《医学统计学》完整课件超级经典
contents
目录
医学统计学基础知识医学统计方法及应用医学统计软件与应用
01
医学统计学基础知识
医学统计学是统计学在医学中的应用
医学统计学是统计学的一个重要分支，是运用统计学的理论和方法，研究医学领域中的数据收集、整理、分析和推断的一门学科。
医学统计学的特点
假设检验是医学统计学中常用的一种方法，用于检验假设是否成立。
医学统计学的基本概念
概率
图表
假设检验
统计量
02
医学统计方法及应用
频数分布
集中趋势
变异程度
描述性统计方法
t检验
用于比较两组或多组数据的均值是否存在显著差异，包括独立样本t检验和配对样本t检验。
卡方检验
用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，包括独立样本卡方检验和配对样本卡方检验。
软件特点
医学统计软件具有专业性、易用性、多功能性和交互性等特点。
软件发展
医学统计软件行业发展迅速，不断推陈出新，为医学研究提供更多更好的工具。
01
02
03
软件简介
SPSS是医学统计学中最常用的统计分析软件之一，其全称是Statistical Package for the Social Sciences，即社会科学统计软件包。
功能特点
SPSS具有界面友好、操作简便、易学易用、功能强大等特点，可以处理大规模数据，进行各种统计分析，如描述性统计、回归分析、方差分析等。
应用领域
SPSS在医学领域应用广泛，如医学研究、医学教育、医学管理等。
SPSS在医学统计中的应用
软件简介
Excel是Microsoft公司开发的电子表格软件，具有强大的数据处理和分析功能，也是医学统计学中常用的软件之一。
医学统计学第四版 课文例38-01
例31-1对22名健康中年男子测定年龄（周岁）、体重（公斤）、跑2000米所需时间（分）、跑时脉搏（次/分）、跑时最高脉搏（次/分）、动脉血氧分压（kPa）测定结果见表31-3。
其中跑时脉搏、跑时最高脉搏分别有1个和5个缺失值，试考察表中变量X（跑200米3时间）有无单变量离群值？表31-3 22名健康中年男子6项指标测定值序号年龄体重跑2000米时间跑时脉搏跑时最高脉搏动脉血氧分压1 44.00 89.47 11.37 178.00 5.952 44.00 85.84 8.65 156.00 168.00 7.243 38.00 89.02 9.22 178.00 6.654 40.00 75.98 11.95 176.00 180.00 6.095 44.00 81.42 13.08 174.00 176.00 5.266 44.00 73.03 10.13 168.00 168.00 6.747 45.00 66.45 11.12 176.00 176.00 5.978 54.00 83.12 10.33 166.00 170.00 6.919 51.00 69.63 10.95 168.00 172.00 5.4410 48.00 91.63 10.25 162.00 164.00 6.2411 57.00 73.37 12.63 174.00 176.00 5.2512 52.00 76.32 9.63 164.00 166.00 6.0613 51.00 67.25 11.08 172.00 172.00 6.0214 51.00 73.71 10.47 186.00 6.1015 49.00 76.32 9.40 186.00 6.4916 52.00 82.78 10.50 170.00 172.00 6.3317 40.00 75.07 10.07 185.00 185.00 6.0418 42.00 68.15 8.17 166.00 172.00 7.9419 47.00 77.45 11.63 176.00 176.00 5.9720 43.00 81.19 10.85 162.00 170.00 6.5421 38.00 81.87 8.63 186.00 8.0122 45.00 87.66 14.03 170.00 4.98表31-3中变量X资料服从正态分布，用拉依达准则法判别。
《医学统计学》完整课件-超级经典
线性回归分析
方差分析及其拓展
方差分析是一种统计假设检验方法，通过将数据的变异分解为组间变异和组内变异，来比较不同组之间的差异是否显著。
总结词
方差分析是医学统计学中常用的方法之一，用于比较不同组之间的差异是否显著。该方法的基本思想是将数据的变异分解为组间变异和组内变异，并比较组间变异的大小。通过方差分析，可以判断不同组之间的差异是否具有统计学意义，从而为医学研究和临床实践提供重要参考。
数据的基本概率与抽样分布
03
医学统计学应用
VS
线性回归是一种预测和分析工具，通过研究因变量和自变量之间的关系，建立回归模型，并对未知的自变量进行预测。
详细描述
线性回归分析是医学统计学中常用的方法之一，用于研究一种或多种自变量与因变量之间的定量关系。通过最小二乘法等回归分析技术，可以得出自变量和因变量之间的回归模型，并计算出各自的系数。根据回归模型，可以对未知的自变量进行预测，从而为医学研究和实04
医学统计学案例分析与实践
案例一
医学统计学案例分析
案例二
案例三
案例四
实践四
医学论文中统计分析方法的合理选择与评价
医学统计学实践
实践一
医学论文中常用的统计分析方法
实践二
医学论文中数据的收集与整理
实践三
医学论文中如何应用表格和图表
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2023
《医学统计学》完整课件-超级经典
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目录
医学统计学基本概念与术语医学统计学基础医学统计学应用医学统计学案例分析与实践
01
医学统计学基本概念与术语
医学统计学的定义
医学统计学是运用数理统计学的原理和方法，研究医学现象和问题的一门学科。
医学统计学第四版例题与SAS和STATA实现第二章
医学统计学第四版例题与SAS和STATA实现第二章医学统计学（第四版）例题与软件（SAS/STATA）实现（第二章）例2-1 ：某医院用随机抽样方法检查了138名正常成年女子的红细胞数(12 ，其测量结果如下，试编制频数分布表。
10/)L3.964.23 4.42 3.595.12 4.02 4.32 3.72 4.76 4.16 4.61 4.263.774.20 4.36 3.07 4.89 3.97 4.28 3.64 4.66 4.04 4.55 4.254.63 3.91 4.41 3.525.03 4.01 4.30 4.19 4.75 4.14 4.57 4.264.56 3.79 3.89 4.21 4.95 3.98 4.29 3.67 4.69 4.12 4.56 4.264.66 4.28 3.83 4.205.24 4.02 4.33 3.76 4.81 4.17 3.96 3.274.61 4.26 3.96 4.23 3.76 4.01 4.29 3.67 3.39 4.12 4.27 3.614.98 4.24 3.83 4.20 3.71 4.03 4.34 4.69 3.62 4.18 4.26 4.365.28 4.21 4.42 4.36 3.66 4.02 4.31 4.83 3.59 3.97 3.96 4.49 5.11 4.20 4.36 4.54 3.72 3.97 4.28 4.76 3.21 4.04 4.56 4.254.92 4.23 4.47 3.605.23 4.02 4.32 4.68 4.76 3.69 4.61 4.263.894.21 4.36 3.425.01 4.01 4.29 3.68 4.71 4.13 4.57 4.264.035.46 4.16 3.64 4.16 3.761. 求极差极差（range）也称全距，即最大值和最小值之差，记作R。
《医学统计学》课件完整版
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。
2024版医学统计学完整版课件
04
医学统计图与统计表
医学统计图
01
02
03
种类
条形图、线图、直方图、 散点图等
构成
标题、图序、图例、标目、 尺度等
用途
形象、直观地表达统计数 据，便于分析和对比
医学统计表
种类
简单表、分组表、复合表 等
构成
表号、表题、标目、线条、 数字等
用途
系统、有序地列举统计数 据，便于查阅和计算
统计图与统计表的应用
性。
观察性数据分析与处理
数据收集与整理
介绍观察性数据的来源、收集方法和整理过程，包括数据清洗、变 量定义和数据转换等。
描述性统计分析
运用图表和数值方法对数据进行描述，包括频数分布、集中趋势、 离散程度和偏态分布等。
推断性统计分析
通过假设检验、方差分析、卡方检验等方法，推断总体参数或比较不 同组间的差异。
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。
试验样本量估算
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
算试验所需样本量。
试验数据分析
运用统计学方法对试验数据进行 描述性统计、差异性检验、回归 分析等，以评估试验效果和安全
假设检验
建立假设
根据研究目的和专业知识，提出关于 总体参数的假设。
01
02
选择检验方法
根据数据类型、研究设计和假设形式， 选择合适的检验方法，如t检验、F检 验等。
03
计算检验统计量
根据样本数据计算检验统计量的值。
作出推断结论
根据P值和显著性水平，作出是否拒 绝原假设的推断结论。
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STATA在医学统计学中的应用
要点一
统计分析功能全面
要点二
强大的绘图功能
STATA提供了多种统计和数据分析方 法，包括描述性统计、回归分析、方 差分析、元线性回归等。
STATA支持多种绘图方式，包括直方 图、散点图、条形图等，方便用户快 速呈现数据和结果。
要点三
医学统计学专用模块
STATA提供了医学统计学相关的模块 ，可进行医学数据的整理和分析，包 括生存分析、多因素方差分析、随机 效应模型等。
研究设计的原则
包括对照原则、随机原则、重复原则、均衡原则等。
观察性研究
观察性研究的定义
观察性研究是一种非实验性的研究方法，通过收集和分析现有数据或观察现有实践来探讨因果关系。
观察性研究的分类
观察性研究包括描述性研究、相关性研究和队列研究等。
观察性研究的优点和局限性
优点是可以在自然状态下观察研究对象，获得真实情况；局限性是无法控制外部变量，存在偏倚和混杂因素的影响。
变量与数据类型
变量
可变的数值或分类数据，用于描述研究对象的特征和属性。
数据类型
根据数据的特征，将数据分为不同的类型，如计数、测量、有序等。
描述性统计分析
数据描述
使用统计指标对数据进行概括和总结，如均值、中位数 、方差等。
图表展示
使用图表展示数据的分布特征和规律，如直方图、箱线 图等。
推论性统计分析
概率分布与抽样分 布
概率分布是指随机变量取值对 应的概率分布。抽样分布则是 从总体中抽取样本后，样本统 计量的分布情况。
参数估计与假设检 验
参数估计是通过样本数据对总 体参数进行估计的方法。假设 检验则是根据一定假设条件， 利用样本数据对总体参数进行 假设检验的方法。