医学统计学课件--数据处理的一般原则与方法第29章资料
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《医学统计学》完整课件课件
医学研究中其他因素的考虑
研究设计
研究设计是医学统计学中的重要因素，应合理地考虑研 究设计。
研究对象的选择
在医学研究中，应合理地选择研究对象，以确保研究结 果的可信度。
06
医学统计学案例分析
二型糖尿病合并脑梗死的危险因素研究
01
研究பைடு நூலகம்的
探讨二型糖尿病合并脑梗死的危险因素，为预防和治疗提供科学依据
医学统计学是医学生的必修课程，培养医学生 的统计思维和数据处理能力。
医学统计学的发展历程
起源与发展
医学统计学起源于19世纪中叶的英国，当时主要用于医学研究和医疗数据的统计分析。
不断扩展的应用领域
随着医学科学的发展，医学统计学的应用领域不断扩展，涉及到流行病学、公共卫生、临床试验等方面。
方法和理论创新
研究结果
发现多个生物标记物与常见疾病 相关，如高血压、糖尿病等，为 疾病的预防和治疗提供新靶点。
THANK YOU.
模型选择
根据数据特征和实际需求，选择合适的模型。
模型评估
通过交叉验证、ROC曲线等手段对模型进行评估，以便了解模型的准确性和 稳定性。
05
医学统计学的挑战与解决方案
数据缺失与数据完整性的保持
缺失数据
对于缺失的数据，应了解其产生的原因，并合理地利用 它们进行分析。
数据完整性
数据的完整性是指数据的准确性和可靠性，应采取措施 来确保数据的准确性。
2023
《医学统计学》完整课件
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》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
，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
《医学统计学》完整课件
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。
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。
《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
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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
《医学统计学》课件完整版
VS
正态分布在医学中的应用
许多医学指标如身高、体重、血压等都服 从或近似服从正态分布。正态分布是医学 统计学中最重要的概率分布之一，许多统 计方法都是基于正态分布假设的。
03
推断性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接估计总体参数，如样本均数估计总体均数。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的置信区间，并给出该区间对应的置信水平。
四分位数间距
上四分位数与下四分位数之差， 反映中间50%数据的离散程度。
方差与标准差
方差是每个数据与全体数据平均 数之差的平方值的平均数，标准 差是方差的算术平方根，它们都 是反映数据离散程度的常用指标
。
正态分布及其应用
正态分布的概念
一种连续型随机变量的概率分布，具有 钟型曲线特点，由均数和标准差两个参 数决定。
医学统计学在医学领域中的应用
临床试验设计
通过随机化、盲法等技术 手段，减少试验误差，提 高研究结果的可靠性。
数据分析和解释
运用统计方法对医学数据 进行处理和分析，揭示数 据背后的规律和联系。
疾病预测和诊断
利用统计模型对疾病的发 生、发展和转归进行预测 和诊断。
公共卫生决策
为公共卫生政策制定提供 科学依据，如疫苗效果评 估、流行病调查等。
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目录
• 绪论 • 描述性统计方法 • 推断性统计方法 • 实验设计与样本量估计 • 多元统计分析初步 • 临床试验评价与Meta分析 • 医学论文中统计学方法应用与注意
事项
01
绪论
医学统计学定义与任务
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。
医学医学统计学PPT课件
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
医学统计学PPT课件
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》课件
《医学统计学》课件xx年xx月xx日•课程介绍•统计学基础知识•医学统计学基本概念•医学统计学中的数据分析和表达目•医学研究的设计与实施•医学统计学的实际应用录01课程介绍掌握医学统计学的基本概念、原理和方法：包括数据的收集、整理、分析和解释等。
培养医学生运用统计学思维解决临床实践问题的能力：通过学习统计学方法，能够运用统计学思维分析临床实践中的问题，并得出科学结论。
课程目的和内容1医学统计学的重要性23医学统计学是医学研究的基础，医学生需要掌握统计学原理和方法，才能进行科学研究和数据分析。
医学研究的基础通过统计学方法分析临床数据，可以为医生提供科学依据，提高医疗质量和效果。
临床决策的依据公共卫生决策需要基于大量数据的分析和解释，医学统计学方法可以为决策提供科学依据。
公共卫生决策的依据课程时间和教学安排课程时间本课程总计36学时，其中理论授课30学时，实践操作6学时。
教学安排理论授课主要介绍医学统计学的基本概念、原理和方法，实践操作主要培养医学生运用统计学思维解决临床实践问题的能力。
02统计学基础知识数据的类型和来源02按数据的性质分：定性数据和定量数据03按数据的收集方式分：实验数据和观测数据平均数、中位数、众数数据的描述性统计数据的集中趋势方差、标准差、四分位数数据的离散程度直方图、箱线图、散点图数据的分布形态1数据的推论统计23概率和概率分布：二项分布、正态分布、泊松分布抽样分布和中心极限定理：大样本和小样本的抽样分布参数估计和假设检验：点估计、区间估计、假设检验的基本原理和方法03医学统计学基本概念随机误差在实验或调查过程中，由于随机抽样而引起的样本统计量与总体参数之间的差异。
这种误差是不可避免的，可以通过增加样本量来减小。
系统误差由于实验或调查设计、执行或分析过程中存在的缺陷而导致的误差。
这种误差是可以避免的，需要严格控制实验或调查过程中的各个环节。
随机误差和系统误差指一个统计量能够准确地反映出它所代表的总体的实际情况。
医学统计学课件--数据处理的一般原则与方法
数据清洗技巧
常用的数据清洗技巧包括空值处理、异常值处理、重复数据处理等。对于缺失数据，可采用插值、回归等方法进行填补。对于异常值，可通过箱线图、散点图等方法进行识别和处理。对于重复数据，可通过识别重复的记录进行删除或合并。
数据清洗原则
数据清洗的原则与技巧
03
医学数据处理的方法与应用
描述性统计分析
医学统计学的研究对象是医学数据，包括病人的病情、体征、检查结果等数据。
医学统计学是统计学原理和方法在医学领域中的应用。
研究范围广泛
医学统计学涉及临床医学、预防医学、基础医学等多个领域。
数据类型复杂
医学统计学所处理的数据类型多样，包括计量资料、计数资料和等级资料等。
方法学体系独特
医学统计学结合了医学和统计学的知识体系，形成了独特的方法学体系。
05
医学相关数据的可视化表达
数据可视化定义：数据可视化是指将数据、信息、知识等以图、表、图像等形式进行视觉化表达，以增强数据可读性和理解性。
数据可视化原则
明确目的与受众：明确数据可视化的目的和受众，以选择合适的视觉表达形式和手段。
简洁明了：避免复杂和混乱的视觉元素，保持图表的简洁明了，突出重点信息。
医学统计学的学科特点
医学统计学的基本原则
在应用医学统计学方法时，应遵守科学性原则，确保统计方法的正确性和可行性。
科学性原则
全面性原则
可重复性原则
可比性原则
应全面考虑研究目的、数据类型、样本大小等因素，选择合适的统计方法。
在医学统计学研究中，应保证实验和观察结果的可重复性。
在医学统计学研究中，应保证不同时间、不同空间和不同样本之间的结果具有可比性。
方差分析
通过将多组数据方差分解为组内和组间，分析不同因素对数据的影响。
常用的数据清洗技巧包括空值处理、异常值处理、重复数据处理等。对于缺失数据，可采用插值、回归等方法进行填补。对于异常值，可通过箱线图、散点图等方法进行识别和处理。对于重复数据，可通过识别重复的记录进行删除或合并。
数据清洗原则
数据清洗的原则与技巧
03
医学数据处理的方法与应用
描述性统计分析
医学统计学的研究对象是医学数据，包括病人的病情、体征、检查结果等数据。
医学统计学是统计学原理和方法在医学领域中的应用。
研究范围广泛
医学统计学涉及临床医学、预防医学、基础医学等多个领域。
数据类型复杂
医学统计学所处理的数据类型多样，包括计量资料、计数资料和等级资料等。
方法学体系独特
医学统计学结合了医学和统计学的知识体系，形成了独特的方法学体系。
05
医学相关数据的可视化表达
数据可视化定义：数据可视化是指将数据、信息、知识等以图、表、图像等形式进行视觉化表达，以增强数据可读性和理解性。
数据可视化原则
明确目的与受众：明确数据可视化的目的和受众，以选择合适的视觉表达形式和手段。
简洁明了：避免复杂和混乱的视觉元素，保持图表的简洁明了，突出重点信息。
医学统计学的学科特点
医学统计学的基本原则
在应用医学统计学方法时，应遵守科学性原则，确保统计方法的正确性和可行性。
科学性原则
全面性原则
可重复性原则
可比性原则
应全面考虑研究目的、数据类型、样本大小等因素，选择合适的统计方法。
在医学统计学研究中，应保证实验和观察结果的可重复性。
在医学统计学研究中，应保证不同时间、不同空间和不同样本之间的结果具有可比性。
方差分析
通过将多组数据方差分解为组内和组间，分析不同因素对数据的影响。
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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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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。
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。
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。
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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。
《医学统计学》课件完整版
《医学统计学》课件完整版xx年xx月xx日•医学统计学概述•医学统计学基本概念•描述性医学统计学目录•概率论与推断医学统计学•方差分析与回归分析•医学相关因素的影响•医学统计设计与数据处理01医学统计学概述定义与特点它具有多层次、多阶段和多因素的特点，涉及范围广泛。
医学统计学是统计学原理和方法在医学领域中的应用。
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。
1医学统计学的重要性23医学统计学是医学研究中不可或缺的工具。
它为医学研究提供数据采集、整理、分析和解释的方法。
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。
医学统计学的历史与发展医学统计学起源于17世纪，当时主要应用于描述疾病分布和死亡率的统计。
20世纪中期以后，医学统计学得到了迅速发展，逐渐成为一门独立的学科。
随着计算机技术和生物技术的发展，医学统计学在数据挖掘、基因组学和蛋白质组学等领域的应用不断扩展。
医学统计学的应用医学统计学在临床试验设计、病因推断、疗效评价和预后分析等方面有广泛应用。
它也是公共卫生和流行病学研究的重要工具，用于监测和评估疾病流行趋势和卫生政策的效果。
此外，医学统计学还应用于药物研发、医疗器械评估和健康管理等领域。
01020302医学统计学基本概念医学统计学研究过程中，涉及的许多因素常常需要以量的方式来描述，这些因素就称为变量。
根据变量的取值是否连续，可将其分为连续型变量和离散型变量。
数据类型医学统计学中常用的数据类型包括计数数据、等级数据和测量数据。
计数数据是指只记录事物数量的多少，如手术中出血量等；等级数据则是一种有序的数据，如疾病严重程度等；测量数据则是定量测定某一对象的数值，如人体身高、体重等。
变量变量与数据类型VS用来表示随机事件发生可能性大小的数值，称为概率。
概率的取值范围为0~1，其中0表示不可能发生，1表示一定发生。
概率在医学统计学中，许多随机事件的概率分布是有一定规律的，如正态分布、二项分布、泊松分布等。
医学统计学课件--数据处理的一般原则与方法(第29章)
2019/11/5
医学统计学
5
实验设计
动物实验 实验分类 临床试验
社区干预试验
处理因素 基本要素 受试对象
实验效应
2019/11/5
医学统计学
6
实验设计
原则：均衡可比
类型：配对、组间
对照
空白
实验
设置 安慰剂
基本原则 随机化
标准 相互
重 复 1- (样本含量) 、、
2019/11/5
医学统计学
RR(OR)：RR(OR ) 1u / 2 M 2 H
2019/11/5
医学统计学
14
统计推论
1.进行检验假设
假设样本来自某一特定总体
2.确定检验水准
假设 确定最大允许误差
检验 3.选定检验方法计算检验统计量 步骤 计算样本与总体的偏离程度
4.根据一特定分布计算与检验统计
量对应的P值
协方差矩阵 相互关系：相关矩阵
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医学统计学
11
统计描述
统计 指标
绝对数、率、构成比、
计数资料 相对比 、RR(OR)
离散程度：标准误
等级 资料
单变量
秩号、秩和 离散程度：秩和的标准误
双变量：rs
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医学统计学
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统计描述
参考 值 范围估计
正态 偏态
双侧： X u/ 2S 单侧：X uS 或 X uS 双侧：px ~ p100x 单侧： px 或 p100x
剔除离群或极端值要予以合理解释。
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医学统计学
23
三、统计方法前提条件的检验
医学统计学课件--数据处理的一般原则与方法
为了减少主观因素对试验结果的影响 ，医学统计学采用盲法原则，即对研 究对象、研究者以及数据收集和分析 人员均采用盲法，以减少潜在的偏倚 和主观因素的影响。
对照原则
医学统计学在临床试验设计中强调对 照原则，即通过设立对照组来评估实 验组干预措施的效果，以消除潜在的 偏倚和混杂因素的影响。
公共卫生领域的医学统计学应用
集中趋势
描述数据的集中趋势，常用的指标 有平均数、中位数和众数。
离散程度
描述数据的离散程度，常用的指标 有标准差、四分位数间距和变异系 数。
偏态和峰态
描述数据的分布形态，通过偏度和 峰度来评估。
推论性统计分析
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计 和区间估计。
方差分析
比较多个组间的均值是否存在显著差异，主要用 于处理具有多个分类的自变量的数据。
要点二
数据清洗
数据清洗是指对数据进行预处理，包括去除重复数据、 纠正错误数据、填充缺失数据等，以提高数据的质量和 可靠性。
数据编码与数据标准化
数据编码
数据编码是指将原始数据转化为计算机可读的形式，便 于计算机进行处理和分析。在医学统计学中，通常采用 统一的编码规则和标准，以保证数据的可读性和可比性 。
人工智能时代的医学统计学应用
总结词
应用深化、智能化
详细描述
人工智能技术在医学领域的应用不断深化 ，其中医学统计学发挥了重要作用。人工 智能技术可以自动化处理大量数据，从中 提取有价值的信息，提高医学研究的效率 和精度。同时，人工智能技术还可以通过 机器学习和深度学习等方法，对医学数据 进行预测和分类，为临床决策提供有力支 持。
数据收集与分析
生物统计学在医学研究中的另一个重要应用 是数据收集和分析。生物统计学强调数据的 质量和完整性，通过科学的数据收集和分析 方法来减少误差和偏倚的影响，提高研究的
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病人 病案号 性别 年龄 生理 肾毒 黄疸 昏迷 肌酐 胆固 肾功能
编号
评分 性
醇 预后
1 004757 男 26 14 无 有 无 520 — 治愈 2 007950 女 31 13 无 无 无 523 4.5 治愈 3 011093 男 55 17 无 无 无 209 3.3 治愈 4 017555 男 25 9 无 无 无 1303 4.1 治愈 ┇ ┇ ┇┇┇ ┇ ┇ ┇ ┇ ┇ ┇
2019/6/18
医学统计学
5
实验设计
动物实验 实验分类 临床试验
社区干预试验
处理因素 基本要素 受试对象
实验效应
2019/6/18
医学统计学
6
实验设计
原则：均衡可比
类型：配对、组间
对照
空白
实验
设置 安慰剂
基本原则 随机化
标准 相互
重 复 1- (样本含量) 、、
2019/6/18
医学统计学
两独立样本Wilcoxon秩和检验
反应变量为生存时间且含有截尾数据
log-rank检验
2019/6/18
医学统计学
30
一、单变量计量资料
4.多个样本均数的比较
(1)一个处理因素
完全随机设计
服从正态分布、方差齐性
完全随机设计方差分析
两两比较： SNK-q 、Dunnett-t检验
不服从正态分布或方差不齐性
差值服从正态分布 成对t检验 可信区间法
1-α可信区间不 包括 μd=0,P<α
差值不服从正态分布
Wilcoxon符号秩检验
2019/6/18
医学统计学
29
一、单变量计量资料
3.两个独立样本的比较
单因素、完全随机设计
服从正态分布且方差齐性
两样本均数比较t检验
两样本均数的差数可信区间法
不服从正态分布或方差不齐性
医学统计学
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第二节 原始数据的录入
2019/6/18
医学统计学
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一、原始数据的记录形式
肾衰病人预后研究的临床资料记录
病人编 病案号 性 年 生理评 肾毒 黄 昏 肌酐 胆固 肾功能预
号
别龄
分
性 疸迷
醇
后
1 004757 男 26 14 无 有 无 520 — 治愈
2 007950 女 31 13 无 无 无 523 4.5 治愈
有序分组资料的线性趋势检验 2 回归 (2)单向(反应变量)有序
备择假设：行平均得分不同
Cochran-Mantel-Haenszel 2 检验
Wilcoxon 秩和检验
2019/6/18
医学统计学
41
二、计数资料
3.RC列联表 相关、相差 (3)双向无序
备择假设：行变量与列变量有一般关联 Cochran-Mantel-Haenszel 2 检验 Pearson 2 检验
剔除离群或极端值要予以合理解释。
2019/6/18
医学统计学
23
三、统计方法前提条件的检验
多样本比较的方差分析： 独立 正态分布 方差齐性
多重线性回归分析： 变量间无多重共线 残差分布正态
┇
2019/6/18
医学统计学
24
第四节
统计方法选择 的基本思路
2019/6/18
医学统计学
25
根据： 医学专业知识 医学统计学知识 计算机统计软件技术
7
统计描述
一张表表达一个中心内容
制表原则 主语在左、宾语在右
统计表 制表要求
简单明了
标题 标目 线条 数字 备注
2019/6/18
医学统计学
8
统计描述
统计图
制图原则 制图要求
间断性资料：
条图、圆图、百分比条图
连续性资料：
线图、直方图、散点图
标题 标目 纵轴、横轴 刻度 图例
2019/6/18
医学统计学
X 、p 、r 、b
点估计 S 、S2 2
参数
S X
X、Sp
p
估计
双侧：X t / 2,SX
区间 估计
单侧：X t,SX 或 X t S , X 双侧： p u / 2Sp 单侧：p uSp 或 p uSp
RR(OR)：RR(OR ) 1u / 2 M 2 H
2019/6/18
医学统计学
14
统计推论
1.进行检验假设
假设样本来自某一特定总体
2.确定检验水准
假设 确定最大允许误差
检验 3.选定检验方法计算检验统计量 步骤 计算样本与总体的偏离程度
4.根据一特定分布计算与检验统计
量对应的P值
274 279183 女 88 15 有 无 无 331 6.1 丧失
解释变量
反应变量
标识变量
分析变量
2019/6/18
医学统计学
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二、原始数据的录入
文件类型：
数据库文件：EpitaDa
dBASE、FoxBASE、Foxprow
Oracle
Excel文件： Excel
文本文件：Word
统计软件数据文件：SPSS、SAS、STATA
设计方差分
两两比较：SNK-q 、Dunnett-t检析验
不服从正态分布或方差不齐性
多个相关样本比较 Friedman M 检验
两两比较：q 检验
2019/6/18
医学统计学
32
一、单变量计量资料
4.多个样本均数的比较 (3)一个处理因素、二个控制因素(行、列)
拉丁方设计 服从正态分布、方差齐性
拉丁方设计方差分析 两两比较： SNK-q、Dunnett-t 检验
2019/6/18
医学统计学
26
设计类型：完全随机、随机区组、拉丁方、 交叉、析因、正交、嵌套、裂区设计
处理因素：单因素、双因素、多因素 反应变量：单变量、双变量、多变量 资料类型：计量、无序分类、有序分类 样本数目：单样本、两样本、多样本 数据提供信息：完全数据、不完全数据、
重复测量数据 假设检验方法前提条件：
协方差矩阵 相互关系：相关矩阵
2019/6/18
医学统计学
11
2019/6/18
医学统计学
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统计描述
参考 值 范围估计
正态 偏态
双侧： X u/ 2S 单侧：X uS 或 X uS 双侧：px ~ p100x 单侧： px 或 p100x
2019/6/18
医学统计学
13
统计推论
2019/6/18
医学统计学
42
三、等级资料
1.配对设计 Wilcoxon符号秩检验
2.两组独立样本 Wilcoxon两样本秩和检验
3.完全随机设计多个样本比较 Kruskal-Wallis H 检验
4.随机区组设计多个样本比较 Friedman M 检验
2019/Hale Waihona Puke /18医学统计学43
四、双变量资料
医学统计学
3
医学统 计学
研究 设计
数据 处理
观察性研究 (调查)
实验性研究
统计描述 统计推论
参数估计 假设检验
2019/6/18
医学统计学
4
调查设计
简单随机
研究目的 调查方法
按范围
普查 抽样
概率 非概率
系统
分层随机 整群
横向(现况调查)
调查对象
按时间
纵向
队列研究 病例对照研究
调查指标
调查工具
调查员
1 有效
1有
Y(疗效) = 0 无效 X1(试验因素) = 0 无
组别 疗效 频数
数据输 入格式
1 1 99 12 5 2 1 75
2 2 21
2019/6/18
医学统计学
40
二、计数资料
3.RC列联表 相关、相差
(1)双向有序
备择假设：行变量与列变量为非零相关
Cochran-Mantel-Haenszel 2 检验
独立、方差齐性、正态分布 重要
2019/6/18
医学统计学
27
一、单变量计量资料
1.样本均数与总体均数比较 单因素 服从正态分布 单样本t检验 可信区间法 不服从正态分布 单个样本中位数与总体中位数比较
2019/6/18
医学统计学
28
一、单变量计量资料
2.两个相关样本均数的比较
单因素
配对设计或自身前后对照设计
完全随机分组析因设计 服从正态分布 分析各因素主效应与交互作用
完全随机分组析因设计方差分析
2019/6/18
医学统计学
35
一、单变量计量资料
4.多个样本均数的比较 (6)处理因素≥2、每个因素的水平数≥2
正交设计 服从正态分布 分析各因素主效应与主要因素一阶交互作用
正交设计直接分析、方差分析
2019/6/18
第29章
数据处理的 一般原则与方法
第二军医大学卫生统计学教研室 张罗漫
2019/6/18
医学统计学
1
讲课内容：
第一节 医学统计学概述(重点) 第二节 原始数据的录入 第三节 数据处理的几个基本问题 第四节 统计方法选择的基本思路(重点)
2019/6/18
医学统计学
2
第一节 医学统计学概述
2019/6/18
多个独立样本比较 Kruskal-Wallis H 检验
两两比较：Nemenyi 检验
2019/6/18