01医学统计学绪论
《医学统计学》绪论 ppt课件
第二篇 高级统计方法
第十一章 多因素试验资料的方差分析 第十二章 重复测量设计资料的方差分析 第十三章 协方差分析 第十四章 多变量数据的统计描述与统计推断 第十五章 多元线性回归分析 第十六章 logistic回归分析 第十七章 对数线性模型 第十八章 Poisson回归与负二项回归分析 第十九章 生存分析 第二十章 判别分析 第二十一章 聚类分析 第二十二章 主成分分析与因子分析 第二十三章 典型相关分析 第二十四章 多水平统计模型 第二十五章 结构方程模型 第二十六章 常用时间序列统计预测方法 • 第二十七章 常用综合评价方法 第二十八章 常用决策分析方法 第二十九章 遗传学中的常用统计方法 第三十章 生物信息中的统计方法 • 第三十一章 量表研制与量表资料的统计分析方法 ppt课件 第三十二章 常用卫生经济学评价方法
5
Medical Statistics
A Commonsense Approach
Third Edition Mchael J.Campbell David Machin
ppt课件 6
MEDICAL STATISTICS（3rd）
• CONTENTS CHAPTER 1:Uses and Abuses of MS Why use statistics? Statistics is about Common sense & good design, How a statistician can help? Further reading
ppt课件
13
MEDICAL STATISTICS（3rd）
• Chapter 8: The randomized controlled trial (RCT) • Chapter 9:Designed observational studies Cohort study case control study Standardization Association & causality
01绪论(医学统计学)
➢ 例如，某地40岁以上人群中 2 型糖尿病患病（A）的概率为22.5%，患 有甲状腺结节（B）的概率为20.2%，则患有 2 型糖尿病同时患有甲状
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
定性数据（quanlitative data） 患者编号 年龄 性别 职业 治疗分组 收缩压（kpa） 舒张压（kpa） 心电图 疗效
观察单位(observed unit)：研究对象的基本单元，可以
是一个人、一个地点、一只动物、一份生物样品等。
例如：研究长沙市2017年7岁正常男童身高
变量为身高，长沙市2017年7岁正常男童即为同质。
同质基础：同地区、同年份、同年龄、同
为正常男童。
20
变异(variation)：性质相同的事物，如果观察同一指 标，各观察单位之间由于存在个体差异，也会使测 量结果不同。
在统计学上，统计推断结论都是基于一定概率得出的， 习惯上将 P 0.05 的事件称为小概率事件，表示在一次 试验中发生的可能性很小。 如果小概率事件在现实中出现，就要追究其原因。 湖南风采中奖概率大约为： 1/671万 交通事故发生概率为：1/20万
35
1. 概率的乘法法则
➢ 如果有两个事件A和B相互独立，即事件A的出现并不影响事件B出现 的机会，则两者同时出现的概率等于各自出现的概率乘积：
分析该新药的有效性和安全性
4
在这个“临床试验”中有诸多问题需要回答：
➢需要多少名患者参加试验？ ➢选择什么样的患者参加试验？ ➢如何将患者分为两个组？ ➢哪些措施可以保证两组患者除了接受不同药物治疗外， 其他影响疗效的因素在两组的分布是一致的？ ➢如果分布不一致，如何在诸多的影响因素中，分离出药 物因素的效应？
《医学统计学》之医学统计学绪论
研究生存时间、生存率等指标，分析影响因素和预测模型。
多元统计分析
如因子分析、聚类分析、主成分分析等，适用于复杂数据结构的研究。
生存分析
适用于长期观察和随访研究的数据分析。
利用多种统计方法综合分析多个变量之间的关系。
01
02
03
04
05
06
05
医学统计学的报告与解读
置信区间
VS
在解释研究结果时，应注意结果的统计学显著性和实际意义。如果观察到的结果具有统计学显著性，但无实际意义或价值较小，则不应过度强调或夸大其效果。同时，应注意结果的稳健性和可重复性，以评估结果的可靠性和可信度。
研究结果的报告
在报告研究结果时，应遵循准确、客观、完整和可理解的原则。结果应清晰明了地呈现，并附有适当的解释和说明。同时，应注意结果的伦理和法律问题，保护受试者的隐私和权益，避免误导读者或造成不必要的困扰。
《医学统计学》之医学统计学绪论
目录
contents
医学统计学简介医学统计学的基本概念医学统计学的应用领域医学统计学的数据处理与分析方法医学统计学的报告与解读医学统计学的挑战与未来发展
01
医学统计学简介
医学统计学是一门应用数理统计学的原理和方法，对医学实验和调查数据进行整理、分析和推断的学科。它具有数学性质和应用性质，是医学领域中不可或缺的工具。
生物统计学在药物研发过程中起到关键作用，如新药临床试验的设计与分析、药物疗效的评估等。
03
02
01
04
医学统计学的数据处理与分析方法
实验室研究：通过实验手段获取有关生物标志物、病理生理等方面的数据。
去除或纠正错误、异常或不完整的数据。
《医学统计学》之医学统计学绪论(精品)
4. 三类资料间关系
例：一组2040岁成年人的血压
<8 低血压
等 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为界分为正常与异常两组，统计每组例
数
第四军医大学卫生统计学教研室 2020年3月9日
第四军医大学卫生统计学教研室 2020年3月9日
第二节 数据类型
1. 计量资料 2. 计数资料 3. 等级资料 4. 三类资料间关系
第四军医大学卫生统计学教研室 2020年3月9日
观察单位 observations
Units；elements
变量 variables
个体individuals 住院号 年龄 身高 体重 住院天数 职业 文化程度 分娩方式 妊娠结局
19
4 女 71 下 中分化 Ⅱ 阳性 78
5
5 男 59 上 高分化 Ⅲ 阴性 85
35
…… … … … … …
…
…
第四军医大学卫生统计学教研室 2020年3月9日
实例数据2
体重指数 身高 班制 劳动强度 紧张程度 心率 嗜肥肉史 收缩压 舒张压 中风家族史
（1） （2）（3） （4） （5） （6） （7） （8） （9） （10） 12.24 1.62 1 1 3 70 1 146 90 有 16.47 1.63 3 1 3 72 0 110 70 无 15.19 1.64 1 2 2 72 0 100 70 无 15.59 1.63 1 1 3 84 1 114 70 无 12.60 1.64 3 1 3 68 1 116 68 无 … …… … … … … … … …
医学统计学重点
医学统计学重点第一章绪论1.根本概念：总体：根据研究目确实定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。
样本：从总体中随机抽取局部个体的某个变量值的集合。
总体参数：刻画总体特征的指标，简称参数。
是固定不变的常数，一般未知。
统计量：刻画样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。
抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。
频率：假设事件A在n次独立重复试验中发生了m次，那么称m为频数。
称m/n为事件A在n 次试验中出现的频率或相对频率。
概率：频率所稳定的常数称为概率。
统计描述：选用适宜统计指标(样本统计量)、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。
统计推断：包括参数估计和假设检验。
用样本统计指标(统计量)来推断总体相应指标(参数)，称为参数估计。
用样本差异或样本与总体差异推断总体之间是否可能存在差异，称为假设检验。
2.样本特点：足够的样本含量、可靠性、代表性。
3.资料类型：〔1〕定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料。
是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，观察指标是定量的，表现为数值大小。
每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位。
〔2〕分类资料：包括无序分类资料〔计数资料〕和有序分类资料〔等级资料〕①计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组观察单位的个数(频数)，由各分组标志及其频数构成。
包括二分类资料和多分类资料。
二分类：将观察对象按两种对立的属性分类，两类间相互对立，互不相容。
多分类：将观察对象按多种互斥的属性分类②等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度、档次或等级顺序分组，清点各组观察单位的个数所得的资料。
4.统计工作根本步骤：统计设计、资料收集、资料整理、统计分析。
第二章实验研究的三要素1.实验设计三要素：被试因素、受试对象、实验效应2.误差分类：随机误差〔抽样误差、随机测量误差〕、系统误差、过失误差。
3.实验设计的三个根本原那么：对照原那么、随机化分组原那么、重复原那么。
医学统计学一章节绪论知识讲解
分析指标及统计分析方法。
24
二、收集资料
（一）资料来源
➢ 第一手资料 ① 经常性：统计报表（死亡登记、疫情 报 告等），工作记录（病历、化验）；
② 一时性：专题调查、实验或临床试验。
➢ 第二手资料：已公布的资料，如数据银行、 全国、全省卫生统计资料。
是被证明（例某地区食盐与高血压的关系）。
17
2. 医学论文中的统计学问题
➢60年代到80年代，国外医学杂志调查结果： 有统计错误的论文20%~72%。 ➢1996年对4586篇论文统计（中华医学会 系列杂志占6.9%），数据分析方法误用达 55.7%。
1996年，有机构对申报科技成果的4586篇科研论文分 析，统计方法使用率为76%。
医学统计学
第一章 绪论
1
第一节
统计学与医学统计学
2
一．统计、统计学与医 学统计学的定义
3
1.统计
• 是一种对客观现象数量方面进行的调查 研究活动;
• 是收集、整理、分析、推断、判断等认 识活动的总称。
• 数据汇总仅仅是统计工作的一小部分内 容。
4
2．统计学
• 作为一门学科的定义是：关 于数据收集、表达和分析的 普遍原理和方法。
（2）17%拼凑实验结果 （3）7%凭空捏造数据 （4）2%故意曲解结果
A Warning!
Fancy statistical methods cannot rescue garbage data
Fancy statistical methods can help you gain insight into your data, over and above what seems obvious on its face
医学统计学--绪论
THANKS
感谢观看
03
医学统计方法
描述性统计
频数分布表
集中趋势指标
用于描述定性数据的频率分布，如某种疾病 的发病率或患病率。
描述定量数据的集中趋势，如平均数、中位 数和众数。
离散程度指标
偏态与峰态
描述定量数据的离散程度，如标准差、四分 位数间距和变异系数。
描述数据分布的偏斜程度和峰度，如偏度、 峰度和标准偏度。
推论性统计
描述性统计、推论性统计、多元统计分析等。
03
应用范围
适用于各种数据类型和统计分析需求，如金融数据分析、市场研究、
医学研究等。
STATA介绍
软件概述
STATA（Statistical Analysis and Data Mining）是一款开源 的统计软件，由Stata公司开发， 广泛应用于学术界和政府机构。
参数估计
利用样本信息推断总体参数，如总体均数、总体 比例和总体方差。
方差分析
用于比较多个组间的均值是否存在显著差异，如 单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析 。
假设检验
根据样本信息对总体参数进行假设检验，如t检验 、卡方检验和方差分析。
回归分析
研究变量之间的相关关系，如线性回归、逻辑回 归和非线性回归。
应用范围
适用于各种数据类型和统计分析需求，如问卷调查数据、医学临床数据、生物医学数据等 。
SAS介绍
01
软件概述
SAS（Statistical Analysis System）是一款商业统计软件，由SAS公
司开发，广泛应用于商业、政府、学术界等领域。
02
主要特点
功能强大、灵活性强、可靠性高，提供了丰富的统计分析方法，包括
医学统计学-第一课绪论及基本概念(已整理完毕)
《医学统计学》颜虹主编Fundamentals of Biostatistics (BernasrdRosner)孙尚拱译(2004第五版)SPSS统计分析张文彬主编一、绪论【统计学】应用数学的原理和方法，研究数据的搜集、整理与分析的科学，对不确定性数据做出科学的推断。
产生过程：随机现象→随机事件→样本空间→随机变量现象：确定现象随机现象：与确定现象相对的不确定现象，在一定的条件下，其有多种可能的结果，而究竟出现哪一种结果事先不可预言的现象。
≥2种结果。
特征：随机性、规律性两种阶段认识随机现象：1.通过观察或实验取得观测资料；2.通过分析所得资料来认识现象。
注：无论数据分析多么先进，都要以能够代表真实情况的数据为基础。
在偶然的背后发现必然【随机事件】随机现象的一个结果叫随机事件。
【样本空间】为了便于研究随机试验，我们将随机试验E的所有基本事件所组成的集合叫做样本空间，记为Ω。
每一个基本事件为样本点，基本事件也就是集合Ω的元素。
可以把样本空间中的基本事件映射成某个变量的取值，这样就引进了随机变量的概念。
【随机变量】在样本空间中，对不同事件指定有相应概率的数值函数，此函数成为一个随机变量。
P X泛指随机变量（X=x k）=p k，如抛掷硬币：正反1 0→随机事件的选项XkP0.5 0.5→对应概率，所有加起来=1k特征：与普通函数相比有两点不同：1.随机变量随着实验结果不同取不同的值，因此在实验之前只能知道取值的范围，而不能预先知道取什么值。
由于随机试验的各个结果出现有一定的概率，所以随机变量的出现也有一定的概率。
2.普通函数定义在实数轴上，而随机变量是定义在样本空间上，样本空间的元素不一定是实数二、统计学中的基本概念1．总体（Population）、样本（Sample）【总体】根据研究目的确定的、全体同质个体的某个（或某些）变量值。
比如：糖尿病的血红蛋白水平、高血压患者的血压分类：无限总体→新生儿体重有限总体→一所学校今年新生的身高【样本】：总体中的一部分，为了保证样本的代表性，在取样时我们要求X1、X2……Xn互相独立，并且与总体X有相同的概率分布。
医学统计学-绪论
描述性统计 统计图表 统计推断 文字表达
一、研究设计（study design）
统计设计首先要考虑选用什么研究方法 调查研究（survey）:对特定人群进行观察、分析比较，
从而找出事物变化的规律 按调查范围分为：全面调查、抽样调查、典型调查 设 计 方 案 包 括 6W1H （ What, Why ， Whom, Who ， When, Where, How）
统计推断：
参数估计：用样本统计量推断总体参数 如：总体均数的可信区间估计
假设检验（hypothesis testing 或significance test）：用样 本统计量的差异来推断总体参数是否存在差异，即用样本 信息检验关于总体的两个对立假设 如：t检验（两个均数的比较）：根据两个样本均数等信息 推测总体均数之间是否有差别 2 检验（两个率的比较）：根据两个样本率的信息推测 总体均数之间是否有差别
调查设计的一般工作流程
确定研究题目 明确研究目的和意义 确定研究的主要指标 明确研究范围 确定研究方法 估计样本含量 调查表设计与资料收集方式 资料的整理与统计分析 调查的组织实施与质量控制
• 实验(试验)研究 (experiment study or trial)： • 对研究对象随机分组（使各组间均衡可比）、施加
频率与概率间的关系：
1）样本频率总是围绕概率上下波动 2）样本含量n越大，波动幅度越小，频率越接近概 率
五、变量与随机变量
Variable and random variable
变量：研究对象的某个或某些特征或属性（研究指标或项目）
随机变量：变量的值是随机而获得的非确定值，随机取值的 变量就是随机变量
• 样本：
• 从总体中随机（random） 抽取一部分有代表性的个 体组成样本（sample），
医学统计学：第一章 绪论
3.统计推断
是通过统计检验方法（如t检验、u检验、F检验、
卡方检验、秩和检验等）来推断两组或多组统计指标 的差异是抽样误差造成的还是有本质的差别。
4.相关与回归
医学中存在许多相互联系、相互制约的现象。如 儿童的身高与体重、胸围与肺活量、血糖与尿糖等， 都需要利用相关与回归来分析。
❖ 注意：抽样误差是不可避免的。无论抽样抽得多么好， 也会存在抽样误差。
五、概率
概率（probability）：是描述随机事件发生可 能性大小的量值。用英文大写字母P来表示。 概率的取值范围在0～1之间。当P＝0时，称为 不可能事件；当P＝1时，称为必然事件。
小概率事件：统计学上一般把P≤0.05或 P≤0.01的事件称为小概率事件。
第一章 绪论
目录
第一节 医学统计学的定义和内容 第二节 统计工作的基本步骤 第三节 统计资料的类型 第四节 统计学中的几个基本概念
第一节 医学统计学的定义和内容
统计学(statistics)- 是搜集，整理，分
析资料，并作出决策的一门学科。
医学统计学(medical statistics)-是
如同质的儿童身高、体重、血压、脉搏等指标会 有一定的差别。
二、总体与样本
总体（population）：根据研究目的确定的同质观
察单位某项变量值的集合或全体。 无限总体(infinite population) 有限总体(finite population)
样本（sample）：从总体中随机抽出的部分观察单
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 解总体的数量特征及其分布规律，才是最终的 研究目的。
医学统计学 第一章 绪论
第一章绪论第一节医学统计学的地位和作用当人们研发了一种治疗高血压病的新药，应该怎样评价该新药的疗效？最基本的方法就是比较。
通常将患者以随机的方式分成两个组，一组服用该新药，另一组服用对照药物，观测并记录两种药物的疗效，最后统计分析该新药的有效性和安全性，这就是一个常见的临床试验。
其中，统计学扮演什么角色？在这个临床试验中有诸多问题需要回答：需要多少名患者参加试验？如何随机地将患者分为两个组？哪些措施可以保证两组患者除了接受不同药物治疗外，其他影响疗效的因素在两组的分布是一致的？如果分布不一致，如何在诸多的影响因素中，分离出药物因素的效应？应采用什么样的指标来反映新药的有效性和安全性？怎样测量这些指标以保证数据的准确性和可靠性？如何控制临床试验的误差？如果两组疗效存在一定差别，怎样比较两个药物的疗效到底是否存在差别？换言之，我们需要了解这种差别是机会造成的，还是真实存在的？统计学可以回答上述问题。
我们再看另一种情形，假定为了解一个城市居民高血压病的患病现状，通常的做法是在这个城市调查一部分个体，利用这一部分个体的高血压病患病状况来反映整个城市的患病状况。
那么，如何在这个城市选取这一部分个体？因为只有这部分个体能够很好地代表整个城市人群，用这种部分推论全体的做法才是准确的。
此外，需要选取多少人进行调查？如何保证收集到的资料是准确和可靠的，又如何评价这种准确性和可靠性？几百人的血压值(如收缩压值)各不相同，看上去是一堆“杂乱无章”的数据，如何描述高血压病的患病状况，如何才能推论到整个城市人群？我们对于这种推论的正确性抱有多大的信心？统计学也可以回答上述问题。
每个人的血压都不一样，每个高血压病患者对同一种药物治疗的反应也存在着差别，这就是所谓的个体差异和不确定性。
个体差异是自然界普遍存在的现象，个体结构和功能千差万别，机体反应受到各种自然和社会环境因素的影响和制约，对内外环境刺激的反应同样千差万别。
在统计学中，我们将这种差异称为变异(variation)。
医学统计学 第一章绪论
历史上著名的投掷硬币试验 试验者 投币次数 德莫根 浦丰 2048 4040 正面朝上频数 1061 2048 6019 12012 频率 0.5081 0.5069 0.5016 0.5005
皮尔逊 12000 皮尔逊 24000
2. 概率（probabilidy） 概率（ ） (1)概率的定义： 概率的定义： 概率的定义 稳定的频率当作概率 概率的统计定义是将稳定的频率当作概率， ①概率的统计定义是将稳定的频率当作概率，用P 表示。 表示。 概率的古典定义: ②概率的古典定义 某种随机现象具有： 某种随机现象具有： a.等可能性（ n种结果出现机会均等）； 等可能性（ 种结果出现机会均等 种结果出现机会均等）； 等可能性 b.完备性（至少出现一种结果）； 完备性（ 完备性 至少出现一种结果）； c.互不相容性（只能出现一种结果）, 互不相容性（ 互不相容性 只能出现一种结果） 则在一次试验中某种结果出现的概率为1/n。 则在一次试验中某种结果出现的概率为 。
随机化抽样
………. 总体指标
样本指标 1
样本指标2 样本指标 样本指标3 样本指标 样本指标4 样本指标
……….Байду номын сангаас
样本指标5 样本指标
随机误差是难以避免的 但具有一定规律， 随机误差是难以避免的，但具有一定规律， 难以避免 规律 可以采用统计指标衡量其大小， 指标衡量其大小 可以采用统计指标衡量其大小，并可进行相 应的分析。 应的分析。 分析 例如抽样误差可用标准误衡量其大小， 例如抽样误差可用标准误衡量其大小，分析 时可以进行总体指标的估计和假设检验。 时可以进行总体指标的估计和假设检验。
医学统计学
基础医学院 统计与预防医学教研室 陈全良
绪论 第1章 章 第一篇 基本统计方法 第2～第10章 ～ 章 第二篇 高级统计方法 第11～第24章 ～ 章 第三篇 基本统计方法 第25～第28章 ～ 章 第四篇 数据处理与条件软件应用 第29～第33章 ～ 章
医学统计学绪论完整
医学统计学绪论完整医学统计学是一门应用统计学原理和方法来分析医学数据的学科。
它在医学研究和临床实践中起着至关重要的作用，可以帮助医生和研究人员更好地理解和应用各种医学数据，以推动医学科学的发展和临床实践的进步。
医学统计学的基本任务是收集、整理和分析医学数据。
医学数据可以是临床试验中的实验数据，也可以是临床病历中的观察数据。
为了有效地进行统计分析，首先需要正确地收集数据。
医学研究中常用的收集数据的方法包括问卷调查、临床试验、病历记录等。
在收集数据时，需要注意确保数据的可靠性和有效性，避免数据的偏倚和错误，以提高数据的质量。
在数据收集之后，需要对数据进行整理和描述。
数据的整理工作包括数据清洗、变量定义、缺失值处理等。
数据清洗是指对收集到的数据进行筛选和去除异常值，以保证数据的准确性和完整性。
变量定义是指对各个变量进行定义和分类，以便后续的统计分析。
缺失值处理是指对数据中的缺失值进行处理，可以选择删除缺失值或者使用插补方法进行填补。
数据描述是指对数据进行统计分析和描述性分析。
统计分析可以通过计算基本统计量如均值、中位数、标准差、协方差等来描述和比较不同的数据分布。
描述性分析则通过制作图表、计算频率分布等方式来展示数据的特征和变量之间的关系。
这些分析可以帮助研究人员更全面地理解数据，并发现数据中的规律和趋势。
医学统计学的另一个重要任务是假设检验和推断统计学。
假设检验是指通过对样本数据进行统计分析，进而对总体参数进行判断和推断。
在假设检验中，需要先提出一个零假设和一个备择假设，然后通过计算统计量和P值来判断是否拒绝零假设，从而得出结论。
推断统计学是指通过对样本数据进行分析，推断总体参数的值和性质。
在推断统计学中，需要使用抽样分布、置信区间等方法来推断总体参数的估计值和范围。
医学统计学还涉及到生存分析、回归分析、多元分析等方法。
生存分析是研究和分析患者生存时间和生存率的方法，常用于研究慢性疾病的生存率和预后情况。
《医学统计学》第一章+绪论
单元，可以是一个人、一个地点、一只动物、
DBP(mmHg)
110
100
90
80
70
60
8:30
11:30
14:30
17:30
20:30
23:30
02:30
05:30
08:30
高血压患者舒张压一天内的平
均变化
一份生物样品等。
➢ 变异（variation）：指同一测量在总体中不同观察单位或个体之间的差别。
P(A B) P(A) P(B)-P(AB)
P(A B) 0.225+0.202-0.225 0.202=0.38155
➢ 其中 P(AB) 表示A和B两事件同时出现的概率。例如，某地40岁以上
人群中2型糖尿病患病（A）的概率为22.5%，患有甲状腺结节（B）
的概率为20.2%，则出现任一种疾病的概率为即约等于38.2%。
卫生学和医疗卫生服务研究中的一门基础学科，是关于收集数据、
分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。统计学的
重要作用在于能够透过偶然现象来探测其规律性，使研究结论具
有科学性。
■ 目的：求得可靠的结果
■ 统计学的现实地位：合作、审稿、基金申请(NIH)、
药物开发与申报(FDA) 、卫生决策……
医学统计学（第7版）
指由样本数据的特征推断总体特征的方法，包括参数
估计和假设检验。参数估计的重要性在于可以给出区间估计；假
设检验的重点则是比较参数的大小。
第三节
医学统计学中的基本概念
医学统计学（第7版）
同质与变异
➢ 同质（homogeneity）：指观察单位或研究个体
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
的风险，但一直无法证实。该项研究使用统计学方法确定
了服用叶酸组与对照组的差别不是简单偶然出现的，而是 归因于叶酸的作用。
Medical statistics
问题：
胃溃疡治疗新技术的研究结论为什么会出现错误？
为了证明服用叶酸的作用，应如何进行分组？
如何准确地估计两组出现神经管缺陷的发病率？
案例1：1962年美国医学学会杂志（JAMA）曾发表了一篇 关于胃溃疡治疗新技术的报告，该报告根据动物实验和24
名患者的临床试验结果得出结论，即将冷冻液导入胃中使
胃冷却可以缓解溃疡症状，之后这一研究成果在临床中被 广泛应用。后证实这种方法无效甚至有害。
案例2： 20世纪80年代早期，两项观察性研究结果提示孕 妇在怀孕期间补充维生素可以降低新生儿神经管缺陷(NTD)
Variable and data
定性数据：也称计数资料。变量的观测值是定性的 ，表现为互不相容的类别或属性。血型分为A、B、
O、AB等。
有序数据：也称半定量数据或等级资料。变量的观 测值是定性的，但各类别（属性）之间有程度或顺 序上的差别，如尿糖的化验结果分为－、+、++ 、+++。
统计分析方法的选用与数据类型有密切的关系。根
抽样误差（sampling error）: 由于抽样而引起的
样本统计量与总体参数间的差异，在统计学上称为 抽样误差。
概率（probability）：描述某事件发生可能性大
小的度量。事件A发生的概率可以写成 P (A)，其
取值范围为 0 P(A) 1, P(A) 0 表示该事件不可
能发生， P(A) 1 表示该事件必然发生。
要性在于可以给出区间估计；假设检验重点则是
比较参数的大小。
一、同质与变异
同质(homogeneity)：指根据研究目的所确定的观察
单位其性质应大致相同。
观察单位(observed unit)：研究对象的基本单元， 可以是一个人、一个地点、一只动物、一份生物样 品等。
变异(variation)：性质相同的事物，如果观察同一 指标，各观察单位之间由于存在个体差异，也会使 测量结果不同。
数之间的差别。根据误差的性质和来源主要可以分 为系统误差、随机测量误差和抽样误差几种类型。
5.变异和概率是统计学中两个重要的概念。
(李 康)
据分析的需要，不同类型的变量或数据之间可以进 行转换。
总体（ population ）：根据研究目的确定的所
有同质观察单位的全体，它包括所有定义范围内
的个体变量值。描述总体特征的指标称为参数（
parameter）
样本（sample）：从研究总体中抽取部分有代表
性的观察单位，对变量进行观测得到的数据。描
异常值和数据是否符合特定的统计分析方法要求 等。
Medical statistics
统计描述：描述及总结一组数据的重要特征，目 的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分 析。统计描述结果的表达方式主要是统计指标、 统计表和统计图。
统计推断：指由样本数据的特征推断总体特征的
方法，包括参数估计和假设检验。参数估计的重
变量（variable）：反映实验或观察对象生理、 生化、解剖等特征的指标，变量的观测值称为数
据（data）。
定量数据（quantitative data ）：也称计量资料。
变量的观测值是定量的，其特点是能够用数值大
小衡量其水平的高低，一般有计量单位。根据变 量的取值特征可分为连续型数据和离散型数据。
如何比较两组NTD的发病率是否有差别？
这些问题的解决，都需要运用统计学设计原则和统计 分析方法。
统计设计：主要包括实验分组或抽样方法、样本
含量估计、数据管理与质量控制、拟使用的统计
分析方法等。统计设计能够提高研究效率，并使
结果更加准确和可靠。
数据整理：主要是指对数据进行分组、对数据质
量进行的检查，考虑数据分布及变量转换，检查
在统计学上，统计推将 P 0.05 的事件称为小概率事件，
表示在一次试验中发生的可能性很小。如果小概 率事件在现实中出现，就要追究其原因。
1.医学统计学是关于收集数据、分析数据和由数
据得出结论的一组概念、原则和方法。其重要作 用在于能够透过偶然现象来探测其规律性，使研
医学统计学
第一章 绪 论
医学统计学(medical statistics):临床医学、基础医
学、公共卫生学和医疗卫生服务研究中的一门基
础学科，是关于收集数据、分析数据和由数据得 出结论的一组概念、原则和方法。
统计学的重要作用在于能够透过偶然现象来探测 其规律性，使研究结论具有科学性。
Medical statistics
述样本特征的指标称为统计量（statistic）。
系统误差（systematic error）: 误差的大小通常
恒定或按照一定规律变化，具有明确的方向性。
随机测量误差（random measurement error ） :
各种偶然因素造成误差，误差没有固定的大小和方
向，但具有一定的统计规律（如服从正态分布）。
究结论具有科学性。
2.医学统计学的基本内容包括统计设计、数据整 理、统计描述和统计推断。这四项基本内容相互 联系。
3.由实验或观察得到的数据可分为定量数据、定
性数据和有序数据。统计分析方法的选用与数据 类型有密切的关系。根据分析的需要，不同类型 的变量或数据之间可以进行转换。 4.误差是指观测值与真实值、样本统计量与总体参