医学统计方法选择流程

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医学统计学

医学统计学一、介绍医学统计学是医学领域中一门重要的学科，它通过收集、整理和分析医学数据，为医学研究和临床决策提供科学依据。

医学统计学的主要任务是使用统计方法分析各种医学数据，从中提取有意义的信息，并对结果的可靠性和有效性进行评估。

在医学研究中，医学统计学起着至关重要的作用，帮助研究人员通过数据分析对疾病的发病机制、病理生理过程和治疗效果等进行评估。

二、常见统计方法1. 描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，它主要用于对医学数据的数量特征进行描述和总结。

常见的描述统计学方法包括：•平均值：用于描述数据的中心趋势。

•标准差：用于描述数据的离散程度。

•百分位数：用于描述数据的分布情况。

2. 推断统计学推断统计学是医学统计学的核心，它基于样本数据对总体进行推断。

常见的推断统计学方法包括：•假设检验：用于检验研究假设的真实性。

•置信区间：用于估计总体参数的范围。

•方差分析：用于比较多个样本的均值差异。

3. 生存分析生存分析是医学统计学中的一项重要内容，它主要用于研究患者的生存时间和相关因素。

常见的生存分析方法包括：•生存曲线：用于描述患者生存时间的分布情况。

•生存率：用于描述患者在某一时间点存活的概率。

•Cox比例风险模型：用于研究生存时间和危险因素的关系。

三、应用领域医学统计学广泛应用于医学研究和临床实践中，对于评估疾病的风险因素、制定预防策略、确定诊断标准和评估治疗效果等方面都起着至关重要的作用。

以下是医学统计学在不同领域的应用示例：1. 流行病学研究医学统计学在流行病学研究中发挥着重要作用。

通过收集大量的样本数据，并运用相关的统计方法，可以研究疾病的发病规律、危险因素和暴露因素等，为疾病的预防和控制提供科学依据。

2. 临床试验医学统计学在临床试验中的应用也非常重要。

通过对试验组和对照组的数据进行比较分析，可以评估新药物或治疗方法的疗效和安全性，为临床决策提供可靠依据。

3. 医疗质量评估医学统计学可以用于医疗质量评估，通过对不同医疗机构之间的数据进行比较分析，评估医疗服务的质量，为改善医疗质量提供参考。

常用医学统计分析方法

(Z 检验) Pearson 相关
(F 检验) 回归系数 (T 检验)
李炜制作
完全随机设计资料的方差分析的基本思想
表 4-1 g 个处理组的试验结果
处理分组
测量值
统计量
1 水平 2 水平
…
X11 X12 … X1j … X1n1 X21 X22 … X2j … X 2n2
…………… …
n1 X1
S1
P=1
0.5
0<P<1
P=0
Impossible
0
P ≤ 0.05（5％）或P ≤ 0.01（1％）称为小
概率事件(习惯)，统计学上认为不大可能发生。
率

某时期内发生某现象的观察单位数同期可能发生某现象的观察单位总数
比例基数
构成比

某一组成部分的观察单位数同一事物各组成部分的观察单位总数
100%
3 4
17 重度高血压 5
计量数据计数数据
以12kPa为界分为正常（＝0）与异常（＝1）两组，
统计每组例数
三类数据间的相互转化
不同资料转化举例（每分钟脉搏次数）
计量资料
计数资料
等级资料
75
缓脉（ <60 ）
82
Байду номын сангаас
正常（60 ～ 100）
125
正常脉（60～100）
96
异常（<60 或>100）
“阳性”结果能否说明干预有效？
某感冒药治疗1周后，治愈率为90%，能否说该感冒药十分有效？（时间效应）
“阴性”结果是否说明干预无效？
样本含量是否足够？（吸烟与肺癌的相关性）干预时间是否足够？（心理护理与心理健康）

医学统计学知识点总结

医学统计学1. 对定量资料进行统计描述时，如何选择适宜的指标定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合描述内容指标意义适用场合平均水平；均数个体的平均值·对称分布几何均数平均倍数取对数后对称分布中位数[位次居中的观察值①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料；④分布不明众数频数最多的观察值不拘分布形式，概略分析?调和均数基于倒数变换的平均值正偏峰分布资料变异度全距观察值取值范围不拘分布形式，概略分析标准差（方差）观察值平均离开均数的程度对称分布，特别是正态分布资料四分位数间距？居中半数观察值的全距①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料；④分布不明变异系数标准差与均数的相对比①不同量纲的变量间比较；②量纲相同但数量级相差悬殊的变量间比较定性资料：阳性事件的概率，概率分布，强度和相对比。

￥2. 应用相对数时应注意哪些问题答：（1）防止概念混淆相对数的计算是两部分观察结果的比值，根据这两部分观察结果的特点，就可以判断所计算的相对数属于前述何种指标。

（2）计算相对数时分母不宜过小样本量较小时以直接报告绝对数为宜。

（3）观察单位数不等的几个相对数，不能直接相加求其平均水平。

（4）相对数间的比较须注意可比性，有时需分组讨论或计算标准化率。

3. 常用统计图有哪些分别适用于什么分析目的常用统计图的适用资料及实施方法<图形适用资料实施方法条图组间数量对比用直条高度表示数量大小直方图用直条的面积表示各组段的频数或频率(定量资料的分布百分条图构成比用直条分段的长度表示全体中各部分的构成比饼图构成比用圆饼的扇形面积表示全体中各部分的构成比定量资料数值变动线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标系、线图半对数线图定量资料发展速度线条位于算术尺度为横坐标和对数尺度为纵坐标的坐标系散点图}双变量间的关联点的密集程度和形成的趋势，表示两现象间的相关关系箱式图定量资料取值范围用箱体、线条标志四分位数间距及中位数、全距的位置茎叶图定量资料的分布'用茎表示组段的设置情形，叶片为个体值，叶长为频数第3章概率分布（连续随机变量的正态分布；离散随机变量的二项分布及Poisson分布）1. 服从二项分布及Poisson分布的条件分别是什么二项分布成立的条件：①每次试验只能是互斥的两个结果之一；②每次试验的条件不变；③各次试验独立。

《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

医学统计学全部课程

医学统计学全部课程医学统计学是医学领域中至关重要的一部分，它为研究人员提供了收集、分析和解释数据的方法。

本文将详细介绍医学统计学的全部课程，包括其基础知识、实验设计、数据处理和分析等方面的内容。

一、基础知识医学统计学的基础知识包括统计学的基本概念、概率论、随机抽样、变量类型和测量尺度等。

这些知识是理解后续内容的基础，因此在开始学习医学统计学之前，学生应先掌握这些基础知识。

二、实验设计实验设计是医学统计学中至关重要的一部分，它涉及到如何设计和实施一项实验，以便收集数据并回答研究问题。

实验设计应考虑各种因素，例如样本大小、实验组和对照组的数量、随机化和盲法等。

学生应了解实验设计的原则和方法，并能够运用这些知识在实际研究中应用。

三、数据处理和分析数据处理和分析是医学统计学中最核心的部分之一。

学生应了解数据的收集、整理、清洗和描述等方面的知识。

学生还应掌握各种统计分析方法，例如描述性统计、推论性统计和多元统计分析等。

这些方法可用于描述数据的分布特征、测试假设、评估预测模型等。

在分析数据时，学生还应了解如何解释统计结果并撰写分析报告。

四、高级课程除了上述基础知识之外，医学统计学还包括一些高级课程，例如高级统计方法、生物信息学和流行病学等。

这些课程可以帮助学生更深入地了解医学统计学中的复杂问题，并为实际研究中的高级应用做好准备。

医学统计学是一门涵盖广泛领域的学科，它包括基础知识、实验设计、数据处理和分析等方面的内容。

通过学习这门学科，学生可以掌握各种统计方法和工具，并将其应用于实际研究中，为医学领域的发现和发展做出贡献。

医学统计学课程思政案例设计在当今的医学教育中，医学统计学的重要性日益凸显。

它是连接临床医学与公共卫生的桥梁，是医学科研、临床实践和卫生决策的重要工具。

然而，传统的医学统计学教学往往过于注重理论知识和技术方法的传授，而忽视了统计思维和伦理道德的培养。

因此，我们提出了一个“医学统计学课程思政案例设计”的方案，旨在通过融入思政元素，培养学生的统计思维和道德素养。

《医学统计学课件-随机抽样及样本量计算》

公式计算
参考文献
使用统计学公式计算所需样本量。参考以往文献中使用的样本量。
样本量计算的注意事项
1 样本量计算的假设
需要明确研究是单侧还是双侧假设。
2 研究设计和分析方法
需要根据研究设计和分析方法确定所需样本量。
医学统计学课件——随机抽样及样本量计算
本课件将介绍医学统计学中的随机抽样和样本量计算，并探讨它们的定义、目的、方法、原理、常见方法以及注意事项。
随机抽样的定义
1 什么是随机抽样？
随机抽样是一种从总体中无偏选择样本的方法，以保证样本能够代表整个总体。
2 为什么要进行随机抽样？
随机抽样可以减少数据选择的偏差，提高样本的代表性和可靠性。
2 如何进行样本量计算？
通过明确研究目的、效应大小、显著性水平、统计方法等因素，计算所需样本量。
样本量计算的基本原理
显著性水平
决定假设检验是否能够拒绝零假设。
效应大小
研究结果的实际差异或相关性。
统计方法
应用不同的统计方法来计算样本量。
样本量计算的常见方法
功效分析
根据预期效应大小和显著性水平确定所需样本量。
随机抽样的方法及步骤
1
系统抽样
2
按照固定
每个个体被抽到的概率相等，抽样过程公平无偏。
整群抽样
将总体划分为若干群体，从中随机选择一部分群体，再从每个被选中的群体中抽取样本。
样本量计算的重要性
1 为什么需要进行样本量计算？
样本量计算可以确保研究结果具有统计学意义，并提高研究的可靠性。

SPSS数据分析的医学统计方法选择【精选文档】

SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。

目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1。

连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1。

2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1。

4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2。

2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2。

3 R×C表资料的统计分析 (7)2。

4 配对分类资料的统计分析 (8)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (10)一．统计方法抉择的条件 (10)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (13)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料)的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料)的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性,则作完全随机的方差分析.如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较.2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验.如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

医学研究中统计方法的选择和应用

医学研究中统计分析方法的选择与应用一般人认为统计学在医学研究中的应用就是资料的统计分析，这是因为这部分工作容易被人觉察到，并且也是统计学中非常重要的一部分，然而这是一种不太全面的看法。

因为统计学在医学科研中的作用不仅仅是资料的统计分析，它的应用贯穿于整个研究过程之中，包括计划、设计、实施、资料处理与分析，到结果的展示和解释，直至到最后论文发表，都需要统计学知识的支持。

因此，学好统计学基本理论，掌握每一种统计方法的适用条件及其使用技巧，对每一位医学研究人员来讲是必须具备的基本功之一。

第1节临床科研中研究变量的类型在进行资料统计分析之前，必须辨别清楚将要统计分析的研究变量的性质和在研究中所起的作用。

因为不同类型的资料所选用的统计量和统计方法不同，在病因学科研中研究变量所起的作用以及研究其目的不同，对它们的处理也不一样。

以下按测量单位和病因学研究的目的对研究变量的类型加以介绍。

一、按测量尺度分类1.计量资料对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的大小，所得的资料称为计量资料(measurement data)，一般有度量衡等单位。

例如在研究血压与身高、体重等身体型态指标的关系时，以人为观察单位，测得的身高(cm)、体重(kg)和血压(mmHg)属于计量资料。

又如在环境污染与人体健康关系的研究时，以每个采样点为观察单位，测量不同采样点空气中二氧化碳、氮氧化物、悬浮颗粒等的浓度(mg/L)。

再如临床实验室检验中，血脂的浓度、血糖的含量、血清中肌酸磷酸激酶浓度(IU)等也属于计量资料。

计量资料又可分为离散型和连续型资料两种。

离散型资料往往是一种计数，如每名儿童口腔中的龋齿个数、单位面积内细菌菌落的个数、显微镜下每个方格中的红细胞数。

这种计数只能是0和正整数，不可能是负数，也不会有小数点。

连续型资料，理论上在任何两个数值之间都会有无穷多个数据，如身高，在175厘米与176厘米之间理论上存在无穷多个数据。

2.计数资料将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组观察单位的个数所得的资料称为计数资料(enumeration data)。

医学论文中常用统计分析方法的合理选择

医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。

有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%[1]。

为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。

1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。

理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。

但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。

常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。

当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验[3]。

②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。

常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。

③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。

与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。

若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。

此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。

2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。

统心协力：医学统计常用方法实操

阅读感受
《统心协力：医学统计常用方法实操》是一本极具实用价值的书籍。它不仅帮助我深入理解和熟练运用了统计学方法，更引导我如何在医学临床科研中运用统计分析解决问题。我相信，这本书对于广大临床医生和医学机构研究者来说，都将是一份宝贵的财富。我强烈推荐这本书给所有对医学统计感兴趣的朋友们，相信大家在阅读过程中也会收获满满的知识和启示。
统心协力：医学统计常用方法实操
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
医学
推断
协力
方法
这些
研究
检验
方法
Hale Waihona Puke 常用统计数据应用
医学
读者
实际
介绍
通过
分析
帮助
内容摘要
内容摘要
《统心协力：医学统计常用方法实操》是一本专注于医学统计领域的实用指南，旨在帮助读者理解和掌握医学研究中常用的统计方法，并能够在实际研究中有效应用。本书内容深入浅出，既有理论知识的讲解，也有实操步骤的演示，是医学研究者、学生和相关从业者的理想参考书籍。本书首先介绍了医学统计的基本概念和原理，包括变量的类型、概率与分布、统计推断的基本原理等。这些内容为后续章节的学习打下了坚实的基础。接下来，本书详细讲解了医学统计中常用的描述性统计方法，如均数、标准差、方差、频数分布等，以及如何利用这些统计量来描述和总结数据的特点。本书还介绍了数据正态性检验、离群值识别等数据处理技巧，帮助读者在数据预处理阶段得到更为准确和可靠的数据。在推断性统计部分，本书重点介绍了假设检验和方差分析等方法。
目录分析

专业基础课-《医学统计学》课程教学大纲

《医学统计学》教学大纲适用对象：药学专业本科生(学分：2 学时：36)一、课程的性质和任务医学统计学是开展医学研究的重要手段，是认识和揭示医学领域里各种数量特征的科学分析方法，是使医学科研得以成功的一种重要辅助工具。

医学统计学的主要内容包括医学统计学的基本概念、基本原理和基本方法及研究设计的部分内容。

本课程通过讲授、课堂实习、课堂讨论等教学方式，使学生熟悉统计的基本理论、掌握统计方法的应用，加深对基本理论和基本概念的理解。

目的让学生建立统计学的观念，培养统计学的思维，学会从不确定性、机遇、风险和推断的角度去思考医学问题，以提高自身的科学素质和科学研究能力。

二、相关课程的衔接本门课程的先修课程是：高等数学、计算机基础。

三、教学的基本要求1、掌握医学统计学的基本原理、基本概念和基本统计方法。

理论课着重讲授教材的重点、难点，启发和帮助学生自己阅读教材和参考资料，培养学生独立思考能力及自学能力。

2、掌握医学资料的正确整理方法，统计图表的绘制及注意事项，常用统计指标的计算方法、选用原则。

初步掌握使用计算机软件计算常用统计指标。

3、培养学生正确的统计思想，培养学生分析医学资料的初步技能，为同学今后从事医学教学、科研、临床等工作打下坚实的基础。

四、教学方法与重点、难点教学方法：理论课以课堂讲授为主，计算机平台软件操作为辅，采用多媒体与板书结合的教学方法。

重点：医学统计学的基本原理、基本概念和基本统计方法。

难点：统计资料的分析方法五、建议学时分配六、教学方式本课程采用多媒体理论教学与上机实习相结合的方式。

主要讲授医学统计学基本原理和概念，培养学生统计学思维，通过分析各种临床案例，结合统计学软件进行上机实习过程的学习，集课堂教学、实践教学和网络教学为一体，教学环节包括课堂讲授、学生自学、上机实验以及期末考核。

课程大部分内容的讲授需要采用多媒体课件或者网络机房进行教学，并实时演示相关软件操作和网络数据库检索流程等课程的重点内容。

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法1连续性资料1.1 两组独立样本比较1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。

1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。

1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。

1.2 两组配对样本的比较1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。

1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。

1.3 多组完全随机样本比较1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。

如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。

1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。

如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。

1.4 多组随机区组样本比较1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。

如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。

1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。

如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。

****需要注意的问题：（1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。

因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。

医学统计工作的基本步骤

新园乡卫生院卫生统计工作流程1设计主要指统计设计，是影响研究能否成功的最关键环节，是提高观察或实验质量的重要保证。

内容包括对资料搜集，整顿和分析全过程的设想与安排。

实验设计的三大原则：随机化，重复，对照。

2搜集资料：目的指应采取措施使能取得准确可靠的原始数据。

来源：统计报表，工作记录，专题调查或实验研究，统计年鉴和统计数据专辑。

要求：随机性和样本含量足够大3整顿资料：将原始数据净化，系统化和条理化，为下一步计算和分析打好基础过程。

4分析资料：在表达数据特征的基础上，阐明事物的内在联系和规律性，包括两方面：统计描叙和统计推断均数的可信区间与参考值范围的区别？均数的可信区间与参考值范围的区别主要体现在含义，计算公式和用途三个方面的不同。

（1）意义：均数的可信区间是按预先给定的概率，确定的未知参数的可能范围。

实际上一次抽样算得的可信区间要么包含了总体均数，要么不包含。

但可以说：该区间可多大（如当a=0.05时为95%）的可能包含了总体均数。

而参考值范围是指‘正常人’的解剖，生理生化某项指标的波动范围。

均数的可信区间计算公式（1）σ未知：X±指均数可信区间的用途：估计总体均数，参考值范围是指判断观察对象的某项指标是否正常。

.假设检验与区间估计的关系：置信区间具有假设检验的主要功能；置信区间在回答差别有无统计学意义的同时，还可以提示差别是否具有实际意义；假设检验可以报告确切的P值，还可以对检验的功效做出估计。

1.标准差与标准误的区别：标准差是衡量观察值的离散趋势，描述正态分布资料的频数。

标准误是样本均数的变异程度，表示抽样误差的大小，用于总体均数区间估计。

两者联系：两者都是变异指标。

在样本含量一定时，S越大标准误也越大，即在抽取相同例数的前提下，标准差越大，抽到的样本均数的抽样误差也越大。

2.P值和α：P值时从样本求得H0条件下随机抽样得到目前的统计量以及更极端统计量的概率，反映样本信息是否支持H0，也反映做出拒绝或不拒绝H0决定的理由充分程度。

医学统计学--数据处理的一般原则与方法

总结词
要点二
详细描述
公共卫生监测和疾病预防控制是医学统计学的重要应用领域，涉及对疾病和健康状况的监测、预警和干预等方面。
公共卫生监测需要对疾病和健康状况进行全面、连续的监测，以早期发现异常情况。数据分析则需要对监测数据进行整理、描述、预测等步骤，以预警和干预疾病传播。
健康相关行为研究及数据分析
医学统计学的应用领域
临床医学
医学统计学在临床医学中有着广泛的应用，如临床试验设计、诊断指标评估、疗效评价等。
生物统计学
生物统计学是生物学领域中应用统计学方法研究生物现象的一门学科，涉及遗传学、分子生物学、生理学等多个领域。
流行病学
流行病学中的发病率、患病率、死亡率等指标需要进行大量的数据统计和分析，医学统计学为其提供了科学的方法和工具。
公共卫生
公共卫生领域中的疾病监测、健康调查、环境监测等都需要应用医学统计学的方法和技术。
02
数据处理的一般原则
数据质量与完整性
总结词
数据质量与完整性是数据处理的首要原则，要求数据准确、完整、可靠。
详细描述
在进行数据处理前，需要对数据进行质量评估，包括数据的完整性、准确性、一致性和真实性等方面。数据的完整性是指数据是否收集完整，没有遗漏或缺失；准确性是指数据是否符合实际情况，没有错误或误差；一致性是指数据在不同来源或不同时间点的比较是否一致；真实性是指数据是否真实可靠，没有伪造或篡改。对于不完整、不准确、不一致或真实的数据，需要进行适当的处理和修正。
方差分析
用于比较多个组别间均值差异的方法，如ANOVA、协方差分析等。
机器学习方法
监督学习
根据已知输入和输出来训练模型的方法，如回归分析、分类等。

医学统计学与数据分析的实践指导

医学统计学应用：在医学领域中，统计学被广泛应用于临床试验、流行病学研究、公共卫生监测等领域。
医学统计学的应用领域
临床试验与流行病学研究
公共卫生监测与评估
药物研发与疗效评价
健康管理与决策支持
医学统计学的常用方法
描述性统计：用于描述数据的分布特征，如均值、中位数、方差等。推论性统计：用于根据样本数据推断总体特征，如回归分析、方差分析等。生存分析：用于研究生存时间或反应时间的数据，如Kaplan-Meier分析和Cox比例风险模型等。重复测量设计：用于研究同一观察单位在不同时间点的测量结果，如重复测量方差分析等。
方法：基于距离的判别分析和基于概率的判别分析
应用场景：医学、经济学、社会学等领域
数据分析实践指导
数据可视化工具与技巧
常用工具：Excel、Tableau、Power BI等选择合适的图表类型：柱状图、折线图、饼图等数据映射技巧：将数据值映射到颜色、大小等视觉元素图表优化技巧：调整图表元素、设置数据标签等
医学统计学与数据分析的实践指导
汇报人：XX
目录
添加目录标题
01
描述性统计分析
04
医学统计学基础
02
推论性统计分析
05
医学数据来源与处理
03
高级统计分析方法
06
添加章节标题
医学统计学基础
统计学基本概念
统计学定义：统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学。统计学基本要素：包括总体、样本、变量、数据类型等。统计学方法：包括描述性统计和推断性统计，用于揭示数据的分布特征和规律。
数据分析流程与步骤
数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据
数据转换：对数据进行必要的转换，以便进行后续分析

医学研究数据的统计学分析指南-update

– 研究设计阶段有助于选择拟研究的变量，指导问卷设计
– 数据分析阶段指导数据分析方法的选择
• 因变量是分类变量 • 因变量是数值变量 • 建立正确的统计学分析模型
10
• 不同教育水平糖尿病病人的血糖控制效果：消除性别、年龄、治疗方法（饮食、口服药物、胰岛素）
• HbA1C=教育水平、治疗方法、性别、年龄
相关分析， c2 检验
生存时间
生存分析
20
4.不同研究设计和数据类型的数据分析方法选择
变量类型
两组比较
数值变量 t检验
研究设计类型
两组以上比实验前后比重复测量
较
较
两变量间的联系
方差分析
配对t检验
重复测量的方差分析
线性回归， Pearson相关系数
分类变量 c2检验
c2检验
配对c2检验
• Good for showing parts of a whole
• Do not use 3-D
• 6 categories or less
Sample Size by Center
Arizona South Dakota Oklahoma
33
Chart: Poor Example
Figure 1. Sample Distribution by Center
–数值变量，numerical (continuous) variable –分类变量，categorical (nominal) variable –有序变量，ordinal variable –生存时间，survival variable
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因变量
自变量
数值变量
分类变量

医学统计中p值得计算方法

医学统计中p值得计算方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：医学统计中p值的计算方法在医学研究中，p值（p-value）是用来评估统计数据的显著性和可信度，是评估研究结果的重要指标之一。

p值的计算方法是通过对比研究结果的某种统计指标与假设的差异来确定的。

通常来说，p值越小，代表研究结果与零假设的差异越显著，反之亦然。

p值的计算方法通常分为四个步骤：假设检验、计算统计量、确定分布和计算p值。

第一步：假设检验假设检验是统计学中用来评估研究结果是否显著的方法。

在医学研究中，通常会设置一个零假设（null hypothesis）和一个备择假设（alternative hypothesis）。

零假设通常是研究结果无显著差异或无关联，备择假设则是有显著差异或相关联。

第二步：计算统计量在计算p值之前，首先需要计算出一个统计量。

统计量是用来衡量研究结果与零假设之间差异的量化指标。

常见的统计量包括t值、F 值和χ2值。

选择适当的统计量取决于研究设计和所要检验的问题。

第三步：确定分布确定统计量的分布是计算p值的关键步骤之一。

根据零假设的前提条件，找到适当的统计分布作为参照。

常见的统计分布包括正态分布、t分布、F分布和χ2分布。

根据统计量的类型和检验的问题选择合适的分布。

第四步：计算p值最后一步是根据统计量的取值和参照分布计算p值。

p值表示在零假设成立的情况下，观察到的统计量或更极端情况的概率。

通常在统计分布表中查找与统计量对应的临界值，计算出观察到的统计量对应的p值。

需要注意的是，p值并不是研究结果的可信度或效应大小的直接度量，只是一个反映研究结果与零假设差异的指标。

p值与置信区间、效应量等指标结合使用可以更全面地评估研究结果的重要性和实用性。

p值的计算方法是医学统计学中的重要内容之一。

通过正确应用假设检验、计算统计量、确定分布和计算p值等步骤，可以对研究结果进行科学合理的统计分析，为医学研究提供有力的支持和参考。

医学研究统计分析框架及常用统计分析方法(全文)

医学研究统计分析框架及常用统计分析方法（全文）医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数据资料的搜集、整理、分析与推断的一门学科。

无论医学研究本身的样本量大小与变量多少，规范、科学地呈现统计结果对于研究结果的解读都至关重要。

为了确保研究结果的透明性与无偏倚报告，“临床试验报告的统一标准”CONSORT声明、“增强流行病学中观察性研究的报告规范”STROBE声明等均针对研究结果部分列出了统计结果报告的核心内容清单。

但是，笔者在审稿过程中常常发现许多医学研究缺少清晰的统计分析设计，导致研究结果部分呈现了大量数据，但数据之间内在逻辑不清楚，无法为回答研究问题提供准确有效的证据。

此外，由于统计分析方法纷繁复杂，且不易辨析，研究者在分析、报告和解读研究数据的过程中，可能并不了解不同方法的适用条件与应用情境，造成误用、滥用，影响研究证据质量，甚至导致错误的结论。

为了提高医学研究统计分析的规范性与科学性，特撰写本文，以阐述如何针对不同的研究问题构建统计分析框架，并选择适用的统计分析方法。

本文将通过归纳举例的形式，介绍医学研究的统计分析流程，以帮助研究者合理分析数据，得到可靠的研究结论。

一、基于医学研究设计类型构建统计分析框架1.常用医学研究设计类型：通常以是否进行人为干预为划分标准，将以人为研究对象的医学研究划分为观察性研究和实验性研究。

其中，观察性研究包括横断面研究、队列研究、病例对照研究等。

横断面研究通过调查特定时点和范围内人群疾病或健康状态的分布，从而获得患病率信息，有助于发现高危人群，并提供病因线索。

队列研究根据特定人群是否暴露于某个待研究的危险因素或暴露程度分为不同的亚组，通过随访观察亚组的预期结局发生情况，比较结局发生率，从而评价危险因素与结局的关系。

与之相反，病例对照研究以是否患有某种疾病分组，通过询问、实验室检查或复查病史，搜集既往各种可能的危险因素暴露史，比较病例组与对照组中各因素的暴露比例，从而判断各因素与疾病间的关联程度。