spss 医学统计学 1
《医学统计学课件-SPSS应用》
传达研究结果。
3
应用案例
通过实际案例研究,将学到的统计分析 知识应用到医学领域。
数据可视化
条形图和折线图
运用条形图和折线图展示数据的变化趋势和差 异。
散点图和箱线图
绘制散点图和箱线图,观察数据的离散程度和 异常值。
高级统计方法
非参数检验
使用非参数检验方法处理不满足 参数假设的数据,具有更广泛的 适用性。
掌握处理异常值和缺失数据的技
SPSS软件中,确保数据准确无误。 巧,提高数据质量。
单变量分析
描述性统计
使用SPSS生成各种描述性统计指标,如均值、 中位数和标准差,探索数据的基本特征。
概率分布
学习正态分布、t分布和卡方分布等概率分布的 原理和应用。
频率分布
绘制直方图和饼图,了解数据的分布情况和各 个类别的占比。
生存分析
研究事件发生时间和影响因素之 间的关系,推断生存函数和风险 因素。
大数据分析
探索如何使用SPSS进行大数据分 析,应对海量数据和复杂模型。
假设检验
掌握t检验、方差分析和卡方检验等常用假设检 验方法,判断样本数据是否与总体存在显著差 异。
双变量分析
1
相关分析
了解两个变量之间的相关性,选择合适
线性回归
2
的相关系数和绘制散点图。
通过线性回归模型分析因变量与自变量
之间的关系,并进行模型拟合和解释。
3
方差分析
研究不同组别之间的差异,比较均值是 否存在显著性差异。
多变量分析
因素分析
通过因子载荷和因子得分分析变 量之间的关联性和共同因素。
聚类分析
将样本根据某些特征进行分类和 分组,发现潜在的群组结构和相 似性。
《医学统计学课件——SPSS实战》
本课件将教你如何使用SPSS软件进行医学统计学实践。从数据清洗到多因素 方差分析,一步步带你掌握数据分析的技巧。
SPSS软件介绍
SPSS软件是一款专业的统计分析软件,用于数据 处理和分析。它能够快速的分析数据,并且支持 多种类型的图表展示。
SPSS软件界面友好易操作,界面各部分操作说明 齐全,让您能够更快更好的掌握操作技巧。
概率论和假设检验率分布 来描述和分析事件发生的概率。
假设检验
假设检验是通过数据处理来验证假设是否成 立的方法。它是实验分析的重要工具。
单因素方差分析
单因素方差分析用于考察1个自变量对1个因变量的影响,可以进行均值、方 差和协方差的分析。
多因素方差分析
双因素方差分析
1
中位数
2
数据从小到大排序后,处于中间的数
值即为中位数。对于有异常值的数据,
中位数更能反映数据的真实情况。
3
平均数
计算数据总和,再除以数据个数,表 示数据的中心趋势,是常用的数据描 述和分析方法之一。
标准差
衡量数据集合的变化程度,标准差越 大,数据的分散程度越大。
规范化数据及缺失数据处理
数据的规范化可以减少数据集合中的偏差,提高数据的质量。缺失数据的处理是数据分析的重要前提, 可以使用均值或回归等方法填补缺失值。
通过两个自变量来考察它们对因变量的影响,可 以分析它们之间的互作关系。
三因素方差分析
通过三个自变量来考察它们对因变量的影响,可 以在多个自变量之间建立更准确的模型。
T检验与方差分析的比较
1
T检验
用于比较两组数据的差异,具有判断
方差分析
2
简单、结果清晰的优点,但限制了数 据的样本量。
《医学统计学课件》——SPSS常用操作与应用
数据输入及清洗
数据输入是医学统计学的第一步,学习者需要学会如何输入不同类型的数据 并进行数据清洗,以确保数据的准确性和完整性。
描述性统计分析
描述性统计分析是医学统计学的基本方法之一,通过计算数据的中心趋势和离散度来描述和总结数据的 特征。
假设检验及t检验
假设检验是用统计方法来检验研究假设的有效性,t检验是常用的假设检验方 法之一,用于比较两个及安装
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款流行的统计 分析软件,提供各种功能强大的工具和技术,适用于医学研究和数据分析 。
SPSS工作界面介绍
SPSS的工作界面由数据视图、变量视图、输出视图和语法视图组成。学习者需要了解每个视图的作用 和如何在界面中进行操作。
《医学统计学课件》—— SPSS常用操作与应用
本课件旨在介绍医学统计学及SPSS的常用操作与应用。通过清晰的界面展示 和实践案例讲解,帮助学习者轻松掌握基本技能,提高数据分析能力。
医学统计学概述
医学统计学是应用统计学原理和方法进行医学研究与数据分析的学科。它的主要内容包括统计思维、数 据收集和整理、基本统计分析方法等。
方差分析及多重比较
方差分析用于比较多个样本均值之间是否存在显著差异,多重比较可以进一步分析不同组别之间的具体 差异。
相关分析
相关分析用于研究两个变量之间的关系,通过计算相关系数来评估变量之间 的相关程度。
《医学统计方法课件--SPSS统计分析》
单变量和多变量回归分析
预测和解释研究对象的变量。
因素分析和聚类分析
探索变量之间的内在关联和研究对象的分组。
数据处理与清洗
1
数据类型与数据检验
确定数据的类型并进行合适的检验。
数据整体性及缺失值处理
2
处理数据的完整性和处理缺失值。
3
随机抽样的方法及其优缺点
使用随机抽样方法来处理大量的数据。
实例分析与案例探讨
医学统计方法课件--SPSS 统计分析
介绍医学统计方法课程中SPSS统计分析的应用,包括SPSS软件系统的基本 架构和操作方法,数据类型与数据检验等主要内容。
课程内容概述
一般线性模型与方差分析
探索变量之间的关系,分析差异的成因。
非参数检验和Survival分析
分析无需满足正态分布假设的数据,以及生存 分析方法。
检验数据的正态性以及使用 多元分析方法解释多个变量 之间的关系。
全面的医学统计数据分析
1
课程介绍:SPSS统计分析应用
了解医学统计的重要性和SPSS在数据分析中的角色。源自2目标设置与数据清洗
设定分析目标并进行数据清洗和准备。
3
统计方法与模型选择
选择适合的统计方法和建立合适的模型。
4
分析结果解读与报告
基于医疗数据库的慢阻肺患者随访分析
分析慢阻肺患者的随访数据,以帮助改善治疗和预 防措施。
种植牙术后并发症随访分析
分析种植牙术后的并发症情况,以提供科学的治疗 建议。
统计分析工具与方法
分组与排名模型
将个体进行分组与排名的统 计模型。
秩和检验方法
对两个或多个样本进行差异 性比较的非参数检验方法。
正态性检验与多元分析
医学统计学与spss软件实现方法答案
医学统计学与spss软件实现方法答案
医学统计学是运用统计学原理和方法来分析和解释医学研究数据的学科。
而SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,可以进行各种统计分析和数据管理。
下面是使用SPSS软件实现医学统计学方法的一般步骤:
1. 数据准备与输入:将医学研究数据导入SPSS软件中,确保数据格式正确且完整。
2. 数据清洗与处理:对数据进行清洗,包括处理缺失值、异常值、去除重复数据等。
3. 描述性统计:使用SPSS软件计算各种描述性统计指标,如均值、中位数、标准差等。
4. 推断性统计:根据研究目标选择相应的统计方法,如t检验、方差分析、回归分析、生存分析等,并进行数据分析和解释。
5. 结果展示与报告:使用SPSS软件生成统计分析结果的图表或表格,并进行结果解读和撰写研究报告。
需要注意的是,在进行医学统计学分析时,应确保数据的质量和准确性,并选择适当的分析方法,严格按照统计原理进行分析和解释。
此外,SPSS软件使用较为广泛,相关的操作手册、教程和学习资源较多,可以通过网上搜索或参考相关书籍进一步学习和了解SPSS软件的具体使用方法和技巧。
《医学生物统计学课件——SPSS教程》
分类变量的分析
卡方检验
介绍卡方检验的基本原理及应用场景,在医 学领域中的实际应用。
判别分析
演示如何使用判别分析来区分不同类别的样 本,并说明其在医学研究中的价值。
逻辑回归
解释逻辑回归与线性回归的区别,演示如何 利用逻辑回归来探究分类变量的内在关系。
聚类分析
介绍聚类分析的概念及解释聚类的结果,将 相似的样本归为一类。
数据导入
演示如何导入来自不同数据源的数据,并解 决常见的错误与难题。
数据管理
演示如何创建、编辑、合并、拆分、删除、 排序和标记数据集。
描述性统计分析
分类变量分析
利用条形图、分组柱状图、散 点图等工具,对多个分类变量 进行描述性统计分析,揭示变 量之间的关联。
连续变量分析
利用直方图、箱线图、概率密 度图等工具,对单个连续变量 或多个连续变量进行描述性统 计分析。
2. 讨论数据挖掘相关的伦理和法律问题, 以及如何应对数据泄露、隐私泄露、算 法不公等问题。
SPSS的常见错误及解决方案
1 输入错误
如何避免输入错误、检查数 据并纠正错误。
2 分析错误
针对不同的分析方法,介绍 可能出现的错误类型及其解 决方案。
3 输出错误
演示如何生成高质量的输出,如何识别和修正常Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等,在实际应用中如何解释结果、绘 制相关曲线等。
2
简单线性回归
演示如何确定自变量和因变量之间的关系,并使用最小二乘法构建回归模型。
3
多元线性回归
演示如何同时考虑多个自变量对因变量的影响,并使用逐步回归法、交互作用等方法 提高模型的准确性。
SPSS在医学研究中的应用
1
(优质医学)SPSS在医学统计学中的应用
肺癌放化疗组(n=11) 8.0 5.4 5.4 5.6 9.0 8.5 5.5 5.8 6.3 5.6 7.2
肺癌化疗组(n=9) 8.5 9.0 10.5 4.3 6.7 7.7 11.0 9.0 7.7
对照组(n=10) 11.3 8.5 9.0 6.5 7.0 9.6 12.6 9.5 10.8 13.9
5
基本操作
6
SPSS软件是由数据管理和统计分析两大模块构成
数据管理 变量定义 数据编辑
统计分析
基本统计 均值比较
分析
与检验
方差 分析
相关 分析
回归 分析
非参数 编辑统计
检验
图形
7
基本操作
启动SPSS后,首先进入SPSS主画面,也就是数据编辑窗口了
在窗口的下方点击变量设置书签“Variable View”,进入变量 设置窗口
9
10
点击Align出现一小下拉菜单,选择“Center”,至此,4个变量均定 义和设置完毕。电击窗口下方的“Data View”书签切换到SPSS数据 编辑窗口。在数据区填入各数据后,均为居中显示。
11
2、变量间的运算
为探讨高血压病患者的左心功能情况,用颈动脉搏动法测量10例原发性高 血压患者的收缩时间间期(STI),检测结果如下表。
对照组(n=15) 3.38 2.40 7.20 5.97 5.47
3.98 4.67 4.79 11.51
14.02 13.83 2.30 4.43 2.40
8.62 9.66 16.2 10.33
9.28 5.86 10.81 4.30 1.13
38
CEA group
14.24
1
15.49
医学统计学SPSS
三、文件的拆分 有时要对数据文件进行分组分析,Split Files
能满足这种要求。 1。读数据文件(Data05-01) 2。选Data->Split Files 3。选分组方式 4。选分组标志 5。指明数据文件的当前状态 6。按OK键
在进行数据处理时,有时要对数据文件进
行分组分析,例如对某公司的男、女员 工的工资或年龄进行分组分析,Split Files 能满足这种要求。文件拆分并不是 将一个文件拆分成多个文件,只是创造 分组分析的前提条件。
8.变量列宽(Column) 9。数值对齐方式(Align) 10。变量特性的测量尺度(Measure)
(1)比例尺度(Scale) (2)定序尺度(Ordinal) (3)定类尺度(Nominal)
三、数据的输入 1。数值型数据的输入 2。字符型数据的输入 3。日期型数据的输入 4。数据的输入方法(按行或按列输入)
1
女
25
2000.00 良
11
男
32
3000.00 良
2
男
37
3000.00 中
12
男
29
2600.00 中
3
女
42
3200.00 良
13
男
42
3400.00 良
4
男
26
2000.00 中Байду номын сангаас
14
女
27
2400.00 及格
5
男
28
2200.00 良
15
男
53
3600.00 中
6
男
30
2800.00 中
4.选择落选个案的处理方法,采用系统隐 含方式即过虑法,在未入选样品编号前 加一条删除线;
《医学统计学课件——SPSS分析实例》
本课程将以SPSS为工具,介绍医学统计学与实际科研工作结合的基础知识, 包括数据收集与处理、变量类型、数据清洗、数据分析与结果解读等。
SPSS基础
什么是SPSS?
SPSS即统计包 for社会科 学。是一款广泛应用于社 会学、医学、心理学等领 域数据分析的软件程序。
3
连续变量
具备无限个可能取值的变量,例如体温、血压等,通常区间为实数。
4
离散变量
在有限个取值中变化的变量,例如个数、年龄等。取值为整数。
数据清洗
去重处理
去掉重复数据,改正一些显眼错误,如大小 写、中英文符号等。
处理缺失值
针对缺失值进行填补,通常采用均值、中位 数、随机森林等方法。
异常值处理
依据样本规模与布
2
可信度较高。
研究假设没有被拒绝,需要检查原因
并再次分析。
3
研究假设被拒绝
需要重新排除干扰因素、增加样本量 等方式进行分析。
总结
本课程重点讲解了SPSS的基础、数据收集、变量类型、数据清洗、数据分析 以及结果解读,并且介绍了一些常用的数据处理方式。
1 学员收获
建立全面的医学统计学知识体系,熟练掌握SPSS基本操作技能,提 升数据分析处理能力。
数据变换
对数据进行重编码、离散化、归一化等方式 进行预处理,以满足后续分析需要。
数据分析
相关分析
探究两个变量之间是否存在相关性。
卡方检验
检验两个分类变量是否存在交叉影响。
独立样本t检验
分组比较两个均值是否具有统计差异性。
方差分析
检验多组均值之间的差异是否具有统计学意义。
结果解读
1
结果呈正态分布
《医学统计课件》——SPSS与医学数据分析
双样本 t 检验
用于比较两个样本的均值是否 相等,判断是否有显著差异。
相关系数
用于度量两个变量之间的关系, 可帮助你确定它们是否相关。
常见的医学统计指标
1 均值和标准差
均值表示数据的集中趋 势,标准差表示数据的 相对离散程度。
2 中位数和四分位数
1
推断性统计分析
2
从样本数据中推断出总体数据的性质, 并作出有关总体的推断、判断或预测。
3
描述性统计分析
对数据的集中趋势、离散程度、形态 等进行描述,比如频数和百分比。
参数估计
使用函数将总体参数用样本观测值或 统计分布的特征进行近似表示,常用 的有均值和方差等。
SPSS中的医学数据分析方法
方差分析
结果可视化
使用图表将数据结果转化为 生动直观的形式,便于理解 和沟通。案例分Biblioteka 与讨论糖尿病患者数据的分 析
通过 SPSS 对糖尿病患者 的数据进行分析,探索其 血糖水平、BMI、血压等 指标的分布情况。
分组试验的数据解读
探讨分组试验中的双样本 t 检验、方差分析、相关性 分析等方法,以及如何解 读试验数据。
药物剂量效应的数据 探索
通过数据透视表和图表等 方法,确定药物剂量对生 物学反应的影响,以及最 适合的药物治疗方案。
《医学统计课件》—— SPSS与医学数据分析
医学统计课程介绍,包括SPSS与医学数据分析,教你如何理解和处理医学数 据。
什么是医学统计学
数据可视化
使用图形和图表等,使复杂的 医学数据更加易于理解。
研究设计
统计分析
帮助你确定实验或观察研究的 要素,以及样本的大小和选择。
医学统计学SPSS
医学统计学SPSS一.改错题(本大题共4题,每题10分,共40分)1.有人研究含结核清(DPC)方案和含对氨基水杨酸钠(P)方案治疗耐多药肺结核,比较静脉炎副作用的发生率,得到资料如下(表1)。
采用Pearson卡方检验,χ2=5.14,P<0.05,认为两种方案在静脉炎副作用发生率上的差异有统计学意义。
10分表1 两组病人静脉炎发生情况例数治疗方案发生未发生DPC 0 22P 3 11 改错:实验设计:非正态分布类型:定性数据;自由度计算:v=1,P<0.05,查表:χ2=3.84,<5.14.说明卡方检验结果过大,选择检验方法不正确。
t检验方法,认为两种方案在静脉炎副作用发生率上的差异有统计学意义2.某人采用腰大池-腹腔(L-P)分流术治疗脑外伤脑积水30例,分别在术前、术后1周、术后1月测定腰椎穿刺压力,结果见表2。
采用配对t检验进行统计分析,病人术后1周、1月腰椎穿刺压力与术前相比有明显差异(P<0.01或0.001),而术后1月与术后1周比较差异无统计学意义。
请问,作者的分析方法是否正确?如果不正确,为什么?正确的方法是?10分表2 30例L-P分流术前后不同时间腰穿压力变化的比较腰椎压力差值(x±s)(Pa)配对t值P值术后1周与术前0.763±1.273 3.283 <0.01术后1月与术前0.858±1.356 3.480 <0.01术后1周与术后1月0.095±0.326 1.595 >0.05不正确。
数据类型:定量分析。
本题有三组数据,适用于多组数据分析法,应选用方差分析法,P<0.01病人术后1周、1月腰椎穿刺压力与术前相比有明显差异(P<0.01或0.001),而术后1月与术后1周比较差异无统计学意义。
?3.某人研究胰腺坏死程度与腹膜后扩展即临床严重程度的关系,将90例ANP腹膜后扩展范围按Balthazar分级,ANP坏死程度分级与Balthazar分级情况见下表。
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这些资料的收集过程,必须进行质 量控制。包括它的统一性,确切性, 可重复性。 对这些原始数据的精度(precision) 和偏性(bias)应有明确的控制范围。
(三)整理资料 把收集到的原始资料,有目的地进行科学 加工,使资料系统化、条理化,以便进行统计 分析。
1 核对:专业检查:从专业的角度对资料的一致性 进行检查,诊断和疗效的评定标准是否统一,比如 胃镜下萎缩性胃炎的严重程度的评定标准是否一致 等。 逻辑检查:比如退休时的年龄不应出现小 于20岁 ;六岁的孩子不应有大学文化程度;男性 患者的调查表中不应出现妇科疾病等。 2 汇总、分组:手工汇总、计算机汇总。
(1). 计量资料
对每个观察单位用仪器、工具等测量 对每个观察单位用仪器、工具等 (measure) 方法获得的某项指标量的大小的资 料,即为计量资料(measurment data)。也叫定 料,即为 量数据(Quantitative data) 特点:有计量单位,如患者的身高(cm)、 特点: 体重(kg)、血压(mmHg)、脉搏(次/分)、 红细胞计数(1012/L)
的随机事件称为小概率事件(习惯)。
第五节 学习医学统计学应注意的问题
要求:
一、树立五大统计观念:科学、总体、概 率、动态发展、定性与定量相结合; 二、要掌握四基:基本知识、基本技能、 基本概念、基本方法; 三、需要反复实践,多练习,课堂练习 ,课 下做习题 ; 四、着重于学习统计学的思想和方法的实 际运用,不要求公式推导; 五、运用统计学知识下结论时,一定要结 合专业知识,注重结论的实用价值; 六、联系实际: 包括工作和生活实际。
医 学 统 计 学
STATISTICA MINITAB
SAS SPSS
Excel
公共卫生学院卫生统计学教研室
第一章
绪 论
第一节 医学统计学的定义
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
Statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data.
概率(probability):描述随机事件发生可 能性大小的数量指标,用大写的P 表示;取值 [0,1]。 概率必须与特定的事件相联系,脱离了事 件本身的内容,概率就失去了意义。
小概率事件
必然事件 不可能事件 随机事件
P = 1 P = 0 0 < P < 1
P ≤ 0.05(5%)或P ≤ 0.01(1%)
(四)分析资料 把经过统计整理的资料,作一系列统计 分析,阐明事物的规律性。应该注意,不同的资 料使用的统计方法是不一样的,必须加以区分。 1.统计描述:指用统计图表和统计指标对资料 的数量特征及其分布规律进行测定和描述。 2.统计推断:指如何抽样及由样本信息推断总 体特征。
第四节
统计学中的几个基本概念
结
束
三. 参数与统计量
参数(parameter):总体的统计指 标,用希腊字母表示。 统计量(statistic):样本的统计指 标,用拉丁字母表示。是在参数附近波 动的随☺ ☺
参数 μ σ π
样本
☺ ☺ ☺
统计量
均数 标准差 率
⎯x s p
四. 概率
确定性现象:在一定条件下,一定会发生或一 定不会发生的现象。其表现结果为两种事件:肯 定发生某种结果的叫必然事件;肯定不发生某种 结果的叫不可能事件。 随机现象:在同样条件下可能会出现两种或多 种结果,究竟会发生哪种结果,事先不能确定。其 表现结果称为随机事件。 随机事件的特征:①随 机性;②规律性:每次发生的可能性的大小是确定 的。
一.总体和样本
(一)总体(Population):根据研究目的
确定的同质观察对象的全体。可分为
有限总体:指明确了特定的时间、空间范围的 有限个观察单位所组成的总体。 无限总体:没有时间和空间范围限制的无限个 观察单位所组成的总体。
(二)样本(Sample):总体中有代表 性的一部分。
为了保证样本的可靠性和代表性,需要 采用随机抽样(random sampling),即在 总体中每个个体具有相同的机会被抽到。
二、资料和变量:
(一)变量:在研究过程中会发生变化的量。 (二)随机变量:取值由随机试验的结果所决 定的变量。 随机试验(包括实验、观察)的三个特征 1.可以在相同条件下重复进行 2.有两种以上可能的结果 3.每次试验前,不能肯定出现何种结果
(三)资料的类型:两种分类法
1 按定量、定性分: 定量资料(计量资料) 分类资料 无序分类(计数资料) 有序分类(等级资料) 2 按取值特点分: 离散型:只能取有限的孤立值,这些值可以一 一排列出来。 连续型:所能取的值连续地充满一个范围( 区间),不能一一列举。
统计学是收集、分析、 描述和解释数据的科学。
统计学的应用领域
经济学 经济学 医学 医学
管理学 管理学
统计学
生物学 生物学
社会学 社会学
… …
什么是医学统计学?
应用概率论和数理统计的 基本原理和方法,研究医学领 域中数量资料的收集、整理和 分析的一门科学。
医学统计学的特点
1. 逻辑方法的归纳性
数学研究主要使用的是演绎法 统计学研究主要使用归纳法
第二节 医学统计学的主 要内容
(一)统计研究设计(第8、9章) (二)基本统计方法(第2-7章、10、11、19 章) (三)临床医学中常用统计方法(14、16-18 章) (四)医学人口统计(12、13章) (五)多因素统计分析方法(15章)
第三节 统计工作的步骤
专业设计 设计 统计设计 收集资料 经常性资料 一时性资料
(2). 计数资料
按某种属性分类,然后清点每类的观察单位 个数得到的数据,称计数资料(count data) 个数得到的数据,称 也叫定性数据(Qualitative data) 特点:无计量单位,如肤色(黑、白)、血 特点: 型(ABO)、职业(工农兵)、性别(男女)
(3). 等级资料
按某种属性的不同程度分类,然后清点每 类的观察单位个数得到的数据,是半定性或半 定量的观察结果。有大小顺序,所以称为等级 资料(Rank data),也叫有序分类资料( ),也叫 ordinal category data)。 ①癌症分期:早、中、晚。 ②药物疗效:治愈、好转、无效、死亡。 ③尿蛋白: −,±,+,++,+++及以上
确定性事物(必然性事物)
事物
随机事物(偶然性事物)
随机事物:指在一定条件下可 能会出现多种结果,而且出现何种 结果事先无法预测的事物。 随机事物的特点是只作一次试 验不能肯定出现何种结果,反复多 次试验,可以发现规律性。
3. 用途的普遍性
• • • • 统计学可以应用在几乎所有的医学各学 科领域 统计学可以帮助其他学科探索学科内在 的数量规律性 统计学不能解决各学科领域的所有问题 对统计分析结果的解释需要各学科领域 的专业人员
统计描述 分析资料 统计推断 整理资料
核对 汇总、分组
(一)统计设计:内容包括 1.确定研究目的 2.确定研究对象及其数量 3.确定观察指标 4.设立适当对照组及随机化分组 5.制定较好的原始记录表 6.考虑好统计分析方法 7.预期结果 8.人员组织及经费预算
(二)收集资料
根据研究的目的,实验设计的要求,收集 准确的完整的原始资料。资料来源: 1.国家法定报表:卫生工作报表、传染病报表 、职业病报表、医院工作报表。 2.临床试验中的病例观察表。 3. 流行病学调查获取的现场调查资料。
演绎与归纳的区别
演绎:证明所提出的理论。
归纳:基于观察到的数据信息产生 新知识。
2. 研究对象的随机性
研究对象是同质的、有变异 的随机事物
同质(homogeneity) : 指 事物的性质、影响条件或背景 相同或非常相近。
变异(variation ):指同质的 个体之间的差异 。
同质与变异的例子 例1 调查2003年贵阳市7岁男童的身高 和体重 同质:2003年、贵阳市、7岁男童 变异:男童的身高和体重各不相同 例2 研究某降压药的疗效 同质:高血压患者、用某药治疗 变异:患者疗效各不相同
资料类型表达的转换举例:
计量→计数:白细胞总数(4000﹣10000) 白细胞总数低于4000 或高于10000 计量→等级:白细胞总数低于4000 白细胞总数(4000﹣10000) 白细胞总数高于 10000) 计数→计量: 有效 = 1, 无效 = 0 等级→计量: 无效 = 0, 好转 = 1 显效 = 2, 痊愈 = 3 正常 异常 过低 正常 过高