医学统计的基本内容
医学统计学知识点
第一章绪论1、统计学，是关于数据收集、整理、分析、表达和解释的普遍原理和方法。
2、研究对象：具有不确定性结果的事物。
3、统计学作用：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。
4、统计分析要点:正确选用统计分析方法，结合专业知识作出科学的结论。
5、医学统计学基本内容：统计设计、数据整理、统计描述、统计推断.6、医学统计学中的基本概念(1）同质与变异同质,指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同.变异,指总体内的个体间存在的、绝对的差异。
统计学通过对变异的研究来探索事物.（2) 变量与数据类型变量，是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，称为数据分为三种类型:定量数据，也称计量资料，指对每个观察单位某个变量用测量或其他定量方法准确获得的定量结果。
（如身高、体重、血压、温度等）定性数据，也称计数资料，指将观察单位按某种属性分组计数的定性观察结果。
包括二分类、无序多分类。
（进一步分为二分类和多分类，如性别分为男和女，血型分为A、B、O、A B等）有序数据,也称半定量数据或等级资料，指将观察单位按某种属性的不同程度或次序分成等级后分组计数的观察结果,具有半定量性质.统计方法的选用与数据类型有密切的关系。
(3）总体与样本总体，指根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体，包括所有定义范围内的个体变量值.样本，是从研究总体中随机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。
抽样，是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位。
参数，指描述总体特征的指标.统计量，指描述样本特征的指标。
（4）误差误差，指观测值与真实值、统计量与参数之间的差别.可分为三种:系统误差，也称统计偏倚，是某种必然因素所致，不是偶然机遇造成的，误差的大小通常恒定，具有明确的方向性。
随机测量误差，是偶然机遇所致，误差没有固定的大小和方向。
抽样误差,是抽样引起的统计量与参数间的差异。
抽样误差主要来源于个体的变异。
关于医学统计学及其主要内容
关于医学统计学及其主要内容医学统计学是医学研究方法与技术中的一支重要分支，主要研究医学信息数据的收集、整理、分析及其应用。
它不仅是医学研究与实践不可缺少的工具，也是决策制定与评估的必备工具。
下面将从以下几个方面对医学统计学的主要内容进行介绍。
一、医学数据的基本概念医学统计学的分析对象是医学数据，因此首先要了解医学数据的基本概念，如样本、总体、变量、数据类型等。
样本是从总体中抽取出来用于研究的一部分数据；总体指所研究的整体数据；变量是观察对象的任何可测量的数量，如年龄、性别等；数据类型包括定量数据、定性数据等两种类型。
二、医学研究的基本设计医学研究的设计是医学统计学的核心内容之一。
医学研究设计包括观察性研究和实验性研究，前者包括横断面研究、纵向研究、病例对照研究等，后者包括随机对照试验和非随机对照试验。
医学研究的设计要结合实际情况和研究目的，合理设计样本的选取、数据的采集等，从而使得研究数据更为准确和有意义。
三、统计描述和总结统计描述是对医学数据进行集中趋势测度和离散程度测度，而统计总结是在统计描述的基础上进行参数估计和假设检验。
统计描述主要包括均值、中位数、众数等；统计总结主要包括置信区间、假设检验等。
通过统计描述和总结，可以对医学数据进行更加准确的分析和评价，并得出结论。
四、统计推断统计推断是医学统计学上的另一大主要内容，是由样本对总体进行推断和预测的一种方法。
统计推断有两种，一种是点估计，另一种是区间估计。
点估计是指通过样本数据得出总体的一个点估计值，如均值、方差等；而区间估计是在一定置信水平下，通过样本数据得出总体某一参数的置信区间范围。
通过统计推断，可以更为准确地预测和评估医学数据，从而为决策制定和评估提供依据。
医学统计学是医学研究与实践不可或缺的一部分，它主要研究医学数据的收集、整理、分析及其应用。
通过以上几个方面的介绍，相信读者对医学统计学的主要内容能有一个更加全面和深入的了解。
医学统计学的基本内容
医学统计学的基本内容第一章医学统计学的基本内容第一节医学统计学的含义1、医学统计学定义医学统计学(statistics)作为一门学科的定义是:关于医学数据收集、表达和分析的普遍原理和方法。
2、医学统计学研究方法:通过大量重复观察，发现不确定的医学现象背后隐藏的统计学规律。
3、医学统计推论的基础:在一定条件下,不确定的医学现象发生可能性，即概率。
第二节、统计学的几个重要概念一(资料的类型1、计量资料(数值变量):对每一观察对象用定量的方法，测定某项指标所得的资料。
一般有度量衡单位，每个对象之间有量的区别。
2、计数资料(分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数所得的资料。
每个对象之间没有量的差异，只有质的不同。
3、等级资料(有序分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数，但各属性或类型之间又有程度的差别。
注意:不同类型的资料采用的统计分析方法不同;三类资料类型可以相互转化。
二、总体根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合1、有限总体:只包括在确定时间、空间范围内的有限个观察对象。
2、无限总体:没有时间、空间范围的限制，观察对象的数量是不确定的，无限的三、样本从总体中随机抽取部分观察对象，其某项变量值的集合。
从总体中随机抽取样本的目的是: 用样本信息来推断总体特征。
四、随机事件可以发生也可以不发生，可以这样发生也可以那样发生的事件。
亦称偶然事件。
五、概率描述随机事件发生可能性大小的数值，记作,，其取值范围0?P?1，一般用小数表示。
,,0，事件不可能发生必然事件(随机事件的特例);,,1，事件必然发生;,?0，事件发生的可能性愈小;,?1，事件发生的可能性愈大六、小概率事件习惯上将,?0.05或,?0.01 的随机事件称小概率事件。
表示某事件发生的可能性很小。
七、参数和统计量参数:总体指标，如总体均数、总体率，一般用希腊字母表示统计量:样本指标，如样本均数、样本率，一般用拉丁字母表示八、学习医学统计学的方法1、重点掌握“四基”:基本知识、基本概念、基本原理和基本方法;2、重视统计方法在实际中应用，重视实习和综合训练;注意学习每种统计方法的应用范围、应用条件，大多数公式只要求了解其意义和使用方法，不用记忆和探究数理推导。
医学统计学知识点汇总(精华)
医学统计学知识点汇总(精华)一.概论1，医学统计学：运用概率论和数理统计学的原理和方法，研究医学领域中随机现象有关数据的搜集、整理、分析和推断，进而阐明其客观规律性的一门应用科学。
2，医学统计学的主要内容：1）统计研究设计调查研究设计和实验研究设计2）医学统计学的基本原理和方法研究设计和数据处理中的基本统计理论和方法。
A：资料的搜集与整理 B：常用统计描述，集中趋势和离散趋势，相对数，相关系数，回归系数，统计表，统计图 C：统计推断，如参数估计和假设检验。
3）医学多元统计方法多元线性回归和逐步回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、logistic回归与Cox回归分析。
3，统计工作步骤：1）设计明确研究目的和研究假说，确定观察对象与观察单位，样本含量和抽样方法，拟定研究方案，预期分析指标，误差控制措施，进度与费用。
2）搜集材料A，搜集材料的原则及时、准确、完整B，统计资料的来源医学领域的统计资料的来源主要有三个方面。
一是统计报表，二是经常性工作记录，三是专题调查或专题实验。
C，资料贮存3）整理资料 a检查核对b设计分组c拟定整理表d归表4）分析资料统计分析包括统计描述和统计推断4，同质（homogeneity）：指被研究指标的影响因素相同。
变异(variation)：同质基础上的各观察单位间的差异。
变量(variable)：收集资料过程中，根据研究目的确定同质观察单位，再对每个观察单位的某项特征进行测量或观察，这种特征称为变量变量值：变量的观察结果或测量值。
变量类型变量值表现实例资料类型数值变量离散型定量测量值，有计量单位产前检查次数计量资料连续型身高分类变量无序二分类对立的两类属性性别（男女）计数资料多分类不相容的多类属性血型（A,B,O,AB）有序多分类类间有程度差异的属性受教育程度（小学，中学，高中，大学…）等级资料5，总体（population）根据研究目的所确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。
医学统计学复习资料
医学统计学第一章绪论第一节医学统计学的定义和内容1.医学统计学的主要内容 :统计推断、统计描述第二节统计工作的基本步骤1.医学统计工作可分为四个步骤：统计设计搜集资料整理资料分析资料第三节统计资料的类型医学统计资料按研究指标的性质一般分为：定量资料、定性资料、等级资料一、定量资料（计量资料）定量资料（quantitative data）是用定量的方法测定观察单位（个体）某项指标数值的大小，所得的资料称定量资料。
如身高（㎝）、体重（㎏）、脉搏（次/分）、血压（kPa，mmHg）等为数值变量，其组成的资料为定量资料。
二、定性资料（计数资料）定性资料（qualitative data）是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组的观察单位数，所得的资料。
亦称无序分类资料。
如：男-女分组；中医的虚、实，阴、阳等分组；按生存-死亡分组；A、B、O、AB分组。
三、等级资料等级资料（ranked data）是将观察单位按属性的等级分组，清点各组的观察单位数，所得的资料为等级资料。
亦称有序分类资料。
如治疗结果分为治愈、显效、好转、无效四个等级。
：疾病的严重程度可以分为，轻、中、重；中医辨证中舌象的颜色有，淡、红、暗、紫。
♦根据需要，各类变量可以互相转化。
♦若按贫血的诊断标准将血红蛋白分为四个等级：重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常，可按等级资料处理。
有时亦可将定性资料或等级资料数量化，如将等级资料的治疗结果赋以分值，分别用0、1、2…等表示，则可按定量资料处理。
第四节统计学中的几个基本概念一、同质与变异同质（homogeneity）是指观察单位或研究个体间被研究指标的主要影响因素相同或基本相同。
如研究儿童的生长发育，同性别、同年龄、同地区、同民族、健康的儿童即为同质儿童。
变异（variation）由于生物个体的各种指标所受影响因素极为复杂，同质的个体间各种指标存在差异，这种差异称为变异。
如同质的儿童身高、体重、血压、脉搏等指标会有一定的差别。
课堂笔记——医学统计学
第一章医学统计中的基本概念一、医学统计工作的内容：实验设计（experiment design）、收集资料（collecting data）、整理资料（sorting data）和分析资料（analyzing data）二、变异：医学研究的对象是有机的生命体，其功能十分复杂，不同的个体在相同的条件下，对外界环境因素可以发生不同的反应，这种现象称为个体差异或称为变异三、总体（population）和样本（sample）：总体是同质的个体所构成的全体。
从总体中抽取部分个体的过程称为抽样，所抽的部分称为样本，在一个样本里含有的个体数可以不同，样本包含的个体数目称为样本容量。
四、样本的特性：代表性（representation）——要求样本能够充分反应总体的特征；随机性（randomization）——需要保证总体中的每个个体都有相同的几率被抽做样本；可靠性（reliability）——实验的结果要具有可重复性，即由科研课题的样本得出的结果所推测总体的结论有较大的可信度；可比性（comparability）——指处理组（临床设计中称为治疗组）与对照组之间，除处理因素不同外，其他可能影响实验结果的因素要求基本齐同，也称为齐同对比原则。
五、误差：①系统误差（system error）②③六、概率（probability）：是描述某一件事发生的可能性大小的一个量度。
习惯将P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件第二章集中趋势的统计描述一、频数表（frequency table）：①概念：一种格式的统计表，即同时列出观察指标的可能取值区间及其在各区间内出现的频数。
由于这种资料的表达方式较完整地体现了观察值的分布规律，所以也称为频数分布表。
②制作图标的步骤：确定组数、确定组距、确定组段、对各组段计数及手工编制划记表。
二、直方图（histogram）：①概念：直方图是以垂直条段代表频数分布的一种图形，条段的高度代表各组的频数，由纵轴标度；各组的组限由横轴标度，条段的宽度表示组距。
《医学统计学》医统-第一章绪论
医学统计中的基本概念
随机测量误差： 由于各种偶然因素的影响也会造成同一对象多次 测定的结果不完全一致。
非人为的偶然因素使得结果时高时低，没有固定倾 向，是不确定、不可预知的。
特点：没有倾向性，多次测量计算平均值可以减 小甚至消除随机测量误差。
（随机测量误差,抽样误差）。
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医学统计中的基本概念
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医学统计中的基本概念
误差：观测值-真实值、样本统计量-总体参数 包括：系统误差、随机测量误差、抽样误差
系统误差： 指数据搜集和测量过程中由于仪器初 始状态未调零、标准试剂未经校正、 医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因， 造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小， 这种误差称为系统误差。
必须克服！
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第二节 医学统计学的基本内容 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。
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第二节 医学统计学的基本内容
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。
既有计数资料的特性，又兼有半定量的性质。 特点：每一个观察单位没有确切值
各组之间有性质上的差别或程度上的不同。
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。
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军训服装：男装 女装 S M L XL
学霸 学酥 学渣 学灰 西安 宝鸡 渭南 咸阳 榆林
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医学统计中的基本概念 同质：指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大 致相同。 （同一总体中的每一个体都具有相同的性质的特征。）
医学统计学重点概要
第一章 绪论总体：根据研究目的确定的同质的所有观察单位某种变量值的集合。
总体包括有限总体和无限总体。
样本：从总体中随机抽取的部分观察单位，其实测值的集合。
获取样本仅仅是手段，通过样本信息来推断总体特性才是研究的目的。
资料的类型计量资料、计数资料和等级资料。
误差包括随机误差、系统误差和非系统误差。
抽样误差：由抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异或者是各个样本统计量之间的差异称为抽样误差。
概率：是描述随机事件发生可能性大小的一个度量。
取值范围0≤P ≤1。
小概率事件：表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小，可以认为很可能不发生。
P ≤0.05或P ≤0.01。
医学统计学的步骤：设计、收集资料、整理资料和分析资料。
统计分析包括：统计描述和统计推断。
统计推断包括：参数估计和假设检验。
第二章计量资料的统计描述频数表和频数分布图的用途：（1）描述频数分布的类型，以便选择相应的统计指标和分析方法。
对称分布：集中位置在中间，左右两侧頻数基本对称。
偏态分布：正、负偏态分布正偏态集中位置偏向值小一侧，负偏态反之。
（2）描述頻数分布的特征；（3）便于发现资料中的可疑值；（4）便于进一步计算统计指标和进行统计分析。
计量资料集中趋势包括算术均数、几何均数和中位数。
算术均数：直接法（样本小）：n x x ∑=；頻数表法（样本大）x =nfx ∑ 几何均数：直接法：)lg (lg 1n x G ∑-=；頻数表法)lg (lg )lg (lg 11n x f fx f G ∑∑∑--==（常用于等比资料或对数正态分布资料）中位数：直接法：n 为奇数2/)1(+=n x M ，n 为偶数2/)(12/2/++=n n x x M ；頻数表法：∑-⨯+=)%50(L M M f n f iL M 。
中位数的应用注意事项：可用于各种分布资料，不受极端值的影响，主要用于（1）偏态分布资料（2）端点无确切值的资料（3）分布不明确的资料。
医学统计学基本知识
医学统计学基本知识•总体（population）指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。
总体通常限定于特定的时间与空间范围之内，且为有限数量的观察单位，称为有限总体；有时总体是假设的，没有时间和空间限制，观察单位数是无限的，称为无限总体。
•样本（sample）医学实践与研究中，要直接研究无限总体通常是不可能的，即使是有限总体，由于人力、物力、时间、条件等限制，要对其中每个观察单位进行研究或观察，有时也是不可能的，也不必要。
而只是从总体中随机抽取部分观察单位，其变量实测值构成样本，目的用样本指标推断总体特征。
这种推断不要经过严谨的实验设计，以样本的可靠性和代表性为基础。
样本的可靠性：主要是使样本中每一观察单位确属同质总体。
样本的代表性：使样本能充分反映总体的实际情况，要求抽样遵循随机化原则，目的是使每个观察单位被抽得的机会相等，避免主观取舍及偏性；还要保证足够的样本量，即保证足够的观察单位个数。
•参数（parameter）统计学上描述总体变量的特征称为参数。
如总体均数、中位数和众数等体参数称为样本指标。
如以样本均数（）推算总体均数（m），以样本标准差（s）推算总体标准差（s）等，值得注意的是，选择统计量作为参数估计值时，通常选择无偏、有效且一致的估计量，即对总体变量渐进无偏估计量。
计量资料（measurement data）又称定量资料（quantitative data）或数值变量（numerical variable）资料。
为测定每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。
其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
计数资料（enumeration data）又称定性资料（qualitative data）或无序分类变量（unordered categorical variable）资料。
为将观察单位按某属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。
其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别，如试验结果的阴阳性，家族史的有无等等。
医学统计的研究内容
医学统计的研究内容
1. 疾病发病率的统计呀！你想想，就像我们统计大街上不同颜色的汽车有多少辆一样，我们要搞清楚各种疾病在人群中出现的频率呢！比如说流感，每年到底有多少人会得流感呀？
2. 治疗效果的评估这可是超级重要的呢！这不就好比你买了个新东西，你得看看它好不好用呀！比如一种新的药物治疗癌症，到底能让多少患者康复或者病情得到控制呀？
3. 患者特征的分析也很关键哦！就好像你要了解你的朋友有什么喜好一样，我们要清楚患者的年龄、性别、生活习惯等等特征呢。
比如说，是不是年轻人得某种病的概率更高呀？
4. 生存率的研究太有意义啦！这就像是一场和疾病的赛跑，我们要知道有多少人能跑赢呀！比如癌症患者，经过治疗后五年生存率有多高呢？
5. 病因的探索简直就是医学的侦探工作呀！就像警察找犯人一样，我们要找出导致疾病的原因呢。
比如说心脏病，到底是因为饮食习惯还是遗传因素呢？
6. 医疗资源的分配统计也不容忽视呢！好比家里的东西要合理摆放一样，我们得知道哪里最需要这些资源呀！像偏远地区，是不是需要更多的医生和医疗设备呢？
7. 疾病的流行趋势研究是不是很有趣呢！就如同关注时尚潮流一样，我们要了解疾病在不同时间和地区的变化呀！比如最近某种传染病是不是有爆发的趋势呢？
我的观点结论：医学统计的这些研究内容真的是非常丰富和有意义呀，它们对于我们了解疾病、治疗疾病以及保障人们的健康都有着至关重要的作用呢！。
医学统计学基础
医学统计学基础医学统计学是一门研究医学中数据的收集、分析和解释的科学。
它在医学研究中扮演着至关重要的角色，并且对医学实践和决策具有深远影响。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用的统计方法以及其在医学领域的应用。
一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，我们常常需要研究某个感兴趣的群体，这个群体被称为总体。
总体可以是人群中的所有个体，也可以是其他单位，如医院、地区等。
由于总体往往很大，我们无法对其进行全面的研究，因此我们从总体中选取一部分个体进行研究，这部分个体称为样本。
1.2 数据类型医学研究中常见的数据类型包括定性数据和定量数据。
定性数据是描述性质或属性的数据，如性别、病情分类等；定量数据是可度量或计数的数据，如年龄、生命体征等。
了解数据类型对选择合适的统计方法至关重要。
1.3 描述统计学与推断统计学描述统计学用于总结和描述已有数据的特征，如均值、中位数、标准差等。
推断统计学则是通过对样本进行分析，推断总体的特征，并对结果进行估计和推断。
推断统计学可通过假设检验和置信区间来实现。
二、常用统计方法2.1 均值与标准差均值是用来描述一组数据集中趋势的指标，一般用于定量数据。
标准差则衡量了数据的离散程度，即数据的波动情况。
2.2 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，可以了解两个变量是正相关、负相关还是无关。
2.3 生存分析生存分析是用来研究事件发生和持续时间的统计方法。
在医学中，生存分析常用于研究患者的生存时间、复发时间等。
2.4 方差分析方差分析用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。
它适用于一组分类变量和一个连续变量的比较。
三、医学统计学的应用3.1 临床试验设计与分析临床试验是评价药物疗效的重要手段。
医学统计学在临床试验的设计和分析中起到关键作用，如确定样本量、随机分组、双盲试验等。
3.2 流行病学研究流行病学研究可以揭示疾病的发病原因、预后以及控制策略。
医学统计学的方法可以帮助研究者分析大量数据，确定疾病的危险因素和相关性。
医学统计学研究的主要内容
医学统计学研究的主要内容
以下是 7 条关于医学统计学研究主要内容的描述及例子：
1. 数据收集呀，这可是医学统计学的基础呢！就好比盖房子得先有砖头，没数据咋研究呀！想想看，医生们要收集那么多患者的各种信息，多不容易呀。
比如收集患者的年龄、性别、症状、检查结果等，这都是为了后续分析做准备呢！
2. 数据整理也超级重要哇！就像把一堆杂乱的拼图整理好，让它们变得有条理。
比如说把患者按照病情的严重程度分类整理，这样就能更清楚地看到不同类别之间的差异啦。
3. 描述性统计分析呢，不就是把数据的特点呈现出来嘛！好比给数据画一幅画像，让人一下子能看清它的模样。
像计算某种疾病患者的平均年龄，这能让我们快速知道这类患者的大致情况哟！
4. 推断性统计分析哇，这可厉害啦！就像侦探根据一些线索推断真相一样。
比如说根据样本的数据来推断总体的情况，这不是很神奇吗？
5. 关联性分析很关键呀！看看不同因素之间是不是有关系。
哎呀，这就像找朋友一样，看看这个因素和那个因素是不是“好朋友”，能不能互相影响呢。
比如研究抽烟和患肺癌是不是有关联。
6. 生存分析也不能小瞧哦！它能告诉我们患者能活多久的情况呢。
这多重要呀！就像看着生命的时钟滴答滴答走，了解生命的进程呢。
7. 试验设计那可是研究的源头呢！就跟规划一场精彩的活动一样重要。
精心设计的试验才能得出可靠的结论呀！好比要研究一种新药物的效果，那可得好好设计怎么去做这个试验，不是吗？
我觉得医学统计学研究真的是非常重要且有趣的呀，能帮助我们更好地理解和解决医学中的各种问题，让医学不断进步呢！。
医学统计学重点
医学统计学重点医学统计学是医学领域中不可或缺的一门学科，它借助数理统计方法研究医学数据和临床试验的结果，为医学决策提供可靠的依据。
以下是医学统计学的几个重点内容。
一、描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，主要研究如何分类、整理和描述医学数据。
其主要方法包括测量尺度、频率分布表、中心趋势测量和变异程度测量。
1. 测量尺度在医学统计学中，常见的测量尺度包括名目尺度、有序尺度和数值尺度。
名目尺度适用于无序分类的变量，有序尺度适用于有序分类的变量，而数值尺度适用于具有度量意义的变量。
2. 频率分布表频率分布表用来展示变量的分布情况，主要包括类别、频数和频率等内容。
通过频率分布表，可以直观地了解变量的分布状况。
3. 中心趋势测量中心趋势测量主要包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将观测值按大小排列后的中间值，众数是出现次数最多的观测值。
4. 变异程度测量变异程度测量用来描述数据的分散程度，主要包括极差、方差和标准差。
极差是最大观测值与最小观测值之间的差异，方差是观测值与均值之间的差异的平方的平均数，标准差是方差的平方根。
二、推断统计学推断统计学是医学统计学的核心内容，主要研究如何通过样本数据推断总体参数，并对假设进行检验。
其中包括参数估计、假设检验和置信区间等方法。
1. 参数估计参数估计是利用样本数据估计总体参数，常用的方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到一个单一的数值作为总体参数的估计值，区间估计是通过样本数据得到一个范围作为总体参数的估计区间。
2. 假设检验假设检验是用来检验某个陈述是否与观察数据相符的方法。
在医学研究中，研究者常常根据实验数据对研究假设进行检验，以确定是否有统计显著性。
3. 置信区间置信区间是对总体参数的一个范围估计。
置信区间的计算方法与区间估计相似，通过对样本数据进行分析计算得到。
三、生存分析生存分析是医学统计学中的一个重要分支，主要研究疾病患者的生存时间和生存率等问题。
医学统计学知识点
医学统计学知识点1.数据类型：医学研究中使用的数据包括定类数据和定量数据。
定类数据是非数值型的数据，例如性别、种族等；定量数据是数值型的数据，例如年龄、体重等。
了解数据类型是分析数据的第一步。
2.数据收集：医学研究中的数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、实验研究、观察等。
在数据收集过程中，需要注意样本的选择、数据的完整性和准确性。
3.描述统计学：描述统计学包括对数据的整体特征进行描述和总结。
常用的描述统计学方法包括中心趋势度量（例如均值、中位数、众数）、离散程度度量（例如标准差、方差）和数据分布描述等。
4.推断统计学：推断统计学是从样本数据推断总体特征的一种方法。
通过推断统计学，可以根据样本数据的统计量（例如样本均值、样本比例）来推断总体参数的区间估计或假设检验。
5.假设检验：假设检验是根据样本数据对总体参数提出假设，并通过计算概率值来判断是否接受或拒绝该假设。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。
6.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的线性关系和方向。
7. 回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并可用于预测因变量的数值。
常用的回归分析方法有简单线性回归分析、多元线性回归分析和 logistic 回归分析等。
8. 生存分析：生存分析用于研究时间相关的数据，例如疾病患者的生存时间或事件发生的时间。
生存分析方法包括 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型等。
9.双盲试验和随机分组：在医学研究中，双盲试验和随机分组是常用的研究设计方法。
双盲试验是指研究中既不知道接受治疗的病人，也不知道给予治疗的医生；随机分组是指将研究对象随机分配到不同的治疗组和对照组。
10.统计软件：为了进行医学统计分析，研究者可以使用专业的统计软件，例如SPSS、SAS、R等。
医学统计学重点
医学统计学：是运用统计学原理和方法研究生物医学资料的搜索整理分析和推断的一门学科医学统计学的主要内容1.医学研究统计设计2.分布理论3.统计描述4.参数估计和假设检验5.相关于回归。
同质：性质相同的事物。
变异：由于一种或多种不可控制因素（已知或未知的）以不同程度，不同形式作用于物体的综合表现。
总体：根据研究目的确定的同质的研究对象的全体（集合）。
个体：构成总体的最基本观察单位。
样本：从总体中随机抽取的部分研究对象。
样本中所包含的个体数称为样本含量。
随机分为1.抽样随机2.分组随机3.实验顺序随机。
随机变量（变量）：由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果的测量前不能准确预测。
统计量：样本所算出的统计指标或特征值。
极差：又称全距，用R表示，是数据集中最大值与最小值之差。
变异系数（cv）：亦称离散系数，为标准差与均数只比，常：CV=s/x 统计推断医学研究往往是从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断抽样误差：从某总体中随机抽取一个样本来进行研究，而所的样本统计量与总体参数常不一致，这种由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异称为抽样误差。
抽样误差的两个基本条件：1.抽样研究2.个体变异。
标准误：反映均数抽样误差大小的指标，是样本抽样误差的标准差。
系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结果或大或小，是不确定、不可预知的准确度(accuracy)或真实性（validity）：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响( 可靠度（reliabiliy）——也称精密度(precision)或重复性（repeatability）：重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响正态分布定：又称高斯分布，是一条中间高，两头低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。
医学统计学重点要点
医学统计学重点第一章绪论1.基本概念:总体:根据研究目的确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:从总体中随机抽取部分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：若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称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：选用合适统计指标（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。
用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别,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。
统计工作基本步骤：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.实验设计的三个基本原则:对照原则、随机化分组原则、重复原则。
第八章 医学统计学的基本内容
随机误差：
在随机误差中，最重要的是抽样误差 （sampling error）。抽样误差是抽样引起的样本 统计量与总体参数之间的差异。
察单位的全体，更确切地说，是同质的 所有观察单位某项观察值的集合。
分为)： 是指从总体中随机抽取部分观察单位某
项观察值的集合。 由于直接研究总体通常是不可能的，故
一般采用抽样研究。 meter) ： 根 据 总 体 中 全 部 个 体 值计算出来的描述总体特征的指标。参数 一般用希腊字母表示，如总体均数μ、总 体率π等。
• 标目：标目用简单的文字来说明表格内的 项目，要有单位。
• 线条：3～4字必须准确无误，用阿拉 伯数字表示。同一指标的小数位数要一致， 上下要对齐，表内不留空格，
●备注：表中用“*”标出，再在表二、统计图：是用点、线、面等几何图形来反映统计结果。万象馆·19一、统计表
1. 统计表的结构 2. 统计表的种类 3.构
包括标题、标目、线条、数字、备注
• 标题：位于统计表的上方中央，要表达出 统计表的主要内容，必要时应注明时间、 地点。
其变量值是用定性方法得到的， 通常将观察单位按某种属性或类别分 组，然后汇
①二项分类变量 ②多项分类变量 无序分类变量构成的资料称为计数资料。 2.有序分类变量 有序分类变量型
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变量的转化
不同类型的变量其统计处理方法 不同。在实际工作中，根据统计分析 的具体要求和研究目的，各种不同工作的基本步骤
1. 设计 2. 收集资料 3. 统计图
一、统计表：是将统计分析结果以表格的形
第八率论和数理统 计的基本原理研究数据收集、整理和 分析的方法学，医学统计学方法是统 医学统计学的基本概念 ➢统计资料的类型 ➢医学统计工作的基
医学统计学的基本内容及要求
医学统计学的主要内容
1、统计设计
包括实验设计和调查设计，它可以合理地、科学地安排实验和调查工作，使之能较少地花费人力、物力和时间，取得较满意和可靠的结果。
2、资料的统计描述和总体指标的估计
通过计算各种统计指标和统计图表来描述资料的集中趋势、离散趋势和分布特征况(如正态分布或偏态分布);利用样本指标来估计总体指标的大小。
3、假设检验
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。
5、多因素分析
如多元回归、判别分析、聚类分析、正交设计分析、主成分分析、因子分析、logistic回归、Cox比例风险回归等，都是分析医学中多因素有效的方法(本书不涉及，请参考有关统计书籍)。
这些方法计算复杂，大部分需借助计算机来完成。
6、健康统计
研究人群健康的指标与统计方法，除了用上述的某些方法外，他还有其特有的方法，如寿命表、生存分析、死因分析、人口预测等方法。