医学研究的统计学设计ppt课件
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2024版全新《医学统计学》完整ppt课件
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协方差分析
在方差分析的基础上，引入协变量， 以消除其对观察变量的影响，从而 更准确地评估控制变量对观察变量 的效应。
05
医学统计图表与可视化技术
统计图表的类型及特点
条形图
用于展示分类数据，可直观比较 各类别之间的差异。
折线图
用于展示时间序列数据或连续性 数据的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系， 可判断是否存在相关性。
森林图
用于展示多组数据的比较结果，可直观比较各组之 间的差异和联系。绘制时需选择合适的统计方法和 图形类型，如t检验或方差分析，并将结果以森林图 的形式呈现出来。
06
医学统计学在临床研究中的应用
临床试验设计与评价
01
02
03
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉 设计、析因设计等，确保 试验的科学性和可比性。
参数估计
讲述点估计、区间估计 的方法及评价标准。
假设检验
介绍假设检验的基本思 想、步骤及常见错误类
型。
方差分析
阐述方差分析的基本原 理、假设条件及常用方
法。
常用统计指标与参数
01
02
03
04
描述性统计指标
介绍均数、中位数、众数、标 准差等描述性统计指标的计算
方法及意义。
推断性统计参数
讲解置信区间、假设检验中的 检验统计量、P值等推断性统
箱线图
用于展示一组数据的分布情况，可观察数据的中心 趋势、离散程度和异常值。绘制时需计算数据的四 分位数、中位数和异常值，并将它们以箱线图的形 式呈现出来。
ROC曲线图
用于评估诊断试验的准确性，可判断试验的灵敏度 和特异度。绘制时需计算不同临界值下的灵敏度和 特异度，并绘制出ROC曲线，计算出曲线下面积 （AUC）以评估试验的准确性。
医学统计学(统计图表)ppt课件
案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率，比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等，提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据，挖掘潜在规律和
关联，为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数，可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设，根据样 本数据对原假设进行检验，判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大，说明待评价试验的诊断价值越高。同时，AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值，以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外，AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数，为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果，计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标，灵敏度为纵坐标，将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上，连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值，其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时，说明待评价试验完全无效； 当AUC=1时，说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用
医学研究的统计设计ppt课件
Proc plan最主要的选项是“seed=”，设定随机 数产生的种子。
Factors语句解释
Factors 因素名称=m 抽样方式; 因素名称： 由研究者自行规定任意的英文字母名称 m ：指定抽样样本的组数，必须是正整数 抽样方式：常指定的抽样方式有两种： random ordered
某医院欲比较药物A和药物B在糖尿病治疗 中的效果，以空腹血糖测量值及空腹血糖 疗效作为主要疗效指标。如何将384例研究 对象随机分配至两组，接受不同的药物治 疗。
342析因试验设计，有3个因素，3，4和2 个水平。
二、 析因设计的有关术语
➢单独效应（simple effects）： ➢主效应（main effects）： ➢交互作用（Interaction）：
卫生统计学教研室
（一）单独效应
B 因素
B1 B2
2×2析因设计
A因素
A1 A1B1(a1b1=26) A1B2(a1b2=36)
某一因素各水平单独效应的平均差别
Am=[(a2b2- a1b2)+(a2b1- a1b1)]/2=[16+4]/2=10
Bm=[(a1b2- a1b1)+( a2b2- a2b1)]/2 =[10+22]/2=16
(三)交互效应
B因素
B1 B2
2×2析因设计
A因素
A1 A1B1(a1b1=26) A1B2(a1b2=36)
3 3.1 3.2 3.3 3.4 19 87 26 72 1423 AD B C
4 4.1 4.2 4.3 4.4 39 27 67 53 2143 BADC
SAS实现
某研究观察三种饲料对小鼠体重的影响情况，该 研究应如何将69只小鼠设计分组？
Factors语句解释
Factors 因素名称=m 抽样方式; 因素名称： 由研究者自行规定任意的英文字母名称 m ：指定抽样样本的组数，必须是正整数 抽样方式：常指定的抽样方式有两种： random ordered
某医院欲比较药物A和药物B在糖尿病治疗 中的效果，以空腹血糖测量值及空腹血糖 疗效作为主要疗效指标。如何将384例研究 对象随机分配至两组，接受不同的药物治 疗。
342析因试验设计，有3个因素，3，4和2 个水平。
二、 析因设计的有关术语
➢单独效应（simple effects）： ➢主效应（main effects）： ➢交互作用（Interaction）：
卫生统计学教研室
（一）单独效应
B 因素
B1 B2
2×2析因设计
A因素
A1 A1B1(a1b1=26) A1B2(a1b2=36)
某一因素各水平单独效应的平均差别
Am=[(a2b2- a1b2)+(a2b1- a1b1)]/2=[16+4]/2=10
Bm=[(a1b2- a1b1)+( a2b2- a2b1)]/2 =[10+22]/2=16
(三)交互效应
B因素
B1 B2
2×2析因设计
A因素
A1 A1B1(a1b1=26) A1B2(a1b2=36)
3 3.1 3.2 3.3 3.4 19 87 26 72 1423 AD B C
4 4.1 4.2 4.3 4.4 39 27 67 53 2143 BADC
SAS实现
某研究观察三种饲料对小鼠体重的影响情况，该 研究应如何将69只小鼠设计分组？
统计学在医学研究中的应用PPT课件
常见问题
样本量不足、假设检验的误用、回归分析的偏倚 等。
解决方法
掌握统计学基础知识，正确选择和应用适当的统 计学方法。
过度解读或误用统计结果
定义
过度解读或误用统计结果是研究结果解读上的偏差，使得研究结 论不能真实反映实际情况。
常见问题
对P值的过度依赖、对效应大小的忽视、对研究结果的夸大或缩小 等。
通过统计方法描述疾病的 分布特征，为病因研究提 供线索。
分析性流行病学
通过比较病例与对照的暴 露差异，探讨疾病与暴露 因素之间的关系。
流行病学实验
通过随机化分组和统计分 析，评估干预措施的效果。
公共卫生研究
健康状况监测
卫生资源配置与利用
收集和分析数据，了解人群健康状况 和疾病负担。
基于统计数据评估卫生资源的利用效 率和效果。
统计学在医学研究中的重要性
总结词
统计学在医学研究中的重要性
详细描述
在医学研究中，统计学是不可或缺的工具。通过对数据的统计分析，可以揭示疾 病的发生、发展规律，评估治疗方法和药物的有效性和安全性，为医学研究和临 床实践提供科学依据。
统计学的基本原则
总结词
统计学的基本原则
详细描述
统计学的基本原则包括随机性、独立性和一致性。随机性原则要求在选取样本或实验分组时，应采用随机方法以 保证样本或实验组具有代表性。独立性原则要求在统计分析时，各数据应相互独立，不受其他数据的影响。一致 性原则要求统计分析方法应与数据类型和设计类型相符合，以确保结果的准确性和可靠性。
和决策。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
VS
协同创新
促进不同领域专家之间的交流与合作，推 动医学研究的创新和发展。
样本量不足、假设检验的误用、回归分析的偏倚 等。
解决方法
掌握统计学基础知识，正确选择和应用适当的统 计学方法。
过度解读或误用统计结果
定义
过度解读或误用统计结果是研究结果解读上的偏差，使得研究结 论不能真实反映实际情况。
常见问题
对P值的过度依赖、对效应大小的忽视、对研究结果的夸大或缩小 等。
通过统计方法描述疾病的 分布特征，为病因研究提 供线索。
分析性流行病学
通过比较病例与对照的暴 露差异，探讨疾病与暴露 因素之间的关系。
流行病学实验
通过随机化分组和统计分 析，评估干预措施的效果。
公共卫生研究
健康状况监测
卫生资源配置与利用
收集和分析数据，了解人群健康状况 和疾病负担。
基于统计数据评估卫生资源的利用效 率和效果。
统计学在医学研究中的重要性
总结词
统计学在医学研究中的重要性
详细描述
在医学研究中，统计学是不可或缺的工具。通过对数据的统计分析，可以揭示疾 病的发生、发展规律，评估治疗方法和药物的有效性和安全性，为医学研究和临 床实践提供科学依据。
统计学的基本原则
总结词
统计学的基本原则
详细描述
统计学的基本原则包括随机性、独立性和一致性。随机性原则要求在选取样本或实验分组时，应采用随机方法以 保证样本或实验组具有代表性。独立性原则要求在统计分析时，各数据应相互独立，不受其他数据的影响。一致 性原则要求统计分析方法应与数据类型和设计类型相符合，以确保结果的准确性和可靠性。
和决策。
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VS
协同创新
促进不同领域专家之间的交流与合作，推 动医学研究的创新和发展。
图文《医学统计学》PPT课件
步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别，多用于分类资料的统计分 析。
特点
以医学为背景，以数据为基础， 运用统计学方法揭示医学现象的 数量特征和规律。
发展历程及现状
发展历程
医学统计学经历了从描述性统计到推 断性统计，再到现代多元统计分析的 发展历程。
现状
随着计算机技术的发展和大数据时代 的到来，医学统计学在医学研究和实 践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务
研究对象
样本量
样本中所包含的个体数目 。
随机抽样与非随机抽样
随机抽样
按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体被抽 中的机会相等。
非随机抽样
根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法，可能导致 选择偏倚。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。定量数据包括连续型数据和离散型 数据，定性数据包括分类数据和顺序数据。
医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务
医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分 析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02
医学统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别，多用于分类资料的统计分 析。
特点
以医学为背景，以数据为基础， 运用统计学方法揭示医学现象的 数量特征和规律。
发展历程及现状
发展历程
医学统计学经历了从描述性统计到推 断性统计，再到现代多元统计分析的 发展历程。
现状
随着计算机技术的发展和大数据时代 的到来，医学统计学在医学研究和实 践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务
研究对象
样本量
样本中所包含的个体数目 。
随机抽样与非随机抽样
随机抽样
按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体被抽 中的机会相等。
非随机抽样
根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法，可能导致 选择偏倚。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。定量数据包括连续型数据和离散型 数据，定性数据包括分类数据和顺序数据。
医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务
医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分 析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02
医学统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
[医学]医学统计学课件PPT
![[医学]医学统计学课件PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/686e15a59ec3d5bbfd0a74ca.png)
• （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？
• 同质：同长沙市、同7岁、同男孩、同无 影响身高的疾病。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• （2）、变异 （variation）
• 变异 （variation）：同质研究单位中变 量值间的差异。
二、统计学中的几个基本概念
变量值（value of variable） ： 变量的观察结果。 例如：研究7岁男孩身高 变量值：测得的身高值 （
120.2cm,118.6cm,121.8cm,…) 研究某人群性别构成 变量值：男、女。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• 2、同质（homogeneity）和变异 （ variation）
医学统计学 Medical Statistics
2020/12/5
医学统计学讲授内容
第一章 绪论 第二章 计量资料的统计描述 第三章 总体均数的估计与假设检验 第四章 多个样本均数比较的方差分析 第五章 计数资料的统计描述 第六章 几种离散型变量的分布及其应用
第七章 2 检验
第八章 秩转换的非参数检验 第九章 双变量回归与相关 第十章 统计表与统计图
睛
研究水污染情况 水
研究细胞变性 胞
研究肝癌的地区分布
一个人 一只眼 一毫升 一个细 一个地区
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
（2）变量(variable）： 研究单位的研究特
征。
例如：研究7岁 男孩身高的正常值范围
变量：
身高
（3）变量值（value of variable
• 研究长沙市2004年7岁 男孩身高的正常值范围？
• 同质：同长沙市、同7岁、同男孩、同无 影响身高的疾病。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• （2）、变异 （variation）
• 变异 （variation）：同质研究单位中变 量值间的差异。
二、统计学中的几个基本概念
变量值（value of variable） ： 变量的观察结果。 例如：研究7岁男孩身高 变量值：测得的身高值 （
120.2cm,118.6cm,121.8cm,…) 研究某人群性别构成 变量值：男、女。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• 2、同质（homogeneity）和变异 （ variation）
医学统计学 Medical Statistics
2020/12/5
医学统计学讲授内容
第一章 绪论 第二章 计量资料的统计描述 第三章 总体均数的估计与假设检验 第四章 多个样本均数比较的方差分析 第五章 计数资料的统计描述 第六章 几种离散型变量的分布及其应用
第七章 2 检验
第八章 秩转换的非参数检验 第九章 双变量回归与相关 第十章 统计表与统计图
睛
研究水污染情况 水
研究细胞变性 胞
研究肝癌的地区分布
一个人 一只眼 一毫升 一个细 一个地区
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
（2）变量(variable）： 研究单位的研究特
征。
例如：研究7岁 男孩身高的正常值范围
变量：
身高
（3）变量值（value of variable
《医学统计学课件-在医学研究中的应用》
医学统计学课件-在医学研究中 的应用
从统计学的基本概念到最新的临床应用，揭开医学统计学的神秘面纱。
统计学基本概念介绍
了解统计学的核心概念，认识抽样、总体和样本。
医学研究设计分类
探索不同类型的医学研究设计，从横断面研究到随机对照试验。
概率分布及其在医学中的应用
了解概率分布的基本原理，以及其在医学研究中的重要作用。
多元分析与回归分析
深入研究多元分析和回归分析的原理和应用，揭示变量之间的复杂关系。
生存分析及其在医学中的应用
了解生存分析的概念和方法，以及其在医学中评估治疗效果和预测患者生存 率方面的重要性。
临床试验设计和统计学分析
学习如何设计和分析临床试验，以确保可靠的研究结果。
质量控制统计学的应用
探索质量控制统计学在医疗保健领域的应用，以保证医疗服务的质量。
临床生物统计的最新进展和趋势
了解临床生物统计学究结果的解读及临床应用考 量
学习如何正确解读研究结果，并将其应用于临床实践，为患者提供更好的医 疗服务。
统计推断与假设检验
掌握统计推断的基本原理，学会使用假设检验方法对实验结果进行分析和解 读。
变量的测量与描述统计
了解医学研究中常用的变量测量方法，并学会运用描述统计方法对数据进行 分析。
关联分析及其在医学研究中的 应用
探索不同变量之间的关联关系，以及如何应用关联分析方法在医学研究中寻 找相关因素。
从统计学的基本概念到最新的临床应用，揭开医学统计学的神秘面纱。
统计学基本概念介绍
了解统计学的核心概念，认识抽样、总体和样本。
医学研究设计分类
探索不同类型的医学研究设计，从横断面研究到随机对照试验。
概率分布及其在医学中的应用
了解概率分布的基本原理，以及其在医学研究中的重要作用。
多元分析与回归分析
深入研究多元分析和回归分析的原理和应用，揭示变量之间的复杂关系。
生存分析及其在医学中的应用
了解生存分析的概念和方法，以及其在医学中评估治疗效果和预测患者生存 率方面的重要性。
临床试验设计和统计学分析
学习如何设计和分析临床试验，以确保可靠的研究结果。
质量控制统计学的应用
探索质量控制统计学在医疗保健领域的应用，以保证医疗服务的质量。
临床生物统计的最新进展和趋势
了解临床生物统计学究结果的解读及临床应用考 量
学习如何正确解读研究结果，并将其应用于临床实践，为患者提供更好的医 疗服务。
统计推断与假设检验
掌握统计推断的基本原理，学会使用假设检验方法对实验结果进行分析和解 读。
变量的测量与描述统计
了解医学研究中常用的变量测量方法，并学会运用描述统计方法对数据进行 分析。
关联分析及其在医学研究中的 应用
探索不同变量之间的关联关系，以及如何应用关联分析方法在医学研究中寻 找相关因素。
医学研究的统计学设计ppt课件
气候转暖,自然缓解 药物治疗
②消除和减少实验误差 。
处理组： 处理因素 + 对照组： 比较结果： 处理因素
非处理因素 非处理因素
ppt课件.
处理效应 + 处理效应
非处理效应 非处理效应
15
对照的形式
(一)空白对照 (二)实验对照 (三)标准对照 (四)自身对照 (五) 相互对照
ppt课件.
16
对照的形式
ppt课件.
3
根据观察者是否主动施加干预而分为实验 与调查两类：
• 实验、试验（Experiment，trial）：指由 研究者主动地决定给予部分实验对象某种处 理，给予另部分对象某种对照处理的研究设 计形式，这种处理的分配常常是随机的。
• 调查(Survey)：指对特定对象群体进行调查 ，影响被调查者的因素是客观存在的，研究 者只能被动地观察和如实记录。
ppt课件.
22
均衡的原则
方案二：
甲幼儿园（100人） 服ADI（50人） 不服ADI（50人）
乙幼儿园（100人） 服ADI（50人） 不服ADI（50人）
ppt课件.
23
三、随机的原则
在实验中，许多混杂因素是没办法完 全达到均衡的，而且许多因素事先无法预 知会影响实验结果，也就未能在设计时加 以控制。这些因素在组间的均衡就依赖于 随机化来保障。
ppt课件.
32
分层抽样的优点：
A：抽样误差小于前三种，样本的代表性好 B：便于对不同层采用不同的抽样方法 C：便于对各层独立进行分析
ppt课件.
33
在实际调查研究中常常将两种或几种 抽样方法结合起来使用。
各抽样方法的抽样误差一般是：整群 抽样单纯随机抽样系统抽样分层抽样
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
医学研究设计与数据统计学分析ppt课件
调查研究步骤 设计思路
调查（研究）项目
分析表（指标）
回答
研究目的
研究设计的重要性
进行一项科研课题如同造一座大桥、一座大厦。如
果大厦事先没有良好的设计就会倒塌，同样科研课 题事先没有良好的设计就会失败。
科研设计如同建筑设计一样举足轻重。 研究设计的好坏，直接关系到研究结果的可靠信， 任何设计上的缺陷，都不能期望事后弥补。
可通过下述方式进行评价： 和国内外既往的研究结果比较
和国内外同期的研究结果比较 从相关学科中寻找支持和不支持该结论的证据
实际应用（三）：如何撰写论文的讨论部分？ 参考提纲
应用（二）：如何呈现统计学分析结果？
文字、统计表和统计图相结合
2 统计量和概率为斜体：t，F，P<0.05； 不是 x 2
统计表一般为三线表 统计图、表的标注要清楚
两组有显著差异
×
两组差异有显著性（或有统计学意义）。
关联有显著性（或有统计学意义）。
讨论（四）：如何解释数据统计学 分析结果？
混杂偏倚
可靠性（信度） 如何评价？
八、 数据资料的整理和统计学分析
① 录入前的核对 ② 录入计算机，建立数据库（database） ③ 录入后的核对和整理 ☉逻辑核对（logic checking） ☉数据的编码（coding）和转换（transform） ☉建立新变量（new variable）
资料整理和数据统计分析
理性概括
研究设计与数据统计学分析
What to do？做什么？ （选题） Why to do？为什么做？ How to do？怎么做？（设计）
Study design
《医学统计学》完整课件-超级经典
总结词
线性回归分析
方差分析及其拓展
方差分析是一种统计假设检验方法，通过将数据的变异分解为组间变异和组内变异，来比较不同组之间的差异是否显著。
总结词
方差分析是医学统计学中常用的方法之一，用于比较不同组之间的差异是否显著。该方法的基本思想是将数据的变异分解为组间变异和组内变异，并比较组间变异的大小。通过方差分析，可以判断不同组之间的差异是否具有统计学意义，从而为医学研究和临床实践提供重要参考。
数据的基本概率与抽样分布
03
医学统计学应用
VS
线性回归是一种预测和分析工具，通过研究因变量和自变量之间的关系，建立回归模型，并对未知的自变量进行预测。
详细描述
线性回归分析是医学统计学中常用的方法之一，用于研究一种或多种自变量与因变量之间的定量关系。通过最小二乘法等回归分析技术，可以得出自变量和因变量之间的回归模型，并计算出各自的系数。根据回归模型，可以对未知的自变量进行预测，从而为医学研究和实04
医学统计学案例分析与实践
案例一
医学统计学案例分析
案例二
案例三
案例四
实践四
医学论文中统计分析方法的合理选择与评价
医学统计学实践
实践一
医学论文中常用的统计分析方法
实践二
医学论文中数据的收集与整理
实践三
医学论文中如何应用表格和图表
THANK YOU.
谢谢您的观看
2023
《医学统计学》完整课件-超级经典
contents
目录
医学统计学基本概念与术语医学统计学基础医学统计学应用医学统计学案例分析与实践
01
医学统计学基本概念与术语
医学统计学的定义
医学统计学是运用数理统计学的原理和方法，研究医学现象和问题的一门学科。
线性回归分析
方差分析及其拓展
方差分析是一种统计假设检验方法，通过将数据的变异分解为组间变异和组内变异，来比较不同组之间的差异是否显著。
总结词
方差分析是医学统计学中常用的方法之一，用于比较不同组之间的差异是否显著。该方法的基本思想是将数据的变异分解为组间变异和组内变异，并比较组间变异的大小。通过方差分析，可以判断不同组之间的差异是否具有统计学意义，从而为医学研究和临床实践提供重要参考。
数据的基本概率与抽样分布
03
医学统计学应用
VS
线性回归是一种预测和分析工具，通过研究因变量和自变量之间的关系，建立回归模型，并对未知的自变量进行预测。
详细描述
线性回归分析是医学统计学中常用的方法之一，用于研究一种或多种自变量与因变量之间的定量关系。通过最小二乘法等回归分析技术，可以得出自变量和因变量之间的回归模型，并计算出各自的系数。根据回归模型，可以对未知的自变量进行预测，从而为医学研究和实04
医学统计学案例分析与实践
案例一
医学统计学案例分析
案例二
案例三
案例四
实践四
医学论文中统计分析方法的合理选择与评价
医学统计学实践
实践一
医学论文中常用的统计分析方法
实践二
医学论文中数据的收集与整理
实践三
医学论文中如何应用表格和图表
THANK YOU.
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2023
《医学统计学》完整课件-超级经典
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目录
医学统计学基本概念与术语医学统计学基础医学统计学应用医学统计学案例分析与实践
01
医学统计学基本概念与术语
医学统计学的定义
医学统计学是运用数理统计学的原理和方法，研究医学现象和问题的一门学科。
第四章 医学统计课件完整版_PPT幻灯片
数量特征及其分布规律，才是最终的研究目的。
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、定性资料和等级资料三大类。
一、定量资料
❖ 定量资料（quantitative data） 亦称计量资料 （measurement 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）等为数值变量，其组 成的资料为定量资料。
统计分析包括以下两大内容：
1.统计描述(descriptive statistics) 将计算出 的统计指标与统计表、统计图相结合，全面描述 资料的数量特征及分布规律。
2.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பைடு நூலகம்体的
二、总体与样本
样本（sample）:是从总体中随机抽取的部分 观察单位变量值的集合。样本的例数称为样本 含量（sample size）。 注意： 1。总体是相对的，总体的大小是根据研究目 的而确定的。 2。样本应有代表性，即应该随机抽样并有足 够的样本含量。
三、整理资料
整理资料（sorting data）的目的就是将搜集到的原始资 料进行反复核对和认真检查，纠正错误，分类汇总，使其 系统化、条理化，便于进一步的计算和分析。整理资料的 过程如下：
1.审核：认真检查核对，保证资料的准确性和完整性。
2.分组：归纳分组，分组方法有两种：
①质量分组，即将观察单位按其类别或属性分组，如按性 别、职业、阳性和阴性等分组。
二、定性资料
❖ 定性资料（qualitative data） 亦称计数资料 （ enumeration data ） 或 分 类 资 料 （ categorical 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，所得的资料称定性资料。
医学统计学的基本概念PPT医学课件
2024/1/28
22
基本概念之三：总体和个体
总体 Population：根据研究目的所确定的 同质观察单位的全体；分为有限总体和无 限总体。
个体 Individual：是构成总体的最基本观察 单位。
样本Sample：是从总体中按照一定的目的 随机抽取的一部分个体。为什么要抽样？
样本含量Sample Size：样本中包含的个体 个数。
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35
3．等级资料（半定量资料） (ranked data)
将观察单位按某种属性或某个标志分 组，得到各组的观察单位数，但各组之间 具等级顺序。如某病住院病人的治疗结果， 按显效、有效、改善、无效分组，又如测 定某项血清反应的 -、+、++、+++人数。
等级间只有顺序上的差别而无数值的大小，故等级之间是不能度量。
f
m n
A发生的试验次数 试验总次数
称为事件A在这n次试验中出现的频率
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27
基本概念之六：频率和概率
抛硬币试验在频率的统计学定义上的诠释
试验者 XXX Buffon K.Pe现“正面”次 数
20
12
频率 0.6000
4040
2048
0.5069
变异的两个方面： 不同观察单位（个体）间的差别 同一个体在不同阶段的差别（重复测量）
2024/1/28
20
变异示例
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发热者体温波动 正常人体温波动
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基本概念之二：变异
同质个体间的差异 结果是随机的，不可预测的 一种或多种不可控因素(已知的或未知的)
作用下的综合表现 个体变异是普遍存在的 个体变异是有规律的 没有个体变异，就没有统计学!
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统计设计：包括对资料收集、整理和分析全过程总的统计设
想和科学安排。可节省人力、物力和时间；可控制实验误差； 可提高实验效率。
科研设计是实验观察过程的依据，是对数据处理的前提， 也是提高科研成果质量的一个重要保证。
调查研究(survey，observational study)
医学科研
实验研究(experimental study)
查对象重复测量结果的一致程度，又称为精密度或 可靠性。
可接受性(acceptability)：被访者对调查表的
接受程度(内容、时间）。ppt课件.
11
问 卷 评 价
2020/8/13
调查问卷的评价
效度 信度
表面效度 *区分效度 内容效度 *标准关联效度 结构效度
重测信度 内部信度 测评者间一致性
ppt课件. 公共卫生学院 医学统计与流行病学系
实验效应（outcome)
结局指标（measurement) 主观 客观
精确（准确度，精确度） 灵敏（sensitive)
ppt课件.
9
调查设计是统计研究设计的很重要组 成部分,是医学科学研究重要手段,它的主 要特点：
1) 研究过程中没有人为施加干预措施,而 是客观地观察记录的某些现象的现状的相 关特征.这里的研究因素是客观存在的;
(一)空白对照（略）： 对照组不加任何处理因素。
例： 实验组儿童接种疫苗， 对照组儿童不接种疫苗。
特点：
简单易行，但容易引起心理差异，从而影响实验效应的 测定。
ppt课件.
17
对照的形式
(二)实验对照（略）： 施加基础实验条件（非处理因素）。
例：
赖氨酸面包+非处理因素→赖氨酸效应 + 面包效应+非处理因素效应
ppt课件.
3
根据观察者是否主动施加干预而分为实验 与调查两类：
• 实验、试验（Experiment，trial）：指由 研究者主动地决定给予部分实验对象某种处 理，给予另部分对象某种对照处理的研究设 计形式，这种处理的分配常常是随机的。
• 调查(Survey)：指对特定对象群体进行调查 ，影响被调查者的因素是客观存在的，研究 者只能被动地观察和如实记录。
医学研究的统计学 设计
ppt课件.
1
目的和要求
1.掌握医学研究设计的原则、要素 2.掌握常用的随机概率抽样方法及其应用 3.掌握调查表的制定与评价 4.掌握样本含量的估计及其影响因素 5.熟悉调查设计的基本步骤、常用的调查方法 6.了解调查研究的分类
ppt课件.
2
统计工作有四个基本步骤:
统计设计、收集资料、整理和分析资料。
均衡性越好越能显示出处理因素的作用，消 除非处理因素对结果的影响。
ppt课件.
21
均衡的原则
例：试用ADI药物预防肠道传染病的效果 观察设计。
方案一： 甲幼儿园(100人) 服ADI，肠道传染病↓ 乙幼儿园(100人) 不服ADI，肠道传染病↑
分析：甲乙幼儿园的非处理因素（食堂卫生条件、儿童 卫生习惯）如不相同，则不均衡。
2) 有些混杂因素不能通过随机分组的方法 来平衡,如拟了解和比较甲、乙两地环境条 件对食管癌死亡率水平的影响。
将具有这些特点的研究统称为调查研究。
ppt课件.
10
调查调问查问卷卷的的评评价价
效度（validity)：是指问卷所能反映调查对象真
实情况的程度，又称为准确度或真实性。
信度(reliability)：是指在相同条件下对同一调
(四)自身对照：在同一受试对象上进行。 特点：简单易行，使用广泛。但若试验前
后某些环境或自身因素发生改变，并且会影 响试验结果，就难以说明问题。
(五) 相互对照 ：几个实验组互相对照。 例：比较几种药物治疗同一疾病的疗效。
ppt课件.
20
二、均衡的原则
指实验组与对照组的非处理因素均衡一致。 即对照组除了处理因素外，其它条件应与实验组 完全一致和基本一致，即所谓保持实验条件的均 衡或齐同原则(balance)。
ppt课件.
22
均衡的原则
方案二：
甲幼儿园（100人） 服ADI（50人） 不服ADI（50人）
乙幼儿园（100人） 服ADI（50人） 不服ADI（50人）
ppt课件.
23
三、随机的原则
在实验中，许多混杂因素是没办法完 全达到均衡的，而且许多因素事先无法预 知会影响实验结果，也就未能在设计时加 以控制。这些因素在组间的均衡就依赖于 随机化来保障。
12 12
对照的形式
(一)空白对照 (二)实验对照 (三)标准对照 (四)自身对照 (五) 相互对照
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13
医学研究设计的四原则
(一)对照
(二)均衡
(三)随机
(四)重复
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14
一、对照的原则
有比较才有鉴别。
对照的意义 ：
①指设立对照组以排除非处理因素而显示出处理的效应。
例: 老年性慢性支气管炎
处理因素
处理效应
ppt课件.
7
实验实设验设计计三三要要素素
处理因素（treatment)
人为控制的，根据研究目的施加于研究
对象的外界干预，是主要的研究因素。 多水平 标准化（药物的性质、成分、批号、剂型、
剂量、用法）
非研究因素（用对照、随机等方法加以控制）
协变量
混杂变量
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8
实验实设验设计计三三要要素素
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4
研究假说 （Hypothesis)
对研究的现象或规律做出假定性的说明或推断。
形成假说的方法：
1. 2. 3. 4. 5.
求同法 差异法 共变法 类推法 剩余法
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5
实验设计三要素
研究对象（实验单位）
处理因素 实验效应
ppt课件.
6
实验设计三要素
研究对象
人（试验，trial） 动物(实验， experiment), 器官，组织 有明确的纳入标准和排除标准
面包+非处理因素→
面包效应+非处理因素效应
赖氨酸
赖氨酸效应
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18
对照的形式
(三)标准对照： 以现有的标准或正常值作对照。
例 ①某种新的方法能否代替传统方法的研究； ②某病患者与正常人同一项生理、生化指标对照等。
注意：实验条件应一致 。 标准组应能代表当时疗法的水平。
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19
对照的形式
气候转暖,自然缓解 药物治疗
②消除和减少实验误差 。
处理组： 处理因素 + 对照组： 比较结果： 处理因素
非处理因素 非处理因素
ppt课件.
处理效应 + 处理效应
非处理效应 非处理效应
15
对照的形式
(一)空白对照 (二)实验对照 (三)标准对照 (四)自身对照 (五) 相互对照
ppt课件.ห้องสมุดไป่ตู้
16
对照的形式
想和科学安排。可节省人力、物力和时间；可控制实验误差； 可提高实验效率。
科研设计是实验观察过程的依据，是对数据处理的前提， 也是提高科研成果质量的一个重要保证。
调查研究(survey，observational study)
医学科研
实验研究(experimental study)
查对象重复测量结果的一致程度，又称为精密度或 可靠性。
可接受性(acceptability)：被访者对调查表的
接受程度(内容、时间）。ppt课件.
11
问 卷 评 价
2020/8/13
调查问卷的评价
效度 信度
表面效度 *区分效度 内容效度 *标准关联效度 结构效度
重测信度 内部信度 测评者间一致性
ppt课件. 公共卫生学院 医学统计与流行病学系
实验效应（outcome)
结局指标（measurement) 主观 客观
精确（准确度，精确度） 灵敏（sensitive)
ppt课件.
9
调查设计是统计研究设计的很重要组 成部分,是医学科学研究重要手段,它的主 要特点：
1) 研究过程中没有人为施加干预措施,而 是客观地观察记录的某些现象的现状的相 关特征.这里的研究因素是客观存在的;
(一)空白对照（略）： 对照组不加任何处理因素。
例： 实验组儿童接种疫苗， 对照组儿童不接种疫苗。
特点：
简单易行，但容易引起心理差异，从而影响实验效应的 测定。
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对照的形式
(二)实验对照（略）： 施加基础实验条件（非处理因素）。
例：
赖氨酸面包+非处理因素→赖氨酸效应 + 面包效应+非处理因素效应
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3
根据观察者是否主动施加干预而分为实验 与调查两类：
• 实验、试验（Experiment，trial）：指由 研究者主动地决定给予部分实验对象某种处 理，给予另部分对象某种对照处理的研究设 计形式，这种处理的分配常常是随机的。
• 调查(Survey)：指对特定对象群体进行调查 ，影响被调查者的因素是客观存在的，研究 者只能被动地观察和如实记录。
医学研究的统计学 设计
ppt课件.
1
目的和要求
1.掌握医学研究设计的原则、要素 2.掌握常用的随机概率抽样方法及其应用 3.掌握调查表的制定与评价 4.掌握样本含量的估计及其影响因素 5.熟悉调查设计的基本步骤、常用的调查方法 6.了解调查研究的分类
ppt课件.
2
统计工作有四个基本步骤:
统计设计、收集资料、整理和分析资料。
均衡性越好越能显示出处理因素的作用，消 除非处理因素对结果的影响。
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21
均衡的原则
例：试用ADI药物预防肠道传染病的效果 观察设计。
方案一： 甲幼儿园(100人) 服ADI，肠道传染病↓ 乙幼儿园(100人) 不服ADI，肠道传染病↑
分析：甲乙幼儿园的非处理因素（食堂卫生条件、儿童 卫生习惯）如不相同，则不均衡。
2) 有些混杂因素不能通过随机分组的方法 来平衡,如拟了解和比较甲、乙两地环境条 件对食管癌死亡率水平的影响。
将具有这些特点的研究统称为调查研究。
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10
调查调问查问卷卷的的评评价价
效度（validity)：是指问卷所能反映调查对象真
实情况的程度，又称为准确度或真实性。
信度(reliability)：是指在相同条件下对同一调
(四)自身对照：在同一受试对象上进行。 特点：简单易行，使用广泛。但若试验前
后某些环境或自身因素发生改变，并且会影 响试验结果，就难以说明问题。
(五) 相互对照 ：几个实验组互相对照。 例：比较几种药物治疗同一疾病的疗效。
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20
二、均衡的原则
指实验组与对照组的非处理因素均衡一致。 即对照组除了处理因素外，其它条件应与实验组 完全一致和基本一致，即所谓保持实验条件的均 衡或齐同原则(balance)。
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22
均衡的原则
方案二：
甲幼儿园（100人） 服ADI（50人） 不服ADI（50人）
乙幼儿园（100人） 服ADI（50人） 不服ADI（50人）
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三、随机的原则
在实验中，许多混杂因素是没办法完 全达到均衡的，而且许多因素事先无法预 知会影响实验结果，也就未能在设计时加 以控制。这些因素在组间的均衡就依赖于 随机化来保障。
12 12
对照的形式
(一)空白对照 (二)实验对照 (三)标准对照 (四)自身对照 (五) 相互对照
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医学研究设计的四原则
(一)对照
(二)均衡
(三)随机
(四)重复
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14
一、对照的原则
有比较才有鉴别。
对照的意义 ：
①指设立对照组以排除非处理因素而显示出处理的效应。
例: 老年性慢性支气管炎
处理因素
处理效应
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7
实验实设验设计计三三要要素素
处理因素（treatment)
人为控制的，根据研究目的施加于研究
对象的外界干预，是主要的研究因素。 多水平 标准化（药物的性质、成分、批号、剂型、
剂量、用法）
非研究因素（用对照、随机等方法加以控制）
协变量
混杂变量
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8
实验实设验设计计三三要要素素
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4
研究假说 （Hypothesis)
对研究的现象或规律做出假定性的说明或推断。
形成假说的方法：
1. 2. 3. 4. 5.
求同法 差异法 共变法 类推法 剩余法
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5
实验设计三要素
研究对象（实验单位）
处理因素 实验效应
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6
实验设计三要素
研究对象
人（试验，trial） 动物(实验， experiment), 器官，组织 有明确的纳入标准和排除标准
面包+非处理因素→
面包效应+非处理因素效应
赖氨酸
赖氨酸效应
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18
对照的形式
(三)标准对照： 以现有的标准或正常值作对照。
例 ①某种新的方法能否代替传统方法的研究； ②某病患者与正常人同一项生理、生化指标对照等。
注意：实验条件应一致 。 标准组应能代表当时疗法的水平。
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19
对照的形式
气候转暖,自然缓解 药物治疗
②消除和减少实验误差 。
处理组： 处理因素 + 对照组： 比较结果： 处理因素
非处理因素 非处理因素
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处理效应 + 处理效应
非处理效应 非处理效应
15
对照的形式
(一)空白对照 (二)实验对照 (三)标准对照 (四)自身对照 (五) 相互对照
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16
对照的形式