卫生统计学第八版第六章统计推断 PPT
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
《卫生统计学》教学课件
假设检验
单样本t检验
介绍单样本t检验的原理、方法和应用实 例。
A 假设检验的基本思想
阐述假设检验的原理、步骤和注意 事项。
B
C
D
方差分析
阐述方差分析的基本原理、方法和应用实 例，包括单因素和多因素方差分析。
两样本t检验
详细解释两样本t检验的原理、方法和应 用实例，包括独立样本和配对样本的t检 验。
推断性统计在卫生领域的应用
01
假设检验
在卫生研究中，经常需要比较两组或多组数据的差异是否具有统计学意
义。通过假设检验，可以对研究假设进估计
利用样本数据对总体参数进行估计时，置信区间可以提供估计的精确度
和可信度。在卫生研究中，置信区间常用于估计发病率、死亡率等指标
随机区组设计 将实验对象按某种特征（如性别、年龄等）分成若干区组， 然后在每个区组内随机分配处理组，适用于存在明显个体 差异或需要控制某些非处理因素的情况。
析因设计 研究多个因素对实验结果的影响，通过全面组合各因素的 不同水平进行实验，适用于探索多因素交互作用的情况。
实验数据的分析
描述性统计分析 对数据进行整理、概括和描述，包括数 据的集中趋势、离散程度和分布形态等。
方差分析
比较不同处理组间的均数差异是否有 统计学意义，适用于完全随机设计和
随机区组设计的数据分析。
推断性统计分析 通过样本数据推断总体特征，包括参 数估计和假设检验等方法。
回归分析 探讨自变量和因变量之间的数量关系， 建立回归方程并进行预测和控制。
06
卫生统计应用实例
描述性统计在卫生领域的应用
1 2 3
卫生统计学的研究方法
描述性研究
通过收集和整理数据，用统计指标和 图表描述人群健康现象的数量特征和 分布规律。
卫生统计学课件
卫生统计学课件卫生统计学是卫生学中的一个重要分支，它通过收集、整理和分析卫生相关数据来评估人群的健康状况和卫生问题。
本课件将介绍卫生统计学的基本概念、常用方法以及其在卫生管理和政策制定中的应用。
一、引言卫生统计学是一门研究人群健康状况的学科，它通过利用统计学原理和方法，从量化的角度揭示人群的健康问题。
卫生统计学对于卫生决策者和公共卫生从业人员来说，具有重要的指导作用。
二、卫生统计学的基本概念1. 数据类型和数据源在卫生统计学中，常见的数据类型包括人口统计数据、健康状况数据、卫生服务数据等。
这些数据可以来自于统计局、卫生部门、医疗机构等各种数据源。
2. 数据的收集和整理数据的收集与整理是卫生统计学中的前提工作，它包括问卷调查、实地观察、临床记录等方法，旨在获取准确、全面的数据。
3. 数据的质量控制在数据收集过程中，保证数据的质量是至关重要的。
卫生统计学采用多种方法，如训练调查员、制定标准操作程序等来保证数据的准确性和可靠性。
三、卫生统计学的常用方法1. 描述统计学描述统计学是对收集的数据进行整理、汇总和描述的方法。
常用的描述统计学方法包括频率分布、平均数、方差等，它们可以用来描述人群的健康状况及其变化趋势。
2. 推断统计学推断统计学是通过对样本数据的分析推断出总体特征的方法。
常用的推断统计学方法包括假设检验、置信区间估计等，它们可以用来对人群的特征进行推断。
3. 相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关分析方法包括相关系数、回归分析等，它们可以用来探索不同因素对人群健康状况的影响。
四、卫生统计学在卫生管理中的应用1. 疾病监测与预警卫生统计学可以通过对疾病的监测，及时掌握疾病的发病情况和分布特征，为制定针对性的卫生防控策略提供科学依据。
2. 卫生政策制定卫生统计学可以提供人群健康状况和卫生问题的数据支持，帮助决策者制定合理有效的卫生政策，优化资源配置，提升卫生服务质量。
3. 卫生服务评价卫生统计学可以通过对卫生服务数据的分析，评价卫生服务的质量与效果，为改进卫生服务提供参考意见。
卫生统计学课件_第六章_假设检验
公式：t
自由度：对子数 - 1
适用条件：两组配对计量资料。 例题：p. 34, 例8
三、两个小样本均数比较的 t 检验
▲目的：由两个样本均数的差别推断两样本
所代表的总体均数间有无差别。 ▲计算公式及意义： t 统计量： 自由度：n1 + n2 –2
18
▲ 适用条件：
（1）已知/可计算两个样本均数及它们的标准差 ；
38
(2）当不能拒绝
II 类错误的概率 β 值的两个规律：
1. 当样本量一定时, α 愈小, 则 β 愈大，反之…; 2.当 α 一定时, 样本量增加, β 减少.
39
4. 正确理解P值的意义， P值很小时“拒绝H0 ”，P值的
大小不要误解为总体参数间差异的大小； 拒绝H0 只是说 差异不为零。 统计学中的差异显著或不显著，和日常生活中所说的差 异大小概念不同. （不仅区别于均数差异的大小，还区别 于均数变异的大小)
统计推断
用样本信息推论总体特征的过程。
包括：
参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计
指标量，对总体统计指标量进行估计。
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差
别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
第一节
▲显著性检验;
假设检验
▲科研数据处理的重要工具;
▲某事发生了：
是由于碰巧？还是由于必然的原 因？统计学家运用显著性检验来 处理这类问题。
45
41
是非判断： （ ）1．标准误是一种特殊的标准差，其 表示抽样误差的大小。 （ ）2．N一定时，测量值的离散程度越 小，用样本均数估计总体均数的抽样误差 就越小。 （ ）3．假设检验的目的是要判断两个样 本均数的差别有多大。
卫生统计学第六章方差分析详解演示文稿
三、方差分析的基本思想： 总变异可分解为组间变异和组内变异两个部
分，相应的总自由度也分解为组间自由度和 组内自由度。如果各样本均数来自同一总体， 即各组之间无差别，则组间变异和组内变异 均只反映随机误差，这时若计算组间均方与 组内均方的比值，F＝MS组间/MS组内，应接 近1。反之，若各样本均数不是来自同一总 体，组间变异较大，F值将明显大于1。要大 到多大程度才有统计学意义？
第七页，共37页。
基本思想：根据资料变异的不同来源，将全 部观察值总的离均差平方和和自由度分解为 两个或多个部分，除随机误差外，其余每个 部分的变异可由某个因素的作用(或某几个因 素的交互作用)加以解释，如各组均数间的变 异SS组间，可由处理因素的作用加以解释， 通过比较不同变异来源的均方，用F分布作 出统计推断，从而了解该因素对观察指标有 无影响。
中1指分子均方的自由度， 2为分母均方的 自由度。F=11.164>F0.01(3,16)=5.29，故 P<0.01。认为四组均数间差别有高度统计学 意义
第十三页，共37页。
各组样本含量相等和各组样本含量不等时， 计算的基本方法完全一样，只是在计算l组间 时有所不同，相等时将ni直接用n计算即可。
4、求l日期 5、求l防护服 6、求l误差 7、自由度：总格子数减1为总变异自由度，
第十五页，共37页。
2、此外，同一受试对象不同时间点上的观 察，或同一样本给予不同处理的比较，亦当 作随机区组设计进行分析。
3、由于区组内个体特征比较一致，减少了 个体间变异对结果的影响，统计效率高，易 检出组间的差别。
4、用两因素方差分析two-way ANOVA，两 因素指研究因素和区组因素。研究因素有k 个水平，共n个区组。
4、三种变异的关系
卫生统计学课件
卫生统计学课件一、介绍卫生统计学课件作为医学学科的重要部分，是为了适应当前卫生事业发展需求，帮助学生及卫生从业人员深入理解并掌握卫生统计学的相关概念和方法而制作的。
本课件旨在通过系统阐述卫生统计学的基本原理、方法和技术应用，帮助学习者提高公共卫生数据收集、整理、分析和解读的能力，为科学决策提供坚实的数据支持。
卫生统计学是应用统计学的一个分支，它研究如何收集、整理和分析与健康相关的数据，并通过数据来探索公共卫生现象的内在规律，解决卫生健康领域的实际问题。
在大数据时代背景下，卫生统计学发挥着越来越重要的作用，不仅涉及疾病预防控制、健康教育等领域的数据分析和处理，还在医疗卫生政策的制定和实施过程中扮演着重要角色。
通过学习卫生统计学课件，学员不仅能够理解基本的统计原理和方法，还能够熟悉各种现代统计软件和工具的应用，提升解决实际问题的能力。
课件内容既注重理论知识的阐述，又注重实践技能的训练，使学员能够在理论与实践的结合中全面把握卫生统计学的核心要素和应用价值。
在现代医学领域中，卫生统计学已经成为了不可或缺的一门学科。
对于从事公共卫生事业的人士来说，掌握卫生统计学的基本原理和方法尤为重要。
随着医学科技的进步和全球健康挑战的不断涌现，卫生统计学的重要性和应用前景日益凸显。
本课件的制定不仅是为了满足当前医学教育的需求，更是为了应对未来公共卫生事业发展中所面临的挑战。
通过学习卫生统计学课件，学员将为个人职业发展打下坚实的基础。
1. 卫生统计学的定义与重要性卫生统计学是应用统计学的一个分支，主要研究如何有效地收集、整理、分析和解释与健康相关的数据，以及应用统计方法对这些数据进行分析，为卫生决策提供科学依据。
它不仅涵盖了基本的统计理论和知识，更强调了在实际公共卫生工作中的实践应用。
在卫生统计学的研究范畴中，数据质量、统计模型的构建与应用、流行病学调查等都与提升公众健康水平密切相关。
卫生统计学在医学研究和实践中起着至关重要的作用。
(医学课件)医学统计学-计量资料的统计推断
医学课件：医学统计学-计量资料的统计推断contents •引言•描述性统计学•推断性统计学•高级推断性统计学•医学研究中的统计学应用•医学统计学在实践中的困境与对策目录01引言1课程背景23医学统计学是医学科研和临床实践中的重要工具医学研究中产生大量的计量资料，需要对这些数据进行统计分析医学统计学在预防、诊断和治疗方面有着广泛的应用统计学在医学中的应用流行病学调查和疾病预防医学图像分析和诊断临床试验设计和数据分析临床决策和循证医学对样本数据的分布特征进行描述和解释通过数据挖掘发现潜在的规律和影响因素提供科学依据以制定合理的诊疗方案和防控措施利用样本信息对总体特征进行估计和推断计量资料统计推断的目的和重要性02描述性统计学按数据性质分定量数据和定性数据。
定量数据可再分为连续型和离散型；定性数据可再分为无序和有序。
按数据来源分来自总体或样本的数据；有序或无序的数据。
数据的类型与特点集中趋势数值数据资料围绕某一中心值上下波动，用来描述集中趋势的指标有算数均数、几何均数和中位数等。
离散趋势用全距、四分位数间距、方差、标准差等指标来表示数值变量的波动范围。
数据的集中趋势和离散趋势描述一组数据的分布形态，若偏度为正，则数据向右偏，反之向左偏。
偏度可通过计算偏度系数来衡量。
偏态描述一组数据的分布形态，若峰态为正，则数据分布比正态分布更陡峭，反之更扁平。
峰态可通过计算峰态系数来衡量。
峰态数据分布的偏态和峰态03推断性统计学1 t检验23t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
定义主要用于样本含量较小，总体标准差未知的正态分布资料。
用途单样本t检验、配对t检验和两样本t检验。
分类03原理方差分析的基本原理是将多组数据的方差齐性检验，通过方差分析将多组间的差异分解为组间和组内两部分。
01定义方差分析是通过计算各样本组数据的方差，比较各组之间的差异是否显著的一种统计分析方法。
02用途用于多组数据的比较，判断各组数据是否有统计学意义上的差异。
医学统计学课件：分类资料的统计推断
n 较大时，正态近似法
p
u
n 较小时，直接计算概率法
p (1 )
n
6.3 两样本率的比较
➢目的: 推断两总体率是否不等 ➢两样本率比较的u 检验(u test)
➢两样本率比较的2检验 (chi-square test)
两样本率的比较的u 检验
– 正态近似法
当n1, n2均较大，p1, p2, (1-p1), (1-p2)均不太小， 如n1p1, n2p2, n1(1-p1), n2(1-p2)均大于5时，可用u 检验。
例6.1
• 有人调查29名非吸毒妇女，出狱时有1名HIV阳 性，试问HIV阳性率的95%的可信区间是多少？
• 本例 n=29，X=1，查附表7得0.1~17.8，即该HIV 阳性率的95%的可信区间为：0.1%~17.8%。
总体率的区间估计 (二)
正态近似法
– n足够大，p与1-p不太小，如np>5和n(1பைடு நூலகம்p)>5 样本率p的抽样分布近似正态分布。
衡量理论数与实际数的差别
2 ( A T )2
T
2 43 40.362 10 12.642 40 42.642 16 13.362 1.41
40.36
12.64
42.64
13.36
第四步：确定 P 值，下结论
表 四格表资料的基本形式
χt检2验检验
率的抽样误差
• 由于总体中个体变异的存在，在抽样过 程中产生的样本率与总体率的差异或样 本率间的差异 ，称为率的抽样误差。
率的标准误(SE of Rate)
• 率的抽样误差大小的衡量指标
1
p
n
p1 p
sp
《卫生统计学》课件
健康状况评价的统计方法
总结词
健康状况评价的统计方法包括描述性统计、推论性统 计和多元统计分析等，用于描述和解释健康数据。
详细描述
描述性统计是健康状况评价的基础，主要包括数据的 收集、整理、描述和呈现。推论性统计则是在描述性 统计的基础上，利用样本数据推断总体特征和变化趋 势。多元统计分析则可以处理多个变量之间的关系， 深入挖掘数据背后的规律和联系。这些统计方法在评 价健康状况时相互补充，为理解和解释健康数据提供 有力支持。
通过健康调查数据的统计分析，了解人群健康状 况，评价干预措施效果。
医学研究与实践
在医学研究和实践工作中，卫生统计学方法的应 用可以提高研究质量和数据可靠性。
卫生统计学的发展历程
基础阶段
20世纪初，数理统计学的发展为卫生统计学奠定了基础。
应用阶段
二战后，随着计算机技术的发展和流行病学数据的积累，卫生统 计学在公共卫生领域得到广泛应用。
可能性。
生存率的估计与比较
估计方法
乘积极限法、寿命表法、Kaplan-Meier法等。
比较方法
log-rank检验、Tarone-Ware检验、Breslow检验等。
Cox比例风险模型
模型建立
基于比例风险假设，将生存时间与协变量之间的关系 用比例风险函数来描述。
模型应用
用于分析多因素对生存时间的影响，预测不同个体在 不同条件下的生存概率。
03
描述性卫生统计学
频数与频率分布
频数
每个数据值出现的次数。
频率
频数与总数之比，用于描述数据分布特征。
相对频率
某一类别的频率与所有类别的总频率之比，用于 比较不同类别的分布情况。
图形表示方法
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第二节 假设检验（二Fra bibliotek基本步骤第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（三）假设检验与置信区间
第二节 假设检验
（三）假设检验与置信区间
置信区间(a)~(c)均不包含原假设 ，意 味着相应的差异具有统计学意义： (a)提示差异具有实际意义； (b)提示可能具有实际意义； (c)提示实际意义不大； 置信区间(d)与(e)均无统计学意义： (d)提示可能样本量不足； (e)属于可以接受零假设的情况。
第一节 置信区间的估计
x
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
统计推断
定义 统计推断是基于样本统计量对总体参数给出统计学结论
常用方法 置信区间估计和假设检验 注：为避免繁杂的计算而掩盖统计推断的基本逻辑和核心思想，本 章以总体方差已知的情形为例，叙述推断总体均数的过程
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
第二节 假设检验
第二节 假设检验
（一）基本思想
假设检验：假设是指我们对总体特征（如参数、分布）的 某种推测，进而用概率来判断样本数据所提供的信息和我 们对总体特征猜想的一致性，从而结合专业知识判断这一 猜想的正确性。
第二节 假设检验
（一）基本思想
例2 为了解某高校在校大学生2015年平均网上购物花费情况： 随机抽取该校500名大一和500名大四的学生，算得大一平均
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
来自同一总体的25次抽样及其95%置信区间
Cz
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
Cz
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
标准正态曲线下C与z’之间的关系
z 1.64 1.96 2.58
（1）小概率思想：小概率事件（一般指概率小于等于0.05）在一次实验中基本 上不会发生。 （2）反证法思想：先提出待检验的假设，如果样本信息不支持该假设，就拒绝 该假设。
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
估计值 - 假设检验值 Z 估计值的标准误
卫生统计学
第六章 统计推断
目录
01
第一节：置信区间估计
02
第二节：假设检验
03
第三节：检验效能与基于决策的推断
重点难点
※ 置信区间的含义与计算原理 ※ 置信度如何影响误差范围 ※ 样本量与置信区间的关系 ※ 假设检验的基本思想、基本步骤以及结果解释 ※ 检验效能的含义、计算方法 ※ 基于决策的推断中两类错误的含义 ※ 两类错误、检验水准及检验效能之间的关系
花费516元，大四平均花费642元，该校大一与大四学生平均网 上购物花费不同？
随机抽取该校500名男生和500名女生，女生平均花费为771元， 而男生平均花费则为478元，该校女生与男生平均网上购物花费 不同？
差异是否由抽样误差导致？
第二节 假设检验
（一）基本思想
以上两个例子的关键点： 1. 均试图回答两个总体均数是否存在差异，即两个总体均数差值是否等于0。 2. 用样本均数差值与假设总体均数相差0元（即两个总体均数没有差异）进行比较。 3. 用概率来表示比较的结果——小概率反证法思想
置信区间提供的信息
第二节 假设检验
（三）假设检验与置信区间
综上所述，置信区间与假设检验是相辅相成的，两者结 合起来，可以提供更为全面的统计推断信息。因此，研究论 文在报告假设检验结论的同时，需要报告相应的置信区间估 计结果。
第二节 假设检验
（四）假设检验的正确使用
1. 选择一个合适的检验水准。 2. 统计学意义并不意味着具有实际的专业意义。 3. 不要忽略无统计学意义的结果。 4. 统计推断并非对所有数据有效。 5. 谨慎追求统计学意义。
Cz
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
Cz
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
不同置信度下置信区间的比较
Cz
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
第一节 置信区间的估计
（三）置信区间与样本量
第一节 置信区间的估计
（四）注意事项
第一节 置信区间的估计
（四）注意事项
4. 统计分析无法拯救糟糕的数据。 5. 实际操作中的问题（如无应答与失访）会给抽样研究带来额外的误差，这些误差可能 比随机抽样误差大得多，并且研究结果中这些误差并不能被误差范围所反映。 6. 统计推断的概率是指该方法重复进行的正确频率，但并不知道某一次结果的正确性。
C 90% 95% 99%
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
例1 某大学开展了一个题为“大学生每月手机上网流量”的调查计划。在2015年的 调查中，随机抽取了600名学生进行调查，有532名应答，应答者的数据被视为一个 随机样本，不存在应答偏倚。手机每月平均上网流量为755M，中位数为196M，可 知该数据属于典型的偏态分布。虽然如此，由于该样本量较大，根据抽样分布知识， 该样本均数抽样分布也近似服从正态分布。假设总体方差为(1130 M)2现根据样本数 据计算该大学所有大学生每月手机上网流量平均值的95%置信区间。
第三节 检验效能与基于决策的推断
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
例3 为研究6个月的运动项目是否能够增加年轻 女性的总骨矿含量(total body bone mineral content， TBBMC)的问题。基于前期研究结果，某研究组 假设在为期六个月的锻炼中年轻女性TBBMC改 变百分比的标准差为2(%)。并且，专业上认为 TBBMC增加1(%)才有实际意义，故希望有一个 较高的概率能够探测到1(%)这个变化。那么对于 该项研究，25例样本的检验效能是多少？
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
第三节 检验效能与基于决策的推断
（二）基于决策的推断与两类错误
第三节 检验效能与基于决策的推断
（二）基于决策的推断与两类错误
基于样本的决定
接受 H1 接受 H0
决策推断的两类错误