医学统计的基本概念和基本步骤
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。
医学统计学绪论
绪论
第一章
一、重ห้องสมุดไป่ตู้内容
一、重点内容
医学统计学的定义 统计工作的基本步骤 统计资料的变量类型 统计学中的几个基本概念
医学统计学的定义 医学统计学（medical statistics）是运用概率论和数理统计的基本原理
和方法，结合医学实践，研究医疗卫生领域中资料的收集、整理和分析 的一门应用科学。
的影响因素相同或基本相同。 变异（variation）：是指同质观察单位个体间某项指标数值上存在的
差异。
总体（population）：是根据研究目的所确定的同质观察单位某项变 量值的集合。
样本（sample）：是根据随机性原则从总体中抽取出部分具有代表性 的观察单位某项指标变量值的集合。
参数（parameter）：就是用来描述总体特征的统计指标，一般是未 知的常数。
随机误差（random error）：受偶然因素的影响，对同一对象的多次 测量结果不完全一致。
抽样误差（sampling error）：是指在抽样过程中所产生的样本统计量 与总体参数或样本同一统计量之间的差异。
概率（probability）：是描述随机事件发生可能性大小的数值。 频率（frequency）：是在相同的条件下进行了n次试验，在这n次试 验中事件A发生的次数m称为事件A发生的频数，其比值m/n称为事件A 发生的频率，记为fn(A)=m/n。
第一章
二、疑难知识点
二、疑难知识点
资料类型的判断 三种误差的区分 参数与统计量的区分 小概率事件的认识
第一章
三、常考知识点
三、常考知识点
统计工作的基本步骤 统计资料类型的判别 总体与样本的概念 统计分析的内容 统计推断的内容
第一章
医学统计学考试(详细)
医学统计学基本概念1.医学统计学是以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理和方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门应用科学。
2.统计工作的步骤：（1）设计（2）收集资料（3）整理资料（4）分析资料；或者分三步：（1）研究设计（2）资料分析（3）结论。
3.定量资料：又称为数值变量资料，特点：（1）各观察值之间有量的差别；（2）数据间有连续性。
它是指变量的取值不止是可列个，而是可取某区间[a,b]，（-oo,oo）上的一切值。
4.定性资料：又称为分类资料、分类变量资料（包括二项分类、多项分类资料），特点：（1）各观察值之间有质的差别；（2）数据间有离散性。
它是指变量的取值有限的，至多是可列多个。
附：无序分类：二项分类、多项分类5.等级资料：又称为半定量资料，有序分类，指各类之间有程度的差别。
特点：（）各观察单位间或者相同，或者存在质的差别；（2）各等级间只有顺序，而无数值大小，故等级之间不可度量。
6.个体individual：即每个观察单位。
7.总体population：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
8.样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。
9.参数parameters：描述某总体特征的统计指标称为总体参数，简称参数。
如总体均数、总体标准差等。
特点：参数是未知的，固有的，不变的！10.统计量：描述某样本特征的的统计指标称为样本统计量，简称统计量。
特点：统计量是已知的，变化的，有误差的！11.概率probability：是描述随机事件发生的可能性大小的数值。
常用P表示。
它的大小界于0和1之间。
12.随机事件：（1）可重复性：相同条件下可重复进行；（2）随机性：出现两种机两种以上结果；（3）偶然性：实验前不能肯定将出现哪种结果。
13.频率的稳定性：在重复试验中，事件A的频率随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，频率的这一特性称为频率的稳定性。
医学统计学基本概念和步骤
消化系病 4%
其它 14%
恶性肿瘤 18%
损伤中毒 11%
呼吸系病 23%
心脏病 12%
脑血管病 18%
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二、医学统计学与流行病学的关系
相同点：研究工具学（研究方法学）
不同点：流行病学—“三间分布”、偏倚、专业 统计学——“抽样误差”、基础
例如：同性别、同年龄、同地区、同体重儿童 的血压有高有低——血压的变异。
同样的疾病、同样的治疗方案，但疗效可能不 同！
第二节
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常用统计基本概念
二、总体和样本
总体(population)—根据研究目的所确定 的全部同质研究个体。确切地说，是性质 相同的所有观察对象某项变量值的集合。
方法研究数据的收集、整理、分析和推断的 一门学科。它在不同领域的应用，就形成不 同的统计学。
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统计学
理论基础
研究对象
概率论 数理统计
有变异的 事物
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一、医学统计学的定义和内容
2、统计学的任务
●进行统计设计、收集、整理资料 ●对所收集资料进行统计描述和处理 ●对统计处理的结果进行分析和解释
Ｐ＝0，事件不可能发生； Ｐ＝1，事件必然发生； Ｐ→0，事件发生的可能性愈小； Ｐ→1，事件发生的可能性愈大
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随机事件(random event)：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。
其 0＜P＜1
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医学统计学的基本概念和分析方法
医学统计学的基本概念和分析方法医学统计学是一门综合性学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，为医学研究和临床实践提供科学依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念和分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。
第一部分：基本概念1.1 医学统计学的定义医学统计学是研究统计方法在医学领域中的应用，以获取、分析和解释医学数据并从中得出结论的学科。
它包括描述性统计学、推断性统计学和相关计量学方法。
1.2 医学统计学的重要性医学统计学的应用可以帮助医生和研究人员对疾病进行全面的评估和分析，从而提供指导临床决策的依据。
通过统计分析，可以揭示患者的疾病风险、疗效评估、生存分析等重要指标。
1.3 医学统计学的数据类型医学研究数据主要包括定量数据和定性数据。
定量数据是能够进行数值计算和比较的数据，如年龄、体重等。
定性数据是描述性的数据，如性别、人种等。
第二部分：分析方法2.1 描述性统计学描述性统计学是对收集到的医学数据进行整理和总结的方法。
常用的描述性统计学方法有频率分布、均值、中位数、标准差等。
2.2 推断性统计学推断性统计学是通过对样本数据进行分析，推断总体参数，并对推断结果进行判断的方法。
常见的推断性统计学方法有假设检验、置信区间估计等。
2.3 回归分析回归分析是通过建立数学模型，研究变量之间的因果关系。
它可以用于预测和解释变量之间的关系，广泛应用于医学数据的分析。
2.4 生存分析生存分析是研究患者存活时间或事件发生时间的方法。
常用的生存分析方法有生存曲线、生存率、风险比等，可以帮助评估患者的生存状况和预后。
2.5 因果推断因果推断是通过观察数据和基于统计模型的分析，研究某一因素对结果的影响程度。
因果推断可以帮助确定治疗方案的有效性，评估干预措施的效果。
第三部分：案例分析为了更好地说明医学统计学的应用，我们以实际案例进行分析。
3.1 随机对照试验随机对照试验是评估治疗措施疗效的重要方法。
通过将患者随机分为实验组和对照组，并进行干预措施和对照措施的比较，可以得出治疗效果的结论。
医学统计学
医学统计学（statistics of medicine ）: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，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。
医学统计工作的基本步骤:1、研究设计2、收集资料3、整理（sorting data）资料4、分析（analysis of data）资料研究单位（unit）：研究中的个体（individual）,是根据研究目的确定的。
观察单位可以是一个人、一个家庭、一个地区、一个样品、一个采样点等。
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:身高变量可分为：数值变量和分类变量变量之间可以互相转换。
变量值（value of variable）：变量的观察结果大小或属性。
数值变量：变量值是可以定量测量并有数值大小的变量。
分类变量：变量值为变量的属性或类别的变量。
同质（homogeneity）：根据研究目的给研究单位确定的相同性质。
注意：同质实质上是指有条件的相同，不是全部相同。
只是一个相对的概念，不是绝对的相同。
变异（variation）：同质研究单位中变量值间的差异。
总体（population）：是根据研究目的确定的同质研究单位的全体。
更确切地说是同质研究单位某种变量值的集合。
例如：调查某地2002年正常成年男子的红细胞数的正常值范围研究单位：一个人变量：红细胞数同质：同某地、同2002年、同成年男子、同正常。
总体：1）某地所有的正常成年男子2）某地所有的正常成年男子的红细胞数样本（sample）：是总体中抽取的有代表性的一部分。
注意：随机抽样（无主观性）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)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。
(一般用拉丁字母表示)注意：总体参数一般是不知道的统计学抽样研究的目的就是：样本统计量→总体参数误差（error）是指实际观察值与观察真值之差、样本指标与总体指标之差。
《医学统计学》教学大纲(医学检验)
《医学统计学》课程教学大纲（Medical Statistics）一、课程基本信息课程编号：14232080课程类别：专业必修课适用专业：医学检验技术学分：理论教学学分：2学分，实验学分：0.5学分总学时：40学时（其中讲授学时：24学时；实验(上机)学时：16学时）先修课程：医学基础课程后续课程：医学检验、预防医学选用教材：李康主编：医学统计学(第6版)[M].北京：人民卫生出版社，2013必读书目：[1]方积乾主编.医学统计学(第7版)[M].北京：人民卫生出版社，2013[2]袁兆康.医学统计学[M].北京：人民军医出版社.2013[3]张文彤主编.SPSS统计分析基础教程(第2版)[M].北京：高等教育出版社，2011选读书目：[1] 颜虹, 医学统计学[M]. 北京：人民卫生出版社，2005[2] 康晓平，实用卫生统计学 [M].北京：北京大学医学出版社，2002[3] Belinda Barton，Medical Statistics: A Guide to SPSS, Data Analysis and Critical Appraisal [M].美国：WILEY Blackwell，2014二、课程教学目标通过本门课程的学习，要使学生学会人群健康研究的统计学方法，学会数值变量和分类变量资料的分析，配对资料的分析，直线相关和直线回归，非参数统计方法，病例随访资料分析。
其目的使大家具备新的推理思维，结合专业问题合理设计试验，科学获取资料，提高科研素质。
本课程教学的主要方法有理论讲授、课堂讨论、实验实习、课堂演算、统计软件SPSS上机等。
通过实验实习，使学生加深对理论的理解。
三、课程教学内容与教学要求1．绪论教学要求：掌握：同质与变异，总体、个体和样本，变量的分类，统计量与参数，抽样误差，频率与概率等基本概念。
理解：统计工作的基本步骤，医学统计学的主要内容。
了解：学习统计学的目的和要求。
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。
预防医学-医考讲义-第二单元 医学统计学方法
第二单元医学统计学方法一、基本概念和基本步骤（一）统计学中的几个基本概念1.总体的类型总体：是根据研究目的而确定的同质的研究对象的集合。
分为有限总体和无限总体。
样本：是指从总体中随机抽取的有代表性的一部分观察单位的集合。
2.同质和变异同质：指被研究指标的影响因素完全相同。
是科学研究的基础，是相对的。
变异：是同质基础上的个体差异。
是绝对的。
统计的任务就是在同质分组的基础上，通过对个体变异的研究，透过偶然现象，反映同质事物的本质特征和规律。
统计数据具有变异的特征。
3.变量和变量值变量：观察对象的特征。
变量分为定量变量、定性变量、有序数据。
变量值：对变量观察或测量的结果。
4.参数和统计量参数：总体的统计指标。
μ，π，σ统计量：样本的统计指标。
，p，s【例如】研究北京2012年正常成年男性的血压值。
研究对象观察单位变量变量值同质变异有限总体总体参数样本统计量5.误差误差：观察值与实际值的差别称为误差。
误差包括抽样误差和非抽样误差。
抽样误差：由于个体变异的存在，在抽样研究中产生的样本统计量与相应的总体参数间的差异。
非抽样误差包括过失误差和系统误差。
6.概率概率：随机事件发生可能性大小的度量。
常用P表示，P值范围在0～1之间。
小概率事件：P＜0.05为小概率。
统计学认为小概率事件在一次试验中不大可能发生。
（二）统计学工作基本步骤1.统计设计。
2.数据整理。
3.统计描述。
4.统计推断。
二、定量资料的统计描述描述统计是通过图表或统计指标，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征进行估计和描述的方法。
（一）集中趋势指标1.算数均数μ，适用于正态分布或近似正态分布资料。
2.几何均数（G）适用于对数正态分布或等比资料。
3.中位数（M）与百分位数（P）中位数：是一组由小到大按顺序排列的观察值中位次居中的数值，用M表示。
百分位数（P X）：是把一组数据从小到大排列，分成100等份，各等份含1%的观察值，分割界限上的数值就是百分位数。
医学统计学复习重点
医学统计学复习重点统计设计：调查设计、实验设计第一章绪论1.基本概念：总体——根据研究目的确定，所有同质观察单位某种观察值的全体。
样本——总体中抽取的一部分具有代表性的个体组成的集合。
参数-—刻画总体特征的统计指标。
一般用希腊字母表示μ、σ、π统计量—-刻画样本特征的统计指标.抽取的样本不同，统计量会变化；一般用拉丁字母或英文字母表示、S、p抽样误差：个体变异所致，抽样研究中样本信息与总体特征间的差异。
抽样误差是不可避免的。
属于随机误差,无方向性,重复抽样可以呈现一定的规律性。
小概率事件P≤0。
052.*统计工作的四个步骤：设计、收集资料、整理资料、分析资料。
(用工作实例解释）第二章调查研究设计第三章实验研究设计1.调查研究(观察性研究）：特点:无人为施加处理因素调查研究的分类：按调查涉及的对象划分:全面调查(普查)、抽样调查、典型调查注意：收集的资料要有可比性＊随机抽样方法(做统计推断有意义)：单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样非随机抽样方法（不能做统计推断,可能有偏差）：偶遇抽样、判断抽样、滚雪球抽样等2.实验研究特点：与调查研究最本质的区别：根据研究目的主动施加干预措施实验设计的三个基本要素：受试对象、处理因素、实验效应实验设计的基本原则：对照原则、随机化原则、重复原则第四章定量资料的统计描述第五章定性资料的统计描述1.定量资料（1）定量资料——*频数分布表、直方图、箱式图—-判断分布类型——（2）描述离散趋势的统计指标:✓极差R=最大值—最小值、✓四分位数间距Q：常用于描述*偏态分布资料的离散趋势、一端或两端无确切值的资料、分布不明确资料✓方差（总体、样本S2）＆标准差(、S）:＊正态或近似正态分布✓变异系数（3）(4）正态分布及其应用：**制定医学参考值范围步骤：判断分布类型-—正态分布-—＊双侧95％参考值范围：±1.96S、单侧95％参考值范围:下限为—1。
64S、上限为+1。
第1章 医学统计中的基本概念
3. 伪造统计数据违反科学道德
1976年New Science 杂志关于科研舞弊 行为的调查
（1）74%的调查表反映有不正当修改数据 的情况 （2）17%拼凑实验结果 （3）7%凭空捏造数据 （4）2%故意曲解结果
三．统计学的特点
• 医学＋数学，侧重医学，淡化数学。 • 用数量反映质量，如平均期望寿命，解放 前为35岁，现在70岁，可反映国家医疗卫 生服务总体水平的提高。 • 大量观察+实验数据分析 → 可以揭示医 学规律。
水 源
重 污 染 (Southwark 和 Vauxhall公司) 轻污染 (Lambeth公司) 伦敦其它地区 合 计
用户数
40046 26107 256423 322576
死亡人数 死亡率（1/万户）
1263 98 1422 2783 315.4 37.5 55.5 86.3
10
实例 （实验性研究）(P6~8)
1996年，有机构对申报科技成果的4586篇科研论文分 析，统计方法使用率为76%。 医学论文中统计运用错误，除了影响论文的科学性， 还可能导致严重的伦理学问题。
60年代到80年代，国外医学杂志调查表明：20%~72%的论文有 统计错误。 1984年对《中华医学杂志》、《中华内科杂志》、《中华外科 杂志》、《中华妇产科杂志》、《中华儿科杂志》595篇论文的调查 结果为： 相对数误用占 11.2%，抽样方法误用占15.9%，统计图表误用占 11.7% 1996年对4586篇论文统计（中华医学会系列杂志占6.9%），数 据分析方法误用达55.7%。 2001年《中华预防医学杂志》：中华医学会系列杂志误用约54% （1995）。
医学统计学
第一章 绪论
1
1.统计
医学统计学的基本内容
四、分析资料(data analysis) ： 按设计的要求，根据研究目的和资料的类型，对整理出的基础数据作进一步的计算和统计学处理，并用适当的统计图表表达出来，最后结合专业做出结论。 1. 描述性统计， 2. 统计学推断和对比分析， 3. 相关分析， 4. 统计模型配合（多因素分析）。 统计分析方法要与研究目的及资料类型匹配。有好的原始资料，才有好的统计分析结果。
*
基本要求：
完整，准确，及时。 质量控制：保证统一性、可重复性
01
02
三、整理资料(data sorting)： 是对收集到的原始资料去伪存真、分类汇总的过程。 要求：正确表述事物的客观概貌。 1. 对原始资料进行检查和核对。 2. 根据研究目的要求，合理分组。 ①质量分组：即将观察单位按其属性或类别(如性别、职业、疾病分类、婚姻状况等)归类分组； ②数量分组：即将观察单位按数值大小(如年龄大小、血压高低等)分组。 两种分组往往结合使用，质量分组基础上数量分组。 3. 整理与汇总：按分组要求设计整理表，进行手工汇总(划记法或分卡法)或用计算机汇总列表(整理表)。
散点图（scatter diagram）：用点的位置表示两变量间的数量关系和变化趋势。
直方图（histogram）：是用各矩形的面积表示各组段的频数，各矩形面积的总和为总频数，用以表示连续型资料的频数分布。
纵坐标从0开始
实例数据1
练习
202X
实例数据2
汇报人姓名
二、资料收集 (data collection)： 通过合理可靠的手段或渠道获得研究所需的原始数据。是统计分析的基础。 主要来自三方面： 统计报表和报告卡： 例如，疫情报表、医院工作报表等是根据国家规定的报告制度，由医疗卫生机构定期逐级上报的统计报表。传染病和职业病发病报告卡、肿瘤发病及死亡报告卡、出生及死亡报告单等。防止漏报。 2. 日常医疗卫生工作记录 例如，门诊病历、住院病历、健康检查记录、卫生监测记录等。要做到登记完整、准确。 3. 专题调查或实验研究： 一般统计报表和医院病历资料的内容都有局限性，不能完全满足研究的要求。为了进行深入的分析，通常需要采用专题调查或实验研究。
医学统计学的基本概念
—— 计数资料 (无序分类变量) 无序分类变量)
按性质和类别进行分组所得的资料。 按性质和类别进行分组所得的资料。其 变量值是定性的，可分二项分类和多项分类。 变量值是定性的，可分二项分类和多项分类。
—— 等级资料 (有序分类变量) 有序分类变量)
按某项指标的不同程度进行分组的资料。 按某项指标的不同程度进行分组的资料。 各组之间有量的差别, 亦为半定量的资料。 各组之间有量的差别 亦为半定量的资料。
根据分析的需要各类资料可以互相转化。 根据分析的需要各类资料可以互相转化。
五、统计工作的基本步骤 —— 设计：关键的一步 设计：
5. 概率
﹡ 是描述随机事件发生可能性大小的 数值， 表示。 数值，用P表示。0≤ P≤1 表示 ﹡ 必然事件的概率为 1 (100%) 不可能发生事件的概率为 0 随机事件的概率在 0~1 之间 ﹡ P<0.05, P<0.01, 属小概率事件
四、统计资料的类型 —— 计量资料 (数值变量) 数值变量)
2. 参数和统计量 参 数：
描述总体的统计指标:µ、 描述总体的统计指标 、σ 、π等。 等
统计量： 统计量：
_
描述样本的统计或分析指标。 、 描述样本的统计或分析指标。如χ、 p、u值、t值等。 值等。 、 值 值等
3. 变量与变异 变 量：
被观察单位 的某项特征 (指标 ;观察指 某项特征 指标 观察指 指标) 标的测定结果称变量值。 标的测定结果称变量值。
—— 分析资料
统计描述 统计分析 参数估计 统计推断 假设检验 统计指标 统计图表
六、学习本学科应注意
﹡ 掌握医学统计学的基本知识
全面理解医学统计学的基本概念
全面理解医学统计学的基本概念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，为医学研究和临床实践提供科学依据。
全面理解医学统计学的基本概念对于医学工作者和研究人员来说至关重要。
一、样本与总体在医学统计学中，样本和总体是两个基本概念。
总体是指研究对象的全体，而样本则是从总体中抽取的一部分个体。
例如，如果我们想研究某种疾病在某个地区的发病率，那么地区内的所有患者就构成了总体，而我们从中抽取的一部分患者就构成了样本。
通过对样本的研究，我们可以推断出总体的一些特征。
二、描述统计学和推断统计学医学统计学可以分为描述统计学和推断统计学两个方面。
描述统计学主要是对数据进行整理、分类和总结，通过计算平均值、标准差、百分比等指标来描述数据的特征。
而推断统计学则是通过对样本数据的分析，来推断总体的一些特征。
例如，我们可以通过对样本数据的分析，推断出总体的平均发病率或治疗效果。
三、假设检验与置信区间在医学统计学中，假设检验和置信区间是两个重要的概念。
假设检验用于判断一个观察结果是否与某个假设相符。
在医学研究中，我们常常需要判断某种治疗方法是否有效，或者某种因素是否与疾病的发生有关。
通过假设检验，我们可以得出结论，并对其进行统计学上的显著性判断。
置信区间则是对一个参数的估计范围，例如我们可以通过置信区间来估计某种治疗方法的有效性。
四、相关性与回归分析相关性和回归分析是医学统计学中常用的方法。
相关性用于研究两个变量之间的关系，例如我们可以研究体重和身高之间的相关性，或者某种因素与疾病的发生之间的相关性。
回归分析则是通过建立一个数学模型，来研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。
例如，我们可以建立一个回归模型来研究年龄、性别、体重等因素对血压的影响。
五、生存分析生存分析是医学统计学中研究患者生存时间的方法。
在医学研究中，我们常常需要研究某种疾病的生存率或患者的生存时间。
生存分析可以帮助我们估计患者的生存概率，并研究各种因素对生存时间的影响。
58第3节医学统计工作的基本步骤
4
整理资料：
整理资料是将原始记录按统计的要求进行归纳分 组的过程。总结事物发展的规律性，通过归纳、整理， 找出错误记录，以保证结果的正确性。简化数据，使 其系统化、条理化，便于进一步分析、计算。
5
分析资料：
分析资料
统计描述
统计推断
参数估计
三、医学统计工作的步骤
（一） 统计设计
（二）
（三）
(四)
收集资料 整理资料 分析资料
1
统计设计：
对资料收集、整理和分析全过程的总的设想 和安排。它是整个研究中最关键的一环，是今 后工作应遵循的依据。
2
①明确研究目的，要对被研究的事物有一定的了解； ②明确数据的采集范围，如划分观察对象、选定观察指标、
确定调查方法等； ③规定质量控制方法，如校正仪器、统一测量时间和方法、
数据记录精度等； ④拟定登记表、报表格式或调查表等； ⑤确定资料的归纳和分组方法，拟定各类数据的整理表； ⑥确定统计分析指标和统计分析方法。
3
收集资料：
1、 资料的来源 ① 经常性资料(regular data)
② 专项调查资料（adhoc data） 2、数据的采集方式
假设检验
本科医学统计学学习指导.doc
医学统计学复习指导第一章医学统计中的基本概念【目的要求】 1.了解：医学统计学的定义和内容 2.熟悉：统计工作的基本步骤和资料类型 3.掌握：总体与样本、参数与统计量、同质与变异、抽样误差、概率等基本概念【教学内容】 1.医学统计学的定义和内容，学习医学统计学应注意的问题 2.统计工作的基本步骤和资料类型(设计、收集资料、整理资料及分析资料) 3.统计学中的几个基本概念(总体与样本、资料的类型及概率)第二章平均水平的统计描述【目的要求】 1.了解：计量资料的频数分布表的编制方法和分布规律 2.熟悉：频数分布的两大特征和频数分布的类型 3.掌握：描述计量资料集中趋势算术均数、几何均数、中位数的计算方法和适用条件【教学内容】 1.频数分布表与频数分布图(频数分布表，连续型变量的频数分布图) 2.频数分布的两大特征和频数分布的类型 3.集中趋势的描述(算术平均数、几何平均数、中位数)第三章离散趋势的统计描述【目的要求】 1.了解：描述计量资料离散趋势的极差、四分位数间距及方差的计算方法和适用条件 2.熟悉：正态分布的概念、图形、特征和医学参考值范围的计算 3.掌握：描述计量资料离散趋势的标准差和变异系数的计算方法和适用条件；正态曲线下面积的分布规律和正态分布的应用【教学内容】 1.计量资料离散趋势的极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数的计算方法及适用条件 2.正态分布的概念、图形、特征 3.医学参考值范围的计算第四章抽样误差与假设检验【目的要求】 1.了解：抽样误差与标准误的概念 2.熟悉：标准差与标准误的区别和联系，可信区间与正常值范围的区别 3.掌握：标准误的意义、计算方法和应用，总体均数点估计、区间估计的概念和计算方法，假设检验的基本原理、基本步骤和注意事项【教学内容】 1.抽样误差与标准误的概念 2.标准误的意义、计算方法和应用 3.总体均数点估计、区间估计的概念和计算方法 4.假设检验的基本原理、基本步骤和注意事项第五章 t 检验【目的要求】 1.了解：t 分布的概念及 t 分布的图形和特征 2.熟悉：Ⅰ型错误和Ⅱ型错误及 t 界值表的查法 3.掌握：t 检验的计算与应用条件【教学内容】 1.t 分布的概念、图形、特征及 t 界值表的查法 2.t 检验的计算与应用条件(单个样本 t 检验，配对样本 t 检验，两个独立样本 t 检验) 3.t 检验中的注意事项 4.Ⅰ型错误和Ⅱ型错误第六章方差分析【目的要求】 1.了解：方差分析的前提条件和方差齐性检验 2.熟悉：方差分析多个样本均数的两两比较 3.掌握：方差分析的基本思想，各种设计方案(完全随机设计、随机区组设计、析因设计等)变异和自由度的分解方法【教学内容】 1.方差分析的前提条件 2.完全随机设计资料的方差分析，随机区组设计资料的方差分析，多个样本均数的两两比较，析因设计资料的方差分析，方差齐性检验第七章相对数及其应用【目的要求】 1.了解：标准化法的计算 2.熟悉：应用相对数时应注意的问题，医学中常用的相对数指标 3.掌握：常用相对数指标的意义和计算，率的抽样误差与区间估计【教学内容】 1.常用相对数(率、构成比、相对比) 2.应用相对数时应注意的问题 3.医学中常用的相对数指标 4.率的标准化 5.率的抽样误差与区间估计第八章χ2检验【目的要求】 1.了解：行×列表的χ2 分割法 2.熟悉：χ2 检验的基本思想 3.掌握：配对资料、四格表及行×列表资料的χ2检验方法【教学内容】 1.χ2 检验的基本思想 2.χ检验的方法(行×列表χ2 检验、四格表χ2检验、配对资料χ2检验)第九章非参数检验方法【目的要求】 1.了解：非参数统计的基本思想 2.熟悉：非参数检验的原理和应用条件，参数统计与非参数统计的区别 3.掌握：几种不同类型的资料的秩和检验【教学内容】 1.非参数统计的基本思想 2.非参数检验的原理和应用条件，参数统计与非参数统计的区别 3.几种不同类型的资料的秩和检验(配对资料的符号秩和检验，两样本比较的秩和检验，多个样本比较的秩和检验)第十章线性相关与回归【目的要求】 1.了解：最小二乘法原理 2.熟悉：相关分析与回归分析中应注意的问题 3.掌握：相关与回归的概念；相关系数与回归系数的意义和计算【教学内容】 1.相关与回归的概念 2.相关系数、等级相关系数的意义和计算 3.线性回归方程及其假设检验 4.相关分析与回归分析中应注意的问题 5.线性相关和回归的区别与联系第十一章多元线性回归与多元逐步回归【目的要求】 1.了解：多元线性回归的概念及其基本原理与方法 2.熟悉：应用统计软件包求解多个自变量的线性回归方程 3.掌握：多元回归分析结果的解释【教学内容】 1.多元线性回归的概念 2.多元线性回归的基本原理 3.多元线性回归方程的假设检验 4.应用统计软件建立线性回归方程 5.多元线性回归分析的注意事项第十二章统计表与统计图【目的要求】 1.了解：统计表的种类和常用的统计图 2.熟悉：各种图形的绘制方法 3.掌握：统计表的基本结构和要求，统计图形的选择、制图原则【教学内容】 1.统计表的基本结构和要求 2.统计表的种类 3.常用的统计图及制图原则复习题及答案第一章医学统计中的基本概念一、单向选择题1. 医学统计学研究的对象是A. 医学中的小概率事件B. 各种类型的数据C. 动物和人的本质D. 疾病的预防与治疗E．有变异的医学事件2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体E．依照随机原则抽取总体中的部分个体3. 下列观测结果属于等级资料的是A．收缩压测量值 B．脉搏数C．住院天数 D．病情程度E．四种血型4. 随机误差指的是A. 测量不准引起的误差B. 由操作失误引起的误差C. 选择样本不当引起的误差D. 选择总体不当引起的误差E. 由偶然因素引起的误差5. 收集资料不可避免的误差是A. 随机误差B. 系统误差C. 过失误差D. 记录误差E．仪器故障误差答案: E E D E A二、简答题1.常见的三类误差是什么？应采取什么措施和方法加以控制？[参考答案]常见的三类误差是：（1）系统误差：在收集资料过程中，由于仪器初始状态未调整到零、标准试剂未经校正、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，可造成观察结果倾向性的偏大或偏小，这叫系统误差。
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.4。
医学统计工作的基本步骤
*医学统计工作的基本步骤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17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=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）。
未知：X土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。
7.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。
值和a：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。
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连续性资料：测定的整数值之间有无限多 位小数。
非连续性资料：整数值之间无任何小数
2. 分类变量资料
分类变量（categorical variable）：亦称 定性变量，表现为互不相容的类别或属性。将观 察单位先按某种属性或特征进行分组，然后再分 别计算各组观察单位的个数，这样的资料称为分 类变量资料。可分为无序和有序两类
糖尿病患者的治疗效果。
样本（sample）根据随机化原则从总体中抽取 的有代表性的一部分观察单位组成的子集。
随机化原则：总体中的每个个体都有相同的 机会被抽到样本中。
样本含量：样本中所含的观察单位个数，记 作n。
（三）参数和统计量 参数（parameter）：描述总体特征的统计指标 统计量（statistic）：描述样本特征的统计指标 样本统计量---总体参数 个体变异---不等---抽样误差（sampling error） 因抽样研究所引起的各统计量之间以及统计量与
随机测量误差：由于偶然因素的影响，造成同一对象多 次测定的结果不完全一致，这种误差没有固定的倾向， 有的偏高、有的偏低。同一个样品的测量值在不同的观 察者之间、相同观察者的若干次观察值之间不完全相同。 （不可避免）
抽样误差：由于总体中存在个体变异，抽样研究中所抽 取的样本，只包含总体中一部分个体，因而样本均数 （或率）往往不等于总体均数（或率），这种由抽样引 起的样本指标与总体指标之间的差异以及各样本指标之 间的差异称为抽样误差。*大小与精确度*（不可避免）
也称为观察值。 可分为数值变量和分类变量
二、统计资料的类型
1. 数值变量资料
数值变量（numerical variable）：用定量 的方法对观察单位进行测量所得，其变量值是定 量的，表现为数值的大小，通常是使用仪器或某 种尺度测定出来的，多有度量衡单位。如身高、 体重、心率、住院天数、门急诊人次数等。
基础、临床、预防医学均离不开医学统计 学，已成为医学科研中分析问题和解决问题 的重要工具。
医学统计学的主要内容
1. 统计研究设计 影响研究的质量 分为调查设计和实验设计
2. 医学统计学的基本原理与方法 3. 医学多元统计分析方法 4. 统计软件 SAS\SPSS\STATA
第一节
医学统计学的基本概念和基本步骤
（五）概率与频率
概率（probability）：描述随机事件发生的可能性
大小的度量，常用P 来表示 。
随机事件(random event)：对随机现象进行实 验或观察称为随机试验。随机试验的各种可能结果 的集合就是随机事件，简称事件，A。
如：投掷硬币 随机事件A表示徽面向上，n表 示投掷次数、m表示随机事件A发生的次数、f表示随 机事件A发生的频率，则f=m/n，当n足够大时，可用
（二）总体和样本
总体(population) 根据研究目的确定的、同质 的全部研究对象。如：2010年某市7岁男童体重 的医学参考值范围
总体分为：有限总体和无限总体
有限总体：在某特定的时间与空间范围内，总 体中同质研究对象的所有观察单位的某变量的个 数是有限的。
无限总体：总体是假设的，没有时间和空间的 限制，观察单位数是不确定的.如：某药对Ⅱ型
第七章 医学统计学方法
教学内容
第一节 医学统计学的基本概念和基本步骤 第二节 统计表和统计图 第三节 数值变量资料的统计分析 第四节 分类变量资料的统计分析 第五节 常用统计软件SPSS的应用简介
统计学（statistics）：是认识社会和自然 界中随机现象之数量特征的一门科学。
自然界各种现象：
参数之间的差异称为抽样误差。
四、误差（error） 对被调查对象的某项指标进行观测，由于种种
原因使观察值与实际值有差别，这个差值被称为误 差。
根据其根源，又分为系统误差、随机测量误差 和抽样误差等。
系统误差：在搜集资料的过程中，由于仪器不准、标准 试剂未经校正、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因， 使观察结果呈倾向性偏大或偏小。（可避免）
1）无序分类变量：指所分类别或属性之间无程度或 顺序上的差别，如性别、血型等。所得资料称为 无序分类变量资料或计数资料。
（如：汽车撞人事件）
频率（frequency）：也是某事件出现的可能性大小 估计概率。
（六）变量及变量值
变量（variable）观察对象的特征或指标 。 在搜集资料时，首先要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，该特征称为变量。 变量值（value of variable）：测量的结果
1）必然现象：在一定条件下必然发生， 是确定性的。如：物体下落
2）随机现象：在同一条件下有不确定结 果的现象，而在一定数量的重复试验后呈现 统计规律性。如：硬币投掷、药物治疗、身 高、体重……
医学统计学（medical statistics）：是应 用概率论和数理统计的基本原理与方法，结 合医学实际阐述统计设计的基本原理和步骤、 研究资料或信息的收集、整理和分析的一门 学科。
f估计P 。
P 的大小在0和1之间，越接近于1，说明发生的可 能性越大， P 越接近于0，说明发生的可能性越
小。
P =1 必然事件 P =0不可能事件
注意：P ≤0.05或P ≤0.01的随机事件，通
常称为小概率事件，即发生的可能性很小，其统 计学意义是小概率事件在一次随机试验中认为不 可能发生。标准表示为α
主要内容
一、基本概念 二、统计资料的类型 三、统计工作的步骤
一、基本概念
（一）同质和变异
同质：除了实验因素外，影响被研究指标的非实验因素相 同。 统计学中把同质理解为对研究指标影响较大的，可以控制 的主要非实验因素尽可能相同。如：研究儿童的身高时， 要求性别、年龄、民族、地区等相同。 变异：在同质基础上的被观察指标在个体之间的差异。是 生物体的基本属性之一。统计学是处理数据变异的科学， 若没有变异，无须进行统计研究。