医学统计学课件PPT
《医学统计学》完整课件课件
医学研究中其他因素的考虑
研究设计
研究设计是医学统计学中的重要因素,应合理地考虑研 究设计。
研究对象的选择
在医学研究中,应合理地选择研究对象,以确保研究结 果的可信度。
06
医学统计学案例分析
二型糖尿病合并脑梗死的危险因素研究
01
研究பைடு நூலகம்的
探讨二型糖尿病合并脑梗死的危险因素,为预防和治疗提供科学依据
医学统计学是医学生的必修课程,培养医学生 的统计思维和数据处理能力。
医学统计学的发展历程
起源与发展
医学统计学起源于19世纪中叶的英国,当时主要用于医学研究和医疗数据的统计分析。
不断扩展的应用领域
随着医学科学的发展,医学统计学的应用领域不断扩展,涉及到流行病学、公共卫生、临床试验等方面。
方法和理论创新
研究结果
发现多个生物标记物与常见疾病 相关,如高血压、糖尿病等,为 疾病的预防和治疗提供新靶点。
THANK YOU.
模型选择
根据数据特征和实际需求,选择合适的模型。
模型评估
通过交叉验证、ROC曲线等手段对模型进行评估,以便了解模型的准确性和 稳定性。
05
医学统计学的挑战与解决方案
数据缺失与数据完整性的保持
缺失数据
对于缺失的数据,应了解其产生的原因,并合理地利用 它们进行分析。
数据完整性
数据的完整性是指数据的准确性和可靠性,应采取措施 来确保数据的准确性。
2023
《医学统计学》完整课件
目 录
• 医学统计学概述 • 医学统计学的核心概念 • 医学统计学在医学研究中的应用 • 医学统计学的数据处理 • 医学统计学的挑战与解决方案 • 医学统计学案例分析
01
2024版全新《医学统计学》完整ppt课件
THANKS
感谢观看
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。
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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
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双变量正态分布
描述两个变量之间的联合分布情况,以及它们之间的相关系数和协方差
回归模型
用自变量解释因变量的变化,建立自变量和因变量之间的线性回归模型
用于描述自变量对因变量的影响程度和方向的指标
通过残差分析、异常值检测等方法,对回归模型的拟合效果进行评估
当存在多个自变量时,建立多个自变量与因变量之间的线性回归模型,并对模型进行优化和评估
散点图
用点的密集程度和变化趋势表示两指标之间的直线和曲线关系。
线图
用线段的升降来表示变量的连续变化情况。
实验设计的基本原则与方法
设立对照组,以消除非处理因素的干扰。
对照原则
随机选择实验对象,减少人为误差。
随机原则
多次实验,提高实验的可靠性和精确度。
重复原则
使实验组和对照组的条件基本相同,减少误差。
数据的收集
数据的整理是将原始数据转化为有序、规范的数据形式的过程。包括数据清洗、分类、分组、汇总、图表制作等环节。其中,数据清洗是数据整理的关键步骤,可以去除无效数据、纠正错误数据、删除重复数据等。
数据的整理
03
描述性统计学
散布程度分析
描述数据的离散程度
数据的描述性统计分析
频数分析
统计每个数据出现的次数
单样本t检验的实例
单样本假设检验
两样本的方差分析
07
相关与回归分析
确定关系
相关关系
等级相关
偏相关
两变量间的关系类型
01
02
03
04
描述性统计量
通过计算相关系数等指标,定量描述两个变量之间的相关程度
两变量间的线性相关分析
相关系数
用于衡量两个变量之间的线性相关程度的指标,其绝对值的大小表示相关程度的大小
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提高医学研究的科学性和准确性
02
通过医学统计学的应用,可以对医学数据进行更科学、更准确
的分析和推断,从而提高医学研究的科学性和准确性。
为医学决策提供科学依据
03
医学统计学可以为医学决策提供科学依据,如制定卫生政策、
评价医疗质量等。
医学统计学的研究对象与内容
研究对象
医学统计学的研究对象主要是人体及与 人体健康有关的各种具有不确定性的数 据。
配对设计
将实验对象按照一定条件进行配对,再 随机分配到不同处理组,比较配对组之 间的差异。
随机区组设计
将实验对象按照区组进行划分,每个区 组内再随机分配到不同处理组,比较区 组间的差异。
重复测量设计
对同一实验对象在不同时间或条件下进 行重复测量,比较不同时间或条件下的 差异。
04
医学统计学的应用
临床试验中的统计学应用
样本量不足问题
01
样本量过小,导致结果不稳 定,缺乏代表性;
02
样本量不足,无法检测到真 实的效应或关系;
03
样本量计算不准确,未能充 分考虑变异度和效应大小。
数据处理不当问题
01
数据清洗不彻底,存在异常值、缺失值或重复数据 ;
02
数据转换不合理,导致信息损失或失真;
03
数据分析方法选择不当,未能充分利用数据信息。
VS
研究内容
医学统计学的研究内容包括统计设计、数 据收集、整理、分析、推断以及统计方法 的选择和应用等。其中,统计设计是医学 统计学的基础,数据收集是医学统计学的 前提,数据整理是医学统计学的关键,数 据分析是医学统计学的核心,统计推断是 医学统计学的目的。
02
医学统计学的基本概念
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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
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LOGO 观察单位
observations
个体individuals 住院号 年龄 身高 体重 住院天数
2025655 27 165 71.5
5
2025653 22 160 74.0
5
2025830 25 158 68.0
6
2022543 23 161 69.0
5
2022466 25 159 62.0
假设检验的基本步骤
第一步:提出检验假设(又称无效假设null hypothesis, H0) 和备择假设(alternative hypothesis, H1)。
H0:假设两总体均数相等,即样本与总体或样本与样本 间的差异是由抽样误差引起的。
H1:假设两总体均数不相等,即两样本与总体或样本与 样本间存在本质差异。
适用于独立样本t检验的资料
例 分别测得15名健康人和13名Ⅲ度肺气肿患者痰中α1抗胰 蛋白酶含量(g/L)如表5-3所示,问健康人与Ⅲ度肺气肿患 者α1抗胰蛋白酶含量是否不同?
H0:1 2 H1 : 1 2 0.05
n1 15, X1 1.9333, S1 0.8112,n2 13, X2 4.3231, S2 1.1069
2.计算检验统计量
n 12, d 0.0033 , S d 0.01497
t d 0 0.0033 0 0.764 S d / n 0.01497 / 12
v n 1 11
3.确定 P值,做出推断
查 t界值表, t0.05 / 2,11 2.201,0.764 2.201, P 0.05, 在 0.05 的水准上不拒绝 H 0,尚不能认为两种方法 测定结果不同。
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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
②数量分组,即将观察单位按其数值的大小分组,如按年龄 的大小、药物剂量的大小等分组。
3.汇总: 分组后的资料要按照设计的要求进行 汇总,整理成统计表。原始资料较少时用手工汇 总,当原始资料较多时,可使用计算机汇总。
四、分析资料 • 分析资料(analysis of data) —— 是根据设计的
要求,对整理后的数据进行统计学分析,结合 专业知识,作出科学合理的解释。
第1章绪论 目录
第一节 医学统计学的定义和内容 第二节 统计工作的基本步骤 第三节 统计资料的类型 第四节 统计学中的几个基本概念 第五节 学习统计学应注意的几个问题
第一章 绪论
第一节 医学统计学的定义和内容
• 医学统计学(medical statistics) ---是以 医学理论为指导,运用数理统计学的原理和方 法研究医学资料的搜集、整理与分析,从而掌 握事物内在客观规律的一门学科。
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
第二节 统计工作的基本步骤
医学统计工作可分为四个步骤: 统计设计、搜集资料、整理资料和分析资料。 这四个步骤密切联系,缺一不可,任何一个步 骤的缺陷和失误,都会影响统计结果的正确性。
2.医疗卫生工作记录 如病历、医学检查 记录、卫生监测记录等。
3.专题调查或实验研究 它是根据研究目 的选定的专题调查或实验研究,搜集资 料有明确的目的与针对性。它是医学科 研资料的主要来源。
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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
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46
统计设计可分为: (1)观察性研究设计 (2)实验性研究设计 ①实验设计 ②临床试验
23.10.2023
47
(1)观察性研究设计
是指研究者旨在客观地描述研究总体, 不对研究对象施加任何干预措施,其目的在 于了解某一事物的水平和分布现状。
如:某地某年某人群恶性肿瘤死亡率。
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- + ++ +++
人数
12 25 36 10
特点: ①无确切定量 ②分组有程度差别
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冠心灵与单纯西药 疗效对比
单纯西药 冠心灵
显效
9 19
有效
25 18
无效
6 5
合计
40 42
特点:①无确切定量 ②分组有程度差别
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29
资料的类型
计量资料
(数值变量或
定量资料)
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(1)计量资料 (定量资料或数值变量)
对每一观察对象用定量的方法,测定某 项指标所得的资料。其变量值是定量的,表 现为数值的大小,一般有度量衡单位。
①连续型计量资料(如身高、体重等) ②离散型计量资料
(如某医院每年的病死人数等)
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某年某地健康成人空腹血糖值(mmol/L)
者,整理后的资料
计数
按低血压、正常、高血压分
资料
组所得资料。
等级资料
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三、误差
1、误差:误差是指对事物某一特征的度量值 偏离真实值的部分,即实测值与真实值之差。 2、按其产生的原因和性质可分为
(1)随机误差 (2)非随机误差
医学统计学(统计图表)ppt课件
标题
表1 甲、乙两地1980年乙肝表面抗原阳性率 地区 调查数 阳性数 阳性率(%)
甲地
横标目
5000 6000
11000
数字
1100 1050
2150
线条
22.0 17.5
19.5
乙地
合计
备注
5
统计图表
标题是表格的总名称,如甲、乙两地1980年HbsAg阳性率。
标目分为横标目和纵标目。 横标目说明横行数字的属性,位于表格的左侧,例如 表1中的“甲地、乙地、合计”一栏; 纵标目说明每一列中数字的属性,位于表格的第一横 行,例如表1中的“调查数、阳性数、阳性率”。 横、纵标目连起来可以完成对一个指标的完整叙述, 例如表1中,第一个行中的数字可以理解为“甲地1980年 调查了5000人,阳性人数为1100人,阳性率为22.0%”。
医学统计学(统计图表)
基本内容
统计描述 计量资料 频数分布 集中趋势 离散趋势 统计推断 应 用 抽样误差 正常值范围估计 标准误 t u F检 可信区间的估计 验 秩和检验 u 、 2检验 疾病统计 秩和检验 人口统计 t 检验
统计图表
计数资料 相对数及其 标准化
统计图表
相关与回归 r b
统计图表
• 概念:以长条面积为100%,用长条内各段 面积所占的百分比来表示各部分在全体中 所占的比例。 • 适用资料:构成比资料。
统计图表
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三、百分条图
• 绘制要点: ⅰ标尺:一定要有标尺,画在图的上方或下方,起始的位置、 总长度和百分条图一致,并和百分条图平行。全长为100%,分 成10格,每格10%。 ⅱ分段:按各部分所占百分比的大小排列,在图上标出百分比。 ⅲ图例:在图外要附图例说明。 ⅳ多组比较:若要比较的事物不止一个时,可以画几个平行的 百分条图,以示比较。各条图的排列顺序相同,图例相同。 • 应用:描述各部分的百分构成。
医学统计学ppt课件
假设检验
根据样本数据对总体假设 进行检验,判断假设是否 成立,包括单样本、双样 本和多样本假设检验等。
方差分析
用于研究不同因素对总体 均数是否有影响,包括单 因素和多因素方差分析等 。
实验设计与分析
实验设计类型
包括完全随机设计、随机区组设计、 析因设计和正交设计等。
实验误差控制
实验结果分析
对实验数据进行统计分析,包括描述 性统计、推断性统计和多元统计分析 等。
推断性统计
通过假设检验、方差分析等方 法,比较不同组别间的差异, 探讨影响因素。
多因素分析
运用回归分析、生存分析等方 法,探讨多个因素对结果的影
响。
诊断试验评价
试验设计
选择适当的金标准和待评价的诊断方法,确 定试验设计方案。
ROC曲线分析
通过绘制ROC曲线,计算曲线下面积(AUC ),综合评价诊断方法的准确性。
06 医学统计学前沿 进展与展望
高维数据分析方法
1 2
高维数据降维技术
主成分分析、因子分析等方法在医学领域的应用 。
高维数据变量选择
基于Lasso、Ridge等惩罚回归方法的变量选择 策略。
3
高维数据分类与预测
支持向量机、随机森林等机器学习方法在医学诊 断与治疗中的应用。
精准医疗中的统计学应用
概率与分布
随机事件
在一定条件下并不总是发生, 但有可能发生的事件。
常见概率分布
二项分布、泊松分布、正态分 布等。
概率
描述某一事件发生的可能性大 小的数值。
概率分布
描述随机变量取值的概率分布 规律的数学函数。
正态分布
一种连续型概率分布,具有钟 型曲线特征,广泛应用于医学 研究中。
《医学统计学》课件完整版
《医学统计学》课件完整版xx年xx月xx日•医学统计学概述•医学统计学基本概念•描述性医学统计学目录•概率论与推断医学统计学•方差分析与回归分析•医学相关因素的影响•医学统计设计与数据处理01医学统计学概述定义与特点它具有多层次、多阶段和多因素的特点,涉及范围广泛。
医学统计学是统计学原理和方法在医学领域中的应用。
医学统计学是医学研究的基础,为医学研究和临床实践提供数据支持和分析方法。
1医学统计学的重要性23医学统计学是医学研究中不可或缺的工具。
它为医学研究提供数据采集、整理、分析和解释的方法。
通过医学统计学分析,可以揭示疾病发生、发展和分布的规律,为疾病预防和治疗提供科学依据。
医学统计学的历史与发展医学统计学起源于17世纪,当时主要应用于描述疾病分布和死亡率的统计。
20世纪中期以后,医学统计学得到了迅速发展,逐渐成为一门独立的学科。
随着计算机技术和生物技术的发展,医学统计学在数据挖掘、基因组学和蛋白质组学等领域的应用不断扩展。
医学统计学的应用医学统计学在临床试验设计、病因推断、疗效评价和预后分析等方面有广泛应用。
它也是公共卫生和流行病学研究的重要工具,用于监测和评估疾病流行趋势和卫生政策的效果。
此外,医学统计学还应用于药物研发、医疗器械评估和健康管理等领域。
01020302医学统计学基本概念医学统计学研究过程中,涉及的许多因素常常需要以量的方式来描述,这些因素就称为变量。
根据变量的取值是否连续,可将其分为连续型变量和离散型变量。
数据类型医学统计学中常用的数据类型包括计数数据、等级数据和测量数据。
计数数据是指只记录事物数量的多少,如手术中出血量等;等级数据则是一种有序的数据,如疾病严重程度等;测量数据则是定量测定某一对象的数值,如人体身高、体重等。
变量变量与数据类型VS用来表示随机事件发生可能性大小的数值,称为概率。
概率的取值范围为0~1,其中0表示不可能发生,1表示一定发生。
概率在医学统计学中,许多随机事件的概率分布是有一定规律的,如正态分布、二项分布、泊松分布等。
医学统计学的基本内容PPT课件
Quantitative data 计量资料
Qualitative data 计数资料
等级资料 Rank data
第21页/共56页
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,各种不同的 变量间可以互相转化。
22
第22页/共56页
三类资料间关系
统计资料的几种类型
变量类型
变量
定量(具体数值)
身高(cm) 计量资料
分 类
无 序
变
量有
序
二分类 多分类
对立的两类属性 不相容的多类属性
疗效(有效、无效) 计数资料
血型(A,B,O,AB)
多分类
有程度差异的多类属 性(又称等级资料)
文化程度(初中、 高中、大学...)
等级资料
学生 4
0 00 1
职员 5
0 00 0
第25页/共56页
第三节 医学统计工作的基本步骤
一、研究设计(research design) 二、收集资料 (data collection) 三、整理资料 (data sorting) 四、分析资料 (statistical analysis)
四个步骤是相互联系、不可分割的。
住院天数 5 5 6 5 11 2 4 3 7
文化程度 中学 小学 大学 中学 中学 小学 中学 中学 中学
职业 无 无
管理员 无
商业 无 无 无
干部
变量 variables
分娩方式 顺产 助产 顺产
剖宫产 剖宫产
顺产 助产 助产 剖宫产
妊娠结局 足月 足月 足月 足月 足月 早产 早产 足月 足月
12.58
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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)
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。
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。 2.医学统计学( statistics of medicine ):统 计学的原理与方法应用于医学科研与实 践。
一、医学统计学的意义
3.统计学方法的特点: (1)用数量反映质量 1)体格检查(量血压、脉搏…) →个体健 康质量 2)考试分数→个体学习质量
ห้องสมุดไป่ตู้医学统计学
Medical Statistics
医学统计学讲授内容
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 绪论 计量资料的统计描述 总体均数的估计与假设检验 多个样本均数比较的方差分析 计数资料的统计描述 几种离散型变量的分布及其应用 2 检验 秩转换的非参数检验 双变量回归与相关 统计表与统计图
二、统计学中的几个基本概念
(2)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) 样本含量( sample size):样本中包含的 研究单位数。 例如:某药治疗高血压患者30名 样本含量(n)为30
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。 • 一般用拉丁字母表示
二、统计学中的几个基本概念
0< P(A) <1 随机事件
P(A)=1
必然事件
P(A)=0
不可能事件。
二、统计学中的几个基本概念
频率是就样本而言的,而概率从总体
的意义上说的,m/n是概率 p(A)
的估计值。试验次数越多,估计越
可靠。
二、统计学中的几个基本概念
(3)小概率事件:统计分析中的很多结论都基于 一定置信程度下的概率推断,习惯上将
二、统计学中的几个基本概念
1、研究单位(观察单位、unit)和 变量 (variable)、变量值(value of
variable)
(1)、 研究单位(unit) :研究中的个体 (individual),是根据研究目的确定的。
二、统计学中的几个基本概念
例如:研究7岁男孩身高的正常值范围 研究大学生视力 研究水污染情况 研究细胞变性 研究肝癌的地区分布 一个人 一只眼睛 一毫升水 一个细胞 一个地区
• (2)、变异 (variation) • 变异 (variation):同质研究单位中变 量值间的差异。 • 例如:1)长沙市2004年7岁男孩身高有 高有矮 • 2)相同的药方治疗相同的疾病的 病人,疗效有好有坏
二、统计学中的几个基本概念
• 3、总体(population)和样本(sample) • (1)、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
二、统计学中的几个基本概念
可见,在相同条件下重复试验,试验结果 为“正面”或“反面”虽不能事先断定, 但我们知道试验的所有可能结果只有两 种。 在重复多次后,出现“正面” 或 “反面”这个结果的比例称之为频率。
二、统计学中的几个基本概念
.(2)、概率(probability) 概率是度量随 机事件发生可能性大小的一个数值。 设在相同条件下,独立地重复n次试验, f n f 随机事件A出现 次,则称 为随机事 件A出现的频率。当n逐渐增大时, 频率 f n 趋向于一个常数,则称该常数为随机事 件A的概率,可记为 P(A) ,简记为 。 0≤ P(A)≤1
二、统计学中的几个基本概念
• 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
二、统计学中的几个基本概念
• 5、系统误差(systematic error) 、非系 统误差(nonsystematic error) 、抽样误 差(sampling error) • 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。
英国统计学家R.A.Fisher(1890-1962)对遗传学家 Mendel(1822-1884)杂交试验结果的评价: 为 Mendel的豌豆杂交试验: 什 父本 母本 么 YG YG 要 第一代 学 医 Y/Y Y/G G/Y G/G 学 第二代 统 计 杂交试验结果:绿色种子的频率2001/8023 学 期望值=8023 0.25=2006, 标准差=39 ?
3)期望寿命——反映人群健康状况的指标 4) 婴儿死亡率——反映卫生服务质量的指标
………….
一、医学统计学的意义
• (2)用群体归纳个体
• 请同学们回答: • 2002年长沙市7岁男孩有多高?
•1) 7岁男孩身高有高有矮 •2)n=100 , 平均身高 =119.5cm • 95%的长沙市7岁男孩的身高在 110.20cm~129.20cm之间
种,现在,我们看一掷币模拟试验:
二、统计学中的几个基本概念
• • • • • • • • • • • 实验者 投掷次数 Hu Pingcheng 1 Hu Pingcheng 2 Hu Pingcheng 3 Hu Pingcheng 4 Hu Pingcheng 5 Hu Pingcheng 6 Hu Pingcheng 7 Buffon 4040 K.Pearson 12000 K.Pearson 24000 出现“正面”次数 1 0 2 3 3 2 4 2048 6019 12012 频率 1.0000 0.0000 0.6667 0.7500 0.6000 0.4000 0.5714 0.5069 0.5016 0.5005
第十一章 多因素试验资料的方差分析 第十二章 重复测量设计资料的方差分析 第十五章 多元线性回归分析 第十六章 logistic回归分析 第十七章 生存分析 第十八章 判别分析 第十九章 聚类分析 第二十三章 常用综合评价方法 第二十四章 量表研制与量表资料的统计分析方法
“非常痛心地看到,因为数据分析的缺陷和错误,那么多 好的生物研究工作面临着被葬送的危险” 。
P( A) 0.05或 P( A) 0.01称为小概率事件,我
们认为小概率事件在一次试验中不可能发生。
二、统计学中的几个基本概念
• • • • 湖南风采: 中奖概率大约为: 1/671万 交通事故: 发生概率为:1/20万
三、统计资料的类型
变量与统计资料的分类方法 1.概述 2.数值变量(numerical variable)和计量资料 (measurement data) 3.无序分类变量(unordered categories variable ) 和计数资料 (enumeration data) 4.有序分类变量(ordinal categories variable)和等 级资料(ranked data)
二、统计学中的几个基本概念
这类误差可以通过实验设计和技术措施来消除或 使之减少。 观察性研究由于组间不可比性产生的系统误 差称为偏倚(bias),如吸烟组的平均年龄大 于吸烟组,两组死亡率的差异包含年龄偏倚。
二、统计学中的几个基本概念
• (2)、非系统误差(nonsystematic error) • 由于研究者偶然 失误而造成的误差。 • 例如:仪器失灵、抄错数据、点错小数点、写 错单位等,亦称过失误差(gross error) • 这类误差应当通过认真检查核对予以清除,否 则将会影响研究结果的准确性。
三、统计资料的类型
概述 数值变量………………………………..构成计量资料 • 变量 分类变量 无序分类变量……………...构成计数资料 有序分类变量……………...构成等级资料 1.
三、统计资料的类型
二、统计学中的几个基本概念
• (1)、系统误差(systematic error):由于仪 器未校正、测量者感官的某种障碍、医生掌握 疗效标准偏高或偏低等原因,使观察值不是分 散在真值两侧,而是有方向性、系统性或周期 性地偏离真值。 • 例如:测量血糖,有斑氏法和葡萄糖氧 化法, 斑氏法的测量结果偏高←易受体内还原性物质 的影响。
为 什 么 要 学 医 学 统 计 学 ?
-- F. Yates,M.J.R. Healy
撰写论文:报告自己观
察或实验的研究结果。
统计知识 的运用
阅读论文:吸收新知识,
了解学术进展。
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%。
为 什 么 要 学 医 学 统 计 学 ?
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?
• 同质:同长沙市、同7岁、同男孩、同无 影响身高的疾病。
二、统计学中的几个基本概念
二、统计学中的几个基本概念
• 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