医学统计学的基本概念和分析方法
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(MedicalStatistics)
2. 分类数据（categorical） ：
• 变量值表现为按某属性划分的定性类别。清点各 类别个数后得到的资料称计数资料。
• 2）多分类（无序）：例：副作用（有重复选 择）
• 3.等级（有序）
• 疗效：痊愈=4、显效=3、有效=2、无效=1
例：105人心脏外科病人心理反应情况
• 心理反应 病例
• 症状
数
• 焦虑
102
• 抑郁
57
• 自我认同紊乱 10
• 恐惧
5
• 合计
174
百分比 反应发生率 （%） （%） 58.6 97.14 32.8 54.28
• 例：病情分级（Ｘ1）：Ⅰ ， Ⅱ，Ⅲ
• 疗效（X２）：痊愈、显效、有效、无效
• 病人满意度（X３）： 好、中、差
•
人数
50 25 5
数据类型及赋值
• 数据（变量）类型 变量的表现
• 1.计量变量：
血压值：12.3kap
• 2.分类（定性）
• 1）两分类： 疗效：有效=1，无效=0
•
性别：男=1，女=2
六、科研工作的步骤 根据研究的目的
1.研究 设计
设计考虑：
研究对象、 指标、例 数、如何 准确得到 数据。
2.收集 资料
来源：
3.整理 资料
目的：
1.日常工作 记录、病历。
2.专门的调 查和实验。
使资料系 统化，便 于进一步 统计分析
4.分析 资料
方法： 用统计方 法分析资 料，阐述 规律性， 得出结论。
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
医学统计学的基本原理与分析方法
医学统计学的基本原理与分析方法医学统计学是研究运用统计理论和方法来分析生物医学数据，从而得出合理结论与推断的学科。
它在医学研究、临床决策、流行病学、药物研发等方面发挥着重要作用。
本文将介绍医学统计学的基本原理与分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。
一、医学统计学的基本原理医学统计学的基本原理是基于统计学的概念与方法，在医学领域中进行应用和推广。
其核心原理主要包括概率与统计推断、样本与总体、假设检验与置信区间等几个方面。
1. 概率与统计推断：概率是衡量事件发生可能性的数学工具，在医学统计学中，我们通过概率来描述事件发生的可能性，并通过统计推断来进行更进一步的分析和推断。
2. 样本与总体：在医学研究中，我们无法获得全部个体的数据，因此需要从总体中抽取若干个体构成样本，并基于样本数据来推断总体的情况。
样本应该具有代表性和随机性，以确保推断的可靠性。
3. 假设检验与置信区间：在医学研究中，我们常常需要对一些观测数据的差异进行统计检验，判断差异是否具有显著性。
假设检验是一种基于概率的推断方法，它通过设定原假设和备择假设，计算观测数据出现的概率，进而判断结果的显著性。
置信区间则是用来估计总体参数的区间范围。
二、医学统计学的分析方法医学统计学的分析方法主要包括描述统计和推断统计两个层次。
1. 描述统计：描述统计主要用于对医学数据的分布、集中趋势和离散程度进行描述和分析。
其中，常见的描述统计指标包括均值、中位数、标准差、方差、频率等。
通过描述统计，我们可以更直观地了解数据的特征和变异情况，从而为进一步的数据分析奠定基础。
2. 推断统计：推断统计是根据样本数据对总体进行推断和判断。
常见的推断统计方法包括参数估计、假设检验和置信区间等。
参数估计用于根据样本数据估计总体的参数值，假设检验用于判断样本数据的差异是否具有显著性，置信区间用于估计总体参数的区间范围，提供了对总体特征的估计范围。
除了描述统计和推断统计，医学统计学还涉及到多元分析、生存分析、回归分析等高级方法，以应对更复杂的医学数据分析问题。
图文《医学统计学》PPT课件
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
医学统计学方法
医学统计学方法1. 引言医学统计学是医学研究中不可或缺的一门学科，它通过应用统计学的原理和方法，对医学数据进行收集、整理、分析和解释，从而为医学研究提供可靠的依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用方法以及在医学研究中的应用。
2. 医学统计学的基本概念2.1 总体与样本在医学研究中，我们通常关注的是一个特定人群或物体的某种特征。
这个人群或物体称为总体，而从总体中选取出来的一部分个体则称为样本。
通过对样本进行观察和测量，我们可以对总体进行推断。
2.2 参数与统计量参数是描述总体特征的数值，例如总体均值、方差等。
由于很难获得总体所有个体的数据，我们通常通过样本来估计参数。
样本所得到的数值称为统计量，例如样本均值、样本方差等。
2.3 假设检验与置信区间在医学研究中，我们经常需要判断某种治疗方法是否有效、某种因素是否与疾病有关等。
假设检验是一种常用的统计方法，它通过对样本数据进行分析，判断总体参数是否符合某种假设。
置信区间则是对总体参数的估计范围。
3. 常用的医学统计学方法3.1 描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和展示的方法。
常用的描述统计学方法包括：频数分布表、直方图、散点图等。
这些方法可以帮助我们了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。
3.2 推断统计学推断统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法。
常用的推断统计学方法包括：参数估计和假设检验。
参数估计可以帮助我们估计总体参数，并给出其置信区间；假设检验可以帮助我们判断某个假设是否成立。
3.3 生存分析生存分析是研究个体发生某个事件（如死亡、复发）所需时间的方法。
常用的生存分析方法包括：生存函数曲线、危险比（hazard ratio）等。
生存分析可以帮助我们评估治疗效果、预测疾病进展等。
3.4 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的方法。
常用的回归分析方法包括：线性回归、 logistic回归等。
回归分析可以帮助我们探索影响因素、预测结果等。
医学统计学重点
医学统计学重点第一章绪论1.根本概念：总体：根据研究目确实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：从总体中随机抽取局部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：假设事件A在n次独立重复试验中发生了m次，那么称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：选用适宜统计指标(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。
用样本差异或样本与总体差异推断总体之间是否可能存在差异，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.统计工作根本步骤：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.实验设计的三个根本原那么：对照原那么、随机化分组原那么、重复原那么。
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。
医学统计学数据分析和研究方法
医学统计学数据分析和研究方法医学统计学是医学领域中不可或缺的一门学科，它为研究者提供了分析和解读医学数据的方法和工具。
通过对大量医学数据的分析，可以揭示疾病的发病机制、评估治疗的效果、预测病情的进展等信息，对医学研究和临床实践起到了重要的作用。
本文将介绍医学统计学的一些常用的数据分析和研究方法。
一、描述统计分析描述统计分析是医学统计学的基础，用于对医学数据进行整体的描述和总结。
常用的描述统计分析方法包括频数分布、均值和标准差、中位数和百分位数、方差和相关系数等。
通过这些统计指标，可以了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
以临床试验为例，研究人员通过随机分组的方法，将患者分为实验组和对照组，观察不同治疗方案的效果。
描述统计分析可以帮助研究人员计算每个组的患者数量、计算不同治疗组的平均生存时间，从而初步判断治疗的有效性。
二、推断统计分析推断统计分析是医学统计学中的重要内容，通过对抽样数据进行分析，推断出总体的特征。
常用的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间、方差分析和回归分析等。
假设检验是一种常用的统计方法，用于判断样本数据和总体数据之间是否存在显著差异。
在临床实践中，研究人员可以利用假设检验方法比较两种治疗方法的效果是否有显著差异。
通过设定显著性水平，计算出p值，从而判断差异是否具有统计学意义。
置信区间是对总体参数的估计，它可以反映参数的可信程度。
临床研究中，研究人员经常使用置信区间来估计相对风险、绝对风险差、药物效应值等参数。
置信区间的宽度可以反映估计的精确程度，更窄的置信区间意味着估计值更可靠。
三、生存分析生存分析是医学统计学中用于研究患者生存时间和事件发生率的方法。
常用的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
在临床研究中，生存分析方法常用于评估不同治疗方案对患者生存时间的影响。
通过绘制Kaplan-Meier生存曲线，可以比较不同治疗组的生存曲线是否有显著差异。
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。
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
医学统计学第三版仇丽霞知识点
医学统计学第三版仇丽霞知识点
摘要：
1.医学统计学概述
2.仇丽霞简介
3.医学统计学第三版的主要知识点
4.如何学习医学统计学
正文：
医学统计学是一门应用统计学的分支，它主要应用于医学研究和临床实践中。
医学统计学可以帮助医生和研究人员分析和解释医学数据，以便更好地了解疾病的本质和规律，为制定预防、诊断和治疗方案提供科学依据。
仇丽霞是我国著名的医学统计学家，她对医学统计学的研究和应用做出了重要贡献。
仇丽霞教授的《医学统计学》第三版，是一部系统全面、理论与实践相结合的医学统计学教材。
该书详细介绍了医学统计学的基本概念、基本方法和应用技巧，既适合医学统计学的初学者，也适合具有一定医学统计学基础的读者。
医学统计学第三版的主要知识点包括：
1.医学统计学的基本概念：包括医学统计学的定义、作用和基本原则等。
2.医学统计学的基本方法：包括描述性统计、推断性统计和回归分析等。
3.医学统计学的应用技巧：包括如何选择合适的统计方法、如何解释统计结果等。
对于如何学习医学统计学，仇丽霞教授也给出了建议：
1.要重视基本概念的学习，理解医学统计学的基本概念和原理，这是学习
医学统计学的基础。
2.要注重实践操作，通过大量的实例分析，熟练掌握医学统计学的基本方法。
3.要关注学科前沿，及时了解医学统计学的最新进展和发展动态。
医学统计学是一门重要的医学基础学科，学习医学统计学对于医学研究和临床实践具有重要意义。
常用医学统计方法及科研论文写作
设计需考虑以下几方面： 1、研究的目的和假设是什么? 2、研究对象的选择范围是什么？如何确定？ 3、研究方法是什么？技术路线如何？ 4、具体的研究内容、观察项目与指标是什么？ 5、研究对象的数量大小，如何抽样？怎样分组？ 6、对观察指标如何进一步计算？具体采用哪些统计分 析方法？ 7、有哪些可能存在的误差？如何避免与减少其影响？ 8、时间、人员、经费方面的安排。
老少比 =
×
65岁及以上老年人口数 14岁及以下少年儿童人口数
100%
人口金字塔
人口金字塔是一种用几何图形来形象地表示 人口性别年龄构成的方法。其图形形如金字塔， 故称为人口金字塔 。
人口金字塔分型
增长型人口：人口金字 塔呈上尖下宽，多 为出生率大于死亡 率，表示人口不断 增长。 静止型人口：除高龄组 构成较小外，其它 各年龄组构成相近， 此类人口出生率基 本等于死亡率，人 口总数基本稳定。 缩减型人口：人口金字 塔呈现上下两头小， 中间大，一般多为 死亡率大于出生率， 人口总数不断减少。
解决方法
可避免 查明并去除原因
测量误差 （随机） 抽样误差 (随机)
测量变异
测值-真值
随机
不可避免 提高测量精度 不可避免 增加样本含量
个体变异
样本--总体 样本--样本
随机
4、概率和小概率事件
概率是反映某一事件发生的可能性的大小，常
用符号P表示。其值在0和1之间。概率等于1
的事件是必然事件（P=1），概率等于0的事
围生期死亡 新生儿 死亡
婴儿 死亡
新生儿死亡率 指某地某年平均每千名活产 数中未满28天的新生儿死亡数，其算式为：
同年未满28天的新生儿死亡数
新生儿死亡率=
某年活产总数
卫生统计学 课件知识点整理
1-绪论第一节统计学与医学统计学方法1、统计学是收集、分析、解释与呈现数据资料的一门科学收集数据：实验设计、调查设计分析数据：统计学描述、统计学推断解释数据：根据专业等解释统计结果呈现结果：向杂志社、上级部门发表结果2、统计工作的基本步骤①统计设计：包括调查、实验设计②收集资料：取得准确可靠的原始资料③整理资料：对资料进行整理、改错、数量化④分析资料：统计描述、统计推断（参数估计、假设检验）第二节数据类型1、计量资料（定量数据）：用仪器、工具等测量方法获得的数据。
特点：有计量单位2、计数资料（定性数据/分类资料）：按某种属性分类，然后清点每类的数据。
无固有计量单位，分为二分类和多分类3、等级资料（有序分类资料）：半定量或半定性的观察结果。
有大小顺序4、三类资料间关系第三节统计学基本概念1、随机变量（random variable）及其分类简称变量（variable），用大写拉丁字母表示，如X、Y、Z。
变量值用小写拉丁字母表示①离散型变量（discrete variable）相当于计数资料（定性数据）②连续型变量（continuous variable）相当于计量资料（定量数据）③有序变量（ordinal variable）相当于等级资料2、同质与变异（homogeneity and variation）同质：指事物的性质、影响条件或背景相同或非常相近变异：指同质的个体之间的差异3、总体与样本（population and sample）总体：根据研究目的确定的同质研究对象的全体（集合）分有限总体与无限总体样本：从总体中随机抽取的部分观察单位随机抽样（random sampling）为保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的抽样方法4、参数与统计量（parameter and statistic）参数：总体的统计指标，如总体均数，标准差，为固定的常数统计量：样本的统计指标，如样本均数、标准差，为参数附近波动的随机变量5、误差（error）实际观察值与客观真实值之差①系统误差（systematic error）在实际观测中，由受试对象、研究者、仪器设备、研究方法、非实验因素影响等原因造成的有一定倾向性或规律性的误差。
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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。
3.2 生存分析
以长期观察患者生存时间为例，通过构建生存曲线并进行统计分析，可以评估治疗措施对患者生存的影响，为临床决策提供依据。
3.3 病例对照研究
病例对照研究是观察疾病与因素之间关系的方法。
通过选择一组已
经发生疾病的病例和一组未发生疾病的对照组，分析二者之间的暴露
因素差异，探讨相关因素与疾病的关系。
总结：
本文介绍了医学统计学的基本概念和常用分析方法，以及在实际应
用中的案例分析。
医学统计学为医学研究和临床实践提供了重要的科
学方法和依据，了解和掌握医学统计学的基本知识对于进行科学研究
和临床决策具有重要意义。
希望本文对读者理解和应用医学统计学有
所帮助。