统计学第十五章
第十五章_机械性窒息-溺死ppt课件
终 末 呼 吸 期
呼 吸 停 止 期
整个过程因人而异,一般在5-6分钟
3、溺死的机制
⑴缺氧 溺液吸入呼吸道和肺泡内,障碍呼吸运动,致O2↓和
CO2潴留。大量的溺液吸入呼吸道,肺泡扩张,肺体积膨胀,肺 泡壁断裂,部分溺液进入人体大循环,因此漂浮于水中的微小物 质,也可周游全身。细砂、水草沉集在肺泡和细支气管内,加重 了缺氧。这是溺水死亡的主要机制。 形成典型的溺死,约占85-90%。
尸 表
《洗冤集录》
“腹肚胀,拍着响”,“手脚爪缝有沙泥”,“口鼻内有水沫”
等。
2.内部器官主要征象 (l)上呼吸道和肺部所见: ①气管和支气管腔: ②水性肺气肿,是一种生活反应,是溺死的主要征象之一。 肺组织中发现由溺液带进来的异物,如水草、泥沙、浮游 生物及呕吐物中的食物残渣等是诊断溺死最有意义的指标。 (2)消化道溺液及异物: 十二指肠内见较多溺液及水中异物,有重要意义。 (3)器官中有浮游生物: 硅藻、水藻及其他单细胞或多细胞生物,有重要意义。
㈢水中晚期尸体的检查
1、尸表征象:
手足皮肤膨胀呈套样脱落;尸体腐败并浮起;部分组 织腊化。 2、内部器官征象: 腐败泡沫脏器、软化、泥化; 肺内的液体可进胸腔;胃肠内的液体可进腹腔;液体 也可渗到体外,但器官的硅藻等浮游生物及各种异物仍 残留在体内而不会渗出。
硅藻的检验
药品及器材:三角烧杯两个;蒸馏水100mL;浓硝酸一瓶;无水乙醇10mL;电炉 及离心机;试管两支、试管架一个;吸管两支;经蒸馏水充分洗涤的剪刀两把。 步骤: 1 用剪刀剪取一小块组织,剪碎后置于烧杯中。 2 将烧杯置于电炉上加热致组织干燥。 3 冷却后加3~5mL无水乙醇,搅匀后再缓缓滴入浓硝酸20mL左右,直至组织液化 呈透明的淡黄色。 4 将上述硝化液离心(3000 r/min)×15min;小心吸出上层酸液弃入水池内,再反复 加蒸馏水离心,(2000r/min)×10 min,2~3次,小心吸出上清液弃去,管底留约 O.5mL液体,振荡。 5 吸取管底残液,滴一滴于载玻片上,干后加一滴中性树胶封固,盖上盖玻片。 6 在显微镜下观察有无硅藻及所见各种硅藻的形态、数量。
卫生统计学1赵耐青
医学试题精编丛书卫生统计学主编赵耐青副主编施学忠康晓平贺佳余红梅编委朱炎贵阳医学院毕煜复旦大学杨永利郑州大学李强西安交通大学李丽霞广东药学院余红梅山西医科大学金欢复旦大学赵杨南京医科大学赵耐青复旦大学施学忠郑州大学贺佳第二军医大学康晓平北京大学彭斌重庆医科大学缪之文北京大学复旦大学出版社前言卫生纺计学是分析和处理医学研究中随机现象的一门学科。
随着医学科学的发展,医学研究的研究设计、资料收集和结果分析越来越多地运用卫生统计学知识,已经成为医学研究中的一个重要组成部分,卫生统计学已经是医学各专业本科生和研究生的必修课程。
许多医学生都感到卫生统计学比较难学,甚至有些医学生对卫生统计学的课程有一定的恐惧感,特别是对卫生统计学的习题感到困难更大。
针对上述情况,本书的上篇以人民出版社出版的《卫生统计学》内容为基本框架,先对每一章的学习要点进行归纳,列出每一章的学习重点,然后针对性地列出每章的基本习题及其解答;下篇针对读者常见的数据统计分析中的困难,以高等教育出版社的普通高等教育“十一五”国家级规划教材《卫生统计学》的内容为基本学习要点,列出综合性的练习题及题其解。
本书可以作为五年制预防医学专业本科生和其他医学专业的本科生和研究生学习卫生统计学的参考书。
本书的出版得到了复旦大学出版社的大力支持,在此表示衷心的感谢。
本书凝聚着全国10所院校14位编委的智慧和心血,在此谨向各位同仁致以崇高敬意和深深谢意!我们也特别珍惜在本书编写过程结下的友谊!由于编者能力所限,不足之处,敬请广大师生提出宝贵意见。
编者2009年7月目录上篇第一章绪论 (1)第二章定量资料和统计描述 (9)第三章定性资料的统计描述 (15)第四章常用概率分布 (25)第五章参数估计基础 (32)第六章假设检验 (38)第七章χ2检验 (47)第八章实验设计 (59)第九章方差分析 (63)第十章基于秩次的非参数检验 (69)第十一章两个变量的关联性分析 (76)第十二章简单回归分析 (82)第十三章多重性回归与相关 (90)第十四章调查设计 (99)第十五章总体特征抽样调查的设计与分析 (103)第十六章横断面研究资料的统计分析 (110)第十七章队列研究的设计与分析 (117)第十八章病例一对照研究的设计与分析 (124)第十九章logistic回归分析 (131)第二十章生存分析 (143)第二十一章综合评价 (152)第二十二章Meta分析 (164)下篇综合习题 (176)上篇第一章绪论学习要点1.总体与样本的定义和理解。
统计学知识点(完整)
根本统计方法第一章 概论1. 总体〔Population 〕:根据研究目确实定的同质对象的全体〔集合〕;样本〔Sample 〕:从总体中随机抽取的局部具有代表性的研究对象。
2. 参数〔Parameter 〕:反映总体特征的统计指标,如总体均数、标准差等,用希腊字母表示,是固定的常数;统计量〔Statistic 〕:反映样本特征的统计指标,如样本均数、标准差等,采用拉丁字字母表示,是在参数附近波动的随机变量。
3. 统计资料分类:定量〔计量〕资料、定性〔计数〕资料、等级资料。
第二章 计量资料统计描述1. 集中趋势:均数〔算术、几何〕、中位数、众数2. 离散趋势:极差、四分位间距〔QR =P 75-P 25〕、标准差〔或方差〕、变异系数〔CV 〕3. 正态分布特征:①X 轴上方关于X =μ对称的钟形曲线;②X =μ时,f(X)取得最大值;③有两个参数,位置参数μ和形态参数σ;④曲线下面积为1,区间μ±σ的面积为68.27%,区间μ±1.96σ的面积为95.00%,区间μ±2.58σ的面积为99.00%。
4. 医学参考值范围的制定方法:正态近似法:/2X u S α±;百分位数法:P 2.5-P 97.5。
第三章 总体均数估计和假设检验1. 抽样误差〔Sampling Error 〕:由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
抽样误差不可防止,产生的根本原因是生物个体的变异性。
2. 均数的标准误〔Standard error of Mean, SEM 〕:样本均数的标准差,计算公式:/X σσ=3. 降低抽样误差的途径有:①通过增加样本含量n ;②通过设计减少S 。
4. t 分布特征:①单峰分布,以0为中心,左右对称;②形态取决于自由度ν,ν越小,t 值越分散,t 分布的峰部越矮而尾部翘得越高;③当ν逼近∞,X S 逼近X σ, t 分布逼近u 分布,故标准正态分布是t 分布的特例。
《统计学》(贾俊平第七版)课后题及答案-统计学课后答案第七版
第一章导论1.什么是统计学?统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型?不同类型的数据各有什么特点?按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据;按照数据的搜集方法,可以分为观测数据和试验数据;按照被描述的现象与实践的关系,可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据;顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据;数值型数据是按照数字尺度测量的观测值,其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合,样本是从总体中抽取的一部分元素的集合,参数是用来描述总体特征的概括性数字度量,统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量,变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类?变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称,其取值为分类数据;顺序变量是说明十五有序类别的一个名称,其取值是顺序数据;数值型变量是说明事物数字特征的一个名称,其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量,它只能取有限个值,而且其取值都以整位数断开,如“产品数量”;连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量,它的取值是连续不断的,不能一一列举,如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料?使用二手资料需要注意些什么?与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样,什么情况下适合采用非概率抽样。
统计学习题
考核分为3部分:1. 平时成绩,主要以到课情况为依据。
一般占总成绩10%左右。
2. 上机SAS软件操作考试。
一般占总成绩的20%~40%。
3. 期末卷面理论考核,占总成绩的50%~70%。
下面的统计学试题供同学们参考:《卫生统计学》考试题库目录第一章绪论第二章定量资料的统计描述第三章正态分布第四章总体均数的估计和假设检验第五章方差分析第六章分类资料的统计描述第七章二项分布与Poisson分布及其应用第八章χ2检验第九章秩和检验第十章回归与相关第十一章常用统计图表第十二章实验设计第十三章调查设计第十四章医学人口统计与疾病统计常用指标第十五章寿命表第十六章随访资料的生存分析附录:单项选择题参考答案第一章绪论一、名词解释1. 参数 (parameter)2. 统计量 (statistic)3. 总体(population)4. 样本 (sample)5. 同质 (homogeneity)6. 变异(variation)7. 概率 (probability) 8. 抽样误差 (sampling error)二、单选题1.在实际工作中,同质是指:A.被研究指标的影响因素相同B.研究对象的有关情况一样C.被研究指标的主要影响因素相同D.研究对象的个体差异很小E.以上都对2. 变异是指:A.各观察单位之间的差异B.同质基础上,各观察单位之间的差异C.各观察单位某测定值差异较大D.各观察单位有关情况不同E.以上都对3.统计中所说的总体是指:A.根据研究目的而确定的同质的个体之全部B.根据地区划分的研究对象的全体C.根据时间划分的研究对象的全体D.随意想象的研究对象的全体E.根据人群划分的研究对象的全体4. 统计中所说的样本是指:A.从总体中随意抽取一部分B.有意识地选择总体中的典型部分C.依照研究者的要求选取有意义的一部分D.从总体中随机抽取有代表性的一部分E.以上都不是5.按随机方法抽取的样本特点是:A.能消除系统误差B.能消除随机测量误差C.能消除抽样误差D.能减少样本偏性E.以上都对6.统计学上的系统误差、测量误差、抽样误差在实际工作中:A.均不可避免B.系统误差和测量误差不可避免C.测量误差和抽样误差不可避免D.系统误差和抽样误差不可避免E.只有抽样误差不可避免7.统计工作的基本步骤是:A.设计、调查、审核、整理资料B.收集、审核、整理、分析资料C.设计、搜集、整理、分析资料D.调查、审核、整理、分析资料E.以上都不对8.统计工作的关键步骤是:A.调查或实验设计B.整理分组C.收集资料D.审核资料E.分析资料9.欲研究某种药物对高血压病的疗效,临床观察300名病人的血压情况,确切地说,研究总体是:A.这300名高血压患者B.这300名高血压患者的血压值C.所有的高血压患者D.所有的高血压患者的血压值E.这种药物10.抽样误差是由:A.计算引起B.测量引起C.抽样引起D.采样结果不准引起E.试剂、仪器未经校正引起11.抽样误差指的是:A.个体值和总体参数值之差B.个体值和样本统计量值之差C.样本统计量值和总体参数值之差D.不同的总体参数之差E.以上都不是12.习惯上,下列属于小概率事件的为:A. P=0.09B. P=0. 10C. P=0.15D. P=0.03E.以上都不是13.治疗效果判定资料属于A. 计量资料B. 计数资料C. 等级资料D. 无序分类资料E. 以上都不是14.概率P的范围:A. -1≤P≤1B. 0<P<1C. P≥1D. -1≤P≤0E. 0≤P≤1三、简答题1、统计学的基本步骤有哪些?2、总体与样本的区别与关系?3、抽样误差产生的原因有哪些?可以避免抽样误差吗?4、何为概率及小概率事件?第二章定量资料的统计描述第三章正态分布一、名词解释1. 正态分布 (normal distribution)2. 中位数 (median)3. 四分位数间距 (quartile interval)4. 方差 (variance)5. 正偏态分布 (positively skewed distribution)6. 负偏态分布 (negatively skewed distribution)7. 对数正态分布 (logarithmic normal distribution )8. 医学参考值范围 (medical reference range)二、单选题1.μ确定后,δ越大, 则正态曲线:A.越陡峭B. 形状不变C. 越平缓D.向左移动E.向右移动2. 平均数可用于分析下列哪种资料:A.统计资料B.等级资料C.计数资料D.计量资料E.调查资料3. 常用的平均数指标有:A.样本均数、总体均数、中位数B.算术均数、总体均数、几何均数C.算术均数、几何均数、中位数D.中位数、样本均数、几何均数E.以上都不对4. 描述一组正态或近似正态分布资料的平均水平用:A.算术均数B.几何均数C.中位数D.平均数E.以上均是5. 用/n公式计算均数的方法称为:A.加权法B.简捷法C.目测法D.平均法E.直接法6. 用频数表计算均数时, 若以各组段下限值作为组中值计算均数, 要使所得值等于原均数, 则应:A.减一个组距B.加一个组距C.减半个组距D.加半个组距E.以上均不对7. 对于一组呈负偏态分布的资料,反映其平均水平应用哪个指标:A.几何均数B.中位数C.平均数D.均数E.算术均数8. 用频数表法计算均数时,组中值应为:A.(本组段下限值+本组段上限值)/2B.(本组下限值+下组下限值)/2C.(本组下限值+下组上限值)/2D.本组段的上限值E.本组段的下限值9. 原始数据加上一个不为0的常数后:A. 不变、CV变B. 变或CV变C. 不变、CV不变D. 变、CV不变E. 、CV均改变10. 对于对称分布的资料来说:A.均数比中位数大B.均数比中位数小C.均数等于中位数D.均数与中位数无法确定孰大孰小E.以上说法均不准确11. 血清学滴度资料最常计算_______以表示其平均水平。
医学统计学重点概要
第一章 绪论总体:根据研究目的确定的同质的所有观察单位某种变量值的集合。
总体包括有限总体和无限总体。
样本:从总体中随机抽取的部分观察单位,其实测值的集合。
获取样本仅仅是手段,通过样本信息来推断总体特性才是研究的目的。
资料的类型计量资料、计数资料和等级资料。
误差包括随机误差、系统误差和非系统误差。
抽样误差:由抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异或者是各个样本统计量之间的差异称为抽样误差。
概率:是描述随机事件发生可能性大小的一个度量。
取值范围0≤P ≤1。
小概率事件:表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小,可以认为很可能不发生。
P ≤0.05或P ≤0.01。
医学统计学的步骤:设计、收集资料、整理资料和分析资料。
统计分析包括:统计描述和统计推断。
统计推断包括:参数估计和假设检验。
第二章计量资料的统计描述频数表和频数分布图的用途:(1)描述频数分布的类型,以便选择相应的统计指标和分析方法。
对称分布:集中位置在中间,左右两侧頻数基本对称。
偏态分布:正、负偏态分布正偏态集中位置偏向值小一侧,负偏态反之。
(2)描述頻数分布的特征;(3)便于发现资料中的可疑值;(4)便于进一步计算统计指标和进行统计分析。
计量资料集中趋势包括算术均数、几何均数和中位数。
算术均数:直接法(样本小):n x x ∑=;頻数表法(样本大)x =nfx ∑ 几何均数:直接法:)lg (lg 1n x G ∑-=;頻数表法)lg (lg )lg (lg 11n x f fx f G ∑∑∑--==(常用于等比资料或对数正态分布资料)中位数:直接法:n 为奇数2/)1(+=n x M ,n 为偶数2/)(12/2/++=n n x x M ;頻数表法:∑-⨯+=)%50(L M M f n f iL M 。
中位数的应用注意事项:可用于各种分布资料,不受极端值的影响,主要用于(1)偏态分布资料(2)端点无确切值的资料(3)分布不明确的资料。
[医学]医学统计学课件PPT
• 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
人卫第七版医学统计学课后答案及解析-李康、贺佳主编
人卫第七版医学统计学课后答案及解析-李康、贺佳主编本文介绍了医学统计学的基本概念和内容。
统计描述和推断是从样本数据中获得结论的重要方法,可以探测医学规律并提高研究结论的科学性。
医学统计学的基本内容包括统计设计、数据整理、统计描述和统计推断。
统计描述可以通过统计指标、统计表和统计图来表达结果,统计推断可以通过参数估计和假设检验来推断总体特征。
本文还介绍了定量数据的统计描述、正态分布与医学参考值范围以及定性数据的统计描述。
在计算和分析方面,本文提供了一些实例和参考答案。
一、单项选择题答案1.B2.A3.C4.D5.E6.D7.A8.C9.B10.A11、C12、B13、D14、A15、C1.[参考答案]t检验是用来检验两个样本均值是否有显著差异的方法,适用于样本数量较小、总体方差未知的情况。
2.[参考答案]t检验的原假设是两个样本均值相等,备择假设是两个样本均值不相等。
3.[参考答案]当样本数量较小、总体方差未知时,使用t 检验;当样本数量较大、总体方差已知或近似已知时,使用z 检验。
4.[参考答案]在t检验中,自由度是指样本数量减去估计的参数数量,其中估计的参数数量为1(即样本均值)。
5.[参考答案]在进行t检验时,需要先计算出样本均值、样本标准差和自由度,然后查找t分布表得到临界值,最后比较计算出的t值和临界值,判断是否拒绝原假设。
6.[参考答案]在进行t检验时,如果样本数量较小、总体方差未知,应该使用双侧检验,即备择假设为两个样本均值不相等。
7.[参考答案]在进行t检验时,如果样本数量较小、总体方差未知,应该使用配对样本t检验来比较两个相关样本的均值是否有显著差异。
8.[参考答案]在进行t检验时,如果样本数量较大、总体方差已知或近似已知,应该使用z检验来比较两个独立样本的均值是否有显著差异。
9.[参考答案]在进行t检验时,如果样本数量较小、总体方差未知,应该使用t分布表来查找临界值,以判断是否拒绝原假设。
第十五讲 卫生统计学 实验设计
赖氨酸
赖氨酸效应
(三)自身对照
实验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。
(四)标准对照(standard control)
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某病患者与正常人的某生理、生化指标是否相同。
——实验室应用较多
(五一疾病的疗效。
(六)历史对照:以过去的研究结果作对照。
与本人或他人过去的研究结果作比较。
—— 不好!!!!!!
二、处理因素
处理因素或受试因素:根据研究目的确定的
欲施加或欲观察的、并能引起受试对象直接或 间接效应的因素,简称处理或因素(factor)。 是根据研究目的确定的主要因素,处理因素在 整个实验中应始终要保持不变。
非处理因素:与处理因素可能同时存在的能
使受试对象产生效应的非研究因素。非处理因 素干扰效应与所研究因素间关系的观察与分析, 常常又称混杂因素(confounder)。
分层随机化步骤:
(1)编号排序:将每层的受试对象编号排序,如体重 从轻到重,时间由前至后等。 (2)取随机数:从随机数字表或计算器或计算机获得。 每个受试对象可取两位数。 (3)确定组别:根据每层受试对象获得的随机数的大 小顺序决定受试对象在哪一组。对每个处理也可规定 顺序,如处理A, B, C, …分别对应于序号1, 2, 3, …。
均衡性
(1) 对等:除处理因素外,对照组具备与实验组对等的 一切非处理因素。
医学统计学第六版课后答案
X X S 50 36.3 6.19 2.21 ,根据正态分布的对称
性可知, z≥ 2 .2 1 右侧的尾部面积与 z≤ 2 .2 1 左侧的尾部面积相等,故查附表 1 得 即理论上该地 12 岁健康男童体重在 50kg 以上者占该地 12 岁健康男 ( 2.21) 0.0136 , 童总数的 1.36%。 ②分别计算 X 30 和 X 40 所对应的 z 值,得到 z 1 =-1.02 和 z 2 =0.60,查附表 1 得
三个总体一是心肌梗死患者所属的总体二是接受尿激酶原治疗患者所属的总体三是接受瑞替普酶治疗患者所在的总第二章定量数据的统计描述一单项选择题答案第三章正态分布与医学参考值范围一单项选择题答案参考答案题中所给资料属于正偏态分布资料所以宜用百分位数法计算其参考值范围
卫生部“十二五”规划教材 全国高等医药教材建设研究会规划教材
P9 5 2 3 0
1 5 2 3 9 ( m g /d l )
3.[参考答案]
3
表 滴度倒数 (X) 8 16 32 64 128 256 合计
肝癌病人与正常人的血清乙肝表面抗原(HBsAg)滴度测定结果 正常人数 (f1) 7 5 1 3 0 0 16 肝癌病人数 (f2) 1 2 3 2 1 1 10 lgX 2.08 2.77 3.47 4.16 4.85 5.55 f1lgX 14.56 13.86 3.47 12.48 0.00 0.00 44.37 f2lgX 2.08 5.55 10.40 8.32 4.85 5.55 36.75
医学统计学知到章节答案智慧树2023年湖南中医药大学
医学统计学知到章节测试答案智慧树2023年最新湖南中医药大学第一章测试1.参数是指总体的统计指标。
()参考答案:对2.概率的取值范围为[-1,1]。
()参考答案:错3.统计学中资料类型包括()参考答案:等级资料;计数资料;计量资料4.医学统计学的研究内容包括研究设计和研究分析两个方面。
()参考答案:对5.样本应该对总体具有代表性。
()参考答案:对第二章测试1.抽样单位的数目越大,抽样误差越大。
()参考答案:错2.以下不属于概率抽样的是()参考答案:雪球抽样3.整群抽样的优点()参考答案:易于理解,简单易行4.概率抽样主要包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样和便利抽样。
()参考答案:错5.进行分层抽样时要求()参考答案:各群内差异越小越好第三章测试1.在正态性检验中,P>0.05时可认为资料服从正态分布。
()参考答案:对2.在两样本均数比较的t检验中,无效假设是()参考答案:两总体均数相等3.在两样本率比较的卡方检验中,无效假设是()参考答案:两总体率相等4.配对设计资料,若满足正态性和方差齐性。
要对两样本均数的差别作比较,可选择()参考答案:配对t检验5.用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观测点距直线纵向距离平方和最小。
()参考答案:对第四章测试1.定量数据即计量资料()参考答案:对2.定量数据的统计描述包括集中趋势、离散趋势和频数分布特征。
()参考答案:对3.定量数据的总体均数的估计只有点估计这一种方法。
()参考答案:错4.定性数据是指计数资料。
()参考答案:错5.动态数列是以系统按照时间顺序排列起来的统计指标。
()参考答案:对第五章测试1.单个样本t检验要求样本所代表的总体服从正态分布、()参考答案:对2.配对t检验要求差值d服从正态分布。
()参考答案:对3.Wilcoxon符号秩和检验属于非参数检验。
()参考答案:对4.配对设计可以用于控制研究误差。
()参考答案:对5.配对t检验中,P<0.05时说明两处理组差异无统计学意义。
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
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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。
.
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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?
.
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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
卫生统计学第八版李晓松第十五章 实验研究设计
第一节 实验设计的基本内容与原则
(六)质量控制
1. 误差来源 误差包括随机误差和非随机误差。随机误差是一类不恒定的、随机变化的误 差。非随机误差是由各种人为因素或偶然因素造成的。 非随机误差也称为系统误差或偏倚。常见的偏倚有: (1)选择偏倚(selection bias):由于选择实验对象的方法不正确,或纳入和排 除标准不明确而产生的偏倚。 (2)测量偏倚(measurement bias):又称信息偏倚。在实验过程中,由于研究 者的主观原因或实验仪器、实验对象的客观原因而产生的观察或测量偏倚。 (3)混杂偏倚(confounding bias):由于某些非处理因素与处理因素同时并存而
联系这一假说。 (2)研究假说二:吸烟和工业污染是公认的肺癌病因,中国西部农业小镇宣威的肺癌发
病率在全世界位居第一,但已有研究表明这两种因素对宣威地区肺癌发生影响不大。宣威
地区烟煤量丰富,当地农村居民长年习惯在室内烧烟煤取暖做饭,但烧煤的火塘没有进风 口和烟囱,从而造成室内严重空气污染,由此提出烧烟煤引起的室内空气严重污染是肺癌
第一节 实验设计的基本内容与原则
(四)试验效应
1. 基本概念
处理因素施加给实验对象后产生的效应或反应称为实验效应,实验效应可用
观察指标来度量。按性质分类,观察指标有主观指标和客观指标之分。
主观指标是实验对象的主观感觉、记忆、陈述或观察者的主观判断结果。 客观指标是借助仪器设备测量所得,相较于主观指标,客观指标具有较好的
第一节 实验设计的基本内容与原则
(五)基本原则
2.随机与重复
重复具有3个层面的含义:
①整个实验的重复。在实验研究设计中,应确保整个实验在相同的条件下可以重 现,从而提高研究结果的可靠性。
第十五章直线相关与直线回归分析
(1)直线上方各点离回归线的距离(以平行于Y轴 计算)之和与直线下方各点离回归线的距离之和 绝对值相等,但方向相反,因此:
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2 为最 y y (2)此直线是使得误差平方和
小值的直线,即因变量的实际观察值y与理 论值 y 之差的平方和取最小值。 对于每一个x值来说,它所对应实际的y值, 与估计的 y 值往往会存在差异,这个差异 就是用估计 y 值来代替实际y值所产生的误 差,即 y y 误差,误差越小越好,由于理 为最 y y 论上 y y 0 ,因此要把 小值的直线当作回归直线是很困难的。一个 最佳且能表达同样目的的方法,那就是将此 直线定义为使得误差平方和为最小值的直线。 这个方法称为最小二乘法。
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五、直线相关分析的注意点
作直线相关分析时,应结合散点图来判断两 变量的数量协同变化关系是否呈直线关系, 避免将某些曲线关系误判为直线关系; 应该注意假相关情况; 当两变量均明显不呈正态分布时,最好采用 秩相关统计分析方法计算秩相关系数。
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“回归”一词的来由
“回归”一词最早由Golton在一项有关父亲与 儿子身高的研究中提出。儿子的身高(Y)与 父亲的身高(X)自然是相关的,他发现身材 高大的父亲所生儿子的高度不少要比其父亲 矮,而身材矮小的父亲所生的儿子不少要比 其父亲高;也就是说,无论是身材高还是身 材矮的父亲所生儿子的身高有向人群的平均 身高“回归”的趋势,这就是“回归”的生 物学内涵。后来人们借助“回归”一词来描 述通过自变量的数值预测反应变量的平均水 平。
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1.根据原始数据做散点图,从图中各点的分 布情况看,血液药物浓度Y随唾液药物浓度 X增加而增加的趋势。 2.计算相关系数 (1)计算基础数据根据原始数据求得
logistic回归分析(精选PPT)
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在其它影响因素相同的情况下,某危险因素 X j 两个
不同暴露水平 c1 和 c0 发病优势比的自然对数为:
ln OR j
ln
P1 P0
(1 (1
P1 ) P0 )
=
ln( P1 ) ln( P0 )
1 P1
1 P0
= j (c1 c0 )
则该因素的优势比: OR j exp[ j (c1 c0 )]
多个因变量
2
• logistic回归(logistic regression)是研究因变量为二分类或 多分类观察结果与影响因素(自变量)之间关系的一种多 变量分析方法,属概率型非线性回归。
• 在流行病学研究中,常需要分析疾病与各种危险因素间的 定量关系,同时为了能真实反映暴露因素与观察结果间的 关系,需要控制混杂因素的影响。
第十五章 logistic回归分析
Logistic Regression Analysis
山东大学公共卫生学院
1
回归分析的分类
一个 因变 量y
连续型因变量 (y) --- 线性回归分析 分类型因变量 (y) ---Logistic 回归分析 生存时间因变量 (t) ---生存风险回归分析 时间序列因变量 (t) ---时间序列分析
2 2
X X
2 2
L L
mXm) mXm)
]
1 exp(0 1X1 2 X 2 L m X m )
ln[exp(0 1X1 2 X 2 L m X m )]
0 1X1 2 X 2 L m X m
(15.2)
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模型参数的流行病学含义
当各种暴露因素为 0 时:
ln( P ) 1 P
相对危险度RR的本质是暴露组与非暴露组发病率之比或发病概率 之比。但病例对照研究不能计算发病率,只能计算比值比OR值。 OR与RR的含义是相同的,也是指暴露组的疾病危险性为非暴露组 的多少倍。当疾病发病率小于5%时,OR是RR的极好近似值。
第十五章_机械性窒息-溺死
尸 表
样 泡 沫
《洗冤集录》 洗冤集录》
“腹肚胀,拍着响”,“手脚爪缝有沙泥”,“口鼻内有水沫” 腹肚胀,拍着响” 手脚爪缝有沙泥” 口鼻内有水沫”
等。
2.内部器官主要征象 . (l)上呼吸道和肺部所见: 上呼吸道和肺部所见: 上呼吸道和肺部所见 ①气管和支气管腔: ②水性肺气肿 水性肺气肿,是一种生活反应,是溺死的主要征象之一。 水性肺气肿 肺组织中发现由溺液带进来的异物,如水草、泥沙、浮游 生物及呕吐物中的食物残渣等是诊断溺死最有意义的指标。 诊断溺死最有意义的指标。 诊断溺死最有意义的指标 (2)消化道溺液及异物: 十二指肠内见较多溺液及水中异物,有重要意义。 十二指肠内见较多溺液及水中异物 (3)器官中有浮游生物: 硅藻、水藻及其他单细胞或多细胞生物,有重要意义。 硅藻、水藻及其他单细胞或多细胞生物,有重要意义。
ห้องสมุดไป่ตู้
硅藻实验的结果评价 结果判断 肺脏 肝脏、肾脏 骨髓、牙齿
可疑,多非 确定 可疑
+++ + —
— + —
— + —
(五)溺死的法医学鉴定
2、溺死的过程与分期
前 驱 期 呼 吸 困 难 期 失 神 期 呼 吸 暂 停 期 终 末 呼 吸 期 呼 吸 停 止 期
过程
5-6分 分
3、溺死的机制
⑴缺氧 溺液吸入呼吸道和肺泡内,障碍呼吸运动, O2↓和 溺液吸入呼吸道和肺泡内,障碍呼吸运动,致O2↓和
CO2潴留。大量的溺液吸入呼吸道,肺泡扩张,肺体积膨胀, CO2潴留。大量的溺液吸入呼吸道,肺泡扩张,肺体积膨胀,肺 潴留 泡壁断裂,部分溺液进入人体大循环, 泡壁断裂,部分溺液进入人体大循环,因此漂浮于水中的微小物 进入人体大循环 质,也可周游全身。细砂、水草沉集在肺泡和细支气管内,加重 也可周游全身。细砂、水草沉集在肺泡和细支气管内, 了缺氧。这是溺水死亡的主要机制。 了缺氧。这是溺水死亡的主要机制。 主要机制 形成典型的溺死,约占 形成典型的溺死,约占85-90%。 。
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Paasche Index - Example
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Paasche Index - Example
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Fisher’s Ideal Index
Laspeyres’ index tends to overweight goods whose prices have increased. Paasche’s index, on the other hand, tends to overweight goods whose prices have gone down. Fisher’s ideal index was developed in an attempt to offset these shortcomings. It is the geometric mean of the Laspeyres and Paasche indexes.
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Index Number – Example 3
The following Excel output shows the number of passengers (in millions) for the five largest airports in the United States in 2004. What is the index for Atlanta, Chicago, Los Angeles, and Dallas/Ft. Worth compared to Denver?
For example, we might be interested in an index for items that relate to the expense of operating and maintaining an automobile. The items in the index might include tires, oil changes, and gasoline prices. – Or we might be interested in a college student index. This index might include the cost of books, tuition, housing, meals, and entertainment.
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Indexes
In many situations we wish to combine several items and develop an index to compare the cost of this aggregation of items in two different time periods.
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Index Number – Example 1
According to the Bureau of Labor Statistics, in January 1995 the average hourly earnings of production workers was $11.47. In June 2005 it was $16.07. What is the index of hourly earnings of production workers for June 2005 based on January 1995?
Paasche
– –
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Simple Average - Example
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Simple Aggregate Index – Example
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Weighted Indexes
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Lespeyres Index - Example
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Lespeyres Index - Example
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q0
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Fisher’s Ideal Index - Example
Determine Fisher’s ideal index for the data in Table 15–3.
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Value Index
A value index measures changes in both the price and quantities involved. A value index, such as the index of department store sales, needs the original base-year prices, the original base-year quantities, the present-year prices, and the present year quantities for its construction. Its formula is:
Weighted Indexes
– –
Fisher’s Price Index Value Index Special Purpose Index
– – –
Consumer Price Index Producer Price Index S&P Index
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Unweighted Indexes
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Index Number –Example 2
An index can also compare one item with another. Example: The population of the Canadian province of British Columbia in 2004 was 4,196,400 and for Ontario it was 12,392,700. What is the population index of British Columbia compared to Ontario?
–
There are several ways we can combine the items to determine the index.
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Indexes
Unweighted Indexes
– –
Simple Average of the Price Indexes Simple Aggregate Index Lespeyres Price Index Paasche Price Index
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Index Numbers
An index number measures the relative change in price, quantity, value, or some other item of interest from one time period to another. A simple index number measures the relative change in just one variable.
Converting data to indexes also makes it easier to assess the trend in a series composed of exceptionally large numbers.
–
For example, total U.S. retail sales for the month of July 2005 were $357,013,000. For July 2004, the total retail sales were $323,604,000. This increase of $33,409,000 appears significant. Yet if the July 2005 retail sales are expressed as an index based on July 2004 retail sales the increase is 10.3 percent.
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Laspeyres versus Paasche Index
When is Laspeyres most appropriate and when is Paasche the better choice? Laspeyres
–
–
Advantages Requires quantity data from only the base period. This allows a more meaningful comparison over time. The changes in the index can be attributed to changes in the price. Disadvantages Does not reflect changes in buying patterns over time. Also, it may overweight goods whose prices increase. Advantages Because it uses quantities from the current period, it reflects current buying habits. Disadvantages It requires quantity data for the current year. Because different quantities are used each year, it is impossible to attribute changes in the index to changes in price alone. It tends to overweight the goods whose prices have declined. It requires the prices to be recomput Example 3 (cont.)