常用医学统计分析方法医学ppt
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2024版全新《医学统计学》完整ppt课件
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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。
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
《医学统计学》PPT课件
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
图文《医学统计学》PPT课件
步骤
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
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]医学统计学课件PPT
• (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。
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
• 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
医学医学统计学PPT课件
样本量估算
根据研究目的、效应大小、显著性水平 和把握度等因素,合理估算所需样本量。
随机化方法
介绍简单随机化、分层随机化、整群随 机化等随机化方法,以确保试验组和对 照组的可比性。
数据分析与解读
运用统计学方法对试验数据进行描述性 统计、推断性统计和生存分析等,正确 解读分析结果。
观察性数据分析与处理
误差和提高实验效率。
方差分析基本思想
将总变异分解为组间变异和组内变 异,通过比较组间变异与组内变异 的相对大小,推断各因素对结果的 影响是否显著。
方差分析步骤
建立假设、计算检验统计量、确定P 值、作出推断结论。
04
医学统计学在医学研究中 的应用
临床试验设计与分析
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉设计、析因设 计等,以及各种设计类型的优缺点和适 用场景。
03
样本容量
样本中所包含的个体数目。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性, 可以是定量的或定性的。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和 定性数据,其中定量数据又可分为 离散型和连续型。
统计பைடு நூலகம்与抽样分布
03
统计量
用于描述样本特征的数值,如样本均值、 样本标准差等。
抽样分布
由样本统计量所形成的分布,用于推断总 体参数。常见的抽样分布有t分布、F分布 和卡方分布等。
03
多重比较与假设检验的误用
Hochberg校正
02
01
控制FDR(False Discovery Rate) 的方法
统计模型的选择与评估
统计模型的选择
1
2
根据研究目的和数据类型选择合适的统计模型
医学统计学(课件)方差分析
要点二
原理
通过将因变量和协变量之间的关系线 性化,进行线性回归分析,并控制其 他因素的影响。
要点三
应用
医学研究中用于研究疾病与基因型、 环境因素之间的关系,社会科学中用 于研究收入和教育水平的关系等。
多重比较方法
01
定义
多重比较方法是方差分析的一种补充 方法,用于比较多个组之间的差异。
02
原理
通过比较每个组与对照组或其他组之 间的差异,推断各组之间的差异是否 具有统计学显著性。
重复测量方差分析
定义
重复测量方差分析是方差分析的另一种拓展,用于比较多次测量或重复观测的差异。
原理
通过将多次测量视为不同的观察对象,对测量误差进行控制和调整。
应用
医学研究中常用于比较不同治疗方案的效果,以及社会科学中研究时间序列数据的变化等。
协方差分析
要点一
定义
协方差分析是方差分析与其他统计方 法的结合,通过控制一个或多个协变 量对因变量的影响。
偏度检验
检查数据分布的偏斜程度。
峰度检验
检查数据分布的峰态。
正态性检验
通过图形和统计量判断数据是否符合正态分布。
方差齐性检验
• 方差齐性检验:通过Levene's Test或Bartlett's Test检验各组方差是否相等。
主效应检验
将数据按照分组变量进行分组,并 对每个分组变量的平均值进行计算 。
方差分析还可以与其他统计方法结合 使用,例如与回归分析结合可进行协 方差分析和混合线性模型分析等。
02
方差分析基本原理
数学模型
数学模型的假设
假定每个总体均数之间有差异,且每个总体均数与模型中其他变量的关系已知。
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
.
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
临床研究资料常用统计分析方法 ppt课件
ppt课件
调查工具 调查员
6
实验设计
动物实验 实验分类 临床试验 社区干预试验 处理因素 基本要素 受试对象 实验效应
ppt课件
诊断试验 疾病防治 病因 疾病预后
7
实验设计
原则:专设、同步、均衡
对照
平行:无治疗 安慰剂 随机化、盲法 阳性治疗 不同剂量
自身处理前后
形式
基本原则
重
(样本含量)
ppt课件
ppt课件
41
(一)单变量计量资料
3.两个独立样本的比较 单因素、完全随机设计 服从正态分布且方差齐性 两样本均数比较t检验 两样本均数的差数可信区间法 不服从正态分布或方差不齐性 两独立样本Wilcoxon秩和检验 反应变量为生存时间且含有截尾数据 log-rank检验(时序检验)
ppt课件
37
A 与 B 药联用产妇分娩镇痛时间(min)
A 药物剂量 5μg 1.0mg 105 80 65 2.5mg 75 115 80 5.0mg 85 120 125 B 药物剂量 15μg 115 105 80 125 130 90 65 120 100 30μg 75 95 85 135 120 150 180 190 160
ppt课件
10
统计描述
离散型资料(计数、计量)
制图原则 统计图 制图要求
条图、圆图、百分比条图
连续型资料(计量)
线图、直方图、散点图
标题 标目 纵轴、横轴 刻度 图例
ppt课件
11
统计描述
中心 位置
正态: X、M 对数正态: XG 非正态: M
正态
计量资料
(单变量)
量纲相同: S
统计 指标 计量资料
调查工具 调查员
6
实验设计
动物实验 实验分类 临床试验 社区干预试验 处理因素 基本要素 受试对象 实验效应
ppt课件
诊断试验 疾病防治 病因 疾病预后
7
实验设计
原则:专设、同步、均衡
对照
平行:无治疗 安慰剂 随机化、盲法 阳性治疗 不同剂量
自身处理前后
形式
基本原则
重
(样本含量)
ppt课件
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41
(一)单变量计量资料
3.两个独立样本的比较 单因素、完全随机设计 服从正态分布且方差齐性 两样本均数比较t检验 两样本均数的差数可信区间法 不服从正态分布或方差不齐性 两独立样本Wilcoxon秩和检验 反应变量为生存时间且含有截尾数据 log-rank检验(时序检验)
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A 与 B 药联用产妇分娩镇痛时间(min)
A 药物剂量 5μg 1.0mg 105 80 65 2.5mg 75 115 80 5.0mg 85 120 125 B 药物剂量 15μg 115 105 80 125 130 90 65 120 100 30μg 75 95 85 135 120 150 180 190 160
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统计描述
离散型资料(计数、计量)
制图原则 统计图 制图要求
条图、圆图、百分比条图
连续型资料(计量)
线图、直方图、散点图
标题 标目 纵轴、横轴 刻度 图例
ppt课件
11
统计描述
中心 位置
正态: X、M 对数正态: XG 非正态: M
正态
计量资料
(单变量)
量纲相同: S
统计 指标 计量资料
第四章 医学统计课件完整版_PPT幻灯片
数量特征及其分布规律,才是最终的研究目的。
第三节 统计资料的类型
❖ 医学统计资料按研究指标的性质一般分为定量资 料、定性资料和等级资料三大类。
一、定量资料
❖ 定量资料(quantitative data) 亦称计量资料 (measurement data),是用定量的方法测定观 察单位(个体)某项指标数值的大小,所得的资 料称定量资料。如身高(㎝)、体重(㎏)、脉 搏(次/分)、血压(kPa)等为数值变量,其组 成的资料为定量资料。
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
总体参数的估计和假设检验,以达到了解பைடு நூலகம்体的
二、总体与样本
样本(sample):是从总体中随机抽取的部分 观察单位变量值的集合。样本的例数称为样本 含量(sample size)。 注意: 1。总体是相对的,总体的大小是根据研究目 的而确定的。 2。样本应有代表性,即应该随机抽样并有足 够的样本含量。
三、整理资料
整理资料(sorting data)的目的就是将搜集到的原始资 料进行反复核对和认真检查,纠正错误,分类汇总,使其 系统化、条理化,便于进一步的计算和分析。整理资料的 过程如下:
1.审核:认真检查核对,保证资料的准确性和完整性。
2.分组:归纳分组,分组方法有两种:
①质量分组,即将观察单位按其类别或属性分组,如按性 别、职业、阳性和阴性等分组。
二、定性资料
❖ 定性资料(qualitative data) 亦称计数资料 ( enumeration data ) 或 分 类 资 料 ( categorical data),是将观察单位按某种属性或类别分组,清点 各组的观察单位数,所得的资料称定性资料。
相关主题
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同条件下,独立重复进行n次试验,事件A 出现f 次,则事件A出现的频率为f/n。
概率:随机事件发生的可能性大小,
用大写的P 表示;取值[0,1]。
频率与概率间的关系:
1. 样本频率总是围绕概率上下波动 2. 样本含量n越大,波动幅度越小, 频率越接近概率。
小概率事件
Certain
1
必然事件 随机事件 不可能事件
科学的科研设计 正确的统计分析 准确的结论推断
.
4. 获得循证医学证据的主要手段
“ 以 证 据 为 基 础 的 医 学 ” ( evidencebased medicine,EBM)需要运用最好 的统计学证据 可靠“证据”:随机对照试验
.
1.了解医学统计学的基本概念 2.掌握医学统计数据的分类 3.掌握统计学分析方法的选择 4.了解SPSS统计学软件的使用
则合计率p X1 X 2 n1 n2
例如用某疗法治疗肝炎,甲医院治疗150人,治 愈30人,治愈率为20%;乙医院治疗100人,治 愈30人,治愈率为30%。两个医院合计治愈率应
该是[(30+30)/(150+100)] ×100% =24%。
4.注意资料的可比性
(1)观察对象是否同质,研究方法是否相同, 观察时间是否相等,以及地区、周围环境、风俗 习惯和经济条件是否一致或相近等。
19
4 女 71 下 中分化 Ⅱ 阳性 78
5
5 男 59 上 高分化 Ⅲ 阴性 85
35
…… … … … … …
…
…
10
总体与样本 and sample
population
总体:根据研究目的 确定的同质研究对象 的全体(集合)。
样本:从总体中随机 抽取的部分研究对象
随机抽样 random sampling
变量及变量值
胆管癌患者部分指标
编号 性别 年龄(岁)部位 分化程度 分期 肝转移 PCNA 指数 生存时间(月)
(1)(2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
(9)
1 男 61 上 低分化 Ⅰ阳性 52
14
2 女 58 中 高分化 Ⅱ 阴性 89
20
3 女 63 上 高分化 Ⅳ 阴性 93
P=1
0.5
0<P<1
P=0
Impossible
0
P ≤ 0.05(5%)或P ≤ 0.01(1%)称为小
概率事件(习惯),统计学上认为不大可能发生。
率
某时期内发生某现象的观察单位数 同期可能发生某现象的观察单位总数
比例基数
构成比
某一组成部分的观察单位数 同一事物各组成部分的观察单位总数
100%
为了保证样本的可靠 性和代表性,需要采 用随机的方法抽取样 本(在总体中每个个 体具有相同的机会被 抽到)。
随机抽样的方法:
抽签法:编号、抽签 机械抽样法:又称等间隔抽样,按比例分配 分层抽样法:先分层,每层内按比例抽样 随机数字:随机数字表、软件产生随机数字
13
研究 目的
总体
观测单位 观测值
(2)观察对象内部结构是否相同,若两组资 料的年龄、性别等构成不同,可以分别进行同年 龄别、同性别的小组率比较或对总率(合计率) 进行标准化后再作比较。
案例
表4 某地区5种急性传染病的死亡情况
1985年
1990年
病 名 死亡人数 构成(%) 死亡人数 构成(%)
伤寒-副伤寒 33 10.96 14 10.61
2.计算相对数分母不宜太小
如果例数较少会使相对数波动较大。如某种 疗法治疗5例病人5例全部治愈,则计算治愈率 为5/5×100% =100%,若4例治愈,则治愈率 为4/5×100% =80%,由100%至80%波动幅度 较大,但实际上只有1例的变化。
3. 正确计算合计率
若 p1 X1 n1 , p2 X 2 n2
样本
了解湘雅二医院2011年全体 住院患者满意度情况
湘雅二医院2011年全体住院 患者满意度得分值
每个住院患者
每个住院患者满意度得分
从湘雅二医院2011年全体住院患者 中随机抽取1000人测得满意度得分
.
14
频率与概率 frequency and probability
样本的实际发生率称为频率。设在相
流 脑 27 8.97 23 17.42
痢 疾 210 69.77 71 53.79
白 喉 26 8.64 13 9.85
126
100.0
35.1
表 口腔门诊龋齿患者年龄构成
年龄组(岁) 患者人数
患者构成比(%)
0~
9
3.8
10~
36
15.3
20~
34
14.4
30~
37
15.7
40~
45
19.1
50~
39
60~
21
70~
15
合计
236
16.5 8.9 6.3
100.0
例如某医师对口腔门诊不同年龄龋齿患病情况
进行了分析,得出40~49岁组患病率高,0~9岁组和70 岁及以上组患病率低的错误结论。
相对比=
甲指标 乙指标
(100%)
1. 不能以构成比代率
表 已婚育龄妇女不同情况下放环失败率的比较
放环情况 放环人数 失败人数 失败人数比(%) 失败率(%)
(1) (2) (3)
(4)
(5)
人工流产后 255
78
61.9
30.6
月经后
87
39
31.0
44.8
哺乳期
17
9
7.1
52.9
合计
359
“阳性”结果能否说明干预有效?
某感冒药治疗1周后,治愈率为90%,能否说该感冒 药十分有效? (时间效应)
“阴性”结果是否说明干预无效?
样本含量是否足够?(吸烟与肺癌的相关性) 干预时间是否足够?(心理护理与心理健康)
.
3. 保证你的论文能通过统计学审查
中华医学会杂志对来稿都有统计学要 求或统计学指导。
量化 4. 分析资料:统计描述、统计推断
4
1. 采用统计学方法,发现不确定现
象背后隐藏的规律。
25
20
比率%
15
10
5
0 2.6 3.2 3.8 4.4 5.0 5.6 红细胞计数(1012/L)
图 1-1 120名正常成年男子 红细胞计数直方图
6.2
.
2. 用统计学思维方式考虑有关医学研 究中的问题
常用医学统计学方法
.
内容提要 为什么要学统计学?
什么是医学统计学?
统计学(statistics) 从数据中提取信息的一门学科
医学统计学(medical statistics) 用统计学的原理和方法研究医学中的问题
.
医学统计工作的内容
1. 科研设计:包括调查设计、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:对资料进行清理、改错,数
概率:随机事件发生的可能性大小,
用大写的P 表示;取值[0,1]。
频率与概率间的关系:
1. 样本频率总是围绕概率上下波动 2. 样本含量n越大,波动幅度越小, 频率越接近概率。
小概率事件
Certain
1
必然事件 随机事件 不可能事件
科学的科研设计 正确的统计分析 准确的结论推断
.
4. 获得循证医学证据的主要手段
“ 以 证 据 为 基 础 的 医 学 ” ( evidencebased medicine,EBM)需要运用最好 的统计学证据 可靠“证据”:随机对照试验
.
1.了解医学统计学的基本概念 2.掌握医学统计数据的分类 3.掌握统计学分析方法的选择 4.了解SPSS统计学软件的使用
则合计率p X1 X 2 n1 n2
例如用某疗法治疗肝炎,甲医院治疗150人,治 愈30人,治愈率为20%;乙医院治疗100人,治 愈30人,治愈率为30%。两个医院合计治愈率应
该是[(30+30)/(150+100)] ×100% =24%。
4.注意资料的可比性
(1)观察对象是否同质,研究方法是否相同, 观察时间是否相等,以及地区、周围环境、风俗 习惯和经济条件是否一致或相近等。
19
4 女 71 下 中分化 Ⅱ 阳性 78
5
5 男 59 上 高分化 Ⅲ 阴性 85
35
…… … … … … …
…
…
10
总体与样本 and sample
population
总体:根据研究目的 确定的同质研究对象 的全体(集合)。
样本:从总体中随机 抽取的部分研究对象
随机抽样 random sampling
变量及变量值
胆管癌患者部分指标
编号 性别 年龄(岁)部位 分化程度 分期 肝转移 PCNA 指数 生存时间(月)
(1)(2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
(9)
1 男 61 上 低分化 Ⅰ阳性 52
14
2 女 58 中 高分化 Ⅱ 阴性 89
20
3 女 63 上 高分化 Ⅳ 阴性 93
P=1
0.5
0<P<1
P=0
Impossible
0
P ≤ 0.05(5%)或P ≤ 0.01(1%)称为小
概率事件(习惯),统计学上认为不大可能发生。
率
某时期内发生某现象的观察单位数 同期可能发生某现象的观察单位总数
比例基数
构成比
某一组成部分的观察单位数 同一事物各组成部分的观察单位总数
100%
为了保证样本的可靠 性和代表性,需要采 用随机的方法抽取样 本(在总体中每个个 体具有相同的机会被 抽到)。
随机抽样的方法:
抽签法:编号、抽签 机械抽样法:又称等间隔抽样,按比例分配 分层抽样法:先分层,每层内按比例抽样 随机数字:随机数字表、软件产生随机数字
13
研究 目的
总体
观测单位 观测值
(2)观察对象内部结构是否相同,若两组资 料的年龄、性别等构成不同,可以分别进行同年 龄别、同性别的小组率比较或对总率(合计率) 进行标准化后再作比较。
案例
表4 某地区5种急性传染病的死亡情况
1985年
1990年
病 名 死亡人数 构成(%) 死亡人数 构成(%)
伤寒-副伤寒 33 10.96 14 10.61
2.计算相对数分母不宜太小
如果例数较少会使相对数波动较大。如某种 疗法治疗5例病人5例全部治愈,则计算治愈率 为5/5×100% =100%,若4例治愈,则治愈率 为4/5×100% =80%,由100%至80%波动幅度 较大,但实际上只有1例的变化。
3. 正确计算合计率
若 p1 X1 n1 , p2 X 2 n2
样本
了解湘雅二医院2011年全体 住院患者满意度情况
湘雅二医院2011年全体住院 患者满意度得分值
每个住院患者
每个住院患者满意度得分
从湘雅二医院2011年全体住院患者 中随机抽取1000人测得满意度得分
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频率与概率 frequency and probability
样本的实际发生率称为频率。设在相
流 脑 27 8.97 23 17.42
痢 疾 210 69.77 71 53.79
白 喉 26 8.64 13 9.85
126
100.0
35.1
表 口腔门诊龋齿患者年龄构成
年龄组(岁) 患者人数
患者构成比(%)
0~
9
3.8
10~
36
15.3
20~
34
14.4
30~
37
15.7
40~
45
19.1
50~
39
60~
21
70~
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合计
236
16.5 8.9 6.3
100.0
例如某医师对口腔门诊不同年龄龋齿患病情况
进行了分析,得出40~49岁组患病率高,0~9岁组和70 岁及以上组患病率低的错误结论。
相对比=
甲指标 乙指标
(100%)
1. 不能以构成比代率
表 已婚育龄妇女不同情况下放环失败率的比较
放环情况 放环人数 失败人数 失败人数比(%) 失败率(%)
(1) (2) (3)
(4)
(5)
人工流产后 255
78
61.9
30.6
月经后
87
39
31.0
44.8
哺乳期
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9
7.1
52.9
合计
359
“阳性”结果能否说明干预有效?
某感冒药治疗1周后,治愈率为90%,能否说该感冒 药十分有效? (时间效应)
“阴性”结果是否说明干预无效?
样本含量是否足够?(吸烟与肺癌的相关性) 干预时间是否足够?(心理护理与心理健康)
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3. 保证你的论文能通过统计学审查
中华医学会杂志对来稿都有统计学要 求或统计学指导。
量化 4. 分析资料:统计描述、统计推断
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1. 采用统计学方法,发现不确定现
象背后隐藏的规律。
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比率%
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0 2.6 3.2 3.8 4.4 5.0 5.6 红细胞计数(1012/L)
图 1-1 120名正常成年男子 红细胞计数直方图
6.2
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2. 用统计学思维方式考虑有关医学研 究中的问题
常用医学统计学方法
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内容提要 为什么要学统计学?
什么是医学统计学?
统计学(statistics) 从数据中提取信息的一门学科
医学统计学(medical statistics) 用统计学的原理和方法研究医学中的问题
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医学统计工作的内容
1. 科研设计:包括调查设计、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:对资料进行清理、改错,数