医学统计学 检验方法
医学统计学列联表检验
解读结果
分析结果
根据计算出的统计量及其他相关信息， 对结果进行分析。
VS
解释结果
解释分析结果，得出结论，并提出建议或 展望。
03
列联表检验的注意事项
数据的完整性
完整性
在进行列联表检验之前，需要确保数据集中的每个变量都有完整的观测值，避免出现缺 失数据或遗漏的情况。
处理缺失数据
如果存在缺失数据，可以采用插补、删除或其它适当的处理方法来处理，但应谨慎处理， 避免引入偏差或误导。
03 检验效能受到数据分布的影响：数据分布情况也 会影响检验效能，例如在极端分布情况下。
06
列联表检验的发展趋势与展 望
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据时代的来临，数据量庞大、 维度高、复杂度增加，传统的列联表 检验方法面临处理能力和分析准确性 的挑战。
机遇
大数据提供了丰富的数据资源，为列 联表检验提供了更广泛的应用场景和 更深入的探索空间，有助于发现更多 隐藏在数据中的关联和规律。
05
列联表检验的局限性
数据来源的局限性
样本量不足
在某些情况下，由于样本量较小，列联表检验可能无 法得出可靠的结论。
数据质量不高
数据可能存在误差、遗漏或异常值，影响检验结果的 准确性。
数据采集方法不科学
数据采集方法可能存在偏差，导致数据不具有代表性 或存在偏倚。
分类变量的主观性
分类界限不明确
某些分类变量的界限可能模糊不清，导致分 类出现偏差。
02
Fisher's exact test
适用于小样本或低频数据，通过 计算概率来评估变量之间的关系。
03
似然比检验
用于比较两个分类变量的关联强 度，通过比较不同模型拟合优度 来评估变量之间的关系。
医学统计学八种检验方法
医学统计学八种检验方法医学统计学是医学研究中一个重要的分支，它通过对医学数据进行收集、整理和分析，以帮助医学研究者得出准确可靠的结论。
而在医学统计学中，检验方法是评价医学研究数据是否具有统计意义的一种重要工具。
下面将介绍医学统计学中常用的八种检验方法。
1.正态性检验：正态性检验是用来检验数据是否符合正态分布的统计性质。
常见的正态性检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
2.两独立样本t检验：该方法用于检验两个不相互依赖的样本均值之间是否存在差异。
适用于连续变量的比较，例如治疗前后的体重变化。
3.配对样本t检验：配对样本t检验适用于对同一组研究对象在不同时间或不同条件下进行比较。
如药物治疗前后患者的血压比较。
4.卡方检验：卡方检验是用来检验分类变量之间是否存在关联性的方法。
适用于分组数据的比较，例如男女性别与健康状况之间的关系。
5.方差分析：方差分析是用来检验多个组之间是否存在显著差异的方法。
适用于分析多个因素对结果的影响，如不同年龄组对某种疾病发生率的影响。
6.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和随时间而变化的危险率。
适用于研究患者生存期、疾病复发时间等，常见的分析方法有Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
7.相关分析：相关分析用于研究两个连续变量之间的关系。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和Spearman等级相关系数。
8.回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的方法。
适用于分析影响因素较多的情况，如探讨年龄、性别、病情等因素对治疗效果的影响。
以上八种检验方法在医学统计学中被广泛运用，每种方法都有其适用的场景和注意事项。
在进行医学研究时，选择合适的检验方法能够提高研究结果的可靠性，从而为临床实践和医学决策提供准确依据。
因此，熟练掌握这些统计方法是每个医学研究者必备的基本技能。
卡方检验医学统计学
卡方检验医学统计学卡方检验是医学统计学中最常用的检验方法之一，它可用于测量两组数据之间的关联性。
在研究中，我们常常需要探究二者之间是否存在某种关联，卡方检验就是我们解决这个问题的利器。
卡方检验的原理卡方检验的原理是基于期望频数和实际频数的差异来检验两个变量之间的关系。
期望频数指的是在假设两个变量独立的情况下，我们可以根据样本量和其他条件，计算出不同组之间的理论值。
而实际频数则是实验中观察到的实际结果。
卡方检验的步骤如下：1.建立零假设和备择假设。
零假设指的是假设两个变量之间不存在任何关系，备择假设则是反之。
2.确定显著性水平 alpha，通常取值为0.05。
3.构建卡方检验统计量。
计算方法为将所有观察值与期望值的差平方后，再除以期望值的总和。
4.根据自由度和显著性水平，查卡方分布表得到 P 值。
5.如果 P 值小于显著性水平，拒绝零假设；否则无法拒绝零假设。
卡方检验的应用卡方检验可以应用于多个领域，其中医学统计学是最为常见的一个。
卡方检验可以用来分析两个疾病之间的相关性或者测量一种治疗方法的效果。
举个例子，某药厂要研发一种新的药物来治疗心脏病。
为了验证该药的疗效，实验组和对照组各50 人。
在 6 个月的治疗后，实验组和对照组中分别有 10 人和 15 人痊愈了。
卡方检验的作用就在于此时可以用来检验两组之间的差异是否具有统计学意义。
除了医学统计学之外，卡方检验在社会学、心理学、市场营销、物理等领域也都有广泛应用。
卡方检验的限制虽然卡方检验被广泛应用于各种实验和研究中，但它也有着自己的限制。
其中比较明显的一点就是对样本量有一定的要求。
当样本量较小的时候，期望频数的计算就会出现一定的误差，进而导致检验结果不准确。
此外，在面对非常态分布数据时，卡方检验也会出现问题。
当数据呈现正态分布时，卡方检验的准确性最高。
然而，实际上，很多数据都呈现出非正态分布，这时需要使用一些修正方法来解决。
卡方检验是医学统计学中最常用的统计方法之一，它可以用来测量两个变量之间的关联性。
医学统计学6卡方检验
卡方检验的卡方值
卡方值是卡方检验的统计量，用于衡量实际观测值和期望值之间的差异。 卡方值越大，就表示观测值与期望值之间的差异越大，这意味着结论更可信。
如何进行卡方检验
第一步
确定研究的问题和相关变量， 并给出所需的假设。
第二步
收集数据并整理成交叉列联 表。
第三步
计算卡方值和自由度。
第四步
查阅卡方分布表，确定相应置信度水准下的临 界值。
2
应用
概率常用于医学研究中，以测量一种治疗对患者的疗效。
3
公式
概率=事件发生的次数/总次数。
统计学中的假设
在统计学中，我们需要制定一个或多个假设进而做出相应的决策。常见的假设有零假设和备择假设。
零假设
零假设是指不存在两个群体之间的差异。
备择假设
备择假设是指存在两个群体之间的差异。
什么是卡方检验
卡方检验是一种用于比较两个或多个群体在某些因素上的分布情况的方法。
卡方检验与其他假设检验的区 别
卡方检验主要用于回答多个分类变量间是否有关联的问题，而 T 检验和 Z 检 验主要用于回答单变量的问题。
卡方检验对于数据的类型并无太多的要求，而 T 检验和 Z 检验只适用于概率 分布为正态分布的数据。
卡方检验的计算公式
卡方检验的计算公式如下： χ² = ∑(O-E)²/E
为什么需要统计学
准确
统计学可以让我们从收集到的数据中得出真正 准确可靠的结论。
决策
统计学有助于做出决策并帮助我们更好地理解 数据背后的信息。
推断
统计学允许我们通过对大量数据的推断得到新 的信息。
掌握
掌握医学统计学对于实现优质医保研究至关重 要。
概率
医学统计学-t检验和u检验
统计学常见问题
在医学统计学研究中，常见的问题包括样本大小确定、假设检验的选择、结 果解释等。了解这些问题能够提高研究的可靠性和科学性。
统计学误差的分类
统计学误差可分为随机误差和系统误差。随机误差是由随机因素引起的结果 波动，而系统误差是由于观测方法、仪器校准等常规因素引起的偏差。
假设检验的基本原理
案例分析：t检验的应用
使用t检验分析两种治疗方法在疾病治愈率方面的差异，以指导临床决策和改 善患者疗效。
案例分析：u检验的应用
使用u检验比较两种不同药物治疗疾病的有效性，以指导合理用药和提高疗效。
数据处理软件
统计学常用的数据处理软件包括SPSS、R、Python等。它们提供了丰富的统计 分析函数和可视化工具，以帮助研究人员进行数据分析。
医学统计学-t检验和u检 验
介绍医学统计学中的t检验和u检验。包括基础概念、历史、优缺点、应用领 域等内容，以及与t检验的比较，以案例分析和数据处理软件为重点。
统计学的基础
统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。它是医学研究中不可或缺的工具，用于推断和验证假 设。
t检验的概念及历史
t检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。它由英国统计学家威廉·塞特尔于1908年提出， 被广泛应用于医学研究中。
t检验的优缺点
1 优点
适用于小样本和正态分布的数据，能够比较 样本之间的差异。
2 缺点
对数据的要求较高，可能受到异常值的影响， 不适用于非正态分布的数据。
t检验的前提条件
独立样本t检验
两个样本之间独立且符合正态分布。
配对样本t检验
两个样本之间相关，如同一组受试者的前后观察。
方差分析中的t检验
《医学统计学》医统-第九章卡方检验
卡方值
当自由度ν确定后，χ2分布曲线下右侧尾部的面积 为α时，编辑课横件 轴上相应的χ2值记作χ2α,ν
查χ2界值表，得χ20.05,1=3.84,按α=0.05 水 准， 拒绝H0 , 接受H1 , P＜0.05，可 以认为两组治疗原发性高血压的总体有 效率不同，即可认为吲达帕胺片治疗原 发性高血压是有效的。
医学统计学
第九章 2检验
公共卫生系 流行病与卫生统计学教研室
祝晓明
一、率
率（rate）：率表示在一定空间或时间范围内 某现象的发生数与可能发生的总数之比，说明 某现象出现的强度或频度，通常以百分率 （%）、千分率（‰）、万分率（/万）、或 十万分率（／10万）等来表示。
你们班级的及格率，挂科率怎么算？
❖自由度ν愈大，χ2 值也会愈大；所以 只有考虑了自由度ν的影响，χ2 值才
能正确地反映实际频数A和理论频数T 的吻合程度。
检验的自由度取决于可以自由取值的格子数目，
而不是样本含量n。四格表资料只有两行两 列,ν=1，即在周边合计数固定的情况下，4个基
本数据当中只有一个可以自由取值。
编辑课件
检验步骤： 1.建立检验假设并确定检验水准 H0:π1=π2 即试验组与对照组的总体有效率相等 H1:π1≠π2 即试验组与对照组的总体有效率不等
2
(20 25.77)2
(24 18.23)2
(21 15.23)2
(5 10.77)2
8.40
25.77
18.23
15.23
10.77
(2 1)(2 1) 1
编辑课件
纵高
3.确定P 值，作出推断结论
0.5
0.4
0.3
自由度＝1
医学统计学课件)X检验
X检验是一种假设检验方法，通常用于比较两个样本的平均数是否有显著差异。
它既可以用于研究药物的有效性，也可以用于分析基因表达等生物学数据。
为什么需要X检验？
1
探究数据背后的规
律
2
辨明治疗效果是否
显著
3
多场景应用
X检验不仅仅适用于医
通过X检验，我们可以
利用X检验，我们可以
于分析基因表达等生物学数据。通过深入了解X检验的原理和应用场景，我们
可以更好地应用它来分析和解释数据。
使用样本数据，计算出所需的统计量。
4. 计算t统计量
将所得的统计量代入公式计算t值。
4
如何解释X检验结果？
1. 获得P值
根据t值和自由度查找t分布
的表格，得出P值。
2. 判断P值是否小于
置信水平阈值
3. 结果解释
如果P值小于等于置信水平
本的平均数是否有显著差
阈值，拒绝零假设，反之
异。
则不拒绝。
根据所得结果说明两个样
如何避免X检验中的常见误区？
样本计算错误
数据处理问题
结果解释混淆
确保样本数量和标准差的计算
使用正确的统计软件和方法进
清晰明了地讲解结果，并避免
正确无误。
行数据处理。
过于简单或复杂。
如何评估X检验可靠性？
置信区间
样本数量
在置信区间内的元素，其真实参数是会被接受
样本数量越多，结果的可靠性也越高。
的， 置信程度越高，可靠性也相应越高。
学领域，也可以应用于
学习如何利用样本数据
判断某种治疗方法是否
商业、社会科学和其他
来推断总体的情况。
统计学中的医学统计方法
统计学中的医学统计方法统计学在医学领域中扮演着重要的角色，它提供了一种科学的方法来分析医学数据、评估治疗效果和探索潜在的病因。
本文将介绍几种常用的医学统计方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析。
1. 描述性统计描述性统计是医学统计学中最基础的方法之一。
它通过对医学数据的总结和整理，来描述数据的特征和分布。
其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
例如，在一个临床试验中，医生可以使用描述性统计来总结患者的年龄分布、性别比例等基本信息。
2. 假设检验假设检验是医学统计学中用来判断一个观察结果是否具有统计学意义的方法。
该方法基于样本数据对总体参数进行推断，并对研究假设进行验证。
常见的假设检验方法包括t检验和卡方检验。
例如，医生可以使用假设检验来判断一种新药物的疗效是否显著优于常规治疗。
3. 回归分析回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
它可以帮助医生理解不同因素对医学结果的影响程度，并用于预测和解释结果。
常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归。
例如，在研究心脏病发作的风险因素时，医生可以使用回归分析来确定各种危险因素对心脏病发作的贡献程度。
4. 生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，尤其在医学领域中被广泛应用于研究疾病的生存率和预后。
生存分析可以帮助医生评估治疗方法的有效性和预测患者的生存时间。
常见的生存分析方法包括Kaplan-Meier 生存曲线和Cox比例风险模型。
例如，在肿瘤研究中，医生可以使用生存分析来评估不同治疗方法对患者生存率的影响。
总结：统计学在医学领域中有着广泛的应用，它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。
本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。
了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义，能够帮助医生做出科学的决策，提高医疗质量和患者的健康水平。
医学统计学——卡方检验
• ⑵χ2分布具有可加性：如果两个独立的 随机变量X1和X2分别服从ν1和ν2的χ2分 布，那么它们的和(X1＋X2)也服从(ν1＋ ν2)的χ2分布。
χ2 界值
• ν确定后，如果分布曲线下右侧尾部的 面积为α时，则横轴上相应的χ2值就记 作χ2 α，ν ，即χ2界值。其右侧部分的 面积α表示：自由度为ν时， χ2值大 于界值的概率大小。χ2值与P值的对应 关系见χ2界值表(附表6)。χ2值愈大，P 值愈小；反之，χ2值愈小，P值愈大。
• T22=(c+d)×(1- PC)=(c+d)×(b+d)/n = 56×17/112=8.5
χ2检验的基本思想
• χ2检验实质上是检验A的分布与Ｔ的分 布是否吻合及吻合的程度，χ2越小，表
明实际观察次数与理论次数越接近。
• 若检验假设成立，则Ａ与Ｔ之差不会很 大，出现大的χ2值的概率Ｐ是很小的， 若Ｐ≤α，就怀疑假设成立，因而拒绝 它；若Ｐ＞α，则没有理由拒绝它。
不同自由度的χ2分布曲线图
图 8-1 不同自由度的χ2 分布曲线图
二、χ2检验的基本思想
• 例8-1 某中医院将112例急性肾炎 病人随机分为两组，分别用西药和 中西药结合方法治疗，结果见表8-1， 问两种方法的疗效有无差别？
表8-1 两种方法治疗急性肾炎的结果
组 别 治愈例数 未愈例数 合计 治愈率(%)
例8-2
• 某医师将门诊的偏头痛病人随机 分为两组，分别采用针灸和药物 两种方法治疗，结果见表8-3 ， 问两种疗法的有效率有无差别？
两种疗法对偏头痛的治疗结果
疗 法 有效例数 无效例数 合计 有效率(%)
针 灸 33(30.15) 2(4.85) 35 94.29
医学统计学-卡方检验
卡方检验是一种常用的统计方法，用于比较观察值和期望值之间的差异。它 在医学研究中有着广泛的应用，可以帮助我们验证假设、推断总体特征以及 分析类别变量的相关性。
卡方检验的定义和原理
卡方检验是一种基于卡方分布的统计检验方法。它基于观察值与期望值之间 的差异来判断样本数据与理论分布的拟合程度。
卡方检验的局限性和注意事项
• 卡方检验只能验证分类变量之间的关联性，不能验证因果关系。 • 卡方检验对样本足够大和数据分类合理的要求比较严格。 • 卡方检验结果受样本选择和观察误差的影响，需要谨慎解释。 • 在进行卡方检验前，需要对数据进行充分的清洗和准备。
结论和要点
卡方检验是一种常用的统计方法
卡方检验的应用领域
医学研究
卡方检验可以用来分析疾病的发生与某个因素之间的关联性，如吸烟与肺癌。
社会科学
卡方检验可以用来研究不同人群之间的行模式和态度偏好，如性别与政治观点。
市场调研
卡方检验可以用来分析消费者的购买偏好和市场细分，如年龄与产品偏好。
卡方检验的假设和前提条件
1 独立性假设
卡方检验基于观察值和期望值之间的差异来验证两个变量之间是否存在独立性。
它可以帮助我们验证假设、推断总体特征以 及分析类别变量的相关性。
结果解读和意义
卡方检验的结果可以帮助我们了解变量之间 的关系，并为决策提供依据。
应用广泛
卡方检验在医学研究、社会科学和市场调研 等领域都有着重要的应用。
局限性和注意事项
卡方检验有一定的局限性，需要注意样本大 小和数据分类的合理性。
4
比较卡方值和临界值
判断卡方值是否大于临界值，从而做出关于拒绝或接受原假设的决策。
卡方检验的结果解读和意义
[整理]医学统计学检验方法
![[整理]医学统计学检验方法](https://img.taocdn.com/s3/m/6ea8ed1e591b6bd97f192279168884868762b808.png)
医学统计学检验方法(转)医学论文中统计方法的正确应用医用统计方法是医学科研和论文撰写的一个基本工具，但是不少医学科研及临床工作者对统计方法的正确应用缺乏足够的知识，在实际应用过程中常常出现一些不妥用法甚至误用现象。
正确使用统计方法，能使研究结果具有科学性和说服力;反之，如果使用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且可能带来错误的结论。
1、所选统计方法脱离了资料的性质不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。
按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。
1.1 多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。
常用的有回归分析;相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因子分析等。
多因素分析多用于计量资料。
1.2 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。
首先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。
如做不同样本间的比较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用u 检验;两个样本率的比较可用u 检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC 表的卡方检验。
其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。
对于显著性检验通常有T 检验和F 检验，T 检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。
F 检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。
2、根据研究目的选用统计分析方法不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。
研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有:2.1 某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。
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--卡方检验
时：用1四 T格表5资
料 检验的校正公式；或改2用四格表资料的Fisher确切概率法。
校正公式 校正公式
2 c
( A T 0.5) 2 T
c
2=
(a
(|a
d
-b
c|-
n 2
)2
n
+b)(c+d)(a+c)(b
+d)
9
（3）当 n ，4或0 时T，不1能用 检验，改用四2 格表资料
2
3
表7-1 完全随机设计两样本率比较的四格表
处理组
1 2 合计
阳性
A11 A21
(T11) (T21)
m1
属性
阴性
A12 A22
(T12) (T22)
m2
合计
n1(固定值) n2(固定值)
n
4
表7-1 完全随机设计两样本率比较的四格表
处理组
阳性
属性
阴性
合计
1 2 合计
a (T11) c (T21) m1
笃学精业修德厚生18变量1变量2合计阳性阴性阳性阴性合计固定值合计阳性阴性阳性阴性合计固定值ab1ncd2n1m2mn表72两个变量阳性率比较的一般形式和符号变量两个变量阳性率比较的一般形式和符号变量1的阳性率变量的阳性率变量2的阳性率nn1nbanm1nca笃学精业修德厚生19变量1的阳性率变量2的阳性率变量1的阳性率变量2的阳性率nbancancb?可见两个变量阳性率的比较只和有关而与无关
若检验假设 成立，实际频数与理论频数T的差值会小，则 值H也0会
小；反之，若检验假设 不成立，实际频数与理论频数的差2 值会大，
则 值也会大。
医学统计学-t检验
单样本t检验概述
1
定义和用途
单样本t检验是将一个样本的平均值与一个已知的总体平均值进行比较。该方法可用于检测某 一群体的平均数是否与已知平均数有显著差异。
2
计算公式
计算t值的公式为 （样本平均值-总体平均值） / 标准误差。
3
实例分析
例如，医生想检查其患者的平均血压是否与总体平均血压相同。医生可以采取一些患者的随 机抽样，进行平均血压值的估计。利用单样本t检验，医生可以比较患者平均血压和已知的总 体平均数的数量差异。
t检验在药物研发中的应用
1 疗效检验
t检验在药物研发中被广泛用于检验不同药物、不同剂量和不同给药方式的疗效。
2 药物毒性检测
t检验可用于检测药物给药对器官功能和生理指标的影响和损伤。
3 剂量选定
t检验可用于评估药物的安全性和有效性，并确定剂量的选择。
t检验在生物医学研究中的应用
基础研究
t检验在生物医学基础研究中应用 广泛，可用于比较不同基因型、 不同表观遗传信息和不同环境因 素对生物体的影响。
t检验和方差分析
方差分析
方差分析是一种用于比较三个或 更多群体之间差异的方法。它可 以用于比较顺序数据、类别数据 和等间隔数据。
t检验和方差分析的不同
t检验是用于比较两个群体之间差 异的方法，适用于均值分布差异 较小、样本较小的数据。而方差 分析适合适用于比较多个群体之 间差异的情况、以及数据间的交 互作用。
配对t检验概述
1 定义和用途
配对t检验是用于比较同一组受试者在两个不同时间点或两种不同条件下的差异。
2 计算公式
计算配对t值需用到每个块对的平均值和标准差。平均值差值除以标准误差的公式表示 t值。
医学统计学——t检验课件
•t检验概述•t检验的前提条件•单一样本t检验•独立样本t检验•配对样本t检验•t检验的扩展•t检验在医学中的应用•t检验的常见错误及注意事项目录t检验的定义0102031t检验的适用范围23t检验主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，例如比较两组病人的平均血压、平均血糖等指标是否存在显著差异。
t检验还可用于检测单个样本的均值与已知的某个值是否存在显著差异，例如检测某种新药的有效性。
在医学研究中，t检验常用于临床试验、流行病学调查等数据统计分析中。
t检验的历史与发展t检验起源于英国统计学家G.E.皮尔逊，最初用于解决科学实验中的数据分析问题。
随着科学技术的不断发展，t检验逐渐成为医学统计学中最常用的统计分析方法之一。
目前，t检验已经广泛应用于医学、生物、社会科学等领域的数据统计分析中，成为研究者和学者们必备的统计工具之一。
样本正态分布样本独立性独立性是指样本数据来自不同的总体，且各总体之间相互独立。
在进行t检验时，要求样本数据是来自两个或多个相互独立的总体。
如果样本数据不是来自相互独立的总体，那么t检验的结果可能会受到影响。
在实际应用中，如果样本数据不满足独立性要求，可以通过将数据分为不同的组（如按时间、按个体等）来满足独立性要求。
如果数据无法分组满足独立性要求，则可以考虑使用其他统计方法。
方差齐性单一样本t检验是用来检验一个样本均值是否显著地不同于已知的参考值或“零”（即检验假设H<sub>0</sub>：μ=μ<sub>0</sub>）。
这种检验通常用于检验单个观察值是否与已知的参考值有显著差异。
公式t=(X-μ<sub>0</sub>)/S<sub>X</sub>/√n，其中X是样本均值，μ<sub>0</sub>是已知的参考值或“零”，S<sub>X</sub>是样本标准差，n是样本大小。
医学统计学-t检验和u检验
ux1 x2 sx1x2
x1 x2
s2 x1
sx 22
本均数的比较(
)
计算 统计量时是用两样本均数差值的绝对值除以两 样本均数差值的标准误。
应注意的是当样本含量n较大时（如大于50时）可用u 检验代替 检验，此时u值的计算公式较 值的计算 公式要简单的多.
两样本均数差值的 标准误。
：合并方差。
由于 t0.01(23)> t t0.05(23)，0.01 < P 0.05，
○ 按 0.05的水准拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。 ○ 故可认为该地两种疗法治疗糖尿病患者二个月后测得的空腹血糖值的
均数不同。
几何均数资料 t 检验，服从对数正态分布，先作对数变换，再作 t 检验。
四 u 检验
16.7
7
11.6
8
18.0
8
12.0
9
18.7
9
13.4
10
20.7
10
13.5
11
21.1
11
14.8
12
15.2
12
15.6
13
18.7
建立检验假设，确定检验水准
○ H0： 1= 2，两种疗法治疗后患者血 糖值的总体均数相同;
○ H1： 1 2，两种疗法治疗后患者 血糖值的总体均数不同；
○ 0.05。
2953.43 182.52 1743.16 141.02
SC2
12 12 13 2
13 17.03
按公式计算，算得: 确定P值，作出推断结论
t1.521.6115.08252.63 两29==独2n3立1；+样n本2-t2检验=自12由+度13为-
医学统计学——t检验
数据的正态性
t检验的前提之一是数据符合正态分布，如果数据不符合正 态分布，t检验的结果可能会受到影晌。
在医学研究中，很多数据可能并不符合正态分布，这时需 要采用其他更适合的非参数检验方法。
方差齐性
t检验要求数据的方差齐性，即各组数据的 方差不能相差太大。
如果各组数据的方差不齐，t检验的结果可 能会受到影晌，此时可以采用方差分析等方
均值与标准差
均值
均值是描述一组数据集中趋势的指标，它等于所有数据值的 总和除以数据量。在医学统计学中，我们通常使用平均值来 代表一个群体的特征。
标准差
标准差是描述一组数据变异程度的指标，它反映的是每个数 据值与均值的差异程度。标准差越大，说明数据值的变异程 度越大；标准差越小，说明数据值的变异程度越小。
协方差分析（ANCOVA）
总结词
协方差分析是一种更高级的统计分析方法 ，用于在考虑一个或多个协变量的情况下 ，比较两个或多个组的均值是否存在显著 差异。
详细描述
协方差分析的基本思想是将数据分为组间 变异和组内变异，并计算它们的比值，即F 值。与方差分析不同的是，协方差分析考 虑了协变量的影响，能够更准确地比较各 组的均值是否存在显著差异。
确定p值
使用t分布表查询与t统计量相对应的p值。
p值是当原假设为真时，获得样本数据的概率。
如果p值小于预定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为样本与总体之间存在显著性差 异；否则，接受原假设，认为样本与总体之间无显著性差异。
04
t检验的实际应用
临床试验
01
确定治疗方法的疗效
在临床试验中，研究人员使用t检验来比较实验组和对照组之间的治疗
t检验的历史与发展
医学统计学列联表检验
多重比例的检验
定义
多重比例的检验通常用于比较三 个或三个以上互不重叠个体或组 群中两个或两个以上互不重叠事 件之间的比例是否存在显著差异。
应用
多重比例的检验被广泛应用于医 疗、环保、市场调查中等领域。
示例
例如，通过多重比例检验，可以 比较不同地理位置、不同职业群 体中患某种疾病的人数是否存在 显著差异。
定义
多重风险的检验通常用于比较 不止两组不同样本在各种因素 下发生某种风险的概率的差异。
应用
多重风险的检验可用于研究多 种风险因素对某种疾病或其他 指标的影响。
示例
例如，通过多重风险的检验， 可以研究不同地区、不同人口 群体的城市病人发生率，从而 探究多种典型风险因素的影响。
结语：列联表检验的应用前景
3
示例
例如，通过单个比例检验，可以比较某种 新抗生素与传统抗生素在治疗某种疾病上 的疗效是否存在显著差异。
双重比例的检验
1 定义
双重比例的检验通常用于比较两组任何性质均不同的个体中两个互不重叠的事件之间的 比例是否存在显著差异。
2 应用
双重比例的检验广泛应用于临床试验、药物研发、疾病预防等领域。
3 示例
应用
2
特定风险发生概率的差异，以确定两组的 风险是否存在显著的差异。
双重风险的检验有着广泛的应用场景，例
如评估特定药物的风险和效果、调查两种
环境因素在特定疾病发生中的作用等。
3
示例
例如，通过双重风险的检验，可以比较吸 烟和高血压对心脏病的风险影响，帮助制 定更有针对性的健康宣传计划。
多重风险的检验
单个风险的检验
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
医学统计学检验方法(转) 医学论文中统计方法的正确应用
医用统计方法是医学科研和论文撰写的一个基本工具，但是不少医学科研及临床工作者对统计方法的正确应用缺乏足够的知识，在实际应用过程中常常出现一些不妥用法甚至误用现象。
正确使用统计方法，能使研究结果具有科学性和说服力;反之，如果使用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且可能带来错误的结论。
1、所选统计方法脱离了资料的性质不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。
按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。
1.1 多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。
常用的有回归分析;相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因子分析等。
多因素分析多用于计量资料。
1.2 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。
首先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。
如做不同样本间的比较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用u 检验;两个样本率的比较可用u 检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC 表的卡方检验。
其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。
对于显著性检验通常有T 检验和F 检验，T 检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。
F 检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。
2、根据研究目的选用统计分析方法不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。
研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有:
2.1 某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。
2.2 某人群的特征值，如平均身高、体重、血压等，采用平均水平和变异的统计指标。
2.3 临床正常值范围如血红蛋白、血糖、尿铅含量，多采用中位数法或平均数法。
2.4 临床诊断方法效率评价，可分别计算各种诊断方法对某病诊断的准确度和可靠度，如x 线对肺癌的诊断。
2.5 临床疗效分析比较如几种药物疗效的比较，视资料性质作显著性检验。
2.6 现象间关联情况分析如眼PSRT 与屈光度的关系，用线形相关和回归分析。
2.7 人群的归类、评价，可选用判别分析、聚类分析、主成分分析等。
临床研究和实践中决不能通过统计学方法去实现自己的想象。
根据已确定的结果刻意去套用某种统计方法，用目的去规划统计过程，只要分析比较，就一定要求结果显著等等现象，只能使文章更为空洞，有失科学性。
3 严格把握统计方法的适用条件各种统计分析方法都有其适应条件，在选用统计方法时，应严格把握，充分考虑所分析的资料是否符合其适用条件。
对于计量资料在计算均数或显著性检验时，其基本条件是正态分布、方差齐性，在资料分析时要通过图示或检验看是否符合这些基本条件，若不符合则需要做相应的处理。
计算集中趋势指标可使用中位数或几何均数。
做统计学检验可通过数据转换使其成为正态分布，常用的转换方式有对数转换、幂指数转换、平方根转换等，或者改非参数检验。
计数资料各种方法均有其自身的适应条件，如上列举的方法其基本条件是某一事件概率不会太小，若发生概率太低，则改用小概率事件显著性检验。
4 充分理解资料样本含量的概念统计学是对研究样本进行抽象归纳的科学，没有足够的样本量就不可能得出正确的结论，而且统计方法也有其样本量的要求。
如四格表的卡方检验要求样本量大于40，方格中理论数大于5(n~40，t5)，若不符合则用校正卡方检验或精确概率法。
行x 列表的卡方检验要求理论数均大于1 且小于
5 者不超过表中数的1/5，若不符合则改用其它方法(合理合并)。
5 合理控制混杂因素的影响任何一种现象的发生都不是单纯的，要受多种因素的影响。
当分析比较不同人群某现象的发生或存在状况时，要考虑除研究因素以外比较组之间其它条件是否相同，内部构成是否一致，其它因素对研究现象
的影响如何。
例如，有人研究文化素质对生育水平的影响，按年龄分组，发现50 岁以上年龄组比20 岁以上年龄组生育水平高而文化素质低，因而结论是文化素质与生育水平呈负相关。
这一结论的错误就在于做缺乏资料的综合分析认识能力和混杂因素对研究现象的影响，忽视我国计划生育政策对不同年龄妇女生育的作用。
混杂因素应在研究之前通过研究对象选择、设立对照、随机、匹配、双盲法等控制，但如果事先没有良好设计，则通过统计方法可以控制。
若资料内部构成不同，存在混杂因素，简便方法是分组比较或标化处理。
若样本量不允许分组，则对计数资料可用组内分组的卡方检验、卡方值分割法、加权卡方检验法等，计量资料的比较可用协方差分析。
资料的统计处理并非是研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或线索，因此对统计资料做统计分析后，要正确把握统计学术语，对结论做科学的分析和解释。
拒绝检验假设，习惯上称有显著性，不应误解为差别很大或在医学上有很显著的价值，统计学亦不能回答比较样本的总体一定相等或一定不相等，因为统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体可能性的大小。
应用统计学分析的目的是通过研究样本推断总体，如果研究结论不能适当外延，则该项研究毫无意义。