预防医学医学统计学41页PPT

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。

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

【医学课件】预防医学-统计表与统计图

直方图
用于展示定量数据的分布情况，如身高、体重、血压等指标。例如，展示某地区居民的平均身高分布。
线图
用于展示时间序列数据的趋势和变化，如发病率或死亡率随时间的变化情况。例如，展示某疾病发病率随时间的变化趋势。
条形图
用于比较不同分类数据的相对大小，如不同地区、不同群体的健康状况。例如，比较不同地区的冠心病发病率。
案例二
总结词
通过预案制定和效果评估，有效地应对公共卫生事件，保护公众健康。
详细描述
在预案制定中，需要针对可能出现的公共卫生事件进行预测和规划，制定出相应的应急预案。预案内容应该包括事件的监测与预警、应急响应、资源保障等多个方面。预案制定后，需要对其进行模拟演练和实际应用，对其效果进行评估。通过评估，可以发现预案的优点和不足，及时进行改进和完善，提高应对公共卫生事件的能力。
05
预防医学中的其他数据分析方法
描述性统计分析
频数分布
描述数据分布特征，对变量进行分组并计算各组的频数和频率。
平均数
反映数据的集中趋势，常用的有算数均数、几何均数和中位数。
标准差
反映数据的离散程度，标准差越大表示数据越分散。
四分位数间距
反映数据的离散程度，四分位数间距越大表示数据越分散。
因变量分析
线性回归分析
研究因变量与自变量之间的线性关系，常用的有简单线性回归和多重线性回归。
Logistic回归分析
研究分类变量的发生概率与自变量之间的关系，常用的有二分类Logistic回归和多分类Logistic回归。
生存分析
研究事件发生时间与影响因素之间的关系，常用的有Kaplan-Meier法和Cox比例风险模型。

《预防医学》本科课件-医学统计学

VS
详细描述
多元线性回归分析通过建立数学模型，将一个因变量表示为多个自变量的线性函数，并通过对模型进行参数估计和假设检验，来探讨多个自变量对因变量的影响程度和方向。这种方法在医学研究中广泛应用于预测疾病风险、评估治疗效果和探索多个病因之间的交互作用等方面。
Logistic回归分析
总结词
误差与抽样误差
误差
在统计学中，误差是指观测值与真实值之间的差异。误差分为系统误差和随机误差两类。
抽样误差
由于样本的随机性所引起的样本统计量与总体参数之间的差异，称为抽样误差。抽样误差是不可避免的，可以通过增加样本量和优化抽样方法来减小。
03
描述性统计学
数据收集与整理
总结词
数据收集是统计工作的基础，需要遵循科学、准确、全面的原则，确保数据的真实性和可靠性。整理数据则是将收集到的数据进行分类、排序和筛选，使其更加清晰和易于分析。
医学统计学的历史与发展
起源
医学统计学起源于17世纪，最初用于研究人口和流行病数据。
发展历程
随着统计学理论和计算机技术的发展，医学统计学不断发展和完善，应用范围逐渐扩大到临床、基础研究和公共卫生等领域。
未来趋势
随着大数据时代的到来，医学统计学将更加注重数据挖掘和人工智能技术的应用，以实现更高效、精准的数据分析。
04
推论性统计学
样本与总体
样本
从总体中随机抽取的一部分个体或数据。
总体
研究对象的全体集合。
样本的代表性
样本应具有代表性，能够反映总体的特征。
样本量
样本中个体的数量，影响推论的准确性和可靠性。
假设检验
假设检验的基本原理
通过设立零假设和备择假设，利用样本数据对假设进行检验

医学统计学(预防医学)课件

医学统计学(预防医学)课件xx年xx月xx日contents •医学统计学概述•医学统计学基本概念•医学统计学的应用•研究设计•数据处理与分析•医学统计学的未来发展目录01医学统计学概述1定义与意义23医学统计学是统计学原理和方法在医学领域中的应用。

它通过对数据、指标、概率和不确定性进行研究，为医学研究和决策提供科学依据。

医学统计学包括描述性统计学和推断性统计学两个部分。

医学统计学的重要性医学统计学是进行医学研究的基础。

它可以帮助我们收集、整理、分析和解释数据，发现数据背后的规律和趋势，为医学研究和决策提供科学依据。

医学统计学在医学研究、临床实践、公共卫生、预防保健等领域都有广泛的应用。

医学统计学的发展历程医学统计学的发展经历了多个阶段。

20世纪中叶以后，随着计算机技术和生物技术的发展，医学统计学得到了迅速发展和广泛应用。

早在17世纪，英国学者格朗特就提出了用数学方法来研究人类健康状况。

20世纪初，费希尔等人在概率论和统计学领域做出了重要贡献，为医学统计学的建立和发展奠定了基础。

02医学统计学基本概念医学统计学中的变量是指具有某种特征或属性的事件或状况，通常分为自变量和因变量。

数据类型医学统计学中常用的数据类型包括计数数据、计量数据、等级数据和时间序列数据等。

变量变量与数据类型VS概率概率是用来表示随机事件发生可能性大小的数值，通常在0到1之间。

概率分布概率分布是用来描述随机变量取值概率规律的函数，常见的概率分布包括二项分布、正态分布和卡方分布等。

概率与概率分布参数与统计量参数参数是用来描述总体特性的数值，通常包括均值、方差、标准差、中位数和四分位数等。

统计量统计量是用来描述样本特性的数值，通常包括样本均值、样本方差、样本标准差、样本百分位数和样本四分位数等。

03医学统计学的应用临床试验设计随机对照试验设计通过将研究对象随机分配到试验组和对照组，以评估干预措施的效果。

单盲试验参与者不知道自己被分配到试验组还是对照组，以减少主观偏见。

医学统计学(预防医学)课件

05
健康相关行为干预效果评价方法与技术
健康相关行为干预效果评价方法
观察法
01
通过观察个体或群体的行为变化，评估干预措施对行为的影响
。
调查法
02
通过问卷、访谈等方式收集信息，了解干预措施对行为的影响
。
实验法
03
通过实验设计，控制其他变量，评估干预措施对行为的影响。
健康相关行为干预效果评价技术
量表评价法
如成本效果分析、决策树模型等，用于帮助医生制定最优的临床决策。
临床决策分析的临床意义
通过对临床决策的分析，提高医疗资源的利用效率，降低医疗成本，提高患者的生活质量。
04
公共卫生领域中的医学统计学应用
健康相关行为与生活方式调查
调查设计
根据研究目的和内容，选择合适的调查方法，如横断面调查、纵向调查等。
注意评价过程中的伦理和隐私保护，尊重个体隐私和权益。
确保评价技术的准确性和客观性，选择合适的评价技术。
注意评价结果的可信度和可重复性，确保评价结果的准确性和可靠性。
06
医学统计学在公共卫生领域中的挑战与展望
医学统计学在公共卫生领域中的挑战
数据收集与整理
公共卫生领域涉及大量数据的收集、整理和分析，如何确保数据的准确性和完整性是医学统计学面临的挑战之一。
回归分析
研究两个或多个变量之间的关系，通过回归方程描述变量之间的定量关系。
实验设计方法
实验设计原则
遵循随机、对照、重复等原则，确保实验结果的客观性和可靠性。
实验误差控制
采取措施控制实验误差，如样本量计算、随机抽样、盲法等。
实验数据分析
对实验数据进行整理、分析和解释，提取有用信息，为预防医学决策提供科学依据。

【医学课件】预防医学统计表与统计图

图形制作注意事项
避免数据失真
确保图形比例和坐标轴刻度合适，避免数据失真。
避免过多颜色和标记
使用过多的颜色和标记可能导致图形混乱，影响阅读。
注意数据隐私
在发布图形时，应注意保护个人隐私和机密信息。
04
预防医学统计表与统计图的应用场景
医院管理决策中的应用
医院管理决策者可以利用预防医学统计表与统计图来了解医院的运营情况，从而制定更加科学合理的决策。
和趋势。
统计表可以帮助相关部门收集和分析事件的相关数据，如病例数量、年龄
分布、性别分布等关键指标。
统计图则可以通过可视化手段展示数据的分布情况和变化趋势，帮助相关部门更加直观地了解事件的演变情况，为制定应对措施提供科学依据。
05
预防医学统计表与统计图的发展趋势与挑战
大数据时代的预防医学统计表与统计图
图形制作步骤
收集数据
根据研究目的和问题，收集相关数据。
02
选择图表类型
根据数据类型和分布，选择合适的统计图类型。
01
03
数据处理
对数据进行清洗、整理和转换，以便绘制统计图。
添加标注和说明
在图形中添加必要的标注和说明，如标题、轴标签、图例等。
05
04
绘制图形
使用绘图软件或工具，按照设计原则绘制统计图。
注意排版
表格的排版应清晰、整洁，方便读者阅读和理解。
03
预防医学统计图制作技巧
图形设计原则
目的明确
统计图的设计应紧密围绕研究目的，清晰地呈现数据和信息。
易于阅读
选择合适的颜色、线型和标记，确保图形的可读性。
简洁明了
避免过于复杂的图形设计，以便读者容易理解和分析。

《医学统计学》完整_超级经典PPT参考课件

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，以达到了解总体的
数量特征及其分布规律，才是最终的研究目的。
C. CHENG
2020年2月18日星期二
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第16页
结束共666页
第三节统计资料的类型
❖ 如调查某人群的尿糖的情况，以人为观察单位，结果可分—、±、＋、＋＋、＋＋＋五个等级。
C. CHENG
2020年2月18日星期二
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第四节统计学中的几个基本概念
一、同质与变异
同质（homogeneity）是指观察单位或研究个体间被研究指标的主要影响因素相同或基本相同。如研究儿童的生长发育，同性别、同年龄、同地区、同民族、健康的儿童即为同质儿童。
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。
C. CHENG
2020年2月18日星期二
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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。
返回总目录返回章目录第
第5页
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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。
C. CHENG

预防医学医学统计学课件

饼图
用于展示数据的比例关系，能够直观地显示各部分在整体中的比例。
03
概率论与数理统计基础
概率论基础
概率的基本性质
随机变量及其分布
概率论是研究随机现象的数学工具，它涉及到随机事件、概率空间等基本概念。
随机变量是概率论中的基本概念，它可以是离散的也可以是连续的，其分布函数描述了随机变量的取值规律。
总结词
总结词
通过聚类分析，可以更好地理解疾病的异质性、患者的临床特征以及药物的疗效差异等，为临床决策和治
疗方案制定提供依据。
详细描述
聚类分析有助于发现未知的数据结构，揭示数据的内在规律和特征，为医学研究提供新的视角和思路。
决策树分析
• 总结词：决策树分析是一种分类和回归方法，通过构建树状图来展示决策过程和结果。
制定详细的数据收集计划，包括收集时间、地点、方式等，确保数据收集的顺利进行。
数据整理
对收集到的数据进行整理，包括核对、筛选、分类等，确保
数据的完整性和准确性。
数据的描述性统计指标
平均数
用于描述数据的集中趋势，包括算术平均数、中位数等。
偏态与峰度
描述数据分布的形状，包括偏态系数、峰度系数等。
适用范围
适用于研究多个变量之间的关系，特别是当需要预测一个因变量时。
实例
研究吸烟、饮酒等生活习惯与患癌症风险之间的关系。
生存分析
生存分析
用于研究生存时间或生存概率等指标，常用于医学研究中患者的生存情况分析。
适用范围
适用于研究患者的生存时间、疾病进展时间等，特别适用于存在大量数据缺失或截尾数据的情况。
流行病学调查中的统计学应用
总结词

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