医学统计学课程教材
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北大医学部医学统计学教学课件第一章绪论
02
它通过对数据分布特征的描述、 数据推断和预测，为医学研究和 临床实践提供科学依据。
医学统计学的应用
在医学研究中，医学统计学用于实验 设计、数据收集、数据分析等方面， 为研究结论提供数据支持。
在临床实践中，医学统计学用于诊断 、治疗、疗效评价等方面，为医生制 定治疗方案提供依据。
医学统计学的重要性
03
医学统计学的基本内 容
描述性统计
总结词
描述性统计是医学统计学的基础，它通过收集、整理、归纳数据，用统计指标 和图表来描述数据的特征和规律。
详细描述
描述性统计方法包括频数分布表、直方图、箱线图、散点图等，用于展示数据 的分布情况、集中趋势、离散程度等特征，为后续的统计分析提供基础数据。
推论性统计
态度不够严谨
在数据处理和分析过程中，态 度不够严谨，导致出现一些低
级错误。
错误的纠正方法
加强统计学知识学习
通过学习统计学基础知识，提高对统计学的 理解和应用能力。
准确把握数据特征
在处理和分析数据前，深入了解数据特征， 根据数据特征选择合适的统计方法。
积累实际操作经验
通过多做案例、多实践，积累实际操作经验 ，提高数据处理和统计分析的准确性。
医学统计学的未来发展趋势
数据科学融合
跨学科合作
医学统计学将与数据科学进一步融合 ，利用大数据和人工智能技术进行数 据分析和预测。
医学统计学将加强与其他学科的合作 ，如生物学、化学、物理学等，以解 决复杂医学问题。
个性化医疗与精准医学
随着个性化医疗和精准医学的发展， 医学统计学将更加注重个体差异和疾 病的异质性。
05
医学统计学中的数据 处理
数据收集与整理
数据收集是医学统计学中的基础步骤 ，需要确保数据的准确性和完整性。
它通过对数据分布特征的描述、 数据推断和预测，为医学研究和 临床实践提供科学依据。
医学统计学的应用
在医学研究中，医学统计学用于实验 设计、数据收集、数据分析等方面， 为研究结论提供数据支持。
在临床实践中，医学统计学用于诊断 、治疗、疗效评价等方面，为医生制 定治疗方案提供依据。
医学统计学的重要性
03
医学统计学的基本内 容
描述性统计
总结词
描述性统计是医学统计学的基础，它通过收集、整理、归纳数据，用统计指标 和图表来描述数据的特征和规律。
详细描述
描述性统计方法包括频数分布表、直方图、箱线图、散点图等，用于展示数据 的分布情况、集中趋势、离散程度等特征，为后续的统计分析提供基础数据。
推论性统计
态度不够严谨
在数据处理和分析过程中，态 度不够严谨，导致出现一些低
级错误。
错误的纠正方法
加强统计学知识学习
通过学习统计学基础知识，提高对统计学的 理解和应用能力。
准确把握数据特征
在处理和分析数据前，深入了解数据特征， 根据数据特征选择合适的统计方法。
积累实际操作经验
通过多做案例、多实践，积累实际操作经验 ，提高数据处理和统计分析的准确性。
医学统计学的未来发展趋势
数据科学融合
跨学科合作
医学统计学将与数据科学进一步融合 ，利用大数据和人工智能技术进行数 据分析和预测。
医学统计学将加强与其他学科的合作 ，如生物学、化学、物理学等，以解 决复杂医学问题。
个性化医疗与精准医学
随着个性化医疗和精准医学的发展， 医学统计学将更加注重个体差异和疾 病的异质性。
05
医学统计学中的数据 处理
数据收集与整理
数据收集是医学统计学中的基础步骤 ，需要确保数据的准确性和完整性。
《医学统计学》完整课件课件
医学研究中其他因素的考虑
研究设计
研究设计是医学统计学中的重要因素，应合理地考虑研 究设计。
研究对象的选择
在医学研究中，应合理地选择研究对象，以确保研究结 果的可信度。
06
医学统计学案例分析
二型糖尿病合并脑梗死的危险因素研究
01
研究பைடு நூலகம்的
探讨二型糖尿病合并脑梗死的危险因素，为预防和治疗提供科学依据
医学统计学是医学生的必修课程，培养医学生 的统计思维和数据处理能力。
医学统计学的发展历程
起源与发展
医学统计学起源于19世纪中叶的英国，当时主要用于医学研究和医疗数据的统计分析。
不断扩展的应用领域
随着医学科学的发展，医学统计学的应用领域不断扩展，涉及到流行病学、公共卫生、临床试验等方面。
方法和理论创新
研究结果
发现多个生物标记物与常见疾病 相关，如高血压、糖尿病等，为 疾病的预防和治疗提供新靶点。
THANK YOU.
模型选择
根据数据特征和实际需求，选择合适的模型。
模型评估
通过交叉验证、ROC曲线等手段对模型进行评估，以便了解模型的准确性和 稳定性。
05
医学统计学的挑战与解决方案
数据缺失与数据完整性的保持
缺失数据
对于缺失的数据，应了解其产生的原因，并合理地利用 它们进行分析。
数据完整性
数据的完整性是指数据的准确性和可靠性，应采取措施 来确保数据的准确性。
2023
《医学统计学》完整课件
目 录
• 医学统计学概述 • 医学统计学的核心概念 • 医学统计学在医学研究中的应用 • 医学统计学的数据处理 • 医学统计学的挑战与解决方案 • 医学统计学案例分析
01
2024版全新《医学统计学》完整ppt课件
THANKS
感谢观看
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》完整课件课件
双变量正态分布
描述两个变量之间的联合分布情况，以及它们之间的相关系数和协方差
回归模型
用自变量解释因变量的变化，建立自变量和因变量之间的线性回归模型
用于描述自变量对因变量的影响程度和方向的指标
通过残差分析、异常值检测等方法，对回归模型的拟合效果进行评估
当存在多个自变量时，建立多个自变量与因变量之间的线性回归模型，并对模型进行优化和评估
散点图
用点的密集程度和变化趋势表示两指标之间的直线和曲线关系。
线图
用线段的升降来表示变量的连续变化情况。
实验设计的基本原则与方法
设立对照组，以消除非处理因素的干扰。
对照原则
随机选择实验对象，减少人为误差。
随机原则
多次实验，提高实验的可靠性和精确度。
重复原则
使实验组和对照组的条件基本相同，减少误差。
数据的收集
数据的整理是将原始数据转化为有序、规范的数据形式的过程。包括数据清洗、分类、分组、汇总、图表制作等环节。其中，数据清洗是数据整理的关键步骤，可以去除无效数据、纠正错误数据、删除重复数据等。
数据的整理
03
描述性统计学
散布程度分析
描述数据的离散程度
数据的描述性统计分析
频数分析
统计每个数据出现的次数
单样本t检验的实例
单样本假设检验
两样本的方差分析
07
相关与回归分析
确定关系
相关关系
等级相关
偏相关
两变量间的关系类型
01
02
03
04
描述性统计量
通过计算相关系数等指标，定量描述两个变量之间的相关程度
两变量间的线性相关分析
相关系数
用于衡量两个变量之间的线性相关程度的指标，其绝对值的大小表示相关程度的大小
《医学统计学》完整课件-超级
模型
时间序列分 析（TSA）： 用于分析时 间序列数据， 预测未来趋
势
大数据与机器学习方法
机器学习：通过大量数据训练模型，预测 未来结果
深度学习：使用多层神经网络，实现更复 杂的学习任务
强化学习：通过与环境交互，不断优化策 略
自然语言处理：处理和分析文本数据，理 解语言含义
图像识别：识别和分析图像数据，提取特 征信息
重复测量设计：对 同一研究对象在不 同时间点进行多次 测量，研究其变化 趋势
调查设计方法
确定研究目的和研究问题
添加标题
确定样本量，考虑研究人群、 研究变量等因素
添加标题
制定数据收集计划，包括时 间、地点、人员等
添加标题
数据整理和分析，包括描述 性统计、推断性统计等
添加标题
添加标题
添加标题
选择合适的研究设计类型， 如横断面研究、病例对照研
YOUR LOGO
20XX.XX.XX
医学统计学完整课件
,
汇报人：
目 录
01 单 击 添 加 目 录 项 标 题
02 医 学 统 计 学 概 述
03 医 学 统 计 学 基 本 概 念
04 医 学 统 计 学 基 本 方 法
05 医 学 统 计 学 中 的 常 用 概 率 分 布
06 医 学 统 计 学 的 数 据 分 析 方 法
t分布的均值和 方差与自由度有 关，自由度越大， t分布越接近正 态分布。
t分布在医学统 计学中常用于检 验小样本情况下 的假设检验，如 t检验。
卡方分布
卡方分布是一种 连续概率分布， 用于描述随机变 量服从卡方分布
的情况。
卡方分布的性质： 对称性、无偏性、 可加性、可乘性、
时间序列分 析（TSA）： 用于分析时 间序列数据， 预测未来趋
势
大数据与机器学习方法
机器学习：通过大量数据训练模型，预测 未来结果
深度学习：使用多层神经网络，实现更复 杂的学习任务
强化学习：通过与环境交互，不断优化策 略
自然语言处理：处理和分析文本数据，理 解语言含义
图像识别：识别和分析图像数据，提取特 征信息
重复测量设计：对 同一研究对象在不 同时间点进行多次 测量，研究其变化 趋势
调查设计方法
确定研究目的和研究问题
添加标题
确定样本量，考虑研究人群、 研究变量等因素
添加标题
制定数据收集计划，包括时 间、地点、人员等
添加标题
数据整理和分析，包括描述 性统计、推断性统计等
添加标题
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选择合适的研究设计类型， 如横断面研究、病例对照研
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医学统计学完整课件
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汇报人：
目 录
01 单 击 添 加 目 录 项 标 题
02 医 学 统 计 学 概 述
03 医 学 统 计 学 基 本 概 念
04 医 学 统 计 学 基 本 方 法
05 医 学 统 计 学 中 的 常 用 概 率 分 布
06 医 学 统 计 学 的 数 据 分 析 方 法
t分布的均值和 方差与自由度有 关，自由度越大， t分布越接近正 态分布。
t分布在医学统 计学中常用于检 验小样本情况下 的假设检验，如 t检验。
卡方分布
卡方分布是一种 连续概率分布， 用于描述随机变 量服从卡方分布
的情况。
卡方分布的性质： 对称性、无偏性、 可加性、可乘性、
《医学统计学》完整课件课件
偏态分布及其应用
偏态分布
与正态分布不同，偏态分布的钟形曲线 存在偏斜，即数据向一侧倾斜。
VS
偏态分布的应用
在医学研究中，偏态分布的数据需要经过 适当的转换才能进行正态分布分析，如对 数转换或平方根转换。例如，一些免疫学 指标（如抗体滴度）通常呈偏态分布，需 要通过转换才能进行统计分析。
04
推论性统计方法与应用
01
利用医学统计学方法，对传染病的发生、流行趋势和影响因素
进行分析，为防控策略制定提供科学依据。
健康相关行为监测
02
通过收集和分析健康相关行为数据，如吸烟、饮酒、饮食等，
评估其与健康状况的关系，为制定干预措施提供支持。
健康相关环境监测
03
运用医学统计学方法，对空气质量、水质等环境因素进行监测
和分析，评估其对居民健康的影响。
离散程度指标
描述数据之间的差异程度，常用的指标有方差、标准差和四 分位数间距。
正态分布及其应用
正态分布
一种常见的概率分布，其特征是数据分布呈钟形曲线，且均值为正态分布的中心，标准差为分布的幅 度。
正态分布的应用
在医学研究中，正态分布被广泛应用于测量数据的统计分析，如身高、体重、血压等指标的测量值多 呈正态分布。
3
期望与方差
描述概率分布中心位置和离散程度的两个重要参 数。
参数估计与假设检验
参数估计
根据样本数据估计总体参数的过程， 常用的参数估计方法包括点估计和区 间估计。
假设检验
根据样本数据对总体参数进行假设检 验的过程，常用的假设检验方法包括t 检验、卡方检验和回归分析等。
03
描述性统计方法与应用
频数分布表与直方图
t检验与方差分析
《医学统计学》完整课件,超级经典!!!
05
医学统计学应用领域
临床研究与试验设计
临床试验设计
利用医学统计学知识和方法，设计临床试 验方案，确保样本代表性、随机性和盲法 等原则的落实。
VS
临床数据分析
对临床试验数据进行描述性统计分析，如 计数、均数、标准差等指标，以及推断性 统计分析，如t检验、卡方检验等。
公共卫生与疾病预防
流行病学研究
医学统计学是医学教育和科研的基本 功之一，是培养医学生科研素养和实 际工作能力的重要途径。
医学统计学的发展历程
起源
医学统计学的起源可以追溯到17世纪中叶，当时欧洲的一些医生和数学家开始运用统计方法研究疾病的分布和影响因素。
发展
自19世纪以来，医学统计学得到了不断发展和完善，逐渐形成了一门独立的学科。
《医学统计学》完整课件,超级经 典!!!
xx年xx月xx日
目 录
• 医学统计学概述 • 医学统计学基础 • 医学统计学核心概念 • 研究设计基础 • 医学统计学应用领域 • 医学统计学的前沿与发展趋势
01
医学统计学概述
定义与意义
定义
医学统计学是运用统计学的理论和方法， 对医学数据进行收集、整理、分析和解释 的一门学科。
通过观察、调查或测量等方式收集数据，对 疾病或健康状况在人群中的分布情况进行描 述，如横断面研究。
关联性研究
通过观察多个因素与疾病或健康状况之间的 关系，探讨它们之间的关联程度和趋势，如
队列研究。
实验性研究
随机对照试验
将研究对象随机分为实验组和对照组，给予不同的干预 措施，比较两组的结果，以评估干预措施的效果。
生物统计与遗传学研究
生物统计分析
在生物医学研究中，运用统计学方法分析基因序列、蛋白质组学数据，探索疾病生物标志物。
《医学统计学》完整课件,超级经典!!!
数据的整理
对收集到的数据进行审核、分类、排序等处理，使其更加易 于分析的过程。数据的整理包括数据的清洗、分组、频数分 布等。
数据的描述性分析
描述性分析
对数据进行整理、计算和分析，以概括数据的基本特征和 规律的方法。描述性分析主要包括数据的频数分布、集中 趋势、离散程度等分析方法。
集中趋势
反映数据向某一点集中的程度，常用的指标包括平均数、 中位数和众数等。
古典概型
古典概型是概率论中最简单、最基本的概念之一， 常用于解决诸如掷骰子、摸球等问题。
条件概率与独立性
条件概率描述了两个事件之间发生的概率关 系，而独立性则描述了两个事件之间是否相 互影响。
数理统计的基本概念
总体与样本
总体是指包含所有可能观察值的集合，而样本则是总 体中的一部分，用于估计总体的特性。
复杂疾病通常受到多种因素的 影响，包括遗传、环境、生活 方式等，统计学方法需要发展 出能够处理多因素分析的工具 。
在复杂疾病研究中，确定因果 关系是至关重要的，统计学方 法需要提供更有效的工具来进 行因果推断。
医学伦理与隐私保护在统计学中的应用
伦理准则的遵循
在医学统计学研究中，需要遵循 伦理准则，尊重患者的权益和隐 私，确保研究结果的公正性和客 观性。
04
CATALOGUE
临床医学中的统计学应用
诊断试验评价
诊断试验评价的意义
对新的诊断试验方法进行科学的分析和评价 ，判断其是否具有临床应用价值。
诊断试验评价的内容
包括准确性、可靠性、可重复性、经济学评 价等方面。
常用评价指标
灵敏度、特异度、约登指数、ROC曲线等。
临床预后评估
预后评估的意义
01
对收集到的数据进行审核、分类、排序等处理，使其更加易 于分析的过程。数据的整理包括数据的清洗、分组、频数分 布等。
数据的描述性分析
描述性分析
对数据进行整理、计算和分析，以概括数据的基本特征和 规律的方法。描述性分析主要包括数据的频数分布、集中 趋势、离散程度等分析方法。
集中趋势
反映数据向某一点集中的程度，常用的指标包括平均数、 中位数和众数等。
古典概型
古典概型是概率论中最简单、最基本的概念之一， 常用于解决诸如掷骰子、摸球等问题。
条件概率与独立性
条件概率描述了两个事件之间发生的概率关 系，而独立性则描述了两个事件之间是否相 互影响。
数理统计的基本概念
总体与样本
总体是指包含所有可能观察值的集合，而样本则是总 体中的一部分，用于估计总体的特性。
复杂疾病通常受到多种因素的 影响，包括遗传、环境、生活 方式等，统计学方法需要发展 出能够处理多因素分析的工具 。
在复杂疾病研究中，确定因果 关系是至关重要的，统计学方 法需要提供更有效的工具来进 行因果推断。
医学伦理与隐私保护在统计学中的应用
伦理准则的遵循
在医学统计学研究中，需要遵循 伦理准则，尊重患者的权益和隐 私，确保研究结果的公正性和客 观性。
04
CATALOGUE
临床医学中的统计学应用
诊断试验评价
诊断试验评价的意义
对新的诊断试验方法进行科学的分析和评价 ，判断其是否具有临床应用价值。
诊断试验评价的内容
包括准确性、可靠性、可重复性、经济学评 价等方面。
常用评价指标
灵敏度、特异度、约登指数、ROC曲线等。
临床预后评估
预后评估的意义
01
医学统计学通用课件
时间的影响。
比例风险假设
02
Cox模型基于比例风险假设，即不同因素对生存时间的影响是乘
性的。
模型拟合与检验
03
通过最小化风险函数来拟合模型，并使用模型拟合优度检验来
评估模型的适用性。
06
医学统计方法选择与应用
实验设计原则与统计分析方法选择
实验设计原则
遵循随机、对照、重复的原则， 确保实验结果的客观性和准确性 。
一环境或遗传因素之间的关系。
多元线性回归分析
要点一
总结词
多元线性回归分析是研究多个自变量与一个因变量之间关 系的统计方法。
要点二
详细描述
与一元线性回归分析相比，多元线性回归分析可以同时考 虑多个自变量对因变量的影响，并建立一个综合的预测模 型。这种方法可以帮助我们更全面地了解多个因素对某一 结果的影响，并可以对因变量的变化进行更准确的预测。 在医学研究中，多元线性回归分析常用于研究多种环境或 遗传因素对某一疾病或生理指标的影响。
和众数。
离散程度
描述数据离散程度的统 计量，如标准差和变异
系数。
分布形态
描述数据分布形态的统 计量，如偏度和峰度。
数据的图表展示
01
02
03
04
条形图
用于展示分类数据的频数分布 情况。
直方图
用于展示连续数据的分布情况 。
箱线图
用于展示数据的集中趋势和离 散程度。
散点图
用于展示两个变量之间的关系 。
统计分析方法选择
根据数据类型和研究目的，选择 合适的统计分析方法，如描述性 统计、推论性统计等。
临床研究中的统计学应用
临床试验设计
运用统计学原理，对临床试验进行合 理的设计和规划。
《医学统计学》完整课件,超级经典!!!
GraphPad Prism等。
可视化工具的应用技巧
02
熟练使用可视化工具，掌握各种类型的图表制作方法，使数据
呈现更加专业、精准。
可视化工具的注意事项
03
注意数据呈现的规范性和科学性，避免出现错误的数据呈现方
式和解读方式。
06
医学统计Байду номын сангаас的实践应用
医学研究设计
要点一
实验设计和观察设计
介绍实验设计和观察设计的基本原则 和方法，包括随机对照试验、队列研 究、病例对照研究等。
概率与概率分布
要点一
概率
概率是用来描述某一事件发生的可能性大小的数值。在 医学统计学中，概率常常用来表示某种疾病发生的可能 性、某种治疗措施的效果等。
要点二
概率分布
概率分布是指随机变量取值对应的概率的分布情况。医 学统计学中常用的概率分布包括二项分布、正态分布和 泊松分布等。这些概率分布在医学研究中具有广泛的应 用，如样本均数和样本率的推断、相关分析和回归分析 等。
方差分析
总结词
方差分析是一种用于研究不同因素对总体 均数的影响的统计分析方法，它通过将方 差分解为各个因素的作用，从而确定因素 对总体均数的影响程度。
详细描述
方差分析的基本思想是将数据的方差分解 为各个因素的作用，从而将数据的变异分 解为可解释的变异和不可解释的变异。可 解释的变异包括因素的作用和随机误差， 不可解释的变异为随机因素的作用。通过 方差分析，我们可以判断因素的作用是否 显著，从而对总体均数的影响程度进行估 计。
20世纪中期以后，随着计算机技术和 数理统计方法的发展，医学统计学得 到了迅速发展和广泛应用。
当今，医学统计学在生命科学、临床 医学、预防保健和生物技术等领域发 挥着重要作用。
医学统计学全套课件
相关分析
要点一
描述性统计量
通过计算描述性统计量，如均值、中 位数、方差等，对数据进行初步描述 。
要点二
等级相关
当变量间存在等级关系时，可以使用 等级相关来评估它们之间的关联程度 。
要点三
Spearman等级相关
Spearman等级相关是一种非参数方 法，适用于等级变量之间的相关分析 。
回归分析
回归模型
临床诊断试验评估的统计学应用
ROC曲线分析
通过使用受试者工作特征曲线（ROC曲线）分析，医学统计学能够评估诊断试验 的准确性，比较不同诊断试验之间的差异。
诊断界值确定
医学统计学可以确定诊断试验的诊断阈值，从而帮助医生确定疾病是否存在，以 及如何评估风险。
医学影像统计学的应用
图像处理技术
医学影像统计学使用各种图像处理技术，包括滤波、边缘检 测、特征提取等技术，以提取图像中的有用信息。
二项分布
描述独立重复试验的随机现象。
泊松分布
描述随机现象在时间上的分布。
正态分布
描述随机现象在数值上的分布。
t分布
描述样本均数与总体均数的比较。
03
医学统计学常用指标
描述性指标
平均数
标准差
描述一组数据的集中趋势或中心位置。
描述一组数据的离散程度或变异程度。
频数分布
相对频数
将一组数据进行分组，统计每个组内的数据 个数。
个方面。
现代医学统计学
随着计算机技术和生物技术的 发展，医学统计学在数据挖掘 、生物信息学、精准医疗等领
域的应用日益广泛。
02
医学统计学基础知识
概率论基础知识
01
02
03
随机试验与事件
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
《医学统计学》完整课件超级经典
生存分析的步骤
确定研究人群和研究因素，收集相关数据， 计算生存函数和危险函数等指标，评估影响
因素对生存时间的影响程度。
生存分析在医学研究中的应用
生存分析可用于研究患者的生存状况和影响 因素，如评估某种新药对患者的疗效和生存 时间的影响。
生存分析可用于评估患者的风险程度和预后 情况，如根据患者的多个特征预测其疾病复
发的可能性。
THANKS
感谢观看
明确研究问题，提出研究假设。
模型构建与评估
根据研究目的构建统计模型，并对模型进 行评估和优化。
数据收集与预处理
设计和实施数据收集方案，对数据进行清 理、整理和变换。
推理性统计分析
利用样本信息对总体做出推断，如假设检 验、方差分析等。
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析，如均值、方 差、中位数等指标的计算。
多因素分析的基本概念与步骤
多因素分析的基本概念
多因素分析是通过建立数学模型，研究两个或多个变量 之间的相互关系，并综合评价这些因素对某个事件或现 象的影响程度。
多因素分析的步骤
确定自变量和因变量，收集相关数据，建立多因素回归 模型，进行模型拟合度和显著性检验，解释模型结果。
多因素分析在医学研究中的应用
VS
方差分析可用于比较多个实验组之 间的均数差异，判断不同处理因素 对实验结果的影响。
卡方检验的基本原理与步骤
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测频数与期望频数之间的 差异，判断观察因素与期望因素之间是否 存在联系。
卡方检验的步骤
确定期望频数，计算卡方值，查表得出相 伴概率P值。
卡方检验的应用范围与限制
02
03
期望值
方差
《医学统计学》完整课件-超级经典
《医学统计学》完整课件-超级经典xx年xx月xx日•医学统计学基本概念与术语•医学统计学基础•医学统计学应用目录•医学统计学案例分析与实践01医学统计学基本概念与术语医学统计学是运用数理统计学的原理和方法，研究医学现象和规律的一门学科。
医学统计学的应用范围医学统计学在医学研究中具有广泛的应用，涉及到病因、病理、生理、生化等各个领域。
医学统计学的定义医学统计学的定义与研究对象VS变量与数据医学统计学中所涉及的变量包括自变量和因变量，而数据则是用来描述这些变量的值。
总体是指研究对象的全体，而样本则是从总体中抽取的一部分具有代表性个体。
参数是描述总体特性的数值，如均值、方差等，而统计量则是基于样本数据的计算值。
概率是描述事件发生可能性大小的数值，而概率分布则是描述随机变量取值概率大小的分布情况。
假设检验是用来检验假设是否成立的一种统计方法，而置信区间则是描述参数的估计范围的一种表达方式。
医学统计学的基本概念与术语总体与样本概率与概率分布假设检验与置信区间参数与统计量02医学统计学基础数据的描述性统计分析对分类数据进行频数分布分析，以反映数据的分布特征。
频数分布集中趋势离散程度偏态与峰态计算数据的平均数、中位数、众数等指标，以反映数据的集中趋势。
计算数据的标准差、四分位数间距等指标，以反映数据的离散程度。
计算数据的偏度和峰度指标，以反映数据的分布形态。
数据的基本概率与抽样分布•概率：描述事件发生的可能性程度，表示为小数或百分数。
•随机事件：在一定条件下，可能发生也可能不发生的事件。
•事件的频率与概率的关系：频率是事件发生的次数与试验次数的比值，概率是频率的期望值。
•大数定律：在试验次数足够多的情况下，随机事件的频率具有一定的稳定性。
•随机变量：随机试验的结果可以表示为数值变量，称为随机变量。
•离散型随机变量与连续型随机变量：随机变量的取值可以是一系列离散值，也可以是一个区间内的任意实数。
•概率分布：描述随机变量取值概率规律的函数。
《医学统计学》完整课件-2024鲜版
用于比较两个独立样本是否来自具有相同分布的总体，通过计算两个样本观测值的秩次和进行统计推断。
Mood中位数检验
用于比较两个独立样本的中位数是否相等，通过构建包含所有观测值的联合样本，并计算各样本观测值在联合样 本中的秩次和进行统计推断。
2024/3/27
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等级资料分析方法
Kruskal-Wallis H检验
建立假设、计算检验统计量、确定P值、作出推断结论。
2024/3/27
随机区组设计方差分析的优缺点
优点在于能够控制重要的非处理因素，提高试验的精确性；缺点在于设计较为复杂，实施难 度较大。
21
析因设计方差分析
2024/3/27
析因设计的概念
析因设计是一种将两个或多个因素同时考虑在内的试验设 计方法，可以分析各因素的主效应以及因素间的交互效应。
11
正态分布及其应用
2024/3/27
正态分布的概念与性质 正态分布是一种连续型概率分布，具有钟形曲线的特点， 其概率密度函数由均值和标准差决定。
正态分布在医学中的应用 许多医学指标如身高、体重、血压等都服从正态分布或近 似正态分布，因此正态分布是医学统计学中最重要的概率 分布之一。
正态性检验与转换 在进行统计分析前，需要对数据进行正态性检验，对于不 符合正态分布的数据可以考虑进行数据转换以满足分析要 求。
可能不同。
聚类分析算法
包括K-means聚类、层次聚类、 DBSCAN等。
2024/3/27
聚类分析应用
在医学研究中，CA可用于疾病 亚型识别、基因表达模式分析 和医学图像处理等领域，以发 现新的疾病类型和潜在治疗靶 点。
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THANKS
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Mood中位数检验
用于比较两个独立样本的中位数是否相等，通过构建包含所有观测值的联合样本，并计算各样本观测值在联合样 本中的秩次和进行统计推断。
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等级资料分析方法
Kruskal-Wallis H检验
建立假设、计算检验统计量、确定P值、作出推断结论。
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随机区组设计方差分析的优缺点
优点在于能够控制重要的非处理因素，提高试验的精确性；缺点在于设计较为复杂，实施难 度较大。
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析因设计方差分析
2024/3/27
析因设计的概念
析因设计是一种将两个或多个因素同时考虑在内的试验设 计方法，可以分析各因素的主效应以及因素间的交互效应。
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正态分布及其应用
2024/3/27
正态分布的概念与性质 正态分布是一种连续型概率分布，具有钟形曲线的特点， 其概率密度函数由均值和标准差决定。
正态分布在医学中的应用 许多医学指标如身高、体重、血压等都服从正态分布或近 似正态分布，因此正态分布是医学统计学中最重要的概率 分布之一。
正态性检验与转换 在进行统计分析前，需要对数据进行正态性检验，对于不 符合正态分布的数据可以考虑进行数据转换以满足分析要 求。
可能不同。
聚类分析算法
包括K-means聚类、层次聚类、 DBSCAN等。
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聚类分析应用
在医学研究中，CA可用于疾病 亚型识别、基因表达模式分析 和医学图像处理等领域，以发 现新的疾病类型和潜在治疗靶 点。
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THANKS
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《医学统计学》课件完整版
实验设计
将两个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它们对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
一因素方差分析
实验设计
将一个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
05
回归分析
假设检验
单侧检验、双侧检验、方差分析、 回归分析等
假设检验中的样本量计算
样本量计算公式、样本量计算方法 等
03
实验设计与数据分析
实验设计
01
实验设计概述
介绍实验设计的概念、原则和基 本步骤。
02
实验设计的基本要 素
详细介绍实验设计的四个基本要 素，即实验因素、实验单位、实 验效应和实验误差。
03
聚类分析
总结词：分组技术
详细描述：基于数据的相似性或差异性，将 数据分为几个不同的组，组内的数据相似性 尽可能大，而不同组之间的数据相似性尽可
能小。
Logistic回归分析
总结词
二分类技术
详细描述
用于研究一个或多个自变量与二分类因变量的关系，即因变量为二分类的回归分析。
THANKS
谢谢您的观看
实验设计的类型
介绍各种实验设计的类型，包括 完全随机设计、配对设计、析因 设计等。
完全随机设计和数据分析
1 2
完全随机设计
介绍完全随机设计的概念、原则和实施方法。
数据分析方法
详细介绍数据分析的方法，包括描述性统计分 析和推断性统计分析。
3
数据分析步骤
介绍数据分析的步骤，包括数据清洗、数据整 理、数据分析和数据解释。
将两个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它们对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
一因素方差分析
实验设计
将一个因素（分类变量）分别安排到不同的组内，观察它对因变量的影响。
方差分析表
列出各组数据的方差、自由度和均方，以及F值和P值。
05
回归分析
假设检验
单侧检验、双侧检验、方差分析、 回归分析等
假设检验中的样本量计算
样本量计算公式、样本量计算方法 等
03
实验设计与数据分析
实验设计
01
实验设计概述
介绍实验设计的概念、原则和基 本步骤。
02
实验设计的基本要 素
详细介绍实验设计的四个基本要 素，即实验因素、实验单位、实 验效应和实验误差。
03
聚类分析
总结词：分组技术
详细描述：基于数据的相似性或差异性，将 数据分为几个不同的组，组内的数据相似性 尽可能大，而不同组之间的数据相似性尽可
能小。
Logistic回归分析
总结词
二分类技术
详细描述
用于研究一个或多个自变量与二分类因变量的关系，即因变量为二分类的回归分析。
THANKS
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实验设计的类型
介绍各种实验设计的类型，包括 完全随机设计、配对设计、析因 设计等。
完全随机设计和数据分析
1 2
完全随机设计
介绍完全随机设计的概念、原则和实施方法。
数据分析方法
详细介绍数据分析的方法，包括描述性统计分 析和推断性统计分析。
3
数据分析步骤
介绍数据分析的步骤，包括数据清洗、数据整 理、数据分析和数据解释。
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《医学统计学》课件完整版xx年xx月xx日•医学统计学概述•医学统计学基本概念•描述性医学统计学目录•概率论与推断医学统计学•方差分析与回归分析•医学相关因素的影响•医学统计设计与数据处理01医学统计学概述定义与特点它具有多层次、多阶段和多因素的特点，涉及范围广泛。
医学统计学是统计学原理和方法在医学领域中的应用。
医学统计学是医学研究的基础，为医学研究和临床实践提供数据支持和分析方法。
1医学统计学的重要性23医学统计学是医学研究中不可或缺的工具。
它为医学研究提供数据采集、整理、分析和解释的方法。
通过医学统计学分析，可以揭示疾病发生、发展和分布的规律，为疾病预防和治疗提供科学依据。
医学统计学的历史与发展医学统计学起源于17世纪，当时主要应用于描述疾病分布和死亡率的统计。
20世纪中期以后，医学统计学得到了迅速发展，逐渐成为一门独立的学科。
随着计算机技术和生物技术的发展，医学统计学在数据挖掘、基因组学和蛋白质组学等领域的应用不断扩展。
医学统计学的应用医学统计学在临床试验设计、病因推断、疗效评价和预后分析等方面有广泛应用。
它也是公共卫生和流行病学研究的重要工具，用于监测和评估疾病流行趋势和卫生政策的效果。
此外，医学统计学还应用于药物研发、医疗器械评估和健康管理等领域。
01020302医学统计学基本概念医学统计学研究过程中，涉及的许多因素常常需要以量的方式来描述，这些因素就称为变量。
根据变量的取值是否连续，可将其分为连续型变量和离散型变量。
数据类型医学统计学中常用的数据类型包括计数数据、等级数据和测量数据。
计数数据是指只记录事物数量的多少，如手术中出血量等；等级数据则是一种有序的数据，如疾病严重程度等；测量数据则是定量测定某一对象的数值，如人体身高、体重等。
变量变量与数据类型VS用来表示随机事件发生可能性大小的数值，称为概率。
概率的取值范围为0~1，其中0表示不可能发生，1表示一定发生。
概率在医学统计学中，许多随机事件的概率分布是有一定规律的，如正态分布、二项分布、泊松分布等。
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异常值与强影响点识别
通过残差图、杠杆值、Cook距离等方法识别对模型有较大影响 的观测值
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Logistic回归模型在医学研究中的应用
01 Logistic回归模型的基本原理与建立方法
02 Logistic函数与概率预测
02 参数估计与假设检验
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Logistic回归模型在医学研究中的应用
任务
揭示医学领域中的数量规律，为医学研究和展简史
01 古典统计学时期
以描述性统计为主，关注数据的收集和整理。
02 推断统计学时期
以概率论为基础，发展出假设检验、参数估计等 统计推断方法。
03 现代统计学时期
引入计算机技术和复杂统计模型，推动医学统计 学的快速发展。
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02
描述性统计方法
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频数分布与直方图
01 频数分布表
用于表示各组数据出现的频数，反映数据的分布 规律。
02 直方图
用矩形的面积表示各组频数的多少，各矩形面积 总和等于100%，可以直观地表示数据的分布情况。
03 组数选择
分组过少会导致信息损失，分组过多则可能产生
根据实际情况，设立对照组进行比较。
要点二
单组目标值法
与预先设定的目标值进行比较。
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Meta分析原理和方法
校正研究间的异质性，得 出更可靠的结论。
整合多个研究结果，提高 统计效能。
Meta分析原理
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03 02
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Meta分析原理和方法
固定效应模型
假设所有研究具有相同的 真实效应量。
2024版医学统计学完整版课件
04
医学统计图与统计表
医学统计图
01
02
03
种类
条形图、线图、直方图、 散点图等
构成
标题、图序、图例、标目、 尺度等
用途
形象、直观地表达统计数 据，便于分析和对比
医学统计表
种类
简单表、分组表、复合表 等
构成
表号、表题、标目、线条、 数字等
用途
系统、有序地列举统计数 据，便于查阅和计算
统计图与统计表的应用
性。
观察性数据分析与处理
数据收集与整理
介绍观察性数据的来源、收集方法和整理过程，包括数据清洗、变 量定义和数据转换等。
描述性统计分析
运用图表和数值方法对数据进行描述，包括频数分布、集中趋势、 离散程度和偏态分布等。
推断性统计分析
通过假设检验、方差分析、卡方检验等方法，推断总体参数或比较不 同组间的差异。
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。
试验样本量估算
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
算试验所需样本量。
试验数据分析
运用统计学方法对试验数据进行 描述性统计、差异性检验、回归 分析等，以评估试验效果和安全
假设检验
建立假设
根据研究目的和专业知识，提出关于 总体参数的假设。
01
02
选择检验方法
根据数据类型、研究设计和假设形式， 选择合适的检验方法，如t检验、F检 验等。
03
计算检验统计量
根据样本数据计算检验统计量的值。
作出推断结论
根据P值和显著性水平，作出是否拒 绝原假设的推断结论。
《医学统计学》完整课件超级经典
诊断试验评估
通过统计学方法，对诊断试验的 灵敏度、特异度和准确度等进行 评估，为临床诊断提供依据。
预后因素分析
研究影响患者预后的因素，利用 统计学方法分析各因素之间的关 系，为临床治疗提供指导。
生物医学统计应用
基因组学研究
运用统计学方法，分析基因组数据， 研究基因变异与疾病之间的关系，为 新药研发和个性化治疗提供依据。
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是人体各种变量的数量特征、变异及其分布。
研究内容
医学统计学主要包括描述性统计、推断性统计、实验设计、回归与相关分析、方差分析、卡方检验、 非参数检验等内容。
02
医学统计学基本概念
变量的测量与数据类型
按测量的尺度分类：定量变量、分类变量、有序分类变量 按数值特征分类：离散变量、连续变量 研究变量的测量误差
蛋白质组学研究
通过统计学分析，研究蛋白质表达和 修饰与疾病之间的关系，揭示疾病发 生发展的机制。
生物信息学分析
利用统计学方法，对生物医学数据进 行挖掘和分析，发现新的疾病标记物 和治疗靶点。
环境与健康统计应用
环境因素对健康的影响
研究环境因素对人类健康的影响，利用统计 学方法分析环境因素与疾病之间的关系，为 环境卫生政策和措施提供依据。
随机变量、离散随机变量的概率分布 、连续随机变量的概率分布
03
医学统计学基本方法
推论性统计分析
总结词
推论性统计分析是医学统计学中的基础内容，主要用于 对研究样本的统计推断，从而获得总体特征的估计。
详细描述
推论性统计分析主要包括参数估计和假设检验。参数估 计是根据样本数据获得总体参数的估计值，而假设检验 则是利用样本数据对总体参数进行假设检验，以判断假 设是否成立。
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