中医药统计学与软件应用笔记

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中医药统计学与软件应用-绪论

中医药统计学与软件应用-绪论
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第一节 概述—统计学中的几个基本概念
(二)总体与样本
1.总体是根据研究目的所确定的同质观察单位 的全体。观察单位是指被研究的总体中的某个 单位,即个体。根据研究目的,有些总体观察 单位数是有限或可知的,称为有限总体;有些 总体的观察单位数是无限或不可知的,称为无 限总体。 例如:描述某地40岁以上男性血脂水平,则该 地所有40岁以上的男性居民的血脂测量值就构 成所描述的总体,该地每个40岁以上的男性血 脂测量值就是一个观察单位,即个体。
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第一节 概述—统计学的研究方法与主要内容
• 统计方法体系囊括研究设计方法、搜集资料方法、 整理资料方法、统计分析方法。研究设计方法有随 机、对照、重复、均衡等;搜集资料方法有大量观 测法、统计实验法、统计调查法等;整理资料方法 有统计审核法、统计分组法、统计汇总法等;统计 分析方法有统计描述法、统计推断法等。
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第二节 资料类型
• 等 级 资 料 (ordinal data ) 又 称 半 定 量 资 料 (semiquantitative data) 或 有 序 多 分 类 资 料 (ordered categorical data),是将事物属性按组别之间程度 或等级差别进行归类所得到的资料。
• 从高到低等级划分:计量—等级—计数。资料间可 进行相互转化。可将计量资料转化为计数资料或等 级资料;反过来,计数资料和等级资料可通过数字 编码即数值化方式,转化为计量资料。需要注意的 是计量资料变为计数资料或等级资料时信息量将减 少,因此在收集数据阶段应尽量收集计量数据,并 用原始计量资料建立数据集。
间的差异 。
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第一节 概述—统计学中的几个基本概念
(五)概率
1.概率是反映随机事件发生的可能性大小的度 量,用P表示。

《中医药统计学与软件应用》中例题的DPS数据块

《中医药统计学与软件应用》中例题的DPS数据块

供研究生和七年制各专业用新世纪全国高等中医药院校创新教材《中医药统计学与软件应用》中例题的DPS 数据块例2-4在A1﹕A2区域输入“试验”和“对照”进行配对设计建立的DPS 数据块A2:K2区域录入对应年龄段的人数,在 A3单元格输入数字0例2-8进行组内分组设计建立的DPS 数据块4个处理组进行配伍组设计建立的DPS 数据块D 、E 进行拉丁方设计建立的DPS 数据块例4-11用样本均数、标准差、样本含量进行组间比较的DPS 数据块例19-2用系统聚类法进行聚类分析的DPS数据块同例19-1例20-2因子分析的DPS 数据块同例19-1聚类分析的DPS 数据块例21-2用寿命表方法估计生存率的DPS 数据块例21-3四组生存时间比较的DPS 数据块例22-12混料设计试验结果分析录入的DPS数据块例22-13混料设计试验结果分析按表22-25录入DPS数据块例24-1分类资料的Meta 分析按表24-6录入4个研究的DPS 数据块例28-1计算总体均数的95%可信区间,用例4-2的5个数据建立的DPS 数据块例28-2正态性检验的DPS 数据块同例3-1。

例28-3配对t 检验用例4-8的配对数据建立的D PS 数据块例28-5两平均数比较,例4-10的DPS 数据块例25-7第3层子目标比分的DPS 数据块例25-8用卡方值求备择评判集录入的DPS 数据块例28-9析因设计资料方差分析,例5-5的DPS 数据块例28-19双向无序 R ×C 表资料卡方检验录入例8-4实测数据建立的DPS 数据块例28-23配对计量资料秩和检验,录入例9-1实测数据建立的DPS 数据块例28-24样本中位数与总体中位数比较秩和检验,录入例9-2的DPS数据块例28-36线性回归的DPS 数据块同例28-34例28-38曲线拟合,例6-7的DPS 数据块例28-37直性回归,例6-6的DPS 数据块 50。

【参考借鉴】中医药统计学与软件应用笔记重点.docx

【参考借鉴】中医药统计学与软件应用笔记重点.docx

中医药统计学与软件应用笔记重点绪论统计学家 C.R.劳先生在《统计与真理——怎样运用偶然性》中指出:在终极的分析中,一切知识都是历史;在抽象的意义下,一切科学都是数学;在理性的基础上,所有的判断都是统计学。

一、统计学的概念、发展简史及主要内容1.统计学:是以概率论和数理统计为基础,对研究对象的数据进行搜集、整理和分析,揭示事物总体特征和规律的方法论科学。

2.中医统计学:是以概率论和数理统计的原理和方法为基础,以中医理论与实践为主体,通过对数据的搜集、整理和分析,达到探讨中医理论与方法内在规律的目的。

3.统计学的发展趋势:①依赖数学。

②与计算机技术结合。

③与实质性学科、统计软件、现代信息相结合,所发挥的功效日益增强。

④从描述事物现状、反映事物规律,向抽样推断、预测未来变化方向发展。

4.统计学的主要内容⑴研究设计:专业设计、统计学设计⑵统计学的基本概念、原理和思维方法⑶统计描述:统计指标、统计图表⑷统计推断:参数估计、假设检验二、统计工作的基本步骤和特点1.统计工作的基本步骤(1)统计学设计(2)搜集资料:①常规保存的记录;②现场调查记录;③实验/试验记录;④医学文献/网络信息。

(3)整理资料:①检查;②审核;③计算机检查;④分组。

(4)分析资料2.统计学认识现象的特点(1)数量性:(2)群体性:(3)具体性:(4)概率性:三、统计学中常用的概念1.总体(population):是根据研究目的确定的同质观察单位的集合。

例①河北省18岁男性的身高和体重分布②某性红地20RR年健康成年男细胞数③河北省18岁身高在170-175cm男性的体重分布⑴有限总体:指总体限定于特定的空间、时间范围内有限个观察单位。

⑵无限总体:指没有空间和时间范围限制的总体。

2.样本(sample):从总体中随机抽取的有代表性的一部分观察单位的集合。

样本的可靠性:指总体确定后,样本中的每一个观察单位确属预先规定的同质总体。

样本的代表性:即样本能够充分反映总体的真实情况。

中医药统计学和软件应用笔记重点

中医药统计学和软件应用笔记重点

中医药统计学与软件应用笔记重点绪论统计学家C.R.劳先生在《统计与真理——怎样运用偶然性》中指出:在终极的分析中,一切知识都是历史;在抽象的意义下,一切科学都是数学;在理性的基础上,所有的判断都是统计学。

一、统计学的概念、发展简史及主要内容1.统计学:是以概率论和数理统计为基础,对研究对象的数据进行搜集、整理和分析,揭示事物总体特征和规律的方法论科学。

2.中医统计学:是以概率论和数理统计的原理和方法为基础,以中医理论与实践为主体,通过对数据的搜集、整理和分析,达到探讨中医理论与方法内在规律的目的。

3.统计学的发展趋势:①依赖数学。

②与计算机技术结合。

③与实质性学科、统计软件、现代信息相结合,所发挥的功效日益增强。

④从描述事物现状、反映事物规律,向抽样推断、预测未来变化方向发展。

4.统计学的主要内容⑴研究设计:专业设计、统计学设计⑵统计学的基本概念、原理和思维方法⑶统计描述:统计指标、统计图表⑷统计推断:参数估计、假设检验二、统计工作的基本步骤和特点1.统计工作的基本步骤(1)统计学设计(2)搜集资料:①常规保存的记录;②现场调查记录;③实验/试验记录;④医学文献/网络信息。

(3)整理资料:①检查;②审核;③计算机检查;④分组。

(4)分析资料2.统计学认识现象的特点(1)数量性:(2)群体性:(3)具体性:(4)概率性:三、统计学中常用的概念1.总体(population):是根据研究目的确定的同质观察单位的集合。

例①河北省18岁男性的身高和体重分布②某性红地2005年健康成年男细胞数③河北省18岁身高在170-175cm男性的体重分布⑴有限总体:指总体限定于特定的空间、时间范围内有限个观察单位。

⑵无限总体:指没有空间和时间范围限制的总体。

2.样本(sample):从总体中随机抽取的有代表性的一部分观察单位的集合。

样本的可靠性:指总体确定后,样本中的每一个观察单位确属预先规定的同质总体。

样本的代表性:即样本能够充分反映总体的真实情况。

统计软件在医学统计学中的应用

统计软件在医学统计学中的应用

统计软件在医学统计学中的应用统计软件在医学统计学中的应用导语:统计软件作为一种数据分析工具,在医学统计学领域中扮演着重要的角色。

它的高效性、准确性和灵活性使得医学统计学研究更加深入和广泛。

本文将从简单介绍统计软件的基本概念开始,逐步深入探讨统计软件在医学统计学中的应用,帮助读者更好地理解这一主题。

一、统计软件的基本概念1.1 统计软件的定义统计软件是一种利用计算机技术进行数据分析的工具,它能够帮助研究人员对大量数据进行收集、整理、处理和分析。

统计软件的特点是高效性、准确性和灵活性,能够应对复杂的统计模型和分析需求。

1.2 统计软件的分类常见的统计软件包括SPSS、SAS、R、Python等。

这些软件在功能和使用方面各有特点,但都能够满足医学统计学研究的需求。

下面将分别介绍这几种统计软件在医学统计学中的具体应用。

二、SPSS在医学统计学中的应用2.1 数据导入和整理SPSS是一款常用的统计软件,它具有强大的数据导入和整理功能,能够快速处理医学统计学研究所需的大量数据。

通过SPSS,研究人员可以方便地导入各类数据源并进行数据清洗,确保数据的质量和完整性。

2.2 统计分析SPSS具有丰富的统计分析功能,能够支持多种常见的统计方法。

在医学统计学研究中,研究人员通常需要进行描述性统计、相关分析、回归分析等,SPSS能够轻松胜任,并提供直观的分析结果展示和解释。

2.3 数据可视化数据可视化在医学统计学中起着至关重要的作用,它能够帮助研究人员更好地理解和传达数据。

SPSS提供了丰富的数据可视化工具,包括条形图、折线图、散点图等,研究人员可以根据需要选择合适的图表类型,并进行进一步的个性化调整。

三、SAS在医学统计学中的应用3.1 数据管理SAS是一种强大的统计软件,它在医学统计学中的应用非常广泛。

其中,数据管理是SAS的一大特色。

SAS能够帮助研究人员对复杂的医学数据进行处理和管理,包括数据清洗、变量衍生等操作,确保数据的准确性和一致性。

医学统计学学习笔记

医学统计学学习笔记

医学统计学笔记一、绪论及基本概念1. 资料类型①计量资料(定量资料、数值变量资料):连续型、离散型②计数资料(定性资料、无序分类变量、名义变量):二分类、多分类③等级资料(半定量资料、有序分类变量)信息量:计量资料>等级资料>计数资料2.误差类型①过失误差:可避免②系统误差:具有明确的方向性,可避免③随机误差:分为随机测量误差和随机抽样误差,没有固定的大小和方向,不可避免3.核心概念参数:u、σ;固定的常数,总体的统计指标,参数大小客观存在,但往往未知。

统计量:X̅,S,P;样本的统计指标,参数附近波动的随机变量。

概率为参数,频率为统计量。

4.医学统计工作的基本步骤:设计、收集资料、整理资料、分析资料二、计量资料的统计描述1.集中趋势的描述a.算术均数,简称均数(mean):主要适用于对称分布或偏度不大的资料,尤其适合正态分布资料。

不能用于开口型资料。

u(总体均数),X(样本均数)。

b.几何均数(geometric mean,G):适用于经对数转换后呈对称分布。

观察值不能为0 、不能同时有正有负。

同一资料算得的几何均数小于算术均数。

c.中位数(median, M)和百分位数(precentile, Px):适用于各种分布类型资料。

当计量资料适合计算均数或几何均数时,不宜用中位数表示其平均水平。

用频数表法计算百分位数时,组距不一定要相等。

P x=L x+i x(n∗x%−∑f L)f xL x:第x百分位数所在组段的下限i x:第x百分位数所在组段的组距f x:第x百分位数所在组段的频数∑f L:第x百分位数所在组段上一组段累计频数d.调和均数(harmonic mean,H):适用于表达呈极严重的正偏态分布资料的平均水平。

计算方法为求倒数的均值后再取其倒数。

SPSS:在Transform中输入公式。

2.离散(dispersion)趋势的描述a.极差(range,R):也称为全距。

b.四分位数间距(quartile range,Q):即统计图中箱子的高度,常用于偏态资料离散度的描述,多与M 合用。

2024年度-医学统计学重点笔记一复习必备

2024年度-医学统计学重点笔记一复习必备
u分布
即标准正态分布,当样本量足够大时(n>30),t分布近似u分布。
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总体均数置信区间估计
置信区间的概念
按一定的置信水平(1-α),根据样 本统计量估计总体参数所在的范围。
置信区间的计算
根据样本均数、标准差和样本量计算 置信区间。常用的置信水平为95%和
99%。
置信区间的意义
表示总体参数有100(1-α)%的可能性 落在此区间内。
适用条件
01
R×C列联表资料,即多行多列列联表,用于分析两个多分类变
量之间的关联。
检验统计量
02
卡方值,计算公式为χ2=∑(O-E)2/E,其中O为观察频数,E为
理论频数。
拒绝域
03
根据自由度和显著性水平确定拒绝域,自由度为(R-1)(C-1)。
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配对设计四格表资料卡方检验
01
适用条件
配对设计四格表资料,即两个相 关样本的二分类变量之间的关联 分析。
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06
卡方检验
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四格表资料卡方检验
适用条件
四格表资料,即2×2列联表,用于分析两个二分类变量之间的关联。
检验统计量
卡方值,计算公式为χ2=(ad-bc)2N/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),其 中N为样本总量。
拒绝域
根据自由度和显著性水平确定拒绝域,自由度为1。
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R×C列联表资料卡方检验
正态分布在医学中的应用 许多医学指标如身高、体重、血压等服从或近似服从正态 分布;在估计医学参考值范围、质量控制等方面有广泛应 用。
正态性检验方法 图形法(直方图、P-P图、Q-Q图)、计算法(偏度系数 和峰度系数检验、Shapiro-Wilk检验、KolmogorovSmirnov检验等)。

中医药统计学与软件应用-非参数检验

中医药统计学与软件应用-非参数检验
通常规定,当 n1 n2 时,取较小样本的秩和作为检验统计量 T ;当 n1 n2 时,取秩和 较小者作为检验统计量T 。
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第二节秩和检验 —成组设计资料的秩和检验
【例11-2】某医院某医生对28例糖尿病早期微血管病 变的患者,按年龄、性别、病程、中医证候评分、生存 质量量表评分、饮食控制等情况,随机分为两组,试验 组采用西药加中药联合治疗方法,对照组采用西药加安 慰剂治疗方法,治疗4周,测定24小时尿蛋白改变量, 结果见表11-3,问该中药对糖尿病患者早期微血管病变 有无疗效?
(2)计算检验统计量
Ri2 38.52 13.52 28.52 29.52 3347 M Ri2 ( Rj )2 / k 3347 (38.5 13.5 28.5 29.5)2 / 4 322
(3)确定 P 值,作出推论 处 理 组 数 k 4 , 配 伍 组 数 b 11 , 查 M 界 值 表 ( 附 表 15 ) 得 M 0.05 144 ,
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第二节秩和检验 —配对设计资料的符号秩和检验
【例11-1】对12份糖尿病早期微血管病变的患 者的血清分别用两种分析仪(仪器一和仪器二) 测定内生肌酐浓度,结果见表11-2,问两种仪 器测定的结果有无差异?
表 11-2 两种仪器测定内生肌酐浓度
编号 仪器一 仪器二 差值 d 正秩次 负秩次
1 75.80 72.40 3.4
5
10 100.30 111.20 -10.9
8
11 51.70 50.40 1.3
1
12 145.80 154.50 -8.7
7
合计
36
30
7
第二节秩和检验 —成组设计资料的秩和检验

中医药统计学与软件应用-设计概述

中医药统计学与软件应用-设计概述
3.重复原则 :重复(replication)是指研究的实验组和对照
组应有一定数量的重复观测,即实验单位要达到一定的数量。 重复的意义在于:①它避免了把个别情况误认为普遍情况,把 偶然性或巧合的现象当成必然规律,以致将实验结果错误地推 广到群体;②只有在同一实验条件下对同一观测指标进行多次 重复观测,才能根据重复观测结果,估计实验单位的变异情况 ,描述观测结果的统计分布规律。
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设计概述—第二节实验性研究统计设计
二.配对设计
配对设计(paired design)是将某些性质或条件相 似的研究对象、部位配成相应的对子,然后采取随机 分组的方法,将其中之一分配到试验组,另一个分到 对照组,连续试验若干对,观察比较干预与对照的差 异。 1. 配对设计的类型根据受试对象的来源不同,配对设 计可分为同源配对和异源配对。
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设计概述—第二节实验性研究统计设计
常用的对照形式:
(1)空白对照(blank control) (2)实验对照(experimental control) (3)标准对照(standard control) (4)相互对照(mutual control) (5)潜在对照(potential control)
实验常分为以下三类: ①动物实验 ——实验对象是动物 ②临床试验 ——实验对象是病人 ③现场试验 ——实验对象是自然人
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设计概述—第二节实验性研究统计设计
实验对象满足的条件 :①敏感性:对被试因素敏感,容易
显示效应。②特异性:不易受非处理因素干扰。③稳定性:反 应稳定。
动物实验中动物的选择应注意种类、品系、年龄、性别、 体重、窝别和营养状况等。
一.DPS软件简介 二.完全随机设计
1. 完全随机设计方法

《医药统计分析与软件应用》教学大纲

《医药统计分析与软件应用》教学大纲

《医药统计分析与软件应用》教学大纲课程说明该课程的目的和任务本课程是我校研究生一年级各个专业的的必修课。

从加强基础、培养学生动手能力、提高素质的教学目标出发,建立一个科学的、合理的统计分析与的应用这一教学课程体系。

统计软件作为一门统计分析应用工具,是统计学理论知识的辅助软件,能更好的帮助学生理解统计学的理论知识,并且更注重学生的实际操作与应用能力。

通过学习这门课程帮助学生加深理解和巩固所学的统计分析知识,而且更能切实掌握各种统计分析方法在统计软件中的实现,并能正确解释的运行结果。

为学生今后的学习及科研工作打下基础。

在教学中,同时加强对学生进行科学素质的训练,培养学生的时间意识,为培养具有创新精神和实践能力的高素质人才奠定良好的基础。

课程的基本内容和要求本课程的基本内容有、、、、、、、通过本课程的学习,使学生:()以各种统计分析方法的基本理论为基础,深刻体会各种统计分析方法的基本思想,并以统计软件作为一种实现手段,熟悉各种统计分析方法在其中的操作步骤,指导学生完成统计分析和统计计算过程。

试图建立一个实践与理论相结合,着重培养学生实际动手能力为主的教学课程体系。

()在切实培养提高学生实践动手能力的同时,在实践中不断培养学生独立思考、综合分析、推理判断的能力,科学思维能力和创新意识,培养学生的自学能力,锻炼学生的学习方法,相互协作的团队精神。

学分:. 学时:. 性质:必修课. 教材选用及主要参考书教材:讲义《医药统计分析与软件应用》,高祖新、言方荣主编主要参考书:、《统计分析方法及应用》,薛薇主编,电子工业出版社,年出版、《统计分析实例精选》,蔡建琼等主编,清华大学出版社,年出版、《应用》,卢文岱主编,电子工业出版社,年第版、《统计应用实务》,吴明隆主编,科学出版社,年第版课程内容和要求第一章(学时)[基本内容][基本要求].掌握主要窗口及其功能;显示菜单()的功能及其应用.熟悉的运行环境及新增功能.了解版本的演变过程(学时)[基本内容]....[基本要求].掌握数据文件的建立的基本操作过程。

《中医药大数据应用》读书笔记模板

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3.4中医药大数据资源
3.4.1中医古籍 3.4.2诊断数据 3.4.3医案数据
4.1中医诊断 4.2中医方剂
4.3中药学 4.4名家临床经验
4.5针灸
4.6中医健康服 务
4.1中医诊断
4.1.1中医证候研究 4.1.2中医四诊研究
4.2中医方剂
4.2.1方剂配伍研究 4.2.2方、病、证的关系研究
7.2.1专业设置情况 7.2.2招生现状 7.2.3课程开设情况 7.2.4问题与不足
7.3中医药信息学专业发展策略
7.3.1创新人才培养模式,培养高素质复合型人才 7.3.2明确专业培养方向,深化课程体系改革
读书笔记
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精彩摘录
5.1药学数据资 源
5.2药学数据特 征
5.3药学数据常 用分析方法和 应用方向
5.4药学大数据 应用举例
5.1药学数据资源
5.1.1药学综合信息数据源 5.1.2药物临床前研究阶段常用数据源 5.1.3药物临床研究阶段常用数据源 5.1.4药物临床应用阶段常用数据源
5.2药学数据特征
5.2.1数据范围的不确定性 5.2.2对数据完整的依赖性 5.2.3数据的多义性
中医药大数据应用
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01 思维导图
03 目录分析 05 精彩摘录
目录
02 内容摘要 04 读书笔记 06 作者介绍
思维导图
本书关键字分析思维导图
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中医药
医疗
中医

医学统计学重点终极笔记

医学统计学重点终极笔记

医学统计学重点终极笔记Medical Statistics【Introduction】医学统计工作的内容⒈实验设计:最关键、最重要⒉收集资料:最基础[原始资料] 实验数据,现场调查资料,医疗卫生工作记录、报告、报表质量控制:精度和偏倚⒊整理资料:资料的逻辑、一致性检查,原始数据的加工(频数分布表)⒋分析资料:统计描述(表、图、离散趋势、集中趋势)和统计推断资料的类型⑴计量资料:定量方法测定数值大小所得的资料⑵计数资料:按性质或类别分组,然后计数⑶等级分组资料:具有计数资料的特性,又有半定量的性质(“+ , -”表示)变异:不同个体在相同环境下,对外界环境因素发生的不同反应,即个体差异总体:同质的个体所构成的全体。

[同质性,大量性,差异性]样本:从总体中抽取部分个体的过程称为抽样,所抽得的部分是样本。

样本包含的个体数目称为样本含量样本的特征:⑴代表性⑵随机性⑶可靠性*抽样的要求:代表性,随机性,可靠性,可比性完全随机设计:将受试对象随机分配到各处理组或对照组中,或分别从不同总体中随机抽样进行研究。

可为两样本或多样本得比较,但样本含量不宜相差太大。

随机区组设计:也称配伍设计,是配对设计的扩展。

配对设计的每一“对子”中的受试对象分别随机分到两个处理组中,而配伍组设计中的每个“配伍组”,包含多个受试对象,要将它们分别随机分到各处理组中。

误差:泛指观测值与真实值之差,以及样本统计量与总体参数之差⑴系统误差:在收集资料过程中,由于仪器调整、试剂校验、医生对疗效的掌握等因素,造成观察结果倾向性的偏大活偏小。

要尽量查明原因,必须克服。

⑵随机测量误差:在收集资料过程中,即使系统误差已经避免,由于各种偶然因素的影响造成对同一对象多次测定的结果不完全一致。

譬如操作员技术、电压、环境温度的差异。

没有固定的倾向,时高时低;应采取措施加以控制。

⑶抽样误差:由抽样不同引起的样本均数与总体均数之间的差异。

原因是个体之间存在变异,抽样时只能抽取总体的一部分作为样本。

医学统计学_总结_重点_笔记_复习资料

医学统计学_总结_重点_笔记_复习资料

第一章2选1总体:总体(population)是根据研究目的确定的同质观察单位(研究对象)的全体,实际上是某一变量值的集合。

可分为有限总体和无限总体。

总体中的所有单位都能够标识者为有限总体,反之为无限总体。

总体population根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。

样本:从总体中随机抽取部分观察单位,其测量结果的集合称为样本(sample)。

样本应具有代表性。

所谓有代表性的样本,是指用随机抽样方法获得的样本。

样本sample从总体中随机抽得的部分观察单位,其实测值的集合。

3选1小概率事件:我们把概率很接近于0(即在大量重复试验中出现的频率非常低)的事件称为小概率事件。

P值:P 值即概率,反映某一事件发生的可能性大小。

统计学根据显著性检验方法所得到的P 值反应结果真实程度,一般以P ≤ 0.05 认为有统计学意义, P ≤0.01 认为有高度统计学意义,其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率等于或小于0.05 或0.01。

P值是:1) 一种概率,一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。

2) 拒绝原假设的最小显著性水平。

3) 观察到的(实例的) 显著性水平。

4) 表示对原假设的支持程度,是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。

小概率原理:一个事件如果发生的概率很小的话,那么可认为它在一次实际实验中是不会发生的,数学上称之小概率原理,也称为小概率的实际不可能性原理。

统计学中,一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。

资料的类型(3选1)(1)计量资料:对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小,所得的资料称为计量资料(measurement data)。

计量资料亦称定量资料、测量资料。

.其变量值是定量的,表现为数值大小,一般有度量衡单位。

如某一患者的身高(cm)、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏(次/分)、血压(KPa)等。

计量资料measurement data定量资料quantitative data数值变量资料numerical variable为观测每个观察单位某项指标的大小,而获得的资料。

中医药统计学与软件应用-t检验

中医药统计学与软件应用-t检验
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第五节 两独立样本几何均数的比较
【例7-7】 测得10名肝癌患者与10名正常人的 血清乙型肝炎表面抗原(HBsAg)滴度如表7-4, 问肝癌患者与正常人的血清乙型肝炎表面抗原 平均滴度有无差别?
表 7-4 肝癌患者与正常人血清乙型肝炎表面抗原(HBsAg)滴度比较 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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t检验注意事项
值数据总体不服从正态分布。
5
2.配对检验 (1)建立假设,确定检验水准
H0 : d 0 ,耳垂血和手指血的白细胞数相同 H1 : d 0 ,耳垂血和手指血的白细胞数不同
0.05
(2)选择检验方法,计算检验统计量
t d
d
1.144
4.39 n 1 9 1 8
1.正态性检验:
通过SPSS软件计算得到统计 量 W 0.895 ,P 0.193 ,P 0.10 ,尚不能认为总皂苷得率数 据不服从正态分布。
8
2.单样本t检验 (1)建立假设,确定检验水准
H0 : 0 (0 9.23%) ,两种方法粗提总皂苷得率均数相同
H1 : 0 (0 9.23%) ,两种方法粗提总皂苷得率均数不同
9
按检验水准,拒绝 H 0,接受 H1 ,差别有统计学意义,
可认为碱水提取法粗提人参须根总皂苷得率高于常规水提 法。
【例7-3】已知正常成年男子血红蛋白均值为140g/L,今 随机调查某厂成年男子60人,测其血红蛋白均值为 125g/L,标准差15g/L。问该厂成年男子血红蛋白均值与 一般成年男子是否不同?
t检验
配对t检验 单样本t检验 两独立样本t检验 两独立样本校正t检验 两独立样本几何均数的比较 t检验电脑实验

中医药统计学与软件应用-参数估计与假设检验

中医药统计学与软件应用-参数估计与假设检验
32
第二节 假设检验——引言
参数估计可以用于推断某个未知总体参数取值 的可能范围,在实际工作中还会遇到这样的问 题:某种药物中有效成分含量是否符合国家规 定的标准值?两种药物治疗某种疾病的有效率 是否存在差异?某个变量的分布是否服从某种 理论分布等等。要回答这类问题,需要使用统 计推断的另一类重要方法——假设检验 (hypothesis test)来解决。
27
第一节 参数估计——区间估计
模拟重复抽样分布实验的95%可信区间示意图
28
置信区间与参考值范围的区别
1. 意义不同: ① 置信区间:按预先给定的概率所确定的总体参
数的可能范围。 ② 参考值范围:指同质总体内包括百分之多少个
体值的估计范围。常用于“正常人”的解剖、生理、 生化指标等个体值的波动范围。 2. 应用不同:
5
N (4.5, 0.22 )
总体
样本
100
样本


随机抽样
样本

100次
样本
6
100个样本均数的频数分布
7
第一节 参数估计——均数的抽样误差与标准误
样本均数的抽样分布具有以下特点 ➢ 各样本均数未必均等于总体均数; ➢ 样本均数之间存在差异; ➢ 样本均数的分布规律: 围绕着总体均数,中间多两边 少,左右对称,基本服从正态分布; ➢ 样本均数的变异较原变量的变异范围小; ➢ 随着样本含量的增加,样本均数的变异范围逐渐缩小。
查表法:当 n 50 时,可根据样本阳性例数 X 及样本含量n,直接查二项分布百分率的可信区 间
正态近似法:当n足够大,且p和1-p均不太小时
p Z / 2Sp p Z / 2Sp
【例6-5】 某医生欲了解某新药治疗老年慢性支气管 炎合并肺气肿的疗效,共治疗患者40例,其中18人有效, 试估计该药有效率的95%可信区间。

Excel统计软件在医药学统计中的一些应用

Excel统计软件在医药学统计中的一些应用

学 术 论 坛255科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATIONDOI:10.16661/ki.1672-3791.2018.12.255Excel 统计软件在医药学统计中的一些应用①孙琪 董莹 杨紫越 吴小凤 李娅婷(大连民族大学理学院 辽宁大连 116600 )摘 要:Microsoft Excel是集统计描述、推断功能、操作简易于一体的办公软件,其运用领域广泛,是医务人员及基层统计人员进行统计分析工作的好助手。

本文通过对医药学统计方面的相关研究,论述了运用Excel软件中内置的统计函数工具,如SUM函数等,结合具体实例对日常药学数据进行t 检验分析,以及建立药学最优化模型并应用规划求解功能得出问题的最优解。

最后通过对结果的讨论,体现出Excel统计软件在医药学统计分析中的重要作用。

关键词:Excel命令 t 检验 规划求解 药学中图分类号:G642 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)04(c)-0255-02目前,数理统计方面的应用软件有SPSS、SAS等,但使用这些软件需要经过系统的学习,且基本上都是英文版的,操作起来比较困难,对于一般人来说会觉得不太方便,另外这些软件的价格也过于昂贵。

而Microsoft Excel全面的功能、直观的界面、出色的计算功能和图表工具,再加上成功的市场营销,使得Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。

在1993年,作为Microsoft Office的组件发布了5.0版之后,Excel就开始成为所适用操作平台上的电子制表软件的霸主,在药学方面已经被很多的工作者安装使用。

本文通过实例就Excel在药学统计中的使用方法作以介绍。

1 单元格的相加功能1.1 Excel功能操作如果需要将两个单元格的内容相加后放置于另外一个单元格中,可以使用如下两种方法:一是将鼠标置于新的单元格内,点击“编辑公式”中的“=”号,点击第1个单元格,然后输入“&”符号,再点击第2个单元格,再输入“&”符号,……,输入结束,按回车键即可。

医学统计学及其软件包

医学统计学及其软件包

───────────────────────────────────────
10
5
50
50
19~81
13~87
100
50
50
50
40~60
37~63
1000
500
50
50
47~53
46~54
───────────────────────────────────────
统计推断(statistical inference)
客 观 实 际
拒 绝 H0
不 拒 绝 H0
─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─
H0成 立
第 一 类 误 差 α
推 断 正 确
H0不 成 立
推 断 正 确 ( 1-β )
第 二 类 误 差 β
─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─
统计推断(statistical inference)
如果本例用卡方检验,得到其可能性大小> ,这个概率不是很小,有可能检验假设, π1= π2 ,成立的情况下,由于抽样误差得到目前样本, 所以不能拒绝检验假设。 总结假设性检验的过程。 (1)建立H0,H1和确定显著性水准(significance level,
必须根据实际问题本身决定使用单侧还是双侧。 通常进行的都为双侧检验;进行单侧检验时必须特别 说明,要有充分的理由(另一侧为不可能),并且在实 验设计阶段就要预先规定好。
用α表示,常取) (2)选择合适的统计检验方法,计算统计量。 (3)根据检验统计量的分布计算概率P值, 根据P值
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中医药统计学与软件应用笔记重点绪论统计学家 C.R.劳先生在《统计与真理——怎样运用偶然性》中指出:在终极的分析中,一切知识都是历史;在抽象的意义下,一切科学都是数学;在理性的基础上,所有的判断都是统计学。

一、统计学的概念、发展简史及主要内容1.统计学:是以概率论和数理统计为基础,对研究对象的数据进行搜集、整理和分析,揭示事物总体特征和规律的方法论科学。

2.中医统计学:是以概率论和数理统计的原理和方法为基础,以中医理论与实践为主体,通过对数据的搜集、整理和分析,达到探讨中医理论与方法内在规律的目的。

3.统计学的发展趋势:①依赖数学。

②与计算机技术结合。

③与实质性学科、统计软件、现代信息相结合,所发挥的功效日益增强。

④从描述事物现状、反映事物规律,向抽样推断、预测未来变化方向发展。

4.统计学的主要内容⑴研究设计:专业设计、统计学设计⑵统计学的基本概念、原理和思维方法⑶统计描述:统计指标、统计图表⑷统计推断:参数估计、假设检验二、统计工作的基本步骤和特点1.统计工作的基本步骤(1)统计学设计(2)搜集资料:①常规保存的记录;②现场调查记录;③实验/试验记录;④医学文献/网络信息。

(3)整理资料:①检查;②审核;③计算机检查;④分组。

(4)分析资料2.统计学认识现象的特点(1)数量性:(2)群体性:(3)具体性:(4)概率性:三、统计学中常用的概念1.总体(population):是根据研究目的确定的同质观察单位的集合。

例①河北省18岁男性的身高和体重分布②某性红地2005年健康成年男细胞数③河北省18岁身高在170-175cm男性的体重分布⑴有限总体:指总体限定于特定的空间、时间范围内有限个观察单位。

⑵无限总体:指没有空间和时间范围限制的总体。

2.样本(sample):从总体中随机抽取的有代表性的一部分观察单位的集合。

样本的可靠性:指总体确定后,样本中的每一个观察单位确属预先规定的同质总体。

样本的代表性:即样本能够充分反映总体的真实情况。

3.随机(random):即在抽样、分组、安排试验顺序时,让总体中每个受试者或观察单位都有同等的机会被抽中、被分配或被安排,而不受研究者的主观意愿驱使。

不能将随机理解为随便。

4.事件(event):指事物发生某种情况或在调查、观察和实验中获得的某种结果。

⑴确定性事件是可预言在一定条件下必然发生的事件,发生的概率为1。

⑵随机事件:指一定条件下可能发生也可能不发生的不确定性事件,发生的概率介于0~1之间。

⑶模糊事件:事物本身的含义不确定的现象。

5.频率(frequency):对于随机事件A,在相同的条件下进行了n 次实验,事件A发生的次数为m,比值m/n 为频率,记为fn(A);概率(probability):描述某随机事件A发生的可能性大小,统计符号为P,0≤P≤1,记为P(A)。

当n→∝时,频率fn(A)→概率P(A)。

小概率事件:表示某事件发生的可能性很小,在医学研究中,习惯上把P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件。

6.变异(variation):总体中各个体之间的差异性。

同质是相对的,研究对象只是在某一方面是性质相同的,同类的观察对象之间往往也存在着变异。

变异是绝对的、客观存在的。

7.误差(error):指测量值与真值之差。

⑴过失误差:也叫粗差。

观测者粗心大意造成的误差。

⑵系统误差:由于仪器未校准、试剂未标定、观测标准未统一等固定原因造成的误差。

⑶测量误差:由事先难于预料的实验或观察条件的随机波动造成的误差。

⑷抽样误差:由抽样引起的样本指标(统计量)与总体指标(参数)的差别。

8.统计量(statistical):是反映样本特征的统计指标。

统计符号为小写的英文字母。

如样本均数、样本标准差s 、样本率p 等。

x9.参数(parameter):是描述总体特征的统计指标。

统计符号为小写的希腊字母。

如总体均数μ、总体标准差σ、总体率π等。

10.统计资料的类型根据研究目的,对研究对象的某些特征进行观测,将这些观测指标或项目称为变量。

变量的具体数值(变量值)构成了统计数据或统计资料。

统计资料分为两类:⑴值变量(numerical variable):亦称定量资料。

是指对每个观察单位用计量方法测得某项数值大小所获得的资料。

特点为其变量值大多有度量衡单位,其具体取值通常是正实数(零、正整数和小数)。

如身高1.75m、体重68kg、血压9.6kPa、血糖6.8mmol/L。

⑵分类变量(categorical variable):又称定性资料。

指对每个观察单位按某一方面的特征、性质或等级分组计数而得到的资料。

特点是变量值表现为互不相容的属性或类别,无度量衡单位。

分类变量又可分为两类:①序分类变量:又称为名义资料。

具体取值通常是具有某种属性或特征的个数。

特点是可在非数字中取值,各类之间具有性质上的差异。

可分为二分变量和多分变量。

二分变量是按互不相容的属性分成两类的资料。

多分变量是按某种属性或特征分成两类以上的资料。

②序分类变量:亦称等级资料或半定量资料。

具体取值也是具有某种属性或特征的个数,但不同取值之间有半定量的关系。

特点是其各类别间有等级、程度或量的差异,即可按数量的相对大小或程度的高低排出顺序。

四、学习中医统计学的目的1.顺应中医药学的发展趋势。

2.强化中医科研的计划性和科学性。

3.拓宽研究思路。

4.学会正确地运用统计方法和合理地解释统计结果。

五、学习中医统计学的注意事项1.理解和领会基本概念和原理,切忌死记硬背。

2.不追究公式的来源和推导,但要掌握其应用条件。

3.重视分析问题和解决问题能力的培养。

4.学会使用统计软件。

数值变量资料的统计描述统计描述——概念:即利用原始数据,选择适宜的统计指标及统计图表,简明准确地探察数据的分布类型和数量特征的基本统计方法。

目的:是根据样本中所包含的信息,客观、正确地推论出其总体规律。

第一节频数分布频数:相同观察值或观察结果出现的次数。

分布:指随着随机变量取值的变化,其相应的概率变化的规律性。

频数分布:观察值(变量值)按大小分组,各个组段内观察值个数(频数)的分布,是了解数据分布形态特征与规律的基础。

一、频数分布的特征1.集中趋势:指一组变量值的集中倾向或中心位置。

2.离散趋势:即一组变量值的离散倾向。

二、频数分布的类型1.对称分布:指集中位置居中、左右两侧的2.非对称分布:亦称偏态分布,是集中位置频数分布基本对称的频数分布。

偏倚、两侧频数的分布不对分为正态分布和非正态分布两称的频数分布,可分为正种类型。

偏态和负偏态分布。

三、频数分布表/图的作用1.直观地揭示数据的分布类型和特征。

2.便于发现资料中某些远离群体的特大或特小的可疑值。

3.描述频数分布的集中趋势与离散趋势。

4.便于进一步计算统计指标。

四、频数表概念:频数分布表的简称。

指观察值或某些类别及其相应的频数按一定顺序排列的表格。

例题:随机抽取某地120例正常人,测得血清铜的含量(μmol/L)如下表,试编制频数表。

13.84 12.53 13.70 14.89 17.53 13.19 18.8214.73 17.44 13.99 14.10 12.29 12.61 14.7814.59 14.71 18.62 19.04 10.95 13.81 10.5313.56 11.48 13.07 16.88 17.04 17.98 12.6711.03 9.23 15.04 14.09 15.90 11.48 14.6413.64 14.39 15.74 13.99 11.31 17.61 16.2613.53 11.68 13.25 11.88 14.21 15.21 15.2913.70 14.45 11.23 19.84 13.11 15.15 11.70频数表的编制方法:1.找极值:Xmax =19.84,X min =9.232.求全距:R=Xmax-X min ,R=19.84-9.23=10.613.定组数:K=8~15。

4.求组距:i=R/(K–1)(i为组距,k为组段数,R为全距)i=10.61/(11-1)=1.061≈15.确定各组段的上下限:6.归纳计数:某地120名正常成年人血清铜含量频数表组段频数f频率P(%) fCPC(%)9.00~ 3 2.5 3 2.510.00~ 4 3.3 7 5.811.00~12 10.0 19 15.812.00~13 10.8 32 26.613.00~17 14.2 49 40.814.00~22 18.3 71 59.115.00~18 15.0 89 74.116.00~13 10.8 102 84.917.00~11 9.2 113 94.118.00~ 5 4.2 118 98.319.00~ 2 1.7 120 100.0合计120 100.0五、频数图概念:亦称直方图,是以直方的宽度代表组距,以直方的面积大小表示频数的多少、以直方面积在总面积中的比例表示频率大小的图形。

等距分组——以横轴表示变量,以纵轴表示频数。

不等距分组——以横轴表示变量,但纵轴是频数除以组距。

第二节数值变量资料集中趋势的描述集中趋势:是度量变量值集中位置和平均水平的数量指标,其代表值为平均数。

平均数:是描述一组观测值平均水平的指标,是对同质基础上的样本或总体一般特征的表达指标。

算术平均数、几何平均数、中位数、众数一、算术平均数1.定义:算术平均数简称均数。

是一组观察值的和与观察值个数之商。

是数量上的平均。

用于说明一组观测值的趋中位置或平均水平。

表示样本均数,表示总体均数。

2.适用条件:正态或近似正态分布的资料。

如生理指标。

3.计算方法:⑴直接法:有n个观察值,分别为X1,X2,……Xn,式中Σ是求和的符号。

例题:10名12岁男孩身高(cm)分别为125.5,126.0,127.0,128.5,147.0,131.0,132.0,141.5,122.5,140.0。

求平均数。

⑵加权法:用于观察值中相同数据较多或频数表资料。

=1737.00/120=14.48(μmol/L)二、几何均数1.定义:n个数值连乘积的n次方根。

是比例或倍数上的平均。

统计符号G。

2.应用条件:等比数列资料。

如抗体滴度。

3.计算方法:例题:6份血清抗体滴度为1:2,1:4,1:8,1:8,1:16,1:32,求平均数。

平均滴度为1:8。

三、中位数1.定义:将一组观察值按由小到大的顺序排列,位次居中的数值即中位数。

是位次上的平均。

统计符号M。

2.应用条件:不拘分布、分布类型不明或一端无界的资料。

如潜伏期、治愈时间和发病年龄。

3.计算方法:n为奇数时n为偶数时式中、及均为下标,表示有序数列中观察值的位次。

例题:某医院用大黄粉治疗胃热血瘀型血证病人9例,其大便转阴天数分别为1、1、2、2、3、4、5、7、10,求其中位数。

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