医学统计学第四版 课文例22-01
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《医学统计学》完整课件
确保受试者在医学统计学研究中的权 益得到充分尊重，遵循知情同意原则
，不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保 密，防止数据泄露和滥用，确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则，合理选择受试 者，避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
1 2
数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理，确保数据安全； 同时定期备份数据，防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中，医学统计学用于分析试验 数据，评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中，医学统计学用于分析 疾病分布和影响因素，为预防和控制疾病 提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域，医学统计学用于监测和 评估公共卫生状况，制定和评估公共卫生 政策。
在生物统计学中，医学统计学用于研究生 物学数据的分布和变化规律，为生物学研 究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响，常用方法有Cox比例风险模型和 分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型，用于研究多个因素对生存时间的影响，并给出相 对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层，然后在各层内进行统计分析，以 探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类，确 保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术，对数据进 行深入分析和挖掘，得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求，撰写研究报告或论文 ，客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数 据安全
，不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保 密，防止数据泄露和滥用，确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则，合理选择受试 者，避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
1 2
数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理，确保数据安全； 同时定期备份数据，防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中，医学统计学用于分析试验 数据，评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中，医学统计学用于分析 疾病分布和影响因素，为预防和控制疾病 提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域，医学统计学用于监测和 评估公共卫生状况，制定和评估公共卫生 政策。
在生物统计学中，医学统计学用于研究生 物学数据的分布和变化规律，为生物学研 究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响，常用方法有Cox比例风险模型和 分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型，用于研究多个因素对生存时间的影响，并给出相 对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层，然后在各层内进行统计分析，以 探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类，确 保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术，对数据进 行深入分析和挖掘，得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求，撰写研究报告或论文 ，客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数 据安全
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THANKS
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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。
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总结词
详细描述
总结词
流行病学统计案例主要探讨如何运用统计学方法对流行病学数据进行分析，以评估疾病在人群中的分布和影响因素。
详细描述
流行病学研究旨在揭示疾病在人群中的分布特征和影响因素，为制定预防和控制策略提供科学依据。在流行病学研究中，统计方法的应用对于揭示疾病分布和影响因素至关重要。例如，在分析不同地区或不同人群的疾病发病率或死亡率时，研究者通常会采用描述性流行病学方法和比较流行病学方法，如率比、率差、相对危险度等指标来评估疾病分布和影响因素。此外，回归分析、逻辑回归等统计工具也被广泛应用于流行病学研究中。
详细描述
生存分析是一种专门针对生存时间数据的统计分析方法，包括描述生存时间的分布特征、比较不同组间的生存差异、预测生存时间等。在生存分析中，常用的统计方法包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型、Log-rank检验等。这些方法可以帮助研究者了解患者的生存状况，为制定治疗方案和评估预后提供科学依据。
医学统计软件与数据分析
04
总结词
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计软件，适用于各种社会科学数据分析。
总结词
在操作SPSS时，用户需要掌握基本的统计分析方法和数据管理技巧，以便更好地利用软件进行数据分析。
详细描述
SPSS的操作界面友好，易于上手。用户可以通过菜单和对话框选择需要的分析方法，并设置相应的参数。此外，SPSS还提供了丰富的帮助文档和教程，方便用户学习和掌握软件操作。
统计检验是用于判断样本数据是否符合某种假设或理论的过程。
统计检验的基本概念
包括提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策等步骤。
详细描述
总结词
流行病学统计案例主要探讨如何运用统计学方法对流行病学数据进行分析，以评估疾病在人群中的分布和影响因素。
详细描述
流行病学研究旨在揭示疾病在人群中的分布特征和影响因素，为制定预防和控制策略提供科学依据。在流行病学研究中，统计方法的应用对于揭示疾病分布和影响因素至关重要。例如，在分析不同地区或不同人群的疾病发病率或死亡率时，研究者通常会采用描述性流行病学方法和比较流行病学方法，如率比、率差、相对危险度等指标来评估疾病分布和影响因素。此外，回归分析、逻辑回归等统计工具也被广泛应用于流行病学研究中。
详细描述
生存分析是一种专门针对生存时间数据的统计分析方法，包括描述生存时间的分布特征、比较不同组间的生存差异、预测生存时间等。在生存分析中，常用的统计方法包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型、Log-rank检验等。这些方法可以帮助研究者了解患者的生存状况，为制定治疗方案和评估预后提供科学依据。
医学统计软件与数据分析
04
总结词
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计软件，适用于各种社会科学数据分析。
总结词
在操作SPSS时，用户需要掌握基本的统计分析方法和数据管理技巧，以便更好地利用软件进行数据分析。
详细描述
SPSS的操作界面友好，易于上手。用户可以通过菜单和对话框选择需要的分析方法，并设置相应的参数。此外，SPSS还提供了丰富的帮助文档和教程，方便用户学习和掌握软件操作。
统计检验是用于判断样本数据是否符合某种假设或理论的过程。
统计检验的基本概念
包括提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策等步骤。
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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
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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!!!
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
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基于大数据和人工 智能的统计分析
随着大数据和人工智能技术的发 展，医学统计学将更加注重高维 、复杂数据的分析方法研究及应 用。
临床决策支持系统 的应用
通过统计分析技术，为临床医生 提供实时、准确的决策支持，提 高医疗质量和效率。
THANKS
主成分分析
总结词
主成分分析是一种降维方法，通过将多个变量转化为少数几个相互独立的主 成分，以简化数据结构并保留主要特征。
详细描述
主成分分析主要包括线性代数基础知识、主成分计算方法、主成分性质和主 成分解释等内容，可以用于数据的降维、可视化、特征提取和分类等应用场 景中。
时间序列分析
总结词
时间序列分析是一种分析时间序列数据的统计方法，用 于揭示数据在时间上的趋势、周期性和异常变化等特征 。
详细描述
时间序列分析主要包括时间序列的预处理、图形表示、 参数模型、季节性和时间序列预测等内容，可以用于医 学领域中的疾病发病趋势、健康状况监测等应用场景中 。
结构方程模型
要点一
总结词
结构方程模型是一种验证性统计分析方法，用于研究潜 在变量对观测变量的影响以及潜在变量之间的关系。
要点二
详细描述
结构方程模型主要包括模型构建、模型拟合、模型评价 和模型修正等内容，可以用于医学领域中的健康行为研 究、医学诊断和疗效评估等应用场景中。
运用医学统计学方法对特定地区、人群的健康状况进 行调查和分析，评估疾病分布和影响因素。
健康状况评估
基于统计学的评估方法，对特定人群的健康状况进行 综合评价，为资源分配和政策制定提供依据。
医疗质量控制与改进
质量控制标准
运用统计学原理制定医疗过程和结果的质量控制标准，确保医疗服务的质量。
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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。
医学统计学第四版 课文例38-01
例31-1对22名健康中年男子测定年龄（周岁）、体重（公斤）、跑2000米所需时间（分）、跑时脉搏（次/分）、跑时最高脉搏（次/分）、动脉血氧分压（kPa）测定结果见表31-3。
其中跑时脉搏、跑时最高脉搏分别有1个和5个缺失值，试考察表中变量X（跑200米3时间）有无单变量离群值？表31-3 22名健康中年男子6项指标测定值序号年龄体重跑2000米时间跑时脉搏跑时最高脉搏动脉血氧分压1 44.00 89.47 11.37 178.00 5.952 44.00 85.84 8.65 156.00 168.00 7.243 38.00 89.02 9.22 178.00 6.654 40.00 75.98 11.95 176.00 180.00 6.095 44.00 81.42 13.08 174.00 176.00 5.266 44.00 73.03 10.13 168.00 168.00 6.747 45.00 66.45 11.12 176.00 176.00 5.978 54.00 83.12 10.33 166.00 170.00 6.919 51.00 69.63 10.95 168.00 172.00 5.4410 48.00 91.63 10.25 162.00 164.00 6.2411 57.00 73.37 12.63 174.00 176.00 5.2512 52.00 76.32 9.63 164.00 166.00 6.0613 51.00 67.25 11.08 172.00 172.00 6.0214 51.00 73.71 10.47 186.00 6.1015 49.00 76.32 9.40 186.00 6.4916 52.00 82.78 10.50 170.00 172.00 6.3317 40.00 75.07 10.07 185.00 185.00 6.0418 42.00 68.15 8.17 166.00 172.00 7.9419 47.00 77.45 11.63 176.00 176.00 5.9720 43.00 81.19 10.85 162.00 170.00 6.5421 38.00 81.87 8.63 186.00 8.0122 45.00 87.66 14.03 170.00 4.98表31-3中变量X资料服从正态分布，用拉依达准则法判别。
《医学统计学》完整课件-超级经典
介绍临床试验的基本概念、设计原则与实施步骤。
样本含量与实验效率
说明样本含量的计算方法、实验效率的评价指标。
数据分析与报告撰写
讲解数据的分析方法、结果的表述与论文撰写。
医学统计推断
医学统计学中的数据类型及处理方式
03
数据的类型
定性数据
只能表现为分类变量，如性别、疾病类型等。
等级数据
介于定量数据和定性数据之间，如疼痛程度、病情轻重等。
医学统计学是统计学在医学中的应用
医学统计学在医学研究和实践中具有重要意义，可以帮助我们更好地理解和解释医学数据，发现和分析医学现象，预测和预防疾病发生，制定更好的医学决策和方案。
医学统计学的意义
医学研究设计
医学数据处理与分析
医学决策与健康管理
医学统计学的应用范围
早期的医学统计学
早期的医学统计学方法主要基于经验和实践，如希波克拉底的统计方法等。
定量数据
可以表现为连续变量、等距变量或等比变量，如体温、血压、心率等。
数据清洗
删除或修改异常值、缺失值、重复值等不合理数据。
数据分组
将数据进行分组，以便更好地观察数据的分布特征。
数据可视化
将数据进行图表展示，以便更好地进行数据的可视化分析。
数据转换
将数据进行缩放、标准化、归一化等处理，以便更好地进行统计分析。
在临床试验中的应用
在临床诊断中的应用
在临床研究中的应用
THANKS
谢谢您的观看
数据处理方式
表格表达
数据表达与图表的运用
直方图表达
散点图表达
箱线图表达
医学统计学基本实验技术
04
1
实验设计的基本原则与类型
2
样本含量与实验效率
说明样本含量的计算方法、实验效率的评价指标。
数据分析与报告撰写
讲解数据的分析方法、结果的表述与论文撰写。
医学统计推断
医学统计学中的数据类型及处理方式
03
数据的类型
定性数据
只能表现为分类变量，如性别、疾病类型等。
等级数据
介于定量数据和定性数据之间，如疼痛程度、病情轻重等。
医学统计学是统计学在医学中的应用
医学统计学在医学研究和实践中具有重要意义，可以帮助我们更好地理解和解释医学数据，发现和分析医学现象，预测和预防疾病发生，制定更好的医学决策和方案。
医学统计学的意义
医学研究设计
医学数据处理与分析
医学决策与健康管理
医学统计学的应用范围
早期的医学统计学
早期的医学统计学方法主要基于经验和实践，如希波克拉底的统计方法等。
定量数据
可以表现为连续变量、等距变量或等比变量，如体温、血压、心率等。
数据清洗
删除或修改异常值、缺失值、重复值等不合理数据。
数据分组
将数据进行分组，以便更好地观察数据的分布特征。
数据可视化
将数据进行图表展示，以便更好地进行数据的可视化分析。
数据转换
将数据进行缩放、标准化、归一化等处理，以便更好地进行统计分析。
在临床试验中的应用
在临床诊断中的应用
在临床研究中的应用
THANKS
谢谢您的观看
数据处理方式
表格表达
数据表达与图表的运用
直方图表达
散点图表达
箱线图表达
医学统计学基本实验技术
04
1
实验设计的基本原则与类型
2
《医学统计学》课件完整版
医学统计学案例分析
05
临床研究案例分析主要涉及疾病的诊断、治疗和预后评估，通过统计学方法对临床数据进行收集、整理和分析，以评估治疗效果和安全性。
总结词
临床研究案例分析通常包括随机对照试验、观察性研究和病例报告等类型。在分析过程中，需要采用适当的统计学方法，如描述性统计、t检验、卡方检验、生存分析等，以得出科学可靠的结论。
公共卫生
在基础研究中，医学统计学用于分析生物学、药理学等领域的数据，揭示生命现象的本质和规律。
基础研究
医学统计学在健康管理中也发挥着重要作用，如健康调查、健康风险评估等。
健康管理
医学统计学基础知识
02
概率
描述随机事件发生的可能性大小的量度，取值范围在0到1之间。
独ห้องสมุดไป่ตู้事件
两个事件之间没有相互影响，一个事件的发生不影响另一个事件的发生。
医学统计学是医学研究中不可或缺的工具，它能够帮助我们科学地设计实验、收集数据、分析结果，从而得出可靠的结论。
在临床实践中，医学统计学可以帮助医生对疾病进行诊断、治疗和预后评估，提高医疗质量和安全性。
医学统计学在临床研究中广泛应用，如新药研发、临床试验、流行病学调查等。
临床研究
在公共卫生领域，医学统计学被用于监测和评估疾病流行趋势、制定公共卫生政策等。
人工智能在医学统计学中面临的挑战包括数据标注和模型泛化等问题，需要加强数据标注和模型评估工作。
随着基因组学研究的深入，统计方法在基因组数据分析中扮演着越来越重要的角色。
谢谢您的观看
THANKS
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，如点估计、区间估计等。
假设检验
根据样本数据对总体假设进行检验，判断假设是否成立。
医学统计学课件 新版教材(景主编)01 第一章 定量资料的统计描述
120 100.00
─
─
3、频数分布图（直方图）
40 35 30
25 20 15
10
5
0 125～
129～
133～
137～
141～
145～
149～
153～ 157～161
图2-1 某年某市120名12岁健康男孩身高（cm）的频数分布
﹡偏态分布
正偏态分布
发汞值 (1) 0.3~ 0.7~ 1.1~ 1.5~ 1.9~ 2.3~ 2.7~ 3.1~ 3.5~ 3.9~
第二节 集中位置指标
平均数(average)常用于描述一组变量 值的集中趋势，是反映同质资料的平均水平 或集中位置的特征值。
常用平均数
均数 几何均数 中位数
另外不常用的有：众数，调和平均数和调整均数等。
一、算术均数（mean）
简称 均数 1、表示符号：总体均数μ 样本均数
2、适用条件：对称分布，尤其是正态、 近似正态分布资料
（3）均数在描述正态分布的特征方面有重要意义。
（4） (Xi X ) 0
二、几何均数(geometric mean)
1、表示符号：G 2、适用条件:(1)成等比关系的数据，正偏态分布
以上资料一般呈对数正态分布资料 (2)变量值差别特别大，甚至有不同
的数量级的数据资料 3、计算方法：
每个组段的起点称组下限，终点称组上限。 最后1个组段应包括最大变量值。
(4) 统计频数 (5) 频率与累计频率
2、频数(率)分布表
表1-2 某年某市120名12岁健康男孩身高（cm）的频数分布
身高组段 频数 频率(%) 累计频数 累计频率(%)
（1） （2） （3）
《医学统计学》课件完全版(200410)
数据类型
医学研究中收集到的数据可以分为计量数据、计数数据和等级数据。计量数据是可以连续取值的，如心率、血压等；计数数据是只能取整数值的，如红细胞计数、白细胞计数等；等级数据是表示事物等级或顺序的，如疗效评价中的治愈、好转、未愈等。
变量
变量与数据类型
表示某一事件发生的可能性大小。在医学研究中，概率通常用于描述某种疾病的发生概率、某项试验的有效率等。
现代发展
临床医学
医学统计学在临床医学中有着广泛的应用，如临床试验设计、诊断试验评价、临床决策分析等。
流行病学
流行病学是医学统计学的重要应用领域之一，通过运用统计方法和流行病学调查，可以研究疾病的流行规律和影响因素。
生物医学研究
在生物医学研究中，医学统计学可以用于研究生物标志物的变化与疾病发生发展的关系，以及新药的开发和评价等。
2023-10-26
《医学统计学》课件完全版(200410)
CATALOGUE
目录
医学统计学概述医学统计学基本概念医学统计方法与技术医学统计案例分析医学统计学软件与应用医学统计学挑战与未来发展
医学统计学概述
01
医学统计学的定义
医学统计学是运用概率论、数理统计等数学方法和计算机技术，对医学领域的数据进行收集、整理、分析、推断和决策的科学。
统计表
用于整理和显示定量数据，常用格式有分栏式、条图和曲线图等。
统计图
用于显示数据间的关系和分布情况，如直方图、散点图和饼图等。
集中趋势和离散趋势
描述数据的集中和离散趋势，如均值、中位数、标准差等。
01
02
03
假设检验
通过样本数据对总体作出推断，判断假设是否成立。
方差分析
比较多个样本间的均值差异，判断是否存在显著性差异。
医学研究中收集到的数据可以分为计量数据、计数数据和等级数据。计量数据是可以连续取值的，如心率、血压等；计数数据是只能取整数值的，如红细胞计数、白细胞计数等；等级数据是表示事物等级或顺序的，如疗效评价中的治愈、好转、未愈等。
变量
变量与数据类型
表示某一事件发生的可能性大小。在医学研究中，概率通常用于描述某种疾病的发生概率、某项试验的有效率等。
现代发展
临床医学
医学统计学在临床医学中有着广泛的应用，如临床试验设计、诊断试验评价、临床决策分析等。
流行病学
流行病学是医学统计学的重要应用领域之一，通过运用统计方法和流行病学调查，可以研究疾病的流行规律和影响因素。
生物医学研究
在生物医学研究中，医学统计学可以用于研究生物标志物的变化与疾病发生发展的关系，以及新药的开发和评价等。
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医学统计学概述
01
医学统计学的定义
医学统计学是运用概率论、数理统计等数学方法和计算机技术，对医学领域的数据进行收集、整理、分析、推断和决策的科学。
统计表
用于整理和显示定量数据，常用格式有分栏式、条图和曲线图等。
统计图
用于显示数据间的关系和分布情况，如直方图、散点图和饼图等。
集中趋势和离散趋势
描述数据的集中和离散趋势，如均值、中位数、标准差等。
01
02
03
假设检验
通过样本数据对总体作出推断，判断假设是否成立。
方差分析
比较多个样本间的均值差异，判断是否存在显著性差异。
《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。
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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。
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!!!
STATA在医学统计学中的应用
要点一
统计分析功能全面
要点二
强大的绘图功能
STATA提供了多种统计和数据分析方 法，包括描述性统计、回归分析、方 差分析、元线性回归等。
STATA支持多种绘图方式，包括直方 图、散点图、条形图等，方便用户快 速呈现数据和结果。
要点三
医学统计学专用模块
STATA提供了医学统计学相关的模块 ，可进行医学数据的整理和分析，包 括生存分析、多因素方差分析、随机 效应模型等。
研究设计的原则
包括对照原则、随机原则、重复原则、均衡原则等。
观察性研究
观察性研究的定义
观察性研究是一种非实验性的研究方法，通过收集和分析现有数据或观察现有实践来探讨因果关系。
观察性研究的分类
观察性研究包括描述性研究、相关性研究和队列研究等。
观察性研究的优点和局限性
优点是可以在自然状态下观察研究对象，获得真实情况；局限性是无法控制外部变量，存在偏倚和混杂因素的影响。
变量与数据类型
变量
可变的数值或分类数据，用于描述研究对象的特征和属性。
数据类型
根据数据的特征，将数据分为不同的类型，如计数、测量、有序等。
描述性统计分析
数据描述
使用统计指标对数据进行概括和总结，如均值、中位数 、方差等。
图表展示
使用图表展示数据的分布特征和规律，如直方图、箱线 图等。
推论性统计分析
概率分布与抽样分 布
概率分布是指随机变量取值对 应的概率分布。抽样分布则是 从总体中抽取样本后，样本统 计量的分布情况。
参数估计与假设检 验
参数估计是通过样本数据对总 体参数进行估计的方法。假设 检验则是根据一定假设条件， 利用样本数据对总体参数进行 假设检验的方法。
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