研究生-医学统计学基本概念
医学统计学的基本内容
医学统计学的基本内容第一章医学统计学的基本内容第一节医学统计学的含义1、医学统计学定义医学统计学(statistics)作为一门学科的定义是:关于医学数据收集、表达和分析的普遍原理和方法。
2、医学统计学研究方法:通过大量重复观察，发现不确定的医学现象背后隐藏的统计学规律。
3、医学统计推论的基础:在一定条件下,不确定的医学现象发生可能性，即概率。
第二节、统计学的几个重要概念一(资料的类型1、计量资料(数值变量):对每一观察对象用定量的方法，测定某项指标所得的资料。
一般有度量衡单位，每个对象之间有量的区别。
2、计数资料(分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数所得的资料。
每个对象之间没有量的差异，只有质的不同。
3、等级资料(有序分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数，但各属性或类型之间又有程度的差别。
注意:不同类型的资料采用的统计分析方法不同;三类资料类型可以相互转化。
二、总体根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合1、有限总体:只包括在确定时间、空间范围内的有限个观察对象。
2、无限总体:没有时间、空间范围的限制，观察对象的数量是不确定的，无限的三、样本从总体中随机抽取部分观察对象，其某项变量值的集合。
从总体中随机抽取样本的目的是: 用样本信息来推断总体特征。
四、随机事件可以发生也可以不发生，可以这样发生也可以那样发生的事件。
亦称偶然事件。
五、概率描述随机事件发生可能性大小的数值，记作,，其取值范围0?P?1，一般用小数表示。
,,0，事件不可能发生必然事件(随机事件的特例);,,1，事件必然发生;,?0，事件发生的可能性愈小;,?1，事件发生的可能性愈大六、小概率事件习惯上将,?0.05或,?0.01 的随机事件称小概率事件。
表示某事件发生的可能性很小。
七、参数和统计量参数:总体指标，如总体均数、总体率，一般用希腊字母表示统计量:样本指标，如样本均数、样本率，一般用拉丁字母表示八、学习医学统计学的方法1、重点掌握“四基”:基本知识、基本概念、基本原理和基本方法;2、重视统计方法在实际中应用，重视实习和综合训练;注意学习每种统计方法的应用范围、应用条件，大多数公式只要求了解其意义和使用方法，不用记忆和探究数理推导。
医学统计学
医学统计学医学统计学是应用统计学原理和方法来分析、解释医学数据的学科。
医学统计学涉及的内容有很多，包括疾病的发病率、死亡率、治疗效果、药物试验、临床试验等。
医学统计学的应用范围非常广泛，它可以帮助医生和研究者更好地了解疾病的发病机制、诊断标准、治疗效果和预后预测等方面，从而更好地开展医学研究和医疗工作。
医学统计学的基本概念在医学统计学中，有许多基本概念需要了解，以便更好地理解数据的含义。
以下是一些常见的医学统计学概念：1. 样本和总体在医学研究中，我们通常不可能研究每一个人，因此我们只能从总体中抽取一部分人作为样本，然后对它们进行研究。
所以，在医学统计学中，样本就是从总体中抽取的一部分人或物体。
2. 变量变量是研究中需要测量和分析的事物，例如人的年龄、身高、体重等，还有许多与医学有关的变量，如血糖、血压、胆固醇、白细胞计数等。
3. 参数参数是描述总体的特征的量，例如总体的平均数、标准差等。
4. 统计量统计量是描述样本的特征的量，例如样本的平均数、标准差等。
5. 分布分布是指变量在总体或样本中的出现频率和分布情况，可以利用概率分布来描述。
医学统计学的基本方法在医学研究中，我们通常采用以下几种方法来分析数据：1. 描述统计描述统计是对样本的基本特征进行总结和描述的方法，包括常见的测量指标如平均数、中位数、众数、方差和标准差等。
2. 推断统计推断统计是通过样本估计总体参数的方法。
常见的推断统计方法包括假设检验、置信区间和方差分析等。
3. 多元统计多元统计是通过同时考虑多个变量来分析数据的方法。
它包括回归分析、因子分析、聚类分析等方法。
临床试验临床试验是指为了评价新药物或治疗方法在人体中的疗效和安全性而进行的研究。
在临床试验中，医学统计学起着非常重要的作用。
医学统计学可以帮助选择合适的样本、制定合理的试验方案、确定研究指标、提高数据质量、分析数据等。
例如，在药物研发中，我们需要先进行前期实验，确定药物的毒性、吸收、分布、代谢和排泄等特性。
医学统计学的基本概念和应用
医学统计学的基本概念和应用一、引言二、医学统计学的定义和作用1. 医学统计学的定义2. 医学统计学的作用三、医学统计学中的基本概念1. 总体和样本2. 参数和统计量四、常见的医学统计方法与应用1. 描述性统计分析a) 频数分布和百分比b) 中心趋势测度：均值、中位数和众数c) 变异度测度：标准差和方差d) 相关性分析：Pearson相关系数和Spearman等级相关系数2. 推断性统计分析a) 参数估计与假设检验：- 置信区间估计;- 单样本t检验；- 成对样本t检验；- 独立样本t检验；- 卡方检验；- 方差分析。
b) 生存分析：- 生存曲线；- 生存率与生存时间。
五、医学统计应用举例：1. 流行病学研究中的数据收集与分析2. 药物疗效评价方法：RCT（随机对照试验）3. 质量控制和质量改进六、总结一、引言医学是一门重要的领域，如今通过医学统计学手段的快速发展，为临床实践和公共卫生提供了重要的决策支持。
而本文将着重介绍医学统计学的基本概念和应用。
二、医学统计学的定义和作用1. 医学统计学的定义医学统计学是应用数理统计原理和方法进行全面研究，以解释、阐述或者预测与人类健康有关的现象，并为决策提供科学依据的一门交叉性科学。
它组织并利用收集来的数据进行分析、总结、推断与解释，并形成相应结果，进而指导更具体且全面地实施各种控制与干预措施。
2. 医学统计学的作用医学统计学在临床实践中起到至关重要的作用。
它可以帮助我们更好地理解基因与环境等因素对人类健康产生的影响，从而提供一些评估风险因素和预防措施的依据。
此外，在公共卫生领域中，医学统计学不仅可以评估和解释疾病的发生与传播，还可以评估某些措施的有效性，并为决策提供支持。
三、医学统计学中的基本概念在医学统计学中，有几个重要的基本概念需要理解。
1. 总体和样本总体是我们所研究的对象的全部集合，而样本则是从总体中选取出来的一部分。
样本是总体的一个子集，通过对样本进行研究和分析来推断总体的特征。
医学统计学的基本概念和分析方法
医学统计学的基本概念和分析方法医学统计学是一门综合性学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，为医学研究和临床实践提供科学依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念和分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。
第一部分：基本概念1.1 医学统计学的定义医学统计学是研究统计方法在医学领域中的应用，以获取、分析和解释医学数据并从中得出结论的学科。
它包括描述性统计学、推断性统计学和相关计量学方法。
1.2 医学统计学的重要性医学统计学的应用可以帮助医生和研究人员对疾病进行全面的评估和分析，从而提供指导临床决策的依据。
通过统计分析，可以揭示患者的疾病风险、疗效评估、生存分析等重要指标。
1.3 医学统计学的数据类型医学研究数据主要包括定量数据和定性数据。
定量数据是能够进行数值计算和比较的数据，如年龄、体重等。
定性数据是描述性的数据，如性别、人种等。
第二部分：分析方法2.1 描述性统计学描述性统计学是对收集到的医学数据进行整理和总结的方法。
常用的描述性统计学方法有频率分布、均值、中位数、标准差等。
2.2 推断性统计学推断性统计学是通过对样本数据进行分析，推断总体参数，并对推断结果进行判断的方法。
常见的推断性统计学方法有假设检验、置信区间估计等。
2.3 回归分析回归分析是通过建立数学模型，研究变量之间的因果关系。
它可以用于预测和解释变量之间的关系，广泛应用于医学数据的分析。
2.4 生存分析生存分析是研究患者存活时间或事件发生时间的方法。
常用的生存分析方法有生存曲线、生存率、风险比等，可以帮助评估患者的生存状况和预后。
2.5 因果推断因果推断是通过观察数据和基于统计模型的分析，研究某一因素对结果的影响程度。
因果推断可以帮助确定治疗方案的有效性，评估干预措施的效果。
第三部分：案例分析为了更好地说明医学统计学的应用，我们以实际案例进行分析。
3.1 随机对照试验随机对照试验是评估治疗措施疗效的重要方法。
通过将患者随机分为实验组和对照组，并进行干预措施和对照措施的比较，可以得出治疗效果的结论。
课堂笔记——医学统计学
第一章医学统计中的基本概念一、医学统计工作的内容：实验设计（experiment design）、收集资料（collecting data）、整理资料（sorting data）和分析资料（analyzing data）二、变异：医学研究的对象是有机的生命体，其功能十分复杂，不同的个体在相同的条件下，对外界环境因素可以发生不同的反应，这种现象称为个体差异或称为变异三、总体（population）和样本（sample）：总体是同质的个体所构成的全体。
从总体中抽取部分个体的过程称为抽样，所抽的部分称为样本，在一个样本里含有的个体数可以不同，样本包含的个体数目称为样本容量。
四、样本的特性：代表性（representation）——要求样本能够充分反应总体的特征；随机性（randomization）——需要保证总体中的每个个体都有相同的几率被抽做样本；可靠性（reliability）——实验的结果要具有可重复性，即由科研课题的样本得出的结果所推测总体的结论有较大的可信度；可比性（comparability）——指处理组（临床设计中称为治疗组）与对照组之间，除处理因素不同外，其他可能影响实验结果的因素要求基本齐同，也称为齐同对比原则。
五、误差：①系统误差（system error）②③六、概率（probability）：是描述某一件事发生的可能性大小的一个量度。
习惯将P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件第二章集中趋势的统计描述一、频数表（frequency table）：①概念：一种格式的统计表，即同时列出观察指标的可能取值区间及其在各区间内出现的频数。
由于这种资料的表达方式较完整地体现了观察值的分布规律，所以也称为频数分布表。
②制作图标的步骤：确定组数、确定组距、确定组段、对各组段计数及手工编制划记表。
二、直方图（histogram）：①概念：直方图是以垂直条段代表频数分布的一种图形，条段的高度代表各组的频数，由纵轴标度；各组的组限由横轴标度，条段的宽度表示组距。
研究生-医学统计学基本概念
研究⽣-医学统计学基本概念医学统计学基本概念⼀．医学统计学运⽤概率论和数理统计等数学的原理和⽅法，研究医学领域中资料的搜集、整理、分析和推断的⼀门学科。
⼆、统计学中的基本概念总体和样本参数与统计量随机同质与变异抽样误差概率⼩概率原理1．变量(variable)（1）变量：收集资料中确定了的观察单位称为个体，在统计⼯作中反映个体的特征称为变量。
（2）随机变量：由于个体的特征或指标存在个体差异,观察结果在测量前不能准确预测,简称变量.变量的观察值（观察结果）可以是定量的也可以是定性的，可分为：数值变量：可以度量⼤⼩，如⾎压等分类变量：⽆序变量：⾎型、性别有序变量：如测定某⼈群⾎清反应分-、+、++、+++四级2.总体和样本(population and sample)总体(population)：是根据研究⽬的确定的研究对象中所有同质观察单位某项指标取值的集合。
?样本(sample):是从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。
个体：构成总体的最基本的观察单位。
样本含量：样本中所包含的最基本的个体数，常⽤n表⽰。
统计推断就是要从样本信息去推断总体特征样本要具代表性，须：①随机抽取②例数⾜够多。
3、参数与统计量（ parameter and statistic ）参数parameter：描述总体的统计指标或特征值，是事物本⾝固有的、不变的，为常数，常⽤希腊字母表⽰。
统计量statistic：描述某样本特征的统计指标或特征值，随试验不同⽽不同，其分布是有规律的、变化的，常⽤拉丁字母表⽰。
4. 同质与变异（homogeneity and variation）同⼀总体或其样本中的观察单位在所取指标⽅⾯必须具有相同的性质，称为同质性（homogeneity），与之相反的是异质性或间杂性（heterogeneity）.同质(homogeneity)：观察单位具有相的性质；异质(heterogeneity)：性质不同。
医学统计学基本概念[资料]
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医学统计学基本概念1.医学统计学是以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理和方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门应用科学。
2.统计工作的步骤：（1）设计（2）收集资料（3）整理资料（4）分析资料；或者分三步：（1）研究设计（2）资料分析（3）结论。
3.定量资料：又称为数值变量资料，特点：（1）各观察值之间有量的差别；（2）数据间有连续性。
它是指变量的取值不止是可列个，而是可取某区间[a,b]，（-oo,oo）上的一切值。
4.定性资料：又称为分类资料、分类变量资料（包括二项分类、多项分类资料），特点：（1）各观察值之间有质的差别；（2）数据间有离散性。
它是指变量的取值有限的，至多是可列多个。
附：无序分类：二项分类、多项分类5.等级资料：又称为半定量资料，有序分类，指各类之间有程度的差别。
特点：（）各观察单位间或者相同，或者存在质的差别；（2）各等级间只有顺序，而无数值大小，故等级之间不可度量。
6.个体individual：即每个观察单位。
7.总体population：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
8.样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。
9.参数parameters：描述某总体特征的统计指标称为总体参数，简称参数。
如总体均数、总体标准差等。
特点：参数是未知的，固有的，不变的！10.统计量：描述某样本特征的的统计指标称为样本统计量，简称统计量。
特点：统计量是已知的，变化的，有误差的！11.概率probability：是描述随机事件发生的可能性大小的数值。
常用P表示。
它的大小界于0和1之间。
12.随机事件：（1）可重复性：相同条件下可重复进行；（2）随机性：出现两种机两种以上结果；（3）偶然性：实验前不能肯定将出现哪种结果。
13.频率的稳定性：在重复试验中，事件A的频率随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，频率的这一特性称为频率的稳定性。
医学统计学基础
医学统计学基础医学统计学是一门研究医学中数据的收集、分析和解释的科学。
它在医学研究中扮演着至关重要的角色，并且对医学实践和决策具有深远影响。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用的统计方法以及其在医学领域的应用。
一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，我们常常需要研究某个感兴趣的群体，这个群体被称为总体。
总体可以是人群中的所有个体，也可以是其他单位，如医院、地区等。
由于总体往往很大，我们无法对其进行全面的研究，因此我们从总体中选取一部分个体进行研究，这部分个体称为样本。
1.2 数据类型医学研究中常见的数据类型包括定性数据和定量数据。
定性数据是描述性质或属性的数据，如性别、病情分类等；定量数据是可度量或计数的数据，如年龄、生命体征等。
了解数据类型对选择合适的统计方法至关重要。
1.3 描述统计学与推断统计学描述统计学用于总结和描述已有数据的特征，如均值、中位数、标准差等。
推断统计学则是通过对样本进行分析，推断总体的特征，并对结果进行估计和推断。
推断统计学可通过假设检验和置信区间来实现。
二、常用统计方法2.1 均值与标准差均值是用来描述一组数据集中趋势的指标，一般用于定量数据。
标准差则衡量了数据的离散程度，即数据的波动情况。
2.2 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以了解两个变量是正相关、负相关还是无关。
2.3 生存分析生存分析是用来研究事件发生和持续时间的统计方法。
在医学中，生存分析常用于研究患者的生存时间、复发时间等。
2.4 方差分析方差分析用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。
它适用于一组分类变量和一个连续变量的比较。
三、医学统计学的应用3.1 临床试验设计与分析临床试验是评价药物疗效的重要手段。
医学统计学在临床试验的设计和分析中起到关键作用，如确定样本量、随机分组、双盲试验等。
3.2 流行病学研究流行病学研究可以揭示疾病的发病原因、预后以及控制策略。
医学统计学的方法可以帮助研究者分析大量数据，确定疾病的危险因素和相关性。
第五章-医学统计学的基本知识(五)
第五章医学统计学的基本知识第二节医学统计学的基本知识一、基本概念（一）医学统计学的定义和研究对象1.医学统计学定义：根据统计学的原理和方法，研究医学数据收集、表达和分析的一门应用学科。
2. 医学统计学研究对象：是具有不确定性的医学数据，其基本的研究方法是通过收集大量资料，通常是人、动物或生物材料的测量值，发现蕴含其中的统计学规律。
（二）医学统计学的主要内容1.统计设计2.统计描述3.统计推断（三）医学统计资料的类型计量资料、计数资料和等级资料三类。
1.计量资料——数值变量：为定量测量的结果，通常用专用仪器测量，并有计量单位，如身髙（cm）、体重（kg）等。
2.计数资料——定性观察的结果。
二分类：两种相互对立的属性如：阳性/阴性、正常/异常多分类：定性观察结果有两种以上互不包含的属性，如新生儿出生缺陷、某病患者的死亡原因等。
这类资料之所以称为计数资料，因为在统计时通常将各种观察结果按属性分类计数，如阳性人数、阴性人数、死于某病的人数等。
3.等级资料：介于定量测量和定性观察之间的半定性观察结果，通常有两个以上等级，如阴性、阳性、强阳性，治愈、好转、有效、无效等。
（四）医学统计工作的基本步骤研究设计、收集资料、整理资料和分析资料是统计工作的4个基本步骤。
（五）统计学的几个重要概念1.同质与变异同质：研究对象具有相同的背景、条件、属性称为同质。
变异：同一性质的事物，其个体观察值（变量值）之间的差异，在统计学上称为变异。
统计学所研究的对象是以同质为基础，并具有变异的事物或现象。
2.总体与样本总体：是根据研究目的确定的同质观察单位的全体，更确切地说，是同质的所有观察单位某种变量值的集合。
观察单位——个体，是统计研究中最基本的单位。
样本：即从总体中随机抽取有代表性的一部分观察单位，其测量值（或观察值）的集合称为样本（sample）。
抽样研究的目的是用样本信息推论总体特征。
3.参数与统计量参数：指总体指标，如总体均数、总体率、总体标准差等。
医学统计学复习重点
医学统计学复习重点统计设计：调查设计、实验设计第一章绪论1.基本概念：总体——根据研究目的确定，所有同质观察单位某种观察值的全体。
样本——总体中抽取的一部分具有代表性的个体组成的集合。
参数-—刻画总体特征的统计指标。
一般用希腊字母表示μ、σ、π统计量—-刻画样本特征的统计指标.抽取的样本不同，统计量会变化；一般用拉丁字母或英文字母表示、S、p抽样误差：个体变异所致，抽样研究中样本信息与总体特征间的差异。
抽样误差是不可避免的。
属于随机误差,无方向性,重复抽样可以呈现一定的规律性。
小概率事件P≤0。
052.*统计工作的四个步骤：设计、收集资料、整理资料、分析资料。
(用工作实例解释）第二章调查研究设计第三章实验研究设计1.调查研究(观察性研究）：特点:无人为施加处理因素调查研究的分类：按调查涉及的对象划分:全面调查(普查)、抽样调查、典型调查注意：收集的资料要有可比性＊随机抽样方法(做统计推断有意义)：单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样非随机抽样方法（不能做统计推断,可能有偏差）：偶遇抽样、判断抽样、滚雪球抽样等2.实验研究特点：与调查研究最本质的区别：根据研究目的主动施加干预措施实验设计的三个基本要素：受试对象、处理因素、实验效应实验设计的基本原则：对照原则、随机化原则、重复原则第四章定量资料的统计描述第五章定性资料的统计描述1.定量资料（1）定量资料——*频数分布表、直方图、箱式图—-判断分布类型——（2）描述离散趋势的统计指标:✓极差R=最大值—最小值、✓四分位数间距Q：常用于描述*偏态分布资料的离散趋势、一端或两端无确切值的资料、分布不明确资料✓方差（总体、样本S2）＆标准差(、S）:＊正态或近似正态分布✓变异系数（3）(4）正态分布及其应用：**制定医学参考值范围步骤：判断分布类型-—正态分布-—＊双侧95％参考值范围：±1.96S、单侧95％参考值范围:下限为—1。
64S、上限为+1。
医学统计学基本概念与常用统计描述指标
医学统计学为医学研究提供了理论基础和方法指导。
决策辅助
它帮助医生和研究人员作出更准确的医学决策。
结果解释
通过统计描述指标，它可以帮助我们理解和解释研究结果。
研究设计与样本
研究设计选择
选择适当的研究设计有助于获得 可靠和有效的结果。
样本量确定
确定合适的样本量是研究的重要 步骤。
随机抽样
通过随机抽样，保证样本代表总 体，结果的推广性更有说服力。
医学统计学基本概念与常 用统计描述指标
医学统计学是研究医学数据的收集、分析和解释的科学。它涉及统计学的基 本概念，以及常用的统计描述指标，以帮助我们理解和解释医学研究结果。
统计学的定义
1 了解数据
统计学是一门研究数据收集、处理和解释的 科学。
2 分析与推断
它提供了分析和推断医学数据的方法和工具。
医学统计学的概念与意义
数据收集与存储
1
数据源
确定数据收集来源，如医院记录、问卷
数据收集
2
调查等。
采用适当的方法收集数据，确保数据质
量和准确性。
3
数据存储
使用合适的方法和工具储存数据，便于 后续分析和使用。
数据分析与解释
中心趋势
通过均值、中位数和众数等指 标来描述数据的集中趋势。
离散程度
用标准差、范围和四分位数等 指标来描述数据的离散程度。
相关性分析
通过相关系数来研究变量之间 的相关性。
常用统计描述指标
生存分析
研究事件发生概率和生存时间的统计方法。
假设检验
用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。
效应量与。
统计报告与呈现
将统计结果用适当的图表、表格和文字进行报告和呈现，使其易于理解和传 达。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是指应用统计学原理和方法进行医学研究设计、数据分析和结果解释的学科。
医学统计学的知识点非常丰富，包括统计学基础知识、研究设计、样本量计算、控制方法、参数估计、假设检验和数据分析等方面。
以下是医学统计学知识点的一些精华汇总。
1.统计学基本概念：包括基本统计量（均值、中位数、众数）、数据类型（定量数据、定性数据）、数据的描述方法（频数分布表、直方图等）。
2.研究设计：包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究等，了解不同研究设计的优缺点及适用场景。
3.样本量计算：确定研究样本量是保证研究结果可靠性的重要一环，需要根据研究目的、效应量和统计显著性水平确定样本量。
4.控制方法：包括随机分组、盲法、配对设计等，用于减少实验误差和避免偏倚。
5.参数估计：常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个点估计值，区间估计是对总体参数的一个区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体假设之间的差异是否显著的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
7.数据分析：包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析用来描述研究变量的基本情况，推断性统计分析用来推断样本数据与总体数据之间的关系。
8.相关分析：用来分析变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
9. 回归分析：用来分析因变量与自变量之间的关系，包括线性回归分析和 logistic回归分析等。
10.生存分析：用来分析时间到达事件发生的概率，包括生存曲线的绘制、生存率的估计和影响因素的分析等。
11. 多变量分析：用来分析多个自变量对因变量的影响，包括多元方差分析、多元回归分析和多元Logistic回归分析等。
12. Meta分析：用于综合多个独立研究结果，对总体效应进行定量分析和综合评价。
以上是医学统计学的一些精华知识点的汇总。
医学统计学的应用非常广泛，不仅在医学研究中需要应用统计学的原理和方法，也在临床实践中需要对医学统计学知识有一定的了解和应用。
全面理解医学统计学的基本概念
全面理解医学统计学的基本概念医学统计学是医学领域中一门重要的学科，它通过收集、整理和分析医学数据，为医学研究和临床实践提供科学依据。
全面理解医学统计学的基本概念对于医学工作者和研究人员来说至关重要。
一、样本与总体在医学统计学中，样本和总体是两个基本概念。
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个体。
例如，如果我们想研究某种疾病在某个地区的发病率，那么地区内的所有患者就构成了总体，而我们从中抽取的一部分患者就构成了样本。
通过对样本的研究，我们可以推断出总体的一些特征。
二、描述统计学和推断统计学医学统计学可以分为描述统计学和推断统计学两个方面。
描述统计学主要是对数据进行整理、分类和总结，通过计算平均值、标准差、百分比等指标来描述数据的特征。
而推断统计学则是通过对样本数据的分析，来推断总体的一些特征。
例如，我们可以通过对样本数据的分析，推断出总体的平均发病率或治疗效果。
三、假设检验与置信区间在医学统计学中，假设检验和置信区间是两个重要的概念。
假设检验用于判断一个观察结果是否与某个假设相符。
在医学研究中，我们常常需要判断某种治疗方法是否有效，或者某种因素是否与疾病的发生有关。
通过假设检验，我们可以得出结论，并对其进行统计学上的显著性判断。
置信区间则是对一个参数的估计范围，例如我们可以通过置信区间来估计某种治疗方法的有效性。
四、相关性与回归分析相关性和回归分析是医学统计学中常用的方法。
相关性用于研究两个变量之间的关系，例如我们可以研究体重和身高之间的相关性，或者某种因素与疾病的发生之间的相关性。
回归分析则是通过建立一个数学模型，来研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。
例如，我们可以建立一个回归模型来研究年龄、性别、体重等因素对血压的影响。
五、生存分析生存分析是医学统计学中研究患者生存时间的方法。
在医学研究中，我们常常需要研究某种疾病的生存率或患者的生存时间。
生存分析可以帮助我们估计患者的生存概率，并研究各种因素对生存时间的影响。
中国医科大学研究生医学统计学 第一讲 基本概念2
医学统计学基本思维及相关内容
(第一章 绪 论)
统计学(statistics):是研究数据的收集、整理、 分析的一门学科。 医学统计学(medical statistics):是应用概率 论和数理统计的基本原理和方法，研究医 学数据的收集、整理、分析的一门应用学 科。
第一节 医学统计中的基本概念
• • • • • • 1963年 统计工作试行条例 1983年12月8日 中华人民共和国统计法 1.统计调查权 2.统计报告权 3.统计监督权
如何学习 • 循序渐进 • 认真完成各部分习题
代表性： 就是要求样本中的每一个 个体必须符合总体的规定。这就要 求对总体有一个明确的规定。这种 规定是根据研究目的而具体确定的。
随机性 就是要保证总体中的每个 个体有相同的概率被抽作样本。重 要的是要避免主客观的“偏因”。 必须指出，随机化抽样绝不等于随 复性，即由科研课题的样本的结果所 推测总体的结论有较大的可信度。
资料的类型 1.计量资料 2.计数资料 3.等级资料
可互相转化
1.定量资料（计量资料） 2.定性资料（分类资料） (1)二项分类 (计数资料) (2)多项分类 无序多分类 有序多分类 (等级资料)
三、误差
随机误差 如：随机测量误差
误 差
非随机误差
抽样误差
系统误差 非系统误差
1. 随机误差 : 各种偶然因素造成误差，误差
没有固定的大小和方向，但具有一定的统
计规律（如服从正态分布）。
随机测量误差（random measurement
error ）
抽样误差（sampling error）
2.系统误差（systematic error）: 误差的大
小通常恒定或按照一定规律变化，具有
医学统计学基本概念[资料]
医学统计学基本概念1.医学统计学是以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理和方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门应用科学。
2.统计工作的步骤：（1）设计（2）收集资料（3）整理资料（4）分析资料；或者分三步：（1）研究设计（2）资料分析（3）结论。
3.定量资料：又称为数值变量资料，特点：（1）各观察值之间有量的差别；（2）数据间有连续性。
它是指变量的取值不止是可列个，而是可取某区间[a,b]，（-oo,oo）上的一切值。
4.定性资料：又称为分类资料、分类变量资料（包括二项分类、多项分类资料），特点：（1）各观察值之间有质的差别；（2）数据间有离散性。
它是指变量的取值有限的，至多是可列多个。
附：无序分类：二项分类、多项分类5.等级资料：又称为半定量资料，有序分类，指各类之间有程度的差别。
特点：（）各观察单位间或者相同，或者存在质的差别；（2）各等级间只有顺序，而无数值大小，故等级之间不可度量。
6.个体individual：即每个观察单位。
7.总体population：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
8.样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。
9.参数parameters：描述某总体特征的统计指标称为总体参数，简称参数。
如总体均数、总体标准差等。
特点：参数是未知的，固有的，不变的！10.统计量：描述某样本特征的的统计指标称为样本统计量，简称统计量。
特点：统计量是已知的，变化的，有误差的！11.概率probability：是描述随机事件发生的可能性大小的数值。
常用P表示。
它的大小界于0和1之间。
12.随机事件：（1）可重复性：相同条件下可重复进行；（2）随机性：出现两种机两种以上结果；（3）偶然性：实验前不能肯定将出现哪种结果。
13.频率的稳定性：在重复试验中，事件A的频率随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，频率的这一特性称为频率的稳定性。
研究生医学统计学考点总结(精心整理)
2. 频数分布所提供的信息 频数分布图用以表示数据的分布规律。 观察有无可疑值。 考察分布的类型。 对称分布
非对称分布 ( 偏态分布 )
? 左偏态 ( 负偏态 ) ：指分布的长尾在峰的左侧。
? 右偏态 ( 正偏态 ) ：指分布的长尾在峰的右侧。
考察分布的特征
集中位置 (Central Tendency) ：描述指标有平均数（算术均数
数常用于： 比较度量衡单位不同的两组或多组资料的变异度
s
CV
100%
X
比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度
5. 变异度的正确应用： 极差不稳定，不灵敏 标准差的基本内容是离均差， 它显示一组变量值与其均数的间距， 故标准
差直接地、总结地、平均地描述了变量值的离散程度。 在同质的前提下， 标准差大表示变量值的离散程度大， 即变量值的分布分 散、不整齐、波动较大；反之，标准差小表示变量值的离散程度小，即变 量值的分布集中、整齐、波动较小。 变异系数派生于标准差， 其应用价值在于排除了平均水平的影响， 并消除 了单位。 6. 总结： 每个观察指标均有其特定的变异规律； 描述变异：
t 分布为一簇单峰分布曲线，高峰在 0 的位置上，说明从正态总体中随机
抽样所得样本计算出的 t 值接近 0 的可能性较大。
t 分布以 0 为中心，左右对称。
分布的高峰位置比 u 分布低，尾部高。
t 分布与自由度 有关，自由度越小， t 分布的峰越低，而两侧尾部翘得
越高；自由度逐渐增大时， t 分布逐渐逼近标准正态分布；当自由度为无
8. 小概率事件和小概率原理：
小概率事件：医学研究中，将概率小于等于 0.05 或 0.01 的事件称为小概率事
件。
常用医学统计方法及科研论文写作
设计需考虑以下几方面： 1、研究的目的和假设是什么? 2、研究对象的选择范围是什么？如何确定？ 3、研究方法是什么？技术路线如何？ 4、具体的研究内容、观察项目与指标是什么？ 5、研究对象的数量大小，如何抽样？怎样分组？ 6、对观察指标如何进一步计算？具体采用哪些统计分 析方法？ 7、有哪些可能存在的误差？如何避免与减少其影响？ 8、时间、人员、经费方面的安排。
老少比 =
×
65岁及以上老年人口数 14岁及以下少年儿童人口数
100%
人口金字塔
人口金字塔是一种用几何图形来形象地表示 人口性别年龄构成的方法。其图形形如金字塔， 故称为人口金字塔 。
人口金字塔分型
增长型人口：人口金字 塔呈上尖下宽，多 为出生率大于死亡 率，表示人口不断 增长。 静止型人口：除高龄组 构成较小外，其它 各年龄组构成相近， 此类人口出生率基 本等于死亡率，人 口总数基本稳定。 缩减型人口：人口金字 塔呈现上下两头小， 中间大，一般多为 死亡率大于出生率， 人口总数不断减少。
解决方法
可避免 查明并去除原因
测量误差 （随机） 抽样误差 (随机)
测量变异
测值-真值
随机
不可避免 提高测量精度 不可避免 增加样本含量
个体变异
样本--总体 样本--样本
随机
4、概率和小概率事件
概率是反映某一事件发生的可能性的大小，常
用符号P表示。其值在0和1之间。概率等于1
的事件是必然事件（P=1），概率等于0的事
围生期死亡 新生儿 死亡
婴儿 死亡
新生儿死亡率 指某地某年平均每千名活产 数中未满28天的新生儿死亡数，其算式为：
同年未满28天的新生儿死亡数
新生儿死亡率=
某年活产总数
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医学统计学基本概念一．医学统计学运用概率论和数理统计等数学的原理和方法，研究医学领域中资料的搜集、整理、分析和推断的一门学科。
二、统计学中的基本概念总体和样本参数与统计量随机同质与变异抽样误差概率小概率原理1．变量(variable)（1）变量：收集资料中确定了的观察单位称为个体，在统计工作中反映个体的特征称为变量。
（2）随机变量：由于个体的特征或指标存在个体差异,观察结果在测量前不能准确预测,简称变量.变量的观察值（观察结果）可以是定量的也可以是定性的，可分为：数值变量：可以度量大小，如血压等分类变量：无序变量：血型、性别有序变量：如测定某人群血清反应分-、+、++、+++四级2.总体和样本(population and sample)▴总体(population)：是根据研究目的确定的研究对象中所有同质观察单位某项指标取值的集合。
▴样本(sample):是从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。
个体：构成总体的最基本的观察单位。
样本含量：样本中所包含的最基本的个体数，常用n表示。
⏹统计推断就是要从样本信息去推断总体特征⏹样本要具代表性，须：①随机抽取②例数足够多。
3、参数与统计量（ parameter and statistic ）参数parameter：描述总体的统计指标或特征值，是事物本身固有的、不变的，为常数，常用希腊字母表示。
统计量statistic：描述某样本特征的统计指标或特征值，随试验不同而不同，其分布是有规律的、变化的，常用拉丁字母表示。
4. 同质与变异（homogeneity and variation）同一总体或其样本中的观察单位在所取指标方面必须具有相同的性质，称为同质性（homogeneity），与之相反的是异质性或间杂性（heterogeneity）.同质(homogeneity)：观察单位具有相的性质；异质(heterogeneity)：性质不同。
同质性是构成研究总体的必备条件；研究内容不同，对同质性的要求不同；不同质的个体不能笼统地混在一起分析变异(variation)：指在同质的基础上各观察单位(或个体)之间的差异，是以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在其观察单位之间显示的差别。
,一种或多种不可控因素（已知或未知）作用下所产生的一种综合表现。
就每个观察单位而言，其观察指标的变异是不可预测的，或者说是随机的(random)个体变异是普遍存在的。
就总体而言，个体变异是有规律的。
变异规律的体现：分布(distribution)没有个体变异，就没有统计学！5. 随机(Random )随机：指机会均等，是为了保证样本对总体的代表性、可靠性而采取的一种统计学措施。
目的是保证样本对总体的代表性、可靠性.⏹随机抽样：有相同的机会被抽到；⏹随机分组：有相同的机会被分到不同的组中；⏹实验顺序随机：先后处理机会相同。
6、抽样误差（P28）★抽样误差(sampling error)：由于个体变异的存在，由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差别。
原因：个体变异＋抽样表现形式：①样本统计量与总体参数间的差别②不同样本统计量间的差别抽样误差是有规律的！7.概率（probability）随机事件：随机现象的某个可能观察结果称为一个随机事件。
频率Relative frequency ：在n次随机试验中，事件A发生了m次，f=m/n,则比值f=m/n称为事件A在这n次试验中出现的频率。
概率：在重复试验中，事件A发生的频率，随着试验次数的不断增加，将越来越接近一个常数P，这个常数P就称为随机事件A发生的概率。
是随机事件发生可能性大小的一个度量，用P表示，取值范围为0≤P≤1。
✓必然事件 P=1✓不可能事件 P=0✓区分频率与概率，大样本情况下频率是概率的一个较好的估计值小概率原理(page3)当某事件发生的概率小于或等于0.05时，统计学上称该事件为小概率事件，其涵义为该事件发生的可能性很小，进而认为其在一次抽样中不可能发生,此即为小概率原理。
小概率原理是进行统计推断的依据。
小概率事件在一次试验中认为是不会发生的。
三．统计资料的类型1、定量资料(quantitative data) ：以定量值表达每个观察单位的某项观察指标，如血脂、心率等。
特点①各观察单位间只有量的差别；②数据间有连续性。
2、定性资料(qualitative data)：以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标，表现为互不相容的类别或属性，如血型、性别等。
特点①各观察单位间或者相同，或存在质的差别；②有质的差别者之间无连续性。
3、等级资料(ranked data)：以等级表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效分级（显效、有效、改善、无效）、血粘度、心功能分级等。
特点①各观察单位间或相同，或存在质的差别；②各等级间只有顺序，而无数值大小，故等级之间不可度量。
根据分析需要，三种资料可以转化定量资料→定性资料；定量资料→等级资料；等级资料→定性资料信息量只有减少，不可增加第二章 数值变量资料的统计描述 2.1数值变量资料的频数表1. 频数表的编制（1）找出极大值和极小值,并计算极差R （2）依R 分组,确定组数k 、组距w 。
组段常取8-15组；组距取整数或方便计算的数值，可用1/10R 取整作组距；各组距相等，第一组包涵最小值，最后一组包含最大值，各组包含该组的下限，不包括上限。
（3）计算频数，各组频数占总频数的比例为相对频数或频率。
2. 频数表的用途（1）可揭示资料的分布特征和分布类型 对称分布：均数在正中,左右频数对称 偏态分布：正偏态（右偏态）：分布的尾部偏向数轴正侧（右侧）。
负偏态（左偏态）：分布的尾部偏向数轴负侧（左侧）。
（2）进一步计算其它统计指标和统计分析处理 （3）便于发现某些可疑值弃却最大一个数X n ，若r=（X n -X n-1）/（X n -X 1）>1/3 弃却最小一个数X1，若 r=（X 2-X 1）/（X n -X 1）>1/32.2集中趋势的描述:平均数（average ）平均数：用来描述定量资料集中位置的一组指标体系，是分析定量资料的基本指标，反应某种现象或事物数共同趋势的平均水平。
包括：算术均数、几何均数、中位数、众数。
求平均数必须注意：①同质的事物或现象才能求平均数 ②由资料的分布选用适当的平均数 1、算术均数(arithmetic mean)：算术均数：反映了一组观察值的平均水平，适用于单峰对称或近似单峰对称分部数据的平均水平描述，简称均数计算方法一：直接法计算方法二：加权法• 加权均数(weighted mean) 均数是加权均数的一个特例均数的特性:各离均差Xi- 之和=0 即Σ(X- )=0nx nx x xx n ∑=+++= (2)11niii X w X==∑x x2、几何平均数 (geometric mean)几何均数(geometric mean)：描述对数偏态分部或数据呈倍数变化数据的水平，记为G（1）适用范围：某些医学资料，如抗体的滴度、细菌计数、率或比的变化速度等，频数分布明显偏态，各变量之间形成倍数关系，经对数变化后观察值趋向于单峰对称分布，即对数正态分布资料。
要求：①观察值中不能有0；②同一组变量不能同时存在正值和负值；③若变量全为负值，计算时将负号除去，算出结果后在冠以负号。
（2）计算方法：直接法加权法（资料中相同观察值的个数f 较多时，如频数表资料）3、中位数（median ）和百分位数（percentile ）中位数M ：将一组观察值从小到大排列，位置居中的观察值水平称为中位数，记作M 。
百分位数（P x ）：一种位置指标，一个百分位数将一组变量值分成两部分，理论上有x%的观察值比它小，有（100-x ）%的值比它大。
P 50就是中位数。
（1）适用范围：1）描述偏态分布资料的集中位置2）资料有个别特大特小值 3）一端或两端有不确定的数值（2）计算①直接由原始数据计算中位数将观察值依顺序排列：X (1)、X （2）、…、X （n ） n 奇 M=X ((n+1)/2）n 偶 M= (X (n/2）+X (n/2+1）)/2例：对于某项风险较高的新手术术后的生存时间进行跟踪，共调查了7人， 6人死亡之前分别生存了5天、6天、10天、16天、25天、29天，还有一人术后30天随访时仍存活。
本资料属于“开口”资料。
本例数据已经按从小到大的升序排列，n=7，为奇数，其中位数为16天。
②用频数表计算中位数和百分位数● 按所分组段，由小到大计算累计频数和累计频率，找出Px 所在的组段 ● 求百分位数其中fx 为Px 所在组段的频数, i 为该组段的组距，L 为其下限, Σf L 为小于L 各组段的累计频数4、众数（mode ）指一组观察值出现次数最多的值。
观察例数较少时，众数无实际意义。
一组观察值可能有几个众数。
)lg (lg 1∑∑-=fx f G G=121x x xn n x n =-∑lg (lg ))%(∑-⋅+=ffpLx x x n i L2.3 离散程度的描述1、全距（极差）R=max-min一组变量值中最大值与最小值之差，反映资料的分布范围，全距大，说明数据变异度大。
优点：简单 缺点：①只用到最大、最小值，样本信息没能充分利用②当资料呈明显偏态时，最大、最小值不稳定，受两端的极值影响。
③样本例数越多，R 可能越大，2组观察值例数悬殊时不用R 比较。
2、四分位间距（inter-quartile range ）Q=p 75-p 25=Q u -Q L四分位数间距：指上、下四分位数的间距，既QL 与QU 间的差距，适用范围：常与中位数一起描述偏态分部数据的分布特征，较极差稳定。
3、方差（variance ）和标准差（standard deviation ）方差：表示一组数据的平均离散情况，由离均差平方和SS 除以样本个数得到。
标准差：直接地、总结地、平均地描述了变量值的离散程度，适用于近似正态分布的数据，显示一组变量值与其均数的间距。
（1） 方差和标准差均反映个体变异，个体变异度大，标准差和方差越大，反之亦然。
（2） 计算 总体方差 σ2= 样本方差S 2=总体标准差σ= 样本标准差在样本中，μ未知，常用 替代自由度df ：允许自由取值的个数。
Df=变量值个数-限制条件数。
5、变异系数（离散系数）C.V .适用范围：①比较度量单位不同的两组或多组资料的变异度；②比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度。
计算：标准差与均数之比。
正确应用：平均数• 算数均数：适用于单峰对称分布资料；• 几何均数：适合于作对数变换后单峰对称分布资料； • 中位数和百分位数：适用于任何分布的资料；中位数和百分位数在样本含量较少时不稳定，越靠两端越不稳定；中位数在抗极端值的影响方面，比均数具有较好的稳定性，但不如均数精确。