医学统计学课件:08 分类资料的统计推断
医学统计学---统计推断
第一节 常用相对数
例5-1 某医院1998年在某城区随机调查 了8589例60岁及以上老人,体检发现高 血压患者为2823例。 高血压患病率为: 2823 / 8589 100% = 32.87% 。
第一节 常用相对数
二、构成比 构成比:表示事物内部某一部分的个体数 与该事物各部分个体数的总和之比,用来 说明各构成部分在总体中所占的比重或分 布。 通常以100%为比例基数。其计算公式为
表 5-4 甲、乙两种疗法治疗某病的治愈率比较 治愈率(%) 60.0 35.0 53.8 病人数 100 300 400 乙疗法 治愈数 65 125 190 治愈率(%) 65.0 41.7 47.5
病
型
普通型 重 型 合 计
病人数 300 100 400
甲疗法 治愈数 180 35 215
第三节 率的标准化法
第三节 率的标准化法
标准化法计算的关键是选择统一的标准构成。 选择标准构成的方法通常有三种: 1.两组资料中任选一组资料的人口数(或人口 构成)作为两者的“共同标准”。这种方法适 用于直接法。 2.两组资料各部分人口之和组成的人口数(或 人口构成)作为两者的“共同标准”。这种方 法适用于直接法。 3.另外选用一个通用的或便于比较的标准作 为两者的“共同标准”,如采用全国、全省或 全地区的数据作为标准。
式中两指标可以是绝对数、相对数或平均 数。
第一节 常用相对数
例5-3 某年某医院出生婴儿中,男性婴儿为370 人,女性婴儿为358人,则出生婴儿性别比例为 370/358×100 = 103,说明该医院该年每出生 100名女婴儿,就有103名男性婴儿出生,它反 映了男性婴儿与女性婴儿出生的对比水平。 据大量观察,出生婴儿男多于女,出生性别比 一般在104~107之间。这个医院的出生性别比 为103,说明该年该医院出生女婴相对较多。
(医学课件)医学统计学计量资料的统计推断
2023-11-05
目录
• 引言 • 计量资料数据的描述和分析 • 参数估计与假设检验 • 方差分析及其拓展技术 • 非参数统计推断方法 • 回归分析及其拓展技术 • 临床实践中的统计应用实例
01
引言
概念与定义
医学统计学
是运用数理统计学的原理和方法,在医学领域中进行数据资料的 收集、整理、分析和推断的一门学科。
适用于存在拉丁方设计的实验设计。
05
非参数统计推断方法
符号检验
符号检验
适用于配对资料和两个独立样本资料,通过计 算正号和负号的数目来检验差异是否显著。
适用条件
当理论分布或样本分布未知,或无法从理论分 布推导出适当的统计量时使用。
优缺点
计算简单,适用于小样本数据,但不适用于大样本数据。
秩和检验
秩和检验
频数分布
对收集到的数据进行频数分布分析,统计 各数据值的出现次数和频率。
集中趋势
通过平均数、中位数等指标,反映数据的 集中趋势。
离散程度
通过标准差、四分位数间距等指标,反映 数据的离散程度。
偏态和峰态
通过偏度系数和峰度系数等指标,反映数 据的偏态和峰态。
数据的质量控制
数据清洗
对采集到的数据进行预处理,去除无效、错误或重 复的数据。
确定研究目的和研究对象
在收集数据前,需明确研究目的和研究对象 ,以便确定所需收集的数据类型和范围。
设计调查方案
根据研究目的和研究对象,制定合适的调查方案, 包括调查方法、问卷设计、样本量等。
数据采集
根据调查方案,采取合适的方式和方法采集 数据,包括线上和线下的问卷调查、临床观 察、实验室检测等。
卫生统计学第八版第六章统计推断 PPT
第二节 假设检验(二Fra bibliotek基本步骤第二节 假设检验
(二)基本步骤
第二节 假设检验
(二)基本步骤
第二节 假设检验
(三)假设检验与置信区间
第二节 假设检验
(三)假设检验与置信区间
置信区间(a)~(c)均不包含原假设 ,意 味着相应的差异具有统计学意义: (a)提示差异具有实际意义; (b)提示可能具有实际意义; (c)提示实际意义不大; 置信区间(d)与(e)均无统计学意义: (d)提示可能样本量不足; (e)属于可以接受零假设的情况。
第一节 置信区间的估计
x
第一节 置信区间的估计
(一)统计信心
统计推断
定义 统计推断是基于样本统计量对总体参数给出统计学结论
常用方法 置信区间估计和假设检验 注:为避免繁杂的计算而掩盖统计推断的基本逻辑和核心思想,本 章以总体方差已知的情形为例,叙述推断总体均数的过程
第一节 置信区间的估计
(一)统计信心
第二节 假设检验
第二节 假设检验
(一)基本思想
假设检验:假设是指我们对总体特征(如参数、分布)的 某种推测,进而用概率来判断样本数据所提供的信息和我 们对总体特征猜想的一致性,从而结合专业知识判断这一 猜想的正确性。
第二节 假设检验
(一)基本思想
例2 为了解某高校在校大学生2015年平均网上购物花费情况: 随机抽取该校500名大一和500名大四的学生,算得大一平均
第一节 置信区间的估计
(一)统计信心
第一节 置信区间的估计
(一)统计信心
第一节 置信区间的估计
(二)置信区间
来自同一总体的25次抽样及其95%置信区间
Cz
第一节 置信区间的估计
(医学课件)医学统计学-计量资料的统计推断
样本含量的计算
依据检验效能和检验水准的设计
样本含量计算是依据特定的检验效能和检验水准来进行计算的。
依据样本均数标准误和两样本均数差的标准
样本含量计算需要依据样本均数的标准误以及两样本均数差的标准,来推算出样 本含量。
检验效能的概念与计算
Байду номын сангаас
检验效能的概念
检验效能是指当拒绝一个无效假设时,犯第二类错误的概率 ,也就是说检验效能是衡量错误拒绝一个有效假设的指标。
检验效能的计算
检验效能可以通过计算来得出,一般是通过计算出无效假设 下犯第二类错误的概率来得出检验效能。
提高检验效能的方法
提高样本含量
增加样本含量可以提高检验效能,因为样本含量的增加可以减少随机误差,从而降低无效 假设犯第二类错误的概率。
提高检验水准
提高检验水准也可以提高检验效能,因为当检验水准提高时,临界区域会缩小,从而可以 减少无效假设被拒绝的概率。
要点二
数据管理(Data Manage…
可以对数据进行整理、编辑、分类和 计算,支持多种数据格式,包括Excel 、Access、文本文件等。
要点三
高级统计( Advanced St…
可以进行复杂的数据分析,如结构方 程模型、多因素方差分析、重复测量 等。
06
医学研究中统计方法的合理选择与应 用
研究设计对统计方法选择的影响
医学统计学-计量资料的统计推断
xx年xx月xx日
目录
• 引言 • 参数估计 • 假设检验 • 样本含量与检验效能 • 常用的统计软件及其在医学中的应用 • 医学研究中统计方法的合理选择与应用
01
引言
课程背景
医学科学研究的复杂性
(医学课件)医学统计学-计量资料的统计推断
多元线性回归使用两个或更多自变量和一个因变量,通过最 小二乘法拟合出一个最佳拟合平面,表示多个变量之间的定 量关系。它通常用于分析多个因素对一个变量的影响程度和 方向。
线性回归的假设和检验
总结词
线性回归的假设和检验是用来验证模型的 可靠性和稳健性的,包括对模型的拟合程 度、误差项、自变量和因变量的关系等进 行检验。
关联性分析的假设和检验
假设
两个变量之间的相关性存在且稳定。
检验方法
t检验、F检验、卡方检验等。
结果解读
若p值小于预先设定的显著性水平(如0.05),则认 为两个变量之间存在显著的相关性。
07
回归分析在医学中的应用
诊断试验的评价与比较
01
受试者工作特征曲 线
评估诊断试验的性能,包括准确 性、假阳性率和假阴性率等。
03
参数估计
点估计
概念
特点
方法
点估计是在给定样本数据的基 础上,利用特定的统计方法, 对总体参数进行估计。
点估计只能提供一个估计值, 不能提供不确定性信息。
常见的点估计方法有矩法、最 大似然法和最小二乘法等。
区间估计
1 2 3
概念
区间估计是在给定样本数据的基础上,利用特 定的统计方法,对总体参数所在的范围进行估 计。
02
似然比
比较两个诊断试验的准确性,计 算阳性似然比和阴性似然比。
03
诊断准确性的校准
比较实际诊断结果与预测结果的 一致性,计算校准偏倚和校准系 数。
治疗效果的比较与评价
随机对照试验
通过将受试者随机分为试验组和对照组,评估干预措施对治疗效果的影响。
生存分析
研究事件发生的时间和影响因素,如患者的生存时间和中位生存时间等。
(医学课件)医学统计学-计量资料的统计推断
用于比较多个组间的均值是否存在显著差异,以及判断因素对因变量的影响是否显著。
方差分析的应用
数据独立、数据正态分布、各组方差齐性。
方差分析的假设
05
线性回归分析
03
线性回归模型的适用条件
满足线性关系、误差项独立同分布、误差项无序列相关、满足正态性和同方差性等假设。
线性回归模型
01
引言
临床试验设计和数据分析流行病学调查和疾病预防医学图像分析和诊断临床决策和循证医学
对样本数据的分布特征进行描述和解释利用样本信息对总体特征进行估计和推断通过数据分析和模型预测,为医学研究和临床实践提供科学依据
课程背景
统计学在医学中的应用
计量资料统计推断的目的和重要性
02
描述性统计
数值数据
用于描述定量特征,包括连续型和离散型两种。
数据处理和分析的医学应用
介绍了医学统计学未来的发展趋势和研究方向,包括生物信息学、遗传统计学、多变量统计方法等。
医学统计学的未来发展
选择正确的统计方法
实际应用中需要注意的问题
数据的预处理
假设检验的解读
临床意义的解释
生物信息学的应用
随着生物信息学的快速发展,医学统计学在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域的应用将更加广泛。
2023
医学课件:医学统计学-计量资料的统计推断
CATALOGUE
目录
引言描述性统计参数估计假设检验线性回归分析多因素分析临床医学中的统计应用讨论与总结
01
引言
医学统计学是医学科研和临床实践中的重要工具医学研究中产生大量的计量资料,需要对这些数据进行统计分析医学统计学在预防、诊断和治疗方面有着广泛的应用
医学统计学课件:分类资料的统计描述
交叉表是一种更为复杂的表格形式 ,可以展示两个或多个分类变量之 间的关系,进一步分析变量之间的 关联。
分层资料的统计描述
分层平均数
对于分层资料,可以使用分层平 均数来描述各层内数据的平均水 平,通过比较不同层的平均数,
可以了解各层之间的差异。
层间方差
层间方差是用来衡量不同层次间 的变异程度,通过计算和比较层 间方差,可以了解各层次之间的
辅助决策制定
准确的分类资料统计描述 能够为决策制定提供有力 支持,帮助决策者了解情 况、制定合理方案。
分类资料统计描述的应用场景
临床研究
在临床研究中,分类资料 统计描述常用于分析患者 的疾病分布、治疗反应等 。
流行病学
流行病学中,分类资料统 计描述用于分析疾病的地 区分布、人群特征等。
公共卫生
公共卫生领域中,分类资 料统计描述用于监测和评 估公共卫生状况、健康问 题分布等。
动态数的计算与解读
动态数的计算
动态数是用来描述某一指标在不同时间点上的变化情况,通常通过将某一指标在 不同时间点的数值进行对比来计算。例如,某医院某年的治愈率与前一年的治愈 率之比。
动态数的解读
动态数的值越大,说明该指标的变化趋势越明显;反之,则越小。动态数可以用 来预测未来的发展趋势,以及评估政策或措施的效果。
相对数与动态数的应用场景
相对数在医学研究中应用广泛,如比较不同地区、不同时间 、不同人群的发病率、患病率、死亡率等指标,以了解疾病 在特定人群中的分布和发生情况。
动态数在医学监测和流行病学研究中应用较多,如监测某种 疾病的发病率、死亡率等指标的变化趋势,以及评估干预措 施的效果等。
04
统计图表在分类资料中的应用
在制作箱线图时,应将数据按照数值 大小进行排序,并使用合适的横轴和 纵轴尺度。
医学统计学计量资料的统计推断
医学统计学计量资料的统计推断主要内容:标准误t 分布总体均数的估计假设检验均数的 t检验、u 检验、方差分析几个重要概念的回顾:计量资料:总体:样本:统计量:参数:统计推断:参数估计、假设检验第一节均数的抽样误差与总体均数的估计欲了解某地2000年正常成年男性血清总胆固醇的平均水平,随机抽取该地200名正常成年男性作为样本。
由于存在个体差异,抽得的样本均数不太可能恰好等于总体均数。
一、均数的抽样误差与标准误一、均数的抽样误差与标准误抽样误差:由于抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异X数理统计推理和中心极限定理表明:1、从正态总体N(??,??2)中,随机抽取例数为n的样本,样本均数??X 也服从正态分布;即使从偏态总体抽样,当n足够大时??X也近似正态分布。
2、从均数为??,标准差为??的正态或偏态总体中抽取例数为n的样本,样本均数??X的总体均数也为??,标准差为X标准误含义:样本均数的标准差计算:(标准误的估计值)注意: X 、S??X均为样本均数的标准误标准误意义:反映抽样误差的大小。
标准误越小,抽样误差越小,用样本均数估计总体均数的可靠性越大。
标准误用途:衡量抽样误差大小估计总体均数可信区间用于假设检验二 t 分布对正态变量样本均数??X做正态变换(u变换):X 常未知而用S??X估计,则为t变换:二、 t 分布t值的分布即为t分布t 分布的曲线:与??有关t分布与标准正态分布的比较1、二者都是单峰分布,以0为中心左右对称2、t分布的峰部较矮而尾部翘得较高说明远侧的t值个数相对较多即尾部面积(概率P值)较大。
当ν逐渐增大时,t分布逐渐逼近标准正态分布,当ν→??时,t分布完全成为标准正态分布t 界值表(附表9-1 )t??/2,??:表示自由度为??,双侧概率P为??时t的界值t分布曲线下面积的规律:中间95%的t值:- t0.05/2,?? ?? t0.05/2,??中间99%的t值:- t0.01/2,?? ?? t0.01/2,??单尾概率:一侧尾部面积双尾概率:双侧尾部面积(1) 自由度(ν)一定时,p与t成反比;(2) 概率(p)一定时,ν与t成反比;三总体均数的估计统计推断:用样本信息推论总体特征。
《医学统计学》课件完整版-2024鲜版
01 无多重共线性假设
02 模型建立步骤:确定自变量和因变量、数据收集
与整理、模型拟合与参数估计
23
多元线性回归模型建立与诊断
残差分析
检验残差是否独立同分布
拟合优度检验
评价模型拟合效果,如R方、调整R方等指标
2024/3/27
24
多元线性回归模型建立与诊断
多重共线性诊断
识别自变量间是否存在高度相关关系,如方差膨胀因子(VIF )等方法
正确使用统计软件
熟悉常用医学统计软件(如SPSS、SAS、R等)的操作,避免操作 错误。
41
提高医学论文质量,避免统计学误区
充分理解统计概念
深入学习统计学基础知识,理解常用 统计指标和检验方法的含义和适用条 件。
合理设计实验方案
在实验设计阶段就考虑统计学因素, 确保样本量足够、随机分组和盲法实 施等。
2024/3/27
28
生存分析在医学研究中的应用
生存分析的基本概念与方 法
Kaplan-Meier生存曲线 估计与非参数检验
2024/3/27
生存时间、生存函数与危 险函数
29
生存分析在医学研究中的应用
01
Cox比例风险模型与参数回归模型
2024/3/27
02
生存分析在医学研究中的应用实例
疾病预后评估:利用生存分析方法评估疾病的预后情况,如生
诊断试验评价
比较不同诊断方法的准确性和可靠性,为 临床实践提供依据。
临床指南制定
基于Meta分析结果,为临床指南制定提 供科学依据。
38
医学论文中统计学方法应用
07
与注意事项
2024/3/27
39
医学论文中常见统计学错误剖析
医学统计学分类变量资料的统计推断
率的标准误的意义
▪ 率的标准误小,说明抽样误差较小,表示 样本率与总体率越接近;
▪ 率的标准误大,说明抽样误差较大,表示 样本率与总体率相距较远。
▪ 有研究者在某地采用随机整群抽样法获得 642名青少年,调查其留守情况,得出留守 率为16.98%,求其留守率的标准误。
▪ 已知n=642,p=0.1698,则
单侧α= 0.05
本例,n=304,p=0.316,π0=0.2,则有
u=5.06>1.645,p<0.05,则拒绝H0,接受H1,老年 胃溃疡患者出血率高于一般胃溃疡患者。
案例
▪ 某地调查了50岁以上吸烟者200人中患慢 性支气管炎者41人,患病率为20.5%;不 吸烟者162人中患慢性支气管炎者15人, 患病率为9.3%。
案例
▪ 2003年,某学校欲了解大学生乙肝表面抗原 携带情况以评价防控措施,随机抽取1000名 大学生,做乙肝表面抗原检查,查得乙肝表 面抗原阳性者52人,乙肝表面抗原阳性率为 5.2%,欲用此率推断该校大学生乙肝表面抗 原总体阳性率。
例
▪ 某校大学生乙肝表面抗原总体阳性率的 95%的可信区间:
分类变量资料的 统计推断
二项分布
▪ 考虑一系列彼此独立的随机试验,每次试 验只有两个可能发生的结果,且每种结果 发生的可能性是一定的,即发生和不发生 的概率分别是:和1- ,那么这n次试验 中发生或者不发生的次数服从二项分布。 (没有“排列”的意义,而体现了“组合” 的意义)
只有两个可能发生的结果
▪ 问题
➢ 据以上资料能否下结论说吸烟者慢性支气管炎 患病率高于不吸烟者?
➢ 用什么方法对两个率进行比较?
吸烟组和不吸烟组慢性支气管炎患病率比较
医学统计学课件:分类资料的统计描述
出生時:
107
20歲:
100
50歲:
98
60歲:
95
70歲:
85
80歲:
66
常用的相對數--相對數的例子
➢ 體質指數(BMI) 體重/身高2(kg/m2)
低體重
正常 超重 肥胖
<18.0
18.0 ~ 24.0 ~ 28.0 ~
常用的相對數--相對數的例子
參數估計 統計推斷
假設檢驗
均數、標準差 總體均數的可信區間
t檢驗、方差分析
簡要回顧
分類資料
常用方法
統計描述
統計分析
參數估計
統計推斷
假設檢驗
相對數 總體率的可信區間
χ2檢驗、u檢驗
分類資料的統計描述
➢ 簡要回顧 ➢ 常用的相對數
率 構成比 比
➢ 相對數應用的注意事項 ➢ 率的標準化
1
常用的相對數
調查得知: 甲地區的小學生中流腦發病63例, 乙地區的小學生中流腦發病35例。
是否甲地區較為嚴重?
常用的相對數
甲地區共有小學生50051人, 乙地區共有小學生14338人,
甲地區流腦發病率:
63 1000‰=1.26‰ 50051
乙地區流腦發病率:
35 1000‰=2.44‰ 14338
常用的相對數
1907
% 3.51 11.38 37.49 25.85 8.97 6.40 3.93 2.46 100.00
➢ 該醫生認為,1歲兒童的麻疹發病率高於其他各年齡組,年齡越大, 麻 疹發病率越低。該結論正確嗎?
相對數應用的注意事項
➢ 合計率的計算不是直接求率的平均 ➢ 兩合計率的比較需注意兩者的內部構成是否相同
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u p1 p2 s p1 p2
pc
n1 N1
n2 N2
p1 p2
pc
1
pc
1 n1
1 n2
Page 13
两样本率比较的2检验
➢ 读作 chi 2 :卡方 ➢ 2检验(chi-square test) 是现
代统计学的创始人 Karl Pearson(1857-1936 )于1900 年提出的一种具有广泛用途 的统计方法 。
sp 0.0903(1 0.0903 ) / 144 0.0239 2.39%
• 95%可信限为:9.03%±1.96×2.39% • 即该地人群的乙型肝炎表面抗原阳性率的95%可信区间
为:4.35%~13.71%。
样本率与总体率的比较
目的: 推断该样本所代表的未知总体率与已知的总 体率是否不等。
43
10
40
16
理论数T
40.36 12.64 42.64 13.36
2检验的基本思想(2)
• 如果H0假设成立,则实际频数与理论频数应
该比较接近。差值A T 属于随机误差,用2
统计量表示:
2
( A T )2 ~ 2分布
T
H0成立时,实际数与理论数的差别不会很大,出现较大2值概率很小。 如果实际频数与理论频数相差较大, 2检验统计量超出了界值,则拒绝H0 。
p u s p
总体率的区间估计 (二)
• 总体率( )95%的可信区间为:
p 1.96s p
• 总体率( ) 99%的可信区间为:
p 2.58s p
例6.2
• 从某地人群中随机抽取144人,检查乙型肝炎表面抗原 携带状况,阳性率为9.03%,求该地人群的乙型肝炎表 面抗原阳性率的95%可信区间。
分类资料的统计推断
内容提要
➢ 率的标准误及区间估计 ➢ 样本率与总体率的比较
➢ 两样本率比较的2检验
➢ 多组率或者构成比的比较 ➢ 配对两分类资料的假设检验 ➢ Fisher精确概率法
简要回顾
分定类量资料
Example
统计描述
统计分析
参数估计 统计推断
假设检验
均率、数比、、标构准成差比 总体率均的数可的信可区信间区间
例6.1
• 有人调查29名非吸毒妇女,出狱时有1名HIV阳 性,试问HIV阳性率的95%的可信区间是多少?
• 本例 n=29,X=1,查附表7得0.1~17.8,即该HIV 阳性率的95%的可信区间为:0.1%~17.8%。
总体率的区间估计 (二)
正态近似法
– n足够大,p与1-p不太小,如np>5和n(1-p)>5 样本率p的抽样分布近似正态分布。
若P≤ ,则拒绝H0; 若P> ,则尚无理由拒绝它。
第一步:建立检验假设
➢H0:两总体有效率相等,即1=2; ➢H1:两总体有效率不等,即12。
第二步:确定检验水准
➢ = 0.05 (双侧检验)
第三步:计算检验统计量
2 (AT)2
T
式中: A 为实际频数(actual frequency) T 为理论频数(theoretical frequency)
n 较大时,正态近似法
p
u
n 较小时,直接计算概率法
p (1 )
n
6.3 两样本率的比较
➢目的: 推断两总体率是否不等 ➢两样本率比较的u 检验(u test)
➢两样本率比较的2检验 (chi-square test)
两样本率的比较的u 检验
– 正态近似法
当n1, n2均较大,p1, p2, (1-p1), (1-p2)均不太小, 如n1p1, n2p2, n1(1-p1), n2(1-p2)均大于5时,可用u 检验。
✓在这样的假设前提下,可以计算各组理论 频数(theoretical frequency) T。
理论频数的计算
理论频数=53 76.15%
处理 试验组
有效 人数
理论 频数
无效 人数
理论 频数
合计 有效率 (%)
43 40.36 10 12.64 53 7861..1153
对照组 40 42.64 16 13.36 56 7761..1453
合计 83
26
109 76.15
Trc
nr nc n
理论频数=56 76.15%
四格表的理论频数由下式求得 :
nn
TRC
RC
n
式中:TRC为第R 行C 列的理论频数, nR为相应的行合计, nC为相应的列合计。
2检验的基本思想(1)
通过构造A与T吻合程度的统计量来反 映两样本率的差别!
实际数A
组别
有效 无效 合计 有效率(%)
试验组
43(a) 10(b) 53 81.13
对照组
40(c) 16(d) 56 71.43
合计
83
26 109 76.15
四格表 (fourfold table)
理论频数 (theoretical frequence)
✓如果两个样本来自同一总体,则两组有效 率相同,则用合计的有效率作为总体率估 计值。
组别 试验组 对照组
合计
表6.2 表6.1资料理论频数的计算
有效 40.36 42.64
83
无效 12.64 13.36
26
合计 53 56 109
T11=53×83/109=40.36;T12=53×Байду номын сангаас6/109=12.64 T21=56×83/109=42.64;T22=56×26/109=13.36。
例 6.5
➢ 某医师在用蛙王露口服液治疗贫血的临床试验 中,将109名受试者随机分为两组,一组为试 验组,接受蛙王露口服液的治疗,结果为有效 43人,无效10人;另一组为对照组,接受复方 阿胶浆的治疗,结果为有效40人,无效16人, 问两组有效率有无差别?
例6.5
表 6.1 两药治疗贫血有效率的比较
衡量理论数与实际数的差别
2 ( A T )2
T
2 43 40.362 10 12.642 40 42.642 16 13.362 1.41
40.36
12.64
42.64
13.36
第四步:确定 P 值,下结论
表 四格表资料的基本形式
χt检2验检验
率的抽样误差
• 由于总体中个体变异的存在,在抽样过 程中产生的样本率与总体率的差异或样 本率间的差异 ,称为率的抽样误差。
率的标准误(SE of Rate)
• 率的抽样误差大小的衡量指标
1
p
n
p1 p
sp
n
总体率的区间估计 (一)
查表法
– n较小,如n≤50,特别是p接近0或1时 – 用样本含量n与阳性数X查附表7