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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

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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。

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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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模型
时间序列分 析(TSA): 用于分析时 间序列数据, 预测未来趋

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
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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、

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提高医学研究的科学性和准确性
02
通过医学统计学的应用,可以对医学数据进行更科学、更准确
的分析和推断,从而提高医学研究的科学性和准确性。
为医学决策提供科学依据
03
医学统计学可以为医学决策提供科学依据,如制定卫生政策、
评价医疗质量等。
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主要是人体及与 人体健康有关的各种具有不确定性的数 据。
配对设计
将实验对象按照一定条件进行配对,再 随机分配到不同处理组,比较配对组之 间的差异。
随机区组设计
将实验对象按照区组进行划分,每个区 组内再随机分配到不同处理组,比较区 组间的差异。
重复测量设计
对同一实验对象在不同时间或条件下进 行重复测量,比较不同时间或条件下的 差异。
04
医学统计学的应用
临床试验中的统计学应用
样本量不足问题
01
样本量过小,导致结果不稳 定,缺乏代表性;
02
样本量不足,无法检测到真 实的效应或关系;
03
样本量计算不准确,未能充 分考虑变异度和效应大小。
数据处理不当问题
01
数据清洗不彻底,存在异常值、缺失值或重复数据 ;
02
数据转换不合理,导致信息损失或失真;
03
数据分析方法选择不当,未能充分利用数据信息。
VS
研究内容
医学统计学的研究内容包括统计设计、数 据收集、整理、分析、推断以及统计方法 的选择和应用等。其中,统计设计是医学 统计学的基础,数据收集是医学统计学的 前提,数据整理是医学统计学的关键,数 据分析是医学统计学的核心,统计推断是 医学统计学的目的。
02
医学统计学的基本概念

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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

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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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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

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统计设计可分为: (1)观察性研究设计 (2)实验性研究设计 ①实验设计 ②临床试验
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47
(1)观察性研究设计
是指研究者旨在客观地描述研究总体, 不对研究对象施加任何干预措施,其目的在 于了解某一事物的水平和分布现状。
如:某地某年某人群恶性肿瘤死亡率。
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- + ++ +++
人数
12 25 36 10
特点: ①无确切定量 ②分组有程度差别
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冠心灵与单纯西药 疗效对比
单纯西药 冠心灵
显效
9 19
有效
25 18
无效
6 5
合计
40 42
特点:①无确切定量 ②分组有程度差别
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29
资料的类型
计量资料
(数值变量或
定量资料)
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(1)计量资料 (定量资料或数值变量)
对每一观察对象用定量的方法,测定某 项指标所得的资料。其变量值是定量的,表 现为数值的大小,一般有度量衡单位。
①连续型计量资料(如身高、体重等) ②离散型计量资料
(如某医院每年的病死人数等)
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23
某年某地健康成人空腹血糖值(mmol/L)
者,整理后的资料
计数
按低血压、正常、高血压分
资料
组所得资料。
等级资料
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32
三、误差
1、误差:误差是指对事物某一特征的度量值 偏离真实值的部分,即实测值与真实值之差。 2、按其产生的原因和性质可分为
(1)随机误差 (2)非随机误差

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《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。

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图文《医学统计学》PPT课件目录•医学统计学概述•医学统计学基本概念•描述性统计方法•推断性统计方法•实验设计与分析•临床医学中的统计学应用01医学统计学概述定义与特点定义医学统计学是应用数理统计学的原理和方法,在医学领域中研究数据的收集、整理、分析和解释的一门科学。

特点以医学为背景,以数据为基础,运用统计学方法揭示医学现象的数量特征和规律。

发展历程及现状发展历程医学统计学经历了从描述性统计到推断性统计,再到现代多元统计分析的发展历程。

现状随着计算机技术的发展和大数据时代的到来,医学统计学在医学研究和实践中发挥着越来越重要的作用。

研究对象与任务研究对象医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。

任务医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。

02医学统计学基本概念总体样本样本量从总体中随机抽取的一部分个体所构成的集合。

样本中所包含的个体数目。

0302 01总体与样本研究对象的全体个体所构成的集合。

随机抽样与非随机抽样随机抽样按照随机原则从总体中抽取样本的方法,保证每个个体被抽中的机会相等。

非随机抽样根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法,可能导致选择偏倚。

变量与数据类型变量研究中观察或测量的特征或属性。

数据类型根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。

定量数据包括连续型数据和离散型数据,定性数据包括分类数据和顺序数据。

统计量与参数统计量描述样本特征的量,如样本均数、样本标准差等。

参数描述总体特征的量,如总体均数、总体标准差等。

通常情况下参数是未知的,需要通过样本统计量进行估计。

03描述性统计方法频数分布表直方图应用场景频数分布表与直方图用于展示数据的分布情况,包括各组数据的频数、频率、累计频数和累计频率。

用矩形的面积表示各组频数,矩形的高度表示每一组的频数密度,宽度则表示组距。

适用于连续变量,可直观地展示数据的分布规律,如偏态、峰态等。

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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,包括单样本、双样 本和多样本假设检验等。
方差分析
用于研究不同因素对总体 均数是否有影响,包括单 因素和多因素方差分析等 。
实验设计与分析
实验设计类型
包括完全随机设计、随机区组设计、 析因设计和正交设计等。
实验误差控制
实验结果分析
对实验数据进行统计分析,包括描述 性统计、推断性统计和多元统计分析 等。
推断性统计
通过假设检验、方差分析等方 法,比较不同组别间的差异, 探讨影响因素。
多因素分析
运用回归分析、生存分析等方 法,探讨多个因素对结果的影
响。
诊断试验评价
试验设计
选择适当的金标准和待评价的诊断方法,确 定试验设计方案。
ROC曲线分析
通过绘制ROC曲线,计算曲线下面积(AUC ),综合评价诊断方法的准确性。
06 医学统计学前沿 进展与展望
高维数据分析方法
1 2
高维数据降维技术
主成分分析、因子分析等方法在医学领域的应用 。
高维数据变量选择
基于Lasso、Ridge等惩罚回归方法的变量选择 策略。
3
高维数据分类与预测
支持向量机、随机森林等机器学习方法在医学诊 断与治疗中的应用。
精准医疗中的统计学应用
概率与分布
随机事件
在一定条件下并不总是发生, 但有可能发生的事件。
常见概率分布
二项分布、泊松分布、正态分 布等。
概率
描述某一事件发生的可能性大 小的数值。
概率分布
描述随机变量取值的概率分布 规律的数学函数。
正态分布
一种连续型概率分布,具有钟 型曲线特征,广泛应用于医学 研究中。

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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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统计分析包括以下两大内容:
1.统计描述(descriptive statistics) 将计算出 的统计指标与统计表、统计图相结合,全面描述 资料的数量特征及分布规律。
2.统计推断(inferential statistics)
使
用样本信息推断总体特征。通过样本统计量进行
②数量分组,即将观察单位按其数值的大小分组,如按年龄 的大小、药物剂量的大小等分组。
3.汇总: 分组后的资料要按照设计的要求进行 汇总,整理成统计表。原始资料较少时用手工汇 总,当原始资料较多时,可使用计算机汇总。
四、分析资料 • 分析资料(analysis of data) —— 是根据设计的
要求,对整理后的数据进行统计学分析,结合 专业知识,作出科学合理的解释。
第1章绪论 目录
第一节 医学统计学的定义和内容 第二节 统计工作的基本步骤 第三节 统计资料的类型 第四节 统计学中的几个基本概念 第五节 学习统计学应注意的几个问题
第一章 绪论
第一节 医学统计学的定义和内容
• 医学统计学(medical statistics) ---是以 医学理论为指导,运用数理统计学的原理和方 法研究医学资料的搜集、整理与分析,从而掌 握事物内在客观规律的一门学科。
6.健康统计 研究人群健康的指标与统计方 法,除了用上述的某些方法外,他还有其特有 的方法,如寿命表、生存分析、死因分析、人 口预测等方法
第二节 统计工作的基本步骤
医学统计工作可分为四个步骤: 统计设计、搜集资料、整理资料和分析资料。 这四个步骤密切联系,缺一不可,任何一个步 骤的缺陷和失误,都会影响统计结果的正确性。
2.医疗卫生工作记录 如病历、医学检查 记录、卫生监测记录等。
3.专题调查或实验研究 它是根据研究目 的选定的专题调查或实验研究,搜集资 料有明确的目的与针对性。它是医学科 研资料的主要来源。
三、整理资料
整理资料(sorting data)的目的就是将搜集到的原始资 料进行反复核对和认真检查,纠正错误,分类汇总,使其 系统化、条理化,便于进一步的计算和分析。整理资料的 过程如下: 1.审核:认真检查核对,保证资料的准确性和完整性。 2.分组:归纳分组,分组方法有两种: ①质量分组,即将观察单位按其类别或属性分组,如按性别、 职业、阳性和阴性等分组。
医学研究的对象----主要是人以及与其健康有关的各 种影响因素。
医学统计学的主要内容 : 1.统计设计 包括实验设计和调查设计,它可以合理地、
科学地安排实验和调查工作,使之能较少地花费人力、 物力和时间,取得较满意和可靠的结果。 2.资料的统计描述和总体指标的估计 通过计算各种统 计指标和统计图表来描述资料的集中趋势、离散趋势 和分布特征况(如正态分布或偏态分布);利用样本 指标来估计总体指标的大小。
一、统计设计
设计(design)是统计工作的第一步,也是关 键的一步,是对统计工作全过程的设想和计划 安排。 统计设计---就是根据研究目的确定试验因 素、受试对象和观察指标,并在现有的客观条 件下决定用什么方式和方法来获取原始资料, 并对原始资料如何进行整理,以及整理后的资 料应该计算什么统计指标和统计分析的预期结 果如何等。
3.假设检验 是通过统计检验方法(如t检验、 u检验、F检验、卡方检验、秩和检验等)来推
断两组或多组统计指标的差异是抽样误差造成 的还是有本质的差别。
4.相关与回归 医学中存在许多相互联系、相互 制约的现象。如儿童的身高与体重、胸围与肺 活量、血糖与尿糖等,都需要利用相关与回归 来分析。
5.多因素分析 如多元回归、判别分析、聚 类分析、正交设计分析、主成分分析、因子分 析、logistic回归、Cox比例风险回归等,都 是分析医学中多因素有效的方法(本书不涉及, 请参考有关统计书籍)。这些方法计算复杂, 大部分需借助计算机来完成。
医学本科生用
医学统计学ຫໍສະໝຸດ The teaching plan for medical students
Professor Cheng Cong
Dept. of Preventive Medicine Taishan Medical College
程琮教授简介
预防医学教授,硕士生导师。男,1959年6月出生。汉族,无党派。 1982年12月,山东医学院公共卫生专业五年本科毕业,获医学学士学位。 1994年7月,上海医科大学公共卫生学院研究生毕业,获医学硕士学位。 2003年12月晋升教授。现任预防医学教研室副主任。主要从事《医学统 计学》、《预防医学》,《医学人口统计学》等课程的教学及科研工作, 每年听课学生500-800人。自2000年起连续六年,为硕士研究生开设 《医学统计学》、《SPSS统计分析简明教程》、《卫生经济学》等课程, 同时指导研究生的科研设计、开题报告及科研资料的统计处理与分析。 发表医学统计学及预防医学的科研论文30多篇。代表作有“锌对乳癌细 胞生长、增殖与基因表达的影响”,,“行列相关的测度” 等。主编、 副主编各类教材及专著8部,代表作有《医学统计学》、《SPSS统计分 析简明教程》获得院级科研论文及科技进步奖8项,院第四届教学能手 比赛二等奖一项,院教学评建先进工作者一项。获2004年泰山医学院首 届十大教学名师奖。
二、搜集资料
搜集资料(collection of date) —— 是根据设计 的要求,获取准确可靠的原始资料,是统计分 析结果可靠的重要保证。 医学统计资料的来源主要有以下三个方面: 1.统计报表 统计报表是医疗卫生机构根据国家 规定的报告制度,定期逐级上报的有关报表。 如法定传染病报表、出生死亡报表、医院工作 报表等,报表要完整、准确、及时。
医学统计学总目录
第1章绪论 第2章定量资料统计描述 第3章总体均数的区间估计和假设检验 第4章方差分析 第5章定性资料的统计描述 第6章总体率的区间估计和假设检验 第7章二项分布与泊松分布 第8章秩和检验 第9章直线相关与回归 第10章实验设计 第11章调查设计 第12章统计表与统计图
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