医学统计 分类变量的描述性统计
医学统计学符号公式重点
医学统计学符号公式重点在医学统计学中，符号和公式起着至关重要的作用，用于表达和传递统计学概念、方法和结果。
了解这些符号和公式的含义和应用是医学研究和实践中必不可少的一部分。
本文将重点介绍一些常用的医学统计学符号和公式。
一、描述性统计符号1. 样本均值：用x表示，表示样本中各个观察值的平均数。
2. 总体均值：用μ表示，表示总体中各个观察值的平均数。
3. 样本标准差：用s表示，表示样本数据与其均值之间的离散程度。
4. 总体标准差：用σ表示，表示总体数据与其均值之间的离散程度。
5. 样本方差：用s^2表示，表示样本数据的离散程度。
6. 总体方差：用σ^2表示，表示总体数据的离散程度。
7. 样本协方差：用sxy表示，表示两个变量之间的关联程度。
8. 总体协方差：用σxy表示，表示两个变量之间的关联程度。
9. 样本相关系数：用r表示，表示两个变量之间的相关程度。
10. 总体相关系数：用ρ表示，表示两个变量之间的相关程度。
二、推断统计符号1. 样本容量：用n表示，表示样本中观察值的个数。
2. 总体容量：用N表示，表示总体中观察值的个数。
3. 统计量：用T表示，表示根据样本数据计算得出的用于推断总体特征的指标。
4. 标准误差：用SE表示，表示样本统计量与总体参数之间的估计误差。
5. 自由度：用df表示，表示样本数据中独立和能够随机变化的观察值的个数。
6. 置信区间：用CI表示，表示对总体参数的一个估计区间，给出了一个置信水平下的估计结果。
7. 假设检验：用H0和H1表示，分别表示原假设和备择假设。
8. 显著性水平：用α表示，表示拒绝原假设的临界点，通常设置为0.05。
9. P值：表示假设检验中拒绝原假设的概率，通常与显著性水平进行比较来进行判断。
三、统计学公式1. 样本均值的计算公式：x= (x1 + x2 + … + xn) / n2. 样本标准差的计算公式：s = sqrt((Σ(xi - x)^2) / (n - 1))3. Z分数的计算公式：Z = (x - μ) / σ4. 标准误差的计算公式：SE = s / sqrt(n)5. t分数的计算公式：t = (x - μ) / (s / sqrt(n))6. 置信区间的计算公式：CI = x ± (Z * (s / sqrt(n)))7. 相关系数的计算公式：r = Σ((xi - x) * (yi - ȳ)) / sqrt(Σ(xi - x)^2 * Σ(yi - ȳ)^2)以上是医学统计学中常用的一些符号和公式，它们在研究、分析和解释医学数据和结果时起到了重要的作用。
医学统计学(统计图表)ppt课件
案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率，比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等，提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据，挖掘潜在规律和
关联，为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数，可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设，根据样 本数据对原假设进行检验，判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大，说明待评价试验的诊断价值越高。同时，AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值，以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外，AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数，为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果，计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标，灵敏度为纵坐标，将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上，连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值，其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时，说明待评价试验完全无效； 当AUC=1时，说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用
医学统计学试题及答案
医学统计学试题及答案一、选择题1. 医学统计学中的描述性统计主要用来描述（）。
A. 总体参数B. 样本数据C. 个体差异D. 随机误差答案：B2. 在医学研究中，双盲法的主要目的是（）。
A. 增加样本量B. 控制偏倚C. 减少随机误差D. 提高治疗效果答案：B3. 下列哪种情况下，使用卡方检验是合适的？（）A. 比较两个连续变量的均值B. 比较两个分类变量的分布C. 检验一个连续变量的方差D. 检验两个样本的一致性答案：B4. 在医学统计分析中，多元线性回归可以用来评估（）。
A. 一个变量对另一个变量的影响B. 两个或多个变量对一个变量的影响C. 一个变量对另一个变量的影响是否显著D. 两个或多个变量之间的相关性答案：B5. 以下哪项是医学统计学中的基本概念？（）A. 疾病发生率B. 疾病死亡率C. 疾病预后D. 疾病流行趋势答案：A二、填空题1. 在医学统计中，用于描述数据分布离散程度的指标是________。
答案：方差2. 为了减少样本误差，提高统计效能，医学研究中常用的抽样方法是________。
答案：分层随机抽样3. 在医学研究中，用于比较两个独立样本均值差异的统计方法是________。
答案：独立样本t检验4. 用于评估医学治疗效果的统计指标是________。
答案：治疗效果差异5. 用于描述个体在群体中的分布情况的统计图表是________。
答案：直方图三、简答题1. 请简述医学统计学在临床研究中的应用及其重要性。
医学统计学在临床研究中的应用极为广泛，它通过科学的方法对临床数据进行收集、整理、分析和解释，从而为临床决策提供依据。
其重要性体现在以下几个方面：首先，统计学可以帮助研究者正确设计研究方案，确保研究的有效性和可靠性；其次，通过统计分析，可以评估治疗效果、疾病风险和预后情况，为临床治疗提供指导；再次，统计学还能够识别和控制研究中的偏倚和误差，提高研究结果的准确性；最后，统计学方法在临床试验中尤为重要，它能够确保试验结果的客观性和科学性，为新药物或治疗方法的开发和应用提供支持。
实用卫生统计学复习题与答案2
《卫生统计学》一、名词解释1.计量资料2.计数资料3.等级资料4.总体5.样本6.抽样误差7.频数表8.算术均数9.中位数10.极差11.方差12.标准差13.变异系数14.正态分布15.标准正态分布16.统计推断17.抽样误差18.标准误19.可信区间20.参数估计21.假设检验中P的含义22.I型和II型错误23.检验效能24.检验水准25.方差分析26.随机区组设计27.相对数28.标准化法29.二项分布30.Yates校正31.非参数统计32.直线回归33.直线相关34.相关系数35.回归系数36.人口总数37.老年人口系数38.围产儿死亡率39.新生儿死亡率40.婴儿死亡率41.孕产妇死亡率42.死因顺位43.人口金字塔44.灵敏度45.特异度46.误诊率47.漏诊率48.阳性似然比49.阴性似然比50.Youden指数51.ROC曲线52.统计图二、单项选择题1．观察单位为研究中的( )。
A．样本B．全部对象C．影响因素D．个体2．总体是由（）。
A．个体组成B．研究对象组成C．同质个体组成D．研究指标组成3．抽样的目的是（）。
A．研究样本统计量B．由样本统计量推断总体参数C．研究典型案例研究误差D．研究总体统计量4．参数是指（）。
A．参与个体数B．总体的统计指标C．样本的统计指标D．样本的总和5．关于随机抽样，下列那一项说法是正确的（）。
A．抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取B．研究者在抽样时应精心挑选个体，以使样本更能代表总体C．随机抽样即随意抽取个体D．为确保样本具有更好的代表性，样本量应越大越好6．各观察值均加（或减）同一数后（）。
A．均数不变，标准差改变B．均数改变，标准差不变C．两者均不变D．两者均改变7．比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用（）。
A．变异系数B．方差C．极差D．标准差8．以下指标中（）可用来描述计量资料的离散程度。
A．算术均数B．几何均数C．中位数D．标准差9．血清学滴度资料最常用来表示其平均水平的指标是（）。
卫生统计学名词解释
卫生统计学名词解释一、基础概念1.总体（Population）：在一定时空范围内同质的所有观察单位或个体的集合。
2.样本（Sample）：从总体中随机抽取的一部分观察单位的集合。
3.变量（Variable）：观察单位的基本特征或特性，可以分为定量变量和定性变量。
4.总体参数（Population Parameter）：描述总体特征的概括性数值，如总体均数、总体率等。
5.样本统计量（Sample Statistic）：描述样本特征的数值，如样本均数、样本率等。
二、资料类型与搜集方法1.计数资料（Count Data）：通过计数或分类得到的资料，一般用相对数（率）表示。
2.计量资料（Measure Data）：通过测量得到的数值资料，一般用均数、中位数等表示。
3.等级资料（Ordinal Data）：具有一定顺序或等级的资料，一般用等级或有序分类表示。
4.调查法（Survey Method）：通过问卷、访谈等方式收集资料的方法，常用于大样本调查。
5.实验法（Experimental Method）：通过实验设计、随机分组等方式收集资料的方法，常用于实验研究。
6.观察法（Observational Method）：通过观察记录收集资料的方法，常用于临床观察、生态学研究等。
7.纵向研究（Longitudinal Study）：对同一组观察单位在不同时间点进行重复观察的方法，可获取纵向数据。
8.横向研究（Cross-sectional Study）：在某一时间点对不同组观察单位进行同时观察的方法，可获取横截面数据。
9.随机抽样（Random Sampling）：按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个观察单位被抽中的概率相等。
10.系统抽样（Systematic Sampling）：按照某种规则或顺序从总体中抽取样本的方法，如每隔一定数量的观察单位抽取一个样本。
三、卫生统计学方法1.描述性统计（Descriptive Statistics）：通过对数据进行整理、归类、简化和表示，描述数据的基本特征和分布情况。
统计学中的医学统计方法
统计学中的医学统计方法统计学在医学领域中扮演着重要的角色，它提供了一种科学的方法来分析医学数据、评估治疗效果和探索潜在的病因。
本文将介绍几种常用的医学统计方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析。
1. 描述性统计描述性统计是医学统计学中最基础的方法之一。
它通过对医学数据的总结和整理，来描述数据的特征和分布。
其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
例如，在一个临床试验中，医生可以使用描述性统计来总结患者的年龄分布、性别比例等基本信息。
2. 假设检验假设检验是医学统计学中用来判断一个观察结果是否具有统计学意义的方法。
该方法基于样本数据对总体参数进行推断，并对研究假设进行验证。
常见的假设检验方法包括t检验和卡方检验。
例如，医生可以使用假设检验来判断一种新药物的疗效是否显著优于常规治疗。
3. 回归分析回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
它可以帮助医生理解不同因素对医学结果的影响程度，并用于预测和解释结果。
常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归。
例如，在研究心脏病发作的风险因素时，医生可以使用回归分析来确定各种危险因素对心脏病发作的贡献程度。
4. 生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，尤其在医学领域中被广泛应用于研究疾病的生存率和预后。
生存分析可以帮助医生评估治疗方法的有效性和预测患者的生存时间。
常见的生存分析方法包括Kaplan-Meier 生存曲线和Cox比例风险模型。
例如，在肿瘤研究中，医生可以使用生存分析来评估不同治疗方法对患者生存率的影响。
总结：统计学在医学领域中有着广泛的应用，它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。
本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。
了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义，能够帮助医生做出科学的决策，提高医疗质量和患者的健康水平。
《医学统计学》第四章定性资料的统计描述
1、不要把构成比与率相混淆。即分析时不能以构成 比代率；这是常见的错误。
某文章作者根据上述资料认为，沙眼在20～组的患病率最高，以后随年 龄增大而减少。该作者把构成比当作率进行分析，犯了以比代率的错误。
2、使用相对数时分母不宜过小。分母过小时相对数 不稳定。
3、注意资料的可比性；
不同时期、不同地区、不同条件下的资料比较时应注意具有 可比性。
12965.2
46.3
否
265
660291.4
40.1
说明该地市区非吸烟女性饮酒者的肺癌发病率是
非吸烟女性不饮酒者的1.15倍。
3.比数比
比数比（ Odds ratio ，OR） : 常用于流行病学
中病例-对照研究资料，表示病例组和对照组中的 暴露比例与非暴露比例的比值之比，是反映疾病 与暴露之间关联强度的指标。其计算公式为
一般的，两个地方的出生率、死亡率、发病率、不同级别 医院某病的治愈率等不能直接比较。
无可比性的实例：
由表2-7可见，无论有无腋下淋巴结转移，省医院的5年生存 率均高于市医院，但从总生存率看，省医院的5年生存率低于市 医院。这不符合常理。因此，省医院与市医院的总生存率就不能 直接比较（标准化后再比）。
感谢聆听
率
某事物或现象发生的实 际数 某事物或现象发生的所 有可能数
比例基数
公式中的“比例基数”通常依据习惯而定。
需要注意的是，率在更多情况下是一个具有时间 概念的指标，即用于说明在某一段时间内某现象 发生的强度或频率，如出生率、死亡率、发病率 、患病率等，这些指标通常是指在1年时间内发 生的频率。
例4-1 某单位在2009年有3128名职工，该单位 每年对职工进行体检，在这一年新发生高血压 病人12例，则
医学统计学知识点
医学统计学知识点医学统计学是应用统计学原理和方法于医学领域的一门学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，可以帮助医学研究者和临床医生更好地理解和应用医学知识。
本文将介绍一些医学统计学中的重要知识点。
一、数据的类型在医学统计学中，我们常常需要处理各种类型的数据，其中最常见的数据类型包括：1. 定性数据：也称为分类数据，指描述事物性质或属性的数据，如性别、疾病类型等。
2. 定量数据：也称为连续数据，指可以用数字进行度量的数据，如身高、体重、血压等。
3. 二分类数据：指只有两种可能取值的数据，如阳性/阴性、生/死等。
4. 多分类数据：指有多种可能取值的数据，如血型、既往医疗史等。
二、描述统计学1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行整理、总结和描述的过程，主要包括以下指标：- 频数与频率：频数是指某一数值在数据集中出现的次数，频率是频数与数据总数的比值。
- 中心趋势指标：包括均值、中位数和众数，用于描述数据的集中程度。
- 离散程度指标：包括标准差、方差和四分位差等，用于描述数据的分散程度。
2. 绘图方法：绘图是描述性统计的重要手段之一，常用的绘图方法包括：- 饼图：用于展示分类数据的比例关系。
- 条形图：用于展示不同类别之间的数量关系。
- 箱线图：用于展示数据的分布情况和异常值。
- 散点图：用于展示两个变量之间的相关性关系。
三、推断统计学推断统计学是从样本中得出总体特征的方法，通过对样本数据的分析来进行推断。
其中的重要概念和方法包括：1. 总体与样本：总体是我们研究的对象的全体，样本是从总体中选取的一部分。
2. 参数与统计量：参数是总体的特征值，统计量是样本的特征值，通过统计量来估计参数。
3. 抽样分布：抽样分布是样本统计量的概率分布，常用的抽样分布包括正态分布和t分布。
4. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
5. 置信区间：置信区间是对总体参数的一个范围估计，常用于估计总体均值和总体比例。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法统计分析是临床研究中不可或缺的部分，它通过收集和整理研究数据，对数据进行加工处理和解释，以达到对研究问题进行评估和推断的目的。
本文将介绍一些常用的临床研究资料统计分析方法，包括描述性统计分析、推断统计分析和相关性分析。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对研究数据进行整理、描述和总结的方法，通过计算和展示数据的中心趋势、离散程度、分布和关联性，以对数据进行初步的解释和理解。
1. 中心趋势的描述中心趋势是描述一组数据集中值的指标，常用的计算方法有平均值、中位数和众数。
平均值是数据的算术平均数，通常用来衡量数据的集中程度。
中位数是将数据按照大小排序后，处于中间位置的数值，它对异常值不敏感，常用来描述有偏态分布的数据。
众数是数据中出现频率最高的数值，可以用来描述数据的集中情况。
2. 离散程度的描述离散程度描述了数据集的分散程度，常用的计算方法有标准差、方差和范围。
标准差是数据偏离平均值的平均距离，它可以衡量数据的波动性。
方差是标准差的平方，它表示数据的离散程度。
范围是最大值减去最小值，它描述了数据的变异范围。
3. 分布的描述分布描述了数据在某一区间内出现的频率或概率分布情况。
常用的方法有频数分布表、频率分布直方图、正态分布曲线等。
频数分布表用来列出每个数值所对应的频数或频率，直方图展示了数据的频数分布情况，正态分布曲线则是用来描述数据服从正态分布的情况。
二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断，来对总体数据进行估计、推断和判断的方法。
1. 参数估计参数估计是通过样本数据来估计总体参数的方法，常用的方法有点估计和区间估计。
点估计是根据样本数据计算出的参数值作为总体参数的估计值，区间估计是根据样本数据计算出的参数范围作为总体参数的估计范围。
2. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行假设检验，来对总体参数进行推断和判断的方法。
它包括设定原假设和备择假设，计算检验统计量和P 值，从而判断原假设是否成立。
2-数值变量与分类变量的统计描述分析
实习二统计描述第164～180页实习二统计描述医学统计资料类型¾数值变量资料：又称为计量资料。
变量值是定量的，有单位的，表示为数值的大小。
¾无序分类资料：又称为计数资料。
变量值是定性的，没有单位，表示为相互独立的类别。
¾有序分类资料：又称为等级资料。
变量值是定性的，没有单位，各类别具有程度上的差异。
注：不同类型的资料，统计方法不同；各种类型的资料之间是可以相互转化的。
一、数值变量资料的统计描述统计描述包括两个方面：集中趋势的描述和离散趋势的描述一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表（frequency table）：当变量值或者观测值较多时，将变量值分为适当的组段，统计各组段中相应的频数（或者人数），以描述数值变量资料的分布特征和分布类型。
一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途1.描述数值变量资料的分布特征集中趋势（central tendency）：频数最多的组段代表了中心位置（平均水平），从两侧到中心，频数分布是逐渐增加的。
离散趋势（tendency of dispersion）：从中心到两侧，频数分布是逐渐减少的。
反映了数据的离散程度或者变异程度。
一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途2.描述数值变量资料的分布类型正态分布：集中位置居中，左右两侧频数基本对称。
常见近似正态分布。
偏态分布：集中位置偏向一侧，频数分布不对称。
正偏态分布：集中位置偏向数值小的一侧或者左侧，有较长的右尾部。
负偏态分布：集中位置偏向数值大的一侧或者右侧，有较长的左尾部。
一、数值变量资料的统计描述（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线直方图及近似正态分布直方图及正偏态分布（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述1.算数均数（均数mean ）适用于正态分布或者近似正态分布总体均数：µ；样本均数：一、数值变量资料的统计描述一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述2.几何均数（geometric mean，G）适用于一种特殊的偏态分布资料：等比资料（常见于抗体滴度）。
分类变量的描述性统计-医学统计学课件
描述性统计的常用指标有哪些？
1 频数
2 百分比
统计每个类别的观察次数， 反映各类别在样本中的分 布。
计算每个类别在样本中的 所占比例，用于比较不同 类别的相对频率。
3 累计百分比
计算每个类别及其前面所 有类别的累计频率，描述 数据的积累情况。
如何绘制频数表？
频数表是一种统计表格，用于展示各类别的频数和频率。通过表格形式，可 以清晰地展示数据的分布情况，方便比较和分析。
如何绘制条形图？
条形图是一种可视化方法，用长条的长度代表各类别的频数或频率，直观地展示各类别之间的差异，便于观察 和理解数据的分布情况。
堆叠条形图
展示多个分类变量在不同分组中的频数或频率，比 较各类别在不同分组中的差异。
簇状条形图
将多个分类变量的频数或频率放在同一条形图中， 直观地比较各类别之间的差异。
分类变量的描述性统计医学统计学课件
本课件介绍分类变量的描述性统计方法，包括常用指标和可视化方法，以及 如何进行多个变量的比较和分析。通过本课件，您将更好地理解医学统计学 中的数据分析方法。
什么是分类变量？
分类变量是指变量的取值分属于有限个类别，例如血型、性别和疾病类型等。通过描述性统计方法，我们可以 对分类变量进行分析和解释。
如何使用交叉表进行分析？
交叉表是一种用于统计分析的工具，将两个或多个分类变量的取值组合在一起，展示各类别之间的频数和频率。 通过交叉表分析，可以更深入地了解分类变量之间的关系。
如何进行卡方检验？
卡方检验是一种统计方法，用于分析两个分类变量之间的关联性。通过计算 观察频数与期望频数的差异，判断两个变量之间是否存在显著的关联。
如何进行列联表分析？
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。
流行病学数据分析与统计方法
流行病学数据分析与统计方法流行病学是研究疾病在人群中的发生和传播规律的科学。
在现代医学中，流行病学数据分析与统计方法是重要的研究工具。
通过对流行病学数据的统计分析，我们可以深入了解疾病的传播途径、风险因素以及干预措施的有效性，为疾病的防治提供科学依据。
本文将介绍流行病学数据分析和统计方法的基本概念和常用技术。
一、数据收集流行病学数据分析的第一步是数据收集。
数据可以通过横断面调查、纵向研究和随访等方式获得。
横断面调查是指在某个时间点对人群进行调查，收集有关疾病发生率、风险因素和相关特征的数据。
纵向研究则追踪观察同一人群在一段时间内的变化，以探究疾病的发展轨迹和相关因素的变化。
随访是在横断面调查和纵向研究的基础上，对被调查对象进行定期追踪观察，以获取更加丰富的数据。
二、数据清理与整理在收集到数据后，需要进行数据清理与整理。
这一步是为了保证数据的质量和完整性。
数据清理包括删除异常值和缺失值的处理，对于异常值可以进行剔除或者纠正，而缺失值可以通过插补的方式进行填补。
数据整理就是将收集到的原始数据进行组织和转换，使其方便后续的统计分析。
常见的数据整理手段有数据转换、数据合并和数据重编码等。
三、描述性统计分析描述性统计分析是对流行病学数据的基本特征进行总结和描述。
常用的指标有平均数、中位数、众数、标准差、百分位数等。
通过描述性统计分析，我们可以了解数据的中心趋势、离散程度和分布形态。
对于分类变量，我们可以使用频数和百分比进行描述。
四、推断统计分析推断统计分析是基于样本数据对总体进行推断。
其中，假设检验是常用的推断统计方法之一。
通过假设检验，我们可以判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。
在流行病学研究中，常用的假设检验方法有t检验、卡方检验和方差分析等。
此外，回归分析和生存分析等方法也常用于流行病学数据的推断统计分析。
五、风险评估与潜在影响购断流行病学研究还可以对疾病的风险进行评估，以确定某个因素对于疾病发生的相对风险。
卫生统计学试题3含答案
《医学统计方法》试题三：1.两样本均数比较，经t检验，差异有显著性时，P越小，说明：CA.两样本均数差异越大B.两总体均数差异越大C.越有理由认为两总体均数不同D.越有理由认为两样本均数不同E•样本均数与总体均数不同2.某自然保护区狮子的平均密度为每平方公里100只，随机抽查其中一平方公里范围内狮子的数量，假设进行100次这样的抽查，其中的95次所得数据应在以下那个范围内。
（B 为加减，为什么？）BA •5-195B •-119.6C •90-110D •95-105E •-125.83.抽样研究中，S为定值，假设逐渐增大样本含量，则样本：AA .标准误减小B .标准误增大C.标准误不改变D.标准误的变化与样本含量无关E.以上都对4.以下关于统计表的要求，表达错误的选项是：EA.标题位于表的上方中央B.不宜有竖线及斜线C.备注不必列入表内D.线条要求三线式或四线式E.无数字时可以不填5.在统计学中，参数的含义是：DA •变量B.参与研究的数目C.研究样本的统计指标D•总体的统计指标E.与统计研究有关的变量6 .某次研究进行随机抽样，测量得到该市120名健康成年男子的血红蛋白数，则本次研究总体为：CA.所有成年男子B .该市所有成年男子C .该市所有健康成年男子D •120名该市成年男子E •120名该市健康成年男子7.医学统计的研究内容是EA.研究样本B.研究个体C.研究变量之间的相关关系D•研究总体E •研究资料或信息的收集.整理和分析8.总体应该由DA.研究对象组成B.研究变量组成C.研究目的而定D.同质个体组成E.个体组成9.在统计学中，参数的含义是DA .变量B.参与研究的数目C.研究样本的统计指标D•总体的统计指标E.与统计研究有关的变量10.调查某单位科研人员论文发表的情况，统计每人每年的论文发表数应属于AA .计数资料B .计量资料C .总体D .个体E・样本11.统计学中的小概率事件，下面说法正确的选项是：BA.反复多次观察，绝对不发生的事件B.在一次观察中，可以认为不会发生的事件C.发生概率小于的事件D.发生概率小于的事件E.发生概率小于的事件12、统计上所说的样本是指：DA、按照研究者要求抽取总体中有意义的部分B、随意抽取总体中任意部分C、有意识的抽取总体中有典型部分D、按照随机原则抽取总体中有代表性部分E、总体中的每一个个体13、以舒张压为高血压，测量1000人，结果有990名非高血压患者，有10名高血压患者，该资料属〔〕资料。
统计方法在医学中的应用
统计方法在医学中的应用随着现代医学的飞速发展，越来越多的技术在医学领域得到了应用，其中包括统计学方法。
统计学作为一种重要的数学工具，在医学研究中扮演了越来越重要的角色。
本文将探讨统计学在医学领域中的应用，包括统计学在临床研究、基础研究和科学辨析中的应用。
一、临床研究中的统计学应用临床研究是指对人类进行的医学研究，用于评价和改进临床实践。
在临床研究中，统计学方法被广泛应用。
首先，统计学方法可以用来设计研究方案，包括研究的样本大小、研究组与对照组的设置、研究的时间、随访时间等。
其次，统计学方法可以用来分类变量和连续变量，对数据进行描述性统计分析，如平均数、标准差、中位数等。
在临床研究中，这些指标可以用来描述疾病的基本情况和特征。
此外，统计学方法还可以用来验证研究假设，检验实验结果是否具有实际意义。
通过使用多种统计学方法，如t检验、方差分析、卡方检验等，可以确保研究结果具有高度可靠性和显著性。
例如，在药物临床试验中，通过对患者进行随机分组、双盲对照实验等方法，来验证新药物的安全性和有效性，避免了药物不安全和无效的情况出现。
二、基础研究中的统计学应用基础研究是指对疾病机制的深入探究，是疾病治疗和预防的重要基础。
在基础研究中，统计学方法可以用来设计和分析实验。
例如，在分子生物学研究中，可以通过使用实验设计方法，如正交实验设计、响应面实验设计等来进行设计。
同时，在实验数据分析中，可以使用聚类分析、主成分分析、因子分析等方法帮助我们分析和解释实验数据。
这些方法不仅能减少实验的数量，提高实验的效率和精度，而且还能提高实验的可重复性和可比性，为基础研究提供便利。
三、科学辨析中的统计学应用科学辨析是指针对某一问题，使用科学方法进行分析和解决的过程。
在科学研究中，统计学方法是一种重要的工具，用于辨析统计数据是否合理、是否存在意义、是否具有证据力等。
例如，在报告中，研究人员可以使用描述性统计学方法来描述样本或实验数据的基本特征，包括平均数、标准差、中位数等；然后可以利用推断统计学方法来检验实验结果的显著性和可靠性，从而得到科学合理的结论。
临床分析医学研究中的统计学方法
临床分析医学研究中的统计学方法统计学在临床分析医学研究中起着重要的作用。
它在整个研究过程中发挥了统计分析、结果呈现和结论推断的重要作用。
本文将探讨临床分析医学研究中常用的统计学方法以及其应用。
一、描述性统计学方法描述性统计学方法主要用于对研究对象的特征进行总结和描述。
它通过计算均值、中位数、标准差、百分比等指标来揭示数据的分布特征。
常用的描述性统计学方法包括：1. 频数统计：对变量进行分类统计，计算各类别的频数和频率。
2. 中心趋势测量：计算数据的平均值、中位数和众数，用于表示数据集中的趋势。
3. 变异测量：计算方差、标准差和范围，用于度量数据的离散程度。
4. 百分比：计算各类别在总体中的百分比，用于比较不同类别的频率。
5. 相关性分析：通过计算相关系数来评估两个变量之间的相关性。
以上方法可以帮助研究者对研究对象的特征进行准确地描述和总结，为后续的进一步分析提供依据。
二、推断性统计学方法推断性统计学方法主要用于从样本中推断总体的特征，通过对样本数据的分析，推断总体数据的分布、差异、相关性等。
常用的推断性统计学方法包括：1. 参数检验：通过对总体参数的估计和假设检验来推断总体的特征。
常见的参数检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等。
2. 置信区间：通过计算样本统计量的范围来估计总体参数的区间。
置信区间可以评估估计值的可靠程度。
3. 回归分析：用于研究自变量对因变量的影响程度和方向。
回归分析可以帮助确定变量之间的关系。
4. 生存分析：用于分析事件发生的时间，并估计事件的概率。
生存分析通常应用于疾病预后和研究领域。
推断性统计学方法可以从样本数据中推断总体的特征，进而对整个研究对象做出准确的结论。
三、统计学方法的应用案例统计学方法在临床分析医学研究中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用案例：1. 药物疗效评价：通过随机对照试验设计，使用参数检验方法比较药物治疗组和对照组的疗效差异，从而评价新药物的疗效。
医学统计学复习题(名词解释和简答)
一、名词解释：1、总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
是同质所有观察单位的某种变量值的集合。
2、有限总体：是指空间、时间范围限制的总体。
3、无限总体：是指没有空间、时间限制的总体。
4、样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
5、@计量资料：又称定量资料或数值变量资料。
为观测每个观察单位的某项指标的大小，而获得的资料。
其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
根据其观测值取值是否连续，又可分为连续型或离散型两类。
6、计数资料：又称定性资料或者无序分类变量资料，亦称名义变量资料，是将观察单位按照某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后得到的资料。
其变量值是定性的，表现为互不相容的性或类别。
分两种情形：（1）二分类：两类间相互对立，互不相容。
（2）多分类：各类间互不相容。
7、等级资料：又称半定量资料或有序分类变量资料，是将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料。
其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。
8、随机误差（偶然误差）：是一类不恒定的、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起，观察值不按方向性和系统性变化，在大量重复测量中，它可呈现或大或小，或正或负的规律性变化。
9、平均数：描述一组变量值的集中位置或水平。
常用的平均数有算术平均数、几何平均数和中位数。
10、抽样误差：由于个体差异和随机抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异，以及统一总体若干样本统计量之间的差异。
11、I型错误：拒绝了实际上成立的H0，这类“弃真”错误称为I 型错误。
检验水平，就是预先规定的允许犯I型错误概率的最大值。
I型错误概率大小也用α表示，α可取单尾亦可取双尾。
12、II型错误：“接受”了实际上不成立的H0，这类“取伪”的错误称为II型错误。
其概率大小用β表示，β只取单尾，β值的大小一般未知，，须在知道两总体差值δ、α及n时，才能算出。
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b /(a b)
d /(c d )
该暴露因素的优势比： OR = a /(a b) c /(c d ) ad
b /(a b) d /(c d ) bc
相对危险度RR的本质是暴露组与非暴露组发病率之比或发病概率 之比。但病例对照研究不能计算发病率，只能计算比值比OR值。 OR与RR的含义是相同的，也是指暴露组的疾病危险性为非暴露组 的多少倍。当疾病发病率小于5%时，OR是RR的极好近似值。
2. 标准化的基本思想
标准化法的基本思想：将所比较的两组或多组 资料的构成按统一的“标准”调整后，计算标 化率，使其具有可比性。 需指定一个标准的人口构成，消除内部构成的 影响。
3. 标准组的选择
应根据研究目的选择有代表性、较稳定和数量较大的人 群作为标准组。例如，世界、全国、全省、本地的数据 作为标准较理想。 选择方法：①以两组资料中任一组的年龄别人口数或构 成比作为标准组；②以两组资料合并的各年龄组的人口 数或构成比作为标准组；③以公认的或便于与他人资料 比较的标准作为标准组， 例如，用全国、全省或本地区 的年龄别人口构成作为标准。 以上三种方法中，最好尽量采用第三种，这样便于与其 他地区进行比较，第一、二种方法只适用于所研究的两 组资料。
人口 数 （1）
1398 5322 5463 8347 12937 10227
43694
甲地 人口
发病 年龄 人数 构成 比（2） （3） 0.0320 25 0.1218 90 0.1250 108 0.1910 66 0.2961 27 0.2341 10
1.0000 326
人口 发病 数 率（4） （5）
计算公式：
构成比 某一组成部分的观察单位数 100% 同一事物各组成部分的观察单位数
注意：①所有组成部分的构成比之和应等于100%； ②同一事物内部各组成部分的构成比，计算时小数点 后保留位数应相同。
3. 相对比
相对比(relative ratio)，亦称比，是A、B 2个有关指 标之比，说明A为B的若干倍或百分之几。两个指标 可以是性质相同的，也可以是性质不同的；两个指 标可以是绝对数，也可以是相对数或平均数。
其发病前的暴调露查情方向况：收，集并回顾进性行资料比较，推测疾病与
暴比露较间的关系人。数 暴露
疾病
a/(a+b) c/(c+d)
a
+
b
-
c
+
d
-
病例对照原理示意图
病例 对照
是否暴露 暴露组 未暴露组 合计
病例 a c a+c
对照 b d b+d
合计 a+b(n1) c+d(n2) n
病例组暴露的优势： a /(a b) 、对照组暴露的优势： c /(c d )
178.83 169.11 197.69 79.07 20.87
9.78
74.61
1506 2746 2303 7575 21441 8727 44298
乙地 人口
发病 年 龄 人数 构成 比（6） （7） 0.0340 28 0.0620 55 0.0520 48 0.1710 60 0.4840 86 0.1970 10
该时点人口数
k
期间患病率
某观察期间一定人群中现患某病的新旧病例数
同期的平均人口数
k
k 100%，1000/ 千 ， 或10000/ 万
常用的频率指标
死亡率(mortality rate)：表示在一定期间内，在一定 人群中，死于某病(或死于所有原因)的频率。是测量 人群死亡危险最常用的指标。用于衡量某一时期、一 个地区人群的死亡危险性大小。常以年为单位。
G
1130
合计
12884
§3.2 常用的比例指标
表 1 某校新生性别构成
表 2 某地某年肠道传染病发病情况
性别 男 女 合计
人数 580 470
1050
构成比(%) 55.24 44.76 100.0
是否发病 发病
未发病 合计
人数 300
29700 30000
率(%) 1.0
99.0 100.0
表1用男、女生所占构成比反映全校性别构成情况，表2用 发病率反映肠道传染病的流行程度，这些指标都是用两个 数值之比计算出来的，此类指标通称相对数或比例指标。 将直接统计得到的频数称为绝对数。实际应用中，常把相 对数与绝对数结合应用。
第三章 分类变量的描述性统计
§3.1 分类变量资料的频数表 §3.2 常用的比例指标 §3.3 相对危险度与优度比 §3.4 率的标准化法 §3.5 应用相对数时应注意的事项
§3.1 分类变量资料的频数表
分类变量资料：将观察单位按属性或类别计数所得的 资料。
各类别及其相应的观察单位数构成频数表。分类变量 资料频数表编制方法简单。
分类变量资料用相对数指标描述。常用的相对数指标有率、 构成比和相对比。
1. 率
率(rate)，又称频率指标或强度指标，它说明某现象发
生的频率或强度。
计算公式：率
发生某现象的观察单位总数 可能发生某现象的观察单位总数
K
式中，K为比例基数，常用的K有100%或1000‰、
10000/万、100000/10万等。
苗的有效者，不应计入分母内。但实际工作中不易做到，
故分母多用同期平均人口数。
常用的频率指标
患病率(prevalence rate)：也称现患率，指某特定时间 内总人口中，曾患有某病(包括新和旧病例)所占的比 例。按观察时间不同分为期间患病率和时点患病率。
时点患病率
某一时点一定人群中现患某病新旧病例数
相对危险度(relative risk, RR) 指暴露于某种危险因素的观察对象其发病、患病或死 亡的危险度与低暴露或无暴露的观察对象的危险度间 的相对比值。 相对危险度常用于队列研究。
• 队列研究(cohort study)：也称前瞻性研究、随访研究等。是一种由 因及果的研究，在研究开始时，根据以往有无暴露经历，将研究人 群分为暴露人群和非暴露人群，在一定时期内，随访观察和比较两 组人群的发病率或死亡率。如果两组人群发病率或死亡率差别有统 计学意义，则认为暴露和疾病间存在联系。队列研究验证的暴露因 素在研究开始前已存在，研究者知道每个研究对象的暴露情况。
表 1 某校新生性别构成
性别 男 女 合计
人数 580 470 1050
表 2 某药疗效
疗效 治愈 显效 好转 无效 合计
人数 10 30 50 10 100
分类变量资料的频数表
表 2-6 某市某年各区急性传染病发病数
市区
急性传染病发生数
A
2433
B
3033
C
1650
D
1503
E
1282
F
1853
1.0000 287
发病 率（8）
185.92 200.29 208.42 79.21 40.11 11.46 64.79
1. 标准化的目的
标准化(standardization)的目的在于消除混杂因素 (confounding factor)对结果的影响，使资料具有可 比性。 例如，欲比较两地的总死亡率，若两地的年龄、 性别等构成不同，而年龄、性别等又影响死亡率 时，则年龄、性别等为混杂因素，使两地总死亡 率无可比性。为消除年龄、性别等的影响，可用 标准化法。
OR>1,说明 该因素是疾病的危险性增加，为危险因素； OR<1,说明 该因素是疾病的危险性减小，为保护因素；
§3.4 率的标准化法
标准化的目的 标准化法的基本思想 标准组的选择 标准化率的计算
表 2-7 甲、乙两地感染性腹泻年龄别发病率（1/万）比较
年龄 （岁）
0 1 5 10 20 40 合计
死亡率 某期间 同内 期(因 平某 均病 人)口 死数 亡总数 k
k 100%，1000/ 千，或10000/ 万
死亡率可按病种、年龄、性别、职业等分类计算死亡 专率，用于探讨病因和评价防治措施。
2. 构成比
构成比(proportion)，又称构成指标，它说明某事物 (或现象)内部各组成部分所占的比重或分布，常以百 分数表示。
的发病水平。
发病率
一定期间内某人群中某病新病例数
同时期暴露人口数
k
k 100%，1000/ 千 ， 或10000/ 万
分子是一定期间内的新发病人数，若在观察期间内一个人
多次患病时，则应多次计为新发病例数，如流感等。
分母中所规定的暴露人口是指可能会发生该病的人群，对
那些不可能患该病的人，如传染病的非易感者，已接种疫
计算公式为： 相对比 A（或100%） B
相对比
A、B为同类指标时，相对比用以说明两事物的相对水平。 常以百分数或倍数表示，如人口出生性别比、两病区病 床数之比。流行病学中常用的相对危险度(RR)、比数比 (OR)也为此类。 A、B为不同类指标时，如人口密度(人/平方公里)、医生 数/千人口、病床数/千人口、小鼠肝重与体重之比等。 相对比是相对数的最简单形式，常用于动态数列的分析。 动态数列是按时间顺序排列起来的一系列统计指标(包括 绝对数、相对数和平均数)，用来说明某事物在时间上的 变化和发展趋势。
调查方向：追踪收集资料
暴露
疾病 人数
比较
+
研究人群
-
+a -b
+c -d
a/(a+b) c/(c+d)
队列研究原理示意图
病例 非病例
暴露组
a
b
非暴露组 c
d
合计 n1=a+b n0=c+d