生物医学研究的统计方法课件
医学统计学(五年制)全套PPT课件
1996年，有机构对申报科技成果的4586篇科研论文分 析，统计方法使用率为76%。 医学论文中统计运用错误，除了影响论文的科学性， 还可能导致严重的伦理学问题。
60年代到80年代，国外医学杂志调查表明： 20%~72%的论文有 统计错误。 1984 年对《中华医学杂志》、《中华内科杂志》、《中华外科 杂志》、《中华妇产科杂志》、《中华儿科杂志》595篇论文的调查 结果为： 相对数误用占 11.2%，抽样方法误用占 15.9%，统计图表误用占 11.7% 1996年对4586篇论文统计（中华医学会系列杂志占 6.9%），数 据分析方法误用达55.7%。 2001年《中华预防医学杂志》：中华医学会系列杂志误用约54% （1995）。
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3. 医学统计学
是用统计学原理和方法研究 生物医学问题的一门学科。医学 统计方法在医学研究中的运用主 要有三个方面：
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①以正确的方式收集数据，如实验设 计、调查设计等。
②描述数据的统计特征，如数据化简、
统计指标的选择与计算、统计结果
的表达等。
③统计分析及得出正确结论，如根据
概率分布，对实验和观察结果存在
1747年，英国Lind医生对坏血病的干预研究。
1835年，法国医生Louis 对“放血”疗法治疗肺炎 的效果 评价。
1948年，英国发表了评价链霉素治疗肺结核疗效的
随机对照的临床试验报告，第一次采用生物统计方法 进行临床干预试验。
1960年英国医生Doll，Hill等发现吸烟与肺癌 有关。相对危险度RR=1.66/0.07=23.7
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二．统计学的发展 简史
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1．早期
公元前 3050 年古埃及人为修建 金字塔筹集建筑费，对全国的人口 和财产进行了普查。
生物医学研究的统计学方法
生物医学研究的统计学方法一、生物医学研究与统计学方法的紧密联系。
1.1 生物医学研究的复杂性。
生物医学研究就像一个巨大而神秘的迷宫。
我们要探究人体的奥秘，疾病的成因、发展和治疗，这里面涉及到无数的变量和不确定因素。
比如说研究某种药物对一种疾病的疗效，不同患者的年龄、性别、基因、生活习惯等都可能影响结果。
这就像在一团乱麻中找线头，非常棘手。
1.2 统计学方法的重要性。
这时候统计学方法就像一把神奇的梳子，能帮我们把这团乱麻梳理整齐。
它可以从看似杂乱无章的数据中找到规律，让我们能以一种科学、可靠的方式得出结论。
如果没有统计学方法，生物医学研究就像是在黑暗中摸索，可能会得出错误的结论，那可就“差之毫厘，谬以千里”了。
二、常用的统计学方法。
2.1 描述性统计。
描述性统计就像是给数据画像。
它包括计算平均值、中位数、众数、标准差等。
比如说我们研究一群人的身高，平均值能告诉我们这群人的平均身高大概是多少，标准差能让我们知道身高的波动范围。
这就好比我们看一个人的外貌特征，先有个大概的印象。
2.2 假设检验。
假设检验像是一个裁判。
例如我们假设一种新的治疗方法和传统治疗方法效果一样，然后通过收集数据进行检验。
如果检验结果显示我们有足够的证据拒绝这个假设，那就说明新的治疗方法可能真的不同。
这就像是裁判判定运动员是否犯规一样，得有证据才能下结论。
2.3 方差分析。
方差分析有点像分类高手。
当我们要比较多个组之间的差异时，它就派上用场了。
比如说我们要研究不同剂量的药物对患者症状改善的影响，有低剂量组、中剂量组和高剂量组。
方差分析就能帮我们判断这些组之间的差异是真的因为剂量不同，还是只是随机误差。
这就像把东西分类整理，找出真正不同的类别。
三、统计学方法在生物医学研究中的应用要点。
3.1 样本的选择。
样本的选择可是个关键。
我们不能“眉毛胡子一把抓”，得有代表性。
如果我们要研究某种疾病在人群中的发病率，不能只选年轻人或者只选男性，得按照一定的比例从不同人群中选取样本，这样得出的结论才有可能推广到整个群体。
生物医学研究的统计方法
生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法是一种将数据分析与生物医学研究相结合的科学方法。
它可以对生物医学研究中获得的数据进行描述、分析和解释，帮助我们从样本中推断总体参数，评估变量之间的关系，以及验证研究假设的合理性。
本文将从生物医学研究中常用的几种统计方法入手，对其原理和应用进行详细介绍。
首先，生物医学研究中常用的一种统计方法是描述统计分析。
描述统计分析是通过对数据进行整理、总结和描述，以揭示数据的总体特征。
常见的描述统计方法包括频数分布、均值、中位数、众数、标准差等。
其中，频数分布可以帮助我们了解样本中各类别或区间的个体数量分布情况，均值可以反映样本的中心位置，中位数可以衡量数据的位置和离散程度，标准差可以反映数据的离散程度。
通过描述统计方法的应用，可以使我们对于研究对象和数据的整体情况有一个更为全面和具体的认识。
其次，生物医学研究中常用的一种统计方法是推断统计分析。
推断统计分析是基于样本得到的统计量，对总体的参数进行推断。
它可以帮助我们评估样本统计量和总体参数之间的关系，以及通过样本中的观测结果推断总体的特征。
常见的推断统计方法包括假设检验、置信区间、方差分析、回归分析等。
假设检验可以帮助我们评估样本统计量和总体参数之间是否存在显著差异，置信区间可以帮助我们对总体参数的估计提供一个范围，方差分析可以帮助我们评估变量之间的差异是否显著，回归分析可以帮助我们建立变量之间的数学模型，评估其关系和预测能力。
通过推断统计方法的应用，可以使我们对于样本的观测结果进行合理的推断和解释。
此外，生物医学研究中常用的一种统计方法是相关分析。
相关分析是评估两个变量之间相关关系的统计方法。
它可以帮助我们衡量两个变量之间的相关程度，从而了解它们之间的关系是否紧密，以及随着一个变量的改变，另一个变量是否会发生相应的变化。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判别分析等。
皮尔逊相关系数适用于两个连续型变量之间的相关性检验，斯皮尔曼等级相关系数适用于两个有序分类变量之间的相关性检验，判别分析适用于将一个或多个多变量分类变量与一个或多个连续型变量相关联的情况。
《医学统计学》完整课件
，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
生物医学研究中的统计方法
生物医学研究中的统计方法《生物医学研究中的统计方法》摘要：统计学是科学研究的重要部分，是从研究的数据中提取信息以及构建结论和推断的工具。
生物医学研究中应用的统计方法包括了计量统计、抽样、实验设计、试验设计、非参数统计等。
这些统计方法能够帮助研究者对特定问题提供准确的有效结论，并为行为和干预的研究提供有意义的结果。
本文将讨论生物医学研究中如何运用统计方法，以及统计方法在该研究领域中的重要性。
关键词：生物医学研究；统计方法；计量统计；抽样；实验设计；试验设计；非参数统计1. 简介生物和医学领域研究被认为是复杂的，需要正确的数据分析和处理。
统计学是学习从大量数据中提取信息的科学，也是科学研究中研究者用于表示不同种类和模式之间关系的有效工具。
大多数生物医学研究其实是为了探讨疾病发病机制，因此，常用统计方法的掌握对于这种研究来说，很重要。
2、生物医学研究中的统计方法生物医学研究中的统计方法可以分为两种，参数统计方法和非参数统计方法。
参数统计方法是以一组已知的参数为基础的统计方法。
它通常用于实验设计的分析，其中包括t检验、卡方检验、线性回归和多元回归等。
非参数统计方法则不要求数据服从已知分布，这些方法包括Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
计量统计学是生物医学研究中常用的统计方法之一，它用于描述两个或多个实验组之间的描述性统计学。
抽样是另一种重要的统计方法，用于提取满足特定样本要求的数据集。
实验设计是另一种常用的统计方法，这种方法用于控制变量，以降低结果的不确定性。
最后，排序分析是一种非参数统计方法，主要用于检测实验中变量之间的差异。
3、统计方法在生物医学研究中的重要性统计学提供了一种有效的方法来探索疾病机制，从而更好地理解和治疗疾病。
这些统计方法有助于研究者确定哪些研究结果是真正的结论，以及哪些是由于随机误差而产生的偶然结果。
此外，统计方法也有助于研究者确定研究结果是否有效。
2024版全新《医学统计学》完整ppt课件
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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。
生物医学研究的统计方法
Statistical Methods for Biomedical Research
生物医学研究的统计方法
（光盘）
主编方积乾
副主编胡良平赵耐青宇传华
张岩波郝元涛徐天和
编者(以姓氏笔画为序)
王玖王家春毛宗福方亚方积乾石德文吕飒丽
朱彩蓉刘小晖刘言训刘清海刘静宇传华祁爱琴
李长平李霞李晓松李彩霞杨永利吴少敏吴圣贤
余红梅汪强虎张岩波张晋昕林爱华罗艳侠周旭毓
周诗国赵耐青郝元涛胡良平施学忠徐天和凌莉
高永郭秀花葛毅
高等教育出版社
高等教育电子音像出版社
目录附录：。
《生物统计学》课件
生物统计学方法
生物样本收集和处理
讨论如何收集、处理生物样本， 并保证数据的准确性。
数据可视化和描述统 计
介绍如何使用图表和统计指标 对数据进行可视化和描述。
假设检验和推断统计
学习如何对数据进行假设检验 和推断统计，以得出科学结论。
物统计学在研究中的应用
流行病学研究
了解生物统计学在流行病学 研究中的重要作用，如疾病 传播和危险因素分析。
总结与展望
1 对生物统计学的重要性
总结本次演示文稿，强调生物统计学在科学研究中的重要性和作用。
临床试验设计与分析
探讨生物统计学在临床试验 设计和结果分析中的应用， 以支持医学决策。
基因组学研究
探索生物统计学如何帮助基 因组学研究，如基因表达分 析和关联性研究。
生物统计学软件和工具
常用的生物统计学软件
介绍流行的生物统计学软件，如SPSS和R语言，并 展示其功能。
网络资源和数据库
推荐一些常用的在线资源和数据库，供学习和研究 使用。
《生物统计学》PPT课件
欢迎大家来到本次《生物统计学》PPT课件！将带你深入了解生物统计学的概 念和应用领域，以及在研究中扮演的重要角色。
引言
1 目的和背景
介绍本次演示文稿的目的以及其背景。
生物统计学简介
1 定义
探讨生物统计学的定义和其在科学研究中的重要性。
2 应用领域
介绍生物统计学在医学、环境科学和生物研究等领域的广泛应用。
医学统计学PPT课件
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
.
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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。
.
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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？
.
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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
2024生物医学信息学PPT课件
生物医学信息学PPT课件•生物医学信息学概述•生物信息学基础知识•医学图像处理技术•生物信号处理与分析目录•生物医学数据挖掘与应用•生物医学信息学伦理与法规01生物医学信息学概述定义与发展历程定义生物医学信息学是生物医学与计算机科学、信息科学等学科的交叉领域，旨在研究生物医学信息的获取、处理、存储、分析和应用等方面的理论和技术。
发展历程生物医学信息学经历了从早期的医学图像处理、生物信号处理到现代的生物信息学、临床信息学等阶段，随着大数据、人工智能等技术的发展，生物医学信息学的研究和应用领域不断拓展。
研究内容及方法研究内容生物医学信息学的研究内容包括生物医学数据的采集、处理、分析和挖掘，生物医学知识的表示、推理和应用，以及生物医学信息系统的设计、开发和应用等。
研究方法生物医学信息学采用多种研究方法，包括数学建模、统计分析、机器学习、自然语言处理等，以实现对生物医学数据的深入挖掘和有效利用。
应用领域及前景展望应用领域生物医学信息学在医疗、科研、教学等领域具有广泛的应用，如医学影像诊断、基因测序数据分析、临床决策支持、生物医学知识库构建等。
前景展望随着生物医学数据的不断积累和技术的不断进步，生物医学信息学将在精准医疗、智能诊疗、健康管理等方面发挥越来越重要的作用，为人类的健康和医疗保健事业做出更大的贡献。
02生物信息学基础知识基因组学与蛋白质组学基因组学01研究生物体基因组的组成、结构、功能及演变的科学领域，涉及基因测序、基因注释、比较基因组学等方面。
蛋白质组学02研究生物体内所有蛋白质的表达、功能、相互作用及调控的科学领域，与基因组学相辅相成，共同揭示生物体的生命活动规律。
基因组学与蛋白质组学的关系03基因组学提供生物体的遗传信息，蛋白质组学则研究这些遗传信息的表达产物，二者相互关联，共同揭示生物体的生理和病理过程。
基因表达调控与表观遗传学基因表达调控生物体内通过一系列机制调节基因的表达水平，包括转录调控、转录后调控、翻译调控等多个层面，以确保生物体在不同环境和发育阶段下能够正常生长发育。
医学统计学课件：回归分析
生存分析模型
生存分析模型概述
生存分析模型是用于研究生存时间与相关因素 之间关系的一种统计分析方法。
模型的建立与拟合
通过Cox比例风险模型等统计技术，拟合生存分 析模型，并评估模型的拟合效果。
生存曲线与影响因素
利用生存曲线描述生存时间与影响因素之间的关系，并评估不同因素对生存时 间的影响。
正态性
误差项应服从正态分布，即近似于钟形曲线。如 果误差项存在偏离正态分布的情况，需要采取措 施进行调整。
多重共线性诊断
定义：多重共线性是指自变量之间存在 较强的线性相关关系，导致模型估计失 真或不稳定。
特征值：如果特征值接近于0，则表明存 在严重的多重共线性问题。
条件指数：条件指数大于10表明模型受 到多重共线性的影响。
模型构建流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理等，以确保数 据的质量和可靠性。
模型构建
根据已知的变量和因变量之间的关系，构建线性回归模型。
模型优化
通过逐步回归等方法对模型进行优化，以提高模型的预测精度和 稳定性。
模型评估指标
拟合优度
通过计算模型的R²值等指标，评估模型对数 据的拟合程度。
回归分析的分类
线性回归分析和非线性回归分析。
线性回归模型
线性回归模型的定义
线性回归模型是一种最常用的回归分析模型，其形式为Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn。
线性回归模型的基本要素
因变量Y，自变量X1, X2, ..., Xn，以及模型中的系数β0, β1, ..., βn。
《医学生物统计学课件-附案例分析》
本课件将全面介绍医学生物统计学的各个方面，包括基本概念、数据分析方 法、假设检验、参数估计、统计推断等。
什么是生物统计学
生物统计学是一门研究将统计学方法应用于医学和生物领域的学科，用于收集、分析和解释与生物和医 学相关的数据。
生物统计学的相关概念介绍
1 总体与样本
实例分析
通过实际案例分析，演示假设检验在医学研究中 的应用。
参数估计的原理与方法
1 点估计
了解点估计的原理和方法，学习如何 通过样本数据估计总体参数。
2 区间估计
学习区间估计的原理和方法，掌握如 何估计总体参数的不确定区间。
3 置信水平
了解置信水平的概念和计算方法，学习如何解释置信区间的含义。
统计推断的基本方法
参数推断
学习如何对总体参数进行推断，包括点估计、 区间估计和假设检验。
非参数推断
了解非参数统计方法，适用于无法满足参数分 布假设的数据分析。
2 变量与测量
学习如何从总体中获取样本，并在样本基 础上进行统计推断。
了解不同类型的变量及其测量方法，如定 量变量、定性变量、连续变量和离散变量。
3 统计学假设
4 参数与统计量
掌握假设检验的基本概念，包括原假设、 备择假设和显著性水平。
学习如何使用参数和统计量对总体进行估 计和推断。
数据类型与数收集方法
图表可视化
学习使用散点图、柱状图、 折线图等图表来展示数据的 特征和趋势。
数据分布
了解正态分布、偏态分布和 峰态分布等常见数据分布模 式。
假设检验的基本原理
假设检验是统计分析中常用的方法，用于判断统计样本与总体之间的差异是 否显著。掌握其基本原理和统计学假设。
医学统计学ppt课件
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。
《医学统计学》课件完整版
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。
生物医学常用之统计方法(统计检定)(精)
Compare the FEV values between M and F
5.79
SPSS
Analyze
Descriptive Statistics
a
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Plots
Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov Statistic df Sig. .051 654 .000
資料處理可分為: 非正式與正式兩種
非正式的資料處理方式(描述性統計法): 圖示法: 直方圖; 莖葉圖; Box-Plots… 數字法: 百分比; 平均值; 標準差(表格); 中位數… 正式的資料處理方式(推論性統計法): 卡方檢定; t 檢定; ANOVA; 無母數方法; 廣義線性模型(迴歸分析;變異數分析…) ; (存活分析; 長期相依資料之廣義線模分析)
FEV1 (liters)
a. Lilliefors Significance Correction
Normal Q-Q Plot of FEV1 (liters)
4 3 2 1 0
624 648 632 452 609 517 464 649 321
5
4
3
-1 -2 -3 -4 0 1 2 3 4 5 6
Normal Q-Q Plot of LNFEV
4 3 2 1 0 -1 -2 0.0 -3 -4 -.5 0.0 .5 1.0 1.5 2.0 -.5
N=
2.0
1.5
1.0
.5
23 140 104
654
Observed Value
LNFEV
SPSS
Analyze
Descriptive Statistics