医学统计
医学统计学
医学统计学一、介绍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，为医学研究和临床决策提供科学依据。
医学统计学的主要任务是使用统计方法分析各种医学数据，从中提取有意义的信息，并对结果的可靠性和有效性进行评估。
在医学研究中，医学统计学起着至关重要的作用，帮助研究人员通过数据分析对疾病的发病机制、病理生理过程和治疗效果等进行评估。
二、常见统计方法1. 描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，它主要用于对医学数据的数量特征进行描述和总结。
常见的描述统计学方法包括：•平均值：用于描述数据的中心趋势。
•标准差：用于描述数据的离散程度。
•百分位数：用于描述数据的分布情况。
2. 推断统计学推断统计学是医学统计学的核心，它基于样本数据对总体进行推断。
常见的推断统计学方法包括：•假设检验：用于检验研究假设的真实性。
•置信区间：用于估计总体参数的范围。
•方差分析：用于比较多个样本的均值差异。
3. 生存分析生存分析是医学统计学中的一项重要内容，它主要用于研究患者的生存时间和相关因素。
常见的生存分析方法包括：•生存曲线：用于描述患者生存时间的分布情况。
•生存率：用于描述患者在某一时间点存活的概率。
•Cox比例风险模型：用于研究生存时间和危险因素的关系。
三、应用领域医学统计学广泛应用于医学研究和临床实践中，对于评估疾病的风险因素、制定预防策略、确定诊断标准和评估治疗效果等方面都起着至关重要的作用。
以下是医学统计学在不同领域的应用示例：1. 流行病学研究医学统计学在流行病学研究中发挥着重要作用。
通过收集大量的样本数据，并运用相关的统计方法，可以研究疾病的发病规律、危险因素和暴露因素等，为疾病的预防和控制提供科学依据。
2. 临床试验医学统计学在临床试验中的应用也非常重要。
通过对试验组和对照组的数据进行比较分析，可以评估新药物或治疗方法的疗效和安全性，为临床决策提供可靠依据。
3. 医疗质量评估医学统计学可以用于医疗质量评估，通过对不同医疗机构之间的数据进行比较分析，评估医疗服务的质量，为改善医疗质量提供参考。
医学统计学(MedicalStatistics)
2. 分类数据（categorical） ：
• 变量值表现为按某属性划分的定性类别。清点各 类别个数后得到的资料称计数资料。
• 2）多分类（无序）：例：副作用（有重复选 择）
• 3.等级（有序）
• 疗效：痊愈=4、显效=3、有效=2、无效=1
例：105人心脏外科病人心理反应情况
• 心理反应 病例
• 症状
数
• 焦虑
102
• 抑郁
57
• 自我认同紊乱 10
• 恐惧
5
• 合计
174
百分比 反应发生率 （%） （%） 58.6 97.14 32.8 54.28
• 例：病情分级（Ｘ1）：Ⅰ ， Ⅱ，Ⅲ
• 疗效（X２）：痊愈、显效、有效、无效
• 病人满意度（X３）： 好、中、差
•
人数
50 25 5
数据类型及赋值
• 数据（变量）类型 变量的表现
• 1.计量变量：
血压值：12.3kap
• 2.分类（定性）
• 1）两分类： 疗效：有效=1，无效=0
•
性别：男=1，女=2
六、科研工作的步骤 根据研究的目的
1.研究 设计
设计考虑：
研究对象、 指标、例 数、如何 准确得到 数据。
2.收集 资料
来源：
3.整理 资料
目的：
1.日常工作 记录、病历。
2.专门的调 查和实验。
使资料系 统化，便 于进一步 统计分析
4.分析 资料
方法： 用统计方 法分析资 料，阐述 规律性， 得出结论。
《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
医学统计学
医学统计学（statistics of medicine ）:医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。
医学统计工作的基本步骤:1、研究设计2、收集资料3、整理（sorting data）资料4、分析（analysis of data）资料研究单位（unit）：研究中的个体（individual）,是根据研究目的确定的。
观察单位可以是一个人、一个家庭、一个地区、一个样品、一个采样点等。
变量(variable）：研究单位的研究特征。
例如：研究7岁男孩身高的正常值范围变量:身高变量可分为：数值变量和分类变量变量之间可以互相转换。
变量值（value of variable）：变量的观察结果大小或属性。
数值变量：变量值是可以定量测量并有数值大小的变量。
分类变量：变量值为变量的属性或类别的变量。
同质（homogeneity）：根据研究目的给研究单位确定的相同性质。
注意：同质实质上是指有条件的相同，不是全部相同。
只是一个相对的概念，不是绝对的相同。
变异（variation）：同质研究单位中变量值间的差异。
总体（population）：是根据研究目的确定的同质研究单位的全体。
更确切地说是同质研究单位某种变量值的集合。
例如：调查某地2002年正常成年男子的红细胞数的正常值范围研究单位：一个人变量：红细胞数同质：同某地、同2002年、同成年男子、同正常。
总体：1）某地所有的正常成年男子2）某地所有的正常成年男子的红细胞数样本（sample）：是总体中抽取的有代表性的一部分。
注意：随机抽样（无主观性）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)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。
(一般用拉丁字母表示)注意：总体参数一般是不知道的统计学抽样研究的目的就是：样本统计量→总体参数误差（error）是指实际观察值与观察真值之差、样本指标与总体指标之差。
医学统计学公式整理
医学统计学公式整理1. 平均数（Mean）：平均数是一组数据的所有观察值之和除以观察值的个数。
用数学符号表示为：μ = (x1 + x2 + ... + xn) / n。
其中，μ表示总体均值，x1,x2,...,xn表示样本数据，n表示样本容量。
2. 中位数（Median）：中位数是将一组数据按照大小排序后，位于中间位置的数值。
对于有奇数个数的数据，中位数是中间的那个数；对于有偶数个数的数据，中位数是中间两个数的平均值。
3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值，可以有一个或多个。
4. 方差（Variance）：方差是一组数据与其均值之差的平方的平均值，用来衡量数据的离散程度。
用数学符号表示为：σ^2 = ( (x1-μ)^2 + (x2-μ)^2 + ... + (xn-μ)^2 ) / n。
5. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，用来衡量数据的离散程度。
用数学符号表示为：σ = sqrt( ( (x1-μ)^2 + (x2-μ)^2 + ... + (xn-μ)^2 ) / n )。
6. 相对风险（Relative Risk）：相对风险是比较两个暴露组之间罹患其中一种疾病的风险大小的指标。
计算方式为：相对风险=(发病率在暴露组中的比例)/(发病率在非暴露组中的比例)。
相对风险大于1表示暴露组的风险大于非暴露组，相对风险小于1表示暴露组的风险小于非暴露组，相对风险等于1表示两组风险相等。
7. 绝对风险差（Absolute Risk Difference）：绝对风险差是比较两个暴露组之间发病率差异的指标。
计算方式为：绝对风险差=(发病率在暴露组中的比例)-(发病率在非暴露组中的比例)。
绝对风险差大于0表示暴露组的发病率高于非暴露组，绝对风险差小于0表示暴露组的发病率低于非暴露组，绝对风险差等于0表示两组发病率相等。
8. 相对危险度（Relative Risk Ratio）：相对危险度是比较两个暴露组之间发病率的相对大小的指标。
医学统计学方法
医学统计学方法1. 引言医学统计学是医学研究中不可或缺的一门学科，它通过应用统计学的原理和方法，对医学数据进行收集、整理、分析和解释，从而为医学研究提供可靠的依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用方法以及在医学研究中的应用。
2. 医学统计学的基本概念2.1 总体与样本在医学研究中，我们通常关注的是一个特定人群或物体的某种特征。
这个人群或物体称为总体，而从总体中选取出来的一部分个体则称为样本。
通过对样本进行观察和测量，我们可以对总体进行推断。
2.2 参数与统计量参数是描述总体特征的数值，例如总体均值、方差等。
由于很难获得总体所有个体的数据，我们通常通过样本来估计参数。
样本所得到的数值称为统计量，例如样本均值、样本方差等。
2.3 假设检验与置信区间在医学研究中，我们经常需要判断某种治疗方法是否有效、某种因素是否与疾病有关等。
假设检验是一种常用的统计方法，它通过对样本数据进行分析，判断总体参数是否符合某种假设。
置信区间则是对总体参数的估计范围。
3. 常用的医学统计学方法3.1 描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和展示的方法。
常用的描述统计学方法包括：频数分布表、直方图、散点图等。
这些方法可以帮助我们了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。
3.2 推断统计学推断统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法。
常用的推断统计学方法包括：参数估计和假设检验。
参数估计可以帮助我们估计总体参数，并给出其置信区间；假设检验可以帮助我们判断某个假设是否成立。
3.3 生存分析生存分析是研究个体发生某个事件（如死亡、复发）所需时间的方法。
常用的生存分析方法包括：生存函数曲线、危险比（hazard ratio）等。
生存分析可以帮助我们评估治疗效果、预测疾病进展等。
3.4 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的方法。
常用的回归分析方法包括：线性回归、 logistic回归等。
回归分析可以帮助我们探索影响因素、预测结果等。
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。
医学研究中常用的数据统计方法
医学研究中常用的数据统计方法1.描述统计：描述统计是通过描述、汇总和展示数据的特征来对数据进行分析。
常用的描述统计方法包括：-平均数：用于衡量一个数据集的集中趋势，计算方法是将所有数据相加然后除以数据的个数。
-中位数：将数据按照从小到大的顺序排列，位于中间的值即为中位数，用于描述中间值的位置。
-众数：在数据集中出现次数最多的数值，可以用于描述数据的模式。
-方差和标准差：用于描述数据的离散程度，方差是样本偏离均值的平方和的平均值，而标准差是方差的平方根。
-频率分布表和直方图：将数据按照一定的区间进行分类，并统计各个区间内数据的个数或频率，用于展示数据的分布情况。
2.推断统计：推断统计是根据从样本获得的数据对总体进行推断和判断。
常用的推断统计方法包括：-参数估计：通过样本数据估计总体参数的值，例如使用样本平均数估计总体平均数。
-假设检验：用于判断样本观测值是否支持一些假设的正确性。
常用的方法包括t检验、F检验和卡方检验等。
-置信区间：给出参数估计的上下限，表示估计值的不确定性范围。
例如给出95%的置信区间意味着有95%的把握总体参数位于这个区间内。
-相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，例如皮尔逊相关系数可用于衡量两个连续变量之间线性关系的强度。
-回归分析：用于建立变量之间的数学关系模型，例如线性回归可用于描述一个自变量与一个因变量之间的线性关系。
3.生存分析：生存分析是研究人口中一些事件(如死亡、复发等)发生的概率和影响因素的统计方法。
常用的生存分析方法包括：-生存函数：生存函数描述了在一些特定时间点之前没有发生事件的概率。
-生存曲线：生存曲线是根据生存函数绘制的曲线图，可以描述出时间和事件之间的关系。
-危险比：危险比用于比较两个或多个不同组中事件的风险，可以得出不同因素对事件发生的相对影响。
- Cox比例风险模型：Cox模型是用于探索自变量对生存时间的影响的一种半参数模型，可以同时考虑多个预测因素。
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。
医学统计学的概念和作用
医学统计学的概念和作用
医学统计学是研究在医学领域中的统计方法和技术的学科，它的主要目标是使用统计学的原则和技巧来分析和解释医学数据。
医学统计学的概念和作用如下：
1. 数据分析和解释：医学统计学可以帮助医学研究人员对医学数据进行分析和解释，以了解疾病的发病机制、治疗效果和预后预测等。
2. 研究设计和样本量计算：医学统计学可以为医学研究提供研究设计方法和样本量计算的理论基础，以确保研究结果的可靠性和统计效果的有效性。
3. 验证和推论：医学统计学可以通过假设检验和置信区间等方法对医学研究结果进行验证和推论，从而判断是否存在显著差异或关联。
4. 预测和预测模型：医学统计学可以使用回归分析、生存分析和机器学习等方法来构建预测模型，以预测患者的预后、疾病风险和治疗效果等。
5. 患者群体分析：医学统计学可以帮助医学研究人员对患者群体进行分类、描述和比较，从而揭示不同患者群体的特点和差异。
6. 基因组学和遗传学研究：医学统计学在基因组学和遗传学研究中起着重要作用，可以通过遗传连锁、基因频率和基因关联等统计方法来揭示基因与疾病之间的关系。
7. 临床决策和指南制定：医学统计学可以为临床医生提供统计数据和证据，帮助他们做出准确的诊断和治疗决策，并为临床指南的制定提供科学依据。
总体而言，医学统计学在医学研究和临床实践中的作用非常重要，可以帮助人们更好地理解和应用医学数据，以提高医疗质量和患者的健康状况。
医学统计学名词解释
医学统计学1、Medical Statistics（医学统计学）：是以医学理论为指导，借助统计学的原理和方法研究医学现象中的数据搜集、整理、分析和推断的一门综合性学科。
2、Variable（变量）：是指观察个体的某个指标或特征，统计上习惯用大写拉丁字母表示。
3、Numerical/Quantitative/Measurement date/variable数值变量/定量变量/计量资料/定量资料：是以定量的方式来表示观察单位某项观察指标的大小，所得的资料称之为~，有度量单位。
4、Unordered categorical/Qualitative/Enumeration date/variable无序分类变量/定性变量/计数资料/定性资料：是以定性的方式来表示观察单位某项观察指标，所得的资料称之为~，无固有度量单位。
5、Ordinal categorical/Semi-quantitative/Ranked date/variable有序分类变量/半定量资料/等级资料：是以等级的方式来表示观察单位某项观察指标，所得的资料称之为~，为半定量的观察结果，有大小顺序。
6、Homogeneity（同质）：是指事物的性质、影响条件或背景相同或相近。
7、Variation（变异）：是指同质的个体之间的差异。
8、Population（总体）：是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体或集合，分为有限总体和无限总体。
9、Sample（样本）：是从总体中随机抽取的一部分观察单位所组成的集合。
10、Random variable（随机变量）：是指取值不能事先确定的观察结果。
11、Parameter（参数）：是总体特征的统计指标，采用小写的希腊字母，为固定的常数。
12、Statistic（统计量）：是样本特征的统计指标，采用拉丁字母表示，由样本信息推算而得，是参数附近波动的随机变量。
13、Random Sampling（随机抽样）：为了保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的抽样方法，使总体中每个个体均有相同的机会被抽到。
医学统计学知识点总结
知识点1.统计学是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
2.医学统计学是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
3.统计软件包是对资料进行各种统计处理分析的一系列程序的组合。
4.统计工作的基本步骤：研究设计、搜集资料、整理资料和分析资料。
5.科研结果的好坏取决于研究设计的好坏，研究设计是统计工作中的基础和关键，决定着整个统计工作的成败。
6.统计分析包括统计描述和统计推断。
统计描述是对已知的样本（或总体）的分布情况或特征值进行分析表述；统计推断是根据已知的样本信息来推断未知的总体。
7.医学原始资料的类型有：计量资料、计数资料、等级资料。
8.计量资料是用定量的方法对每一个观察单位的某项指标进行测定所得的资料。
9.计数资料是把观察单位按某种属性（性质）或类别进行分组，清点各组观察单位数所得资料。
10.等级资料是把观察单位按属性程度或等级顺序分组，清点各组观察单位数所得资料。
各属性之间有程度的差别。
等级资料的等级顺序不能任意颠倒。
11.同质：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。
12.变异：是同质个体的某项指标之间的差异，即个体变异或个体差异性。
13.总体是根据研究目的确定的同质研究对象的总体。
样本是总体中具有代表性的一部分个体。
14.抽样研究是通过从总体中随机抽取样本，对样本信息进行分析，从而推断总体的研究方法。
抽样误差是由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异，其根源在于总体中的个体存在变异性，只要是抽样研究，就一定存在抽样误差，不能用样本的指标直接下结论。
15.统计学的主要任务是进行统计推断，包括参数估计和假设检验。
16.概率是某随机事件发生可能性大小（或机会大小）的数值度量。
概率的取值为0≤P≤1。
小概率事件是指P≤0.05的随机事件。
17.频数表和频数分布图的用途：(1)揭示计量资料的分布类型。
医学常用统计方法
医学常用统计方法
医学常用的统计方法包括：
1. 描述统计学：描述统计学用于总结和展示医学数据的基本特征，如均值、中位数、标准差、范围等。
2. 推断统计学：推断统计学用于从样本数据中推断总体的特征，包括参数估计和假设检验。
参数估计用于估计总体参数的值，例如利用样本均值估计总体均值。
假设检验用于检验关于总体参数的假设，例如检验两个样本均值是否相等。
3. 相关分析：相关分析用于研究变量之间的相关关系，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
4. 方差分析：方差分析用于比较多个样本之间的均值差异，例如单因素方差分析和多因素方差分析。
5. 回归分析：回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，包括一元线性回归和多元线性回归等。
6. 生存分析：生存分析用于研究时间至事件发生的概率，包括生存函数、生存率和生存分布函数等。
7. 交叉表分析：交叉表分析用于研究不同变量之间的关系，包括卡方检验和列联分析等。
医学研究中经常将这些统计方法结合使用，以便更全面地分析和解释研究结果。
医学统计学名词解释
医学统计学名词解释统计学名词解释1.医学统计学（statistics of medicine）：是一门用统计学原理和方法,研究医学科研中有关数据的收集、整理和分析的应用科学。
2.总体（population）:根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。
3.样本（sample）：从总体中随机抽得的部分观察单位，其实测值的集合。
4.抽样（sampling）：从总体中抽取部分个体的过程。
5.变量（variable）：确定总体之后，研究者应对每个观察单位的某项特征进行观察和测量，这种特征能表现观察单位的变异性。
对变量的观测称为变量值（value of variable）或观察值。
6.计量资料（measurements data）:又称定量资料或数值变量。
对每个观察单位的某项指标用定量方法测定其数值大小所得的资料。
7.计数资料（enumeration data）:又称定性资料或无需分类变量资料。
将观察单位按某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。
8.等级资料（ranked data）:又称半定量资料或有序分类变量资料。
将观察单位按照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后而得到的资料。
9.误差（error）：泛指实测值于真实值之差，按其产生原因和性质可粗分为随机误差与非随机误差两大类，后者可分为系统误差与非系统误差两类。
10.抽样误差（sampling error）:抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。
11.参数（parameter）：表总体特征的指标。
12.均数（mean）：可用于反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。
13.几何均数（geometric mean）:可用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。
14.中位数（median）将n个变量值从小到大排列，位置居于中间的那个数。
15.极差（range）:也称全距，即最大值和最小值之差。
医学统计学名词解释
1.统计学Statistics：运用概率论、数理统计的原理与方法,研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学2.医学统计学：是以医学理论为指导,借助统计学的原理和方法研究医学现象中的数据搜集、整理、分析和推断的一门综合性学科;3.变量：是指观察个体的某个指标或特征,统计上习惯用大写拉丁字母表示4.同质：是指事物的性质、影响条件或背景相同或相近;5.变异：是指同质的个体之间的差异6.总体：总体population是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体,更确切的说,是同质的所有观察单位某种观察值变量值的集合;总体可分为有限总体和无限总体;总体中的所有单位都能够标识者为有限总体,反之为无限总体;7.样本：从总体中随机抽取部分观察单位,其测量结果的集合称为样本sample;样本应具有代表性;所谓有代表性的样本,是指用随机抽样方法获得的样本;8.参数：参数paramater是指总体的统计指标,如总体均数、总体率等;总体参数是固定的常数;多数情况下,总体参数是不易知道的,但可通过随机抽样抽取有代表性的样本,用算得的样本统计量估计未知的总体参数;9.统计量：统计量statistic是指样本的统计指标,如样本均数、样本率等;样本统计量可用来估计总体参数;总体参数是固定的常数,统计量是在总体参数附近波动的随机变量;10.随机抽样：随机抽样random sampling是指按照随机化的原则总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中,从总体中抽取部分观察单位的过程;随机抽样是样本具有代表性的保证;11.变异：在自然状态下,个体间测量结果的差异称为变异variation;变异是生物医学研究领域普遍存在的现象;严格的说,在自然状态下,任何两个患者或研究群体间都存在差异,其表现为各种生理测量值的参差不齐;12.计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小,所得的资料称为计量资料;计量资料亦称定量资料、测量资料;．其变量值是定量的,表现为数值大小,一般有度量衡单位;13.计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组,所得的观察单位数称为计数资料;计数资料亦称定性资料或分类资料;其观察值是定性的,表现为互不相容的类别或属性;14.等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组,所得各组的观察单位数,称为等级资料;等级资料又称有序变量15.概率：概率probability又称几率,是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值,记为PA,PA越大,说明A事件发生的可能性越大;0﹤PA﹤1;频率：在相同的条件下,独立重复做n 次试验,事件A 出现了m 次,则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率freqency;当试验重复很多次时PA= m/n;16随机误差：随机误差random error又称偶然误差,是指排除了系统误差后尚存的差;它受多种因素的影响,使观察值不按方向性和系统性而随机的变化;误差变量一般服从正态分布;随机误差可以通过统计处理来估计;16.抽样误差sampling error 是指样本统计量与总体参数的差别;在总体确定的情况下,总体参数是固定的常数,统计量是在总体参数附近波动的随机变量;17.系统误差：系统误差systematic error是指由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因,使观察值不是分散在真值的两侧,而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值;系统误差可以通过实验设计和完善技术措施来消除或使之减少;18.频数表frequency table用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度频数;对于离散数据,每一个观察值即对应一个频数,如某医院某年度一日内死亡0,1,2…个病人的天数;对于散布区间很大的离散数据和连续型数据,数据散布区间由若干组段组成,每个组段对应一个频数;19.算术均数arithmetic mean描述一组数据在数量上的平均水平;总体均数用μ表示,样本均数用X 表示20.几何均数geometric mean用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平;记为G;21.中位数medianMd将一组观察值由小到大排列,n 为奇数时取位次居中的变量值；为偶数时,取位次居中的两个变量的平均值;反映一批观察值在位次上的平均水平; 22.极差range亦称全距,即最大值与最小值之差,用于资料的粗略分析,其计算简便但稳定性较差;23.百分位数percentile是将n 个观察值从小到大依次排列,再把它们的位次依次转化为百分位;百分位数的另一个重要用途是确定医学参考值范围;24.四分位数间距inter-quartile range是由第3 四分位数和第1 四分位数相减计算而得,常与中位数一起使用,描述偏态分布资料的分布特征,较极差稳定;25.方差variance：方差表示一组数据的平均离散情况,由离均差的平方和除以样本个数得到;26.标准差standard deviation是方差的正平方根,使用的量纲与原量纲相同,适用于近似正态分布的资料,大样本、小样本均可,最为常用;27.变异系数coefficient of variation用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较;用CV 表示;计算：标准差/均数100%28.正态分布normal distribution：高峰位于均数处,中间高两边低,左右完全对称地下降,但永远不与横轴相交的钟形曲线;29.医学参考值范围medicalreferencerange：又称正常值范围,医学上常将包括绝大多数正常人的某项指标的波动范围称为该指标的正常值范围;30.置信区间揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围;t分布法、正态分布法标准误、二项分布法;置信区间估计总体参数所在范围31.统计推断：通过样本指标来说明总体特征,这种从样本获取有关总体信息的过程称为统计推断statistical inference;32..抽样误差：由个体变异产生的,抽样造成的样本统计量与总体参数的差异,称为抽样误差sampling erro33.标准误及X s：通常将样本统计量的标准差称为标准误;许多样本均数的标准差X s称为均数的标准误standard error of mean,SEM ,它反映了样本均数间的离散程度,也反映了样本均数与总体均数的差异,说明均数抽样误差的大小34.可信区间：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围;该范围称为总体参数的可信区间confidence interval,CI;它的确切含义是：可信区间包含总体参数的可能性是1- α ,而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α ;35.参数估计：指用样本指标值统计量估计总体指标值参数;参数估计有两种方法：点估计和区间估计;36.假设检验中P 的含义：指从H0 规定的总体随机抽得等于及大于或等于及小于现有样本获得的检验统计量值的概率;37.I 型和II 型错误：I 型错误type I error ,指拒绝了实际上成立的H0,这类“弃真”的错误称为I 型错误,其概率大小用α表示；II 型错误type II error,指接受了实际上不成立的H0,这类“存伪”的误称为II 型错误,其概率大小用β表示; 38.检验水准：是预先规定的,当假设检验结果拒绝H0,接受H1,下“有差别”的结论时犯错误的概率称为检验水准level of a test,记为α ;39..率rate又称频率指标,说明一定时期内某现象发生的频率或强度;计算公式为：发生某现象的观察单位数/可能发生某现象的观察单位总数100%,表示方式有：百分率%、千分率‰等;40.构成比proportion又称构成指标,说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布;计算公式为：某一组成部分的观察单位数/同一事物各组成部分的观察单位总数100%,表示方式有：百分数等;41.比ratio又称相对比,是A、B 两个有关指标之比,说明A 是B 的若干倍或百分之几;计算公式为：A/B ,表示方式有：倍数或分数等;42.非参数统计：针对某些资料的总体分布难以用某种函数式来表达,或者资料的总体分布的函数式是未知的,只知道总体分布是连续型的或离散型的,用于解决这类问题的一种不依赖总体分布的具体形式的统计分析方法;由于这类方法不受总体参数的限制,故称非参数统计法non-parametric statistics,或称为不拘分布distribution-free statistics的统计分析方法,又称为无分布型式假定assumption free statistics的统计分析方法;43.参数统计：通常要求样本来自总体分布型是已知的如正态分布,在这种假设的基础上,对总体参数如总体均数进行估计和检验,称为参数统计parametric statistics44.秩次：变量值按照从小到大顺序所编的秩序号称为秩次rank;45.秩和：各组秩次的合计称为秩和rank sum,是非参数检验的基本统计量;46.相关分析：研究变量间相互关系的密切程度、变化趋势,并用适当的统计指标显示出来的分析方法;47.回归分析：将变量间数量上的依存关系用函数形式表示出来,用一个或多个变量来推测另一个变量的估计值及波动范围的分析方法;48.相关系数：用以说明在两个变量之间存在线性相关关系以及相关关系的密切程度与方向的统计指标;49.回归系数：即直线的斜率,在直线回归方程中用b 表示,b 的统计意义为X每增减一个单位时,Y平均改变b 个单位;50.决定系数：相关系数r的平方称为~,表示Y的变异中可由X解释的部分占总变异的比例;。
医学统计学知识点
医学统计学知识点医学统计学是医学中的重要分支，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，帮助医生和研究人员更好地理解疾病的发病规律和治疗效果。
下面将介绍一些医学统计学中常见的知识点。
一、数据类型在医学统计学中，数据通常分为定性数据和定量数据两种类型。
定性数据是指具有类别属性的数据，如性别、疾病类型等；定量数据是指可进行加减乘除等运算的数据，如血压、体重等。
二、描述统计学描述统计学是对收集到的数据进行整理、汇总和描述的过程，包括频数分布、中心趋势和离散程度等指标。
通过描述统计学可以更直观地了解疾病的流行病学特征。
三、推断统计学推断统计学是通过对小样本数据进行推断，得出对总体的推断结论。
常见的方法包括假设检验、置信区间估计和方差分析等。
推断统计学在临床研究和药物试验中有重要应用。
四、生存分析生存分析是研究事件发生时间和生存时间的统计方法，常用于临床预后评估和生存曲线绘制。
生存分析可以帮助医生评估疾病的进展速度和治疗效果。
五、因子分析因子分析是研究多个变量之间的关联性和内在结构的统计方法，常用于疾病危险因素的筛选和分类。
通过因子分析可以揭示疾病的复杂发病机制和影响因素。
六、线性回归线性回归是研究两个或多个变量之间线性关系的统计方法，可用于分析疾病风险因素和疗效预测。
线性回归可以帮助医生更好地控制干预措施，提高治疗效果。
综上所述，医学统计学是医学研究和临床实践中不可或缺的工具，掌握相关知识点可以更好地帮助医生理解和解释医学数据，促进疾病防控和治疗水平的提高。
希望本文介绍的医学统计学知识点能够为医学工作者提供参考和帮助。
感谢阅读！。
《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。
THANKS
谢谢您的观看
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。
医学统计方法
医学统计方法医学统计方法是医学研究中非常重要的一部分，它通过对医学数据的收集、整理和分析，为医学研究提供了科学的依据。
在医学领域中，统计方法被广泛应用于临床试验、流行病学调查、医院管理和医学决策等方面。
下面将介绍一些常用的医学统计方法。
首先，临床试验是评价医学干预措施疗效和安全性的重要手段。
在临床试验中，常用的统计方法包括随机化对照试验、队列研究和病例对照研究等。
其中，随机化对照试验是最为严谨的实验设计，能够有效地减少干预因素对结果的影响，提高研究结果的可信度。
其次，流行病学调查是研究疾病在人群中的分布、病因和预防控制措施的重要方法。
在流行病学调查中，常用的统计方法包括横断面调查、纵向研究和病例-对照研究等。
这些方法能够帮助研究人员了解疾病的发病规律和影响因素，为疾病的预防和控制提供科学依据。
此外，医院管理是医学统计方法的另一个重要应用领域。
医院管理中常用的统计方法包括质量控制图、平衡计分卡和成本效益分析等。
这些方法能够帮助医院管理者监测医疗质量、提高医疗效率和降低医疗成本，从而实现医院管理的科学化和精细化。
最后，医学决策是医学统计方法的又一重要应用领域。
在医学决策中，常用的统计方法包括风险评估、决策树和生存分析等。
这些方法能够帮助临床医生和医学决策者根据患者的临床特征和病情预后，制定科学的诊疗方案和治疗决策，提高医疗决策的科学性和准确性。
综上所述，医学统计方法在医学研究、临床实践和医院管理中发挥着重要作用。
通过合理运用统计方法，可以更好地理解医学数据，揭示数据背后的规律，为医学研究和临床实践提供科学依据，提高医疗质量，保障患者安全，推动医学领域的发展。
因此，医学从业者应该加强统计学知识的学习，提高统计分析能力，更好地应用统计方法于医学实践中。
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医学统计学傻瓜教程作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。
大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。
《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。
本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。
《临床医师统计学助手V3.0》下载地址: /03/tjx/help.htm这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。
接下来我们开始轻松愉快的学习过程。
一、均数与标准差【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。
举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。
我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。
【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。
有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。
统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。
我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。
撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如：第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。
在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。
利用软件《临床医师统计学助手V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。
二、两样本均数差别T检验【例2】目的研究中药板兰根对“非典”疗效。
方法将36例“非典”患者随机分为治疗组19例，采用常规治疗+板兰根口服，对照组17例，仅采用常规治疗。
结果治疗组平均退热时间3.28±1.51d；对照组平均退热时间 5.65±1.96d，两组间对照差别有极显著意义（p ＜0.01 ）结论中药板兰根对“非典”有显效疗效，实为国之瑰宝。
这是最常见的一种统计学数据处理类型，统计学述语叫做“两样本均数差别T检验”，说得通俗易懂一些，就是检验两组方法所得到的数据到底有没有差异，或者说，差异是否有意义。
我们平时的思维习惯是，数据的大小还用得着检验吗？这是小学生都会的问题。
可是别忘记了现在是在搞科研，科学方法看问题可不一定这么简单。
可能还没有说明白这个问题，下面举一个简单的例子。
我们的目的是得出这样一个结论：“北京出产的西瓜比上海出产的西瓜大”。
最可靠的方法是把所有北京的西瓜和上海的西瓜都测量重量，得到两个均数，然后比大小即可，可是智商正常的人并不会这样去做，通常的做法是，随机选一部分北京的西瓜和一部分上海的西瓜，先让这两部分西瓜比大小，然后推断到底那里的西瓜大。
这种方法是“窥一斑可见全豹”，统计学述语叫做“由样本推断总体”，事实上，我们所做的医学科研都是基于这种方法。
再回到上面的例子，假如我们有二种做法：A、随机选2个北京西瓜，平均重量是5.6±0.3kg；再随机选2个上海西瓜，平均重量是4.3±0.25kg；B、随机选1000个北京西瓜，平均重量是5.6±0.3kg；再随机选1000个上海西瓜，平均重量是4.3±0.25kg。
凭生活常识，由B推出“北京的西瓜比上海西瓜大”这个结论的把握性就非常的大，而A 则基本上推不出这个结论。
现在，终于可以引出我们的主题了，统计学处理本质是考查由样本差异推断总体差异的把握性有多大，这种把握性在统计学上由P值表示。
如P＜0.05或P ＜0.01，可以理解为由样本差异推断总体差异的把握性达95%或99%以上，两组数据差异有显著意义；如P＞0.05，可以理解为这种把握性在95%以下，两组数据差异没有显著意义。
上面所讲的实已为统计学之精髓，建议多看几遍，如果天生愚鲁，还是看不太懂，也没有关系，现在进一步“傻瓜化”，即所谓统计学处理，只要求得P值即可。
P＜0.05或P＜0.01，表示阳性结果，两组数据差异有显著意义；P>0.05，表示阴性结果，两组数据差异没有显著意义。
所以，统计学处理的中心任务是求P值。
下面讲解遇到【例2】这样的问题，如何求P值。
【例2】中一共有6个数据：第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2），就是根据这6个数据，先通过复杂计算，求出“T”值（如果没有想成为统计学专家，就不必去理解“T”是什么了，知道“T”是为了求“P”用的就可以了），求出“T”值后，再查“T界值表”，就知道“P值”了。
具体解法步骤如下：⑴通过计算（这里略去计算公式，可由软件求出），T=4.088⑵计算自由度：自由度=N1+N2-2=19+17-2=34（计算自由度是为了查T界值表用的，自由度即两组例数之和减去2，不要问我为什么不减去3或减去1这样的问题了。
）⑶查T界值表，对应自由度34，T0.05=2.032，T0.01=2.728,今T=4.088＞T0.01，即P＜0.01,差别有高度显著意义。
T=4.088是如何求出的呢？我们再回到软件《临床医师统计学助手V3.0》，只要把第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2）这6个数据输入对应的框内，该软件就会利用预先存储的公式自动计算T值，并查T界值表，得到P值，如图：三、配对计量资料T检验【例3】目的研究音乐胎教对胎儿运动技能培养的效果。
方法10例28～32周孕妇，分别记录听音乐（水浒传主题曲）前每小时的胎动次数及听音乐后每小时的胎动次数，结果数据如表1所示，音乐胎教后胎动次数增多，差别有显著意义（p＜0.05 ）结论音乐胎教可增强胎儿运动技能，对培养我国运动天才有现实意义。
显然【例3】与【例2】有所不同，主要是【例3】两组间的数据可以前后配对的。
我们经常碰到这种情况，即同一个体做两次处理，如治疗前检测某一指标，治疗后再检测某一指标，而后做治疗前后配对比较，以判断疗效，正如【例3】。
这种情况如何进行统计学处理呢？同样也是先计算T值，然后按自由度（这时自由度=对子数-1，如本例自由度是9。
）查T界值表，求得P值。
但是“配对T检验”计算T值的方法与“两样本均数T检验”有所不同，这里不再作介绍，由软件《临床医师统计学助手V3.0》自动完成即可，如下图。
本例T=2.47，自由度=10-1=9，查T界值表，对应自由度9，T0.05=2.26，T0.01=3.25,今T=2.47＞T0.05，即P＜0.05,差别有显著意义。
可能有人会问,【例3】的情况，也可以把胎教前视为对照组，求得平均胎动次数是：21.8±5.31，胎教后视为治疗组，求得平均胎动次数是：24.0±6.31，然后套用【例2】的方法，用“两样本均数T检验”行不行？这样虽无大错误，但是将会导致检验效率的下降，就是说，如果数据差异较大时，两种方法均可，如果数据差异较小时，用“配对T检验”会显示出差异有意义，而用“两样本均数T检验”时，可能差异无意义。
切记，非配对资料误用配对T检验，则是错误的。
四、计数资料卡方检验【例4】目的研究医患关系对重症病人死亡率的影响。
方法根据问卷调查对收住重症监护病房的病人分为“医患关系良好组”与“医患关系紧张组”，比较两组间的住院死亡率。
结果“医患关系良好组”25例，住院间死亡3例，死亡率13.6%，“医患关系紧张组”23例，住院间死亡9例，死亡率39.1%，两组间差别有显著意义（p＜0.05 ）结论医患关系紧张增加重症病人的住院死亡率，可能与医师害怕被病人告而治疗方案趋向保守有关。
【例4】又是一个非常常见的一种统计学数据处理类型。
【例4】中所提供的数据是“比例”，或百分数，与前面三个例子不同，前面三个例子所提供的数据则是直接在病人身上测量到的数据，如收缩压120±10.2mmHg、身高100±15.81cm等，我们把【例4】中的数据叫做计数资料，而【例1、2、3】中的数据叫做计量资料。
计数资料无法用形式表示，只能用比例表示，如：死亡率13.6%、30例中显效10例（10/30）等。
显然，对于计数资料，再用T检是不适合了，必须用卡方检验。
卡方检验的步骤是：先求出X2（类似于T检验时先求T值）值，然后进行判断：⑴如果X2＜3.84，则P＞0.05；⑵如果X2＞3.84，则P＜0.05；⑶如果X2＞6.63，则P＜0.01。
解释一下，上面的两个数字“3.84”与“6.63”是查“X2界值表”得来的，只要记住即可。
所以，卡方检验的关键是求出X2值。
为了求出X2值，必须先介绍“四表格”概念。
“四表格”的形式如下，关键数据是a、b、c、d 四个数，X2值就是通过这四个数据计算出来的（这里仍不介绍公式，由软件计算。
）。
现将【例4】中的数据填入“四表格”即如下图。
当你学会了填“四表格”数据之后，就能利用软件《临床医师统计学助手V3.0》非常容易的进行卡方检验了，本软件提供与“四表格”完全相同的界面，把数据填写正确之后，就自动计算X2值并判断结果，【例4】X2=4.702＞3.84，故P＜0.05，如下图：在此说明一下，大家可能已注意到本软件中出现的“理论数（T）”，在此不解释“理论数（T）”是什么，只要记住，当例数（n）＜40或T＜1时，应采用“精确概率法”，这个方法太复杂，在此不作介绍。