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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。

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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

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总结词
详细描述
总结词
流行病学统计案例主要探讨如何运用统计学方法对流行病学数据进行分析,以评估疾病在人群中的分布和影响因素。
详细描述
流行病学研究旨在揭示疾病在人群中的分布特征和影响因素,为制定预防和控制策略提供科学依据。在流行病学研究中,统计方法的应用对于揭示疾病分布和影响因素至关重要。例如,在分析不同地区或不同人群的疾病发病率或死亡率时,研究者通常会采用描述性流行病学方法和比较流行病学方法,如率比、率差、相对危险度等指标来评估疾病分布和影响因素。此外,回归分析、逻辑回归等统计工具也被广泛应用于流行病学研究中。
详细描述
生存分析是一种专门针对生存时间数据的统计分析方法,包括描述生存时间的分布特征、比较不同组间的生存差异、预测生存时间等。在生存分析中,常用的统计方法包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型、Log-rank检验等。这些方法可以帮助研究者了解患者的生存状况,为制定治疗方案和评估预后提供科学依据。
医学统计软件与数据分析
04
总结词
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款广泛使用的统计软件,适用于各种社会科学数据分析。
总结词
在操作SPSS时,用户需要掌握基本的统计分析方法和数据管理技巧,以便更好地利用软件进行数据分析。
详细描述
SPSS的操作界面友好,易于上手。用户可以通过菜单和对话框选择需要的分析方法,并设置相应的参数。此外,SPSS还提供了丰富的帮助文档和教程,方便用户学习和掌握软件操作。
统计检验是用于判断样本数据是否符合某种假设或理论的过程。
统计检验的基本概念
包括提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策等步骤。

《医学统计学》完整课件-超级

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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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20XX.XX.XX
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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

《医学统计学》课件

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《医学统计学》课件xx年xx月xx日•课程介绍•统计学基础知识•医学统计学基本概念•医学统计学中的数据分析和表达目•医学研究的设计与实施•医学统计学的实际应用录01课程介绍掌握医学统计学的基本概念、原理和方法:包括数据的收集、整理、分析和解释等。

培养医学生运用统计学思维解决临床实践问题的能力:通过学习统计学方法,能够运用统计学思维分析临床实践中的问题,并得出科学结论。

课程目的和内容1医学统计学的重要性23医学统计学是医学研究的基础,医学生需要掌握统计学原理和方法,才能进行科学研究和数据分析。

医学研究的基础通过统计学方法分析临床数据,可以为医生提供科学依据,提高医疗质量和效果。

临床决策的依据公共卫生决策需要基于大量数据的分析和解释,医学统计学方法可以为决策提供科学依据。

公共卫生决策的依据课程时间和教学安排课程时间本课程总计36学时,其中理论授课30学时,实践操作6学时。

教学安排理论授课主要介绍医学统计学的基本概念、原理和方法,实践操作主要培养医学生运用统计学思维解决临床实践问题的能力。

02统计学基础知识数据的类型和来源02按数据的性质分:定性数据和定量数据03按数据的收集方式分:实验数据和观测数据平均数、中位数、众数数据的描述性统计数据的集中趋势方差、标准差、四分位数数据的离散程度直方图、箱线图、散点图数据的分布形态1数据的推论统计23概率和概率分布:二项分布、正态分布、泊松分布抽样分布和中心极限定理:大样本和小样本的抽样分布参数估计和假设检验:点估计、区间估计、假设检验的基本原理和方法03医学统计学基本概念随机误差在实验或调查过程中,由于随机抽样而引起的样本统计量与总体参数之间的差异。

这种误差是不可避免的,可以通过增加样本量来减小。

系统误差由于实验或调查设计、执行或分析过程中存在的缺陷而导致的误差。

这种误差是可以避免的,需要严格控制实验或调查过程中的各个环节。

随机误差和系统误差指一个统计量能够准确地反映出它所代表的总体的实际情况。

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23.10.2023
46
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
23.10.2023
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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28
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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22
(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。

2024版图文《医学统计学》PPT课件

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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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数据的质量评估和整理
数据完整性
确保数据的完整性,避免数据缺失和遗漏。
数据准确性
通过核对和校准等方法,确保数据的准确性。
数据可比性
在相同条件下进行数据比较和分析,提高结果的可靠性。
医学统计推断与报告撰写
05
点估计
区间估计
假设检验
参数估计与假设检验
方差分析的原理和基本思想
方差分析
方差分析的扩展和衍生方法(如协方差分析、多元方差分析)
医学统计学的基本术语与概念
医学统计学基础
02
数据的描述性统计分析
平均数
描述一组数据的集中趋势或中心位置。
1
数据的概率分布
2
3
当一个试验只有两种可能的结果(成功和失败)时,其概率分布为二项分布。
二项分布
一种连续型概率分布,描述了观察值在平均值附近呈钟形分布的情形。
正态分布
当一个事件在固定时间或空间范围内平均发生次数是固定的时候,其概率分布为Poisson分布。
,疾病相关因素的分析与评价
01
02
03
04
05
06
卫生服务调查的设计和实施
抽样方法和样本大小的确定
数据收集和处理的方法及质量保障
卫生服务调查的统计分析方法
描述性统计分析和推断性统计分析的应用
多因素分析方法和卫生政策相关指标的应用
,卫生服务调查的统计学方法
医学统计设计与数据分析
04
随机原则
研究设计的基本原则和分类
要点三
SPSS
全球应用最广泛的统计分析软件之一,适合初学者使用。具备数据管理、描述性统计、因子分析、回归分析等功能。
要点一
要点二

《医学统计学》课件完整版

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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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步骤 2:全面查找资料
• 1 制定检索词、检索策略 • 2 严格纳入和排除标准 • 3 全面检索资料:
Pubmed、Cochrane、EBMbase、OVID、 Google、国内全文数据库、报告、会议、 摘要等所有可用资源 • 4 文献管理软件:Note express
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步骤 6:结果展示
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步骤 7:讨论与总结
• 评估该系统评价的
局限性 实用性 论证强度 对医学研究的意义
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Meta分析软件:
• RevMan 操作简易 系统综述和meta分析 • Stata 功能强大 发表偏倚定量及图片编辑 • Meta-dics •R • SAS
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Meta分析涉及的几个统计处理
A
This is good evidence to
1a SR of RCT
support the recommendation 1b individual RCT
1c: All-or-none studies
B
There is fair evidence to
2a SR of cohort studies
• 对检索资料进行评价、评分,分5级。
Jadad评分量表
1 随机分组序列的产生方法 2分:通过计算机产生的随机序列或随机数表产生的序列; 1分:试验提到随机分配,但产生随机序列的方法未予交待; 0分:半随机或准随机试验,指采用交替分配病例的方法,如入院顺 序、出生日期单双数;
2 双盲法 2分:描述了实施双盲的具体方法并且被认为是恰当的,如采用完全 一致的安慰剂等;
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合并效应
• RevMen软件计算结果:
总体效应检验,p<0.05有意义
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22
发表偏倚 Publication Bias
• 阳性的研究结果发表的机会更多,过分强调阳性 结果可能造成误导。
• 漏斗图描述发表偏倚 • 一项有争议的研究得出来的是一个倒置漏斗图: • 如果有发表偏倚,则图形不对称:
support the recommendation 2b individual cohort study or low-
quality RCT(<80% follow up)
2c outcome research
3a SR of case-control study
3b individual case-control study
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3
Meta分析研究步骤:
遵循一个结构式程序:
• – 提出研究问题 • – 综合搜索资料 • – 严格评价资料 • – 提取资料数据 • – 分析并形成结果 (Meta分析方
法)
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4
步骤 1:提出问题
• 选题:是最重要最困难的事情 • 需要考虑以下几个方面:
重要性 争议性 创新性 可行性
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5
步骤 1:提出问题
1分:试验仅提及采用双盲法; 0分:试验提及采用双盲,但方法不恰当,如比较片剂与注射剂而未 提及使用双伪法;
3 退出与失防 1分:对退出与失防的病例数和退出理由进行了详细的描述; 0分:没有提到退出与失防;
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8
Grade US Preventive Task Force
NHS R&D Center for EBM
D
There is fair evidence to
Expert opinion without explicit critical
exclude the recommendation appraisal, or based on bench
research
E
There is good evidence to
医学统计学(13) ——复 习
季聪华 2012.12.26
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1
Meta分析
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2
什么是Meta分析?
• 是对具备特定条件的、同课题的诸 多研究结果进行定量合并的一类统 计方法。
• 优点:Meta分析整合大量的研究报告,
增加了样本量,增加了结论的统计功效, 解决分歧意见,比综述的结论更客观全 面, 并可引出新见解。
• I2指数:异质性在总体变异中所占的比重, I2>50%,说明存在比较明显的异质性。
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18
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19
异质性检验(齐性检验)
• 识别异质性:观察几个独立研究的差异 情况,是否合并?
• Q检验 p值<0.1表示有异质性
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20
亚组分析 Subgroup Analysis
• 根据性别、年龄、种族等进行分组分析
PICO原则
• P population/patients 人群/病人群
关心的是哪一类人群或病人
• I intervention/exposure 干预/暴露 进行什么治疗、处于何种暴露
• C comparison or control 比较物或对照
对照物、处理策略、试验或暴露是什么?
• O outcome 结果 结局如何?
exclude the recommendation
评价治疗或筛查的证据质量
h 预防、诊断、预后、治疗和危害研究 9 等领域的研究评价
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10
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11
步骤 4:抽取资料
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12
步骤 5:数据分析整理
• 计量资料:均数之差
例1 氟对女童 I I 掌骨皮质厚度的影响
x
标准化均数之差: di =( 1i - 2i) /Sci , i = 1, 2, 3 ,k 权重系数: wi = n 1i + n 2i
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发表偏倚 Publication Bias
• 绘制漏斗图分析 表示偏倚存在 Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits
• 统计处理流程:
• a.异质性检验(齐性检验)。 • b.统计合并效应量并进行统计推断。 • c.采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚

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异质性检验(齐性检验)
• 异质性检验基本思想: 假如研究资料间的真实效应量一致,那 么实际效应量间的差异可认为是由误差 引起的。
• 常用Q检验方法检验,P值<0.1 表示存在 异质性。
C
There is insufficient evidence 4 Case series and poor quality
for or against, but
cohort/case-control
recommendation may be made studies
on other grounds
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