医学统计学基本概念(马修强)
医学统计学的基本概念和基本步骤...
称为误差.
(二)抽样误差(sampling error)
指在随机抽样研究中，由于抽样而引起的 样本指标与总体参数之间的偏差 。
其大小随样本不同而改变，是一个随机变量。 抽样误差是不可避免的，但其大小可以控制。 控制其大小最有效的方法: 增大样本含量。
三、同质与变异 （一）同质（homogeneity） ：即同质性，是 研究事物现象存在的共性 。即一个总体的所
（1）有限总体(finite population) ：如某地区Ⅱ 期高血压病人总体 （2）无限总体(infinite population) ：如，空气 中SO2含量浓度总体。
作为总体，其必须具备三个特性：
大量性 同质性 变异性。
（二）样本（sample）:根据研究目的从研究
总体中随机抽取部份观察单位，其某项变量值的
2、变量值（value of variable）或观察值
（observed value），亦称资料：
指对变量进行测量或观察所得的结果。
例如：
以人为观察单位调查3岁儿童的生长发育情况，
儿童的性别是特征，即变量，它分为男性和女
性；
儿童的身高是特征，即变量，可分为高、矮，
其变量值就是测量得的身高是多少cm？
医学统计学研究可涉及以下的内容:
医学统计学的基本原理和方法：包括研究设计和数据处理 的理论和方法。 居民健康统计，包括医学人口统计、疾病统计、生长发育 统计。
卫生服务统计，包括卫生资源统计、卫生规划与管理统计、 卫生服务质量统计 卫生利用统计，包括可及性统计、合理性统计、效益性统 计。 劳动保障与医疗保险统计。 教育与传播医学统计学的思想与方法。 引进相关科技知识与技术，丰富延伸研究内容和手段。
医学统计学基本概念与常用统计描述指标课件
二、 集中趋势(central tendency)的描述
• 三种平均数(average)
• 算术均数(arithmetic mean) • 几何均数(geometric mean) • 中位数(median)
第16页，共77页。
（一）算术均数（ arithmetic mean, X ）
脉搏组段
（1）
56~
59~
62~ 65~ 68~ 71~ 74~
77~ 80~
83~85
合计
频数
（2）
2 5
12
15 25 26 19 15 10
1
130
频率（%） （3）
1.54 3.85
9.23 11.54
19.23
20.00 14.62
11.54
7.69 0.77
累计频数
（4）
2
7 19 34 59 85
第22页，共77页。
对于原始数据和频数分布表资料，分别用下列两式计算中位数。
（X n/2+X（n/2+1） ）/2 M=
X（n+1）/2
（n为偶数） （n为奇数）
M
LM
iM fM
(n 2
fL)
其中， LM ：中位数所在组下限； iM ：中位数所在组的组距； fM ：中位数所在组的频数；
fL ：中位数所在组前一组的累计频数。
第二节 统计工作的步骤
• 研究设计（research design）
• 调查设计、实验设计
• 资料收集（data collection）
• 统计分析（statistical analysis)
• 统计描述(statistical description) • 统计推断(statistical inference)
医学统计学的基本概念和应用
医学统计学的基本概念和应用一、引言二、医学统计学的定义和作用1. 医学统计学的定义2. 医学统计学的作用三、医学统计学中的基本概念1. 总体和样本2. 参数和统计量四、常见的医学统计方法与应用1. 描述性统计分析a) 频数分布和百分比b) 中心趋势测度：均值、中位数和众数c) 变异度测度：标准差和方差d) 相关性分析：Pearson相关系数和Spearman等级相关系数2. 推断性统计分析a) 参数估计与假设检验：- 置信区间估计;- 单样本t检验；- 成对样本t检验；- 独立样本t检验；- 卡方检验；- 方差分析。
b) 生存分析：- 生存曲线；- 生存率与生存时间。
五、医学统计应用举例：1. 流行病学研究中的数据收集与分析2. 药物疗效评价方法：RCT（随机对照试验）3. 质量控制和质量改进六、总结一、引言医学是一门重要的领域，如今通过医学统计学手段的快速发展，为临床实践和公共卫生提供了重要的决策支持。
而本文将着重介绍医学统计学的基本概念和应用。
二、医学统计学的定义和作用1. 医学统计学的定义医学统计学是应用数理统计原理和方法进行全面研究，以解释、阐述或者预测与人类健康有关的现象，并为决策提供科学依据的一门交叉性科学。
它组织并利用收集来的数据进行分析、总结、推断与解释，并形成相应结果，进而指导更具体且全面地实施各种控制与干预措施。
2. 医学统计学的作用医学统计学在临床实践中起到至关重要的作用。
它可以帮助我们更好地理解基因与环境等因素对人类健康产生的影响，从而提供一些评估风险因素和预防措施的依据。
此外，在公共卫生领域中，医学统计学不仅可以评估和解释疾病的发生与传播，还可以评估某些措施的有效性，并为决策提供支持。
三、医学统计学中的基本概念在医学统计学中，有几个重要的基本概念需要理解。
1. 总体和样本总体是我们所研究的对象的全部集合，而样本则是从总体中选取出来的一部分。
样本是总体的一个子集，通过对样本进行研究和分析来推断总体的特征。
医学统计学的基本概念和分析方法
医学统计学的基本概念和分析方法医学统计学是一门综合性学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，为医学研究和临床实践提供科学依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念和分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。
第一部分：基本概念1.1 医学统计学的定义医学统计学是研究统计方法在医学领域中的应用，以获取、分析和解释医学数据并从中得出结论的学科。
它包括描述性统计学、推断性统计学和相关计量学方法。
1.2 医学统计学的重要性医学统计学的应用可以帮助医生和研究人员对疾病进行全面的评估和分析，从而提供指导临床决策的依据。
通过统计分析，可以揭示患者的疾病风险、疗效评估、生存分析等重要指标。
1.3 医学统计学的数据类型医学研究数据主要包括定量数据和定性数据。
定量数据是能够进行数值计算和比较的数据，如年龄、体重等。
定性数据是描述性的数据，如性别、人种等。
第二部分：分析方法2.1 描述性统计学描述性统计学是对收集到的医学数据进行整理和总结的方法。
常用的描述性统计学方法有频率分布、均值、中位数、标准差等。
2.2 推断性统计学推断性统计学是通过对样本数据进行分析，推断总体参数，并对推断结果进行判断的方法。
常见的推断性统计学方法有假设检验、置信区间估计等。
2.3 回归分析回归分析是通过建立数学模型，研究变量之间的因果关系。
它可以用于预测和解释变量之间的关系，广泛应用于医学数据的分析。
2.4 生存分析生存分析是研究患者存活时间或事件发生时间的方法。
常用的生存分析方法有生存曲线、生存率、风险比等，可以帮助评估患者的生存状况和预后。
2.5 因果推断因果推断是通过观察数据和基于统计模型的分析，研究某一因素对结果的影响程度。
因果推断可以帮助确定治疗方案的有效性，评估干预措施的效果。
第三部分：案例分析为了更好地说明医学统计学的应用，我们以实际案例进行分析。
3.1 随机对照试验随机对照试验是评估治疗措施疗效的重要方法。
通过将患者随机分为实验组和对照组，并进行干预措施和对照措施的比较，可以得出治疗效果的结论。
研究生-医学统计学基本概念
研究⽣-医学统计学基本概念医学统计学基本概念⼀．医学统计学运⽤概率论和数理统计等数学的原理和⽅法，研究医学领域中资料的搜集、整理、分析和推断的⼀门学科。
⼆、统计学中的基本概念总体和样本参数与统计量随机同质与变异抽样误差概率⼩概率原理1．变量(variable)（1）变量：收集资料中确定了的观察单位称为个体，在统计⼯作中反映个体的特征称为变量。
（2）随机变量：由于个体的特征或指标存在个体差异,观察结果在测量前不能准确预测,简称变量.变量的观察值（观察结果）可以是定量的也可以是定性的，可分为：数值变量：可以度量⼤⼩，如⾎压等分类变量：⽆序变量：⾎型、性别有序变量：如测定某⼈群⾎清反应分-、+、++、+++四级2.总体和样本(population and sample)总体(population)：是根据研究⽬的确定的研究对象中所有同质观察单位某项指标取值的集合。
?样本(sample):是从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。
个体：构成总体的最基本的观察单位。
样本含量：样本中所包含的最基本的个体数，常⽤n表⽰。
统计推断就是要从样本信息去推断总体特征样本要具代表性，须：①随机抽取②例数⾜够多。
3、参数与统计量（ parameter and statistic ）参数parameter：描述总体的统计指标或特征值，是事物本⾝固有的、不变的，为常数，常⽤希腊字母表⽰。
统计量statistic：描述某样本特征的统计指标或特征值，随试验不同⽽不同，其分布是有规律的、变化的，常⽤拉丁字母表⽰。
4. 同质与变异（homogeneity and variation）同⼀总体或其样本中的观察单位在所取指标⽅⾯必须具有相同的性质，称为同质性（homogeneity），与之相反的是异质性或间杂性（heterogeneity）.同质(homogeneity)：观察单位具有相的性质；异质(heterogeneity)：性质不同。
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]课堂笔记——医学统计学
![[医学]课堂笔记——医学统计学](https://img.taocdn.com/s3/m/6e4903b7011ca300a7c3905f.png)
第一章医学统计中的基本概念一、医学统计工作的内容：实验设计（experiment design）、收集资料（collecting data）、整理资料（sorting data）和分析资料（analyzing data）二、变异：医学研究的对象是有机的生命体，其功能十分复杂，不同的个体在相同的条件下，对外界环境因素可以发生不同的反应，这种现象称为个体差异或称为变异三、总体（population）和样本（sample）：总体是同质的个体所构成的全体。
从总体中抽取部分个体的过程称为抽样，所抽的部分称为样本，在一个样本里含有的个体数可以不同，样本包含的个体数目称为样本容量。
四、样本的特性：代表性（representation）——要求样本能够充分反应总体的特征；随机性（randomization）——需要保证总体中的每个个体都有相同的几率被抽做样本；可靠性（reliability）——实验的结果要具有可重复性，即由科研课题的样本得出的结果所推测总体的结论有较大的可信度；可比性（comparability）——指处理组（临床设计中称为治疗组）与对照组之间，除处理因素不同外，其他可能影响实验结果的因素要求基本齐同，也称为齐同对比原则。
五、误差：①系统误差（system error）②③六、概率（probability）：是描述某一件事发生的可能性大小的一个量度。
习惯将P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件第二章集中趋势的统计描述一、频数表（frequency table）：①概念：一种格式的统计表，即同时列出观察指标的可能取值区间及其在各区间内出现的频数。
由于这种资料的表达方式较完整地体现了观察值的分布规律，所以也称为频数分布表。
②制作图标的步骤：确定组数、确定组距、确定组段、对各组段计数及手工编制划记表。
二、直方图（histogram）：①概念：直方图是以垂直条段代表频数分布的一种图形，条段的高度代表各组的频数，由纵轴标度；各组的组限由横轴标度，条段的宽度表示组距。
医学统计学基本概念
医学统计学基本概念1.医学统计学是以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理和方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门应用科学。
2.统计工作的步骤：（1）设计（2）收集资料（3）整理资料（4）分析资料；或者分三步：（1）研究设计（2）资料分析（3）结论。
3.定量资料：又称为数值变量资料，特点：（1）各观察值之间有量的差别；（2）数据间有连续性。
它是指变量的取值不止是可列个，而是可取某区间[a,b]，（-oo,oo）上的一切值。
4.定性资料：又称为分类资料、分类变量资料（包括二项分类、多项分类资料），特点：（1）各观察值之间有质的差别；（2）数据间有离散性。
它是指变量的取值有限的，至多是可列多个。
附：无序分类：二项分类、多项分类5.等级资料：又称为半定量资料，有序分类，指各类之间有程度的差别。
特点：（）各观察单位间或者相同，或者存在质的差别；（2）各等级间只有顺序，而无数值大小，故等级之间不可度量。
6.个体individual：即每个观察单位。
7.总体population：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
8.样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。
9.参数parameters：描述某总体特征的统计指标称为总体参数，简称参数。
如总体均数、总体标准差等。
特点：参数是未知的，固有的，不变的！10.统计量：描述某样本特征的的统计指标称为样本统计量，简称统计量。
特点：统计量是已知的，变化的，有误差的！11.概率probability：是描述随机事件发生的可能性大小的数值。
常用P表示。
它的大小界于0和1之间。
12.随机事件：（1）可重复性：相同条件下可重复进行；（2）随机性：出现两种机两种以上结果；（3）偶然性：实验前不能肯定将出现哪种结果。
13.频率的稳定性：在重复试验中，事件A的频率随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，频率的这一特性称为频率的稳定性。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是指应用统计学原理和方法进行医学研究设计、数据分析和结果解释的学科。
医学统计学的知识点非常丰富，包括统计学基础知识、研究设计、样本量计算、控制方法、参数估计、假设检验和数据分析等方面。
以下是医学统计学知识点的一些精华汇总。
1.统计学基本概念：包括基本统计量（均值、中位数、众数）、数据类型（定量数据、定性数据）、数据的描述方法（频数分布表、直方图等）。
2.研究设计：包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究等，了解不同研究设计的优缺点及适用场景。
3.样本量计算：确定研究样本量是保证研究结果可靠性的重要一环，需要根据研究目的、效应量和统计显著性水平确定样本量。
4.控制方法：包括随机分组、盲法、配对设计等，用于减少实验误差和避免偏倚。
5.参数估计：常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个点估计值，区间估计是对总体参数的一个区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体假设之间的差异是否显著的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
7.数据分析：包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析用来描述研究变量的基本情况，推断性统计分析用来推断样本数据与总体数据之间的关系。
8.相关分析：用来分析变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
9. 回归分析：用来分析因变量与自变量之间的关系，包括线性回归分析和 logistic回归分析等。
10.生存分析：用来分析时间到达事件发生的概率，包括生存曲线的绘制、生存率的估计和影响因素的分析等。
11. 多变量分析：用来分析多个自变量对因变量的影响，包括多元方差分析、多元回归分析和多元Logistic回归分析等。
12. Meta分析：用于综合多个独立研究结果，对总体效应进行定量分析和综合评价。
以上是医学统计学的一些精华知识点的汇总。
医学统计学的应用非常广泛，不仅在医学研究中需要应用统计学的原理和方法，也在临床实践中需要对医学统计学知识有一定的了解和应用。
全面理解医学统计学的基本概念
全面理解医学统计学的基本概念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，为医学研究和临床实践提供科学依据。
全面理解医学统计学的基本概念对于医学工作者和研究人员来说至关重要。
一、样本与总体在医学统计学中，样本和总体是两个基本概念。
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个体。
例如，如果我们想研究某种疾病在某个地区的发病率，那么地区内的所有患者就构成了总体，而我们从中抽取的一部分患者就构成了样本。
通过对样本的研究，我们可以推断出总体的一些特征。
二、描述统计学和推断统计学医学统计学可以分为描述统计学和推断统计学两个方面。
描述统计学主要是对数据进行整理、分类和总结，通过计算平均值、标准差、百分比等指标来描述数据的特征。
而推断统计学则是通过对样本数据的分析，来推断总体的一些特征。
例如，我们可以通过对样本数据的分析，推断出总体的平均发病率或治疗效果。
三、假设检验与置信区间在医学统计学中，假设检验和置信区间是两个重要的概念。
假设检验用于判断一个观察结果是否与某个假设相符。
在医学研究中，我们常常需要判断某种治疗方法是否有效，或者某种因素是否与疾病的发生有关。
通过假设检验，我们可以得出结论，并对其进行统计学上的显著性判断。
置信区间则是对一个参数的估计范围，例如我们可以通过置信区间来估计某种治疗方法的有效性。
四、相关性与回归分析相关性和回归分析是医学统计学中常用的方法。
相关性用于研究两个变量之间的关系，例如我们可以研究体重和身高之间的相关性，或者某种因素与疾病的发生之间的相关性。
回归分析则是通过建立一个数学模型，来研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。
例如，我们可以建立一个回归模型来研究年龄、性别、体重等因素对血压的影响。
五、生存分析生存分析是医学统计学中研究患者生存时间的方法。
在医学研究中，我们常常需要研究某种疾病的生存率或患者的生存时间。
生存分析可以帮助我们估计患者的生存概率，并研究各种因素对生存时间的影响。
医学统计学知识点汇集总结
医学统计学知识点汇集总结一、医学统计学概述医学统计学是指运用统计学方法和技术研究医学数据，并分析、解释医学现象的学科。
对于医学研究和临床实践来说，统计学扮演了至关重要的角色，它可以帮助我们从数据中找出规律和关联，了解疾病的发病机制、评估治疗效果、预测疾病的发展趋势等。
医学统计学应用广泛，包括流行病学调查、临床试验、疾病筛查、医疗资源分配等方面。
二、基本统计概念1.总体与样本总体是指研究者希望了解的所有个体或事物的集合，而样本是从总体中抽出的一部分个体或事物。
在医学统计学中，我们往往针对总体的某些特征进行研究，但因为总体过于庞大或难以直接观察，所以需要通过样本来间接推断总体特征。
2.描述统计学与推断统计学描述统计学是通过对样本数据进行整理、汇总和展示，来描述总体的特征。
例如，用均值、标准差、百分比等指标来描述样本的中心趋势、离散程度和分布规律。
推断统计学则是通过对样本数据进行分析和推断，来进行总体参数估计、假设检验和区间估计等操作，从样本的情况推断总体的性质。
3.测量尺度在医学统计学中，常用的测量尺度有四种：名义尺度、序数尺度、区间尺度和比率尺度。
名义尺度用于对个体进行分类，如性别、种族等；序数尺度表达了个体之间的顺序关系，如疾病的分期、疼痛的程度等；区间尺度是指定了单位长度的测量尺度，其间隔是均匀的，但没有绝对的零点，如温度；比率尺度有绝对的零点，可以进行加减乘除运算，如年龄、身高、体重等。
4.受试者特征曲线（ROC曲线）受试者特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC曲线）常用于评价诊断试验的准确性。
横轴表示假阳性率（1-特异度），纵轴表示真阳性率（灵敏度），曲线下面积（AUC）为对角线以下的面积，用来评价诊断试验在不同判断标准下的表现。
三、数据的搜集与整理1.样本量计算样本量的大小直接关系到研究结果的可靠性和精度。
样本量计算需要根据预期效应大小、显著性水平、统计功效、数据分析方法等因素来确定。
医学统计学基本概念与常用统计描述指标
医学统计学基本概念与常用统计描述指标在医学研究领域中，统计学是一门重要的方法学科，它通过对研究对象进行数据收集、整理和分析，揭示事实真相，为医学研究提供支持。
本文将就医学统计学的基本概念以及常用的统计描述指标进行介绍和分析。
一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，研究对象可以是人群、器官、细胞等，被称为总体。
由于总体往往庞大，无法直接进行研究，因此需要从总体中抽取一部分个体，构成样本进行研究。
1.2 参数与统计量参数是总体的数学指标，如总体均值、总体方差等。
由于总体无法直接观察到，所以我们需要通过样本来估计总体的参数，这些样本的数学指标称为统计量。
1.3 假设检验假设检验是医学统计学中常用的方法之一，旨在通过对样本数据的分析，对某个研究问题的假设进行验证。
假设检验通常包括原假设和备择假设，通过对样本数据进行统计推断，判断原假设是否成立。
1.4 显著性水平与P值显著性水平是假设检验中的一个重要参数，通常用α表示，表示犯第一类错误的概率。
P值是指在给定原假设条件下，观察到的样本结果或更极端结果的概率。
当P值小于显著性水平时，我们拒绝原假设。
二、常用统计描述指标2.1 集中趋势指标集中趋势指标用于描述数据的中心位置，常用的统计描述指标包括均值、中位数和众数。
2.1.1 均值均值是一组数据总和除以数据个数的算术平均值，它能够反映数据的平均水平。
在医学研究中，常用均值来描述人群的平均生理指标或临床症状。
2.1.2 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
与均值相比，中位数更能反映数据的中间位置，不受异常值的影响。
2.1.3 众数众数是一组数据中出现次数最多的数值，可以反映数据的分布情况。
在医学研究中，常用众数来描述疾病的发病特点或患者的临床表现。
2.2 离散程度指标离散程度指标用于描述数据的分散程度，常用的统计描述指标包括标准差、方差和极差。
2.2.1 方差和标准差方差是一组数据与其均值的偏差平方和与数据个数之比，它能够反映数据的波动程度。
优秀课件《医学统计学》
优秀课件《医学统计学》一、引言医学统计学是医学与统计学相结合的一门交叉学科，旨在通过统计学方法对医学数据进行科学分析，为临床医学、预防医学和基础医学研究提供可靠的数据支持。
随着医学研究的不断深入，医学统计学在医学领域的应用日益广泛，已成为医学专业学生和研究人员必备的基本技能。
本课件旨在介绍医学统计学的基本原理、方法及应用，帮助读者掌握医学统计学的基本知识，提高医学研究的质量和效率。
二、医学统计学的基本概念1.统计学定义：统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。
2.医学统计学定义：医学统计学是应用统计学原理和方法研究医学现象的数量规律性的一门学科。
3.统计学基本概念：总体、样本、参数、统计量、误差、概率等。
4.常用统计指标：均数、中位数、众数、标准差、变异系数、相对数等。
三、医学统计学的基本方法1.描述性统计：对数据进行整理、概括和展示，包括频数分布、图表展示、统计量计算等。
2.推断性统计：根据样本数据对总体进行推断，包括参数估计、假设检验、相关分析等。
3.实验设计：合理设计实验，提高数据质量和研究效率，包括随机化、对照、重复等原则。
4.多变量分析：分析多个变量之间的关系，包括线性回归、方差分析、聚类分析等。
四、医学统计学的应用1.临床研究：通过统计学方法分析临床数据，评价治疗效果、诊断方法等。
2.预防医学：分析疾病发生、发展和流行的规律，制定预防策略和措施。
3.基础医学研究：探索生物医学现象的数量规律，为揭示生命现象提供依据。
4.药物研发：评价药物疗效和安全性，指导新药研发。
五、医学统计学软件与应用1.常用医学统计学软件：SPSS、SAS、R、Stata等。
2.软件操作流程：数据录入、数据处理、统计分析、结果输出等。
3.软件在医学研究中的应用：数据分析、图表制作、实验设计、预测模型等。
六、医学统计学的发展趋势2.精准医学：基于个体差异的统计分析，为精准医疗提供数据支持。
3.跨学科研究：与其他学科如生物信息学、流行病学等交叉融合，拓展医学统计学的研究领域。
医学统计学(MedicalStatistics)
数据类型
1. 计量资料 2. 计数资料 3. 等级资料 4. 三类资料间关系
观察单位 observations
个体individuals
Units；elements
变量 variables
Quantitative data Qualitative data
计量资料
计数资料
1. 计量资料
用仪器、工具等测量(measure) 方法获得 的数据，即为计量资料measurment data。也 叫定量数据Quantitative data 特点：有计量单位，如患者的身高（cm）、 体重（kg）、血压（mmHg）、脉搏（次/分 ）、红细胞计数（10１２/L）
医学统计学
（Medical Statistics）
第一讲 基本概念
统计学与医学统计学方法
Statistics：“a science dealing with the
collection, analysis, interpretation and presentation of masses of numerical data”
14
2 女 58 中 高分化性 93
19
4 女 71 下 中分化 Ⅱ 阳性 78
5
5 男 59 上 高分化 Ⅲ 阴性 85
35
…… … … … … …
…
…
实例数据2
体重指数 身高 班制 劳动强度 紧张程度 心率 嗜肥肉史 收缩压 舒张压 中风家族史
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（在总体中每 个个体具有相同的 机会被抽到）。
对样本数据进 行观察或计算 统计指标， 目的是推论总 体。
4. 参数与统计量
第五章第2节医学统计学基本知识
·总体均数估计
·t检验
·方差分析
·数值变量的秩和检验（非参数检验）
分类变量资料的统计推断
·总体率的估计
·分类变量的z检验
·卡方检验
·秩和检验（非参数检验）
2.假设检验的基本原理
1）统计假设（简称假设）：指推断的总体特征
·指用样本信息判断假设是否成立的统计方法
2）参数检验
·假定总体分布类型已知，对其参数进行假设检验
·位置指标
·中位数是第50百分位数，用 表示
·常用于描述偏态分布资料在某百分位置上的水平及确定偏态分布资料医学参考值范围。
·四分位数间距：
√中位数：描述集中趋势
√四分位数间距：描述离散趋势
4）变异系数
·用CV表示：CV=S/ ×100%
（二）分类资料的统计描述
1.频数表
2.相对数（见流行病学，本章第一节）
2）全距
·用R表示，又称作极差
·是一组资料的最大与最小值之差
·全距越大，说明资料的离散程度越大
·缺点：
√仅考虑两端数值之间的差异，未考虑其它其他数据的变异情况，不能全面反映一组资料的离散程度。
√易受个别特大值、特小值的影响，不稳定
3）百分位数（percentile， ）：是把一组数据从小到大排列，分成100等份，各等份含1%的观察值，分割界限上的数值就是百分位数。
1）同质：研究对象具有相同的背景、条件、属性称为同质。
2）变异：同一性质的事物，个体观察值（变量值）之间的差异，称为变异。
※同质是研究的前提
如同性别、同年龄、同地区、同体重儿童的肺活量有大有小，并不完全相同。
2.总体和样本（population and sample）
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3. 论文的统计学审查
国际生物医学杂志编辑协会一般要求 ( 包含了 统计学要求): Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical Journals 国际医学杂志编辑委员会对随机对照试验论文 报告要求:
CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials)
统计学的定义
The science and art of dealing with variation through collection, classification, and analysis in such a way as to obtain reliable result. (通过数据的收集、分 类和分析来处理变异以获得 可靠结果的一门学科和艺术) ----John M. Last, A Dictionary of Epidemiology
黄禹锡事件
2005 年 6 月 9 日，《自然》杂志公布了一份 令人震惊的调查结果。
美国调查人员对 3247 名科学家的问卷调查结果显示： • 约5%的科学家承认，由于得到的信息与他们正在进 行的研究相抵触，他们曾丢弃某些数据； • 10%%的科学家承认，他们在发表研究报告时，曾 不适当地将自己或他人的名字列为作者； • 超过 15%的科学家承认，他们曾改变原来的设计或 结果，或忽略一些观测以便使赞助商满意。
统计这种神秘的语言，在一个用事实说话的社会
里是如此吸引人，但有时它却被利用并成为恶意 夸大或迷惑他人的工具。统计方法和统计术语是
必不可少的。但如果不能准确理解和恰当使用这
些统计语言，不能正确了解其含义，统计结果只
能是一堆废话。
统计不仅是一门科学，更是一门艺术(加工、处理、 升华)。
统计学的几个基本概念
统计学与医学
统计学在医学方面应用的分支名称：
生物统计学（biostatistics）
医学统计学（medical statistics）
卫生统计学（health statistics）
医学统计学
运用统计学原理和方法研究医学科研中有关数据的 收集、整理和分析的应用学科。
为什么要学习医学统计学？
同质与变异
总体与样本 参数与统计量 变量与资料 误差 频率与概率
同质与变异(homogeneity and variation)
同质：指事物的性质、影响条件或背景相 同或非常相近。
例：调查2010年上海市7岁男童的身高和体重 同质：2010年、上海市、7岁男童
变异：同质个体间测量结果的差异。
结局指标
样本量 随机数的产生 随机分组（密封的方案） 随机的实施
6
7 8 9 10
结局和估计值
辅助分析 不良事件 局限性 可推广性
17
18 19 20 21
盲法
11
解释
22
在 全 世 界 报 告 的 122 个 关 于 Selective Serotonin Reuptake Inhibitors (SSRI) 抗抑郁作 用的RCT研究报告中，仅有一个 (0.8%)报告 符合CONSORT的描述规范。
/Statement/revisedstatement.htm#ref5
论文段（主题）
题目与摘要 序言 方法与参与方 受试者 干预措施
序号 论文段（主题）
1 2 3 4 5 统计学方法 结果 招募受试者 基线数据 纳入分析的例数
序号
12 13 14 15 16
系统误差
由可知的或可掌握的因素引起的误差。
其值恒定不变或遵循一定变化规律，产生原因 往往是已知或可能掌握的 理论上可以通过周密的研究设计和严格的技术 措施消除，实际操作上要看具体情况。
实验者感觉或操作上的差异； 仪器设备的测量精度；
抽样不均匀，分配不随机等。
举例：用动脉血压计测量某人血压 ( 实际值为
变异： 上海市7岁男童的身高和体重各不相同
同质与变异(homogeneity and variation)
我的红细胞数比 其他同事都低， 该去医院看看了
个体变异是普遍存在的。 一种或多种不可控因素 ( 已 知的或未知的 ) 作用下所产 生的综合表现。 变异是不可避免的。 个体变异是有规律的。 没有变异，就没有统计学！
非系统误差(nonsystematic error)
随机误差
由多种尚无法控制的因素引起的误差。
无法消除或不可避免，但有规律可循。
抽样误差（sampling error）
在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。
表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本 统计量之间的差异。 可用标准误描述其大小。
120名正常成年男子红细胞计数值(×1012/L)
5.12 5.13 4.58 4.31 4.09 4.41 4.33 4.58 4.24 5.45 4.32 4.84
4.91 5.14 5.25 4.89 4.79 4.90 5.09 4.64 5.14 5.46 4.66 4.20 4.21 3.73 5.17 5.79 5.46 4.49 4.85 5.28 4.78 4.32 4.94 5.21 4.68 5.09 4.68 4.91 5.13 5.26 3.84 4.17 4.56 3.52 6.00 4.05 4.92 4.87 4.28 4.46 5.03 5.69 5.25 4.56 5.53 4.58 4.86 4.97
4. 统计学结论是重要的科学证据之一
“良好愿望的医学”(well-meaning medicine) 转入“基于证据的医学” (evidence-based medicine，EBM)。 所有临床试验的结果都是先有统计学结论 (统计指标比较、P 值)，再给出专业结论。
统计学与数值计算
统计学的结论是建立在正确的数值计算的基础上； 数值计算可以由多种途径完成，如心算、手工计算、 计算器、电脑（统计软件）；
如研究18岁男青年的生长发育情况，指标为身高、 体重，则所有18岁男青年的身高测量值为一个总体， 体重测量值为另一个总体。
有限总体(finite population)
如2011年上海市在校大学生
无限总体(infinite population)
如高血压病人
样本(sample)
来自总体的部分研究对象的观测值。 抽样(sampling)：总体中的每个研究单位被抽 取作为样本的过程。
统计方法的误用
70%左右的文章有统计学错误；其中，70%的错误 出在初等的、基本的统计学方法，30%的错误出在 高等的、复杂的统计学方法。 1966年，据对美国医师协会杂志（ JAMA）等医学 杂志的来稿的统计显示， 149 篇投稿论文中，仅有 28% 可以接受， 67% 有统计缺陷但尚可以纠正， 5%不可救药。
样本量(sample size)：样本包含的研究对象的 个数。
Today: 29statistic) June 2016 参数与统计量 (parameter and
参数：反映总体特征的
总体
参 数
抽取部分观察单位
样本
统计指标，如总体均数、 标准差，采用希腊字母 分别记为 μ 、 σ。 固定 的常数。
4.70 4.28 4.37 5.33 4.78 4.75 5.39 5.27 4.89 6.18 4.13 5.22
4.44 4.13 4.43 4.02 5.86 5.12 5.36 3.86 4.68 5.48 5.31 4.53 4.83 4.11 3.29 4.18 4.13 4.06 3.42 4.68 4.52 5.19 3.70 5.51 4.64 4.92 4.93 4.90 3.92 5.04 4.70 4.54 3.95 4.40 4.31 3.77 4.16 4.58 5.35 3.71 5.27 4.52 5.21 4.37 4.80 4.75 3.86 5.69
仪器失灵 记录错误（点错小数点、指标弄错等）
确定性现象和不确定现象
确定性现象：在一定条件下，必定会发生的现
象。
必然事件(P＝1)和不可能事件(P＝0)。
随机现象：在同样条件下会出现两种或多种结
果，事先不能确定可能发生何种结果的现象。
医学统计学
（medical statistics）
卫生统计学教研室
马修强 副教授
2011-9-13
名人名言
学者不能离开统计学而研学； 政治家不能离开统计学而施政；
事业家不能离开统计学而执业；
军事家不能离开统计学而谋略。 ——马寅初
统计学的定义
A science dealing with the collection, analysis, interpretation and presentation of messes of numerical data. (关于 数据的收集、分析、解 释和表达的学科) ---- Webster’s International Dictionary
使用统计软件仅仅是解决复杂统计计算的快速实现
问题，其真正的精髓并不在于如何操作软件，而在
于你是否具有足够的统计学知识选择合适的统计方
法，并对结果作出合理的解释。
产生的问题：
1. 数据的可靠性：数据造假问题
2. 统计方法的选择：误用非常严重
数据造假 舍恩(Schon)事件
维克托· 尼努夫化学 元素发现造假事件
推断