医学统计学考试重点说课讲解
《医学统计学》课件完整版
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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。
医学统计学的重要性
1
医学统计学是医学研究中不可或缺的工具。
2
它为医学研究提供数据采集、整理、分析和解 释的方法。
3
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。
方差分析的应用条件
独立性
各组样本应相互独立,且来 自同一正态分布总体。
均衡性
各组样本的方差应相等,即 方差齐性。
正态性
各组样本应来自正态分布总 体。
线性性
各组样本的均值与方差应呈 线性关系。
方差分析的步骤与实施
数据清洗与整理
对数据进行清洗和整理,以满 足方差分析的要求。
做出决策
根据F值和P值做出决策,判 断各组间的差异是否显著。
计算并解释统计量。
步骤二
收集样本数据。
步骤四
解释推断结果。
05
方差分析
方差分析的基本原理
01
02
03
方差分析是一种统计假设检验方法, 用于比较至少两个组间的平均差异是 否显著。
它基于变异源的分解,将总体变异分 解为组间变异和组内变异。
方差分析通过计算F统计量,利用F分 布理论,对组间变异和组内变异进行 比较,从而做出决策。
THANKS
Ⅰ-Ⅳ期。
在人群中进行的以预防和控 制疾病为目的的试验,如队 列研究和病例对照研究。
实验室研究
现场研究
在实验室中对组织、细胞、 微生物等进行药物、生物因 子等的效应和作用机制的试
验。
在自然环境下对人群进行的 社会、心理、行为等干预措
《医学统计学》完整课件课件
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医学研究中其他因素的考虑
研究设计
研究设计是医学统计学中的重要因素,应合理地考虑研 究设计。
研究对象的选择
在医学研究中,应合理地选择研究对象,以确保研究结 果的可信度。
06
医学统计学案例分析
二型糖尿病合并脑梗死的危险因素研究
01
研究பைடு நூலகம்的
探讨二型糖尿病合并脑梗死的危险因素,为预防和治疗提供科学依据
医学统计学是医学生的必修课程,培养医学生 的统计思维和数据处理能力。
医学统计学的发展历程
起源与发展
医学统计学起源于19世纪中叶的英国,当时主要用于医学研究和医疗数据的统计分析。
不断扩展的应用领域
随着医学科学的发展,医学统计学的应用领域不断扩展,涉及到流行病学、公共卫生、临床试验等方面。
方法和理论创新
研究结果
发现多个生物标记物与常见疾病 相关,如高血压、糖尿病等,为 疾病的预防和治疗提供新靶点。
THANK YOU.
模型选择
根据数据特征和实际需求,选择合适的模型。
模型评估
通过交叉验证、ROC曲线等手段对模型进行评估,以便了解模型的准确性和 稳定性。
05
医学统计学的挑战与解决方案
数据缺失与数据完整性的保持
缺失数据
对于缺失的数据,应了解其产生的原因,并合理地利用 它们进行分析。
数据完整性
数据的完整性是指数据的准确性和可靠性,应采取措施 来确保数据的准确性。
2023
《医学统计学》完整课件
目 录
• 医学统计学概述 • 医学统计学的核心概念 • 医学统计学在医学研究中的应用 • 医学统计学的数据处理 • 医学统计学的挑战与解决方案 • 医学统计学案例分析
01
医学统计学复习要点上课讲义
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第一章绪论1、数据/资料的分类:①、计量资料,又称定量资料或者数值变量;为观测每个观察单位某项治疗的大小而获得的资料。
②、计数资料,又称定性资料或者无序分类变量;为将观察单位按照某种属性或者类别分组计数,分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。
③、等级资料,又称半定量资料或者有序分类变量。
为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。
2、统计学常用基本概念:①、统计学(statistics)是关于数据的科学与艺术,包括设计、搜集、整理、分析和表达等步骤,从数据中提炼新的有科学价值的信息。
②、总体(population)指的是根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。
③、医学统计学(medical statistics):用统计学的原理和方法处理医学资料中的同质性和变异性的科学和艺术,通过一定数量的观察、对比、分析,揭示那些困惑费解的医学问题背后的规律性。
④、样本(sample):指的是从总体中随机抽取的部分观察单位。
⑤、变量(variable):对观察单位某项特征进行测量或者观察,这种特征称为变量。
⑥、频率(frequency):指的是样本的实际发生率。
⑦、概率(probability):指的是随机事件发生的可能性大小。
用大写的P表示。
3、统计工作的基本步骤:①、统计设计:包括对资料的收集、整理和分析全过程的设想与安排;②、收集资料:采取措施取得准确可靠的原始数据;③、整理资料:将原始数据净化、系统化和条理化;④、分析资料:包括统计描述和统计推断两个方面。
第二章计量资料的统计描述1. 频数表的编制方法,频数分布的类型及频数表的用途①、求极差(range):也称全距,即最大值和最小值之差,记作R;②、确定组段数和组距,组段数通常取10-15组;③、根据组距写出组段,每个组段的下限为L,上限为U,变量X值得归组统一定为L≤X<U,最后一组包括下限。
④、分组划记并统计频数。
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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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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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未来医学统计学研究方向建议
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卫生事业管理统计应用
医疗服务质量评价
通过统计学手段,对医疗服务质量进行评价和改进,提高患者满意度和医疗服务水平。
卫生政策效果评估
运用统计学知识,评估卫生政策的效果和实施情况,为政策制定和调整提供依据。
医学统计学的前景和挑战
06
医学统计学在医疗、公共卫生、生物技术等领域的应用越来越广泛,随着生物医学研究技术和数据采集技术的不断发展,医学统计学的应用前景更加广阔。
现代医学统计学的发展
现代医学统计学作为一门独立的学科,是在19世纪末20世纪初开始形成的。当时的一些著名医生,如英国的皮尔逊(Karl Pearson)和美国的费希尔(R. A. Fisher),对医学统计学的理论和方法做出了重要贡献。
早期的医学统计学
医学统计学的发展历程
VS
医学统计学的研究对象主要包括临床试验和流行病学调查所获得的各种数据,以及与这些数据相关的各种因素和条件。
推断性统计分析
医学统计学应用
05
临床试验设计
运用统计学原理和方法,对临床试验方案进行合理设计,确保试验数据的科学性和准确性。
诊断与疗效评估
通过统计学方法,对疾病的诊断、治疗和疗效进行评估,提高医疗质量和效果。
预后因素分析
运用统计学技术,分析影响疾病预后的因素,为制定个性化治疗方案提供依据。
临床医学统计应用
01
02
03
参数估计
利用样本数据对总体参数进行点估计和区间估计。
方差分析
通过设计矩阵、计算平方和及自由度、计算均方及F统计量等方法,研究多组数据间的差异。
回归分析
研究两个或多个变量之间的相关关系,建立回归模型,并对模型进行检验和预测。
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• 计量资料 • 计数资料 • 等级资料
数据类型
名词术语
1.总体与样本 统计学的研究思路:
总体
抽样
统计分析 推断
样本
名词术语
2.参数与统计量
名词术语
抽取部分观察单位
总体
样本
参数:总体的统计指标, 如总体均数,采用希腊字
母记为μ。
μ? 推断inference X
统计量:样本的统计指标,如样本均数,采用拉丁字母分
别记为 X 。统计量是参数附近波动的随机变量 。
名词术语
3.误差
误差:统计上所说的误差泛指测量值与真值之 差,样本指标与总体指标之差。主要有以下二 种:系统误差和随机误差(随机测量误差,抽样 误差)。 (1)系统误差:指数据搜集和测量过程中由于仪 器不准确、标准不规范等原因,造成观察结果 呈倾向性的偏大或偏小,这种误差称为系统误 差。
差
多 个
分 析
配伍组设计
随机区组设计的方差分析
Firedman 检验(不作要求)
均
数
多
两两比较
重
LSD、SNK
比 教
其它组与对照 组比较
Dunnett法
单变量计数资料
样本与总体
单样本u检验
两
个两 率样
本
配对 McNemar test
非配对
两样本u检验
2 检验
单变量计数资料
多个样本率 或构成比
必然事件 不可能事件 随机事件
P=1 P=0 0 <P <1
P ≤ 0.05(5%)或P ≤ 0.01(1%)
称为小概率事件(习惯),统计学上认为不大可 能发生。
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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
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生存分析的步骤
确定研究人群和研究因素,收集相关数据, 计算生存函数和危险函数等指标,评估影响
因素对生存时间的影响程度。
生存分析在医学研究中的应用
生存分析可用于研究患者的生存状况和影响 因素,如评估某种新药对患者的疗效和生存 时间的影响。
生存分析可用于评估患者的风险程度和预后 情况,如根据患者的多个特征预测其疾病复
发的可能性。
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明确研究问题,提出研究假设。
模型构建与评估
根据研究目的构建统计模型,并对模型进 行评估和优化。
数据收集与预处理
设计和实施数据收集方案,对数据进行清 理、整理和变换。
推理性统计分析
利用样本信息对总体做出推断,如假设检 验、方差分析等。
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析,如均值、方 差、中位数等指标的计算。
多因素分析的基本概念与步骤
多因素分析的基本概念
多因素分析是通过建立数学模型,研究两个或多个变量 之间的相互关系,并综合评价这些因素对某个事件或现 象的影响程度。
多因素分析的步骤
确定自变量和因变量,收集相关数据,建立多因素回归 模型,进行模型拟合度和显著性检验,解释模型结果。
多因素分析在医学研究中的应用
VS
方差分析可用于比较多个实验组之 间的均数差异,判断不同处理因素 对实验结果的影响。
卡方检验的基本原理与步骤
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测频数与期望频数之间的 差异,判断观察因素与期望因素之间是否 存在联系。
卡方检验的步骤
确定期望频数,计算卡方值,查表得出相 伴概率P值。
卡方检验的应用范围与限制
02
03
期望值
方差
《医学统计学》复习重点总结ppt课件
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例:某医院部分科室院内感染情况
住院 感染 病 人数 人数 呼吸内科 100 10 心血管内科 100 8 泌尿外科 40 6 胸外科 42 2 普外科 100 12 合计 382 38 科 室 感染 感染人数 率% 构成比% 10 .0 26.32 8.0 21.05 15.0 15.78 11.9 13.16 12.0 31.58 9.9 100.00
相对数指标
不同职业各年龄(岁)组冠心病发 病率比较
年 龄 (岁 ) 50 病人数 % 9 25.7 4 23.5
职业
40病人数 % 干部 21 60 工人 12 70
60-70 病人数 % 5 14.3 1 5.9
有人认为:该单位冠心病发病率随年龄增加在下降, 该结论——。
3、统计描述——统计表与统计图
掌握的基本概念 1.统计学研究的对象是什么?有什么特点? 2.总体与样本 3.变量与资料类型 4.参数与统计量 5.什么叫配对设计或完全随机分组设计?
表 100例高血压患者治疗后临床记录
患者 编号 1 2 3 4 。 100 年龄 X1 37 45 43 59 性别 X2 男 女 男 女 治疗组 舒张压 体温 X3 X4 X5 A 11.27 37.5 B 12.53 37.0 A 10.93 36.5 B 14.67 37.8 疗效 X6 显效 有效 有效 无效
频数表表达资料
表 6.1 某地正常成人腋下温度(C)的频数表 腋温 频数( f) 组段 35.61 35.84 36.013 36.224 36.442 36.630 36.815 37.010 37.25 37.4-37.6 1 合计 145 f(%) 0.68 2.75 8.96 16.55 28.96 20.69 10.34 6.89 3.45 0.68 100
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样本含量与实验效率
说明样本含量的计算方法、实验效率的评价指标。
数据分析与报告撰写
讲解数据的分析方法、结果的表述与论文撰写。
医学统计推断
医学统计学中的数据类型及处理方式
03
数据的类型
定性数据
只能表现为分类变量,如性别、疾病类型等。
等级数据
介于定量数据和定性数据之间,如疼痛程度、病情轻重等。
医学统计学是统计学在医学中的应用
医学统计学在医学研究和实践中具有重要意义,可以帮助我们更好地理解和解释医学数据,发现和分析医学现象,预测和预防疾病发生,制定更好的医学决策和方案。
医学统计学的意义
医学研究设计
医学数据处理与分析
医学决策与健康管理
医学统计学的应用范围
早期的医学统计学
早期的医学统计学方法主要基于经验和实践,如希波克拉底的统计方法等。
定量数据
可以表现为连续变量、等距变量或等比变量,如体温、血压、心率等。
数据清洗
删除或修改异常值、缺失值、重复值等不合理数据。
数据分组
将数据进行分组,以便更好地观察数据的分布特征。
数据可视化
将数据进行图表展示,以便更好地进行数据的可视化分析。
数据转换
将数据进行缩放、标准化、归一化等处理,以便更好地进行统计分析。
在临床试验中的应用
在临床诊断中的应用
在临床研究中的应用
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数据处理方式
表格表达
数据表达与图表的运用
直方图表达
散点图表达
箱线图表达
医学统计学基本实验技术
04
1
实验设计的基本原则与类型
2
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X
、 S、 CV ,
表达: x s
几何均数(G)
2) 描述计量数据变量值(x)分布范围
正态分布法
X 1 .96 S (正态或近似正态分布资料)
百分位数法 P2.5%-P97.5%
(偏态分布资料)
作用:①估计变量值分布范围 ②评价个体的指标正常与否
2、计数资料统计描述指标
相对数指标及含义: 率指标:说明事物发生的频率和强度。 构成比:说明各类别所占的构成比。说明事物 的组成和分布情况。 相对比:两事件的相对关系(增长速度)。 掌握: ①相对数指标意义及计算 ②应用时的注意问题
54
男
B
16.80
37.6
无效
实验与观察研究要求掌握概念
1.实验与观察研究二者的主要区别。 2.实验设计的三原则及意义和作用。 3.实验设计的三要素是什么? 4.观察研究中有那几种概率抽样方法? 5.观察研究有几种研究类型?主要回答那些 问题? 6.何为随机化分组与随机化抽样?
第四、六章 数据特征与统计描述
定性数据的频数表
两组疗效的比较 比较组 (x) 实验组 对照组 痊愈 20 2 疗效(y) 显效 25 5 有效 10 15 无效 2 30 合计 57 52
1.计量资料统计描述指标
1) 描述计量数据(X)几个特征值:
平均水平、变异程度指标 正态或近似正态分 布资料
描述指标:
偏态分布资料
中位数(M) 、四 分位间距(QR) 表达 :M (QR) 等比关系资料
相对数指标
不同职业各年龄(岁)组冠心病发 病率比较
年 龄 (岁 ) 50 病人数 % 9 25.7 4 23.5
职业
40病人数 % 干部 21 60 工人 12 70
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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。
医学统计学考试重点难点整理
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医学统计学考试重点难点整理实验设计的基本原则对照(control)对受试对象不施加处理因素的状态。
在确定接受处理因素的实验组时,要同时设立对照组重复(replication)相同实验条件下进行多次实验或多次观察。
整个实验的重复;观察多个受试对象(样本量);同一受试对象重复观察。
作用是估计变异大小和降低变异随机化(randomization)采用随机的方式,使每个受试对象都有同等的机会被抽取或分配到试验组和对照组。
I类错误 (假阳性错误) 真实情况为 H0 是成立的,但检验结果为 H0 不成立,这样的错误称为 I 类错误。
其发生的概率用表示。
在假设检验中作为检验水准。
一般取 0.05 或 0.01。
II类错误 (假阴性错误) 真实情况为 H1 是成立的,但检验结果为 H1 不成立,这样的错误称为 II 类错误。
其发生的概率用表示。
由于其取值取决于 H1 ,因此在假设检验中无法确定。
变异指标是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围,即描述离散趋势的统计指标。
数值越大,说明数据越离散,反之越集中。
极差 (range);四分位数间距(quartile range);方差(variance);标准差(standard deviation) ;变异系数(coefficient of variation平均数指标用于描述一组同质观察值的集中趋势,反映一组观察值的平均水平。
算术均数(arithmetic mean );几何均数(geometric mean);中位数(median);众数 (mode)单纯抽样将调查总体的全部观察单位编号,从而形成抽样框架,在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。
每个观察对象都有相同的机会被抽中系统抽样又称机械抽样。
按照某种顺序给总体中的个体编号,然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体,其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。
最常用的方法是等距抽样分层抽样先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”,再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。
优秀课件《医学统计学》
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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。
医学统计学考试重点整理知识讲解
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医学统计学考试重点整理一、基本概念1.总体与样本总体:所有同质观察单位某种观察值(即变量值)的全体样本:是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合2.普查与抽样调查普查:就是全面调查,即调查目标总体中全部观察对象抽样调查:是一种非全面调查,即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本,对样本进行调查3.参数与统计量参数:总体的某些数值特征统计量:根据样本算得的某些数值特征4.Ⅰ型与Ⅱ型错误假设检验的结论真实情况拒绝H0不拒绝H0H0正确Ⅰ型错误(ɑ) 推断正确(1−ɑ)H0不正确推断正确(1−β) Ⅱ型错误(β)Ⅰ型错误(ɑ错误): H0为真时却被拒绝,弃真错误Ⅱ型错误(β错误): H0为假时却被接受,取伪错误5.随机化原则与安慰剂对照随机化原则:是将研究对象随机分配到实验组和对照组,使每个研究对象都有同等机会被分配到各组中去,以平衡两组中已知和未知的混杂因素,从而提高两组的可比性,避免造成偏倚。
(意义: ①是提高组间均衡性的重要设计方法;②避免有意扩大或缩小组间差别导致的偏倚;③各种统计学方法均建立在随机化基础上)安慰剂对照:是一种常用的对照方法。
安慰剂又称伪药物,是一种无药理作用的制剂,不含试验药物的有效成分,但其感观如剂型、大小、颜色、质量、气味及口味等都与试验药物一样,不能被受试对象和研究者所识别。
(安慰剂对照主要用于临床试验,其目的在于控制研究者和受试对象的心理因素导致的偏倚,并提高依从性。
安慰剂对照还可以控制疾病自然进程的影响,显示试验药物的效应)6.误差与标准误(区分率与均数)㈠均数抽样误差:由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异。
标准误:是指样本均数的标准差,反映抽样误差大小的定量指标,其公式表示为S x =S/√n㈡样本率率的抽样误差:样本率p和总体率π的差异率的标准误:样本率的标准差,公式为σp=√π(1-π)/n7.方差分析方差分析:又称F检验,是通过对数据变异按设计类型的不同,分解成两个或多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。
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医学统计学考试重点考试题型:名词解释10个选择20个填空题 20个简答 4-5个讨论分析1-2题计算 1-2题绪论2选1总体:总体(population)指特定研究对象中所有观察单位的测量值。
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。
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。
3选1小概率事件:我们把概率很接近于0(即在大量重复试验中出现的频率非常低)的事件称为小概率事件P值:结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
一般结果≤0.05被认为是有统计学意义小概率原理:一个事件如果发生的概率很小的话,那么可认为它在一次实验中是不会发生的,数学上称之小概率原理。
统计学中,一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。
资料的类型(3选1)(1)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(measurement data)。
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。
如某一患者的身高(cm)、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏(次/分)、血压(KPa)等。
(2)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(count data)。
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。
如调查某地某时的男、女性人口数;治疗一批患者,其治疗效果为有效、无效的人数;调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。
(3)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(ordinal data)。
等级资料又称有序变量。
如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡,各种结果既是分类结果,又有顺序和等级差别,但这种差别却不能准确测量;一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为 +、++、+++等。
等级资料与计数资料不同:属性分组有程度差别,各组按大小顺序排列。
等级资料与计量资料不同:每个观察单位未确切定量,故亦称为半计量资料。
2选1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。
系统误差:由于测量仪器结构本身的问题、刻度不准确或测量环境改变等原因,在多次测量时所产生的,总是偏大或总是偏小的误差,称为系统误差。
它带有规律性,经过校正和处理,通常可以减少或消除。
统计的步骤(考填空题,四个空)统计工作的步骤1.设计:设计内容包括资料收集、整理和分析全过程总的设想和安排。
设计是整个研究中最关键的一环,是今后工作应遵循的依据。
2.收集资料:应采取措施使能取得准确可靠的原始数据。
3.整理资料:简化数据,使其系统化、条理化,便于进一步分析计算。
4.分析资料:计算有关指标,反映事物的综合特征,阐明事物的内在联系和规律。
分析资料包括统计描述和统计推断。
实验设计的基本原则(考填空题,三个空)随机化原则、对照的原则(对照的类型,对照的设置)、重复的原则。
2选1参数: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。
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。
第二章频数表的制作步骤以及频数分布表的用途(问答题)频数分布表的编制步骤:例:某市1982年50名7岁男童的身高(cm)资料如下,试编制频数表。
114.4117.2122.7124.0114.0110.8118.2116.7118.9118.1123.5118.3120.3116.2114.7119.7114.8119.6113.2120.0119.8116.8119.8122.5119.7120.7114.3122.0117.0122.5119.7124.9126.1120.0124.6120.0121.5114.3124.1117.2120.2120.8126.6121.5126.1117.7124.1128.3121.8118.71、找出观察值中的最大值(largest value)、最小值(smallest value),求极差(range)。
极差等于最大值减最小值。
本例最大值=128.3,最小值=110.8,则极差=128.3-110.8=17.5(cm )2、确定分组数和组距(class interval)。
组数的多少是根据例数的多少来确定的,以能够反映出频数分布的特征为原则,一般分10—15组。
组距为相邻两组的间隔,组距=极差/组数。
本例拟分10组,则组距=17.5/10=1.75≈2,为划记方便,可取稍大或稍小的数(当然本例组距也可取1.5)。
3、确定组段。
第一组段包括要最小值,取较最小值稍小且划分方便的数,本例取“110~”。
最后组段包括最大值并写出其上限值。
4、划记。
将各观察值以划“正”字的方法,一笔代表一例,划在相应组段中。
例如第一个数l14.4应在组段“114~”处划,第二个数117.2应在“116~”处划,以此类推。
5、统计各组段的频数。
全部数据划记完后,清点各组段的人数。
根据编制出的频数表即可了解该数值变量资料的频数分布特征。
频数分布表的用途1、描述资料的分布特征和分布类型。
频数分布有两个重要特征:集中趋势和离散趋势。
大部分观察值向某一数值集中的趋势称为集中趋势,常用平均数指标来表示,各观察值之间大小参差不齐。
频数由中央位置向两侧逐渐减少,称离散趋势,是个体差异所致,可用一系列的变异指标来反映。
2、便于进一步计算有关指标或进行统计分析。
当数据较多且需手工计算时,常先编制频数表,再进行统计计算。
3、发现特大、特小的可疑值。
如果频数表的一端或两端出现连续几个组段的频数为零后,又出现少数几个特大值或特小值,使人怀疑其是否准确,需进一步检查和核对并做相应处理。
4、据此绘制频数分布图。
描述数据分布集中趋势的指标和描述数据分布离散程度的指标(考选择或者填空)2.描述数据分布集中趋势的指标掌握其意义、用途及计算方法。
算术均数、几何均数、中位数。
3.描述数据分布离散程度的指标掌握其意义、用途及计算方法。
极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数。
正态分布的特征(考选择题υ、σ对图形的影响)服从正态分布的变量的频数分布由υ、σ完全决定。
(1) υ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。
正态分布以 x =υ为对称轴,左右完全对称。
正态分布的均数、中位数、众数相同,均等于υ。
(2) σ描述正态分布资料数据分布的离散程度,σ越大,数据分布越分散,σ越小,数据分布越集中。
σ也称为是正态分布的形状参数,σ越大,曲线越扁平,反之,σ越小,曲线越瘦高。
标准正态分布(填空)1.标准正态分布是一种特殊的正态分布,标准正态分布的υ= 0,σ2= 1 ,通常用u(或Z)表示服从标准正态分布的变量,记为υ~N(0,12)。
正态分布的应用(简答)某些医学现象,如同质群体的身高、红细胞数、血红蛋白量,以及实验中的随机误差,呈现为正态或近似正态分布;有些指标(变量)虽服从偏态分布,但经数据转换后的新变量可服从正态或近似正态分布,可按正态分布规律处理。
其中经对数转换后服从正态分布的指标,被称为服从对数正态分布。
1. 估计频数分布一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式(3-2)估计任意取值(X1,X2)范围内频数比例。
2. 制定参考值范围(1)正态分布法适用于服从正态(或近似正态)分布指标以及可以通过转换后服从正态分布的指标。
(2)百分位数法常用于偏态分布的指标。
表3-1 中两种方法的单双侧界值都应熟练掌握。
3. 质量控制:为了控制实验中的测量(或实验)误差,常以X ± 2S作为上、下警戒值,以X ± 3S 作为上、下控制值。
这样做的依据是:正常情况下测量(或实验)误差服从正态分布。
4. 正态分布是许多统计方法的理论基础。
t 检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。
许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布,但相应的统计量在大样本时近似正态分布,因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。
医学参考值范围的制定(计算题)确定参考值范围的单双侧:一般生理物质指标多为双侧、毒物指标则多为单侧。
确定百分位点:一般取95%或99%。
第三章标准误的概念,计算公式。
标准误及σX: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σX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。
t分布的图形特征及其与正态分布的区别1.以0为中心,左右对称的单峰分布;2.t分布是一簇曲线,其形态变化与n(确切地说与自由度ν)大小有关。
自由度ν越小,t分布曲线越低平;自由度ν越大,t分布曲线越接近标准正态分布(u分布)曲线。
t分布对应于每一个自由度ν,就有一条t分布曲线,每条曲线都有其曲线下统计量t的分布规律,计算较复杂。
t 分布与正态分布t 分布与标准正态分布相比有以下特点:①都是单峰、对称分布;②t 分布峰值较低,而尾部较高;③随自由度增大,t 分布趋近与标准正态分布;当n ® ¥时,t 分布的极限分布是标准正态分布。
置信区间和参数估计(名解2选1)置信区间,定义:是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
1、对于具有特定的发生概率的随机变量,其特定的价值区间------一个确定的数值范围(“一个区间”)。
2、在一定置信水平时,以测量结果为中心,包括总体均值在内的可信范围。
3、该区间包含了参数θ真值的可信程度。
4、参数的置信区间可以通过点估计量构造,也可以通过假设检验构造。
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。
可信区间与参考值范围的不同点(简答)t检验的应用条件和类型(填空)t检验的应用条件:要求各样本来自相互独立的正态总体且各总体方差齐。
t检验的类型:单样本t检验,独立t检验,配对t检验完全随机设计常用的几种实验设计方法:配对设计和完全随机设计(名解2选1)完全随机设计:完全随机设计仅涉及一个处理因素(但可为多水平),故又称单因素(one-way)设计。