北京大学医学部医学统计学基础第1讲 医学统计学的基本概念
北大医学部医学统计学教学课件第一章绪论
它通过对数据分布特征的描述、 数据推断和预测，为医学研究和 临床实践提供科学依据。
医学统计学的应用
在医学研究中，医学统计学用于实验 设计、数据收集、数据分析等方面， 为研究结论提供数据支持。
在临床实践中，医学统计学用于诊断 、治疗、疗效评价等方面，为医生制 定治疗方案提供依据。
医学统计学的重要性
03
医学统计学的基本内 容
描述性统计
总结词
描述性统计是医学统计学的基础，它通过收集、整理、归纳数据，用统计指标 和图表来描述数据的特征和规律。
详细描述
描述性统计方法包括频数分布表、直方图、箱线图、散点图等，用于展示数据 的分布情况、集中趋势、离散程度等特征，为后续的统计分析提供基础数据。
推论性统计
态度不够严谨
在数据处理和分析过程中，态 度不够严谨，导致出现一些低
级错误。
错误的纠正方法
加强统计学知识学习
通过学习统计学基础知识，提高对统计学的 理解和应用能力。
准确把握数据特征
在处理和分析数据前，深入了解数据特征， 根据数据特征选择合适的统计方法。
积累实际操作经验
通过多做案例、多实践，积累实际操作经验 ，提高数据处理和统计分析的准确性。
医学统计学的未来发展趋势
数据科学融合
跨学科合作
医学统计学将与数据科学进一步融合 ，利用大数据和人工智能技术进行数 据分析和预测。
医学统计学将加强与其他学科的合作 ，如生物学、化学、物理学等，以解 决复杂医学问题。
个性化医疗与精准医学
随着个性化医疗和精准医学的发展， 医学统计学将更加注重个体差异和疾 病的异质性。
05
医学统计学中的数据 处理
数据收集与整理
数据收集是医学统计学中的基础步骤 ，需要确保数据的准确性和完整性。
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。
医学统计学基础
医学统计学基础医学统计学是研究医学和健康领域中数据收集、分析和解释的一门科学。
它通过运用概率和统计方法来帮助医学专业人员进行决策，并从数据中提取有用的信息。
本文将介绍医学统计学的基本概念和应用。
一、基本概念1.1 总体与样本在统计学中，总体是指我们想要了解的所有个体或事物的集合，而样本是从总体中抽取的一部分个体。
研究人员通常无法调查整个总体，而是通过对样本的研究来推断总体的一般情况。
1.2 数据类型医学统计学中常用的数据类型包括定类数据和定量数据。
定类数据是以类别或分类方式进行描述的，例如性别、病种等。
定量数据则是以数值方式进行描述的，例如身高、体重等。
这些数据类型的不同决定了在统计分析中所采用的方法和技术。
1.3 描述性统计描述性统计是用来对数据进行总结和描述的统计方法。
通过描述性统计，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形状等。
常见的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差和频率分布等。
二、统计推断2.1 抽样误差与抽样分布由于我们只能通过样本来推断总体的情况，样本与总体之间存在抽样误差。
而抽样分布则是指在相同抽样方式下，反复从总体中抽取样本，得到的样本统计量的分布。
抽样分布的特点有助于进行统计推断。
2.2 参数估计参数估计是利用样本统计量来估计总体参数的值。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是使用单个统计量来估计总体参数的值，例如用样本均值估计总体均值。
区间估计则是利用样本统计量来估计总体参数的范围，例如给出一个置信区间。
2.3 假设检验假设检验是用来对总体参数假设进行验证的统计方法。
假设检验可分为参数检验和非参数检验。
参数检验是在对总体参数分布假设的前提下，通过样本统计量计算出一个检验统计量，并根据该统计量判断总体参数的假设是否成立。
非参数检验则不依赖对总体参数分布的假设。
三、相关性和回归分析3.1 相关性分析相关性分析是用来研究两个或多个变量之间关系的统计方法。
通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
北大医学部医学统计学课件-第一章绪论
2 学习目标
通过本课程的学习，学生可以掌握医学统计 学的核心理论和实际应用，了解医学研究的 基本流程，掌握数据收集整理和分析的方法， 提高医学研究的科学性和准确性。
统计学基础概念
1
统计学的定义和作用
统计学是一种研究数据的科学，旨在描述、分析和解释数据，为决策提供科学依 据。
2
数据类型和测量尺度
数据分为定量数据和定性数据，测量尺度可分为名义尺度、序数尺度、间隔尺度 和比例尺度。
研究设计和数据收集
研究设计的基本概念
研究设计是研究问题和目的确定的基础，包括 实验设计、观察研究、回顾性研究和交叉研究。
数据收集方法和工具
数据的收集方法包括问卷调查、个案研究、实 验、访谈、观察等，工具包括录像、录音、计 算机等。
数据的整理和描述统计
数据整理和清洗
数据整理和清洗是保证数据质量的重要步骤，包括 数据检查、缺失值填充、异常值处理等。
描述统计和推断统计
数据收集和整理、描述统计、概率论、推断统计 等
描述统计指标的计算和解释
描述统计分析是对数据的初步探索，包括中心位置、 离散程度、分布形态和数据关系等指标的计算和解 释。
概率与概率分布
1
概率的基本概念
概率是一个事件发生的可能性，包括主观概率和客观概率。
2
常见概率分布的特征和应用
常见概率分布包括正态分布、t分布、卡方分布和F分布，用于描述和推断总体和 样本的特征。
北大医学部医学统计学课 件-第一章绪论
本课程旨在介绍医学统计学的基本知识和应用，帮助学生掌握统计学核心概 念，数据收集和整理，概率论，推断统计学等重要内容，并在医疗保健领域 应用这些知识和技能。
课程介绍
1 课程名称和章节
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。
基础医学医学统计学基础PPT课件
第一节、医学统计学的基本概念和步骤 第二节、数值变量的统计描述及SPSS操作 第三节、数值变量的总体均数估计
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第一节 统计学基本概念和步骤
一 总体和样本（population and sample） 概念：总体 --- 根据研究目的确定的同质观察单
位的全体。 样本---总体中随机抽取有代表性的一部分
抽样研究中，即使消除了
（sampling error）系统误差，控制 了随机测量
误差，样本指标和总体参数间
仍会存在差别。这是由个体变
异造成，是抽样波动所致，
不可避免的
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可以通过统计方法估计 并减小
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五、 医学统计资料的类型
医学统计资料是由医学科学研究 产生的一系列观测结果组成，用于反 映观测结果的属性或标志，统计上称 为变量（variable），对变量的测量或 观察结果称为变量值（value of variable）
一、频数分布 • 数据的分布类型
--- 对称分布 （正态分布） --- 偏态分布 • 进行数据核查，发现异常值和 missng值
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Valid
<164 164 - 165 166 - 167 168 - 169 170 - 171 172 - 173 174 - 175 176 - 177 178 - 179 180 - 181 182+ Total
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172.40
17.453
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161
183
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-.072
.221
-.028
.438
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例3：有69例类风湿关节炎（RA）患 者血清EBV-VCA-IgG抗体滴度资料 (book1.xls sheet3 ) ，求其平均滴度
医学统计学基础知识课件
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•医学统计学基础知识
•37
表 2.2 某医院产科某月顺产婴儿出生身长频数分布
组段（cm） 频数 f 相对频数（%） 累计频数 累计相对频数（%）
41～
6
6.0
6
6.0
43～
4
4.0
10
10.0
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•医学统计学基础知识
•9
• 第二节
〖医学〗医学统计学medicalstatisticsPPT学习教案
研究和卫生决策之中。
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四、医学统计学课程特点
1. 系统性、连贯性强,章节间联 系紧密;
2. 公式符号多,适用条件严,逻辑 推理 严密;
3. 综合性、实用性强,学与做相 结合。
统计学既不第6是页/共3数2页 学,也不是医 学。
统计分析: 统计描述:以计算统计指标,以
图表等反映数量特征及规律 统计推断:用样本信息推论总
体特征
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第三节 统计学中常用的 几 个基本概念
一、同质(homogeneity) 与变异 (variation)
二、变量(variable)与统计资料类型
变量 : 观察单位的研究特征。 变量值 : 变量的观察结果。
频率 0.40 0.60 0.32 0.48 0.49 0.506
p=1 必然事件 p=0 不可能事件 0<p<1 随机事件 小概率事件: 概率p小于或等于0.05的
随机事件,表示一次实验中该事件发生 的可能性很小。
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休息一下
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现今医学分为传统医学、基于“生 物-医学 模式” 近代发 展起来 的西医 ，20世 纪西医 又发展 到“社 会-心 理-生物 医学” 或综合 医学模 式，后 基因组 时代系 统生物 学的兴 起，形 成了系 统医学 在全球 的迅速 发展， 成为继 传统医 学、西 医学之 后中、 西医学 汇通的 未来医 学。当 代中国 医学类 专业比 较优秀 的学校 有北京 大学、 华中科 技大学 、郑州 大学等 学校。 系统医学在全球的迅速发展，成为继 传统医 学、西 医学之 后中、 西医学 汇通的 未来医 学。当 代中国 医学类 专业比 较优秀 的学校 有北京 大学、 （肿瘤 癌症胃 癌肠癌 肺癌）
《医学统计学》完整课件-超级经典
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
医学统计学基础
医学统计学基础医学统计学是一门应用数学的学科，主要研究医学领域的数据收集、整理、分析和解释的方法和技巧。
它在医学研究、临床决策和健康政策制定中起着重要的作用。
本文将介绍医学统计学的基本概念和方法，以及其在医学领域的应用。
一、医学统计学的基本概念医学统计学包括描述统计学和推断统计学两个方面。
描述统计学主要研究如何对医学数据进行总结和描述，包括测量指标、图表和描述性统计量等。
推断统计学则研究如何从样本数据中推断总体的特征和进行假设检验，以及如何利用置信区间评估参数的精度和可靠性。
在医学研究中，我们通常需要收集大量的数据，并对其进行整理和分析。
医学统计学提供了一系列的方法和技巧，帮助我们理解和解释数据背后的规律和趋势。
例如，我们可以使用频数分布表和直方图来展示数据的分布情况，使用均值和标准差来描述数据的集中趋势和离散程度，使用相关分析来研究变量之间的关系等。
二、医学统计学的应用医学统计学在医学研究、临床决策和健康政策制定中有着广泛的应用。
在医学研究中，我们常常需要设计实验和观察研究来验证假设和回答科学问题。
医学统计学提供了实验设计和样本大小计算的方法，帮助我们设计合理的研究方案，并保证研究结果的可靠性和有效性。
在临床决策中，医学统计学可以帮助医生评估治疗效果和预测患者的疾病风险。
例如，我们可以使用生存分析方法来评估不同治疗方案对患者生存时间的影响，并帮助医生选择最佳的治疗策略。
此外，医学统计学还可以帮助医生解读临床试验的结果，评估新药的安全性和有效性。
在健康政策制定中，医学统计学可以帮助政策制定者评估健康问题的严重性和影响范围，并制定相应的预防和控制策略。
例如，我们可以使用流行病学调查和风险评估方法来研究疾病的传播途径和危险因素，以及制定相应的公共卫生政策和措施。
三、医学统计学的局限性虽然医学统计学在医学领域有着广泛的应用，但也存在一些局限性。
首先，医学统计学只能提供关于总体的推断，而不能解释个体的情况。
北大医学部医学统计学课件--第一章 绪论
（1）系统误差
概念：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 次观察结果呈倾向性的偏大或偏小， 这种误差称为系统误差。 特点：具有累加性。
18
（2）随机测量误差
概念：由于非人为的偶然因素，对于同一样本 多次测定结果不完全一样，结果有时偏大有时 偏小，没有倾向性，这种误差叫随机测量误差。
医学统计学
1
课程设置
承担单位：公共卫生学院妇幼卫生系 课时：理论课：24学时
实习课：33学时 考 试：3学时 共计60学时 授课人：理论课 王晓莉、任正洪
实习课 罗树生、石 玲 地点：3教上大课
图书馆机房403室上实习 时间：星期日下午：1：30-4：30
星期2、4晚上 6：30-9：30两组
2
授课方式：重点讲解（以复习为主）
定义：介于计量资料和计数资料之间 的一种资料，通过半定量方法 测量得到。
特点：
☆ 每一个观察单位没有确切值
☆ 各组之间有性质上的差别或程 度上的不同。
四、几个基本的统计学概念
总体与样本 (population and sample) 变异(variation ) 误差 (error) 概率(probability)
教材：
实习课：实习指导
理论课：无指定教材
参考书：
1.王燕、安琳主编. 卫生统计学.北京大学医学出 版社.1999.8
2. 倪宗瓒主编.卫生统计学.人民卫生出版社 3.余松林主编.医学统计学.人民卫生出版社.2003.3 4.卢纹岱、朱一力等主编.SPSS FOR WINDOWS从
入门到精通.电子工业出版社 5.魏宗舒、施锡铨等主译.统计学.中国统计出版社
如何学习统计学
统计思想 统计方法 统计实习 阅读文献 应用：分析数据、 写论文
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。
第一章 医学统计学基本概念与常用统计描述指标PPT课件
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）
MLMifM M
(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。
36
n
(Xi )2
2 i1
N
n
(Xi X )2
S 2 i1 n 1
n - 1称为自由度
37
（四）标准差 (standard deviation)
38
n
(Xi )2
i1
N
n
(Xi X)2
S i1
X2( X)2/n
n1
n1
加权法：
S fX2(fX)2/f f 1
39
（五）变异系数（coefficient of variation, CV）
13
（一） 编制频数表的步骤
求极差
– R=84-57=27（次/分）
划分组段
– 确定组数：较大样本时，一般取10组左右。 – 确定组距：极差/组数=27/10=2.7≈3（次/分） – 确定各组段的上下限：上限=下限+组距
统计各组段内的数据频数，编制频数表
14
表2.1 130名健康成年男子脉搏（次/分）的频数分布表
3
第一节 医学统计学在医学科学中的 地位和作用
医学统计学(Medicine Statistics )
– 是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，结合医学实际 阐述统计设计的基本原理和步骤，研究资料或信息的收集、 整理与分析的一门学科。
医学统计学基本概念PPT课件
医学统计学基本概念
13
（1）专业设计
反映课题研究的深度与水平 why？了解专业现状、学术前沿、研究动态、
水平及发展方向和条件，提出课题（立题依据， 项目研究意义和应用前景、国内外研究现状分 析，附主要参考文献等） what？主要解决的问题（研究目目标，研究内 容和拟解决的关键问题等，提出详尽的分析是 思路和技术路线，做好周密的考虑和安排）
医学统计学
医学统计学基本概念
1
第一章 绪 论
统计学的定义和发展 统计工作的基本内容 医学统计学中的基本概念
医学统计学基本概念
2
第一节 统计学的定义和发展
医学统计学基本概念
3
举例：
生活中，统计班级中男生女生各多少人 治疗两例有效就说明有效率100 药品宣传都说经过多家医院，临床实验上千病例，
总体是（ B ）
A．该地所有20~29的健康女性
B．该地所有20~29的健康女性的血红蛋白测量值 C．抽取的这2000名20~29岁女性 D．抽取的这2000名20~29岁女性的血红蛋白测量 值
医学统计学基本概念
21
随机抽样
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，以保 证总体中每个个体都具有相同的机会被 抽到）。
随机抽样方法：单纯随机抽样 分层抽样
医学统计学基本概念
14
（2）统计设计
how？ 分析目的 研究对象 分析指标、观察单位、检测内容和方法 如何获取资料、怎样整理计算 如何控制误差、组织实施等
医学统计学基本概念
15
二、收集资料
来源：实验数据和现场调查资料、医疗 工作记录、报表和报告卡。
要求： 1、完整、准确、及时 2、要有足够的数量 3、资料的代表性和可比性
医学统计学的基本概念PPT医学课件
2024/1/28
22
基本概念之三：总体和个体
总体 Population：根据研究目的所确定的 同质观察单位的全体；分为有限总体和无 限总体。
个体 Individual：是构成总体的最基本观察 单位。
样本Sample：是从总体中按照一定的目的 随机抽取的一部分个体。为什么要抽样？
样本含量Sample Size：样本中包含的个体 个数。
2024/1/28
35
3．等级资料（半定量资料） (ranked data)
将观察单位按某种属性或某个标志分 组，得到各组的观察单位数，但各组之间 具等级顺序。如某病住院病人的治疗结果， 按显效、有效、改善、无效分组，又如测 定某项血清反应的 -、+、++、+++人数。
等级间只有顺序上的差别而无数值的大小，故等级之间是不能度量。
f
m n
A发生的试验次数 试验总次数
称为事件A在这n次试验中出现的频率
2024/1/28
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基本概念之六：频率和概率
抛硬币试验在频率的统计学定义上的诠释
试验者 XXX Buffon K.Pe现“正面”次 数
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频率 0.6000
4040
2048
0.5069
变异的两个方面： 不同观察单位（个体）间的差别 同一个体在不同阶段的差别（重复测量）
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变异示例
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发热者体温波动 正常人体温波动
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基本概念之二：变异
同质个体间的差异 结果是随机的，不可预测的 一种或多种不可控因素(已知的或未知的)
作用下的综合表现 个体变异是普遍存在的 个体变异是有规律的 没有个体变异，就没有统计学!
医学统计学sf_200616195741
第一章医学统计学的基本内容第一节医学统计学的含义1、医学统计学定义医学统计学（statistics）作为一门学科的定义是：关于医学数据收集、表达和分析的普遍原理和方法。
2、医学统计学研究方法：通过大量重复观察，发现不确定的医学现象背后隐藏的统计学规律。
3、医学统计推论的基础：在一定条件下,不确定的医学现象发生可能性，即概率。
第二节、统计学的几个重要概念一．资料的类型1、计量资料（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。
一般有度量衡单位，每个对象之间有量的区别。
2、计数资料（分类变量）：对观察对象按属性或类型分组计数所得的资料。
每个对象之间没有量的差异，只有质的不同。
3、等级资料（有序分类变量）：对观察对象按属性或类型分组计数，但各属性或类型之间又有程度的差别。
注意：不同类型的资料采用的统计分析方法不同；三类资料类型可以相互转化。
二、总体根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合1、有限总体：只包括在确定时间、空间范围内的有限个观察对象。
2、无限总体：没有时间、空间范围的限制，观察对象的数量是不确定的，无限的三、样本从总体中随机抽取部分观察对象，其某项变量值的集合。
从总体中随机抽取样本的目的是: 用样本信息来推断总体特征。
四、随机事件可以发生也可以不发生，可以这样发生也可以那样发生的事件。
亦称偶然事件。
五、概率描述随机事件发生可能性大小的数值，记作Ｐ，其取值范围0≤P≤1，一般用小数表示。
Ｐ＝0，事件不可能发生必然事件（随机事件的特例）；Ｐ＝1，事件必然发生；Ｐ→0，事件发生的可能性愈小；Ｐ→1，事件发生的可能性愈大六、小概率事件习惯上将Ｐ≤0.05或Ｐ≤0.01 的随机事件称小概率事件。
表示某事件发生的可能性很小。
七、参数和统计量参数：总体指标，如总体均数、总体率，一般用希腊字母表示统计量：样本指标，如样本均数、样本率，一般用拉丁字母表示八、学习医学统计学的方法1、重点掌握“四基”：基本知识、基本概念、基本原理和基本方法；2、重视统计方法在实际中应用，重视实习和综合训练；注意学习每种统计方法的应用范围、应用条件，大多数公式只要求了解其意义和使用方法，不用记忆和探究数理推导。
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可以通过统计方法估计 并减小
五、 医学统计资料的类型 医学统计资料是由医学科学研究 产生的一系列观测结果组成，用于反
映观测结果的属性或标志，统计上称
为变量（variable），对变量的测量或 观察结果称为变量值（value of variable）
统计资料的类型 资料类型 变量类型 例子 统计指标 平均数， 标准差等
25 50 75
120 0 172.181 172.400 7.6831 170.025 172.400 175.275
三、 正态分布及其应用
正态分布及正态曲线下面积的分布规律
正态分布及其应用
正态分布及正态曲线下面积的分布规律
正态分布及其应用
正态分布及正态曲线下面积的分布规律
正态分布及其应用
一、频数分布
• 数据的分布类型 --- 对称分布 （正态分布） --- 偏态分布
• 进行数据核查，发现异常值和 missng值
身 组 高 段 Cumulative Percent 1.7 4.2 12.5 23.3 39.2 62.5 79.2 87.5 95.8 99.2 100.0
Valid
《SPSS13.0统计软件应用教程》陈平雁 黄浙明，人民卫生出版社
医学统计学基础
北京大学公共卫生学院 流行病与卫生统计学系
82801619 yiweining@ 易伟宁
2012.9.8
第一讲
第一节、 医学统计学的基本概念和步骤 第二节、数值变量的统计描述 第三节、 SPSS操作
第一节
统计学基本概念和步骤
一 总体和总体研究（population and population study） 概念：总体 --- 根据研究目的确定的同质观察单 位的全体。 总体研究 ---- 是对有限总体中的每个个 体都作观察。
第二节 数值变量的统计描述
• 数值变量的数据分布特征
---- 作频数表(frequency table) ---- 直方图(histogram) •根据数据分布类型计算统计指标 ---- 集中趋势指标（平均指标） ---- 离散趋势指标 （变异指标） • 统计指标的应用 ---- 计算个体变量值的范围 （医学参考值范围）
四、 误差（error）
医学科学研究中的误差通常指测量值与真值之差，其中包括系统误差 和随机测量误差；以及样本指标与总体指标之差，即抽样误差。 研究抽样误差的规律，是医学统计的重要内容之一。 误差
系统误差 （systematic
error）
解释
不是偶然机遇所致， 而是某种必然因素所致， 具有一定的倾向性
计量资料 数值变量 身高 (cm)，体重(kg)
计数资料 分类变量 治疗40个病人的效果: 有效: 27例 无效: 13例 等级资料 有序分类 治疗40个病人的效果: 变量 显效: 13例 好转: 30例 无效: 27例
率， 构成比等 可计算构成比
例1：某地某年120名20岁健康男大学 生身高(cm)
< 170 170 -180 >= 180 1 2 3
6. 读取“血铅.sav”，计算(compute)血铅的对数值 7. 对血铅值和血铅对数值编频数表，总结分布类型 8. 练习计算各种反映集中趋势、离散趋势的指标 9. 用直方图、箱图等统计图来描述数值变量
这门课的安排和要求:
• 理论课与SPSS计算机操作结合
解决办法
尽可能避免, 或通过周 密的研究设计解决
随机测量误差 偶然机遇所致，是不可避免的 （random measurement error）
控制在一定的允许范围 内，数据仍可以使用
抽样误差
抽样研究中，即使消除了 （sampling error）系统误差，控制 了随机测量 误差，样本指标和总体参数间 仍会存在差别。这是由个体变 异造成，是抽样波动所致， 不可避免的
Valid Percent 1.7 2.5 8.3 10.8 15.8 23.3 16.7 8.3 8.3 3.3 .8 100.0
二、 平均指标
• 算术均数
变量值呈对称分布, 尤其正态分布
•中位数 偏态分布或分布不清楚的资料 ，一端（或 两端）ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ无确定值的资料
•几何均数
等比资料，对数正态分布
• 算术均数
即该地 95% 的55~58岁健康健康成人血糖观察 值在 3.87～ 5.44 （ mmol/L）范围内
练习
1. 启动SPSS、读取“身高.sav”文件 2. 将“身高.sav”文件另存为 “身高.xls”后读入它 3. 选出所有在(164.88, 180.92)范围内的身高值 4. 将性别重编码为gender，1代表男性 5. 将height重编码为group，旧值和新值分别为
•方差
s
2
( x x)
n 1
2
•标准差
s
( x x)
n 1
2
•标准差的应用 （正态分布资料） 1. 表示观察值的变异程度 2. 计算变异系数 CV = s / x 100% 3. 结合均数估计观察值所在范围
Statistics 身 高 N Mean Median Std. Deviation Percentiles Valid Missing
估计观察值所在范围 (医学参考值范围)
例: n = 132 , x =4.653 ( mmol/L) s = 0.401 (mmol/L) ,
95% 的健康成人血糖观察值所在范围: x ± 1.96 s = x - 1.96 s = 4.653 - 1.96× 0.401 ～ x +1.96 s = 4.653 + 1.96× 0.401 = 3.87～ 5.44 （ mmol/L）
162.00 164.00 166.00 168.00 170.00 172.00 174.00 176.00 178.00 180.00 182.00 Total
Frequency 2 3 10 13 19 28 20 10 10 4 1 120
Percent 1.7 2.5 8.3 10.8 15.8 23.3 16.7 8.3 8.3 3.3 .8 100.0
二、 样本与随机抽样（sample and random sampling） 概念：总体中随机抽取有代表性的一部分个体 ，其实测值的集合称为样本。 随机抽样，就是总体中每个个体都 有均等机会被抽取性。
三、 参数和统计量（parameter and statistic） 概念：--- 参数是指总体指标，如总体均数 （），总体标准差（）， 总体率（）等。 --- 统计量是指样本指标，如样本均数， 样本标准差 (s)， 样本率 (p) 等。 一般情况下，参数是未知的，需要用统计 量去估计。
---- 每次课都有练习操作, 共6次课, 当堂完成练习和作业 ---- 作业内容: 统计概念, SPSS操作 ---- 作业形式: 纸版, 电子版
• 考试
------- 平时成绩 (上课出勤、作业) ------- 试卷, 独立完成
参考书：
《卫生统计学教程》王燕 康晓平,
北京大学医学出版社
《医学统计学》孙振球 徐勇勇，人民卫生出版社
它是一个样本数据(book1.xls )，所对应的总体 是该地该年所有20岁健康男大学生身高 在用SPSS进行统计分析前，需要先建立数据文 件(身高.sav)，有120行记录，多个变量，spss将 变量分为数值型(numerical)、字符型(string)和 日期型(date)。有时要定义变量和值标签
变量值呈对称分布, 尤其正态分布
计算方法
直接法 (未分组资料) 加权法 (分组资料)
x
x
n
fx x f
= 171.9 (cm)
= 172.2 (cm)
三、 变异指标
• 全距 R = 最大值 - 最小值
• 四分位数间距 （偏态资料） Q = QU - Q L = P75 -P25 • 方差和标准差 • 变异系数