《医学医学统计学》PPT课件
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《医学统计学》完整课件
确保受试者在医学统计学研究中的权 益得到充分尊重，遵循知情同意原则
，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
，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
2024版全新《医学统计学》完整ppt课件
THANKS
感谢观看
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。
医学统计学(统计图表)ppt课件
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
《医学统计学》PPT课件
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
图文《医学统计学》PPT课件
步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别，多用于分类资料的统计分 析。
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
样本量
样本中所包含的个体数目 。
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。
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
总体与样本
01
02
03
总体
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别，多用于分类资料的统计分 析。
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
样本量
样本中所包含的个体数目 。
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。
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
总体与样本
01
02
03
总体
[医学]医学统计学课件PPT
![[医学]医学统计学课件PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/686e15a59ec3d5bbfd0a74ca.png)
• （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？
• 同质：同长沙市、同7岁、同男孩、同无 影响身高的疾病。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• （2）、变异 （variation）
• 变异 （variation）：同质研究单位中变 量值间的差异。
二、统计学中的几个基本概念
变量值（value of variable） ： 变量的观察结果。 例如：研究7岁男孩身高 变量值：测得的身高值 （
120.2cm,118.6cm,121.8cm,…) 研究某人群性别构成 变量值：男、女。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• 2、同质（homogeneity）和变异 （ variation）
医学统计学 Medical Statistics
2020/12/5
医学统计学讲授内容
第一章 绪论 第二章 计量资料的统计描述 第三章 总体均数的估计与假设检验 第四章 多个样本均数比较的方差分析 第五章 计数资料的统计描述 第六章 几种离散型变量的分布及其应用
第七章 2 检验
第八章 秩转换的非参数检验 第九章 双变量回归与相关 第十章 统计表与统计图
睛
研究水污染情况 水
研究细胞变性 胞
研究肝癌的地区分布
一个人 一只眼 一毫升 一个细 一个地区
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
（2）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
（3）变量值（value of variable
• 研究长沙市2004年7岁 男孩身高的正常值范围？
• 同质：同长沙市、同7岁、同男孩、同无 影响身高的疾病。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• （2）、变异 （variation）
• 变异 （variation）：同质研究单位中变 量值间的差异。
二、统计学中的几个基本概念
变量值（value of variable） ： 变量的观察结果。 例如：研究7岁男孩身高 变量值：测得的身高值 （
120.2cm,118.6cm,121.8cm,…) 研究某人群性别构成 变量值：男、女。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• 2、同质（homogeneity）和变异 （ variation）
医学统计学 Medical Statistics
2020/12/5
医学统计学讲授内容
第一章 绪论 第二章 计量资料的统计描述 第三章 总体均数的估计与假设检验 第四章 多个样本均数比较的方差分析 第五章 计数资料的统计描述 第六章 几种离散型变量的分布及其应用
第七章 2 检验
第八章 秩转换的非参数检验 第九章 双变量回归与相关 第十章 统计表与统计图
睛
研究水污染情况 水
研究细胞变性 胞
研究肝癌的地区分布
一个人 一只眼 一毫升 一个细 一个地区
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
（2）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
（3）变量值（value of variable
《医学统计学》完整课件课件
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。
《医学统计学》完整课件
生态学研究中的医学统计学应用
描述性生态学研究
运用统计学方法对生态学数据进行描述性分析，如求平均数、标准差等指标，以了解数据 的基本特征和规律。
生态学关系研究
运用相关分析、回归分析等方法，研究生态学因素之间的相互关系和影响，揭示生态系统 中各因素之间的作用机制。
生态学预测研究
运用统计模型和数学方法，对生态学数据进行预测和分析，如建立多元线性回归模型，对 生态系统的发展趋势进行预测。
医学统计学在研究中的应用
研究设计中的医学统计学应用
确定研究问题
通过收集和分析文献资料，确定具有 研究价值的研究问题。
制定样本量
运用统计学方法计算所需样本量， 确保研究结果具有统计学意义。
选择研究对象
根据研究目的和要求，选择适合的 研究对象，制定合理的纳入和排除 标准。
设计调查表和数据库
根据研究目的和要求，设计合理的 调查表和数据库，确保数据质量。
医学统计学可以用来评价环境因素对 健康的影响，例如分析空气质量、噪 声污染等因素与居民健康状况的关系 。
医学统计学在医疗决策中的应用
临床决策支持
医学统计学可以帮助医生进行临床决策，例如通过风险评估和预 后预测等方法，为医生提供参考意见。
药物研发与上市
医学统计学在药物研发和上市阶段发挥着关键作用，包括新药临 床试验设计、疗效评价、不良反应监测等。
医疗质量管理
医学统计学可以帮助医疗管理者提高医疗质量，例如通过监测医疗 指标、评估医生绩效等方法，为改进医疗服务提供依据。
07
前沿进展与展望
医学统计学的未来发展趋势
跨学科发展
医学统计学将更加深入地与生物医学、计算 机科学、人工智能等领域交叉融合，形成跨 学科的发展趋势。
医学医学统计学PPT课件
样本量估算
根据研究目的、效应大小、显著性水平 和把握度等因素，合理估算所需样本量。
随机化方法
介绍简单随机化、分层随机化、整群随 机化等随机化方法，以确保试验组和对 照组的可比性。
数据分析与解读
运用统计学方法对试验数据进行描述性 统计、推断性统计和生存分析等，正确 解读分析结果。
观察性数据分析与处理
误差和提高实验效率。
方差分析基本思想
将总变异分解为组间变异和组内变 异，通过比较组间变异与组内变异 的相对大小，推断各因素对结果的 影响是否显著。
方差分析步骤
建立假设、计算检验统计量、确定P 值、作出推断结论。
04
医学统计学在医学研究中 的应用
临床试验设计与分析
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉设计、析因设 计等，以及各种设计类型的优缺点和适 用场景。
03
样本容量
样本中所包含的个体数目。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性， 可以是定量的或定性的。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和 定性数据，其中定量数据又可分为 离散型和连续型。
统计பைடு நூலகம்与抽样分布
03
统计量
用于描述样本特征的数值，如样本均值、 样本标准差等。
抽样分布
由样本统计量所形成的分布，用于推断总 体参数。常见的抽样分布有t分布、F分布 和卡方分布等。
03
多重比较与假设检验的误用
Hochberg校正
02
01
控制FDR（False Discovery Rate） 的方法
统计模型的选择与评估
统计模型的选择
1
2
根据研究目的和数据类型选择合适的统计模型
医学统计学全科演示PPT
统计量：反映样本的统计指标
变量（variable）与资料（data）
观察或测量的个体（或观察单位）的某项特 征，称为变量。
如某地7岁儿童的身高、体重等。
变量值构成资料。如，一组病人的血压值
资料类型
计量资料：表现为具体的数值、有度量衡单 位，如血压、血糖等。百分率资料：减分率
计数资料：观察指标是定性的，如阴性、阳 性，有病、无病等。二分类、多分类
用于表示确诊疾病的死亡概率，可表明疾病的 严重程度，也可反映医疗水平和诊断能力。多 用于急性传染病，较少用于慢性病。
常用的率
在临床实际中，要注意区分上 述四种常用率指标的含义，不 要混淆。
构成比（proportion）
说明某一事物的内部各组成部分所占的比重 或分布。
构 成 比 事 事 物 物 内 内 部 部 某 各 一 组 组 成 成 部 部 分 分 观 的 察 观 单 察 位 单 总 位 数 数 1 0 0 %
标准正态分布曲线下的面积
68.27%
方差variance
方差:总体方差 ，2 样本方差S2
离均差平方和的平均值即为方差。
n
(xi x)2
S 2 i1 (n 1)
标tion)
方差开方即为标准差 求方差后，量纲为原量纲的平方。 为使量纲恢复到原量纲，将方差开方，即为
标准差。 总体标准差 ，样本标准差S
纵坐标从－∞移到u所对应区域的面积为上图红 色区域面积的大小，这样一个区域的面积我们 用Ф(u)表示，可通过查标准正态分布曲线面积 分布表得到Ф(u)的大小。
u值查表所对应的面积是区间(-∞，u)所对应的 面积，即Ф(u)。
若u=-1.96，那么Ф(-1.96)则表示从－∞移到－
1.96所对应区域的面积，通过查标准正态分布 曲线面积分布表得到Ф(-1.96)=0.025
变量（variable）与资料（data）
观察或测量的个体（或观察单位）的某项特 征，称为变量。
如某地7岁儿童的身高、体重等。
变量值构成资料。如，一组病人的血压值
资料类型
计量资料：表现为具体的数值、有度量衡单 位，如血压、血糖等。百分率资料：减分率
计数资料：观察指标是定性的，如阴性、阳 性，有病、无病等。二分类、多分类
用于表示确诊疾病的死亡概率，可表明疾病的 严重程度，也可反映医疗水平和诊断能力。多 用于急性传染病，较少用于慢性病。
常用的率
在临床实际中，要注意区分上 述四种常用率指标的含义，不 要混淆。
构成比（proportion）
说明某一事物的内部各组成部分所占的比重 或分布。
构 成 比 事 事 物 物 内 内 部 部 某 各 一 组 组 成 成 部 部 分 分 观 的 察 观 单 察 位 单 总 位 数 数 1 0 0 %
标准正态分布曲线下的面积
68.27%
方差variance
方差:总体方差 ，2 样本方差S2
离均差平方和的平均值即为方差。
n
(xi x)2
S 2 i1 (n 1)
标tion)
方差开方即为标准差 求方差后，量纲为原量纲的平方。 为使量纲恢复到原量纲，将方差开方，即为
标准差。 总体标准差 ，样本标准差S
纵坐标从－∞移到u所对应区域的面积为上图红 色区域面积的大小，这样一个区域的面积我们 用Ф(u)表示，可通过查标准正态分布曲线面积 分布表得到Ф(u)的大小。
u值查表所对应的面积是区间(-∞，u)所对应的 面积，即Ф(u)。
若u=-1.96，那么Ф(-1.96)则表示从－∞移到－
1.96所对应区域的面积，通过查标准正态分布 曲线面积分布表得到Ф(-1.96)=0.025
医学统计学PPT课件
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
《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。
【课件】 优秀课件《医学统计学》很全 666页PPT
C. CHENG
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一、统计设计
设计（design）是统计工作的第一步，也是关 键的一步，是对统计工作全过程的设想和计划 安排。
统计设计－－－就是根据研究目的确定试验因 素、受试对象和观察指标，并在现有的客观条 件下决定用什么方式和方法来获取原始资料， 并对原始资料如何进行整理，以及整理后的资 料应该计算什么统计指标和统计分析的预期结 果如何等。
2.统计推断(inferential statistics)
使
用样本信息推断总体特征。通过样本统计量进行
总体参数的估计和假设检验，以达到了解总体的
数量特征及其分布规律，才是最终的研究目的。
C. CHENG
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第三节 统计资料的类型
❖ 医学统计资料按研究指标的性质一般分为定量资料、 定性资料和等级资料三大类。
要求，对整理后的数据进行统计学分析，结合 专业知识，作出科学合理的解释。
C. CHENG
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第15页
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统计分析包括以下两大内容：
1.统计描述(descriptive statistics) 将计算出 的统计指标与统计表、统计图相结合，全面描述 资料的数量特征及分布规律。
❖ 定 性 资 料 的 观 察 指 标 为 分 类 变 量 （ categorical variable）。如人的性别按男、女分组；化验结果按 阳性、阴性分组；动物实验按生存、死亡分组；调查 某人群的血型按A、B、O、AB分组等，观察单位出现的 结果为分类变量，分类变量没有量的差别，只有质的 不同，其组成的资料为定性资料。
医学统计学PPT课件
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。
23.10.2023
－ ＋ ＋＋ ＋＋＋
人数
12 25 36 10
特点： ①无确切定量 ②分组有程度差别
23.10.2023
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
23.10.2023
29
资料的类型
计量资料
（数值变量或
定量资料）
23.10.2023
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）
23.10.2023
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
23.10.2023
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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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
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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
23.10.2023
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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
23.10.2023
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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）
23.10.2023
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
23.10.2023
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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
《医学统计学》课件完整版
医学统计学案例分析
05
临床研究案例分析主要涉及疾病的诊断、治疗和预后评估，通过统计学方法对临床数据进行收集、整理和分析，以评估治疗效果和安全性。
总结词
临床研究案例分析通常包括随机对照试验、观察性研究和病例报告等类型。在分析过程中，需要采用适当的统计学方法，如描述性统计、t检验、卡方检验、生存分析等，以得出科学可靠的结论。
公共卫生
在基础研究中，医学统计学用于分析生物学、药理学等领域的数据，揭示生命现象的本质和规律。
基础研究
医学统计学在健康管理中也发挥着重要作用，如健康调查、健康风险评估等。
健康管理
医学统计学基础知识
02
概率
描述随机事件发生的可能性大小的量度，取值范围在0到1之间。
独ห้องสมุดไป่ตู้事件
两个事件之间没有相互影响，一个事件的发生不影响另一个事件的发生。
医学统计学是医学研究中不可或缺的工具，它能够帮助我们科学地设计实验、收集数据、分析结果，从而得出可靠的结论。
在临床实践中，医学统计学可以帮助医生对疾病进行诊断、治疗和预后评估，提高医疗质量和安全性。
医学统计学在临床研究中广泛应用，如新药研发、临床试验、流行病学调查等。
临床研究
在公共卫生领域，医学统计学被用于监测和评估疾病流行趋势、制定公共卫生政策等。
人工智能在医学统计学中面临的挑战包括数据标注和模型泛化等问题，需要加强数据标注和模型评估工作。
随着基因组学研究的深入，统计方法在基因组数据分析中扮演着越来越重要的角色。
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THANKS
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，如点估计、区间估计等。
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。
《医学统计学》课件完整版
《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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5
表9-1 2002年某市150名20~29岁正常男子的尿酸浓度(μmol/L)
362.6 359.7 285.9 300.2 333.6 334.0 288.8 338.5 341.9 344.6 3375 298.3
364.2 367.1 338.1 316.9 332.7 324.0 282.6 369.8 398.7 338.7 308.9 392.1
二、计算统计指标 (1) 计算平均值—代表一组资料的平均水平； (2) 计算标准差---反映资料的离散程度。
三、绘制统计表和统计图
h
7
一、编制频数分布表：制表步骤： (1)求极差或全距(range)：R=Xmax － Xmin
本例， R=428.7－278.6＝150.1(μmol/L)。 (2)决定组数、组段数和划分组距(class interval)： 根据样本含量的多少确定组数，一般设8～15组。 组段数=取整(极差/组数)。 本例：组段数=取整(150.1/10)=15.0115 划分组距：每组段的起点和终点分别称为下界和上界。 组距：本组内的上界和下界之差。
组段的划分
270~ 285~ 300~ 315~ 330~ 345~ 360~ 375~ 390~ 405~ 420~435
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
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8
(3)列频数表：按上述组段 序列制成表的形式，采用 划记法或计算机将原始数
表9-2 2002年某市150名20~29岁 正常男子的尿酸浓度的频数分布
统计描述
statistical inference
统计推断
parameter estimation
参数估计
Frequency distribution
频数分布
frequency table
频数表
arithmetic Mean, average
算术平均值
standard deviation
标准差
variance
第三篇 医学统计学方法
Statistical Methods in Medicine
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1
第九章 数值变量资料的统计分析
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
数值型资料的统计描述 正态分布和参考值范围的估计 数值型资料的统计推断 t检验和u检验 方差分析
h
2
terminology
statistical description
375~
390~
(frequency table)，如表
405~
15
10.00
11
7.33
8
5.33
9-2。所绘的图形见图9-1。 420~435
1
0.67
合计
150
100.00
h
9
资料的分布类型：
1. 对称分布或正态分布； 2. 2. 偏态分布：高峰在左侧或右侧； 3. 3. 不规则分布：分布很散，无明显高峰
348.5 346.8 406.6 357.6 338.7 341.6 349.8 289.4 366.2 357.5 298.4 336.8
387.5 342.3 366.7 387.6 332.7 324.0
h
6
统计描述的内容：
一、制频数(分布) 表(表9-2)和频数分布图(图9-1)
频数表的用途 (1) 揭示资料的分布特征和分布类型 (2) 便于发现某些特大或特小的可疑值 (3) 便于进一步计算统计指标和统计分析处理
388.2 355.8 329.4 321.1 320.4 313.5 339.8 409.4 387.4 378.5 392.0 352.7
376.2 388.4 344.6 308.6 347.0 428.7 369.1 311.4 376.3 349.4 289.2 366.8
371.0 387.5 413.6 348.7 392.7 401.0 313.6 366.8 387.2 319.7 329.4 357.5
参数估计:是用样本统计量估计总体参数所在范围。 假设检验:是利用样本的实际资料来检验事先对总体某 些数量特征所作的假设是否成立。
统计描述 统计分析统计推断假 参设 数检 估验 计
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4
第一节 数值型变量资料的统计描述
例9.1 2002年某市150名20~29岁正常男子的 尿酸浓度(μmol/L) ，资料见表9-1。如何进行统 计描述？
尿酸浓度 (μmol/L)
频数
频率(%)
270~
2
1.33
据汇总，得出各组段中所
285~
300~
包含的观察例数，即为频
315~
9
6.00
11
7.33
22
14.67
数，如表9-2的第 (2)栏。
330~
345~
将各组段及其相应的频数
360~
24
16.00
27
18.00
20
13.33
列成表格，即为频数表
方差
range
极差，全距，范围
geometric mean
几何平均值
median
中位数
normal distribution
正态分布
reference range
参考值范围
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3
统计分析包括统计描述和统计推断两大部分。 统计描述(statistical description)是用统计指标、统计 表和统计图描述资料的分析规律及其数量特征； 统计推断(statistical inference) 包括总体参数估计和假 设检验两个内容。
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二、计算平均值—代表平均资料的平均水平
329.8 357.8 312.0 313.6 338.7 328.6 291.3 329.7 361.8 392.4 414.9 319.7
327.6 395.8 358.9 289.4 366.2 387.4 298.4 408.7 389.8 362.5 354.9 352.7
316.6 348.9 348.7 401.6 334.6 308.9 367.0 345.6 401.6 357.1 304.6 338.5
368.7 352.6 378.2 346.1 278.6 318.3 323.2 322.6 382.1 322.6 309.6 352.0
372.5 399.8 335.6 341.1 371.0 355.9 362.7 368.1 332.4 405.6 328.8 358.8
405.9 362.7 316.3 338.7 402.6 379.4 329.6 354.6 331.4 349.6 419.5 324.6