第一讲 绪论 (2018研究生)0903

医学统计学方法及其临床应用
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二、同质与变异
• 同质性(homogeneity)：共性，大同小异 • 变异(variation)：个体间差异，多样性
没有同质性就构不成一个总体 总体内没有变异性就无需统计学 • 统计学的任务： 在变异的背景上，描述同一总体的同质性，揭示不 同总体的异质性 (heterogeneity)。
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若干基本概念
一、总体与样本
• 总体(population): 大同小异的对象全体 • 抽样(sampling)：从研究总体抽取部分个体 • 样本(sample)：抽取的部分个体 • 数据(data)：观察所得资料 • 推断(inference) ：分析样本数据，获得关于总体的知识
第一章 绪论
医学统计学方法及其临床应用
STATISTICS
• “a branch of mathematics dealing with the collection, analysis, interpretation, and presentation of masses of numerical data” Webster’s International Dictionary
O 从个体认识到总体认识的转变 O 普查的重要性 O 从总体样本的认识…
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LAPLACE的远见与LOUIS的实践
• 法国数学家Pierre-Simon Laplace (1749-1827) • “概率论 (probability theory) 可以应用于整个人类知识系统，因为发
• Francis Galton 爵士 (1822-1911) ：遗传现象、回归
• Karl Pearson (1857-1936) ：相关系数，卡方检验，P值和统计推断；
Biometrika
• Ronald A. Fisher爵士 (1890-1962)：“统计学的凯撒”。 《研究工作者的统
计方法》（Statistical Methods for Research Workers ）和《实验设计》（The Design of Experiments）
组别 银屑病患者
正常人
例数 12 12
均数 182.4 149.7
标准差 27.7 19.5
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基本步骤
(1) 建立检验假设，确定检验水准
H0 : 1 2 H1 : 1 2
0.05
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(2) 计算检验统计量
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定量变量
• 离散型定量变量（discrete variable） • 连续型定量变量（continuous variable）
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变量类型的转换
• 连续型 → 有序 → 分类 → 二值
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• 统计学的关联 • 因果的推断
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描述平均水平的指标
一、算术均数
• 算术均数（arithmetic mean, mean）
X

X1

X2
...
n
Xn
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二、几何均数
• 几何均数（geometric mean）
• 公共卫生考虑的是群体的规律。这就决定了公共卫生对统 计学天然的亲和，也决定了公共卫生专业人员视统计学为 必备素养
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寿命表的编制
• John Graunt (1620-1674)：搜集死亡方面的数据，编制了寿命表， 从而创造了人口统计这一学科
• William Farr (1807-1883) 进一步改进寿命表方法，在英国创造了世 界上最好的官方生命统计系统。
是 正态？
统计 描述
X S
否
统计 描述
Md,Q
分类资料
统计 描述
（率,比, 构成比）
总体 均数 置信 区间
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t方 检差 验分
析
秩和 检验
总体 率的 置信 区间
2 检 验
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1、 t 检验
• t 检验可用于完全随机设计两样本定量资料的假设检验 • t 检验在小样本时要求正态分布、方差齐性，否则，校正的
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三、变量的类型
• 定性变量（qualitative variable） • 定量变量（quantitative variable）
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定性变量
• 分类变量（categorical variable）
• 二分类变量 • 无序多分类变量：哑变量变换 • 有序多分类变量，等级变量
• “The science and art of collecting, summarizing, and analyzing data that are subject to random variation.” A Dictionary of Epidemiology
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四、参数与统计量
• 参数（parameter）：描述总体特征的指标，总体均数 • 统计量（statistic）: 样本的指标，样本均数
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五、设计与分析
• 任何科学研究必须精心设计在前
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六、因果与联系
女生
图2-7 某年某高校149名男生和208名女生平均每周上网时间箱式图
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行为是青壮年的主要影响因素，代谢及代谢与行为的叠加是老年的主要影响因素，环境因素基本不变
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Francis Galton Karl Pearson
Major Greenwood
Raymond Pearl
Austin Bradford Hill
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统计学与公共卫生 互相推动
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统计学是公共卫生专业人员的得力工具
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“做完实验后才找统计学家，就好像要他作尸体解 剖。他会说，这实验“死”于什么原因。”
RA FISHER
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从第一个随机化有对照的临床试验到法制化
• Major Greenwood (1880-1949)：师从Pearson，医学统计学家(medical statistician) • Raymond Pearl (1879-1940)：Johns Hopkins公共卫生学院生物统计和生命统计教授 • Austin Bradford Hill 爵士(1897-1991)是现代临床试验(clinical trial)的主要推动者，The
n1 12,X1 182.4pg/mL,S1 27.7pg/mL; n2 12,X 2 149.7pg/mL,S2 19.5pg/mL
t
X1 X2

182.4 149.7
3.34
Sc2

1 n1

1 n2

27.72
12 1 19.52
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统计表和统计图
一、统计表
• 表号和标题 • 标目：纵横 • 线条 • 数字 • 备注
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二、统计图
• 直方图 • 直条图 • 箱式图 • 线图 • 统计地图
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男生
t检验，变量变换，秩和检验
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• 某医生研究血清白介素-6(IL-6)与银屑病的关系，收集了12例处于进 行期的银屑病患者及12例正常人的血清标本进行IL-6检测，得到表1 结果，问银屑病患者与正常人的血清IL-6均数是否不同？
表1 银屑病组与正常对照组的血清IL-6(pg/ml)
现真理的主要方法是以概率为基础的” • “医疗是概率论应用的一个重要领域” • “随着观察数的增多，有效的治疗方法会充分地显示出来” 。
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LAPLACE的远见与LOUIS的实践
• 临床医生Pierre-Charles-Alexandre Louis (1787-1872) ：被认为是循证医学 (evidence-based medicine) 思想的早期奠基人之一
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2000-2013年危险因素归因DALY顺位变化
下降：丌安全用水、儿童营养丌良、 洗手、非母乳喂养、环境卫生
上升：行Hale Waihona Puke Baidu、代谢方面、 大气颗粒物污染。
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单因素分析方法概要
单变量统计方法：
数据类型
定量资料 等级资料
Lancet，《医学统计学原理》（Principles of Medical Statistics） • 利用链霉素治疗肺结核的临床试验 • 评价索尔克（Salk）疫苗预防小儿麻痹或死于脊髓灰质炎的效果
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“多年以前统计学家也许会宣称，统计学是做数据列 表的。如今的统计学家会说，统计学考虑的是面对不 确定性如何作决策”
12 12 2
12

1

1 12

1 12

v n1 n2 2 12 12 2 22
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(3) 确定P 值，作出统计推断
查 t 界值表，得0.002<P <0.005，按α =0.05水准拒绝 H0，接受 H1 ，差异有统计学意义，可认为银屑病患者与正常人的血清IL-6 均数不同，银屑病患者的血清IL-6较高。
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医学统计思维的进化
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古代统计学的诞生和应用
O 统计作为认识的方法，已经经历了较长的历史时期
O 最初，统计的认识作用仅仅在于对具体事实的记录，尤其 是现象数量的记录，以反应当时国家的重要事项的状况
O Statistics
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O 中国历代的户口登记 O 欧洲中世纪各国的财产登记 O 英国17世纪的人口死亡公报
数在整个样本中所占百分比为X% • 上四分位数 • 下四分位数 • 中位数
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五、众数
• 在样本中出现次数最多的数值
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描述变异程度的指标
描述变异程度的指标
• 极差（range） • 四分位数间距（inter-quartile range） • 方差（variance） • 标准差（standard deviation, SD） • 变异系数（coefficient of variation, CV）
G n X 1X 2...X n
G log1(
log X
)
n
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三、中位数
• 中位数（median）
M

X* n 1
2
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M

1 2
(X
*
n
2

X
) *
n
2
1
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四、百分位数
• Px：样本估计：按照升序排列的数列里, 其左侧（即小于它）的个体
• “由于人类记忆的谬误，外科医生倾向于较多地记住他们成功的案例而不是 失败的案例”
• Louis强调用数据表达疗效和“或多或少”、“罕见”与“频繁”之类用词的区别是 “真理与谬误的区别，一方是明明白白、真正科学的，另一方则是含含糊糊、 缺乏价值的”
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统计学与医学统计学的开端
• 美籍华裔生物统计学家蒋庆琅，Chin-Long Chiang (1914-2013 )
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现代公共卫生领域对统计学的挑战
• 流行病学对方法学提出的挑战 • 系统生物学的挑战 • 运用动力学模型进行疾病的预警预测 • 大数据时代的挑战
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