第十五章医学统计概述
医学统计课件
数据管理、统计分析、图表制作等。
特点与优势
界面友好、操作简便、支持多种数据格式、提供丰富的统计模型和分析方法等。
STATA软件介绍
软件概述
STATA（Statistical Analysis and Data Analysis）是一款基 于命令行的统计软件，适用于各 种数据分析和统计分析应用。
近代医学统计发展
随着数理统计学的进步，越来越多的复杂统计方法被引入到医学领域。这些方法包括实验 设计、假设检验、方差分析、回归分析等，为深入研究医学问题提供了有力工具。
现代医学统计发展
随着计算机技术和生物技术的发展，医学统计方法也不断创新和改进。例如，在基因组学 、蛋白质组学和生物信息学等领域，统计方法被广泛应用于数据挖掘和分析。
医学统计在医学研究中的应用
01
临床试验设计
在临床试验中，医学统计方法被 广泛应用于试验设计、数据收集 、样本大小确定、随机分组等环 节。通过合理的设计和严格的执 行，医学统计能够确保试验结果 的准确性和可靠性。
03
02
诊断与预后评估
病因推断
针对某些疾病的发生和发展，医学 统计提供了从样本数据推断总体特 征的方法。例如，通过病例对照研 究和队列研究等方法，可以估计暴 露于特定因素与疾病发生之间的关 联强度。
统计推断与假设检验
统计推断
根据样本数据推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检 验。
假设检验
通过设立假设，利用样本信息判断假设是否成立的过程，是 统计推断的核心。
03
医学统计方法及其应用
描述性统计
总结词
描述性统计是医学统计中最基本的方法之一，用于收集、整理、归纳和展示 数据的基本特征和分布规律。
《医学统计》课件
医学统计应用
流行病学
通过收集、整理和分析人群中发生的疾病和健 康情况，以改善公共健康。
临床研究
设计和分析临床试验，评估新药物和治疗方法 的疗效和安全性。
生物统计学
研究生物医学研究中的统计方法和数据分析， 以支持科学研究和医学决策。
公共卫生
研究和分析疾病的发生、传播和控制，以制定 政策和干预措施。
医学统计案例分析
了解这些基本概念是进 行数据收集、整理和分 析的基础。
数据收集
选择合适的数据收集方法是确保数据质量和可靠性的关键。
2
数据整理的流程：数据清洗、变量识别、数据转换等
整理数据可确保数据的一致性和可分析性，并减少错误和偏差。
3
数据可视化：表格、图表等
通过可视化表达数据的方式，使得数据更易于理解和传达。
临床试验案 例：治疗指 南的修订
使用临床试验数据 评估现有治疗指南 的有效性，并提出 修订建议。
流行病学案 例：SARS疫 情的分析
通过分析SARS疫情 数据，揭示病毒传 播和控制策略。
生物统计学 案例：基因 组分析
通过基因组数据的 统计分析，发现与 特定疾病和遗传变 异相关的基因。
公共卫生案 例：疾病控 制与预防
使用统计方法评估 疫苗和卫生干预措 施的效果，制定防 控策略。
总结与展望
1 医学统计的重要性和发展趋势
医学统计在改善健康状况和优化医疗服务方面具有重要作用，并将继续发展。
2 如何应用医学统计优化医疗健康服务
结合医学统计方法和技术，改进临床实践和医疗决策，提高医疗质量和效果。
数据分析基础
描述性统计：中心位置、离散程度、分布形态等
描述性统计用于总结和表达数据的特征，如均值、标准差和分布形态。
医学统计学第十五章多元线性回归分析
预测和解释性分析
预测
利用多元线性回归模型对新的自变量值进行预测，得到因变量的预测值。
解释
通过系数估计值，解释自变量对因变量的影响大小和方向。
4 正态分布
观测值和误差项服从正态分布。
参数估计方法
1
最小二乘法
找到使得预测值和实际观测值之间残差平方和最小的回归系数。
2
变量选择
通过逐步回归或变量筛选方法选择最重要的自变量。
3
解释系数
计算变量对因变量的影响的幅度和方向。
显著性检验
回归系数 自变量1 自变量2
标准误差 0 .2 3 4 0 .3 2 1
医学统计学第十五章多元 线性回归分析
多元线性回归分析是一种强大的统计方法，用于探究多个自变量对因变量的 影响。通过在统计模型中引入多个自变量，我们可以更全面地解释现象和预 测结果。
概念和原理
概念
多元线性回归分析是一种统计方法，用于 建立多个自变量和一个因变量之间的关系 模型。
原理
通过最小二乘法估计回归系数，我们可以 量化自变量对因变量的影响，并进行统计 推断。
建立方法
数据收集
收集包括自变量和因变量的 数据，确保数据质量和有效 性。
模型建立
模型验证
选择适当的自变量和建模方 法来构建多元线性回归模型。
利用合适的统计检验和拟合 优度指标来评估模型的质量。
假设条件
1 线性关系
自变量和因变量之间存在线性关系。
3 等方差性
模型的残差具有相同的方差。
2 独立性
自变量之间相互独立，没有明显的多重 共线性。
t值 2 .3 4 5 3 .4 5 6
根据p值和显著性水平，判断自变量的影响是否具有统计意义。
医学统计学重点概要
第一章 绪论总体：根据研究目的确定的同质的所有观察单位某种变量值的集合。
总体包括有限总体和无限总体。
样本：从总体中随机抽取的部分观察单位，其实测值的集合。
获取样本仅仅是手段，通过样本信息来推断总体特性才是研究的目的。
资料的类型计量资料、计数资料和等级资料。
误差包括随机误差、系统误差和非系统误差。
抽样误差：由抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异或者是各个样本统计量之间的差异称为抽样误差。
概率：是描述随机事件发生可能性大小的一个度量。
取值范围0≤P ≤1。
小概率事件：表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小，可以认为很可能不发生。
P ≤0.05或P ≤0.01。
医学统计学的步骤：设计、收集资料、整理资料和分析资料。
统计分析包括：统计描述和统计推断。
统计推断包括：参数估计和假设检验。
第二章计量资料的统计描述频数表和频数分布图的用途：（1）描述频数分布的类型，以便选择相应的统计指标和分析方法。
对称分布：集中位置在中间，左右两侧頻数基本对称。
偏态分布：正、负偏态分布正偏态集中位置偏向值小一侧，负偏态反之。
（2）描述頻数分布的特征；（3）便于发现资料中的可疑值；（4）便于进一步计算统计指标和进行统计分析。
计量资料集中趋势包括算术均数、几何均数和中位数。
算术均数：直接法（样本小）：n x x ∑=；頻数表法（样本大）x =nfx ∑ 几何均数：直接法：)lg (lg 1n x G ∑-=；頻数表法)lg (lg )lg (lg 11n x f fx f G ∑∑∑--==（常用于等比资料或对数正态分布资料）中位数：直接法：n 为奇数2/)1(+=n x M ，n 为偶数2/)(12/2/++=n n x x M ；頻数表法：∑-⨯+=)%50(L M M f n f iL M 。
中位数的应用注意事项：可用于各种分布资料，不受极端值的影响，主要用于（1）偏态分布资料（2）端点无确切值的资料（3）分布不明确的资料。
[医学]医学统计学课件PPT
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• 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
人卫第七版医学统计学课后答案及解析-李康、贺佳主编
人卫第七版医学统计学课后答案及解析-李康、贺佳主编本文介绍了医学统计学的基本概念和内容。
统计描述和推断是从样本数据中获得结论的重要方法，可以探测医学规律并提高研究结论的科学性。
医学统计学的基本内容包括统计设计、数据整理、统计描述和统计推断。
统计描述可以通过统计指标、统计表和统计图来表达结果，统计推断可以通过参数估计和假设检验来推断总体特征。
本文还介绍了定量数据的统计描述、正态分布与医学参考值范围以及定性数据的统计描述。
在计算和分析方面，本文提供了一些实例和参考答案。
一、单项选择题答案1.B2.A3.C4.D5.E6.D7.A8.C9.B10.A11、C12、B13、D14、A15、C1.[参考答案]t检验是用来检验两个样本均值是否有显著差异的方法，适用于样本数量较小、总体方差未知的情况。
2.[参考答案]t检验的原假设是两个样本均值相等，备择假设是两个样本均值不相等。
3.[参考答案]当样本数量较小、总体方差未知时，使用t 检验；当样本数量较大、总体方差已知或近似已知时，使用z 检验。
4.[参考答案]在t检验中，自由度是指样本数量减去估计的参数数量，其中估计的参数数量为1（即样本均值）。
5.[参考答案]在进行t检验时，需要先计算出样本均值、样本标准差和自由度，然后查找t分布表得到临界值，最后比较计算出的t值和临界值，判断是否拒绝原假设。
6.[参考答案]在进行t检验时，如果样本数量较小、总体方差未知，应该使用双侧检验，即备择假设为两个样本均值不相等。
7.[参考答案]在进行t检验时，如果样本数量较小、总体方差未知，应该使用配对样本t检验来比较两个相关样本的均值是否有显著差异。
8.[参考答案]在进行t检验时，如果样本数量较大、总体方差已知或近似已知，应该使用z检验来比较两个独立样本的均值是否有显著差异。
9.[参考答案]在进行t检验时，如果样本数量较小、总体方差未知，应该使用t分布表来查找临界值，以判断是否拒绝原假设。
第十五讲 卫生统计学 实验设计
赖氨酸
赖氨酸效应
（三）自身对照
实验在同一受试对象上进行。
特点： 简单易行，使用广泛。但若试验前后某些 环境或自身因素发生改变，并且会影响试验结 果，就难以说明问题。
（四）标准对照(standard control)
以现有的标准或正常值作对照。
例①某种新的方法能否代替传统方法的研究； ②某病患者与正常人的某生理、生化指标是否相同。
——实验室应用较多
（五一疾病的疗效。
（六）历史对照：以过去的研究结果作对照。
与本人或他人过去的研究结果作比较。
—— 不好！！！！！！
二、处理因素
处理因素或受试因素：根据研究目的确定的
欲施加或欲观察的、并能引起受试对象直接或 间接效应的因素，简称处理或因素(factor)。 是根据研究目的确定的主要因素，处理因素在 整个实验中应始终要保持不变。
非处理因素：与处理因素可能同时存在的能
使受试对象产生效应的非研究因素。非处理因 素干扰效应与所研究因素间关系的观察与分析， 常常又称混杂因素(confounder)。
分层随机化步骤：
(1)编号排序：将每层的受试对象编号排序，如体重 从轻到重，时间由前至后等。 (2)取随机数：从随机数字表或计算器或计算机获得。 每个受试对象可取两位数。 (3)确定组别：根据每层受试对象获得的随机数的大 小顺序决定受试对象在哪一组。对每个处理也可规定 顺序，如处理A, B, C, …分别对应于序号1, 2, 3, …。
均衡性
(1) 对等：除处理因素外，对照组具备与实验组对等的 一切非处理因素。
第15-17章-多因素分析(统计学)
8
多元线性回归除具有直线回归的基本性质外，还具有 以下特点（用途）：
（1）因素筛选：（因素分析） 例如影响高血压的诸多因素中： 1）哪些是主要因素？ 2）各因素的作用大小？
（2）提高回归方程的估计精度 多元回归比只有一个自变量的简单直线回归更
能缩小应变量Y对其估计值的离差，在预测和统计 控制方面应用的效果更好。 （3）控制混杂因素
5
由样本估计而得的多元回归方程：
Yˆ b0 b1 X 1 b2 X 2 bm X m
Yˆ 为y的估计值或预测值（predicted value)； b0为回归方程的常数项（constant)，表示各自变量均为0时y 的估计值；
b1、b2、bm为偏回归系数（Partial regression coefficient） 意义：如 b1 表示在X2、X3 …… Xm固定条件下，X1 每增
Y 0 1 X1 2 X 2 m X m e
β0为回归方程的常数项（constant)，表示各自变量均为0时y的平 均值；
m为自变量的个数； β1、β2、βm为偏回归系数（Partial regression coefficient）
意义：如β1 表示在X2、X3 …… Xm固定条件下，X1 每增减 一个单位对Y 的效应（Y 增减β个单位）。 e为去除m个自变量对Y影响后的随机误差，称残差（residual)。
X22
…
X2p
Y2
┆
┆
┆
…
┆
┆
n
Xn1
Xn2
…
Xnp
Yn
Y为定量变量——Linear Regression Y为二项分类变量——Binary Logistic Regression Y为多项分类变量——Multinomial Logistic Regression Y为有序分类变量——Ordinal Logistic Regression Y为生存时间与生存结局——Cox Regression
医学统计学第十五章 多元线性回归分析
2019/2/4
第一节
多元线性回归
2019/2/4
医学统计学
一、多元线性回归模型
• • • • 变量：应变量 1 个，自变量m 个，共 m+1 个。 样本含量：n 数据格式见表15-1 回归模型一般形式：
Y X X X e 0 1 1 2 2 m m
Éɱ í ÉÉÉÉɱ ÉÉ Y ÉÉÉ 医学统计学
表15-1 多元回归分析数据格式
例 号 1 2 ┇ n X 1 X 1 1 X 2 1 ┇ X n 1 X 2 X 1 2 X 2 2 ┇ X n 2 … … … … … X m X 1 m X 2 m ┇ X n m Y Y 1 Y 2 ┇ Y n
条件
X ,X , ,X Y与 ( 1 ) 间 具 有 线 性 关 系 。 1 2 m之
糖化血 红蛋白(%) X4
8.2 6.9 10.8 8.3 7.5 13.6 8.5 11.5 7.9 7.1 8.7 7.8 9.9 6.9 10.5 8.0 10.3 7.1 8.9 9.9 8.0 11.3 12.3 9.8 10.5 6.4 9.6
血糖 (mmol/L) Y
11.2 8.8 12.3 11.6 13.4 18.3 11.1 12.1 9.6 8.4 9.3 10.6 8.4 9.6 10.9 10.1 14.8 9.1 10.8 10.2 13.6 14.9 16.0 13.2 20.0 13.3 10.4
X X , i,j = 1 , 2 , , m
i j
l ( X X ) ( X X ) X i j i i j j iX j
第十五章 多元线性回归分析
(Multiple Linear Regression)
统计学中的医学统计
统计学中的医学统计统计学是一门研究数据收集、分析和解释的科学，而医学统计则是应用统计学的原理和方法来研究和评估医疗领域的相关问题。
医学统计在临床试验、流行病学研究、生物医学研究和医疗决策等方面起着重要的作用。
本文将介绍医学统计的基本概念和常用的统计方法。
一、医学统计的基本概念医学统计的基本概念包括样本与总体、参数与统计量、假设检验等。
1. 样本与总体在医学研究中，总体是指我们希望研究的整体群体，而样本是总体的一个子集。
通过对样本的研究，我们可以推断出关于总体的结论。
样本的选取应该具有代表性，能够准确地反映总体的特征。
2. 参数与统计量参数是描述总体特征的量，统计量则是根据样本数据计算出来的，并用于推断总体参数的量。
常见的参数包括均值、方差、比例等，而样本均值、样本方差、样本比例等则是对应的统计量。
3. 假设检验假设检验是医学统计中常用的推断方法之一。
在假设检验中，我们提出一个原假设和一个备择假设，通过采集样本数据并进行统计分析，判断原假设是否成立。
原假设通常表示一种无效或不显著的情况，备择假设则代表一种有意义或显著的情况。
二、常用的医学统计方法医学统计涉及到众多的方法和技术，其中一些常用的方法包括描述统计、推断统计、相关分析和回归分析等。
1. 描述统计描述统计是对数据进行概括和总结的方法，常用的描述统计指标包括均值、中位数、标准差、百分比等。
通过描述统计，我们可以对某一特定变量的分布和特征进行描述和分析。
2. 推断统计推断统计是通过对样本数据进行分析和推断来对总体特征进行估计的方法。
推断统计中的常用技术包括抽样分布、置信区间估计和假设检验等。
3. 相关分析相关分析是一种研究两个或多个变量之间关系的方法。
通过计算相关系数，我们可以了解变量之间的相关性强度和方向。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
4. 回归分析回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并建立预测模型。
通过回归分析，我们可以确定自变量对因变量的影响程度，并进行预测和解释。
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
统计学教案习题医学人口统计与疾病统计常用指标
第十五章医学人口统计与疾病统计常用指标一、教学大纲要求（一）掌握内容1．医学人口统计常用统计指标的意义及用途〔1〕人口数与人口构成常用指标：人口总数、性别比、老年人口系数、少年儿童人口系数；〔2〕人口金字塔；〔3〕生育与方案生育常用指标：粗出生率、总生育率、终生生育率、总和生育率、自然增长率；〔4〕死亡统计常用指标：粗死亡率、年龄别死亡率、新生儿死亡率、婴儿死亡率、5岁以下儿童死亡率、标准化死亡率、死因别死亡率、死因顺位。
2．疾病统计常用统计指标的意义及用途发病率、患病率、病死率、治愈率、生存率。
（二）熟悉内容医学人口统计和疾病统计的其它指标。
（三）了解内容医学人口统计和疾病统计的含义及其资料来源。
二、教学内容精要(一) 医学人口统计常用指标的意义及其用途1．人口数与人口构成常用指标〔1〕人口数：人口数(population)又称人口总数，一般指一个国家或地区某一特定时间点的人口数。
通过一次人口普查，可得较好的人口数统计。
根据我国的户籍登记，也可获得户籍人口数。
在人口流动较多的情况下，还可按居住地来统计人口数。
〔2〕性别比：以女性人口为100，计算男女性人口数之比，称为性别比或性比例。
性别比= 男性人数×100 〔15-1〕女性人数〔3〕老年人口系数：指老年人口在总人口中所占的比重，是说明人口老龄程度的指标，可作为划分人口类型的尺度。
65岁及以上人口数×100% 〔15-2〕老年人口系数=人口总数〔4〕少年儿童人口系数：指少年儿童人口在总人口中所占的比重，是划分人口类型的指标之一。
14岁及以下人口数×100% 〔15-3〕少年儿童人口系数=人口总数2．人口金字塔〔1〕人口金字塔：人口金字塔(pyramid)是一种用几何图形来形象的表示人口性别年龄构成的方法。
将人口的性别、年龄分组数据，以年龄〔或出生年份〕为纵轴，以人口数或年龄构成比为横轴，按左侧为男、右侧为女绘制的直方图，其型如金字塔，称为人口金字塔。
医学统计学知识点
医学统计学知识点1.数据类型：医学研究中使用的数据包括定类数据和定量数据。
定类数据是非数值型的数据，例如性别、种族等；定量数据是数值型的数据，例如年龄、体重等。
了解数据类型是分析数据的第一步。
2.数据收集：医学研究中的数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、实验研究、观察等。
在数据收集过程中，需要注意样本的选择、数据的完整性和准确性。
3.描述统计学：描述统计学包括对数据的整体特征进行描述和总结。
常用的描述统计学方法包括中心趋势度量（例如均值、中位数、众数）、离散程度度量（例如标准差、方差）和数据分布描述等。
4.推断统计学：推断统计学是从样本数据推断总体特征的一种方法。
通过推断统计学，可以根据样本数据的统计量（例如样本均值、样本比例）来推断总体参数的区间估计或假设检验。
5.假设检验：假设检验是根据样本数据对总体参数提出假设，并通过计算概率值来判断是否接受或拒绝该假设。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。
6.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的线性关系和方向。
7. 回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并可用于预测因变量的数值。
常用的回归分析方法有简单线性回归分析、多元线性回归分析和 logistic 回归分析等。
8. 生存分析：生存分析用于研究时间相关的数据，例如疾病患者的生存时间或事件发生的时间。
生存分析方法包括 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型等。
9.双盲试验和随机分组：在医学研究中，双盲试验和随机分组是常用的研究设计方法。
双盲试验是指研究中既不知道接受治疗的病人，也不知道给予治疗的医生；随机分组是指将研究对象随机分配到不同的治疗组和对照组。
10.统计软件：为了进行医学统计分析，研究者可以使用专业的统计软件，例如SPSS、SAS、R等。
(预防医学课件)数值变量资料的统计描述
3 中位数（median , M）
是将一组变量值从小到大排序后位次居中 的变量值。
主要用于描述偏态分布资料； 开口资料（一端或两端无确定数据）； 变量值中有个别过大或过小值资料的集中 趋势。
39
1. 直接法（用于小样本）
n 为奇数时， M X n1 2
n 为偶数时，
M
12X
n 2
X
n1
正偏态（右偏态）
峰向左偏移，向右侧拖尾
共 69 页
25
25 20 15 10
5 0
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 肌红蛋白含量(ug/mL)
图2-3 101名正常人的血清肌红蛋白含量
负偏态（左偏态） 峰向右偏移，向左侧拖尾
数值变量资料的统计描述
1 频数分布表与频数分布图 2 集中趋势的描述 3 离散趋势的描述
1
0.67
1
0.67
3
2.00
4
2.67
8
5.33
12
8.00
10
6.67
22
14.67
19
12.67
41
27.33
23
15.33
64
42.67
26
17.33
90
60.00
24
16.00
114
76.00
17
11.33
131
87.33
10
6.67
141
94.00
6
4.00
147
98.00
2
1.33
149
lgX （4） 0.6021 1.9031 1.2041 1.5051 1.8061 2.1072 2.4082 2.7093 —
医学统计和流行病学的基本概念
机遇
大数据为医学统计和流行病学提供了 更丰富的数据源和更深入的分析视角 。
数据挖掘技术在医学领域应用实例
疾病预测
利用数据挖掘技术分析 患者历史数据，建立疾 病预测模型。
关联规则挖掘
发现不同疾病、症状、 药物之间的关联关系， 为临床决策提供支持。
聚类分析
将患者按照相似特征进 行分组，有助于制定个 性化的治疗方案。
流行病学将更加注重多学科合作，应用更加先进的技术和方法，拓展研究领域和深度。
前景展望
随着生物信息学、大数据等技术的发展，流行病学将在疾病预防、诊断和治疗等方面发 挥更加重要的作用。同时，流行病学也将面临更多的挑战和机遇，需要不断创新和发展
。
医学统计方法在流行病学中应
03
用
描述性统计分析方法
频数分布
空间流行病学方法
利用地理信息系统（GIS）等技术，研究疾病在空间上的分布和传播规律，为疫情防控和公共卫生管理提供 决策支持。
政策法规对行业发展影响
数据安全与隐私保护政策
加强医学数据的安全管理和隐私保护，保障患者权益和数据安全 。
行业标准与规范制定
制定统一的医学统计和流行病学行业标准和规范，提高研究质量和 可比性。
假设检验
通过样本数据判断总体分布或参数是否符合某种假设，如判断两 种治疗方法的效果是否有差异。
相关与回归分析
研究两个或多个变量之间的相关关系，并建立数学模型进行预测 和控制。
实验设计原则与误差控制策略
随机化原则
确保实验组和对照组在基线水平上具有可比 性，减少偏倚和误差。
重复原则
对照原则
设置对照组以排除非处理因素的影响，提高 实验结果的准确性。
在医学领域中的重要性
医学统计知识点总结
医学统计知识点总结在医学领域中，统计学的应用非常广泛，它可以帮助医生和研究人员分析和解释医学数据，研究疾病的发病机制以及评估治疗方法的有效性。
本文将重点总结医学统计学中的重要知识点，包括描述统计学和推论统计学。
描述统计学描述统计学是研究数据集中各变量的集中趋势和离散程度的方法。
主要包括以下几个方面的内容。
1. 数据的整理和呈现在医学研究中，首先需要对收集到的数据进行整理和呈现。
常用的方法包括频数分布表、直方图、饼图、条形图等，这些方法可以直观地展示各变量的分布情况。
2. 中心趋势的度量中心趋势代表着数据集中值的位置，主要包括均值、中位数和众数。
均值是各观测值之和除以观测次数，中位数是按数值大小排列后位于中间位置的值，众数是出现次数最多的值。
3. 离散程度的度量离散程度描述了数据集中值的分散程度，通过方差和标准差进行度量。
方差是各观测值与均值之差的平方和的平均值，标准差是方差的平方根。
推论统计学推论统计学可以根据样本数据推断总体的特征，包括参数估计和假设检验两个方面。
1. 参数估计参数估计是根据样本数据估计总体特征的值，主要包括点估计和区间估计。
点估计是用样本数据求得总体参数的估计值，例如用样本均值估计总体均值。
区间估计是用样本数据求得总体参数的估计区间，例如用置信区间估计总体均值。
2. 假设检验假设检验是通过样本数据推断总体参数是否符合某种假设，主要包括参数检验和非参数检验。
参数检验是对总体参数进行检验，例如对总体均值或总体比例进行检验。
非参数检验是不对总体参数进行具体假设的检验，例如对数据分布进行检验。
医学研究设计医学研究设计是医学统计学中非常重要的一部分，它关系到研究的可靠性和准确性。
主要包括以下几种设计。
1. 随机化对照试验随机化对照试验是医学研究设计中最可靠的一种设计，它可以有效地减少随机误差和系统误差。
研究对象被随机分配到不同的处理组中，其中一个组作为对照组，另一个组接受实验处理。
2. 横断面研究横断面研究是在特定时间点对研究对象进行一次观察，了解其疾病或特征的分布情况。
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医学统计学的基本概念1,医学统计的研究内容是:研究资料或信息的收集,整理和分析.2,调查某疫苗的儿童中接种后的预防效果,在某地全部1000名易感儿童中进行接种,经一定时间后从中随机抽取300名儿童做效果测定,得阳性人数228名.则该研究的总体是:该研究的总体是1000名易感儿童. 3,若要通过样本作统计推断,样本应是:总体中随机抽取的一部分.4,抽样误差的定义为:样本统计量与总体参数间的差异.5,在抽样研究中,当样本例数逐渐增多时:标准误逐渐减少.6,在统计学中,参数的含义是:总体的统计指标.7,统计量:是由样本数据计算出的统计指标.8,概率P(A)=0时表示事件不可能发生.9,某内科医生出门诊,发现心脑血管系统,呼吸系统,肿瘤等疾病占大多数,为整理各系统疾病,确定指标的性质是:定性指标.10,某医生整理资料时有以下指标:年龄,身高,体重,胸围等,上述指标属于:定量指标.11,统计工作的步骤包括:除了得出结论.12,某医生开展一项科研工作,按统计工作步骤进行.不属于搜集资料的内容是:录入计算机.13,某医生开展一项科研工作,按统计工作步骤进行.分析资料包括:描述,推断.14,门诊,急诊就诊人数属于计数资料.15,用某药治疗100例急性病毒性肝炎患者,其疗效结果分别为:痊愈60例,好转32例,无效8例.此类表达治疗结果的统计资料是:等级资料. 16,某血库提供5544例A,B,O,AB血型分布资料如下:计数资料.血型0 A B AB人数823 1098 2980 64317,属于实验设计原则的是:随机化原则.18,样本是总体中具有代表性的一部分.19,统计工作的步骤包括:搜集资料;统计设计;分析资料;整理资料. 20,统计学上的误差主要有:系统误差;随机测量误差;抽样误差.21,属于数值变量的是:患者红细胞计数;患者白细胞计数.22,关于样本的说法,正确的是:样本是从总体中随机抽取的;样本与来自的总体应该是同质的;样本中应有足够的个体数;样本含量可以估计. 23,属于分类变量的是:血型,性别.24,统计学中的小概率是指该事件发生的概率:P<0.05;P<0.01.25,关于资料的描述正确的有:统计资料分为计量资料,计数资料和等级资料三种;统计资料分为数值变量资料,无序分类变量资料和有序分类变量资料三种;三种资料可以互相转化;等级资料兼具有计量资料和计数资料的一些特征.26,关于随机抽样,说法正确的是:抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取;为确保样本具有更好的代表性,应抽取合适的样本量.27,抽样的目的是:由样本统计量推断总体参数;进行统计推断.28,误差可分为系统误差,随机测量误差和抽样误差.29,统计工作的基本步骤设计,收集资料,整理资料和分析资料,其中最关键的步骤是设计.30,搜集资料的任务是及时取得完整准确的原始数据,而整理资料的目的是使原始数据系统化条理化,便于进一步计算和分析指标.31,医学统计资料主要来自医疗卫生机构定期逐级上报的统计报表,日常医疗卫生工作记录和专题调查和实验三个方面.32,整理资料时一般需将原始资料进行质量和(或)数量分组.33,统计工作的前提和基础是收集完整,准确的资料.34,为了保证样本的代表性,样本必须是随机样本,并具有一定的数量. 35,抽样误差的大小取决于总体中个体差异的大小和样本含量.36,样本含量越大,抽样误差越小.37,统计分析包括统计描述和统计推断.38,统计学上的小概率事件是指概率P<0.05或x20.05,1,则:Px20.05,3,可以认为:总体率不同或不全相同.12,某地正常成年男子的红细胞的均数为4810万/mm3,从该地随机抽取10名正常成年男子,测得其红细胞均数为458.8万/mm3,标准差为47.17万/mm3,则458.8万/mm3与480万/mm3不同,主要原因是:个体变异.13,一组1000名女性乳腺癌患者,其中50名为孕妇,据此可推断:该组乳腺癌患者中5.0%是孕妇.14,用某药治疗某病患者,5例中有4例治愈,宜写作4/5,而不计算治愈率4/5×100%=80%,这是由于:总体治愈率的可信区间太宽.15,当抽样的例数增加到接近总体例数时,t分布趋向于:标准正态分布. 16,单因素方差分析的基本思想可简述为:两方差之比服从F分布. 17,当x25%.18,在样本均数和总体均数差别的显著性检验中,H0:μ=μ0,H1:μ≠μ0,结果因为P<0.05而拒绝H0接受H1,是由于:从该总体(μ=μ0)抽得该样本的可能性小于5%.19,在某地的调查发生,在各有一个脊髓灰质炎患者的324个家庭中,有56家养了鹦鹉,另一地的调查发现,99名被调查的脊髓灰质炎患者中有30家养了鹦鹉,因此,推论为:家中养鹦鹉与家庭成员发生脊髓灰质炎有一定联系,则结论:不正确,因为没有对照组.20,用某疗法治疗急性腰扭伤患者30例,2周后痊愈20例,由此可认为:因无对照,尚不能说明该医疗疗效如何.21,在一项关于新外科疗法能否减少并发症的研究中,发现25名用新疗法患者的并发症发生率为40%,20名用旧疗法患者的并发症的发生率为60%,两者差别显著.显因此可得出:上述设计不一定能证明新疗法能较少并发症.22,由两样本均数的差别推断两总体均数的差别,所谓差别有显著性的是指:两样本均数差别有显著性.23,配对设计的目的是:提高组间可比性.24,在十二指肠溃疡患者和对照组中进行血型分布的大样本调查,血型分为O,A,B,AB型,为比较病例组和对照组之间的血型分布的差异,需要采用:x2检验.25,分析计数资料时,最常用的显著性检验方法是:x2检验.26,若总例数相同,则成组资料的t检验与配对资料的t检验相比:配对t 检验的效率高些.27,四个样本经方差分析Ptav,则:两总体均数有差别;该样本来自不同的总体;P37,关于样本均数与总体均数比较的t值(绝对值),下列叙述正确的是:与样本均数和总体均数之差的绝对值成正比;与标准误成反比;当自由度较小时,对应相同的P值,t值大于u值;t值愈大,P值愈小. 38,用某药治疗一组高血压患者,用统计推断来判断高血压患者的血压在治疗前后的差别有无显著性,则:差别有显著性,则该药不一定有临床实用价值;差别有显著性,则该药可能有临床实用价值;差别无显著性,则该药也可能有临床实用价值.39,两样本均数比较,经t检验,0.025<PF0.05(1,2)则统计结论为:各总体均数不全相同;各样本均数差别有显著性;拒绝检验假设.41,反映抽样误差大小的指标有:sx,sp,σx .42,统计分析时,当所求得的检验统计量值稍小于所定临界值时,下结论要慎重,原因是:如果双侧检验改为单侧检验可能得到差别有显著性的结论;如果增加样本含量可能得到差别有显著性的结论;如查改用其他统计方法可能得到差别有显著性的结论;如果再做一次同样的研究,可能得到相反的结论.43,关于假设检验,说法错误的有:单侧检验优于双侧检验;检验结果若P值大于0.05,则接受H0,犯错误的可能性很小;用u检验进行两样本总体均数比较时,要求方差齐性;用u检验比t检验精确.44,单因素的方差分析,必然有:SS总=SS组间+SS组内;V总=V组间+V 组内.45,两小样本均数的比较,若总体方差不齐时可选用t1检验,秩和检验,变量变换.46,方差分析的应用条件是各组资料的总体为正态分布,各组资料的总体方差相等,各组资料相互独立.47,可信区间不但能回答差别有无异著性,还能提示差别有无实际意义. 48,成组资料t检验时自由度为n1+n2-2;成组资料t检验的条件是资料的总体为正态分布,两组资料的总体方差齐性.49,率的抽样误差,通常用σp表示.50,用样本估计总体率的可信区间的两种方法是正态近似法查表法. 51,当t>t0.05,v时,P<0.05;当t0.01.52,x2值反映实际频数和理论频数1<T40情况下需计算校正x2值,若用不校正x2值所得概率偏小.对四格表资料,在n<40或T5且n>40,需用配对资料的校正公式的条件是B+C50,p和1-p不接近0或100%,且np与n(1-p)≥5时,则该资料逼近正态分布.此条件下,作两样本率的比较可用u检验或x2检验.56,假设检验中第一类错误的意思是拒绝了客观实际上成立的H0而发生的错误,它的概率用α表示;第二类错误的意思是不拒绝客观实际上不成立的H0而发生的错误,β,α越大,它的概率用β越小表示.当样本含量一定时,两者的关系是两者成反向关系.57,可信区间:按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围,该范围称为总体参数的可信区间.58,假设检验:现对总体的参数或分布提出某种假设,然后根据样本信息,按照一定的方法推断该假设是否成立的方法,又叫显著性检验.59统计推断:通过样本指标来说明总体特征,这种通过样本获取有关总体信息的过程称为统计推断.60,标准误:是指样本均数的标准差,是描述均数抽样误差大小的指标. 61,检验效能:即1-β,指两总体确有差别,按α水准发现它们有差别的能力.如1-β=0.9,表示若两总体有差别,则理论上平均100次抽样中,有90次能得出有差别的结论.62,检验水准:用α表示,其大小是研究者自己确定的,指拒绝H0,接受H1所容许发生的最大错误.常在科研设计的时候就要确定,而不受样本结果的影响.63,第一类错误(α)和第二类错误(β):第一类错误(α)是指拒绝了客观实际上成立的H0而发生的错误;第二类错误(β)是不拒绝了客观实际上不成立的H0而发生的错误.64,简述标准误的应用.①用于反映抽样误差的大小,标准误越大,抽样误差越大,用样本均数估计总体均数的可靠性就越差;②用于参数可信区间的估计;③用于假设检验.65标准误与标准差有伺区别和联系联系:用标准差计算标准误,Sx= 区别:(1)含义不同:标准差是反映个体变异程度的大小,标准误是反映均数变异程度的大小,说明抽样误差的大小.(2)应用不同:x±1.96sx ①表示在该范围内的频数为95%,②作为95%的正常值范围;x±1.96Sx,表示总体均数95%的可信区间. 66,简述假设检验的基本步骤.①建立假设:包括检验假设H0和备择假设H1;②确定检验水准α,常用0.05;③选择合适的方法,计算检验统计量;④确定P值的大小;⑤作出结论:P>α,拒绝H0,接受H1,差异有显著性;P≤a,不拒绝H0,差异无显著性.67,简述x2检验的基本思想及其应用.(1)x2检验的基本思想:x2值反映了样本实际频数分布与理论总体分布的符合程度.假如Ho:π1=π2成立,则A,T不会相差太大,那么x2会小(A与T的差别是由抽样误差所致),反之若检验假设H不成立,则A,T会相差很大,那么x2会大(抽样误差不能引起A与T有如此大的差别),根据自由度V的大小查x2界值表,当x2≥x2a,v时,P≤α,拒绝H0,接受H1;当x2α,不拒绝H0.(2)x2检验的应用:常用于分类变量资料的统计推断,可用于两个率或多个率比较的假设检验,也可两个构成比或多个构成比的比较,还可用于计数资料的相关性分析及频数分布拟合优度检验.68,简述理论频数的含义及四格表x2检验时对理论频数的要求.四格表资料:若实际观察到的频数用A表示,理论频数用T表示,在H0成立时,两组有效概率相同,均近似地等于合并估计的有效概率,由此得到四格表中每一格子的频数,即为理论频数.Tij的计算公式为Tij= 四格表x2检验对理论频数的要求:要求每一个格子理论频数T大于5,若有1<T<5时,须进行校正.69,简述假设检验方法选择的依据.假设检验方法选择主要根据:①资料的类型:不同的资料选择的方法不同;②资料的分布及总体方差是否齐性;③实验设计的类型及组数的多少;④样本含量的大小;⑤变量的多少及分析的目的.70,某医师欲观察三种药物及其不同疗程对Hb有无影响,其结果应用何种统计分析方法为妥,为什么应用两因素的方差分析,Hb为正态分布,有药物和疗程两个因素,属于随机区组设计71,试述应用假设检验的注意问题.①在研究中,必须严格遵循随机抽样的原则,即样本必须为随机样本,对比的两组资料必须具有可比性;②单双侧的问题:必须根据专业知识确定假设检验的单双侧;③两类错误的问题:在假设检验中,存在有第一类错误和第二类错误,前者是指检验假设是正确的而被拒绝,错误的得出有差别的结论;后者是指检验假设是不正确的而不被拒绝,错误的得出无差别的结论;因此统计结论应结合专业知识进行判断;当检验统计量在界值附近时,下结论要慎重,最好是增加样本量继续观察;④正确理解差别有,无显著性的含义:它是一个统计术语,差别有显著性,不要理解为程度上的差别或专业上有显著意义,差别无显著性,不要理解为差别不大或专业上没有明显差别.差别有,无显著性是针对样本来讲的,如两样本均数比较,差别有显著性,是指两样本均数的差别由抽样误差引起的概率较小.小于α,由此推断两总体均数不同;⑤正确选用假设检验的方法.72,某地抽样调查各种职业人员中高脂血症的患病情况,结果如下:调查工人(男102人,女80人,患病分别为12人和10人)农民(男77人,女86人,患病分别为10人和8人)职员(男107人,女91人,患病分别为18人和10人)(1)请用统计表表达上述资料,若用统计图,请问该选保种图(2)根据上述数据,欲了解各种职业人群高脂血症患病情况有无差异,应如何进行统计分析(不必具体计算,说明理由即可).(3)若仅比较男女职员间患病情况有无差异,可用哪些检验方法,请任选一种计算.答:(1)某地不同职业男女高脂血症患病率表9 某地不同职业男女高脂血症患病率职业男女调查人数患者数患病率(%)调查人数患者数患病率(%)工人1021211.768010 12.50 农民77 10 12.99 868 9.30 职员107 18 16.82 91 10 10.99 合计286 40 13.4 257 2810.89统计图为选用复式条图.(2)用多个率比较的x2检验.(3)可用两样率比较的u检验或x2检验,H0:π1=π2H1:π1≠π2α=0.05x2= = =1.378若x20.05,在α=0.05的水准上,不拒绝H0,差异无显著性,还不能认为男女职员间患病有差异.。