医学科研和论文撰写中常用数据处理和统计分析方法44页PPT
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医学研究的数据管理与分析ppt课件
的排列求出秩和，进行假设检验。
两个独立样本检验
秩和检验 1．区间（计量）数据的两样本比较
符合参数条件时，采用两样本均数的t检验
2．有序（等级）数据的两样本比较
常错误采用 卡方检验
名义数据的两样本比较，采用率或构成比的卡方 检
验
SPSS两独立样本非参数检验
(一)目的 由独立样本数据推断两总体的分布是否存在显著差异
– 根据用户指定检验的总体分布,构造出一理论的 频数分布，并计算相应的累计频率.
– 与样本在相同点的累计频率进行比较.如果相差 较小,则认为样本所代表的总体符合指定的总体 分布.
SPSS的单样本K-S检验
K-S检验 (4)基本步骤:
菜单选项:analyze->nonparametric tests->1-sample k-s 选择待检验的变量入test variable list 框 指定检验的分布名称(test distribution)
据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的 分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样， 所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。 常用的检验方法是 Mann-Whitney U方法，该方法同时适用 于大样本和小样本的情况。
SPSS两独立样本非参数检验
1、曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U):平均秩检验 • 将两样本数据混合并按升序排序 • 求出其秩 • 对两样本的秩分别求平均 • 如果两样本的平均秩大致相同,则认为两总体分布无显
-.012
Kolmogorov-Smirnov Z
.611
Asymp. Sig. (2-tailed)
.850
a. Test distribution is Poisson.
两个独立样本检验
秩和检验 1．区间（计量）数据的两样本比较
符合参数条件时，采用两样本均数的t检验
2．有序（等级）数据的两样本比较
常错误采用 卡方检验
名义数据的两样本比较，采用率或构成比的卡方 检
验
SPSS两独立样本非参数检验
(一)目的 由独立样本数据推断两总体的分布是否存在显著差异
– 根据用户指定检验的总体分布,构造出一理论的 频数分布，并计算相应的累计频率.
– 与样本在相同点的累计频率进行比较.如果相差 较小,则认为样本所代表的总体符合指定的总体 分布.
SPSS的单样本K-S检验
K-S检验 (4)基本步骤:
菜单选项:analyze->nonparametric tests->1-sample k-s 选择待检验的变量入test variable list 框 指定检验的分布名称(test distribution)
据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的 分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样， 所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。 常用的检验方法是 Mann-Whitney U方法，该方法同时适用 于大样本和小样本的情况。
SPSS两独立样本非参数检验
1、曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U):平均秩检验 • 将两样本数据混合并按升序排序 • 求出其秩 • 对两样本的秩分别求平均 • 如果两样本的平均秩大致相同,则认为两总体分布无显
-.012
Kolmogorov-Smirnov Z
.611
Asymp. Sig. (2-tailed)
.850
a. Test distribution is Poisson.
中小学课件医学研究中的实用统计学与常用统计方法.ppt
• 有些“研究”结论根本就是无稽之谈（纯 属个人意见）。
例：＊＊＊胶囊使您的宝宝聪明
• 真伪难辨的研究报道充斥着我们的日常生 活，让人无所适从。
就单单对统计方法而言…
• 许多人认为统计学（统计学家）是不可信的，在 他们的潜意识里，“统计学可以证明任何事情”。 但是，在面对统计结果时，他们却经常不加批判 地接受。
医学研究中的统计学
• 统计学渗透在医学实践中。例如：诊断和 选择治疗方案。从某种意义上讲，我们每 个人天生就是统计学家。
• 但是，这些判断究竟有多大把握说它们是 正确的呢？
• 在非典型性肺炎还不为人所熟悉时，有多 少人把它当作一般肺炎进行治疗的呢？
• 医学实践需要尽量减少不确定性，医学实 践需要统计学。
• 名义数据（nominal）
例：已婚/单身/离婚/分居/鳏寡 A/B/AB/O
• 有序数据（ordinal）
例：轻/中/重
数据的类型（II）--数值数据
• 离散数据（计数数据）
例：家庭成员数、一年中的随访次数、24小时早博次数 • 与有序分类数据的区别 是否可以数值表示、是否可以用来求平均值、倍数、 间距
பைடு நூலகம்
集中趋势的描述（课堂练习）
例：25名患者的年龄与肺功能数据
患者编号 年龄（岁） PImax
1
7
80
2
7
85
3
8
110
4
8
95
5
8
95
6
9
100
7
11
45
8
12
95
9
12
130
10
13
75
11
13
80
例：＊＊＊胶囊使您的宝宝聪明
• 真伪难辨的研究报道充斥着我们的日常生 活，让人无所适从。
就单单对统计方法而言…
• 许多人认为统计学（统计学家）是不可信的，在 他们的潜意识里，“统计学可以证明任何事情”。 但是，在面对统计结果时，他们却经常不加批判 地接受。
医学研究中的统计学
• 统计学渗透在医学实践中。例如：诊断和 选择治疗方案。从某种意义上讲，我们每 个人天生就是统计学家。
• 但是，这些判断究竟有多大把握说它们是 正确的呢？
• 在非典型性肺炎还不为人所熟悉时，有多 少人把它当作一般肺炎进行治疗的呢？
• 医学实践需要尽量减少不确定性，医学实 践需要统计学。
• 名义数据（nominal）
例：已婚/单身/离婚/分居/鳏寡 A/B/AB/O
• 有序数据（ordinal）
例：轻/中/重
数据的类型（II）--数值数据
• 离散数据（计数数据）
例：家庭成员数、一年中的随访次数、24小时早博次数 • 与有序分类数据的区别 是否可以数值表示、是否可以用来求平均值、倍数、 间距
பைடு நூலகம்
集中趋势的描述（课堂练习）
例：25名患者的年龄与肺功能数据
患者编号 年龄（岁） PImax
1
7
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医学科研设计的基本原则与统计分析方法幻灯片
3．Excel 编程
重复原那么
☻重复(replication)有两层含意： ☻一是指实验的样本量必须足够大，在一样
实验条件下充分的重复，以防止实验结果 的偶然性，突出表现其必然规律； ☻二是指任何实验结果的可靠世经得起重复 实验的考验，重复实验是检查实验结果可 靠性的惟一方法。 ☻一个不可重复的研究是没有科学性的。
➢⑥阳性对照：与疗效的典型药进展比较。
➢⑦空白对照：对照组不施加任何处理因素。
➢⑧实验对照〔效应特异性对照〕：采用与实验 组条件一致的对照措施。
随机化原那么
☻随机化〔randomization〕 ☻指从总体中抽取个体或样本时，每个个体
或样本都有同等被抽取的时机。 ☻随机抽样 ☻指各个个体或样本都有同等时机被抽取的
☻每个实验对象接收处理先后的时机一样，
☻随机化方法
1．抽签法 例如要把12只动物分为两组，先将 动物编号1、2、3…12，同时制作数字为1～ 12的标签，标签充分混匀后，按预先规定抽取 6个签号，将动物对号入座分到第1组，余下的 6个标签号的动物分第2组。
2．随机数字表法 根据随机抽样的原理编制而 成的，用于随机分配和随机抽样。
➢公式表达如下：
T + S E + e
式中：T为处理因素，E为处理因素效应，S为非处理因素，e 为非处理因素效应。
➢对照的原理
T + S1 E + e1 ‖‖
0 + S2 0’ + e2 T E
➢两个实验组相互比较的原理 ➢T1 + S1 E1 + e1 ➢T2 + S2 E2 + e2 ➢如果 S1 = S2 ， e1 = e2 ➢那么—— ➢T1 - T2 E1 - E2
重复原那么
☻重复(replication)有两层含意： ☻一是指实验的样本量必须足够大，在一样
实验条件下充分的重复，以防止实验结果 的偶然性，突出表现其必然规律； ☻二是指任何实验结果的可靠世经得起重复 实验的考验，重复实验是检查实验结果可 靠性的惟一方法。 ☻一个不可重复的研究是没有科学性的。
➢⑥阳性对照：与疗效的典型药进展比较。
➢⑦空白对照：对照组不施加任何处理因素。
➢⑧实验对照〔效应特异性对照〕：采用与实验 组条件一致的对照措施。
随机化原那么
☻随机化〔randomization〕 ☻指从总体中抽取个体或样本时，每个个体
或样本都有同等被抽取的时机。 ☻随机抽样 ☻指各个个体或样本都有同等时机被抽取的
☻每个实验对象接收处理先后的时机一样，
☻随机化方法
1．抽签法 例如要把12只动物分为两组，先将 动物编号1、2、3…12，同时制作数字为1～ 12的标签，标签充分混匀后，按预先规定抽取 6个签号，将动物对号入座分到第1组，余下的 6个标签号的动物分第2组。
2．随机数字表法 根据随机抽样的原理编制而 成的，用于随机分配和随机抽样。
➢公式表达如下：
T + S E + e
式中：T为处理因素，E为处理因素效应，S为非处理因素，e 为非处理因素效应。
➢对照的原理
T + S1 E + e1 ‖‖
0 + S2 0’ + e2 T E
➢两个实验组相互比较的原理 ➢T1 + S1 E1 + e1 ➢T2 + S2 E2 + e2 ➢如果 S1 = S2 ， e1 = e2 ➢那么—— ➢T1 - T2 E1 - E2
医药常用统计方法终PPT演示课件
计算数据的均值、中位数、众数、标准差 等统计指标，帮助人们了解数据的集中趋 势和离散程度。
推论性统计
推论性统计
通过从样本数据出发，利用 概率论和统计学的方法，对 总体特征进行推断和预测， 为科学决策提供依据。
参数估计
假设检验
利用样本数据估计总体参数， 如总体均值、总体比例等， 并给出估计的准确性和可靠 性。
详细描述
频数分布表将数据按照一定的分类标准进行分组，并列出每组的频数和频率， 帮助研究者直观地了解数据的分布情况，如年龄、性别、身高、体重等指标的 频数分布。
直方图
总结词
直方图是一种用条形图展示数据分布的图形化表示方法，通过直条的长短和宽度 表示频数和频率。
详细描述
直方图能够直观地展示数据的分布情况，特别是连续变量的变化趋势和分布特征 。通过直方图，研究者可以快速了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
04 推论性统计方法
t检验
用于比较两组数据是否有统计学意义的差异。
t检验是一种常用的推论性统计方法，用于比较两组数据的均值是否有显著差异。它基于样本数据推断总体参数，通过计算t统 计量，结合自由度和显著性水平，判断两组数据的差异是否具有统计学意义。t检验适用于样本量较小、总体标准差未知的情 况。
常用统计方法
包括描述性统计、推论性统计、生存 分析、重复测量数据等多种方法，每 种方法都有其特定的应用场景和目的 。
目的和意义
目的
通过掌握医药常用统计方法，能 够更准确地分析医学数据，揭示 数据背后的规律和趋势，为医学 研究和临床实践提供科学依据。
意义
医药统计方法的正确应用能够提 高医学研究的科学性和可靠性， 促进医学领域的进步和发展，提 高医疗质量和患者安全。
医学科研论文统计方法精品PPT课件
样本应该是总体中有代表性的一部 分
3. 抽样误差
因个体差异及样本只能是总体 的一部分，而产生的样本统计量与 总体参数之间的差异。
抽样误差愈小，用样本推断总 体的精确度愈高
统计量 依据样本观察值所定 出的量。如：样本均数、样本标 准差 、样本率。
参数
总体的统计指标数值。
如：总体均数、总体标准差、 总
3. 选阑尾手术病人共24人，随机 分为两组，一组用腹腔镜手术方法， 另一组用传统手术方法，结果出血 （毫升）情况如下，比较两法出血 情况的差异
腹腔镜手术 40 20 30 25 10 15 25 30 40 10 15 30
传统手术 50 40 30 35 60 70 30 20 25 70 35 25
5. 假设检验
检验是抽样误差还是本质差异 的方法。
往往用来鉴别两样本是否来自 同一个总体。
在医学科研实例中经常遇到此 种问题。
如：干式扫床法和湿式扫床法哪 个能减少空气中菌落数的研究中， 假设抽样得到两组均值假设分别 为：
干式：60个/升 湿式：50个/升
此时要判断那种方法空气中 菌落数少，单从表面上的数字是 无法判断的，因为是样本水平， 存在抽样误差，要通过统计学检 验来判断。
假设检验是应用统计学原理 推断总体之间是否有差别。
再例如：根据大量调查，已知健 康成年男子的脉搏均数为72次/分， 标准差为6.0次/分。某医生在某 山区随机调查30名健康男子，求 得脉搏均数为74.2次/分，能否认 为该山区的成年男子的脉搏均数 与一般成年男子的脉搏均数不同？
本例一般成年男子的脉搏均数可 视为一个总体均数，山区男子的脉 搏均数为样本均数。
② 由于环境条件的影响，两个均 数间有本质差异，即山区男子脉 搏总体均数与一般男子的脉搏总 体均数不同。现在所得样本均数 74.2与总体均数72的有本质性差 别，不完全是抽样误差的原因。
3. 抽样误差
因个体差异及样本只能是总体 的一部分，而产生的样本统计量与 总体参数之间的差异。
抽样误差愈小，用样本推断总 体的精确度愈高
统计量 依据样本观察值所定 出的量。如：样本均数、样本标 准差 、样本率。
参数
总体的统计指标数值。
如：总体均数、总体标准差、 总
3. 选阑尾手术病人共24人，随机 分为两组，一组用腹腔镜手术方法， 另一组用传统手术方法，结果出血 （毫升）情况如下，比较两法出血 情况的差异
腹腔镜手术 40 20 30 25 10 15 25 30 40 10 15 30
传统手术 50 40 30 35 60 70 30 20 25 70 35 25
5. 假设检验
检验是抽样误差还是本质差异 的方法。
往往用来鉴别两样本是否来自 同一个总体。
在医学科研实例中经常遇到此 种问题。
如：干式扫床法和湿式扫床法哪 个能减少空气中菌落数的研究中， 假设抽样得到两组均值假设分别 为：
干式：60个/升 湿式：50个/升
此时要判断那种方法空气中 菌落数少，单从表面上的数字是 无法判断的，因为是样本水平， 存在抽样误差，要通过统计学检 验来判断。
假设检验是应用统计学原理 推断总体之间是否有差别。
再例如：根据大量调查，已知健 康成年男子的脉搏均数为72次/分， 标准差为6.0次/分。某医生在某 山区随机调查30名健康男子，求 得脉搏均数为74.2次/分，能否认 为该山区的成年男子的脉搏均数 与一般成年男子的脉搏均数不同？
本例一般成年男子的脉搏均数可 视为一个总体均数，山区男子的脉 搏均数为样本均数。
② 由于环境条件的影响，两个均 数间有本质差异，即山区男子脉 搏总体均数与一般男子的脉搏总 体均数不同。现在所得样本均数 74.2与总体均数72的有本质性差 别，不完全是抽样误差的原因。
常用医学统计学方法在护理科研中的应用PPT课件
19
4 女 71 下 中分化 Ⅱ 阳性 78
5
5 男 59 上 高分化 Ⅲ 阴性 85
35
…… … … … … …
…
…
9
第9页/共66页
总体与样本 population and sample
总体：根据研究目的 确定的同质研究对象 的全体（集合）。
样本：从总体中随机 抽取的部分研究对象
第10页/共66页
比例基数
构成比
某一组成部分的观察单位数 同一事物各组成部分的观察单位总数
100%
相对比=
甲指标 乙指标
(100%)
第17页/共66页
1. 不能以构成比代率
表 已婚育龄妇女不同情况下放环失败率的比较
放环情况 放环人数 失败人数 失败人数比（%） 失败率（%）
（1） （2） （3）
（4）
（5）
人工流产后 255
第36页/共66页
表5 4个处理组低密度脂蛋白测量值(mmol/L)
分组
测量值
n
3.53 4.59 4.34 2.66 3.59 3.13 2.64 2.56 3.50 3.25 安慰剂组 3.30 4.04 3.53 3.56 3.85 4.07 3.52 3.93 4.19 2.96 30
1.37 3.93 2.33 2.98 4.00 3.55 2.96 4.3 4.16 2.59 降血脂新药
完全随机设计
例 某医生为了研究一种降血脂新药的临床疗效，按统一纳入标准选择
120 名 高 血 脂 患 者 ， 采 用 完 全 随 机 设 计 方 法 将 患 者 等 分 为 4 组 （ 具 体 分 组 方 法见表5），进行双盲试验。6周后测得低密度脂蛋白作为试验结果，见表43。问4个处理组患者的低密度脂蛋白含量总体均数有无差别?
医学研究设计与数据统计学分析ppt课件
调查研究步骤 设计思路
调查（研究）项目
分析表（指标）
回答
研究目的
研究设计的重要性
进行一项科研课题如同造一座大桥、一座大厦。如
果大厦事先没有良好的设计就会倒塌，同样科研课 题事先没有良好的设计就会失败。
科研设计如同建筑设计一样举足轻重。 研究设计的好坏，直接关系到研究结果的可靠信， 任何设计上的缺陷，都不能期望事后弥补。
可通过下述方式进行评价： 和国内外既往的研究结果比较
和国内外同期的研究结果比较 从相关学科中寻找支持和不支持该结论的证据
实际应用（三）：如何撰写论文的讨论部分？ 参考提纲
应用（二）：如何呈现统计学分析结果？
文字、统计表和统计图相结合
2 统计量和概率为斜体：t，F，P<0.05； 不是 x 2
统计表一般为三线表 统计图、表的标注要清楚
两组有显著差异
×
两组差异有显著性（或有统计学意义）。
关联有显著性（或有统计学意义）。
讨论（四）：如何解释数据统计学 分析结果？
混杂偏倚
可靠性（信度） 如何评价？
八、 数据资料的整理和统计学分析
① 录入前的核对 ② 录入计算机，建立数据库（database） ③ 录入后的核对和整理 ☉逻辑核对（logic checking） ☉数据的编码（coding）和转换（transform） ☉建立新变量（new variable）
资料整理和数据统计分析
理性概括
研究设计与数据统计学分析
What to do？做什么？ （选题） Why to do？为什么做？ How to do？怎么做？（设计）
Study design
医学研究数据管理与统计分析PPT课件
三、协方差分析
6
样本均数与已知总体均数的比较
7
样本均数与已知总体均数的比较
例：通过大量调查,已知某地正常男婴体重为3.26Kg,某医生随机 抽取20名难产男婴，测得出生体重如下：问，该地难产男婴体重 是否不同于本地正常男婴？ 3.5 3.5 3.2 3.5 3.3 3.0 3.3 3.2 3.4 2.7 3.4 3.6 3.5 2.8 3.4 2.9 3.5 3.5 4.0 4.0
61
62
63
64
例2：某矿石粉厂当生产一种矿石粉时，在数天内即有部分工人患职业性皮炎，本生产季节开始，随机抽取 15名车间工人穿上新防护服，其中1名患皮炎，其余28名工人仍穿旧防护服，其中10名患皮炎。生产一段 时间后，检查两组工人皮炎患病率，问两组工人皮炎患病率有无差异？
新防护服 旧防护服
55
分类变量的统计分析
1、成组设计的两样本率比较 2、配对设计的两样本率比较 3、完全随机设计的多个样本率比较
56
完全随机设计两个样本率的比较
例1：某中药在改变剂型前曾在临床观察152例，治愈129例，未治愈23例；改变剂型后又在临床观察130 例，治愈101例，未治愈29例，能否得出新剂型疗效与旧剂型不同的结论？
Q：此类数据如何录入？
paired-sample T test.sav
SPSS 分析命令：
17
配对设计的两个样本均数比较
选中欲比较的两个因素，再点击
18
配对设计的两个样本均数比较
配对差值
结论：不能认为新药与常规药降低血清总胆固醇的效果不同。
19
Q：能否采用我们前面学过的
单样本T检验（样本均数与已知总体均数比较）
数据库：one sample T test.sav
6
样本均数与已知总体均数的比较
7
样本均数与已知总体均数的比较
例：通过大量调查,已知某地正常男婴体重为3.26Kg,某医生随机 抽取20名难产男婴，测得出生体重如下：问，该地难产男婴体重 是否不同于本地正常男婴？ 3.5 3.5 3.2 3.5 3.3 3.0 3.3 3.2 3.4 2.7 3.4 3.6 3.5 2.8 3.4 2.9 3.5 3.5 4.0 4.0
61
62
63
64
例2：某矿石粉厂当生产一种矿石粉时，在数天内即有部分工人患职业性皮炎，本生产季节开始，随机抽取 15名车间工人穿上新防护服，其中1名患皮炎，其余28名工人仍穿旧防护服，其中10名患皮炎。生产一段 时间后，检查两组工人皮炎患病率，问两组工人皮炎患病率有无差异？
新防护服 旧防护服
55
分类变量的统计分析
1、成组设计的两样本率比较 2、配对设计的两样本率比较 3、完全随机设计的多个样本率比较
56
完全随机设计两个样本率的比较
例1：某中药在改变剂型前曾在临床观察152例，治愈129例，未治愈23例；改变剂型后又在临床观察130 例，治愈101例，未治愈29例，能否得出新剂型疗效与旧剂型不同的结论？
Q：此类数据如何录入？
paired-sample T test.sav
SPSS 分析命令：
17
配对设计的两个样本均数比较
选中欲比较的两个因素，再点击
18
配对设计的两个样本均数比较
配对差值
结论：不能认为新药与常规药降低血清总胆固醇的效果不同。
19
Q：能否采用我们前面学过的
单样本T检验（样本均数与已知总体均数比较）
数据库：one sample T test.sav
临床研究中常用统计分析方法及选择ppt课件
完全随机设计（成组设计）
--最常见，最易实施的实验设计方案 --将研究对象随机分配到几个组，然后做实验
配对设计(区组设计)
--将具有相似特征的研究对象配成对子，然后再将每个对子 的对象随机分配到两个组进行实验
--常见形式：同源配对（如样品一分为二）
对）
异源配对（按性别、体重、年龄配
自身前后配对（试验前后的对比）
临床科研中 常用统计方法及选择
2014.6 CQMU.PB
主要内容
统计学方法有什么用？ 合理选择统计方法的四个因素 数据资料的描述 数据资料的组间比较 变量间关系研究
一、统计学方法有什么用？
一张关于统计学的图片
几个例子
例子1：一研究者宣布找到一种治疗某病的新药， 试验的结果如下：
药物 新药 安慰剂
中位数
平均水平
偏态分布 变异水平
P25，P75 四分位数间距
均数
平均水平
近似正态分布
标准差
SUCCESS
THANK YOU
2020/10/1
论文中最常用组合
正态分布或近似正态分布:
均数 与 标准差
偏态分布或未知分布
中位数 与 P25、P75（四分位数间距）
（二）分类变量资料的描述
通常需要描述各个类别的频数及频率（百分比）
资料特点：完全随机设计，计量资料，三组 不妥的方法：t检验 恰当的方法：方差分析
实例2 36只大鼠随机分为对照组、实验组1、实验组2三组，每
组12只，分别给予三种饲料，分别于10天、15天、20天、25 天测定大鼠体重，如下表。
资料特点：完全随机设计，计量资料，三组，重复测量 不妥的方法：每个时间点用t检验或方差分析 恰当的方法：重复测量的方差分析
医学科研数据的整理与分析 ppt课件
分 析 (3)σ未知，n足够大(如n＞100)，按正态分布原理计算： 结 果
x t,υ s x
x uα s x
ppt课件 22
区间估计
检 查
总体率的可信区间估计
查表法 当n≤50时 正态近似法 当样本含量足够大，且样本率p和（1-p）均不
太小。一般认为np和n(1-p)≥5。
整 理
分 析
结 果
ppt课件 14
统计描述
检 查
数值变量资料
整 理
分类变量资料
绝对数 相对数：率 相对比 构成比 R ×C表
分 析
正态分布 x s 非正态分布 M Q 频数分布表
结 果
直方图 、 线图、 条图等
ppt课件 15
检 查
整 理
分 析
样本不是过小时,按正态分布规律,平均数减3个标准差仍应是正数。
整 理
分 析
结 果
ppt课件 10
例：在一个滴眼药的临床试验中，入选者58人，其中3 例失访，另有5 检 例因未能坚持定期随诊而被淘汰。作者以50 例计算不良反应率。结 查 果，国产制剂组30 例，不良反应率为13/30=43.3%。进口制剂组20 例 不良反应率为2/20=10% 。作者说：“患者失访及淘汰的8例中，主要 原因之一是点药后疼痛感明显”。
正态分布 与方差齐性
否 结 果 符号秩和检验
ppt课件
是 配对t检验
48
配对设计与分析:案例 (异体配对)
检 查
整 理
分 析
结 果
ppt课件 49
配对设计与分析:案例 (异体配对)
检 查
整 理
分 析
结 果
ppt课件 50
常用医学统计方法及科研论文写作ppt课件
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设计需考虑以下几方面： 1、研究的目的和假设是什么? 2、研究对象的选择范围是什么？如何确定？ 3、研究方法是什么？技术路线如何？ 4、具体的研究内容、观察项目与指标是什么？ 5、研究对象的数量大小，如何抽样？怎样分组？ 6、对观察指标如何进一步计算？具体采用哪些统计分
析方法？ 7、有哪些可能存在的误差？如何避免与减少其影响？ 8、时间、人员、经费方面的安排。
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医学统计学在临床医学中的应用及意义 1、临床科研设计
2、对搜集资料的内在规律进行分析
3、为医务工作者阅读科技文献和撰写科 研论文提供工具
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统计学的几个常用术语及概念位也称观察对象， 或个体。观察单位的某项特征称为变量。变量的 观察结果称为变量值。
同质是指被研究指标（变量）的影响因素相 同。在统计学中可以把同质理解为除处理因素外， 影响被研究指标较大的、可以控制的主要因素尽 可能相同。
变异同质基础上的个体差异称为变异。
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2、总体和样本
总体是根据研究目的而确定的同质观察单位 的全体。
样本是按随机化原则从总体中抽出的部分观 察单位的某变量值的集合。样本来源于总体，对总 体有代表性的一部分。
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老少比：指65岁及以上的老年人口与14 岁及以下的少年儿童人口之比，表示每100 名少年儿童对应多少老年人，是划分人口类 型的标准之一。
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4、资料分析
以统计指标（均数、率等）描述样本资料 为个体定性提供依据——医学参考值估计 以样本指标估计总体——总体均数估计 判断不同样本是否同质—假设检验 反映不同事物间的关系—相关分析 由甲事物推测乙事物——回归分析