第一章_医学统计学方法的基本概念和基本步骤

医学统计学的基本内容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,，其取值范围0?P?1，一般用小数表示。

,,0，事件不可能发生必然事件(随机事件的特例);,,1，事件必然发生;,?0，事件发生的可能性愈小;,?1，事件发生的可能性愈大六、小概率事件习惯上将,?0.05或,?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。

医学统计学的基本概念和分析方法医学统计学是一门综合性学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，为医学研究和临床实践提供科学依据。

本文将介绍医学统计学的基本概念和分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。

第一部分：基本概念1.1 医学统计学的定义医学统计学是研究统计方法在医学领域中的应用，以获取、分析和解释医学数据并从中得出结论的学科。

它包括描述性统计学、推断性统计学和相关计量学方法。

1.2 医学统计学的重要性医学统计学的应用可以帮助医生和研究人员对疾病进行全面的评估和分析，从而提供指导临床决策的依据。

通过统计分析，可以揭示患者的疾病风险、疗效评估、生存分析等重要指标。

1.3 医学统计学的数据类型医学研究数据主要包括定量数据和定性数据。

定量数据是能够进行数值计算和比较的数据，如年龄、体重等。

定性数据是描述性的数据，如性别、人种等。

第二部分：分析方法2.1 描述性统计学描述性统计学是对收集到的医学数据进行整理和总结的方法。

常用的描述性统计学方法有频率分布、均值、中位数、标准差等。

2.2 推断性统计学推断性统计学是通过对样本数据进行分析，推断总体参数，并对推断结果进行判断的方法。

常见的推断性统计学方法有假设检验、置信区间估计等。

2.3 回归分析回归分析是通过建立数学模型，研究变量之间的因果关系。

它可以用于预测和解释变量之间的关系，广泛应用于医学数据的分析。

2.4 生存分析生存分析是研究患者存活时间或事件发生时间的方法。

常用的生存分析方法有生存曲线、生存率、风险比等，可以帮助评估患者的生存状况和预后。

2.5 因果推断因果推断是通过观察数据和基于统计模型的分析，研究某一因素对结果的影响程度。

因果推断可以帮助确定治疗方案的有效性，评估干预措施的效果。

第三部分：案例分析为了更好地说明医学统计学的应用，我们以实际案例进行分析。

3.1 随机对照试验随机对照试验是评估治疗措施疗效的重要方法。

通过将患者随机分为实验组和对照组，并进行干预措施和对照措施的比较，可以得出治疗效果的结论。

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。

医学统计学重点第一章 绪论1.基本概念：总体：根据研究目的确定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。

样本：从总体中随机抽取部分个体的某个变量值的集合。

总体参数：刻画总体特征的指标，简称参数。

是固定不变的常数，一般未知。

统计量：刻画样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。

抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。

频率：若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称m为频数。

称m/n为事件A在n次试验中出现的频率或相对频率。

概率：频率所稳定的常数称为概率。

统计描述：选用合适统计指标(样本统计量)、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。

统计推断：包括参数估计和假设检验。

用样本统计指标(统计量)来推断总体相应指标(参数)，称为参数估计。

用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别，称为假设检验2.样本特点：足够的样本含量、可靠性、代表性。

3.资料类型：（1）定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料。

是对观察对象测量指标的数值大小所 得的资料，观察指标是定量的，表现为数值大小。

每个个体都能观察到一个观察指标的 数值，有度量衡单位。

（2）分类资料：包括无序分类资料（计数资料）和有序分类资料（等级资料）①计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组观察单位的个数(频数)，由 各分组标志及其频数构成。

包括二分类资料和多分类资料。

二分类：将观察对象按两种对立的属性分类，两类间相互对立，互不相容。

多分类：将观察对象按多种互斥的属性分类②等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度、档次或等级顺序分组，清点各组观察单 位的个数所得的资料。

4.统计工作基本步骤：统计设计、资料收集、资料整理、统计分析。

第二章 实验研究的三要素1.实验设计三要素：被试因素、受试对象、实验效应2.误差分类：随机误差（抽样误差、随机测量误差）、系统误差、过失误差。

P表示。

，如总体均数μ，总体率л，总体标准差σ等。

（用拉丁字母代表）如相本均数x，样本率p，样本标准差s等。

，称为正偏态；若集中位置偏向数值大的一侧（右x表演示样本均数。

R表示。

极差大，说明变异程度大；反之，说明变异程度小。

x百分位置上的数值，用符号表示为P x。

CV），亦称离散系数，为标准差与均数之比。

写成公式为：CV=S/X×100%，常用于（1）比较计量单位不同的几组资料的离样本均数的标准差称为标准误，其计算公式为。

=0.05。

H0，即“弃真”的错误。

Ⅰ型错误的概率用а表示，若确立检验水准为а=0.05，则犯第一类错误的概率为H0，即“存伪”的错误。

Ⅱ型错误的概率用β表示。

H0所规定的总体中随机抽样，获得等于及大于（或等于及小于）现有样本统计量的概率。

N（u，б2），经变换后，u服从均数为0，标准差为1的正态分布，这种正态分布称为标准正态分布。

X，它的可能取值是0，1，……n，且相应的取值概率P 叫随机变量服从以n,л为参数的二项分布，记X，它的可能取值为0，1，……n，，且相应取值概率为称随机变量X服从μ为参数M-Friedman在符号检验的基础上提出来的，常称为Friedman检验，又称M检验。

SS e表示。

反映组间变异。

b表示，b的统计意义为自变量x改变一个单位时，应变量y平均变化b个单位。

x对y的线性影响外，其它所有因素对y变异的影响，即在总平方和中无法用x与y的线性关系所能解释的部分y的随机误差。

x，y间的相互关系。

Pearson积矩相关系数，说明具有直线关系的两变量间相关方向与密切程度。

以符号r表示样本相关系数，ρ表示总体相r2表示，它反映应变量y的总变异中，可用回归关系解释的比例，其公式为r2= 。