〖医学〗常用医学统计方法--医学统计方法概述
医学统计学

医学统计学一、介绍医学统计学是医学领域中一门重要的学科,它通过收集、整理和分析医学数据,为医学研究和临床决策提供科学依据。
医学统计学的主要任务是使用统计方法分析各种医学数据,从中提取有意义的信息,并对结果的可靠性和有效性进行评估。
在医学研究中,医学统计学起着至关重要的作用,帮助研究人员通过数据分析对疾病的发病机制、病理生理过程和治疗效果等进行评估。
二、常见统计方法1. 描述统计学描述统计学是医学统计学的基础,它主要用于对医学数据的数量特征进行描述和总结。
常见的描述统计学方法包括:•平均值:用于描述数据的中心趋势。
•标准差:用于描述数据的离散程度。
•百分位数:用于描述数据的分布情况。
2. 推断统计学推断统计学是医学统计学的核心,它基于样本数据对总体进行推断。
常见的推断统计学方法包括:•假设检验:用于检验研究假设的真实性。
•置信区间:用于估计总体参数的范围。
•方差分析:用于比较多个样本的均值差异。
3. 生存分析生存分析是医学统计学中的一项重要内容,它主要用于研究患者的生存时间和相关因素。
常见的生存分析方法包括:•生存曲线:用于描述患者生存时间的分布情况。
•生存率:用于描述患者在某一时间点存活的概率。
•Cox比例风险模型:用于研究生存时间和危险因素的关系。
三、应用领域医学统计学广泛应用于医学研究和临床实践中,对于评估疾病的风险因素、制定预防策略、确定诊断标准和评估治疗效果等方面都起着至关重要的作用。
以下是医学统计学在不同领域的应用示例:1. 流行病学研究医学统计学在流行病学研究中发挥着重要作用。
通过收集大量的样本数据,并运用相关的统计方法,可以研究疾病的发病规律、危险因素和暴露因素等,为疾病的预防和控制提供科学依据。
2. 临床试验医学统计学在临床试验中的应用也非常重要。
通过对试验组和对照组的数据进行比较分析,可以评估新药物或治疗方法的疗效和安全性,为临床决策提供可靠依据。
3. 医疗质量评估医学统计学可以用于医疗质量评估,通过对不同医疗机构之间的数据进行比较分析,评估医疗服务的质量,为改善医疗质量提供参考。
常用医学统计分析方法

(F 检验) 回归系数 (T 检验)
李炜制作
完全随机设计资料的方差分析的基本思想
表 4-1 g 个处理组的试验结果
处理分组
测量值
统计量
1 水平 2 水平
…
X11 X12 … X1j … X1n1 X21 X22 … X2j … X 2n2
…………… …
n1 X1
S1
P=1
0.5
0<P<1
P=0
Impossible
0
P ≤ 0.05(5%)或P ≤ 0.01(1%)称为小
概率事件(习惯),统计学上认为不大可能发生。
率
某时期内发生某现象的观察单位数 同期可能发生某现象的观察单位总数
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%
3 4
17 重度高血压 5
计量数据 计数数据
以12kPa为界分为正常(=0)与异常(=1)两组,
统计每组例数
三类数据间的相互转化
不同资料转化举例(每分钟脉搏次数)
计量资料
计数资料
等级资料
75
缓 脉( <60 )
82
Байду номын сангаас
正常(60 ~ 100)
125
正常脉(60~100)
96
异常(<60 或>100)
“阳性”结果能否说明干预有效?
某感冒药治疗1周后,治愈率为90%,能否说该感冒 药十分有效? (时间效应)
“阴性”结果是否说明干预无效?
样本含量是否足够?(吸烟与肺癌的相关性) 干预时间是否足够?(心理护理与心理健康)
常用医学统计方法

概述
医学统计方法是研究和应用在医学研究中的统计学方法。它们帮助研究者解析和推断数据,从而得出科 学结论。
费雪检验
费雪检验是一种常用的统计检验方法,用于比较两个或多个样本的均值。它 可以帮助我们确定差异是否显著,并进行推断和假设检验。
t检验
t检验是用于比较两个样本均值的统计检验方法。它可以帮助我们确定两个样 本之间是否存在显著差异,并提供相关的推断和置信区间。
Logistic回归分析
Logistic回归分析用于建立一个二分类问题的回归模型。它可以帮助我们预测一个事件的概率,并理解各 个因素对事件发生的影响。
生存分析
生存分析用于研究时间和事件的关系。它广泛应用于医学领域,用于估计患 者的生存时间并分析其与其他因素的关联。
方差分析
方差分析用于比较三个或更多个样本的均值差异。它是一种常用的统计方法, 可用于分析多个组之间的显著性差异。
CHI方检验
CHI方检验(卡方检验)是用于比较两个或多个分类变量之间的差异是否显著 的统计方法性回归分析
多元线性回归分析用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型。它可 以帮助我们理解和预测多个因素对一个结果的影响。
常用医学统计方法
本演示将介绍常用医学统计方法,包括:费雪检验、t检验、方差分析、CHI方 检验、多元线性回归分析、Logistic回归分析、生存分析、抽样及偏倚矫正、 置信区间与显著性水平、因子分析、线性判别分析、重抽样技术、逻辑模型、 社会生物统计学方法、非参数统计学方法、分层分析、实验设计、重复测量 分析和交叉设计。
常用医学统计的分析方法

VS
详细描述
平均数是一组数据之和除以数据的个数, 用于描述数据的平均水平。中位数是将数 据从小到大排序后,位于中间位置的数值 ,用于描述数据的中心位置。众数是一组 数据中出现次数最多的数值,用于描述数 据的普遍水平。这些指标可以帮助我们了 解数据的集中趋势和中心位置。
离散趋势的测量
总结词
离散趋势的测量是描述数据离散程度的指标,常用的指标有方差、标准差和变异系数。
检验生存函数差异
通过统计学检验,判断不同组别之间的生存函数是否存在显著差异。
绘制比较图
将不同组别的生存曲线绘制在同一张图上,直观比较各组之间的生 存情况。
Cox比例风险模型
1 2 3
模型建立
Cox比例风险模型是一种半参数模型,用于分析 生存数据,评估多个因素对生存时间的影响。
风险函数
Cox模型通过风险函数来描述各因素对生存时间 的影响,风险函数中的比例系数表示各因素对生 存时间的相对影响。
参数估计
参数估计
01
根据样本数据推断总体参数的过程,包括点估计和区间估计两
种方法。
点估计
02
利用样本统计量直接估计总体参数的值,如样本均数、样本率
等。
区间估计
03
基于样本统计量,给出总体参数的可能取值范围,如置信区间。
假设检验
假设检验
通过设立假设并检验假设是否成立, 对总体参数作出推断的过程。
假设设立
04
生存分析
生存函数的估计
估计生存时间
通过医学数据,估计每个患者的生存时间,通常以月、 年为单位。
计算生存率
根据生存时间,计算患者的生存率,以百分比表示。
绘制生存曲线
将患者的生存时间与生存率绘制成曲线,直观展示患 者的生存情况。
医学统计学方法

医学统计学方法1. 引言医学统计学是医学研究中不可或缺的一门学科,它通过应用统计学的原理和方法,对医学数据进行收集、整理、分析和解释,从而为医学研究提供可靠的依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用方法以及在医学研究中的应用。
2. 医学统计学的基本概念2.1 总体与样本在医学研究中,我们通常关注的是一个特定人群或物体的某种特征。
这个人群或物体称为总体,而从总体中选取出来的一部分个体则称为样本。
通过对样本进行观察和测量,我们可以对总体进行推断。
2.2 参数与统计量参数是描述总体特征的数值,例如总体均值、方差等。
由于很难获得总体所有个体的数据,我们通常通过样本来估计参数。
样本所得到的数值称为统计量,例如样本均值、样本方差等。
2.3 假设检验与置信区间在医学研究中,我们经常需要判断某种治疗方法是否有效、某种因素是否与疾病有关等。
假设检验是一种常用的统计方法,它通过对样本数据进行分析,判断总体参数是否符合某种假设。
置信区间则是对总体参数的估计范围。
3. 常用的医学统计学方法3.1 描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和展示的方法。
常用的描述统计学方法包括:频数分布表、直方图、散点图等。
这些方法可以帮助我们了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。
3.2 推断统计学推断统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法。
常用的推断统计学方法包括:参数估计和假设检验。
参数估计可以帮助我们估计总体参数,并给出其置信区间;假设检验可以帮助我们判断某个假设是否成立。
3.3 生存分析生存分析是研究个体发生某个事件(如死亡、复发)所需时间的方法。
常用的生存分析方法包括:生存函数曲线、危险比(hazard ratio)等。
生存分析可以帮助我们评估治疗效果、预测疾病进展等。
3.4 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的方法。
常用的回归分析方法包括:线性回归、 logistic回归等。
回归分析可以帮助我们探索影响因素、预测结果等。
医学研究中常用的数据统计方法

医学研究中常用的数据统计方法1.描述统计:描述统计是通过描述、汇总和展示数据的特征来对数据进行分析。
常用的描述统计方法包括:-平均数:用于衡量一个数据集的集中趋势,计算方法是将所有数据相加然后除以数据的个数。
-中位数:将数据按照从小到大的顺序排列,位于中间的值即为中位数,用于描述中间值的位置。
-众数:在数据集中出现次数最多的数值,可以用于描述数据的模式。
-方差和标准差:用于描述数据的离散程度,方差是样本偏离均值的平方和的平均值,而标准差是方差的平方根。
-频率分布表和直方图:将数据按照一定的区间进行分类,并统计各个区间内数据的个数或频率,用于展示数据的分布情况。
2.推断统计:推断统计是根据从样本获得的数据对总体进行推断和判断。
常用的推断统计方法包括:-参数估计:通过样本数据估计总体参数的值,例如使用样本平均数估计总体平均数。
-假设检验:用于判断样本观测值是否支持一些假设的正确性。
常用的方法包括t检验、F检验和卡方检验等。
-置信区间:给出参数估计的上下限,表示估计值的不确定性范围。
例如给出95%的置信区间意味着有95%的把握总体参数位于这个区间内。
-相关分析:用于分析两个或多个变量之间的关系,例如皮尔逊相关系数可用于衡量两个连续变量之间线性关系的强度。
-回归分析:用于建立变量之间的数学关系模型,例如线性回归可用于描述一个自变量与一个因变量之间的线性关系。
3.生存分析:生存分析是研究人口中一些事件(如死亡、复发等)发生的概率和影响因素的统计方法。
常用的生存分析方法包括:-生存函数:生存函数描述了在一些特定时间点之前没有发生事件的概率。
-生存曲线:生存曲线是根据生存函数绘制的曲线图,可以描述出时间和事件之间的关系。
-危险比:危险比用于比较两个或多个不同组中事件的风险,可以得出不同因素对事件发生的相对影响。
- Cox比例风险模型:Cox模型是用于探索自变量对生存时间的影响的一种半参数模型,可以同时考虑多个预测因素。
统计学中的医学统计方法

统计学中的医学统计方法统计学在医学领域中扮演着重要的角色,它提供了一种科学的方法来分析医学数据、评估治疗效果和探索潜在的病因。
本文将介绍几种常用的医学统计方法,包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析。
1. 描述性统计描述性统计是医学统计学中最基础的方法之一。
它通过对医学数据的总结和整理,来描述数据的特征和分布。
其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
例如,在一个临床试验中,医生可以使用描述性统计来总结患者的年龄分布、性别比例等基本信息。
2. 假设检验假设检验是医学统计学中用来判断一个观察结果是否具有统计学意义的方法。
该方法基于样本数据对总体参数进行推断,并对研究假设进行验证。
常见的假设检验方法包括t检验和卡方检验。
例如,医生可以使用假设检验来判断一种新药物的疗效是否显著优于常规治疗。
3. 回归分析回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
它可以帮助医生理解不同因素对医学结果的影响程度,并用于预测和解释结果。
常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归。
例如,在研究心脏病发作的风险因素时,医生可以使用回归分析来确定各种危险因素对心脏病发作的贡献程度。
4. 生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法,尤其在医学领域中被广泛应用于研究疾病的生存率和预后。
生存分析可以帮助医生评估治疗方法的有效性和预测患者的生存时间。
常见的生存分析方法包括Kaplan-Meier 生存曲线和Cox比例风险模型。
例如,在肿瘤研究中,医生可以使用生存分析来评估不同治疗方法对患者生存率的影响。
总结:统计学在医学领域中有着广泛的应用,它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。
本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。
了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义,能够帮助医生做出科学的决策,提高医疗质量和患者的健康水平。
医学统计学中的研究方法

医学统计学中的研究方法引言:医学是一门需要基于科学研究进行决策的学科,而统计学作为一种强有力的工具,对于医学研究来说具有重要的意义。
本文将介绍医学统计学中常用的研究方法,包括横断面研究、纵向研究以及随机对照试验,并探讨它们的优缺点及适用场景。
横断面研究:横断面研究是医学统计学中最基础的一种研究方法。
它通过在某一时间点上对人群进行观察和数据收集,来描述一种疾病或现象的患病率、分布情况等。
这种研究方法的优点是成本低廉、研究时间较短,能够提供关于人群特征和患病情况的横截面信息。
但是,它的缺点也很明显,因为它无法获得时间与暴露因素之间的因果关系,只能提供相关性的信息。
纵向研究:与横断面研究相反,纵向研究是在一定时间内追踪观察同一组人群的研究方法。
这种研究方法能够更好地揭示时间与暴露因素之间的因果关系,对于观察疾病的自然进展、治疗效果的评估以及预防措施的制定具有重要的意义。
纵向研究的优点在于能够提供更具科学依据的因果关系,但是由于时间跨度长、样本流失率高等缺点,也增加了研究的复杂性和成本。
随机对照试验:随机对照试验是医学统计学中最可靠的一种研究方法,它通过将研究对象随机分组,对某一因素进行对照比较,以确保研究结果的有效性和可靠性。
随机对照试验通常包括实验组和对照组,实验组接受某种干预措施,对照组则接受常规治疗或安慰剂。
通过在两组之间对比结果的差异,可以评估干预措施的有效性。
这种研究方法的优点是能够控制混杂因素、确保研究结果的可比性,但是其实施过程相对复杂,需要大规模的样本和严格的随机分组。
总结:医学统计学中的研究方法多种多样,每种方法都有其特点和适用场景。
横断面研究适用于初步了解病情的分布情况和相关性;纵向研究能够揭示时间与暴露因素的因果关系;而随机对照试验则是评估治疗干预措施效果最可靠的方法。
在实际研究中,常常需要根据研究问题和资源限制来选择适合的研究方法。
医学统计学作为医学研究的重要工具,为医学决策提供了可靠的科学依据,对于改善医疗质量和推动医学进步具有重要的意义。
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二、资料的类型
1、定量变量(numerical variable)
也称数值变量或计量资料,即用定量方法测 得的变量值称为定量变量。表现为数值的大小, 常有度量衡单位。
2、定性变量(categorical variable)
也称分类变量,即按某种属性或类别分组,所 得的各组变量值个数称为定性变量。表现为互不 相容的类别或属性。
У
Ю砺厶 逑 - 东方医学和西方医学(即西医)的融 合形成 现代系 统医学 。该体 系所涉 及的一 切问题 不管从 广度上 ,还是 从深度 上,都 应该远 远超过 现有的 中西医 学理论 ,并将 现有中 西医学 理论纳 入自己 的理论 框架范 围之内 。为了 肩负起 这一历 史使命 ,原创 人生、 医学理 论体系 ——灵 魂医学 soul medicine应运而生,她不但从 宏观上 或战略 上圆满 解释并 解决了 存在于 人类医 学及人 文社会 科学史 上的一 切疑难 模糊问 题,而 且还能 够使人 们得以 启迪人 生,不 得不重 新认识 人类自 身、不 得不重 新认识 人类赖 以生存 的这个 多维世 界对象 的医学 科学, 故不能 解现今 医学分 为传统 医学、 基于“ 生物-医 学模
根据各类别之间有无程度上的差别又分为无序分 类(unordered categories)和有序分类(ordinal categories)变量,有序分类又称等级资料。
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根据分析的需要,各类变量间可以互相转换。 但原始资料应尽量保存数值变量,以便分析资料 时可根据需要进行转换。
例9.1(P155),某市某年调查的120名8岁男 孩身高(cm)资料。
同质(homogeneity)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(variation)同质基础上的个体差异称为变 异。 2020/10/8
2、总体和样本 总体(population)是根据研究目的而确定的同
(2)按数量分组 例9.1(P155),某市某年调查的120名8岁男孩
身高(cm)资料。
2020/10/8
2020/10/8
注意分组时界限要明确。 如:第一组112~114岁,第二组114~116岁,第
三组116~118岁,界限不明确。 又如:第一组112~岁,第二组114~岁,第三组
116~岁,分组明确。
异称为抽样误差(sampling error)。 抽样误差是抽样研究不可避免的,但有一定
的规律性。
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4、概率和小概率事件
概率(probability)是反映某一事件发生的可
能性的大小,常用符号P表示。其值在0和1之间
( 0P1)。概率等于1的事件是必然事件,概率等
于0的事件是不可能事件,随机事件的概率小于1,
常用医学统计方法 医学统计方法概述 第一节 医学统计学 在临床医学中的作用和意义
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一、医学统计学
1、统计学
统计学(statistics)是研究数据搜集、整理与 分析的科学,是认识社会和自然现象数量特征的 重要工具。
2、医学统计学
统计学在医学研究领域的应用称为医学统 计学。
医学统计学与生物统计学、卫生统计学是 统计学原理和方法在互有联系的不同学科领域 的应用,三者间有少许区别,但无截然界限。
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三、整理资料(data sorting)
1、资料的录入和清理
资料录入前后初步的清理是核实,其次是发现异 常值。
2、资料的分组
主要方法有按变量的性质分组和按变量的数 量大小分组两种。
(1)按性质分组
(2)按数量分组
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一般以分10-15组为宜。
2020/10面前 竟束手 无策, 在糖尿 病、癌 症、心 脑血管 疾病、 尿毒症 等相当 多疾病 面前更 是不得 不求助 或借助 中医治 疗。一 个是疗 效不确 实,一 个是有 些甚至 相当多 疾病无 法治疗 ,这就 是中西 医学结 合的缘 由。然 而,由 于二者 是两套 理论、 两股道 上跑的 车,风 马牛不 相及, 从理论 上讲就 没薪
2020/10/8
二、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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二、搜集资料(data collection) 按照设计要求,原则是及时、准确、完整
地收集原始数据。 1、病历 2、日常医疗工作记录 3、临床检查与化验记录 4、疾病监测报表 5、专题研究
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第三节 统计学的几个常用术语及统计方法选择
一、常用术语
1、变量和个体变异
根 据 研 究 目 的 确 定 的 观 察 单 位 ( observation unit)也称观察对象,或个体。观察单位的某项特征 称为变量(variable)。变量的观察结果称为变量值 (value of variable)。
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,成为世界医学史上的主流。
可见中西医学,一个是以“功能人” 为概念 的独特 的哲学 医学理 论体系 ,一个 是以“ 解剖人 、肉体 人”为 概念的 新兴的 现代医 学科学 理论体 系,二 者都不 是以完 整人为 研究对 象的科 学,从 理论讲 二者都 不是科 学的, 势必影 响各自 发展。 事实也 证明这 一切, 中医长 期停滞 不前、 疗效也 不确实 。西医 尽管发 展到目 前的基 因分子 层次, 但疾病 发病率 居高不 下,对 绝大部 分疾病 发病原 因认识 不清、 ⒉
而大于0(
)。0 小P概率1事件习惯上是指概率
(
)的事P件。0.05
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5、参数与统计量 根据总体资料计算得到的指标称为参数
(parameter)。例如总体均数、总体标准差、总 体率等。
根据样本变量值计算出来的指标称为统计 量(statistic)。例如样本均数、样本标准差、样 本率。
质观察单位的全体。 总体又分有限总体和无限总体。 样本(sample)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。
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3、抽样和抽样误差 抽样是指从总体选取样本的过程。 抽样研究是从总体中随机抽取部分观察单位,
其变量值构成样本,用样本信息来推断总体特征。 由于抽样所造成的样本指标与总体指标的差