医学统计学第四版 课文例16-03
《医学统计学》第四次课
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计算正态曲线下面积实例
例6-1 某地108名正常成年女子的血清总蛋白(g/L)含量如表61，试估计该地正常女子血清总蛋白＜68.0(g/L)、＜78.0(g/L) 和≥78.0(g/L)所占正常女子总人数的百分比
表 6-1 67.3 70.7 70.7 80.3 71.0 71.1 71.2 64.1 71.2 75.4 68.9 75.6 75.7 75.8 75.7 83.7 75.1 75.2 73.1 73.3 73.3 73.5 73.6 73.5 73.7 76.3 72.9 某地 108 名正常成年女子的血清总蛋白 (g/L) 含量 70.9 72.3 72.4 81.2 78.1 72.7 75.8 77.8 79.5 75.1 76.5 76.6 74.4 68.7 78.3 74.7 65.2 73.9 72.6 74.3 67.3 72.5 72.6 72.5 72.6 75.0 75.2 78.2 75.9 80.8 77.1 77.6 77.2 69.5 72.7 73.1 68.8 75.4 74.3 67.3 72.2 68.2 66.0 78.8 79.5 73.8 67.2 73.9 74.1 74.2 74.2 76.1 71.1 81.8 71.5 71.8 71.6 68.0 72.1 72.3 77.7 71.8 74.5 66.5 76.2 79.9 76.4 76.3 76.5 80.5 72.9 81.6 75.1 70.6 69.3 70.4 69.7 70.5 83.1 76.1 74.5
结论:
该地正常女子血清总蛋白含量＜ 68.0g/L 者占总人数的 6.55% ，＜ 78.0g/L 者占总人数的 85.31% ，≥ 78.0g/L 者占 总人数的14.69%
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，不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保 密，防止数据泄露和滥用，确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则，合理选择受试 者，避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
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数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理，确保数据安全； 同时定期备份数据，防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中，医学统计学用于分析试验 数据，评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中，医学统计学用于分析 疾病分布和影响因素，为预防和控制疾病 提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域，医学统计学用于监测和 评估公共卫生状况，制定和评估公共卫生 政策。
在生物统计学中，医学统计学用于研究生 物学数据的分布和变化规律，为生物学研 究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响，常用方法有Cox比例风险模型和 分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型，用于研究多个因素对生存时间的影响，并给出相 对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层，然后在各层内进行统计分析，以 探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类，确 保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术，对数据进 行深入分析和挖掘，得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求，撰写研究报告或论文 ，客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数 据安全
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详细描述
总结词
流行病学统计案例主要探讨如何运用统计学方法对流行病学数据进行分析，以评估疾病在人群中的分布和影响因素。
详细描述
流行病学研究旨在揭示疾病在人群中的分布特征和影响因素，为制定预防和控制策略提供科学依据。在流行病学研究中，统计方法的应用对于揭示疾病分布和影响因素至关重要。例如，在分析不同地区或不同人群的疾病发病率或死亡率时，研究者通常会采用描述性流行病学方法和比较流行病学方法，如率比、率差、相对危险度等指标来评估疾病分布和影响因素。此外，回归分析、逻辑回归等统计工具也被广泛应用于流行病学研究中。
详细描述
生存分析是一种专门针对生存时间数据的统计分析方法，包括描述生存时间的分布特征、比较不同组间的生存差异、预测生存时间等。在生存分析中，常用的统计方法包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型、Log-rank检验等。这些方法可以帮助研究者了解患者的生存状况，为制定治疗方案和评估预后提供科学依据。
医学统计软件与数据分析
04
总结词
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计软件，适用于各种社会科学数据分析。
总结词
在操作SPSS时，用户需要掌握基本的统计分析方法和数据管理技巧，以便更好地利用软件进行数据分析。
详细描述
SPSS的操作界面友好，易于上手。用户可以通过菜单和对话框选择需要的分析方法，并设置相应的参数。此外，SPSS还提供了丰富的帮助文档和教程，方便用户学习和掌握软件操作。
统计检验是用于判断样本数据是否符合某种假设或理论的过程。
统计检验的基本概念
包括提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策等步骤。
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GraphPad Prism等。
可视化工具的应用技巧
02
熟练使用可视化工具，掌握各种类型的图表制作方法，使数据
呈现更加专业、精准。
可视化工具的注意事项
03
注意数据呈现的规范性和科学性，避免出现错误的数据呈现方
式和解读方式。
06
医学统计Байду номын сангаас的实践应用
医学研究设计
要点一
实验设计和观察设计
介绍实验设计和观察设计的基本原则 和方法，包括随机对照试验、队列研 究、病例对照研究等。
概率与概率分布
要点一
概率
概率是用来描述某一事件发生的可能性大小的数值。在 医学统计学中，概率常常用来表示某种疾病发生的可能 性、某种治疗措施的效果等。
要点二
概率分布
概率分布是指随机变量取值对应的概率的分布情况。医 学统计学中常用的概率分布包括二项分布、正态分布和 泊松分布等。这些概率分布在医学研究中具有广泛的应 用，如样本均数和样本率的推断、相关分析和回归分析 等。
方差分析
总结词
方差分析是一种用于研究不同因素对总体 均数的影响的统计分析方法，它通过将方 差分解为各个因素的作用，从而确定因素 对总体均数的影响程度。
详细描述
方差分析的基本思想是将数据的方差分解 为各个因素的作用，从而将数据的变异分 解为可解释的变异和不可解释的变异。可 解释的变异包括因素的作用和随机误差， 不可解释的变异为随机因素的作用。通过 方差分析，我们可以判断因素的作用是否 显著，从而对总体均数的影响程度进行估 计。
20世纪中期以后，随着计算机技术和 数理统计方法的发展，医学统计学得 到了迅速发展和广泛应用。
当今，医学统计学在生命科学、临床 医学、预防保健和生物技术等领域发 挥着重要作用。
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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
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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
.
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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。
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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？
.
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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
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病例对照研究的优缺点
优点是易于进行病因推断，缺点是难以确定暴露时间和暴露程度。
病因推断
判断因果关系
根据研究结果，判断暴露因素与结局之间的因果关系。
推断方法
采用统计学方法和流行病学方法进行推断，如比值比、相对危险度、率比等指标。
数据分组
将数据进行分组，以便于后续的 分析和建模。
数据描述性分析
要点一
描述性统计量
计算数据的均值、中位数、方差等统计量，以便了解数 据分布情况。
要点二
图表分析
通过绘制柱状图、折线图等图表，直观地展示数据的分 布特征。
数据推论性分析
假设检验
根据某种假设，利用样本数据进行分析，判断假设是否 成立。
回归分析
采用医学影像技术获取患者数据，运 用机器学习等统计学习方法建立疾病 早期诊断模型。
成功建立多种疾病的早期诊断模型， 如肺癌、乳腺癌、结肠癌等，提高了 早期诊断的准确性和预后效果。
基于临床数据的药物疗效评估
研究目的
评估药物治疗效果，为新药研发和临床实践 提供科学依据。
研究方法
收集临床数据，运用统计分析方法比较不同药物治 疗的效果、不良反应等指标。
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xx年xx月xx日
contents
目录
• 医学统计学概述 • 医学统计学的核心概念 • 医学统计学在医学研究中的应用 • 医学统计学的数据处理 • 医学统计学的挑战与解决方案 • 医学统计学案例分析
01
医学统计学概述
定义与目的
定义
医学统计学是运用统计学的理论和方法，对医学数据进行收 集、整理、分析和解释的一门学科。
03
对照
2024版图文《医学统计学》PPT课件
图文《医学统计学》PPT课件目录•医学统计学概述•医学统计学基本概念•描述性统计方法•推断性统计方法•实验设计与分析•临床医学中的统计学应用01医学统计学概述定义与特点定义医学统计学是应用数理统计学的原理和方法，在医学领域中研究数据的收集、整理、分析和解释的一门科学。
特点以医学为背景，以数据为基础，运用统计学方法揭示医学现象的数量特征和规律。
发展历程及现状发展历程医学统计学经历了从描述性统计到推断性统计，再到现代多元统计分析的发展历程。
现状随着计算机技术的发展和大数据时代的到来，医学统计学在医学研究和实践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务研究对象医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02医学统计学基本概念总体样本样本量从总体中随机抽取的一部分个体所构成的集合。
样本中所包含的个体数目。
0302 01总体与样本研究对象的全体个体所构成的集合。
随机抽样与非随机抽样随机抽样按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体被抽中的机会相等。
非随机抽样根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法，可能导致选择偏倚。
变量与数据类型变量研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。
定量数据包括连续型数据和离散型数据，定性数据包括分类数据和顺序数据。
统计量与参数统计量描述样本特征的量，如样本均数、样本标准差等。
参数描述总体特征的量，如总体均数、总体标准差等。
通常情况下参数是未知的，需要通过样本统计量进行估计。
03描述性统计方法频数分布表直方图应用场景频数分布表与直方图用于展示数据的分布情况，包括各组数据的频数、频率、累计频数和累计频率。
用矩形的面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数密度，宽度则表示组距。
适用于连续变量，可直观地展示数据的分布规律，如偏态、峰态等。
医学统计学第四版例题与SAS和STATA实现第二章
医学统计学第四版例题与SAS和STATA实现第二章医学统计学（第四版）例题与软件（SAS/STATA）实现（第二章）例2-1 ：某医院用随机抽样方法检查了138名正常成年女子的红细胞数(12 ，其测量结果如下，试编制频数分布表。
10/)L3.964.23 4.42 3.595.12 4.02 4.32 3.72 4.76 4.16 4.61 4.263.774.20 4.36 3.07 4.89 3.97 4.28 3.64 4.66 4.04 4.55 4.254.63 3.91 4.41 3.525.03 4.01 4.30 4.19 4.75 4.14 4.57 4.264.56 3.79 3.89 4.21 4.95 3.98 4.29 3.67 4.69 4.12 4.56 4.264.66 4.28 3.83 4.205.24 4.02 4.33 3.76 4.81 4.17 3.96 3.274.61 4.26 3.96 4.23 3.76 4.01 4.29 3.67 3.39 4.12 4.27 3.614.98 4.24 3.83 4.20 3.71 4.03 4.34 4.69 3.62 4.18 4.26 4.365.28 4.21 4.42 4.36 3.66 4.02 4.31 4.83 3.59 3.97 3.96 4.49 5.11 4.20 4.36 4.54 3.72 3.97 4.28 4.76 3.21 4.04 4.56 4.254.92 4.23 4.47 3.605.23 4.02 4.32 4.68 4.76 3.69 4.61 4.263.894.21 4.36 3.425.01 4.01 4.29 3.68 4.71 4.13 4.57 4.264.035.46 4.16 3.64 4.16 3.761. 求极差极差（range）也称全距，即最大值和最小值之差，记作R。
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表 16-6 喉癌的危险因素与赋值说明 因素 咽炎 吸烟量(支/日) 声嘶史 摄食新鲜蔬菜 摄食水果 癌症家族史 是否患喉癌 变量名 X1 X2 X3 X4 X5 X6 赋值说明 无=1，偶尔=2，经常=3 0=1，1～=2，5～=3，10～=4，20～=5 无=1，偶尔=2，经常=3 少=1，经常=2，每天=3 很少=1，少量=2，经常=3 无=0，有=1 对照=0，病例=1
Y
表 16-7 喉癌 1∶ 配对病例－对照调查资料整理表 2 配对 应变量 组号 i 1 Y 1 0 0 2 1 0 0 3 1 0 0 4 1 0 0 5 1 0 0 X1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 X2 5 1 1 3 1 2 4 5 4 4 1 1 4 2 3 危险因素 X3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 X4 1 3 3 1 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 X5 1 3 3 3 2 2 2 2 2 1 3 2 2 3 2 X6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 18 17 16 15 配对 应变量 组号 i 14 Y 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 X1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 X2 3 1 2 4 5 5 4 1 1 3 1 2 4 1 2 X3 1 1 1 1 1 1 2 1 3 1 2 1 1 1 1 X4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 X5 2 1 3 2 3 3 1 3 2 2 2 2 2 1 2 X6 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 危险因素
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