s中医药统计学 3 分类资料分析
中医药统计学.pptx
D1 (0.4833 0.4234)2 (0.5612 0.5612)2 0.6289
D1 (0.4142 0.4234)2 (0.3118 0.5612)2 0.2497
C1＝0.D2i 497/(0.6289＋0.2497)＝0.2842
年份 1994
W1＝2.4662/(2.4662＋1＋0.4054)＝0.6370 W2＝0.2583，W3＝0.1047
类似可得第二层子目标归一权重为0.1634、0.5396、 0.2970，第三层为0.3333、0.6667 按目标树，用归一权重相乘得到6项指标的组合权重 C1＝0.1047×1×1＝0.1047，C2＝0.2583 C3＝0.1041，C4＝0.1146，C5＝0.2292，C6＝0.1892
2019-11-26
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例5 医院工作质量评价 解 ⑴建立目标树
医院工作质量
膳食供应 护理工作
医疗工作
膳食质量 护理制度 医疗制度
膳食优良 护理优良 医疗优良
⑵计算权重系数
医疗质量
重症收容
疗效
重症收容 治疗有效
病床使用 病床使用
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对比评分 相对重要程度
24372 86.3 7.4 0.80 91.1 98.0 2.0
22041 81.8 7.3 0.62 91.1 97.3 3.2
21115 84.5 6.9 0.60 90.2 97.7 2.9
24633 90.3 6.9 0.25 95.5 97.9 3.6
平均住院日、病死率、院内感染率为低优指标，其余 为高优指标，归一化变换
指标类型 医疗质量
医学统计学复习资料
医学统计学第一章绪论第一节医学统计学的定义和内容1.医学统计学的主要内容 :统计推断、统计描述第二节统计工作的基本步骤1.医学统计工作可分为四个步骤：统计设计搜集资料整理资料分析资料第三节统计资料的类型医学统计资料按研究指标的性质一般分为：定量资料、定性资料、等级资料一、定量资料（计量资料）定量资料（quantitative data）是用定量的方法测定观察单位（个体）某项指标数值的大小，所得的资料称定量资料。
如身高（㎝）、体重（㎏）、脉搏（次/分）、血压（kPa，mmHg）等为数值变量，其组成的资料为定量资料。
二、定性资料（计数资料）定性资料（qualitative data）是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组的观察单位数，所得的资料。
亦称无序分类资料。
如：男-女分组；中医的虚、实，阴、阳等分组；按生存-死亡分组；A、B、O、AB分组。
三、等级资料等级资料（ranked data）是将观察单位按属性的等级分组，清点各组的观察单位数，所得的资料为等级资料。
亦称有序分类资料。
如治疗结果分为治愈、显效、好转、无效四个等级。
：疾病的严重程度可以分为，轻、中、重；中医辨证中舌象的颜色有，淡、红、暗、紫。
♦根据需要，各类变量可以互相转化。
♦若按贫血的诊断标准将血红蛋白分为四个等级：重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常，可按等级资料处理。
有时亦可将定性资料或等级资料数量化，如将等级资料的治疗结果赋以分值，分别用0、1、2…等表示，则可按定量资料处理。
第四节统计学中的几个基本概念一、同质与变异同质（homogeneity）是指观察单位或研究个体间被研究指标的主要影响因素相同或基本相同。
如研究儿童的生长发育，同性别、同年龄、同地区、同民族、健康的儿童即为同质儿童。
变异（variation）由于生物个体的各种指标所受影响因素极为复杂，同质的个体间各种指标存在差异，这种差异称为变异。
如同质的儿童身高、体重、血压、脉搏等指标会有一定的差别。
医学统计学等级资料分析
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8.2 两样本比较的秩和检验
检验假设
H0 ：A、B两组等级分布相同； H1 ：A、B两组等级分布不同(相互偏离)。 =0.05。
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基本思想
如果H0 成立，即两组分布位置相同， 则A组的实
际秩和应接近理论秩和n1(N+1)/2； (B组的实际秩和应接近理论秩和n2(N+1)/2)。
P<0.01，按 =0.05水准，拒绝H0 ，接受H1，差异有统计学
意义。可认为复方猪胆胶囊治疗老年性慢性支气管炎喘息型 与单纯型的疗效有差别。
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8.3 多组比较的秩和检验
Kruskal-Wallis法 先对所有数据编秩；
求秩和T
计算 H 统计量； 查 H 界值表，或2界值表，界定 P 值； 作出结论。
1 2 4.5 4.5 4.5 8.5
B组：
+ ++ ++ ++ +++ +++
6 8 9 10 11 12
4.5 8.5 8.5 8.5 11.5 11.5
5
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秩和
A组： － 、、+、+、+、 ++ 秩和： 1 2 4.5 4.5 4.5 8.5
TA＝25
B组： +、++、++、++、+++、+++ 秩和： 4.5 8.5 8.5 8.5 11.5 11.5
第一章 中医药统计学基本内容
2. 统计量(statistic)：描述样本特征的指标。 如：样本均数、样本方差、样本标准差、样本率 等
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三、参数与统计量
1.
参数(parameter)：描述总体特征的指标。如：总 体均数、总体方差、标准差、总体率等。
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什么是中医药统计学？
用数理统计的原理和方法，结合中医药实际，研 究随机事件统计规律的学科。其研究的基本思路 用样本研究总体，用样本数字特征估计和检验总 体数字特征。是一种透过现象看本质的方法。 我们为什么需要学习中医药统计学? 1）中医药学科研究的需要. 2)更新自己的中医药医学知识. 3)处理自身工作和研究中的数据，总结经验，提高 业务水平的需要.
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2. 样本(sample)
样本(sample)：用随机抽样的方法从总体中 抽出的、有代表性的一部分个体（集合）称 为样本，例如从兰州市所有5岁男孩中抽出 100名有代表性的5岁男孩； 随机抽样：从总体中抽取一部分个体时，若 每一个体都有同等的机会被抽中，则称之为 随机抽样，如抽签。（注：随机≠随便） 样本含量(大小)：是指样本包含的个体数目 (n)，通常要求n30
医学统计学知识点
医学统计学知识点医学统计学是应用统计学原理和方法于医学领域的一门学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，可以帮助医学研究者和临床医生更好地理解和应用医学知识。
本文将介绍一些医学统计学中的重要知识点。
一、数据的类型在医学统计学中，我们常常需要处理各种类型的数据，其中最常见的数据类型包括：1. 定性数据：也称为分类数据，指描述事物性质或属性的数据，如性别、疾病类型等。
2. 定量数据：也称为连续数据，指可以用数字进行度量的数据，如身高、体重、血压等。
3. 二分类数据：指只有两种可能取值的数据，如阳性/阴性、生/死等。
4. 多分类数据：指有多种可能取值的数据，如血型、既往医疗史等。
二、描述统计学1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行整理、总结和描述的过程，主要包括以下指标：- 频数与频率：频数是指某一数值在数据集中出现的次数，频率是频数与数据总数的比值。
- 中心趋势指标：包括均值、中位数和众数，用于描述数据的集中程度。
- 离散程度指标：包括标准差、方差和四分位差等，用于描述数据的分散程度。
2. 绘图方法：绘图是描述性统计的重要手段之一，常用的绘图方法包括：- 饼图：用于展示分类数据的比例关系。
- 条形图：用于展示不同类别之间的数量关系。
- 箱线图：用于展示数据的分布情况和异常值。
- 散点图：用于展示两个变量之间的相关性关系。
三、推断统计学推断统计学是从样本中得出总体特征的方法，通过对样本数据的分析来进行推断。
其中的重要概念和方法包括：1. 总体与样本：总体是我们研究的对象的全体，样本是从总体中选取的一部分。
2. 参数与统计量：参数是总体的特征值，统计量是样本的特征值，通过统计量来估计参数。
3. 抽样分布：抽样分布是样本统计量的概率分布，常用的抽样分布包括正态分布和t分布。
4. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
5. 置信区间：置信区间是对总体参数的一个范围估计，常用于估计总体均值和总体比例。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是指应用统计学原理和方法进行医学研究设计、数据分析和结果解释的学科。
医学统计学的知识点非常丰富，包括统计学基础知识、研究设计、样本量计算、控制方法、参数估计、假设检验和数据分析等方面。
以下是医学统计学知识点的一些精华汇总。
1.统计学基本概念：包括基本统计量（均值、中位数、众数）、数据类型（定量数据、定性数据）、数据的描述方法（频数分布表、直方图等）。
2.研究设计：包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究等，了解不同研究设计的优缺点及适用场景。
3.样本量计算：确定研究样本量是保证研究结果可靠性的重要一环，需要根据研究目的、效应量和统计显著性水平确定样本量。
4.控制方法：包括随机分组、盲法、配对设计等，用于减少实验误差和避免偏倚。
5.参数估计：常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个点估计值，区间估计是对总体参数的一个区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体假设之间的差异是否显著的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
7.数据分析：包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析用来描述研究变量的基本情况，推断性统计分析用来推断样本数据与总体数据之间的关系。
8.相关分析：用来分析变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
9. 回归分析：用来分析因变量与自变量之间的关系，包括线性回归分析和 logistic回归分析等。
10.生存分析：用来分析时间到达事件发生的概率，包括生存曲线的绘制、生存率的估计和影响因素的分析等。
11. 多变量分析：用来分析多个自变量对因变量的影响，包括多元方差分析、多元回归分析和多元Logistic回归分析等。
12. Meta分析：用于综合多个独立研究结果，对总体效应进行定量分析和综合评价。
以上是医学统计学的一些精华知识点的汇总。
医学统计学的应用非常广泛，不仅在医学研究中需要应用统计学的原理和方法，也在临床实践中需要对医学统计学知识有一定的了解和应用。
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。
资料分析的几种方法
资料分析的几种方法资料分析是指通过对收集到的各种数据和资料进行处理、整理、解释和评估，以求得出科学合理的结论和推断的一种方法。
在实际应用中，资料分析方法多种多样，下面将介绍其中几种常见的方法。
一、描述性分析方法描述性分析方法是通过对资料进行总结、归纳和整理，以揭示事物的一般情况和规律。
主要包括以下几种方法：1.制表法：将资料按照一定的规则进行分类和统计，以表格的形式展现出来，便于观察和分析。
2.统计量法：通过计算与资料相关的统计量，如平均数、中位数、方差等，来揭示资料的集中趋势、离散程度和分布形态。
3.图表法：通过绘制各种图表，如饼图、柱状图、线图等，直观地展示资料的分布情况和变化趋势。
4.指标法：通过构建一系列指标，对资料进行综合分析，评价事物的综合状况和发展趋势。
二、推论性分析方法推论性分析方法是通过对样本数据进行分析和推断，然后通过概率论或统计学原理推断总体的特征和规律。
主要包括以下几种方法：1.抽样法：通过从总体中随机抽取一部分样本，然后对样本数据进行分析和推断，以得出总体的特征和规律。
2.置信区间估计：通过计算样本数据的置信区间，对总体参数进行估计。
3.假设检验：通过设置假设和使用统计检验方法，判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。
4.回归分析：通过建立数学模型和利用回归方程，研究自变量与因变量之间的关系，进行预测和解释。
三、质性分析方法质性分析方法是一种对非数字化资料进行分析的方法，主要通过对文本、图像、声音等非结构化数据的整理和解读来研究事物的本质特征和内在意义。
主要包括以下几种方法：1.文本分析：通过对文本材料进行阅读、编码和整理，提取关键词、主题和模式，探索隐藏在文字背后的意义和关系。
2.内容分析：通过对媒体报道、网络内容、书籍等进行系统性的分类和分析，研究其中的主题、态度和价值观。
3.转录分析：通过对会话、访谈、焦点小组等口头材料进行转录和整理，对其中的语言和信息进行理解和解释。