医学统计学
医学统计学
第一章绪论（一）名词解释1．总体与样本2. 随机抽样3. 变异4. 等级资料5. 概率与频率6. 随机误差7. 系统误差8. 随机变量9．参数10. 统计量（二）单项选择题1．观察单位为研究中的( )。
A．样本B. 全部对象C．影响因素D. 个体2．总体是由（）。
A．个体组成B. 研究对象组成C．同质个体组成D. 研究指标组成3．抽样的目的是（）。
A．研究样本统计量B. 由样本统计量推断总体参数C．研究典型案例研究误差D. 研究总体统计量4．参数是指（）。
A．参与个体数B. 总体的统计指标C．样本的统计指标D. 样本的总和5．关于随机抽样，下列那一项说法是正确的（）。
A．抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取B．研究者在抽样时应精心挑选个体，以使样本更能代表总体C．随机抽样即随意抽取个体D．为确保样本具有更好的代表性，样本量应越大越好（三）是非题1．研究人员测量了100例患者外周血的红细胞数，所得资料为计数资料。
2．统计分析包括统计描述和统计推断。
3．计量资料、计数资料和等级资料可根据分析需要相互转化。
（四）简答题某年级甲班、乙班各有男生50人。
从两个班各抽取10人测量身高，并求其平均身高。
如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高大于乙班？为什麽？第二章计量资料的统计描述（一）名词解释1.频数表2.算术均数3.几何均数4.中位数5.极差6.百分位数7.四分位数间距8.方差9.标准差10.变异系数（二）单项选择题1.各观察值均加（或减）同一数后（）。
A.均数不变，标准差改变B.均数改变，标准差不变C.两者均不变D.两者均改变2.比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用（）。
A.变异系数B.差C.极差D.标准差3.以下指标中（）可用来描述计量资料的离散程度。
A.算术均数B.几何均数C.中位数D.标准差4.偏态分布宜用（）描述其分布的集中趋势。
A.算术均数B.标准差C.中位数D.四分位数间距5.各观察值同乘以一个不等于0的常数后，（）不变。
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。
医学统计学(MedicalStatistics)
2. 分类数据（categorical） ：
• 变量值表现为按某属性划分的定性类别。清点各 类别个数后得到的资料称计数资料。
• 2）多分类（无序）：例：副作用（有重复选 择）
• 3.等级（有序）
• 疗效：痊愈=4、显效=3、有效=2、无效=1
例：105人心脏外科病人心理反应情况
• 心理反应 病例
• 症状
数
• 焦虑
102
• 抑郁
57
• 自我认同紊乱 10
• 恐惧
5
• 合计
174
百分比 反应发生率 （%） （%） 58.6 97.14 32.8 54.28
• 例：病情分级（Ｘ1）：Ⅰ ， Ⅱ，Ⅲ
• 疗效（X２）：痊愈、显效、有效、无效
• 病人满意度（X３）： 好、中、差
•
人数
50 25 5
数据类型及赋值
• 数据（变量）类型 变量的表现
• 1.计量变量：
血压值：12.3kap
• 2.分类（定性）
• 1）两分类： 疗效：有效=1，无效=0
•
性别：男=1，女=2
六、科研工作的步骤 根据研究的目的
1.研究 设计
设计考虑：
研究对象、 指标、例 数、如何 准确得到 数据。
2.收集 资料
来源：
3.整理 资料
目的：
1.日常工作 记录、病历。
2.专门的调 查和实验。
使资料系 统化，便 于进一步 统计分析
4.分析 资料
方法： 用统计方 法分析资 料，阐述 规律性， 得出结论。
《医学统计学》完整课件
，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
1 2
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
医学统计学
医学统计学（statistics of medicine ）:医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。
医学统计工作的基本步骤:1、研究设计2、收集资料3、整理（sorting data）资料4、分析（analysis of data）资料研究单位（unit）：研究中的个体（individual）,是根据研究目的确定的。
观察单位可以是一个人、一个家庭、一个地区、一个样品、一个采样点等。
变量(variable）：研究单位的研究特征。
例如：研究7岁男孩身高的正常值范围变量:身高变量可分为：数值变量和分类变量变量之间可以互相转换。
变量值（value of variable）：变量的观察结果大小或属性。
数值变量：变量值是可以定量测量并有数值大小的变量。
分类变量：变量值为变量的属性或类别的变量。
同质（homogeneity）：根据研究目的给研究单位确定的相同性质。
注意：同质实质上是指有条件的相同，不是全部相同。
只是一个相对的概念，不是绝对的相同。
变异（variation）：同质研究单位中变量值间的差异。
总体（population）：是根据研究目的确定的同质研究单位的全体。
更确切地说是同质研究单位某种变量值的集合。
例如：调查某地2002年正常成年男子的红细胞数的正常值范围研究单位：一个人变量：红细胞数同质：同某地、同2002年、同成年男子、同正常。
总体：1）某地所有的正常成年男子2）某地所有的正常成年男子的红细胞数样本（sample）：是总体中抽取的有代表性的一部分。
注意：随机抽样（无主观性）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)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。
(一般用拉丁字母表示)注意：总体参数一般是不知道的统计学抽样研究的目的就是：样本统计量→总体参数误差（error）是指实际观察值与观察真值之差、样本指标与总体指标之差。
图文《医学统计学》PPT课件
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别，多用于分类资料的统计分 析。
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
样本量
样本中所包含的个体数目 。
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。
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
总体与样本
01
02
03
总体
《医学统计学》完整课件超级经典
未来医学统计学研究方向建议
THANKS
感谢观看
卫生事业管理统计应用
医疗服务质量评价
通过统计学手段，对医疗服务质量进行评价和改进，提高患者满意度和医疗服务水平。
卫生政策效果评估
运用统计学知识，评估卫生政策的效果和实施情况，为政策制定和调整提供依据。
医学统计学的前景和挑战
06
医学统计学在医疗、公共卫生、生物技术等领域的应用越来越广泛，随着生物医学研究技术和数据采集技术的不断发展，医学统计学的应用前景更加广阔。
现代医学统计学的发展
现代医学统计学作为一门独立的学科，是在19世纪末20世纪初开始形成的。当时的一些著名医生，如英国的皮尔逊（Karl Pearson）和美国的费希尔（R. A. Fisher），对医学统计学的理论和方法做出了重要贡献。
早期的医学统计学
医学统计学的发展历程
VS
医学统计学的研究对象主要包括临床试验和流行病学调查所获得的各种数据，以及与这些数据相关的各种因素和条件。
推断性统计分析
医学统计学应用
05
临床试验设计
运用统计学原理和方法，对临床试验方案进行合理设计，确保试验数据的科学性和准确性。
诊断与疗效评估
通过统计学方法，对疾病的诊断、治疗和疗效进行评估，提高医疗质量和效果。
预后因素分析
运用统计学技术，分析影响疾病预后的因素，为制定个性化治疗方案提供依据。
临床医学统计应用
01
02
03
参数估计
利用样本数据对总体参数进行点估计和区间估计。
方差分析
通过设计矩阵、计算平方和及自由度、计算均方及F统计量等方法，研究多组数据间的差异。
回归分析
研究两个或多个变量之间的相关关系，建立回归模型，并对模型进行检验和预测。
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。
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医学统计学
医学统计学是应用统计学原理和方法来分析、解释医学数据的学科。
医学统计学涉及的内容有很多，包括疾病的发病率、死亡率、治疗效果、药物试验、临床试验等。
医学统计学的应用范围非常广泛，它可以帮助医生和研究者更好地了解疾病的发病机制、诊断标准、治疗效果和预后预测等方面，从而更好地开展医学研究和医疗工作。
医学统计学的基本概念
在医学统计学中，有许多基本概念需要了解，以便更好地理解数据的含义。
以下是一些常见的医学统计学概念：
1. 样本和总体
在医学研究中，我们通常不可能研究每一个人，因此我们只能从总体中抽取一部分人作为样本，然后对它们进行研究。
所以，在医学统计学中，样本就是从总体中抽取的一部分人或物体。
2. 变量
变量是研究中需要测量和分析的事物，例如人的年龄、身高、体重等，还有许多与医学有关的变量，如血糖、血压、胆固醇、白细胞计数等。
3. 参数
参数是描述总体的特征的量，例如总体的平均数、标准差等。
4. 统计量
统计量是描述样本的特征的量，例如样本的平均数、标准差等。
5. 分布
分布是指变量在总体或样本中的出现频率和分布情况，可以利用概率分布来描述。
医学统计学的基本方法
在医学研究中，我们通常采用以下几种方法来分析数据：
1. 描述统计
描述统计是对样本的基本特征进行总结和描述的方法，包括常见的测量指标如平均数、中位数、众数、方差和标准差等。
2. 推断统计
推断统计是通过样本估计总体参数的方法。
常见的推断统计方法包括假设检验、置信区间和方差分析等。
3. 多元统计
多元统计是通过同时考虑多个变量来分析数据的方法。
它包括
回归分析、因子分析、聚类分析等方法。
临床试验
临床试验是指为了评价新药物或治疗方法在人体中的疗效和安全性而进行的研究。
在临床试验中，医学统计学起着非常重要的作用。
医学统计学可以帮助选择合适的样本、制定合理的试验方案、确定研究指标、提高数据质量、分析数据等。
例如，在药物研发中，我们需要先进行前期实验，确定药物的毒性、吸收、分布、代谢和排泄等特性。
然后，我们需要进行临床试验，测试药物在人体中的疗效和安全性。
在进行临床试验之前，需要制定试验方案和研究计划，并确定试验目的、主要参考指标、随访时间、药物剂量、样本容量等。
在进行临床试验时，需要确保数据的准确性和完整性，避免随意更改数据和分析方法。
最后，需要对数据进行分析和解释，以便评估药物的疗效和副作用。
结论
医学统计学是医学研究和临床实践中非常重要的一门学科。
通过医学统计学，我们可以更好地理解数据的含义，分析疾病的发病机制和治疗效果，并制定合理的研究计划和临床治疗方案。
同时，我们还需要注意防范数据操纵和误导行为，保证数据的真实性和可靠性，促进医学研究和医疗卫生事业的发展。
四、医学统计学在疾病流行病学中的应用
1. 发病率和死亡率
医学统计学在疾病流行病学中的应用非常广泛。
我们可以通过医学统计学来研究某种疾病的发病率和死亡率等指标。
例如，我们可以利用现代生物统计学中的经验分布函数、分位数、生存分析等方法来计算某种疾病的累积患病率和死亡率等，从而更好地了解该疾病的流行趋势和危险程度，为科学制定预防和治疗策略提供有力的依据。
2. 风险因素
医学统计学还可以帮助我们研究某些疾病的风险因素，例如吸烟、饮酒、高血压等等。
通过医学统计学的方法，我们可以了解这些风险因素对疾病的发生和发展的影响程度，从而制定相应的预防和治疗措施，减少人群罹患该疾病的风险。
3. 病例对照研究
病例对照研究是医学研究中常见的一种方法。
在这种研究中，我们通常从已经发病的人群中挑选一部分人作为病例组，同时从未发病的人群中抽取一部分人作为对照组，然后通过医学统计学的方法来比较两组人的差异和相关性，从而得出某种疾病与某些因素之间的关系。
这种研究方法通常比较经济、实用，适用于许多疾病的研究。
四、医学统计学在临床实践中的应用
医学统计学在临床实践中也有很多应用，例如：
1. 临床试验中样本量的计算
在进行临床试验时，我们通常需要计算样本量，以便保证试验的准确性和可靠性。
通过医学统计学的方法，我们可以根据预期的结果和试验的设计来计算样本量，从而保证试验数据的充分性和研究的可靠性。
2. 疗效评价和不良反应的监测
医学统计学可以帮助医生和研究人员对某种药物的疗效和不良反应进行评价和监测。
通过分析疗效指标和安全性指标等数据，我们可以更好地了解药物的作用和不良反应程度，进而更科学地制定治疗方案，提高药物治疗的成功率和安全性。
3. 医疗质量控制
医疗质量是医疗工作的重中之重。
通过医学统计学的方法，我们可以对医疗实践和过程进行评价和监测，从而发现医疗中的问题，加强医疗质量管理，提高医疗服务水平和患者满意度。
5. 医学统计学的发展趋势
随着科技的发展和数据采集技术的进步，医学研究和实践中需要处理的数据量越来越大，医学统计学的作用将变得越来越重要。
医学统计学的发展趋势如下：
1. 大数据时代下，医学统计学需要更加高效和精准地处理海量的数据。
2. 人工智能和机器学习的广泛应用，为医学统计学的研究和实践提供了更多的可能性。
3. 统计图形学和信息可视化的应用，可以更好地展示数据、表达结论和交流沟通。
4. 开源软件和在线统计工具的出现，将使得医学研究和实践中的统计分析更加灵活、自主和可重复。
5. 医学统计学的交叉学科化，例如生物信息学、计算生物学和健康经济学等等，将推动医学统计学与其它学科的交流和合作，促进医学研究和实践的跨学科发展。
六、结论
总之，医学统计学是医学研究和实践中非常重要的一门学科。
通过医学统计学，我们可以更好地了解疾病的发病机制和治疗效果，指导临床实践和医疗管理，为科学治疗、提高医疗质量和降低医疗成本提供有力支持。
在未来，随着科技的发展和医学研究的不断深入，医学统计学的作用将变得越来越重要，它将继续在医疗卫生领域发挥重要作用，并为医学实践和健康管理做出更大的贡献。