医学统计学课件19随访研究
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《医学统计学》课件
公共卫生领域统计应用
卫生资源配置
运用多指标综合评价等方法，评估卫生资源的配置状况和利用效率，为优化资源配置提供科学依据。
健康危险因素研究
通过流行病学调查和统计分析，研究吸烟、饮食、运动等健康危险因素，为制定健康干预措施提供指导。
基因组学研究
运用遗传关联研究、连锁分析、全基因组测序等方法，研究基因变异与疾病的关系，为疾病预防和治疗提供新思路。
临床试验设计
利用随机对照试验设计，评估新药疗效和安全性，为临床决策提供可靠依据。
诊断试验评估
通过ROC曲线、似然比等统计方法，评估诊断试验的准确性和可靠性。
预后因素分析
研究影响疾病预后的因素，如生存分析、Cox回归模型等，为临床治疗和预后判断提供指导。
临床医学统计应用
疾病监测与预测
利用时间序列分析等方法，对疾病发生和发展趋势进行监测和预测，为公共卫生决策提供依据。
系统生物学研究关注生物系统的整体性和复杂性，运用网络模型和数学算法，研究生物系统的组成、结构和功能。
系统生物学在医学统计学中的应用
在医学统计学中，系统生物学方法可用于研究疾病发生、发展和转归的机制，以及药物的作用机制。
生物网络模型是系统生物学的重要工具之一，包括基因调控网络、代谢网络、信号转导网络等，可揭示生物系统的复杂性和动态性。
定义与目的
医学统计学的应用
在医学研究中，医学统计学方法被广泛应用于临床试验、流行病学调查、诊断和预后预测等方面。
在医疗实践中，医学统计学方法可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案和评估治疗效果等。
在公共卫生领域，医学统计学方法可用于疾病监测、预防和控制等方面，为政策制定和决策提供数据支持。
1
医学统计学的发展
《医学统计学》完整课件
总结词
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。
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。
医学统计学课件19随访研究
合合11119874计计111764
13 13 13
A A
合BB组 组计6644+ 01
1 0
113432
23 22
113443
10 9
13 13
B B
T合 合a计 计=71102+0(1211)9/3301=3301.215197533821
8 8
13 11
…B …TT…aa…==111…00111+84//33210==00..355642854
例15.2中两组生存过程的log-rank检验计算表
组别 t 死亡数
Time
d
期初病例数
合计 A组 B组
N
nA
nB
A
3
1 33 19 14
A B
910死亡 存11 活3321合计1187
14 14
A A A
AAAB组组组组122506
死 死1 亡 亡 100
121存存11118774活活322097
0.00 0
group 1
6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 analysis time
某进口药与国产药对急性腹泻的止泻效果比较
生存率的标准误(Greenwood估计)
SES(ti) S(ti)
i
dj
j1nj(nj dj)
nj 表示时刻 tj 的期初观察人数， dj 表示 tj 时刻的死亡人数。
改进手术(B组): 10 70+ 70+ 120 225 366 390+ 475+ 518+ 647+ 801+ 1001+ 1045+ 1045+
《医学统计学》PPT课件
提高医学研究的科学性和准确性
02
通过医学统计学的应用，可以对医学数据进行更科学、更准确
的分析和推断，从而提高医学研究的科学性和准确性。
为医学决策提供科学依据
03
医学统计学可以为医学决策提供科学依据，如制定卫生政策、
评价医疗质量等。
医学统计学的研究对象与内容
研究对象
医学统计学的研究对象主要是人体及与 人体健康有关的各种具有不确定性的数 据。
配对设计
将实验对象按照一定条件进行配对，再 随机分配到不同处理组，比较配对组之 间的差异。
随机区组设计
将实验对象按照区组进行划分，每个区 组内再随机分配到不同处理组，比较区 组间的差异。
重复测量设计
对同一实验对象在不同时间或条件下进 行重复测量，比较不同时间或条件下的 差异。
04
医学统计学的应用
临床试验中的统计学应用
样本量不足问题
01
样本量过小，导致结果不稳 定，缺乏代表性；
02
样本量不足，无法检测到真 实的效应或关系；
03
样本量计算不准确，未能充 分考虑变异度和效应大小。
数据处理不当问题
01
数据清洗不彻底，存在异常值、缺失值或重复数据 ；
02
数据转换不合理，导致信息损失或失真；
03
数据分析方法选择不当，未能充分利用数据信息。
VS
研究内容
医学统计学的研究内容包括统计设计、数 据收集、整理、分析、推断以及统计方法 的选择和应用等。其中，统计设计是医学 统计学的基础，数据收集是医学统计学的 前提，数据整理是医学统计学的关键，数 据分析是医学统计学的核心，统计推断是 医学统计学的目的。
02
医学统计学的基本概念
《医学统计学》完整课件课件
偏态分布及其应用
偏态分布
与正态分布不同，偏态分布的钟形曲线 存在偏斜，即数据向一侧倾斜。
VS
偏态分布的应用
在医学研究中，偏态分布的数据需要经过 适当的转换才能进行正态分布分析，如对 数转换或平方根转换。例如，一些免疫学 指标（如抗体滴度）通常呈偏态分布，需 要通过转换才能进行统计分析。
04
推论性统计方法与应用
01
利用医学统计学方法，对传染病的发生、流行趋势和影响因素
进行分析，为防控策略制定提供科学依据。
健康相关行为监测
02
通过收集和分析健康相关行为数据，如吸烟、饮酒、饮食等，
评估其与健康状况的关系，为制定干预措施提供支持。
健康相关环境监测
03
运用医学统计学方法，对空气质量、水质等环境因素进行监测
和分析，评估其对居民健康的影响。
离散程度指标
描述数据之间的差异程度，常用的指标有方差、标准差和四 分位数间距。
正态分布及其应用
正态分布
一种常见的概率分布，其特征是数据分布呈钟形曲线，且均值为正态分布的中心，标准差为分布的幅 度。
正态分布的应用
在医学研究中，正态分布被广泛应用于测量数据的统计分析，如身高、体重、血压等指标的测量值多 呈正态分布。
3
期望与方差
描述概率分布中心位置和离散程度的两个重要参 数。
参数估计与假设检验
参数估计
根据样本数据估计总体参数的过程， 常用的参数估计方法包括点估计和区 间估计。
假设检验
根据样本数据对总体参数进行假设检 验的过程，常用的假设检验方法包括t 检验、卡方检验和回归分析等。
03
描述性统计方法与应用
频数分布表与直方图
t检验与方差分析
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基于大数据和人工 智能的统计分析
随着大数据和人工智能技术的发 展，医学统计学将更加注重高维 、复杂数据的分析方法研究及应 用。
临床决策支持系统 的应用
通过统计分析技术，为临床医生 提供实时、准确的决策支持，提 高医疗质量和效率。
THANKS
主成分分析
总结词
主成分分析是一种降维方法，通过将多个变量转化为少数几个相互独立的主 成分，以简化数据结构并保留主要特征。
详细描述
主成分分析主要包括线性代数基础知识、主成分计算方法、主成分性质和主 成分解释等内容，可以用于数据的降维、可视化、特征提取和分类等应用场 景中。
时间序列分析
总结词
时间序列分析是一种分析时间序列数据的统计方法，用 于揭示数据在时间上的趋势、周期性和异常变化等特征 。
详细描述
时间序列分析主要包括时间序列的预处理、图形表示、 参数模型、季节性和时间序列预测等内容，可以用于医 学领域中的疾病发病趋势、健康状况监测等应用场景中 。
结构方程模型
要点一
总结词
结构方程模型是一种验证性统计分析方法，用于研究潜 在变量对观测变量的影响以及潜在变量之间的关系。
要点二
详细描述
结构方程模型主要包括模型构建、模型拟合、模型评价 和模型修正等内容，可以用于医学领域中的健康行为研 究、医学诊断和疗效评估等应用场景中。
运用医学统计学方法对特定地区、人群的健康状况进 行调查和分析，评估疾病分布和影响因素。
健康状况评估
基于统计学的评估方法，对特定人群的健康状况进行 综合评价，为资源分配和政策制定提供依据。
医疗质量控制与改进
质量控制标准
运用统计学原理制定医疗过程和结果的质量控制标准，确保医疗服务的质量。
《医学统计学》完整课件,超级经典!!!
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。
医学医学统计学PPT课件
样本量估算
根据研究目的、效应大小、显著性水平 和把握度等因素，合理估算所需样本量。
随机化方法
介绍简单随机化、分层随机化、整群随 机化等随机化方法，以确保试验组和对 照组的可比性。
数据分析与解读
运用统计学方法对试验数据进行描述性 统计、推断性统计和生存分析等，正确 解读分析结果。
观察性数据分析与处理
误差和提高实验效率。
方差分析基本思想
将总变异分解为组间变异和组内变 异，通过比较组间变异与组内变异 的相对大小，推断各因素对结果的 影响是否显著。
方差分析步骤
建立假设、计算检验统计量、确定P 值、作出推断结论。
04
医学统计学在医学研究中 的应用
临床试验设计与分析
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉设计、析因设 计等，以及各种设计类型的优缺点和适 用场景。
03
样本容量
样本中所包含的个体数目。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性， 可以是定量的或定性的。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和 定性数据，其中定量数据又可分为 离散型和连续型。
统计பைடு நூலகம்与抽样分布
03
统计量
用于描述样本特征的数值，如样本均值、 样本标准差等。
抽样分布
由样本统计量所形成的分布，用于推断总 体参数。常见的抽样分布有t分布、F分布 和卡方分布等。
03
多重比较与假设检验的误用
Hochberg校正
02
01
控制FDR（False Discovery Rate） 的方法
统计模型的选择与评估
统计模型的选择
1
2
根据研究目的和数据类型选择合适的统计模型
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一般手术组的生存概率与生存率的计算
编号 生存时间 outcome 死亡概率 生存概率 生存率
1
3
1
2
9
1
3
15
1
4,5
20
1
6
26
1
7
30
1
8
41
1
9
46
1
10
64
1
11
64
0
12
135
1
13
223
1
14
365
1
15
450
1
16
596
0
17
680
0
18,19 900
0
1/19
18/19
0.947368
随访时间
图15.9 两组手术方式生存概率(Kaplan-Meier)曲线
Kaplan-Meier survival estimate 1.00
生 0.75 存
0.50
率
0.25
0.00 0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 analysis time
图 102名黑色素瘤患者的生存率估计 (Kaplan-Meier估计)
研究指标
1 生存函数(survival function) 生存率
2 死亡率＝1－生存率
S(t)P(Tt)生存 观时 察 T间 病 t的人 病总 人
常见生存函数的类型
研究指标
3 风险函数(hazard function)
h(t)死 在t时 于刻 区(t尚 间 ,t存 t)的 的病 病人 人 t 数 数
死亡 痊愈 死亡 痊愈 疾病恶化 出现毒性反映 发病
起始事件 随访时间 终点事件
出生 出现第一颗乳牙
第一次发作 开始戒烟(毒)
出现第一颗乳牙 出现第二颗乳牙
第二次发作 再次吸烟(毒)
观察指标
1 平均生存时间 ti的平均数 (当有截尾数据时，求不出)
2 中位生存时间 ti的中位数 : 50%的病人生存, 50%的病人死亡的时间 (当截尾较早时，求不出)
常见风险函数的类型
研究指标
4 风险比(hazard ratio) 相对危险度(Relative risk)
风险比第＝一组h1的 (t) 第二组h2的 (t)
比例风险图示(1)
比例风险图示(2)
• 生存过程的描述
非参数方法
参数方法
乘积-极限法 (又称Kaplan-Meier法) 寿命表方法 Turnbull估计
Kaplan-Meier survival estimates, by group 1.00
0.75
0.50
0.25
group 2
0.00 0
group 1
6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 analysis time
某进口药与国产药对急性腹泻的止泻效果比较
生存率的标准误(Greenwood估计)
SE S(t2)0
0.73681 1 1 2 1(9 1 91) 1(8 1 81) 1(7 1 71) 1(6 1 62)
0.0101
95％的可信区间为： 0.73681.96×0.0101=(0.7170,0.7566)
1 生存时间的分布为非正态分布 对数正态分布 指数分布， Weibull分布 Gamma分布，logistic分布，……
2 含有截尾数据(censored data) 截尾数据提供的信息是不完全的 (uncompleted data)
40
30
20
10
0 0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 time (Month)
1/18
17/18
0.894737
1/17
16/17
0.842105
2/16
14/16
0.736842
1/14
13/14
0.684211
1/13
12/13
0.631579
1/12
11/12
0.578947
1/11
10/11
0.526316
1/10
9/10
0.473684
0
1
0.473684
1/8
7/8
3 9+ 15 20 20+ 26 30+
?
问题3 如何综合评价
两组间的比较：
A 3 6 8 10 22 26 30＋30＋
B
6 8 10 20 30＋30＋30＋30＋
•以30天为界
的分类结果：
死亡 生存
A6
2
B4
4
?
•完全数据的均数：
Mean(A)=12.5 Mean(B)=11.0
随访研究资料的特点
临床随访研究
设计与分析
问题1 如何分析？
某肿瘤患者5年生存率
A组: B组:
观察人数 20 20
生存人数 0 0
OR=?
问题2 如何计算平均数 手术到死亡时间
• 3 7 15 20 25 26 30 平均生存时间 mean=18
3 9 15 20 25+ 27 30+ 中位生存时间 median=20
肾移植例
一般手术(A组): 3 9 15 20 20 26 30 41 46 64+ 64 135 223 365 450 596+ 680+ 900+ 900+
改进手术(B组): 10 70+ 70+ 120 225 366 390+ 475+ 518+ 647+ 801+ 1001+ 1045+ 1045+
图 102名黑色素瘤患者的生存时间分布
基本概念
生存、死亡、截尾 起始事件、终点事件 生存时间 生存函数(率)、死亡函数(率) 风险函数 风险比、比例风险
1 2
3 4
5 6
• 起点事件 终点事件 失访
观察起点
观察终点
临床随访研究中的完全数据与截尾数据
起始事件 随访时间 终点事件
疾病确诊 疾病确诊 治疗开始 治疗开始 症状缓解 接触毒物 接触危险因素
指数分布 Weibull分布 Gamma分布 logistic分布 对数正态分布
生存率的估计:
Kaplan-Meier法 又称：乘积极限法( product-limit，PL法)
S(ti)=S(t1|0)S(t2|t1)S(t3|t2)…S(ti |ti-1 ) =p1 p2 p3 pi = S(ti-1 )S(ti |ti-1 )
0.414474
1/7
6/7
0.355263
1/6
5/6
0.296053
1/5
4/5
0.236842
0
1
0.236842
0
1
0.236842
0
1
0.236842
1 .0 0 生 存
0 .7 5 率
0 .5 0
0 .2 5
group 2 group 1
0 .0 0 0
200
400
600
800
1000
SES(ti) S(ti)
i
dj
j1nj(nj dj)
nj 表示时刻 tj 的期初观察人数， dj 表示 tj 时刻的死亡人数。
生存率的可信区间估计(正态近似法)
100(1-)％可信区间为：
S (ti) u SS E (ti)
20天时的生存率可信区间估计：
S(t=20)=0.7368