医学统计学课件:2统计描述
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医学研究中其他因素的考虑
研究设计
研究设计是医学统计学中的重要因素,应合理地考虑研 究设计。
研究对象的选择
在医学研究中,应合理地选择研究对象,以确保研究结 果的可信度。
06
医学统计学案例分析
二型糖尿病合并脑梗死的危险因素研究
01
研究பைடு நூலகம்的
探讨二型糖尿病合并脑梗死的危险因素,为预防和治疗提供科学依据
医学统计学是医学生的必修课程,培养医学生 的统计思维和数据处理能力。
医学统计学的发展历程
起源与发展
医学统计学起源于19世纪中叶的英国,当时主要用于医学研究和医疗数据的统计分析。
不断扩展的应用领域
随着医学科学的发展,医学统计学的应用领域不断扩展,涉及到流行病学、公共卫生、临床试验等方面。
方法和理论创新
研究结果
发现多个生物标记物与常见疾病 相关,如高血压、糖尿病等,为 疾病的预防和治疗提供新靶点。
THANK YOU.
模型选择
根据数据特征和实际需求,选择合适的模型。
模型评估
通过交叉验证、ROC曲线等手段对模型进行评估,以便了解模型的准确性和 稳定性。
05
医学统计学的挑战与解决方案
数据缺失与数据完整性的保持
缺失数据
对于缺失的数据,应了解其产生的原因,并合理地利用 它们进行分析。
数据完整性
数据的完整性是指数据的准确性和可靠性,应采取措施 来确保数据的准确性。
2023
《医学统计学》完整课件
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》完整课件

确保受试者在医学统计学研究中的权 益得到充分尊重,遵循知情同意原则
,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
,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
2024版全新《医学统计学》完整ppt课件

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感谢观看
协方差分析
在方差分析的基础上,引入协变量, 以消除其对观察变量的影响,从而 更准确地评估控制变量对观察变量 的效应。
05
医学统计图表与可视化技术
统计图表的类型及特点
条形图
用于展示分类数据,可直观比较 各类别之间的差异。
折线图
用于展示时间序列数据或连续性 数据的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系, 可判断是否存在相关性。
森林图
用于展示多组数据的比较结果,可直观比较各组之 间的差异和联系。绘制时需选择合适的统计方法和 图形类型,如t检验或方差分析,并将结果以森林图 的形式呈现出来。
06
医学统计学在临床研究中的应用
临床试验设计与评价
01
02
03
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉 设计、析因设计等,确保 试验的科学性和可比性。
参数估计
讲述点估计、区间估计 的方法及评价标准。
假设检验
介绍假设检验的基本思 想、步骤及常见错误类
型。
方差分析
阐述方差分析的基本原 理、假设条件及常用方
法。
常用统计指标与参数
01
02
03
04
描述性统计指标
介绍均数、中位数、众数、标 准差等描述性统计指标的计算
方法及意义。
推断性统计参数
讲解置信区间、假设检验中的 检验统计量、P值等推断性统
箱线图
用于展示一组数据的分布情况,可观察数据的中心 趋势、离散程度和异常值。绘制时需计算数据的四 分位数、中位数和异常值,并将它们以箱线图的形 式呈现出来。
ROC曲线图
用于评估诊断试验的准确性,可判断试验的灵敏度 和特异度。绘制时需计算不同临界值下的灵敏度和 特异度,并绘制出ROC曲线,计算出曲线下面积 (AUC)以评估试验的准确性。
医学统计学(统计图表)ppt课件

案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率,比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等,提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据,挖掘潜在规律和
关联,为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数,可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设,根据样 本数据对原假设进行检验,判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大,说明待评价试验的诊断价值越高。同时,AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值,以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外,AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数,为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果,计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标,灵敏度为纵坐标,将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上,连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值,其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时,说明待评价试验完全无效; 当AUC=1时,说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用
医学统计学-第二章 统计描述

变异系数(Coefficient of variation,CV)
1. 首先对资料作分布类型的判定; 2. 针对分布类型先用合适的指标描述:
均值、标准差;常记录为 X S
中位数、四分位间距; 常录为M(Ql, Qu)
一、集中趋势:用于描述一组计量资料的集中位置, 说明这种变量值大小的平均水平(average)表示。
频 数
身高(cm)
图3.1 某市100名8岁男童身高(cm)的频数分布
(三)频数表的用途:
1.揭示频数的分布特征
频 数
分布 特征
身高(cm)
图3.1 某市100名8岁男童身高(cm)的频数分布
集中趋势
(central tendency)
离散趋势
(tendency of dispersion)
集中趋势与离散趋势结合能全面反映频数的分布特征
2.揭示频数的分布类型
对称 分布
频数 分布
正偏
非对称 分布
负偏
集中部位在中部,两 端渐少,左右两侧的
基本对称,为对称 (正态)分布。
集中部位偏于较小 值一侧(左侧),较大 值方向渐减少,为
正偏态分布。
集中部位偏于较大 值一侧(右侧),较 小值方向渐减少,
为负偏态分布。
(2) 定量资料的描述指标
描述指标: 集中趋势:
累计频数 (4) 1 6 14 31 54 75 89 96 99 100 100
累计频率 (5) 0.01 0.06 0.14 0.31 0.54 0.75 0.89 0.96 0.99 1.00 1.00
频数分布图(frequency distribution figure) :
根据频数分布表,以变量值为横坐标,频数为纵坐 标,绘制的直方图。
1. 首先对资料作分布类型的判定; 2. 针对分布类型先用合适的指标描述:
均值、标准差;常记录为 X S
中位数、四分位间距; 常录为M(Ql, Qu)
一、集中趋势:用于描述一组计量资料的集中位置, 说明这种变量值大小的平均水平(average)表示。
频 数
身高(cm)
图3.1 某市100名8岁男童身高(cm)的频数分布
(三)频数表的用途:
1.揭示频数的分布特征
频 数
分布 特征
身高(cm)
图3.1 某市100名8岁男童身高(cm)的频数分布
集中趋势
(central tendency)
离散趋势
(tendency of dispersion)
集中趋势与离散趋势结合能全面反映频数的分布特征
2.揭示频数的分布类型
对称 分布
频数 分布
正偏
非对称 分布
负偏
集中部位在中部,两 端渐少,左右两侧的
基本对称,为对称 (正态)分布。
集中部位偏于较小 值一侧(左侧),较大 值方向渐减少,为
正偏态分布。
集中部位偏于较大 值一侧(右侧),较 小值方向渐减少,
为负偏态分布。
(2) 定量资料的描述指标
描述指标: 集中趋势:
累计频数 (4) 1 6 14 31 54 75 89 96 99 100 100
累计频率 (5) 0.01 0.06 0.14 0.31 0.54 0.75 0.89 0.96 0.99 1.00 1.00
频数分布图(frequency distribution figure) :
根据频数分布表,以变量值为横坐标,频数为纵坐 标,绘制的直方图。
《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
图文《医学统计学》PPT课件

步骤
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
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
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发病地区 频数
频率/% 累积频数 累积频率/%
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
北京
105
71.4
105
71.4
山西
16
10.9
121
82.3
广东
14
9.5
135
91.8
河北
6
4.1
141
95.9
内蒙
3
2.0
144
98.0
天津
2
1.4
146
99.3
广西
1
0.7
147
100.0
其他省市
0
0.0
147
100.0
合计
147
100.0
-
-
等级资料的频数表:
治疗结果
(1)
治愈
有效
表4-2 某药物疗效的频数表
频数 频率/% 累积频数 累积频率/%
(2) (3)
(4)
(5)
65 43.3
65
43.3
45 30.3
190.0
恶化
15 10.0
150
100.0
合计 150 100.0
¾ 确定组距(class interval):组距通常以全 距的1/10估计,组段数通常取为8~15 组。本例中R/10=2.09/10=0.209≈0.2。
¾ 确定组段的上、下限 注意:第一组必须包括最小值,最末一 组必须包括最大值,各组间不能有交 叉,每组段从本组段下限开始,不包括 上限。
¾ 列表整理,写出频数
计量资料的频数表:
表4-4 某地150名正常成年男子红细胞数(1012/L)频数分布表
组段(1012/L)
频数f
(1)
(2)
3.7~
1
3.9~
4
4.1~
11
4.3~
17
4.5~
26
4.7~
32
4.9~
26
5.1~
18
5.3~
10
5.5~
4
5.7~5.9
1
合计
150
计数资料的频数表:
表4-1 2003年4月22日全国SARS发病人数频数表
表4-3 某地150名正常成年男子红细胞数(1012 /L)
3.98 5.39 4.54 4.74 5.13 4.43 4.81 4.98 3.79 5.49 4.66 5.26 4.90 4.90 4.17 4.28 4.63 4.94 4.33 4.84 4.75 4.01 4.49 4.57 5.16 5.69 4.84 5.03 5.32 4.54 4.68 4.60 4.39 4.80 4.97 4.80 4.85 5.21 4.45 4.62 5.05 4.13 5.07 4.40 5.08 4.73 5.10 4.73 4.42 4.81 4.98 3.89 5.46 4.53 4.74 4.10 4.90 4.91 4.27 4.29 4.66 5.23 5.31 4.86 4.67 4.43 4.57 5.00 5.16 5.69 4.83 5.04 4.46 4.61 5.00 4.36 4.75 4.96 5.04 5.37 4.95 4.70 4.83 4.42 4.13 4.78 4.86 4.78 5.23 4.78 5.20 4.80 4.55 4.82 4.98 3.94 4.54 4.74 5.10 4.43 4.58 4.99 4.31 4.64 4.66 5.26 5.28 4.83 4.15 4.35 4.93 5.17 5.61 4.87 5.04 3.98 4.48 4.57 4.77 4.11 4.95 5.00 5.36 5.06 4.68 4.63 4.40 5.30 4.97 5.29 4.85 5.88 4.49 4.62 4.53 4.10 4.53 4.70 4.80 5.23 5.67 4.67 4.67 5.40 5.29 4.77 5.38 5.15 4.64 5.19
1、这150名正常成年男子红细胞数的平均水 平是多少,变异度有多大? 2、这150名正常成年男子红细胞数与当地成 年男子红细胞数总体相比是否有差别?
统计描述
统计推断
统计指标 统计图表
样本信息 总体信息
一、频数分布表(frequency table, 简称为频数表)
¾ 求出全距 (range) :最大值与最小值之 差,也称为极差。 R=5.88-3.79=2.09 (1012 /L)
统计描述
某地150名正常成年男子红细胞数(1012 /L)
3.98 5.39 4.54 4.74 5.13 4.43 4.81 4.98 3.79 5.49 4.66 5.26 4.90 4.90 4.17 4.28 4.63 4.94 4.33 4.84 4.75 4.01 4.49 4.57 5.16 5.69 4.84 5.03 5.32 4.54 4.68 4.60 4.39 4.80 4.97 4.80 4.85 5.21 4.45 4.62 5.05 4.13 5.07 4.40 5.08 4.73 5.10 4.73 4.42 4.81 4.98 3.89 5.46 4.53 4.74 4.10 4.90 4.91 4.27 4.29 4.66 5.23 5.31 4.86 4.67 4.43 4.57 5.00 5.16 5.69 4.83 5.04 4.46 4.61 5.00 4.36 4.75 4.96 5.04 5.37 4.95 4.70 4.83 4.42 4.13 4.78 4.86 4.78 5.23 4.78 5.20 4.80 4.55 4.82 4.98 3.94 4.54 4.74 5.10 4.43 4.58 4.99 4.31 4.64 4.66 5.26 5.28 4.83 4.15 4.35 4.93 5.17 5.61 4.87 5.04 3.98 4.48 4.57 4.77 4.11 4.95 5.00 5.36 5.06 4.68 4.63 4.40 5.30 4.97 5.29 4.85 5.88 4.49 4.62 4.53 4.10 4.53 4.70 4.80 5.23 5.67 4.67 4.67 5.40 5.29 4.77 5.38 5.15 4.64 5.19
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二、计量资料频数表的应用:
1) 揭示了资料的分布特征和分布类型 2) 描述资料的集中趋势与离散趋势 3) 方便发现某些特大、特小的可疑值 4) 便于进一步计算其他统计指标和统
计分析处理
三、频数分布图:
计量资料的频数分布图 各观察值主要集中在正中的位置,左右两侧的频 数分布大体对称——对称分布(近似正态分布)。