医学统计方法选择流程
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。
常用医学统计分析方法
(F 检验) 回归系数 (T 检验)
李炜制作
完全随机设计资料的方差分析的基本思想
表 4-1 g 个处理组的试验结果
处理分组
测量值
统计量
1 水平 2 水平
…
X11 X12 … X1j … X1n1 X21 X22 … X2j … X 2n2
…………… …
n1 X1
S1
P=1
0.5
0<P<1
P=0
Impossible
0
P ≤ 0.05（5％）或P ≤ 0.01（1％）称为小
概率事件(习惯)，统计学上认为不大可能发生。
率
某时期内发生某现象的观察单位数 同期可能发生某现象的观察单位总数
比例基数
构成比
某一组成部分的观察单位数 同一事物各组成部分的观察单位总数
100%
3 4
17 重度高血压 5
计量数据 计数数据
以12kPa为界分为正常（＝0）与异常（＝1）两组，
统计每组例数
三类数据间的相互转化
不同资料转化举例（每分钟脉搏次数）
计量资料
计数资料
等级资料
75
缓 脉（ <60 ）
82
Байду номын сангаас
正常（60 ～ 100）
125
正常脉（60～100）
96
异常（<60 或>100）
“阳性”结果能否说明干预有效？
某感冒药治疗1周后，治愈率为90%，能否说该感冒 药十分有效？ （时间效应）
“阴性”结果是否说明干预无效？
样本含量是否足够？（吸烟与肺癌的相关性） 干预时间是否足够？（心理护理与心理健康）
医学统计学知识点总结
医学统计学1. 对定量资料进行统计描述时，如何选择适宜的指标定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合描述内容指标意义适用场合平均水平；均数个体的平均值·对称分布几何均数平均倍数取对数后对称分布中位数[位次居中的观察值①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料；④分布不明众数频数最多的观察值不拘分布形式，概略分析?调和均数基于倒数变换的平均值正偏峰分布资料变异度全距观察值取值范围不拘分布形式，概略分析标准差（方差）观察值平均离开均数的程度对称分布，特别是正态分布资料四分位数间距？居中半数观察值的全距①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料；④分布不明变异系数标准差与均数的相对比①不同量纲的变量间比较；②量纲相同但数量级相差悬殊的变量间比较定性资料：阳性事件的概率，概率分布，强度和相对比。
￥2. 应用相对数时应注意哪些问题答：（1）防止概念混淆相对数的计算是两部分观察结果的比值，根据这两部分观察结果的特点，就可以判断所计算的相对数属于前述何种指标。
（2）计算相对数时分母不宜过小样本量较小时以直接报告绝对数为宜。
（3）观察单位数不等的几个相对数，不能直接相加求其平均水平。
（4）相对数间的比较须注意可比性，有时需分组讨论或计算标准化率。
3. 常用统计图有哪些分别适用于什么分析目的常用统计图的适用资料及实施方法<图形适用资料实施方法条图组间数量对比用直条高度表示数量大小直方图用直条的面积表示各组段的频数或频率(定量资料的分布百分条图构成比用直条分段的长度表示全体中各部分的构成比饼图构成比用圆饼的扇形面积表示全体中各部分的构成比定量资料数值变动线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标系、线图半对数线图定量资料发展速度线条位于算术尺度为横坐标和对数尺度为纵坐标的坐标系散点图}双变量间的关联点的密集程度和形成的趋势，表示两现象间的相关关系箱式图定量资料取值范围用箱体、线条标志四分位数间距及中位数、全距的位置茎叶图定量资料的分布'用茎表示组段的设置情形，叶片为个体值，叶长为频数第3章概率分布（连续随机变量的正态分布；离散随机变量的二项分布及Poisson分布）1. 服从二项分布及Poisson分布的条件分别是什么二项分布成立的条件：①每次试验只能是互斥的两个结果之一；②每次试验的条件不变；③各次试验独立。
《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
最新临床研究中常用统计分析方法及选择
例子2：英国某年全人口统计资料
矛盾：移民组的发病率在各个年龄组均高于英格兰和威尔士组，为什么它的合计发病率反而低？
分析中混杂因素的控制
胃癌 228 235 143 187 250 … 胃炎 100 153 178 143 200 … 非胃病 98 123 170 100 120 …
资料特点：计量资料，两组，标准差相差比较大(方差不齐) 不妥的方法：t检验 恰当的方法：t’检验 或者 Wilcoxon秩和检验
实例5 两组病人，采用两种药物治疗，治疗疗效如下表。经卡方检验，P=0.0486，差异有统计学意义。因此可以认为试验组的疗效比对照组的疗效好。
资料特点：计数资料，两组，例数比较少 不妥的方法：卡方检验 恰当的方法：Fisher精确检验
（二）分析目的
数值变量资料 － 计量资料 无序分类变量资料 － 计数资料 有序分类变量资料 － 等级资料
（三）资料类型
无序分类：指类别或属性间无顺序、程度之分 例如，性别（男、女）为二分类 血型（A、B、AB、O）为多分类
有序分类：指类别间存在着次序，或程度上的差异。 例如，治疗效果：无效、好转、显效、治愈 实验室检验：–、+、++、+++
统计学方法有什么用？ 合理选择统计方法的四个因素 数据资料的描述 数据资料的组间比较 变量间关系研究
主要内容
一张关于统计学的图片
一、统计学方法有什么用？
例子1：一研究者宣布找到一种治疗某病的新药，试验的结果如下：
药物
例数
有效
有效率
新药
60
42
50%
该新药是否值得推广？
几个例子
比较目的
医学统计学全部课程
医学统计学全部课程医学统计学是医学领域中至关重要的一部分，它为研究人员提供了收集、分析和解释数据的方法。
本文将详细介绍医学统计学的全部课程，包括其基础知识、实验设计、数据处理和分析等方面的内容。
一、基础知识医学统计学的基础知识包括统计学的基本概念、概率论、随机抽样、变量类型和测量尺度等。
这些知识是理解后续内容的基础，因此在开始学习医学统计学之前，学生应先掌握这些基础知识。
二、实验设计实验设计是医学统计学中至关重要的一部分，它涉及到如何设计和实施一项实验，以便收集数据并回答研究问题。
实验设计应考虑各种因素，例如样本大小、实验组和对照组的数量、随机化和盲法等。
学生应了解实验设计的原则和方法，并能够运用这些知识在实际研究中应用。
三、数据处理和分析数据处理和分析是医学统计学中最核心的部分之一。
学生应了解数据的收集、整理、清洗和描述等方面的知识。
学生还应掌握各种统计分析方法，例如描述性统计、推论性统计和多元统计分析等。
这些方法可用于描述数据的分布特征、测试假设、评估预测模型等。
在分析数据时，学生还应了解如何解释统计结果并撰写分析报告。
四、高级课程除了上述基础知识之外，医学统计学还包括一些高级课程，例如高级统计方法、生物信息学和流行病学等。
这些课程可以帮助学生更深入地了解医学统计学中的复杂问题，并为实际研究中的高级应用做好准备。
医学统计学是一门涵盖广泛领域的学科，它包括基础知识、实验设计、数据处理和分析等方面的内容。
通过学习这门学科，学生可以掌握各种统计方法和工具，并将其应用于实际研究中，为医学领域的发现和发展做出贡献。
医学统计学课程思政案例设计在当今的医学教育中，医学统计学的重要性日益凸显。
它是连接临床医学与公共卫生的桥梁，是医学科研、临床实践和卫生决策的重要工具。
然而，传统的医学统计学教学往往过于注重理论知识和技术方法的传授，而忽视了统计思维和伦理道德的培养。
因此，我们提出了一个“医学统计学课程思政案例设计”的方案，旨在通过融入思政元素，培养学生的统计思维和道德素养。
《医学统计学课件-随机抽样及样本量计算》
公式计算
参考文献
使用统计学公式计算所需样本量。 参考以往文献中使用的样本量。
样本量计算的注意事项
1 样本量计算的假设
需要明确研究是单侧还是双侧假设。
2 研究设计和分析方法
需要根据研究设计和分析方法确定所需样本量。
医学统计学课件——随机 抽样及样本量计算
本课件将介绍医学统计学中的随机抽样和样本量计算，并探讨它们的定义、 目的、方法、原理、常见方法以及注意事项。
随机抽样的定义
1 什么是随机抽样？
随机抽样是一种从总体中无偏选择样本的方 法，以保证样本能够代表整个总体。
2 为什么要进行随机抽样？
随机抽样可以减少数据选择的偏差，提高样 本的代表性和可靠性。
2 如何进行样本量计算？
通过明确研究目的、效应大小、显著性水平、统计方法等因素，计算 所需样本量。
样本量计算的基本原理
显著性水平
决定假设检验是否能够拒绝 零假设。
效应大小
研究结果的实际差异或相关 性。
统计方法
应用不同的统计方法来计算 样本量。
样本量计算的常见方法
功效分析
根据预期效应大小和显著性水平 确定所需样本量。
随机抽样的方法及步骤
1
系统抽样
2
按照固定
每个个体被抽到的概率相等，抽样过程 公平无偏。
整群抽样
将总体划分为若干群体，从中随机选择 一部分群体，再从每个被选中的群体中 抽取样本。
样本量计算的重要性
1 为什么需要进行样本量计算？
样本量计算可以确保研究结果具有统计学意义，并提高研究的可靠性。
SPSS数据分析的医学统计方法选择【精选文档】
SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。
目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1。
连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1。
2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1。
4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2。
2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2。
3 R×C表资料的统计分析 (7)2。
4 配对分类资料的统计分析 (8)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (10)一．统计方法抉择的条件 (10)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (13)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料)的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料)的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性,则作完全随机的方差分析.如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较.2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验.如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
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设计类型
单组
配对
帅打算考我们什么，比如是头验设计还是
成组
假设检验或者统计描述等然后在相应的
单因素多水平
章节选择答案。当考假设检验或者相关分析时，一定要先
看数据类型，是定性资料还是定量资料，而后看设计方式，比如是定量资料的配对设计中，不服从正太性时，我们只能使用Wilcoxon符号秩检验，假如是定性资料的四格表我们只能使用卡方检验或是确切概率法。对应的资料和设计方式，最后看分析目的（这点较 难），而后选择合适的统计学方法。在统计描述中我们习惯用均数加减标准
若定量资料是以原始数据 形式呈现的，则众数可应用 于包含两个或多个相同数 据的疋量资料中；若疋量资 料是用频数分布表呈现的， 则只要各组中的频数不全 是1，就可应用众数。
标准差：方差的算术平方 根叫做标准差
标准误：统计量的标准 差，叫做标准误既样本的 标准差
变异系数：标准差与算术 平均值之比值（通常以 百
选择原则：调和平均值可应 用于表达一组性质相同呈 极严重止偏态分布（即咼峰 出现在全部数据取值范围 的中心点左边）的定量资料异的平均水平指标
中位数：n个性质相同的定量数据按由小到大 的顺序排列后，居中的数据
选择原则：中位数可以应用 于任何定量资料，尤其适用 于包含不完全信息的资料 中。
众数：由众数的定义可知，只需找出一组原 始数据中重复出现次数最多的那个数据， 它就 是这组定量资料的众数
种类：安慰剂对照、空白对 照、试验对照、自身对照、 标准对照
方法：抽签法、查表法、计 算机伪随机数法
重复：重复原则指的是在相同试验条件下进行多次独立重复试验，它与样本
含量关系密切。
均衡：确保试验因素各水平组间不受其他试验因素或重要的非试验因素的不 平衡的干扰和影响，以便使所考察的试验因素取不同水平条件下对观测结果 的影响真实地显露出来。
分数形式给出），
以下四种，其 资料应近似服 从正态分布
当比较两组或 多组定量资料 的离散度大小 时，在下面两 种情形下，必 须使用变异系 数：1）当各 组定量资料的 单位不同时；2）当各组定量 资料的算术平 均值相差悬殊 时。
方差：一组性质相同的定量数据中的每
一个与其算术平均值的 差量的平方和除以
数据个数
要素
实验设计
四原则
实验因素：就是在试验研究中，研究者特别关
心的试验条件，并且性质相同的试验条件必须
具备两种或两种以上状态时，这种试验条件才
能被称为试验因素，
实验对象：根据试验研究的目的和具体情 应结合专业知识选择合适的受试对象
注意：选择实验因素时品文要 尽量排除非实验因素的干扰
原因与结果变量关系
Spearman
精品文档
统计图：统计图用不同 线条和颜色表达不同 事物和对象的统计量， 需要附图例加以说明。
选择原则：适合用来表达 定性变量各水平组中的 条图：用若干个细长的矩形条的高度来表达各组 数量大小的图形数量大小。这种定性变量通常是名义变量，即对
各组在横轴上被放置的前后顺序没有严格要求
图例可放在图的右上 角空隙处或下方中间
工
3.两组数据
3.两组数据
配对设计
配对设计
的总体方
的总体方
t检验
付号秩检验
差相等；
差不相等；
1.独立；
2.两组数据 不服从正 态分布；
Wilcox on
秩和检验
两两比较:
Mann-Whitney U
检验、Dunn法、
Nemenyi法
双向
无序
横断面研究
无后续检验
n>40旦 有1WT
v5
1当nv40 或Tv1;
归分析。
小于5。
①计算OR
②MH2检验
双向有序 属性不同
频数分布是否相同 按双向无序处理
结果变量之间差别
按单向有序处理
Kappa
检验
双Байду номын сангаас有序 属性相同
Kappa
检验
成组设计
t检验
u检验（两组n都大于60或总 体标准差已知）
成组设计t'检验
（Cochran法、二Satterthwaite法 和Welch法）
差表示，这是针对近似符合正态性的数据进行表示，假如不符合，我们只能使用中位数和四分位数间距一起表示。而且前者优先。
在假设检验中，能使用参数检验（如t检验，F检验）优先选择，否则，才选用非参数检验（如秩和检验）。
平均指标
算术平均值：n个性质相同的定量数据之和除 以n所得的结果
选择原则：算术平均值适用 于一组性质相同且近似服 从对称分布（最好服从正态 分布）的定量资料
两两比较的方法LSD法、Bonferroni
法、Sidak法、Scheff法、Tukey法、
Duncan法、SNK法、Dunnett t法
配对设计
成组设计
1.独立
1.独立
1.独立；
1.独立；
2.每对数据
2.每对数据差
2.两组数据
2.两组数据
差值服从
值不服从正态
服从正态
服从正态
正态分布
分布。
分布；
分布；
2P~a
连续性
校正2|检验
Fisher
精确概
率法
总体率差
异性检验
McNemar检验
n>4且
所有的
2检验
队列研究
病例对照研究
配对设计
2X2列联表
一致性
检验
1计算RR
2MH2检验
结果变
量有序
①2检验
①秩和检验
②Fisher精
②Ridit分析
确概率：有
③有序变量
1/5以上格子
的Logistic回
的理论频数
况
:敏感性、特异性、稳两变量相关关性、同质性、依从性、经线性趋势检验性
实验效应：试验效应是试验因素作用于受试对 象的反应和结局，它通过观察指标来体现。
对照：对照原则是指试验设计中通常要设立对
昭组
j\\、vl L
随机：随机原则是指采用随机的方式来选取和
分配样本
原则：客观性、精确性、灵 敏性、稳定性、特异性、关 联性
t检验
医学统计方法选择流程图（含第
单水平
定量资料
两水平
i.独立;
多水平
四格表
1.独立;
定性资料
T,
RXC表
1•独立
2.正态
1•独立
2.非正态
2.正态;
2.正态;
2.非正态;
3.方差齐
方差分析
3.方差不齐
T>5
Kruskal-Wallis
Welch方差分析
H检验
u检验
（n>60或
总体标
准差已
知）
秩和
检验
位置
百分条图：将一个长条的总长度视为 100%根据整体中各部分所占的百分比，将 它们依次在长条上表示出来，称为百分条图
几何平均值：n个性质相同的定量数据取对数 变换后，按算术平均值计算，然后再求其反对 数所得的结果
选择原则：几何平均值适用 于一组性质相同且服从正 偏态分布（最好服从对数正 态分布，即数据取对数变换 后服从正态分布）的定量资 料
调和平均值：n个性质相同的定量数据取 倒数 变换后，按算术平均值计算，然后 再求其倒数 所得的结果