医学统计学第四版 课文例19-05
《医学统计学》第四次课
6
计算正态曲线下面积实例
例6-1 某地108名正常成年女子的血清总蛋白(g/L)含量如表61，试估计该地正常女子血清总蛋白＜68.0(g/L)、＜78.0(g/L) 和≥78.0(g/L)所占正常女子总人数的百分比
表 6-1 67.3 70.7 70.7 80.3 71.0 71.1 71.2 64.1 71.2 75.4 68.9 75.6 75.7 75.8 75.7 83.7 75.1 75.2 73.1 73.3 73.3 73.5 73.6 73.5 73.7 76.3 72.9 某地 108 名正常成年女子的血清总蛋白 (g/L) 含量 70.9 72.3 72.4 81.2 78.1 72.7 75.8 77.8 79.5 75.1 76.5 76.6 74.4 68.7 78.3 74.7 65.2 73.9 72.6 74.3 67.3 72.5 72.6 72.5 72.6 75.0 75.2 78.2 75.9 80.8 77.1 77.6 77.2 69.5 72.7 73.1 68.8 75.4 74.3 67.3 72.2 68.2 66.0 78.8 79.5 73.8 67.2 73.9 74.1 74.2 74.2 76.1 71.1 81.8 71.5 71.8 71.6 68.0 72.1 72.3 77.7 71.8 74.5 66.5 76.2 79.9 76.4 76.3 76.5 80.5 72.9 81.6 75.1 70.6 69.3 70.4 69.7 70.5 83.1 76.1 74.5
结论:
该地正常女子血清总蛋白含量＜ 68.0g/L 者占总人数的 6.55% ，＜ 78.0g/L 者占总人数的 85.31% ，≥ 78.0g/L 者占 总人数的14.69%
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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。
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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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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。
医学统计学第四版各章例题SAS与STATA实现第三章
医学统计学(第四版)各章例题SAS/STATA 实现(第三章)例3J若果巾1999年18岁男生身咼服从均数为167. 7cm,标准岸为53cm 的正态分布。
从该 正态分布NU67 • 7,5 - 32)cm 总体中随机抽样100次即共抽取样本“二100个,每次样本含量川) 二10人得到每个样本均数Xj 及标准差S/如图3-1和下表3-1所示。
图3-1 1999年某市18岁男生身aN(1677 5. 32)抽样示意图表3-1 N(167 • 7 • 5. 32)总体中100个随机样本的乂 j. S 丿和95%CI («j=10)样木号乂 jSj9S%CZ样本号乂 JSj95%CZ1167.41 2. 74 165. 45 169.37 51 16&47 3・91 165, 67 17L27165. 566. 57 160. 86 170.26 52 165. 95 3・76 163. 26 168. 64 3 16S. 20 5. 36 164. 37 172. 03 53 168. 87 5. 77 164.74 173,00 4 166. 67 4.81 163. 24 170. 11 *54 169. 53 2. 07 16S. 05 171.00 5 164. 89 5.41 161. 02 168. 76 55 166. 10 5. 58 162. 11 170,10 6 166. 36 4. 50 16344 169.58 56 167. 20 4. 56 163. 94 17047 7 166. 16 4. 04 163. 27 169. 05 57 170. 50 7. 66 165. 02 175. 98 S 169.11 5. 71 165. 02 173. 19 58 166. 44 4.93 162. 91 169. 97 9 167. 178. 26 16L27 173. 08 59 16&68 4.52 16545 17L91 10 166. 13 5. 24 1623S 169. 87 60 16&40 6. 95 16343 173. 37 11 167. 71 6.42 163. 12 172.31 61 171. 21 630 166. 70 175. 72 12 16&68 5. 93 164. 44 172. 92 62 170. 33 4. 34 167. 23 173,44 13 166. 83 3. 69 16449 169.47 63 169. 03 7. 38 163. 75 17431 14 169. 62 4.81 166. 18 173. 06 64 16763 4.58 164. 36 170,90 15 166. 95 3. 64 16435 169. 56 65 16&66 3・33 166. 27 171.04 16170. 294.91166. 78173. 806616&842. 78166. 85170,83167.41, 165. 56,2. 74 = 6. 57 53610017 169. 20 5. 72 165. 11 173. 30 67 169. 31 5.31 165. 51 173. 11 1S 167. 65 2. 79 165. 65 169. 65 68 168. 46 4.81 16302 171.90 19 166. 51 5. 39 162. 65 170. 36 69 168. 60 5. 4S 164,68 172.52 •20163. 28 3. 19 16L00165. 5770 168.47 5. 05 164. 86 172,09 21 166. 29 4. 95 162.75 169. 84 71 165. 6S 5. 19 161.97 169. 40167. 65 5. 27 163S8 171.42 72 165. 68 8. 22 159. 80 171.5623 167. 64 4.61 16435 170. 94 73 168. 03 4.89 164. 53 171.5324 172.61 7. 74 167. 07 178.15 74 169. 37 5. 00 16579 172. 9425 166. 65 4. 12 163. 70 169. 59 75 169. 16 8. 36 163, 18 175,1426 165. 19 4.41 162. 04 168. 34 *76 171.27 4. 99 167.71174,8427 168. 80 7. 68 16331 174.30 77 16&36 4. 50 165, 14 171.5828 167如 2. 58 166.14 169. 83 78 168.50 3. 55 165, 96 171,0429 168.41 3.43 165. 95 170. 86 79 168. 08 5. 33 164. 27 171.9030 167. 75 7. 53 162.36 173. 13 80 165. 51 4.71 162.14 168. 88 ♦31 164. 25 4. 30 161. 17167. 33S1 167. 59 3. 73 164. 93 1702632 166. 42 5. 19 16271 170.13 *82 171. 12 4. 40 167. 98174, 2733 166. 90 4.41 163. 74 170. 05 83 165. 92 5. 11 162. 26 169.5834 166. 77 4. 34 163& 169& 84 16786 4. 44 164.69 171,0435 165. 77 5. 34 161.95 169.59 85 167. 43 6. 15 163. 03 171.8336 16442 6. 63 15938 168. 86 86 16790 6. 13 163. 51 172. 2837 169. 83 4. 20 166. 82 172. 84 87 167. 59 633 163. 06 172.1238 165. 16 4. 01 162. 29 168. 02 88 167. 744・60 16445 17L0339 166. 59 6. 20 1623 171.03 89 167. 408. 27 161. 49 173. 3240 165. 65 3. 56 163. 10 168. 20 90 167. 1S 6. 00 162. 89 171.4841 165. 72 4. 17 162.74 168.71 91 16643 3.87 163. 66 169,2142 166. 22 7. 44 1603 171.54 92 166. 62 4. 08 163. 70 169.5443 167.71 6. 12 163. 33 172. 09 93 166. 30 4.84 162. 83 169.7644 16725 5. 24 163. 50 170. 99 94 169. 70 5. 26 165. 94 1734545 165. 69 5.91 161.46 169. 92 95 169. 17 632 164. 65 173. 6946 169. 06 5. 65 165. 03 173. 10 96 167. 89 6. 07 163. 54 172. 2347 16&76 6. 14 16436 173. 15 97 167. 48 6. 03 163. 16 171.79 4S 16&64 4. 54 16539 171.89 98 169. 93 4.80 166. 50 173. 3749 167. 72 3. 82 164. 99 170. 45 99 16940 5. 57 16342 1733950 170. 39 4. 15 16742 173. 35 100 165. 69 5. 09 162, 06 16933*：表该样本资料算得的可信区间未包含已知总体均数167. 7cm例3 • 5某医生测量了36洛从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得加均数为130. 83或L,标准差为25 - 74g/L.问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140gzL?⑴建立检验假设，确定检验水准Ho ：严3=140g/L,即从事铅作业的男性工人平均血红蛋白含量与正常成年男性平均值H1: /岸MF140弓L 即从事铅作业的男性工人平均血红蛋白含量与正常成年男性平均值 不0=0. 05⑵讣算检验统il 嗤本例 «=36> 乂 =130 - 83g/L, 425 - 74g/L,“o=140g/L 。
05t检验
t
Sd
Sd
dd6.80.68 克 %
N 10
S
d2 N d2
2.0 9 06.82
101.65 克 %
医学统计学
N1
1 01
8
三、配对计量资料比较的t 检验
Sd
S 1.650.52克 % N 10
d 0.68 t 1.31
Sd 0.52
3．计算自由度，查附表1（t 界限表）
df = 10-1 = 9
7
11.0
14.7
3.7
13.69
8
12.0
11.4
-0.6
0.36
9
13.0
13.8
0.8
10医学统计学 12.3
12.0
-0.3
0.64
0.09
7
合计
6.8
29.00
三、配对计量资料比较的t 检验
１．Ｈ0：假设该药不影响血红蛋白的变化，即治疗前
后差数为0。
２．计算ｔ值：此处使用公式为：
d 0 d
1 .9 6 S X X 1 .9 6 S X
X
1.96
1.96
SX
X
1.96 SX
X
1.96 SX
医学统计学99% 界限值 ？
正态性 ？
3
第一节 ｔ 检验
▪ 一、ｔ 值及假设检验的界限值
对于近似正态性资料，ｔ的界限值为： 查ｔ界值表
医学统计学
t0.05 1.96 t0.0520 2.086 t0.0550 2.009
可以认为克山病患者血磷的平均值明显高于当地健康人的血磷平均值。
医学统计学
12
五、两大样本均数的比较——U 检验
《医学统计学》课件
《医学统计学》课件xx年xx月xx日•课程介绍•统计学基础知识•医学统计学基本概念•医学统计学中的数据分析和表达目•医学研究的设计与实施•医学统计学的实际应用录01课程介绍掌握医学统计学的基本概念、原理和方法：包括数据的收集、整理、分析和解释等。
培养医学生运用统计学思维解决临床实践问题的能力：通过学习统计学方法，能够运用统计学思维分析临床实践中的问题，并得出科学结论。
课程目的和内容1医学统计学的重要性23医学统计学是医学研究的基础，医学生需要掌握统计学原理和方法，才能进行科学研究和数据分析。
医学研究的基础通过统计学方法分析临床数据，可以为医生提供科学依据，提高医疗质量和效果。
临床决策的依据公共卫生决策需要基于大量数据的分析和解释，医学统计学方法可以为决策提供科学依据。
公共卫生决策的依据课程时间和教学安排课程时间本课程总计36学时，其中理论授课30学时，实践操作6学时。
教学安排理论授课主要介绍医学统计学的基本概念、原理和方法，实践操作主要培养医学生运用统计学思维解决临床实践问题的能力。
02统计学基础知识数据的类型和来源02按数据的性质分：定性数据和定量数据03按数据的收集方式分：实验数据和观测数据平均数、中位数、众数数据的描述性统计数据的集中趋势方差、标准差、四分位数数据的离散程度直方图、箱线图、散点图数据的分布形态1数据的推论统计23概率和概率分布：二项分布、正态分布、泊松分布抽样分布和中心极限定理：大样本和小样本的抽样分布参数估计和假设检验：点估计、区间估计、假设检验的基本原理和方法03医学统计学基本概念随机误差在实验或调查过程中，由于随机抽样而引起的样本统计量与总体参数之间的差异。
这种误差是不可避免的，可以通过增加样本量来减小。
系统误差由于实验或调查设计、执行或分析过程中存在的缺陷而导致的误差。
这种误差是可以避免的，需要严格控制实验或调查过程中的各个环节。
随机误差和系统误差指一个统计量能够准确地反映出它所代表的总体的实际情况。
2024版图文《医学统计学》PPT课件
图文《医学统计学》PPT课件目录•医学统计学概述•医学统计学基本概念•描述性统计方法•推断性统计方法•实验设计与分析•临床医学中的统计学应用01医学统计学概述定义与特点定义医学统计学是应用数理统计学的原理和方法，在医学领域中研究数据的收集、整理、分析和解释的一门科学。
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样本样本量从总体中随机抽取的一部分个体所构成的集合。
样本中所包含的个体数目。
0302 01总体与样本研究对象的全体个体所构成的集合。
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。
统计量与参数统计量描述样本特征的量，如样本均数、样本标准差等。
参数描述总体特征的量，如总体均数、总体标准差等。
通常情况下参数是未知的，需要通过样本统计量进行估计。
03描述性统计方法频数分布表直方图应用场景频数分布表与直方图用于展示数据的分布情况，包括各组数据的频数、频率、累计频数和累计频率。
用矩形的面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数密度，宽度则表示组距。
适用于连续变量，可直观地展示数据的分布规律，如偏态、峰态等。
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例19-5 为探讨某恶性肿瘤的预后，某研究者收集了63例患者的生存时间、生存结局及影响因素。
影响因素包括病人年龄、性别、组织学类型、治疗方式、淋巴结转移、肿瘤浸润程度，生存时间t以月计算。
变量的赋值和所收集的资料分别见表19-8和表19-9。
试用Cox回归模型进行分析。
表19-8 某恶性肿瘤的影响因素与赋值
因素变量名赋值说明
年龄X1（岁）
性别X2女＝0，男＝1
组织学类型X3低分化＝0，高分化＝1
治疗方法X4传统疗法＝0，新型疗法＝1
淋巴结转移X5否＝0，是＝1
肿瘤浸润程度X6未突破浆膜层＝0，突破浆膜层＝1
生存时间t （月）
生存结局Y删失＝0，死亡＝1
表19-9 63名某恶性肿瘤患者的生存时间（月）及影响因素。