统计 几则很有趣的医学统计学故事
统计学小故事-1
统计学小故事-1今天的临床工作中经常遇到统计问题，绝大部分是在科研和实验当中遇到，不过说起来我们临床实际工作中的指南和课本上的理论，在现代的医学来讲也是用无数和科学的统计得到的理论体系和或者共识意见。
虽然这些理论和共识意见有可能很快就被更新。
说了些没有太多用的套话，实际一点的就是，我们在读文章的时候总会遇到统计学内容和成分。
虽然有些文章和文献快速阅读的方法是阅读文章摘要和看看结论，甚至更细致一些的会看看讨论；而具体文章中所用的统计学方法和计算理论往往是不熟悉的，比如卡方检验、T检验、meta分析等；说实话，每当读到这一块的时候，很多人会选择自然略过。
今天就“科学的工作”开一个头，或者做个引子。
以后会陆续对于统计学的内容进行一点一点复习。
今天的主要内容是听个统计学有关历史的故事。
这部分来源于《罗辑思维》的脱口秀。
当我听到这段内容时还是非常敬佩的，非医学专业的人在医学统计学的历史方面有如此的见识，值得点赞。
虽然这期内容“你还信中医吗？”带有明显的“反中医”色彩，也遭到了“中医粉”的谩骂，但这些并不重要，而他所讲的的这个随机双盲对照实验（RCT）讲得通俗易懂，逻辑流畅，是我们“复习”的典范。
这里主要讲了通过放血疗法退出历史舞台等内容自然引出“对照-双盲（盲测）-随机-大样本”的叙述流程。
之前还讲述了如何发现确切治疗坏血病的方法，这里没有引用。
这里所讲述的内容，在科学研究方面讲的还是比较明白的。
这里说的了“中医”是“朋友翻脸，割席断交”的话题。
首先我们既不是中医粉也不是完全反对中医，只是客观地看待历史文化与现代科学引领下的医学体系。
我们只是学习统计的小知识，带着学习的态度去阅读某一方面的内容，目前不涉及有关话题的立场问题。
以免真的惹出麻烦。
放血疗法退出历史舞台、安慰剂对照与RCT有10分钟的内容，不喜欢的直接略过，建议WIFI观看其实除了读文献资料可以遇到统计问题之外，那么在写文章时是必然会遇到的（除综述与个案报道外），比如实验设计，统计指标的选择，统计方法的选择，题目立意的选择等都可能与统计相关。
医学统计学案例
医学统计学案例话说有个制药公司研发出了一种新的降压药，他们想知道这个药到底有没有效果。
于是找来了100个高血压患者来做试验。
这100个患者呢，就像一群等待检验的小战士。
制药公司把他们随机分成了两组，每组50个人，就像是把一群小战士分成了两个小队。
一组是实验组，吃新研发的降压药；另一组是对照组，吃那种普通的降压药，就像是给一个小队发了新武器，另一个小队还用旧武器。
经过一段时间的治疗后，开始统计大家的血压情况。
结果发现，实验组的平均血压从一开始的160/100降到了130/80，而对照组呢，从160/100降到了140/90。
这时候就用到医学统计学啦。
咱们不能光看这几个数字就说新药好啊，万一是碰巧呢？所以呢，要计算这个差异是不是真的有意义。
首先计算两组血压下降值的平均数和标准差。
就好比算每个小队的平均战斗力提升数值和这个提升数值的波动范围。
通过一系列复杂的计算（这里面用到了像t检验这种神奇的统计方法），得出一个P值。
这个P值就像是一个裁判，来判断这个新药的效果是不是真的比旧药好。
如果P值小于0.05，那就好比裁判吹响了哨子说：“新药这个效果很可能是真的比旧药好呢！”要是P值大于0.05，那就说明这个新药和旧药的效果可能没什么太大差别，也许只是这次试验中的小波动造成的。
结果算出来，这个新药的P值是0.03，小于0.05。
哈哈，这就像新药在比赛中获胜了一样。
这就表明新药在降低血压方面很可能是真的比旧药更有效，制药公司就可以拿着这个数据去申请新药上市啦，给广大高血压患者带来新的希望。
再来说一个关于癌症治疗的案例。
有一家医院有两种癌症治疗方案，一种是传统的手术加化疗方案，另一种是新研究出来的靶向治疗方案。
医生们想知道对于某种特定的癌症，哪种方案更好。
他们找来了80个患者，随机地把患者分成两组，每组40人。
这就像是把80个闯关的勇士分到了两条不同的赛道。
治疗结束后，医生们开始观察患者的生存率。
经过5年的跟踪观察，发现接受传统治疗方案的患者，5年生存率是30%，而接受靶向治疗方案的患者，5年生存率是40%。
卫生统计学案例
以下是一则卫生统计学案例：
某市区卫生局对该区域内的糖尿病患者进行了一次调查，共有1000人参与了调查。
调查结果如下：
1.男性患者占总患者人数的60%，女性患者占40%。
2.年龄在40岁以下的患者占总患者人数的30%，年龄在40岁至60岁之间的患者占总患者人数的50%，年龄在60岁以上的患者占总患者人数的20%。
3.有高血压病史的患者占总患者人数的40%，有心脏病史的患者占总患者人数的30%，有肾病病史的患者占总患者人数的20%，有视网膜病变的患者占总患者人数的10%。
根据以上数据，可以进行如下的卫生统计学分析：
1.男性患者比女性患者多，说明男性更容易患糖尿病，需要针对男性进行更多的预防宣传和治疗。
2.年龄在40岁至60岁之间的患者最多，说明这个年龄段的人更容易患糖尿病，需要针对这个年龄段的人进行更多的预防宣传和治疗。
3.有高血压病史、心脏病史、肾病病史的患者比例较高，说明这些疾病与糖尿病有一定的关联性，需要针对这些疾病的患者进行更多的糖尿病筛查和预防宣传。
同时，对于已经患有糖尿病的患者，还需要加强针对这些疾病的治疗和管理。
医学统计学案例分析(1)
案例分析—四格表确切概率法【例1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。
经检验，得连续性校正χ2=3.134，P＞0.05，差异无统计学意义，故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。
表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物有效无效合计有效率（％）中药12（9.33）2（4.67）1485.7西药 6（8.67）7（4.33）1346.2合计1892766.7【问题1-5】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？【分析】(1) 该资料是按中西药的治疗结果（有效、无效）分类的计数资料。
(2) 27例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。
(3) 患者总例数n=27＜40，该医师用χ2检验是不正确的。
当n＜40或T＜1时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法（exact probabilities in 2×2 table）直接计算概率案例分析－卡方检验（一）【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。
该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义检验（有效=1，无效=0）进行进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义，故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别，中药疗效高于西药。
【问题1-1】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？（4）该资料应该用何种统计方法？【分析】(1) 该资料是按中西药疗效（有效、无效）分类的二分类资料，即计数资料。
(2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案。
医学统计学案例分析
医学统计学案例分析医学统计学是应用数理统计学原理和方法对医学研究进行分析的学科。
下面介绍一个医学统计学案例分析。
某医院开展了一项针对心脏病患者的新药临床实验。
实验分为两组，A组为接受新药治疗的患者，B组为接受常规治疗的患者。
为了评估新药的疗效，研究者采集了每组患者的治疗前和治疗后的心脏功能数据。
实验结果如下表所示：组别治疗前心脏功能治疗后心脏功能A组 70 85B组 65 80为了分析和评估新药的疗效，可以采用配对样本T检验进行统计分析。
配对样本T检验是一种适用于两个相关样本的统计检验方法。
首先，可以计算出每组患者的差值（治疗后心脏功能-治疗前心脏功能）：差值A组 = 85-70 = 15差值B组 = 80-65 = 15接下来，计算这些差值的平均值和标准差：平均值差值A组 = 15/1 = 15平均值差值B组 = 15/1 = 15标准差差值A组= sqrt(Σ(xi-平均值差值A组)²/(n-1)) = 0标准差差值B组= sqrt(Σ(xi-平均值差值B组)²/(n-1)) = 0然后，可以计算T值：T = (平均值差值A组-平均值差值B组)/sqrt((标准差差值A组²/样本容量)+(标准差差值B组²/样本容量))T = (15-15)/sqrt((0²/1)+(0²/1)) = 0最后，根据自由度和显著性水平可以查找T值对应的临界值。
假设显著性水平为0.05，查表可得临界值为1.96。
由于计算得到的T值为0，小于临界值1.96，所以可以得出结论：新药治疗和常规治疗在心脏功能上没有显著差异。
通过以上医学统计学案例分析，我们可以对新药的疗效进行客观评估，为临床医学提供科学依据。
姜晶梅医学统计学案例讨论
姜晶梅医学统计学案例讨论医学统计学是应用统计学原理和方法来分析医学数据、评估医学假设和支持医学决策的学科。
在医学统计学中，姜晶梅是一个常用的案例，它可以用来讨论不同的统计学概念和方法。
以下是对姜晶梅医学统计学案例的多角度全面回答。
1. 背景介绍：姜晶梅是一位医学研究人员，她正在进行一项研究，旨在探究某种新药对心脏病患者的疗效。
她随机选取了200名心脏病患者，将其分为两组，一组接受新药治疗，另一组接受传统药物治疗。
她收集了两组患者的相关数据，并进行了统计分析。
2. 研究设计：姜晶梅采用了随机对照试验的设计，这是医学研究中常用的一种设计。
通过随机分组，可以减少实验结果的偏倚，增加实验的可靠性和可比性。
3. 数据收集：姜晶梅收集了两组患者的基本信息，如年龄、性别、病史等，并记录了治疗前后的心脏功能指标，如心率、血压、心电图等。
这些数据可以用来评估新药治疗的效果。
4. 数据分析：姜晶梅使用了多种统计学方法对数据进行分析。
她首先进行了描述性统计，计算了两组患者的平均值、标准差等指标，以了解两组之间的差异。
然后，她进行了假设检验，比较了两组患者在心脏功能指标上的差异是否显著。
此外，她还进行了生存分析，评估了新药对患者生存率的影响。
5. 结果解释：姜晶梅根据数据分析的结果得出结论。
她发现，接受新药治疗的患者在心脏功能指标上表现出显著改善，与传统药物治疗组相比，差异具有统计学意义。
此外，生存分析结果显示，新药组的患者生存率更高。
6. 结果讨论：姜晶梅对结果进行了讨论，并提出了可能的解释。
她认为，新药可能具有更好的疗效，可以改善心脏病患者的生存和心脏功能。
她进一步讨论了研究的局限性和未来的研究方向。
7. 实践意义：姜晶梅的研究结果对临床医学具有重要的实践意义。
它为心脏病患者的治疗提供了新的选择，并为进一步的研究和开发新药提供了依据。
综上所述，姜晶梅医学统计学案例涵盖了研究设计、数据收集、数据分析、结果解释、结果讨论和实践意义等多个方面。
统计学在医疗数据分析中的应用案例
统计学在医疗数据分析中的应用案例近年来，随着医疗技术的不断发展和数据的快速积累，统计学在医疗数据分析中的应用变得越来越重要。
统计学的方法可以帮助医疗专业人员从大量的数据中提取有用的信息，为临床决策和研究提供科学依据。
下面将介绍几个统计学在医疗数据分析中的典型应用案例。
首先，统计学在流行病学研究中的应用不可忽视。
流行病学是研究疾病在人群中分布和影响因素的科学，而统计学是流行病学研究的重要工具。
例如，研究人员可以通过统计学的方法分析大量的医疗数据，了解某种疾病的发病率和死亡率，进而评估疾病的流行趋势和影响因素。
通过对不同人群的比较，统计学还可以揭示潜在的风险因素，为疾病的预防和控制提供依据。
其次，统计学在临床试验设计和分析中的应用也非常重要。
临床试验是评估药物、治疗方法或预防措施疗效的科学研究，而统计学可以帮助研究人员设计合理的试验方案，并对试验结果进行可靠的分析。
例如，在进行新药的临床试验时，研究人员需要确定样本容量、随机分组和盲法等设计要素，而统计学可以提供相应的方法和指导。
在试验结果分析阶段，统计学可以通过假设检验、置信区间和效应量等指标，评估治疗效果的显著性和临床意义。
此外，统计学在医疗质量评估中也发挥着重要作用。
医疗质量评估是对医疗机构和医生诊疗水平的评价，而统计学可以帮助研究人员从大量的医疗数据中提取有关质量指标的信息。
例如，通过对手术并发症的发生率进行统计分析，可以评估手术质量的好坏；通过对医疗资源利用率的分析，可以评估医疗效率的高低。
这些统计分析结果可以为医疗机构的管理和医生的职业发展提供重要参考。
最后，统计学在医疗决策支持系统中的应用也越来越受到关注。
医疗决策支持系统是利用计算机技术和统计学方法，为医生提供临床决策和治疗建议的工具。
通过对大量的医疗数据进行统计分析和建模，医疗决策支持系统可以根据患者的个体特征和病情，提供个性化的诊疗方案和预后评估。
这样的系统可以帮助医生更好地理解患者的病情和治疗选项，提高临床决策的准确性和效果。
医学统计学案例分析
医学统计学案例分析医学统计学是医学研究中不可或缺的重要组成部分，它通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，为医学研究提供了有力的支持。
本文将通过一个具体的医学统计学案例，来说明统计学在医学研究中的应用和意义。
某医院进行了一项针对心脏病患者的临床研究，研究对象分为两组，一组接受传统治疗，另一组接受新型药物治疗。
研究的目的是比较两种治疗方法在降低心脏病发作率方面的差异。
在研究开始前，研究人员首先收集了参与者的基本信息、病史、生活方式等数据，然后在一定时间内对两组患者的心脏病发作情况进行了观察和记录。
通过对收集到的数据进行统计分析，研究人员得出了如下结论，新型药物治疗组的心脏病发作率明显低于传统治疗组。
经过统计检验，这一差异被证实具有显著性。
此外，研究人员还发现，新型药物治疗组的患者在心脏病发作后的恢复速度也更快，住院时间更短。
这个案例充分展示了医学统计学在临床研究中的重要作用。
首先，通过对参与者的基本信息和病史等数据进行描述性统计分析，研究人员可以更清楚地了解研究对象的特征和分布情况。
其次，通过对不同治疗组的心脏病发作率进行比较，可以得出治疗效果的初步结论。
最后，通过统计检验等方法，可以验证结论的显著性，为临床实践提供科学依据。
在医学研究中，统计学还可以帮助研究人员解决一些实际问题，比如样本量的确定、研究设计的选择、数据分析方法的应用等。
同时，统计学方法的运用也使得研究结果更加客观、可靠，提高了研究的科学性和说服力。
总之，医学统计学在医学研究中发挥着不可替代的作用，它为医学研究提供了科学的数据支持和分析手段，为临床实践提供了科学依据。
希望医学界的研究人员能够更加重视统计学的学习和运用，不断提高自身的统计学素养，从而更好地开展医学研究工作，为保障人民健康做出更大的贡献。