医学统计学方法概述
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。
医学统计学方法概述
医学统计学方法概述医学统计学是一门重要的学科，它在医学研究和临床实践中扮演着不可或缺的角色。
医学统计学方法帮助医生和研究人员分析和解释大量的医学数据，以便有效地评估治疗效果、探索疾病机制、预测疾病风险等。
在本文中，我们将概述医学统计学方法的基本概念、常用技术和应用场景，以期能为读者提供一个全面的了解。
一、基本概念1.1 统计学基础在深入了解医学统计学方法之前，我们需要了解一些基本的统计学概念。
统计学是研究数据收集、分析和解释的科学，包括描述统计和推断统计两个重要的分支。
描述统计主要用于对已有数据进行总结和描述，例如计算平均值、标准差、频率等。
而推断统计则是通过对样本数据的分析来推断总体特征，并进行相关假设检验和置信区间估计。
1.2 医学统计学的特点医学统计学与传统统计学略有不同，它在数据处理和分析时需要考虑医学领域的特殊性。
医学数据通常具有复杂性、异质性和随机性，因此医学统计学方法需要能够适应这些特点并提供准确可靠的结果。
二、常用技术2.1 描述统计方法描述统计方法用于总结和描述数据的基本特征，包括中心趋势和离散程度的度量。
常见的描述统计方法有均值、中位数、众数、标准差、百分位数等。
这些指标能够帮助我们了解数据的分布情况和变异程度，为进一步的分析提供基础。
2.2 推断统计方法推断统计方法则用于通过对样本数据的分析来对总体进行推断。
常见的推断统计方法有假设检验、置信区间估计和回归分析等。
其中，假设检验能够帮助我们确定两个或多个样本之间是否存在显著差异；置信区间估计则用于对总体参数进行区间估计，反映了估计结果的不确定性程度；回归分析则用于探究变量之间的关系，并预测因变量。
2.3 生存分析生存分析是一种常用的医学统计学方法，它用于分析患者的存活时间和事件发生的概率。
生存分析可以帮助医生和研究人员评估治疗效果、预测疾病风险等。
常见的生存分析方法有卡普兰-迈尔曲线、Cox比例风险模型等。
三、应用场景医学统计学方法在临床实践和医学研究中有着广泛的应用。
医学统计学(MedicalStatistics)
2. 分类数据（categorical） ：
• 变量值表现为按某属性划分的定性类别。清点各 类别个数后得到的资料称计数资料。
• 2）多分类（无序）：例：副作用（有重复选 择）
• 3.等级（有序）
• 疗效：痊愈=4、显效=3、有效=2、无效=1
例：105人心脏外科病人心理反应情况
• 心理反应 病例
• 症状
数
• 焦虑
102
• 抑郁
57
• 自我认同紊乱 10
• 恐惧
5
• 合计
174
百分比 反应发生率 （%） （%） 58.6 97.14 32.8 54.28
• 例：病情分级（Ｘ1）：Ⅰ ， Ⅱ，Ⅲ
• 疗效（X２）：痊愈、显效、有效、无效
• 病人满意度（X３）： 好、中、差
•
人数
50 25 5
数据类型及赋值
• 数据（变量）类型 变量的表现
• 1.计量变量：
血压值：12.3kap
• 2.分类（定性）
• 1）两分类： 疗效：有效=1，无效=0
•
性别：男=1，女=2
六、科研工作的步骤 根据研究的目的
1.研究 设计
设计考虑：
研究对象、 指标、例 数、如何 准确得到 数据。
2.收集 资料
来源：
3.整理 资料
目的：
1.日常工作 记录、病历。
2.专门的调 查和实验。
使资料系 统化，便 于进一步 统计分析
4.分析 资料
方法： 用统计方 法分析资 料，阐述 规律性， 得出结论。
医学统计学八种检验方法
医学统计学八种检验方法医学统计学是医学研究中一个重要的分支，它通过对医学数据进行收集、整理和分析，以帮助医学研究者得出准确可靠的结论。
而在医学统计学中，检验方法是评价医学研究数据是否具有统计意义的一种重要工具。
下面将介绍医学统计学中常用的八种检验方法。
1.正态性检验：正态性检验是用来检验数据是否符合正态分布的统计性质。
常见的正态性检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
2.两独立样本t检验：该方法用于检验两个不相互依赖的样本均值之间是否存在差异。
适用于连续变量的比较，例如治疗前后的体重变化。
3.配对样本t检验：配对样本t检验适用于对同一组研究对象在不同时间或不同条件下进行比较。
如药物治疗前后患者的血压比较。
4.卡方检验：卡方检验是用来检验分类变量之间是否存在关联性的方法。
适用于分组数据的比较，例如男女性别与健康状况之间的关系。
5.方差分析：方差分析是用来检验多个组之间是否存在显著差异的方法。
适用于分析多个因素对结果的影响，如不同年龄组对某种疾病发生率的影响。
6.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和随时间而变化的危险率。
适用于研究患者生存期、疾病复发时间等，常见的分析方法有Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
7.相关分析：相关分析用于研究两个连续变量之间的关系。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和Spearman等级相关系数。
8.回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的方法。
适用于分析影响因素较多的情况，如探讨年龄、性别、病情等因素对治疗效果的影响。
以上八种检验方法在医学统计学中被广泛运用，每种方法都有其适用的场景和注意事项。
在进行医学研究时，选择合适的检验方法能够提高研究结果的可靠性，从而为临床实践和医学决策提供准确依据。
因此，熟练掌握这些统计方法是每个医学研究者必备的基本技能。
医学统计学方法
利用条形图的长度代表频数，展示数据的分布情况，可以直观地看出数据的集中趋势和离散程度。
均值、中位数、众数等中心趋势指标
均值
所有数据之和除以数据个数，反映数据的平均水 平。
中位数
将数据从小到大排列后，位于中间位置的数值， 反映数据的中心位置。
众数
出现次数最多的数值，反映数据的集中趋势。
方差、标准差、变异系数等离散程度指标
医学统计学方法
：
2023-12-30
目录
• 医学统计学概述 • 医学统计学基本概念 • 描述性统计学方法 • 推论性统计学方法 • 生存分析与生存函数 • 临床医学研究中的统计学应用
01
医学统计学概述
定义与特点
定义
医学统计学是应用统计学的原理和方 法，研究医学领域数据的收集、整理 、分析和推断的一门学科。
否具有统计学显著性。
线性回归与相关分析
要点一
总结词
用于探索自变量与因变量之间的线性关系。
要点二
详细描述
线性回归与相关分析是一种常用的推论性统计学方法，用 于探索自变量与因变量之间的线性关系。通过建立回归方 程，可以预测因变量的取值，并评估自变量对因变量的影 响程度和方向。相关分析则用于评估两个变量之间的线性 关联程度。
详细描述
卡方检验（Chi-square test）是一种常用 的推论性统计学方法，用于检验两个分类变 量之间是否独立或关联。它通过比较观察频 数与期望频数之间的差异，评估两个分类变 量之间的关系是否具有统计学显著性。
秩和检验
总结词
用于比较两组有序样本的总体分布是否存在 显著差异。
详细描述
秩和检验（Wilcoxon rank sum test）是 一种常用的推论性统计学方法，用于比较两 组有序样本的总体分布是否存在显著差异。 它通过将原始数据转换为秩次，然后比较两 组秩次的分布来确定两组样本之间的差异是
医学统计学的基本概念和分析方法
医学统计学的基本概念和分析方法医学统计学是一门综合性学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，为医学研究和临床实践提供科学依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念和分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。
第一部分：基本概念1.1 医学统计学的定义医学统计学是研究统计方法在医学领域中的应用，以获取、分析和解释医学数据并从中得出结论的学科。
它包括描述性统计学、推断性统计学和相关计量学方法。
1.2 医学统计学的重要性医学统计学的应用可以帮助医生和研究人员对疾病进行全面的评估和分析，从而提供指导临床决策的依据。
通过统计分析，可以揭示患者的疾病风险、疗效评估、生存分析等重要指标。
1.3 医学统计学的数据类型医学研究数据主要包括定量数据和定性数据。
定量数据是能够进行数值计算和比较的数据，如年龄、体重等。
定性数据是描述性的数据，如性别、人种等。
第二部分：分析方法2.1 描述性统计学描述性统计学是对收集到的医学数据进行整理和总结的方法。
常用的描述性统计学方法有频率分布、均值、中位数、标准差等。
2.2 推断性统计学推断性统计学是通过对样本数据进行分析，推断总体参数，并对推断结果进行判断的方法。
常见的推断性统计学方法有假设检验、置信区间估计等。
2.3 回归分析回归分析是通过建立数学模型，研究变量之间的因果关系。
它可以用于预测和解释变量之间的关系，广泛应用于医学数据的分析。
2.4 生存分析生存分析是研究患者存活时间或事件发生时间的方法。
常用的生存分析方法有生存曲线、生存率、风险比等，可以帮助评估患者的生存状况和预后。
2.5 因果推断因果推断是通过观察数据和基于统计模型的分析，研究某一因素对结果的影响程度。
因果推断可以帮助确定治疗方案的有效性，评估干预措施的效果。
第三部分：案例分析为了更好地说明医学统计学的应用，我们以实际案例进行分析。
3.1 随机对照试验随机对照试验是评估治疗措施疗效的重要方法。
通过将患者随机分为实验组和对照组，并进行干预措施和对照措施的比较，可以得出治疗效果的结论。
医学统计学的基本原理与分析方法
医学统计学的基本原理与分析方法医学统计学是研究运用统计理论和方法来分析生物医学数据，从而得出合理结论与推断的学科。
它在医学研究、临床决策、流行病学、药物研发等方面发挥着重要作用。
本文将介绍医学统计学的基本原理与分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。
一、医学统计学的基本原理医学统计学的基本原理是基于统计学的概念与方法，在医学领域中进行应用和推广。
其核心原理主要包括概率与统计推断、样本与总体、假设检验与置信区间等几个方面。
1. 概率与统计推断：概率是衡量事件发生可能性的数学工具，在医学统计学中，我们通过概率来描述事件发生的可能性，并通过统计推断来进行更进一步的分析和推断。
2. 样本与总体：在医学研究中，我们无法获得全部个体的数据，因此需要从总体中抽取若干个体构成样本，并基于样本数据来推断总体的情况。
样本应该具有代表性和随机性，以确保推断的可靠性。
3. 假设检验与置信区间：在医学研究中，我们常常需要对一些观测数据的差异进行统计检验，判断差异是否具有显著性。
假设检验是一种基于概率的推断方法，它通过设定原假设和备择假设，计算观测数据出现的概率，进而判断结果的显著性。
置信区间则是用来估计总体参数的区间范围。
二、医学统计学的分析方法医学统计学的分析方法主要包括描述统计和推断统计两个层次。
1. 描述统计：描述统计主要用于对医学数据的分布、集中趋势和离散程度进行描述和分析。
其中，常见的描述统计指标包括均值、中位数、标准差、方差、频率等。
通过描述统计，我们可以更直观地了解数据的特征和变异情况，从而为进一步的数据分析奠定基础。
2. 推断统计：推断统计是根据样本数据对总体进行推断和判断。
常见的推断统计方法包括参数估计、假设检验和置信区间等。
参数估计用于根据样本数据估计总体的参数值，假设检验用于判断样本数据的差异是否具有显著性，置信区间用于估计总体参数的区间范围，提供了对总体特征的估计范围。
除了描述统计和推断统计，医学统计学还涉及到多元分析、生存分析、回归分析等高级方法，以应对更复杂的医学数据分析问题。
医学统计学方法
医学统计学方法1. 引言医学统计学是医学研究中不可或缺的一门学科，它通过应用统计学的原理和方法，对医学数据进行收集、整理、分析和解释，从而为医学研究提供可靠的依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用方法以及在医学研究中的应用。
2. 医学统计学的基本概念2.1 总体与样本在医学研究中，我们通常关注的是一个特定人群或物体的某种特征。
这个人群或物体称为总体，而从总体中选取出来的一部分个体则称为样本。
通过对样本进行观察和测量，我们可以对总体进行推断。
2.2 参数与统计量参数是描述总体特征的数值，例如总体均值、方差等。
由于很难获得总体所有个体的数据，我们通常通过样本来估计参数。
样本所得到的数值称为统计量，例如样本均值、样本方差等。
2.3 假设检验与置信区间在医学研究中，我们经常需要判断某种治疗方法是否有效、某种因素是否与疾病有关等。
假设检验是一种常用的统计方法，它通过对样本数据进行分析，判断总体参数是否符合某种假设。
置信区间则是对总体参数的估计范围。
3. 常用的医学统计学方法3.1 描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和展示的方法。
常用的描述统计学方法包括：频数分布表、直方图、散点图等。
这些方法可以帮助我们了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。
3.2 推断统计学推断统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法。
常用的推断统计学方法包括：参数估计和假设检验。
参数估计可以帮助我们估计总体参数，并给出其置信区间；假设检验可以帮助我们判断某个假设是否成立。
3.3 生存分析生存分析是研究个体发生某个事件（如死亡、复发）所需时间的方法。
常用的生存分析方法包括：生存函数曲线、危险比（hazard ratio）等。
生存分析可以帮助我们评估治疗效果、预测疾病进展等。
3.4 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的方法。
常用的回归分析方法包括：线性回归、 logistic回归等。
回归分析可以帮助我们探索影响因素、预测结果等。
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医学课件ppt
4
一、医学统计学的概念
医学专业学生为何需要学习统计学？
医学的特医点学：研存究在结着果大的量科变学异解、释不确定性
的量化cA学hisldu科rregneolneshs athdaanmonoertyaeliatry
of 66% for a heart old. Nationally the
operation mortality
in
在医学ra实te 践for中thi大s op量era应tio用n in医th疗is a经ge验gro；up50w%aso1f6/123 = 13%
what you learn abHoeutmthayerbaepyuninlutchkeyn. ext 5 years is He may be operating on more severe cases
特点：具体意义的数值 取值即可以是连续性也可为间断性 有度量衡单位
如患者的身高（cm）、体重（kg）、血压（mmHg）、 脉搏（次/分）、红细胞计数（1012/L）
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9
定性变量
定义：又称为分类变量、计数资料，指将全体观测单 位按照某种性质或特征分组，取值表现为互不相容的 类别和属性
特点：没有度量衡单位 取值为某种属性，通常无法直接运算 统计时多转化为间断性的计数值
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7
变量的不同类型
变量 variable
定量变量 numerical
定性变量 categorical
无序分类 nominal
有序分类 ordinal
二分类 binominal
多分类
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8
定量变量
定义：又称为数值变量、计量资料，指通过度量衡的方 法，测量每一个观察单位的某项研究指标的量的大小， 得到的一系列数据资料
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3
一、医学统计学的概念
统计学的概念： Statistics is the science dealing with the collections, analysis, interpretation and presentation of masses of numerical data
若按正常3人，异常2人分组→二分类变量 若按过低1人，正常3人，过高1人分组→等级资料
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13
变量的转换
数值变量的性质化转换（制定标准） 数值变量→无序分类变量 数值变量→有序分类变量
分类变量的数量化转换（赋值） 无序分类变量→数值变量 有序分类变量→数值变量 请注意转换后得到的数值变量的含义* 数字无大小强弱之别；或有大小之别，却不一定 有具体意义
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6
变量与变量值
在医学研究中，根据研究目的的要求对 一些观察项目或研究指标在一些研究对 象中进行观察(或测量)，由于这些指标存 在着变异，故把这些观察项目或研究指 标（属性、特征）称为随机变量，简称 变量(variable)，而观察结果对应的取值 称为变量值或资料(value of variable)
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14
同质和异质
具有相同性质的事物（或者决定事物的关键属 性和特征相同）称为同质的(homogeneous)。否 则称为异质的或者间杂的(heterogeneous)。
同质和异质是相对的概念。在不同的情况下同 质与异质的标准会发生改变。
不同质的个体不能笼统地混在一起分析。
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11
变量与变量值
病例号
1 2 3 4 5 …… 80
年龄 (岁) 37 45 43 54 61 …… 31
性别
男 男 女 男 女 …… 男
治疗 病程 溃疡面积 分组* （年） （cm2）
T
4
1.1
C 15
1.8
C
2
0.7
T
9
1.5
T
10
1.2
…… …… ……
C
3
1.0
上腹部 疼痛 减轻 未减轻 减轻 未减轻 减轻
下的综合表现，其结果是不可预知的（随机的） 个体变异是普遍存在的；个体变异是有规律的 统计学就是要研究变异的规律；没有个体变异，
如肤色（黑、白）、血型（ABO）、职业（工农兵）、 性别（男女）
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10
有序变量
定义：介于计量资料和计数资料之间的一种资料，通 过半定量方法测量得到，分类间有ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ小强弱之别。
特点：没有度量衡单位 取值为某种属性 各属性有强弱大小之别
如：癌症分期：早、中、晚。 药物疗效：治愈、好转、无效、死亡。 尿蛋白： ,,,++,+++及以上
wrong，the troubHleeims waye odnolny’thkanvoewdownheiachfe5w0%operations. For example 2/3 is 66%.
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5
二、统计学的基本概念
变量、变量值及其分类 同质、异质与变异 个体、总体与样本 参数与统计量 抽样和抽样误差 频率与概率
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同质和异质示例
在在研研究究事事物物的的形颜状色时时
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16
变异
同质事物之间变量值的差别称为变异(variation)
变异的两个方面： 不同观察单位（个体）间的差别 同一个体在不同阶段的差别（重复测量）
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17
变异
建立在同质的基础上 一种或多种不可控因素(已知的或未知的)作用
…… 未减轻
* T为试验药，C为对照药
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疗效 显效 无效 显效 恶化 有效 …… 无效
12
变量转换
变量的分类不是固定、死板的，在一定的情况下，通 过相应的规则相互转换
例如：测得5人的WBC（个/m3）数如下： 3000 6000 5000 8000 12000 数值变量 过低 正常 正常 正常 过高 分类变量
预防医学
医学统计学方法概述
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1
第六章提纲
医学统计学的概念 统计学的基本概念 统计工作的基本步骤 医学统计学的学习要求
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2
一、医学统计学的概念
日常生活中的统计学应用
如何判断药物的疗效？(假设检验) 体育彩票能否中大奖？（概率论） 子女为什么象父母，有多象？(相关与回归) 政治人物的支持度，民意测验(设计,抽样) 不同民族智商测量、税收标准（均数）