医学医学统计学及其软件包
统计软件在医学统计学中的应用
统计软件在医学统计学中的应用统计软件在医学统计学中的应用导语：统计软件作为一种数据分析工具，在医学统计学领域中扮演着重要的角色。
它的高效性、准确性和灵活性使得医学统计学研究更加深入和广泛。
本文将从简单介绍统计软件的基本概念开始，逐步深入探讨统计软件在医学统计学中的应用，帮助读者更好地理解这一主题。
一、统计软件的基本概念1.1 统计软件的定义统计软件是一种利用计算机技术进行数据分析的工具，它能够帮助研究人员对大量数据进行收集、整理、处理和分析。
统计软件的特点是高效性、准确性和灵活性，能够应对复杂的统计模型和分析需求。
1.2 统计软件的分类常见的统计软件包括SPSS、SAS、R、Python等。
这些软件在功能和使用方面各有特点，但都能够满足医学统计学研究的需求。
下面将分别介绍这几种统计软件在医学统计学中的具体应用。
二、SPSS在医学统计学中的应用2.1 数据导入和整理SPSS是一款常用的统计软件，它具有强大的数据导入和整理功能，能够快速处理医学统计学研究所需的大量数据。
通过SPSS，研究人员可以方便地导入各类数据源并进行数据清洗，确保数据的质量和完整性。
2.2 统计分析SPSS具有丰富的统计分析功能，能够支持多种常见的统计方法。
在医学统计学研究中，研究人员通常需要进行描述性统计、相关分析、回归分析等，SPSS能够轻松胜任，并提供直观的分析结果展示和解释。
2.3 数据可视化数据可视化在医学统计学中起着至关重要的作用，它能够帮助研究人员更好地理解和传达数据。
SPSS提供了丰富的数据可视化工具，包括条形图、折线图、散点图等，研究人员可以根据需要选择合适的图表类型，并进行进一步的个性化调整。
三、SAS在医学统计学中的应用3.1 数据管理SAS是一种强大的统计软件，它在医学统计学中的应用非常广泛。
其中，数据管理是SAS的一大特色。
SAS能够帮助研究人员对复杂的医学数据进行处理和管理，包括数据清洗、变量衍生等操作，确保数据的准确性和一致性。
《医学统计学》教学大纲(医学检验)
《医学统计学》课程教学大纲（Medical Statistics）一、课程基本信息课程编号：14232080课程类别：专业必修课适用专业：医学检验技术学分：理论教学学分：2学分，实验学分：0.5学分总学时：40学时（其中讲授学时：24学时；实验(上机)学时：16学时）先修课程：医学基础课程后续课程：医学检验、预防医学选用教材：李康主编：医学统计学(第6版)[M].北京：人民卫生出版社，2013必读书目：[1]方积乾主编.医学统计学(第7版)[M].北京：人民卫生出版社，2013[2]袁兆康.医学统计学[M].北京：人民军医出版社.2013[3]张文彤主编.SPSS统计分析基础教程(第2版)[M].北京：高等教育出版社，2011选读书目：[1] 颜虹, 医学统计学[M]. 北京：人民卫生出版社，2005[2] 康晓平，实用卫生统计学 [M].北京：北京大学医学出版社，2002[3] Belinda Barton，Medical Statistics: A Guide to SPSS, Data Analysis and Critical Appraisal [M].美国：WILEY Blackwell，2014二、课程教学目标通过本门课程的学习，要使学生学会人群健康研究的统计学方法，学会数值变量和分类变量资料的分析，配对资料的分析，直线相关和直线回归，非参数统计方法，病例随访资料分析。
其目的使大家具备新的推理思维，结合专业问题合理设计试验，科学获取资料，提高科研素质。
本课程教学的主要方法有理论讲授、课堂讨论、实验实习、课堂演算、统计软件SPSS上机等。
通过实验实习，使学生加深对理论的理解。
三、课程教学内容与教学要求1．绪论教学要求：掌握：同质与变异，总体、个体和样本，变量的分类，统计量与参数，抽样误差，频率与概率等基本概念。
理解：统计工作的基本步骤，医学统计学的主要内容。
了解：学习统计学的目的和要求。
流行病学与卫生统计学的统计软件与编程
流行病学与卫生统计学的统计软件与编程流行病学和卫生统计学是研究人群中发生疾病和死亡的分布、原因和控制的科学领域。
而在进行流行病学和卫生统计学研究时，统计软件和编程工具的应用是不可或缺的。
本文将探讨流行病学与卫生统计学中常用的统计软件和编程语言，以及它们在研究中的应用。
一、统计软件的应用1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）SPSS是一种功能强大的数据分析软件，被广泛用于各个科学领域的研究。
在流行病学和卫生统计学中，SPSS常被用于数据清洗、描述性统计分析、方差分析、回归分析等。
它提供了直观的界面和易于操作的功能，使得研究人员可以快速地进行数据分析，并生成统计报告。
2. SAS（Statistical Analysis System）SAS是一个功能强大的统计分析软件，被广泛应用于生物医学、流行病学和卫生统计学等领域。
SAS提供了丰富的统计分析工具和数据处理功能，可以进行复杂的数据管理、数据分析和数据可视化。
SAS的灵活性和稳定性使其成为许多机构和研究人员首选的统计软件之一。
3. R语言R语言是一种免费的统计软件和编程语言，被广泛应用于数据分析和统计建模。
在流行病学和卫生统计学中，研究人员可以使用R语言来进行数据清洗、数据可视化、统计分析和建模等工作。
由于其强大的数据处理和图形绘制功能，R语言逐渐成为学术界和行业中流行的统计工具之一。
二、编程语言的应用1. PythonPython是一种通用的编程语言，拥有简洁、易读的语法和丰富的第三方库，被广泛应用于数据分析和机器学习。
在流行病学和卫生统计学中，研究人员可以使用Python来进行数据处理、数据可视化、统计分析和机器学习建模等工作。
Python的灵活性和社区支持使其成为流行病学和卫生统计学研究中常用的编程语言之一。
2. MATLABMATLAB是一种用于科学计算和数据分析的编程语言和环境。
《医学统计学》期末模拟考试题(三)
《医学统计学》期末模拟考试题（三）一．是非题（每题1分，共20分）1．评价某人的某项指标是否正常，所用的范围是。
（）2．配对资料若用成组t检验处理，就降低了统计效率。
（）3．因为两类错误的存在，所以不能凭假设检验的结果下结论。
（）4．随机区组设计的区组变异和误差两部分相当于完全随机设计方差分析的组内变异。
（）5．抗体滴度资料经对数转换后可做方差分析，若方差分析得P<0.05，则可认为实测数据的各总体算术均数不全相等。
（）6．五个百分率的差别的假设检验，＞，可认为各组总体率都不相同。
（）4．在两样本均数比较的Z检验中，若Z≥Z0.05，则在α=0.05水平上可认为两总体均数不等。
（），P值越小，则说明两总体均数差别越大。
（）5．在t检验中，若拒绝H6．对三个地区血型构成（A、B、O、AB型），作抽样调查后比较，若有一个理论频数小于5大于1且n＞40，必须作校正检验。
（）7．如果两个变量的变动方向一致，同时呈上升或下降趋势，则二者是正相关关系。
（）8．Ⅱ期临床试验是指采用随机盲法对照实验，评价新药的有效性及安全性，推荐临床给药剂量。
（）9．临床试验中，为了避免人为主观因素的影响，保证结果的真实性，通常不让受试者及其家属知道他参与这项试验。
（）10．假定变量X与Y的相关系数r1是0.8，P1<0.05；变量M与N的相关系数r2为－0.9，P2<0.05，则X与Y的相关密切程度较高。
与Y的相关系数r1是0.8，P1<0.05；变量M与N的相关系数r2为－0.9，P2<0.05，则X与Y的相关密切程度较高。
（）11．临床试验必须符合《赫尔辛基宣言》和国际医学科学组织委员会颁布的《人体生物医学研究国际道德指南》的道德原则。
（）12．当直线相关系数r＝0时，说明变量之间不存在任何相关关系。
＝0时，说明变量之间不存在任何相关关系。
（）13．偏回归系数表示在除X i以外的自变量固定不变的条件下，X i每改变一个单位的平均变化。
统计学--第一章医学统计学-绪论
统计量
parameter
参数
sampling error
抽样误差
systematic error
系统误差
measurement error
测量误差
5/10/2020
random event
课件
随机事件
19
relative frequency parameter numerical variable measurement data categorical variable enumeration data ordinal variable rank data design data collection missing data grouping data sorting data analysis descriptive statistics inferential statistics estimation hypothesis test
➢一个科学结论，除了理论机制的阐述外， 还要有一定数量的重复观察结果和合理的 对照等。
5/10/2020
课件
11
为什么要学习医学统计学？
乙药是否比甲药有效？
表 1 甲、乙两疗法对小儿单纯性消化不良治愈率比较
疗法
痊愈数 未痊愈数 合计 治愈率（%）
甲
26
7
33
78.79
乙
36
2
38
94.74
合计
62
讲解本课程的统计方法，并掌握统计软 件SPSS基本操作过程，以及理解其分析 结果。
5/10/2020
课件
3
授课目的
最终能应用SPSS统计软件，将学过的
各种统计分析方法结合具体实际问题或 有关的数据指标进行分析,领会各种统计 数量分析过程和应用中的意义,合理地解 释各种分析结果。
医学统计学第三版仇丽霞知识点
医学统计学第三版仇丽霞知识点
《医学统计学第三版》是由仇丽霞编写的医学统计学教材。
以下是一些该书的知识点：
1. 医学研究设计与数据的收集方法：介绍了医学研究的不同设计类型，如前瞻性研究、回顾性研究和试验研究，并介绍了数据的收集方法。
2. 数据的描述性统计学：介绍了描述性统计学的概念和方法，包括测量尺度、集中趋势和离散程度的度量以及数据分布的形态。
3. 参数统计学的基本概念：介绍了参数、统计量、抽样分布和置信区间的概念，以及与参数估计和假设检验相关的方法。
4. 两种或多个样本之间比较的统计方法：介绍了两个或多个样本之间比较的统计方法，包括t检验、方差分析和非参数检验。
5. 相关与回归分析：介绍了相关与回归分析的基本概念和方法，包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、线性回归和多元
回归分析。
6. 生存分析与生存率估计：介绍了生存分析的基本概念和方法，包括生存函数、生存率、危险比和生存曲线的估计。
7. 统计学软件的应用：介绍了常用的统计学软件，如SPSS和
R的基本操作和分析方法。
以上是《医学统计学第三版》的一些知识点，该书还涵盖了更多医学统计学相关的知识，如统计学的假设检验、重复测量数据的分析和非参数统计方法等。
医学统计学知识点总结
知识点1.统计学是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
2.医学统计学是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
3.统计软件包是对资料进行各种统计处理分析的一系列程序的组合。
4.统计工作的基本步骤：研究设计、搜集资料、整理资料和分析资料。
5.科研结果的好坏取决于研究设计的好坏，研究设计是统计工作中的基础和关键，决定着整个统计工作的成败。
6.统计分析包括统计描述和统计推断。
统计描述是对已知的样本（或总体）的分布情况或特征值进行分析表述；统计推断是根据已知的样本信息来推断未知的总体。
7.医学原始资料的类型有：计量资料、计数资料、等级资料。
8.计量资料是用定量的方法对每一个观察单位的某项指标进行测定所得的资料。
9.计数资料是把观察单位按某种属性（性质）或类别进行分组，清点各组观察单位数所得资料。
10.等级资料是把观察单位按属性程度或等级顺序分组，清点各组观察单位数所得资料。
各属性之间有程度的差别。
等级资料的等级顺序不能任意颠倒。
11.同质：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。
12.变异：是同质个体的某项指标之间的差异，即个体变异或个体差异性。
13.总体是根据研究目的确定的同质研究对象的总体。
样本是总体中具有代表性的一部分个体。
14.抽样研究是通过从总体中随机抽取样本，对样本信息进行分析，从而推断总体的研究方法。
抽样误差是由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异，其根源在于总体中的个体存在变异性，只要是抽样研究，就一定存在抽样误差，不能用样本的指标直接下结论。
15.统计学的主要任务是进行统计推断，包括参数估计和假设检验。
16.概率是某随机事件发生可能性大小（或机会大小）的数值度量。
概率的取值为0≤P≤1。
小概率事件是指P≤0.05的随机事件。
17.频数表和频数分布图的用途：(1)揭示计量资料的分布类型。
[预防医学]15 第十五章 常用医学统计软件简介
三、使用EpiData建立临床数据录入表
（四）数据输出
点击“数据输出”按钮，选择“脑血管病人血脂调查 表.REC”文件。
图15-8 输出的文本类型数据库
三、使用EpiData建立临床数据录入表
图15-9 输出的Excel数据库
三、使用EpiData建立临床数据录入表
（五）优化数据表
Epidata提供了对字段的进一步设置功能。点 击工作过程工具条中“添加核对命令”按钮，仍 旧选择“脑血管病人血脂调查表.REC”这个数据 文件，同样会出现我们作好的电子表格，这时软 件也会自动生成同名的.CHK文件，同时会有一个 数据核对窗口（如图15-10）。
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F
Si g.
t
收缩E 压qual variances.0a9s2sum.7e6d2 2.467
95% Confidence Interval of Std. Errothr e Difference dfSig. (2-Mtaeilaend)DifferDeinffceerencLeower Upper
三、使用EpiData建立临床数据录入表
图15-10 数据核对数据库窗口
三、使用EpiData建立临床数据录入表
1.Rang，Legal：是定义一个字段的数字范围及合理数。 例如，我们对“年龄”字段进行设置，输入“50-85”（ 图15-11)。
图15-11 逻辑值设置窗口
三、使用EpiData建立临床数据录入表
图15-6 脑血管病人血脂调查表.REC
三、使用EpiData建立临床数据录入表
(医学)医学统计学及其软件包
按等级分组资料的假设检验
用非参数方法统计。 根据不同情况用： 符号秩和检验（配对资料），
Wilcoxon 秩和检验（两组比较），
K-W检验（多组比较）。
第一节
符号检验
根据正、负符号个数的假设检验方法称为符 号检验(sign test)。
首先需将原始观察值按设定的规则,转换成 正、负号,然后计数正、负号的个数作出检验。
第三节 两样本秩和检验
两 样 本 秩 和 检 验 (rank sum test) 又 称 Wilcoxon 秩和检验 , 适用于未配对样本的差异 显著性检验。 相当于团体t检验。 例11.5 测得克山病流行区的健康人13人 和急性克山病患者11人的血磷值(mg%)见表 11.4,问两组血磷值的差异有无统计学意义?
非参数统计主要优点
优点： （1）适用于任何总体分布。 （2）计算简便。 （3）易于理解和掌握。 （4）可应用于不能或未加以精确测量 的资料，如等级资料。
非参数统计主要缺点
缺点：
对适宜用参数方法的资料，若用非 参数处理，常损失部分信息，降低效率。
非参数统计适用情况
适用于：
（1）资料不具备参数方法所需条件，
样品 温度 ──────────────────────────────
1
2
3
4
5
6
7
8
9
────────────────────────────────── 80 深 深 深 浅 深 深 深 深 深
20
浅
浅
浅
深
浅
浅
浅
浅
浅
────────────────────────────────── 符号 + + + + + + + + ─────────────────────────────────── ─────────────
SPSS在医学统计学中的应用ppt文档
•Байду номын сангаас2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分 析软件提供商SPSS公司。
• 如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。
一、SPSS的概述
1.基本特点 2.主要窗口及功能 3.运行环境
基本特点
1.操作简便 SPSS软件基本操作通过点击鼠标就可以完成，有一定的统计学基础、 熟悉Windows的基本操作就可以自学使用，除了数据录入需要使用键 盘，常见的统计分析方法完全可以通过菜单、对话框的操作来完成， 不需要编程。
2.数据管理功能强大
SPSS集成了数据录入、转换、检索、统计分析、作图、制表及 编程功能，也可以从外部导入数据，如通过Excel表格、txt文 本读入数据库。
3.统计分析方法比较全面 SPSS统计过程包括了常用的、较为成熟的统计分析方法，提供了从简单
的描述统计到复杂的多因素统计分析方法，例如数据的探索性分析、 一般统计描述、简单列联表分析、均数比较、一般线性模型、混合模 型、相关回归、对数线性模型、聚类和判别、因子和对应分析、非参 数检验以及生存分析等等等等。
向合并或追加观察单位，这种合并方式要求两个数据文件中的变量相同。
8.变量加权 统计分析中经常要用到变量加权，如计算加权平均数，在选择加权变量时，
应该注意：加权变量中含有零、负整数、或者缺失值的记录将会被排除 在外；分数值有效；一旦对数据进行了加权处理，那么在以后的分析中 加权处理一直有效，直到关闭加权处理过程或者选择其他的加权变量进 行加权处理。
• SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生 Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开 发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥 组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分 析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向， 极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术 科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就 SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面 给予了高度的评价。
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的排列次序,见表11.3第五行。
(3)分别计算正负差数的秩和,记为T+及T-,并以T表示其中之 较小者。此处
T+=3+5+6+7+8+9+10=48
T-=1+4+2=7
T=min(T+,T-)=7
2>
2 0 .05(1) ，故P<0.05，拒绝H0,认为在α =0.05水
例11.1 表11－1 针刺前后痛阀的变化
得：n+=6， n-=3 代入(11.1)式, χ 2=(|n+-n-|-1)2/(n++n-)
得： χ 2=(|6-3|-1)2/(6+3)=0.444，
自由度，df=1
现χ
2<
ห้องสมุดไป่ตู้
U≥1.96时，P≤0.05；
U≥2.58时，P≤0.01；
U＜1.96时，P＞0.05
符号秩和检验步骤
注意： 1）当有相同的差值绝对值时，给以平均秩次。 如果第2个病例差值为15，它和第10个病例的差值－15 的绝对值相同。因此这二个病例的秩次都取2.5。 2）连续性校正：分子取绝对值后，再减去0.5。称为连续
非参数统计概念
在统计推断中，如总体均数估计，t检验， 回归系数的假设检验等，假定样本所来自的 总体分布为已知的函数形式，但其中有的参 数为未知，统计推断的目的就是对这些未知 参数进行估计或检验。这类统计推断方法称 为参数统计。 非参数统计是一种不依赖总体分布的具体 形式的统计方法
非参数统计主要优点
优点： （1）适用于任何总体分布。 （2）计算简便。 （3）易于理解和掌握。 （4）可应用于不能或未加以精确测量 的资料，如等级资料。
非参数统计主要缺点
缺点：
对适宜用参数方法的资料，若用非 参数处理，常损失部分信息，降低效率。
非参数统计适用情况
适用于：
（1）资料不具备参数方法所需条件，
如：未知分布类型的资料或偏态资料， 方差不齐资料的总体均数的比较。 （2）不能或未加以精确测量的资料，
性校正。一般影响较小，常可省去。
3）如果相同秩次较多时，式（11.2）分母的根号里再减去 某校正式。称为对于相同秩次的校正。
第三节 两样本秩和检验
两 样 本 秩 和 检 验 (rank sum test) 又 称 Wilcoxon 秩和检验 , 适用于未配对样本的差异 显著性检验。 相当于团体t检验。 例11.5 测得克山病流行区的健康人13人 和急性克山病患者11人的血磷值(mg%)见表 11.4,问两组血磷值的差异有无统计学意义?
2 0 .05(1) ，故P>0.05，不拒绝H0,
针刺前后痛阈变化无统计学意义。
第二节 符号秩和检验
用于有具体数字的配对资料。相当于 配对t检验。效率较符号检验法高。
例11.3 10名患者注射青、链霉素前 后胆红素的改变值(mg%)见表11.3,问治 疗前后胆红素值有否差异?
符号秩和检验步骤
Wilcoxon 秩和检验（两组比较），
K-W检验（多组比较）。
第一节
符号检验
根据正、负符号个数的假设检验方法称为符 号检验(sign test)。
首先需将原始观察值按设定的规则,转换成 正、负号,然后计数正、负号的个数作出检验。
该检验可用于总体分布不服从正态分布或分 布不明的配对资料；特别有时当配对比较的结果 只能定性地表达(如颜色深浅, 程度强弱),而不 能获得具体数字时。
两样本秩和检验步骤
先将两样本混合由小到大排列统一编秩,相同 的数据一律给以平均秩次。 分别以n1,n2代表两样本含量,并规定n1≤n2 , 将含量为n1组别的秩和记为T1,如n1=n2,可任取一 组的秩和为T1。 然后据n1与n2的值查秩和检验T界值表（附表 十一）作判断。如算得的T1值在相应概率水平P值 一行的上下界值范围内时,P就大于表中的概率水 平；反之,则概率水平小于表中的P。
如：等级资料，不能测量的过大或过小 数据。
主要的非参数检验方法
（1）配对资料：符号秩和检验 （相当于配对t检验)
（2）两组比较：Wilcoxon 秩和检验
（相当于团体t检验） （3）多组比较：K-W检验 （相当于方差分析）
按等级分组资料的假设检验
用非参数方法统计。 根据不同情况用： 符号秩和检验（配对资料），
符号秩和检验步骤
(4)查附表十,符号秩和检验用T界值表。（P401） 当T＞T0.05时, P＞0.05
当T0.01＜T≤T0.05时 , 0.01＜P≤0.05
当T≤T0.01时, P≤0.01
本例：查附表十得n=10, T0.05=8, T0.01=3，现
T=7<T0.05 所以P<0.05，拒绝H0。认为治疗前后
例11－2
表11.2 两种温度下的显色结果
────────────────────────────────────────────────── ──
样品 温度 ──────────────────────────────
1
2
3
4
5
6
7
8
9
────────────────────────────────── 80 深 深 深 浅 深 深 深 深 深
胆红素值的变化有统计学意义。
本例如用符号检验, n+=7,n-=3,χ 2=0.9,χ 2<χ
2 0.05(1)
,
P>0.05, 可见符号秩和检验的效率较高。 当出现差数为0时,差数为零的项在 本检验中丢弃不用。
符号秩和检验步骤
当n>25时,可按(11.2)式求U值。 U服从标准正态分布,故有：
20
浅
浅
浅
深
浅
浅
浅
浅
浅
────────────────────────────────── 符号 + + + + + + + + ─────────────────────────────────── ─────────────
H0:两种温度下显色效应无差别
H1:两种温度下显色效应有差别
规定80℃时颜色比20℃时深为“+”，80℃时颜色比 20℃时浅为“-”。计算正、负符号个数， 得：n+=8， n-=1 代入(11.1)式, χ 2=(|n+-n-|-1)2/(n++n-) 得： χ 2=(|8-1|-1)2/(8+1)=4， 自由度，df=1 现χ 平上差异有统计学意义, 即不同温度时的显色效应有 差别。