医学统计学统计分析方法
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。
医学统计学的基本内容
医学统计学的基本内容第一章医学统计学的基本内容第一节医学统计学的含义1、医学统计学定义医学统计学(statistics)作为一门学科的定义是:关于医学数据收集、表达和分析的普遍原理和方法。
2、医学统计学研究方法:通过大量重复观察，发现不确定的医学现象背后隐藏的统计学规律。
3、医学统计推论的基础:在一定条件下,不确定的医学现象发生可能性，即概率。
第二节、统计学的几个重要概念一(资料的类型1、计量资料(数值变量):对每一观察对象用定量的方法，测定某项指标所得的资料。
一般有度量衡单位，每个对象之间有量的区别。
2、计数资料(分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数所得的资料。
每个对象之间没有量的差异，只有质的不同。
3、等级资料(有序分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数，但各属性或类型之间又有程度的差别。
注意:不同类型的资料采用的统计分析方法不同;三类资料类型可以相互转化。
二、总体根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合1、有限总体:只包括在确定时间、空间范围内的有限个观察对象。
2、无限总体:没有时间、空间范围的限制，观察对象的数量是不确定的，无限的三、样本从总体中随机抽取部分观察对象，其某项变量值的集合。
从总体中随机抽取样本的目的是: 用样本信息来推断总体特征。
四、随机事件可以发生也可以不发生，可以这样发生也可以那样发生的事件。
亦称偶然事件。
五、概率描述随机事件发生可能性大小的数值，记作,，其取值范围0?P?1，一般用小数表示。
,,0，事件不可能发生必然事件(随机事件的特例);,,1，事件必然发生;,?0，事件发生的可能性愈小;,?1，事件发生的可能性愈大六、小概率事件习惯上将,?0.05或,?0.01 的随机事件称小概率事件。
表示某事件发生的可能性很小。
七、参数和统计量参数:总体指标，如总体均数、总体率，一般用希腊字母表示统计量:样本指标，如样本均数、样本率，一般用拉丁字母表示八、学习医学统计学的方法1、重点掌握“四基”:基本知识、基本概念、基本原理和基本方法;2、重视统计方法在实际中应用，重视实习和综合训练;注意学习每种统计方法的应用范围、应用条件，大多数公式只要求了解其意义和使用方法，不用记忆和探究数理推导。
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
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。
医学统计学直线回归分析
直线回归分析的局限性
直线回归分析假设变量之间存在线性关系，对非线性关系的描述效果较差； 同时需要注意多重共线性和异常值的影响。
结论
直线回归分析是一种强大的工具，能够帮助我们理解变量之间的关系和预测未来趋势，但要注意其局限性和合 理使用。
直线回归模型的建立
建立直线回归模型需要收集变量数据、进行数据预处理、选择适当的回归算 法，并评估模型的拟合效果。
直线回归模型的评估
评估直线回归模型的常用指标包括回归系数、残差分析、决定系数等，用于 判断模型的可靠性和拟线回归分析广泛应用于医学研究、经济预测、市场分析等领域，帮助解析变量之间的关系和预测未来趋势。
医学统计学直线回归分析
直线回归分析是一种常用的统计学方法，用于研究两个变量的关系以及预测 未来的趋势。
直线回归分析的介绍
直线回归是一种线性统计分析方法，通过建立一个线性模型来描述两个变量之间的关系。
直线回归分析的基本原理
直线回归分析基于最小二乘法，寻找一条直线使得实际观测值与回归预测值之间的误差最小。
医学统计学基础
医学统计学基础医学统计学是一门研究医学中数据的收集、分析和解释的科学。
它在医学研究中扮演着至关重要的角色，并且对医学实践和决策具有深远影响。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用的统计方法以及其在医学领域的应用。
一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，我们常常需要研究某个感兴趣的群体，这个群体被称为总体。
总体可以是人群中的所有个体，也可以是其他单位，如医院、地区等。
由于总体往往很大，我们无法对其进行全面的研究，因此我们从总体中选取一部分个体进行研究，这部分个体称为样本。
1.2 数据类型医学研究中常见的数据类型包括定性数据和定量数据。
定性数据是描述性质或属性的数据，如性别、病情分类等；定量数据是可度量或计数的数据，如年龄、生命体征等。
了解数据类型对选择合适的统计方法至关重要。
1.3 描述统计学与推断统计学描述统计学用于总结和描述已有数据的特征，如均值、中位数、标准差等。
推断统计学则是通过对样本进行分析，推断总体的特征，并对结果进行估计和推断。
推断统计学可通过假设检验和置信区间来实现。
二、常用统计方法2.1 均值与标准差均值是用来描述一组数据集中趋势的指标，一般用于定量数据。
标准差则衡量了数据的离散程度，即数据的波动情况。
2.2 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以了解两个变量是正相关、负相关还是无关。
2.3 生存分析生存分析是用来研究事件发生和持续时间的统计方法。
在医学中，生存分析常用于研究患者的生存时间、复发时间等。
2.4 方差分析方差分析用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。
它适用于一组分类变量和一个连续变量的比较。
三、医学统计学的应用3.1 临床试验设计与分析临床试验是评价药物疗效的重要手段。
医学统计学在临床试验的设计和分析中起到关键作用，如确定样本量、随机分组、双盲试验等。
3.2 流行病学研究流行病学研究可以揭示疾病的发病原因、预后以及控制策略。
医学统计学的方法可以帮助研究者分析大量数据，确定疾病的危险因素和相关性。
统计学中的医学统计方法
统计学中的医学统计方法统计学在医学领域中扮演着重要的角色，它提供了一种科学的方法来分析医学数据、评估治疗效果和探索潜在的病因。
本文将介绍几种常用的医学统计方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析。
1. 描述性统计描述性统计是医学统计学中最基础的方法之一。
它通过对医学数据的总结和整理，来描述数据的特征和分布。
其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
例如，在一个临床试验中，医生可以使用描述性统计来总结患者的年龄分布、性别比例等基本信息。
2. 假设检验假设检验是医学统计学中用来判断一个观察结果是否具有统计学意义的方法。
该方法基于样本数据对总体参数进行推断，并对研究假设进行验证。
常见的假设检验方法包括t检验和卡方检验。
例如，医生可以使用假设检验来判断一种新药物的疗效是否显著优于常规治疗。
3. 回归分析回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
它可以帮助医生理解不同因素对医学结果的影响程度，并用于预测和解释结果。
常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归。
例如，在研究心脏病发作的风险因素时，医生可以使用回归分析来确定各种危险因素对心脏病发作的贡献程度。
4. 生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，尤其在医学领域中被广泛应用于研究疾病的生存率和预后。
生存分析可以帮助医生评估治疗方法的有效性和预测患者的生存时间。
常见的生存分析方法包括Kaplan-Meier 生存曲线和Cox比例风险模型。
例如，在肿瘤研究中，医生可以使用生存分析来评估不同治疗方法对患者生存率的影响。
总结：统计学在医学领域中有着广泛的应用，它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。
本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。
了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义，能够帮助医生做出科学的决策，提高医疗质量和患者的健康水平。
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医学统计学统计分析方法
一．T检验
二．F检验（方差分析）
三．X2检验（卡方检验）
四．非参数检验（秩和检验）
五．回归分析
六．生存分析
一T检验
1.单样本t检验（样本均数与总体均数比较t检验）
2.配对样本t检验（配对资料）
3.两样本t检验（成组t检验）完全随机设计
4.近似t检验（两小样本均数两总体方差不等）
5.数据转换（对数转换：几何均数t检验，平方根转换，平方根反正弦，倒数变换）
二F检验（方差分析）
1.两样本方差比较的F检验：Levene检验
2.多个样本方差比较（也适用于两样本）
Bartlett检验（正态资料）
Levene检验（可不具正态）
完全随机设计资料的方差分析：
正态+方差齐：单因素方差分析（one factor ANOVA）和单向分类的方差分析（one way ANOVA）或成组t检验
非正态或方差不齐：变量变换后采用单向分类方差分析或Kruskal-Wills H检验
随机区组设计资料的方差分析
正态+方差齐：双向分类的方差分析或配对t检验
非正态或方差不齐：变量变换后采用双向分类的方差分析或Friedman M检验
拉丁方设计资料：三向
多个样本均数间的多重比较
①LSD-t检验（最小显著差异t检验）
②Dunnet-t检验
③SNK-q检验（多个样本均数两两的全面比较）
3.多因素方差分析
4.重复测量设计方差分析
5.协方差分析（将线性回归分析与方差分析结合）
三X2检验（卡方检验）
1.四格表的X2检验
2.配对四格表的X2检验
3.四格表资料的Fisher 确切概率法
4.行×列表X2检验（多个样本率样本构成比双向无序分类资料的关联性检验）
5.多个样本率的多重比较（X2分割法）
R×C表资料分类及检验方法的运用
1.双向无序：X2检验（样本率构成比）
2.单向有序：分组变量有序，指标变量无序：X2检验（分析不同年龄组各种传染病
的构成）。
分组无序，指标有序：秩转换的非参数检验（疗效按等级分组）
3.双向有序：一致性检验或Kappa检验
4.双向有序属性不同：非参数检验，等级分析，线性趋势检验
四非参数检验（秩和检验）
1．符合秩和检验（配对资料Wilcoxon符号秩和检验）配对样本差值的中位数是否为0或单个样本中位数与总体样本中位数
2．两样本秩和检验（两个独立样本Wilcoxon秩和检验）两个样本是否来自同一总体（两个总体分布位置是否有差别）T值
3．多个独立样本比较的Kruskal Wallis H检验（多个样本是否来自同一总体）H值进一步两两比较：Nemenyi法检验
4．随机区组设计多个样本比较Friedman M检验M值
进一步两两比较：q检验
五回归分析
1.双变量回归
（1）直线回归与直线相关线性相关关系：pwcorr 变量名1 变量名2 … 变量名m, sig
线性回归：reg
回归方程假设检验：方差分析与t检验
相关系数的假设检验：：计算r后进行t检验
（2）秩相关（等级相关）秩和相关分析：spearman变量1变量2 Spearman秩相关r s
相同秩较多时r s的校正
①加权直线回归
②两条直线回归直线的比较
③曲线拟合
多元线性回归分析多元线性回归分析：regress+多个因素coef（回归系数）
3.Logistic回归分析（二分类资料）
成组资料：logistic回归logistic回归：logistic因变量变量1 变量2…变量m OR 配对资料：条件logistic回归条件logistic回归：clogit因变量变量1 变量2…变量m，strata(配对编号变量) [or]
有序logistic回归：
多分类logistic回归（无序）
六生存分析
1.描述分析
乘积极限法（Kaplan-Meier法）
2.比较分析
Log-lank检验与Breslow检验
3.影响因素分析
半参数法：cox回归cox Haz Ratio(相对风险度) RR
七meta分析：OR RR
RD：（差值的区间与0比较）
OR/RR：（定性资料）区间与1比较。
若1不在区间内，则有意义。
若1在区间内，则无意义。
Q：定量资料
重点问题讨论：
可信区间：指从固定样本含量的已知总体中进行重复随机抽样试验，根据每个样本可算得一个可信区间，则平均有1-α的可信区间包含了总体参数，而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α。
按预先给定概率所确定未知参数μ的可能范围。
即是当α＝0.05时，95%CI估计正确的概率为0.95，估计错误的概率为0.05.有95%的可能性包含了总体均数。
为总体均数的可能范围（总体的区间估计）
总体标准差未知：按t
总体标准差已知或未知但例数大于60按u
算标准误
参考值范围：个体值波动范围算：标准差
正态分布
Z=（X-μ）/Σ
附录：stata软件术语
Summarize 一般描述（例数均数标准差最大值最小值）如果+detail （百分位数偏度系数峰度系数）
Variable 变量例数obs mean均数std.Err 标准误95%conf. Interval 95%置信区间Std. Dev标准差Variance方差Skewness偏度系数Kurtosis峰度系数
Ci x,level(99)指定可信区间为99%
Ttest 样本均数与总体均数比较的t检验
Ttest x1=x2 配对设计t检验
Ttest x1=x2 unpaired 成组设计t检验
Ttest x,by(group)
Sdtest x,by(group)方差齐性检验
Oeway x g,t sch 完全随机设计方差分析
Anova x block treat 随机区组设计方差分析
Anova x a b a×b
正常范围：标准差
把握区间平均：标准误
假设检验
1.μ=μ0
2.μ≠μ0
1.单样本t检验（样本均数与总体均数比较）
H0：μ=μ0，即样本与总体均数相等
P=（），按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。
样本跟总体不一样（双测）样本高于或者低于总体（单侧）
2.两样本t检验（两样本均数代表的总体均数是否相等）
H0：μ1=μ2，即1组与2组的总体均数相等
P=（），按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。
可认为两总体相等。
3.正态性检验
H0；r1=0且r2=0,即总体服从正态分布
峰度P= 偏度p= .按。
4.F检验
H0：方差1=方差2，即两组总体方差相等
得F= P ，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。
可认为两总体方差相等。
5.完全随机设计方差分析
H0:μ1=μ2=μ3=μ4，即四个试验组的总体均数相等
F= P= 按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。
可认为四个总体方差不全相等。
6.随机区组设计资料方差分析
7.poisson分布
H0：π=0.08,即某事不会增加某事的发生
8.X2检验
π1=π2，即两种相等
9.符号秩和检验
差值中位数=0 或者中位数等于
10.两独立样本的秩和检验
两者总体分布位置相同
11.回归方程方差分析：有直线关系。