记录医学统计学学习中的tip
医学统计学重点归纳
医学统计学重点归纳
嘿，大家好呀！今天咱来聊聊医学统计学的重点归纳哈。
首先呢，咱得知道啥是医学统计学呀，简单说就是用些数字方法来研究医学那点事儿。
就好比医生看病，光凭感觉可不行，得有数据支持才行嘞。
样本和总体可别搞混咯，总体就是一大群，样本就是从里面挑出来的一小部分。
咱得从这小部分里看出点门道来，推断总体的情况。
还有那个均值、中位数和众数，可别小瞧它们。
均值就是平均数啦，大家都懂；中位数就是中间那个数；众数呢就是出现最多的那个数。
就像一群人里找个代表一样。
再说说概率吧，这东西可神奇了。
有时候生病的概率就像抽奖，不知道啥时候就轮到你啦。
相关和回归也很重要呀，就像两个人的关系，能看出它们之间有没有关联。
要是能找到规律，那可就厉害咯。
方差和标准差呢，就是看数据波动大不大。
波动大就像小孩调皮，不太稳定；波动小就像乖宝宝，比较靠谱。
哎呀呀，医学统计学虽然听着有点复杂，但其实就像生活中的小智慧一样。
咱医生就是靠着这些来诊断病情、判断治疗效果呢。
总之呢，医学统计学就像医生的秘密武器，能让咱看病更靠谱，治病更有把握。
大家可别小瞧它哟！好啦，今天就说到这啦，希望你们对医学统计学也有了更深的了解呀！拜拜咯！
怎么样，是不是对医学统计学有了点初步认识啦？哈哈，以后再遇到相关的事儿，就不会摸不着头脑啦！。
新版医学统计学知识点归纳总结
新版医学统计学知识点归纳总结医学统计学是医学研究中不可或缺的一部分，它涉及到数据的收集、分析和解释，帮助医学工作者从大量数据中提取有价值的信息。
以下是新版医学统计学的知识点归纳总结：1. 研究设计：研究设计是统计分析的前提，包括观察性研究和实验性研究。
观察性研究如队列研究、病例对照研究，而实验性研究如随机对照试验（RCT）。
2. 数据类型：医学统计学中的数据可分为定性数据和定量数据。
定性数据如性别、血型，定量数据如血压、体重。
3. 描述性统计：描述性统计用于描述数据集的特征，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）。
4. 概率分布：在统计学中，概率分布描述了随机变量取值的概率。
常见的分布有正态分布、二项分布和泊松分布。
5. 假设检验：假设检验是统计推断的核心，用于判断样本数据是否支持某个假设。
常见的检验方法有t检验、卡方检验和F检验。
6. 置信区间：置信区间提供了一个范围，用以估计总体参数的可能值。
95%的置信区间意味着有95%的把握认为总体参数落在这个区间内。
7. 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。
简单线性回归和多元线性回归是常见的回归分析方法。
8. 生存分析：生存分析关注个体生存时间的分布和相关因素，常用于肿瘤学和流行病学研究。
Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型是生存分析中的重要工具。
9. 诊断试验评价：诊断试验评价涉及敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标，用于评估诊断方法的准确性。
10. 样本量计算：样本量计算是研究设计的重要环节，它决定了研究的可行性和结果的可靠性。
样本量计算需要考虑效应大小、显著性水平和检验力。
11. 多变量分析：多变量分析用于同时考虑多个变量对结果的影响，如多元回归分析和判别分析。
12. 统计软件的应用：统计软件如SPSS、SAS和R在医学统计分析中扮演着重要角色，它们提供了数据处理和统计分析的功能。
2024年度-医学统计学重点笔记一复习必备
即标准正态分布，当样本量足够大时（n>30），t分布近似u分布。
14
总体均数置信区间估计
置信区间的概念
按一定的置信水平（1-α），根据样 本统计量估计总体参数所在的范围。
置信区间的计算
根据样本均数、标准差和样本量计算 置信区间。常用的置信水平为95%和
99%。
置信区间的意义
表示总体参数有100(1-α)%的可能性 落在此区间内。
适用条件
01
R×C列联表资料，即多行多列列联表，用于分析两个多分类变
量之间的关联。
检验统计量
02
卡方值，计算公式为χ2=∑(O-E)2/E，其中O为观察频数，E为
理论频数。
拒绝域
03
根据自由度和显著性水平确定拒绝域，自由度为(R-1)(C-1)。
29
配对设计四格表资料卡方检验
01
适用条件
配对设计四格表资料，即两个相 关样本的二分类变量之间的关联 分析。
26
06
卡方检验
27
四格表资料卡方检验
适用条件
四格表资料，即2×2列联表，用于分析两个二分类变量之间的关联。
检验统计量
卡方值，计算公式为χ2=(ad-bc)2N/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，其 中N为样本总量。
拒绝域
根据自由度和显著性水平确定拒绝域，自由度为1。
28
R×C列联表资料卡方检验
正态分布在医学中的应用 许多医学指标如身高、体重、血压等服从或近似服从正态 分布；在估计医学参考值范围、质量控制等方面有广泛应 用。
正态性检验方法 图形法（直方图、P-P图、Q-Q图）、计算法（偏度系数 和峰度系数检验、Shapiro-Wilk检验、KolmogorovSmirnov检验等）。
医学统计学学习笔记
医学统计学学习笔记第一章绪论冉美岭康复0931班学号09260431201、医学统计学：是运用数理统计、概率论的原理和方法于医学科研和实践，研究医学资料和信息的收集、整理和分析的一门应用科学。
统计方法的两个特点：用数量反映质量，利用样本推断总体。
2、医学统计学的意义：为了预防疾病，研究病因，促进健康，必须运用医学统计学方法透过偶然现象来探其规律性，得出科学推断。
3、总体：是根据研究目的所确定的同质的研究对象的全体。
4、样本：是根据随机的原则从总体中抽出有代表性的一部分观察单位。
5、描述总体特征的有关指标称为参数：如总体平均数、总体标准差、总体率等。
6、反映样本特征的有关指标称为统计量：如样本均数、样本标准差、样本率等。
7、抽样误差是不可避免的，一般来说，样本越大则抽样误差越小，越和总体的情况相接近，用样本推断总体的精确度越高，反之亦然。
8、随机化：是抽样研究和抽样分配时十分重要的原则。
具有代表性、随机性、独立性、可比性。
9、概率：是描述某事件发生的可能性大小的一个量度。
10、医学统计资料的类型：①计量资料：是对每个观察单位用定量方法测定某项指标量的大小，一般有度量衡单位。
②计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，所得各组的观察单位数，没有度量衡单位。
③等级资料：是将观察单位按某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数。
11、医学统计工作的基本步骤：①统计设计②搜集资料③整理资料④分析资料第二章计量资料的统计描述1、计量资料的统计描述分为两个方面：集中趋势、离散趋势2、频数表：是一种统计表：即同时列出观察值的可能取值及其出现的频数。
3、频数表的编制步骤：①计算全距R=X max—X min②确定拟分组数（k）和组距（i），根据全距的大小和组段数来计算组距i= R K③划分组段:划分组段的基本要求是第一个组段应包括最小值，最后一个组段应包括最大值。
各组段只包含下限值但不包含上限值，故在列组段时只列出下限值，不列出上限值，但最后一个组段要依据具体情况进行封口，即要同时列出下限值和上限值。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是指应用统计学原理和方法进行医学研究设计、数据分析和结果解释的学科。
医学统计学的知识点非常丰富，包括统计学基础知识、研究设计、样本量计算、控制方法、参数估计、假设检验和数据分析等方面。
以下是医学统计学知识点的一些精华汇总。
1.统计学基本概念：包括基本统计量（均值、中位数、众数）、数据类型（定量数据、定性数据）、数据的描述方法（频数分布表、直方图等）。
2.研究设计：包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究等，了解不同研究设计的优缺点及适用场景。
3.样本量计算：确定研究样本量是保证研究结果可靠性的重要一环，需要根据研究目的、效应量和统计显著性水平确定样本量。
4.控制方法：包括随机分组、盲法、配对设计等，用于减少实验误差和避免偏倚。
5.参数估计：常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个点估计值，区间估计是对总体参数的一个区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体假设之间的差异是否显著的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
7.数据分析：包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析用来描述研究变量的基本情况，推断性统计分析用来推断样本数据与总体数据之间的关系。
8.相关分析：用来分析变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
9. 回归分析：用来分析因变量与自变量之间的关系，包括线性回归分析和 logistic回归分析等。
10.生存分析：用来分析时间到达事件发生的概率，包括生存曲线的绘制、生存率的估计和影响因素的分析等。
11. 多变量分析：用来分析多个自变量对因变量的影响，包括多元方差分析、多元回归分析和多元Logistic回归分析等。
12. Meta分析：用于综合多个独立研究结果，对总体效应进行定量分析和综合评价。
以上是医学统计学的一些精华知识点的汇总。
医学统计学的应用非常广泛，不仅在医学研究中需要应用统计学的原理和方法，也在临床实践中需要对医学统计学知识有一定的了解和应用。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学总结绪论1、随机现象：在同一条件下进行试验，一次试验结果不能确定，而在一定数量的重复试验之后呈现统计规律的现象。
2、同质：统计学中对研究指标影响较大的，可以控制的主要因素。
3、变异：同质基础上各观察单位某变量值的差异。
数值变量：变量值是定量的，由此而构成的资料称为数值变量资料或计量资料，其数值是连续性的，称之为连续型变量。
变量无序分类变量：所分类别或属性之间无顺序和程度上的差异分类变量：定性变量有序分类变量：有顺序和程度上的差异4、总体：根据研究目的确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。
可以分为有限总体和无限总体。
5、样本：是按随机化原则从同质总体中随机抽取的部分观察单位某变量值的集合。
样本代表性的前提：同质总体，足够的观察单位数，随机抽样。
统计学中，描述样本特征的指标称为统计量，描述总体特征的指标称为参数。
6、概率：描述随机事件发生的可能性大小的一个度量。
若P（A）=1，则称A为必然事件；若P（A）=0，则称A为不可能事件；随机事件A的概率为0＜P＜1.小概率事件：若随机事件A的概率P≤α，则称随机事件A为小概率事件，其统计学意义为：小概率事件在一次随机试验中认为是不可能发生的。
统计描述1、频数分布有两个重要的特征：集中趋势和离散程度。
频数分布有对称分布和偏态分布之分。
后者是指频数分布不对称，集中趋势偏向一侧，如偏向数值小的一侧为正偏态分布，如偏向数值大的一侧为负偏态分布。
2、常用的集中趋势的描述指标有：均数，几何均数，中位数等。
均数:适用于正态或近似正态的分布的数值变量资料。
样本均数用x表示，总体均数用μ表示。
几何均数：适用于等比级数资料和对数呈正态分布的资料。
注意观察值中不能有零，一组观察值中不能同时有正值和负值。
中位数：适用于偏态分布资料以及频数分布的一端或两端无确切数据的资料。
3、常用的离散程度的描述指标有：全距，四分位数间距，方差，标准差，变异系数。
医学统计学知识点
医学统计学知识点1.数据类型：医学研究中使用的数据包括定类数据和定量数据。
定类数据是非数值型的数据，例如性别、种族等；定量数据是数值型的数据，例如年龄、体重等。
了解数据类型是分析数据的第一步。
2.数据收集：医学研究中的数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、实验研究、观察等。
在数据收集过程中，需要注意样本的选择、数据的完整性和准确性。
3.描述统计学：描述统计学包括对数据的整体特征进行描述和总结。
常用的描述统计学方法包括中心趋势度量（例如均值、中位数、众数）、离散程度度量（例如标准差、方差）和数据分布描述等。
4.推断统计学：推断统计学是从样本数据推断总体特征的一种方法。
通过推断统计学，可以根据样本数据的统计量（例如样本均值、样本比例）来推断总体参数的区间估计或假设检验。
5.假设检验：假设检验是根据样本数据对总体参数提出假设，并通过计算概率值来判断是否接受或拒绝该假设。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。
6.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的线性关系和方向。
7. 回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并可用于预测因变量的数值。
常用的回归分析方法有简单线性回归分析、多元线性回归分析和 logistic 回归分析等。
8. 生存分析：生存分析用于研究时间相关的数据，例如疾病患者的生存时间或事件发生的时间。
生存分析方法包括 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型等。
9.双盲试验和随机分组：在医学研究中，双盲试验和随机分组是常用的研究设计方法。
双盲试验是指研究中既不知道接受治疗的病人，也不知道给予治疗的医生；随机分组是指将研究对象随机分配到不同的治疗组和对照组。
10.统计软件：为了进行医学统计分析，研究者可以使用专业的统计软件，例如SPSS、SAS、R等。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是一门关于医学研究中数据收集、数据分析和推理的学科，它对医学领域的决策和实践具有重要的指导作用。
本文将对医学统计学的一些重要知识点进行汇总和介绍。
一、数据类型在医学统计学中，常见的数据类型包括定类（分类）数据和定量（数量）数据。
定类数据表示事物的属性或者类别，如性别、病情分级等；而定量数据表示具体的数量或测量结果，如年龄、血压等。
正确理解和分析数据类型对于进行准确的统计分析是至关重要的。
二、描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和描述的方法和技术。
常见的描述统计学方法包括中心趋势的度量、离散程度的度量以及数据的分布形态。
1.中心趋势的度量中心趋势是指数据集中的中间位置，常用的度量包括平均值、中位数和众数。
平均值是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将数据按升序排列，找出中间位置的数值，众数是出现频率最高的数值。
2.离散程度的度量离散程度是指数据的分散程度，常用的度量包括方差、标准差和极差。
方差是观测值与平均值之差的平方的平均值，标准差是方差的平方根，极差是数据集中最大值与最小值之差。
3.数据的分布形态数据的分布形态可以通过绘制直方图和概率密度曲线来进行可视化。
直方图可以显示数据的频数分布情况，概率密度曲线可以反映数据的分布密度。
三、推论统计学推论统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法和技术。
主要包括参数估计和假设检验两个方面。
1.参数估计参数估计是通过样本数据来估计总体参数的值。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据来估计总体参数的唯一值，如样本均值估计总体均值；区间估计是通过样本数据来估计总体参数的范围，如置信区间估计总体均值。
2.假设检验假设检验是用来判断总体参数是否符合某个特定的假设。
它涉及到原假设和备择假设的设定，以及根据样本数据进行统计推断的过程。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验和方差分析等。
四、相关分析相关分析研究两个或多个变量之间的关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
61页
●什么叫超几何分布：知道“几何分布”吧?
“几何分布”来源于几何数列.
几何数列又叫等比数列,是指一个数列从第2项起,每一项与前一项的比是一个定值.
例如：一次射击命中目标的概率为P,那么到第n次射击首次命中目标的概率
P（X=n)=(1-P)^(n-1)P,就是一个等比数列.就把随机变量服从的这种分布称为几何
分布.
超几何数列是这样一个数列：从第2项起,每一项与前一项的比是一个关于项数n
的有理函数.
例如：a1=2, a/a=n+3,数列{an}就是一个超几何数列.
可见超几何数列是几何数列的推广.
而超几何分布的概率公式是一个超几何数列的形式,所以就把这样的分布叫超几何
分布。
●∑西格玛符号的意思：其中i表示下界，n表示上界，k从i开始取数，一直取到
n,全部加起来。
∑ i 这样表达也可以，表示对i求和，i是变数。
●。