医学统计学的基本概念和分析方法
医学统计学知识点
第一章绪论1、统计学，是关于数据收集、整理、分析、表达和解释的普遍原理和方法。
2、研究对象：具有不确定性结果的事物。
3、统计学作用：能够透过偶然现象来探测其规律性，使研究结论具有科学性。
4、统计分析要点:正确选用统计分析方法，结合专业知识作出科学的结论。
5、医学统计学基本内容：统计设计、数据整理、统计描述、统计推断.6、医学统计学中的基本概念(1）同质与变异同质,指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同.变异,指总体内的个体间存在的、绝对的差异。
统计学通过对变异的研究来探索事物.（2) 变量与数据类型变量，是反映实验或观察对象生理、生化、解剖等特征的指标。
变量的观测值，称为数据分为三种类型:定量数据，也称计量资料，指对每个观察单位某个变量用测量或其他定量方法准确获得的定量结果。
（如身高、体重、血压、温度等）定性数据，也称计数资料，指将观察单位按某种属性分组计数的定性观察结果。
包括二分类、无序多分类。
（进一步分为二分类和多分类，如性别分为男和女，血型分为A、B、O、A B等）有序数据,也称半定量数据或等级资料，指将观察单位按某种属性的不同程度或次序分成等级后分组计数的观察结果,具有半定量性质.统计方法的选用与数据类型有密切的关系。
(3）总体与样本总体，指根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体，包括所有定义范围内的个体变量值.样本，是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位，对变量进行观测得到的数据。
抽样，是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位。
参数，指描述总体特征的指标.统计量，指描述样本特征的指标。
（4）误差误差，指观测值与真实值、统计量与参数之间的差别.可分为三种:系统误差，也称统计偏倚，是某种必然因素所致，不是偶然机遇造成的，误差的大小通常恒定，具有明确的方向性。
随机测量误差，是偶然机遇所致，误差没有固定的大小和方向。
抽样误差,是抽样引起的统计量与参数间的差异。
抽样误差主要来源于个体的变异。
关于医学统计学及其主要内容
关于医学统计学及其主要内容医学统计学是医学研究方法与技术中的一支重要分支，主要研究医学信息数据的收集、整理、分析及其应用。
它不仅是医学研究与实践不可缺少的工具，也是决策制定与评估的必备工具。
下面将从以下几个方面对医学统计学的主要内容进行介绍。
一、医学数据的基本概念医学统计学的分析对象是医学数据，因此首先要了解医学数据的基本概念，如样本、总体、变量、数据类型等。
样本是从总体中抽取出来用于研究的一部分数据；总体指所研究的整体数据；变量是观察对象的任何可测量的数量，如年龄、性别等；数据类型包括定量数据、定性数据等两种类型。
二、医学研究的基本设计医学研究的设计是医学统计学的核心内容之一。
医学研究设计包括观察性研究和实验性研究，前者包括横断面研究、纵向研究、病例对照研究等，后者包括随机对照试验和非随机对照试验。
医学研究的设计要结合实际情况和研究目的，合理设计样本的选取、数据的采集等，从而使得研究数据更为准确和有意义。
三、统计描述和总结统计描述是对医学数据进行集中趋势测度和离散程度测度，而统计总结是在统计描述的基础上进行参数估计和假设检验。
统计描述主要包括均值、中位数、众数等；统计总结主要包括置信区间、假设检验等。
通过统计描述和总结，可以对医学数据进行更加准确的分析和评价，并得出结论。
四、统计推断统计推断是医学统计学上的另一大主要内容，是由样本对总体进行推断和预测的一种方法。
统计推断有两种，一种是点估计，另一种是区间估计。
点估计是指通过样本数据得出总体的一个点估计值，如均值、方差等；而区间估计是在一定置信水平下，通过样本数据得出总体某一参数的置信区间范围。
通过统计推断，可以更为准确地预测和评估医学数据，从而为决策制定和评估提供依据。
医学统计学是医学研究与实践不可或缺的一部分，它主要研究医学数据的收集、整理、分析及其应用。
通过以上几个方面的介绍，相信读者对医学统计学的主要内容能有一个更加全面和深入的了解。
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。
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。
医学统计学绪论
绪论
第一章
一、重ห้องสมุดไป่ตู้内容
一、重点内容
医学统计学的定义 统计工作的基本步骤 统计资料的变量类型 统计学中的几个基本概念
医学统计学的定义 医学统计学（medical statistics）是运用概率论和数理统计的基本原理
和方法，结合医学实践，研究医疗卫生领域中资料的收集、整理和分析 的一门应用科学。
的影响因素相同或基本相同。 变异（variation）：是指同质观察单位个体间某项指标数值上存在的
差异。
总体（population）：是根据研究目的所确定的同质观察单位某项变 量值的集合。
样本（sample）：是根据随机性原则从总体中抽取出部分具有代表性 的观察单位某项指标变量值的集合。
参数（parameter）：就是用来描述总体特征的统计指标，一般是未 知的常数。
随机误差（random error）：受偶然因素的影响，对同一对象的多次 测量结果不完全一致。
抽样误差（sampling error）：是指在抽样过程中所产生的样本统计量 与总体参数或样本同一统计量之间的差异。
概率（probability）：是描述随机事件发生可能性大小的数值。 频率（frequency）：是在相同的条件下进行了n次试验，在这n次试 验中事件A发生的次数m称为事件A发生的频数，其比值m/n称为事件A 发生的频率，记为fn(A)=m/n。
第一章
二、疑难知识点
二、疑难知识点
资料类型的判断 三种误差的区分 参数与统计量的区分 小概率事件的认识
第一章
三、常考知识点
三、常考知识点
统计工作的基本步骤 统计资料类型的判别 总体与样本的概念 统计分析的内容 统计推断的内容
第一章
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。
图文《医学统计学》PPT课件
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
t检验和方差分析
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验和秩和检验
卡方检验
用于推断两个或多个总体率或构成比之 间有无差别，多用于分类资料的统计分 析。
特点
以医学为背景，以数据为基础， 运用统计学方法揭示医学现象的 数量特征和规律。
发展历程及现状
发展历程
医学统计学经历了从描述性统计到推 断性统计，再到现代多元统计分析的 发展历程。
现状
随着计算机技术的发展和大数据时代 的到来，医学统计学在医学研究和实 践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务
研究对象
样本量
样本中所包含的个体数目 。
随机抽样与非随机抽样
随机抽样
按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体被抽 中的机会相等。
非随机抽样
根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法，可能导致 选择偏倚。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。定量数据包括连续型数据和离散型 数据，定性数据包括分类数据和顺序数据。
医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务
医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分 析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02
医学统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
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。
3.2 生存分析
以长期观察患者生存时间为例，通过构建生存曲线并进行统计分析，可以评估治疗措施对患者生存的影响，为临床决策提供依据。
3.3 病例对照研究
病例对照研究是观察疾病与因素之间关系的方法。
通过选择一组已
经发生疾病的病例和一组未发生疾病的对照组，分析二者之间的暴露
因素差异，探讨相关因素与疾病的关系。
总结：
本文介绍了医学统计学的基本概念和常用分析方法，以及在实际应
用中的案例分析。
医学统计学为医学研究和临床实践提供了重要的科
学方法和依据，了解和掌握医学统计学的基本知识对于进行科学研究
和临床决策具有重要意义。
希望本文对读者理解和应用医学统计学有
所帮助。