医学统计学分析基本思路指南
医学统计学分析基本思路指南
医学统计学分析基本思路指南第一篇：医学统计学分析基本思路指南医学统计学分析基本思路指南医学统计学的学习一定要以理解为主。
对于初学者，不必强记一大堆的公式，也不要死钻牛角尖，非要弄明白为什么这种方法叫“t检验”、“F检验”，为什么这个残差叫做“学生化残差”等等。
这些都是历史遗留问题，感兴趣的读者可以查阅统计学史。
对于只想应用的人来讲，你只要了解在什么情况下应该用什么方法，什么指标应该用于什么情形。
尽管多数统计教材都说了数据分析应该先做假设检验，然后选定统计量，然后怎么怎么。
但实际中我们拿到一堆数据的时候，不会坐在桌上先列出零假设和备择假设，也不会满座子地计算统计量。
更实际的分析思路是:（1）先确定研究目的，根据研究目的选择方法。
不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。
二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。
三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。
（2）明确数据您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书类型，根据数据类型进一步确定方法。
不同数据类型采用的统计方法也不同。
定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。
分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic 回归等。
图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。
（3）选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。
SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。
（4）统计结果的输出并非数据分析的完成。
医学数据统计分析中的常见问题及正确选择分析方法的思路
ｆ医结合人才《ｉ合人才培养ｉ９医学数据统计分析中的常见问题及正确选择分析方法的思路何迎春林丽美覃丽何兰湖南中医药大学，长沙４１０２０８ 摘要：医学数据统计描述中常见的问题是： （１）数据资料类型不清楚，进而无法选择合适的描述指标； （２）盲目运用均数和标准差对计量资料进行统计描述； （３）小样本分类资料，用相对数来进行统计描述。
统计推断中常见的错误： （１）用点值表示总体指标大小； （２）误用ｔ检验；（３）误用ｘ２检验。
在考虑分析目的、资料类型、实验设计类型、研究因素与水平数、数据分布特征和样本量大小等的同时，根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法。
关键词：医学数据；统计分析；常见问题；选择思路：指标大小ｋ舱乩Ｈ件 ＵＵ＾ＵｌＩ １１址ｉ拙告分布且方ｉ列表资料郇维行×列未 医学统计学内容结构分析——恰似黄山迎客松朱继民武松王鸣瑞汪婷婷安徽中医学院中西医结合临床学院公共卫生与全科医学教研室，合肥２３００３８ 摘要：医学统计学是医学本科生的一门重要基础课，但与其他医学学科相对直观、形象不同，本学科具有概念与理论抽象、逻辑性较强、方法多且应用条件不尽相同、实践性强等特点。
本文将统计学的内容与结构形象化为黄山迎客松，从树根部、树干部、树冠部和树形等方面，分析了医学统计学的知识结构及其相互关系，旨在将统计学的内容直观化，以利于人们更好地了解医学统计学的知识体系。
关键词：医学统计学；教学内容；教学体会医学数据统计分析中的常见问题及正确选择分析方法的思路作者：何迎春， 林丽美， 覃丽， 何兰作者单位：湖南中医药大学,长沙410208引用本文格式：何迎春.林丽美.覃丽.何兰医学数据统计分析中的常见问题及正确选择分析方法的思路[会议论文] 2012。
医学统计学的基本概念和基本步骤...
2、随机抽样的目的: 用样本信息来推断总体特征。 3、样本信息推论总体特征的前提：
（1）样本的可靠性 （2）样本的代表性：
A、样本必须遵循随机化原则； B、有足够的样本例数。
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学习“样本”定义注意5 个问题
样本 （n）
总体
4、随机抽样（random sampling），不是随 意选择（purpose selection）。
医学统计学（medical statistics）：是应用概 率论和数理统计的原理和方法，处理医学领域中数 据的变异性的一门科学和艺术，内容包括收集、整 理、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结 果。
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从定义中可发现：
1、统计学的理论基础：概率论、数理统 2、研究对象：有变异的数据或事物。 3、统计学的任务：
个观察单位的某项特征。
2、变量值（value of variable）或观察值 （observed value），亦称资料： 指对变量进行测量或观察所得的结果。
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例如： 以人为观察单位调查3岁儿童的生长发育情况，
➢ 儿童的性别是特征，即变量，它分为男性和女 性；
➢ 儿童的身高是特征，即变量，可分为高、矮， 其变量值就是测量得的身高是多少cm？
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第一节 医学统计学方法的基本概念
一、总体（population）和样本（sample） （一）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(finite population) ：如某地区Ⅱ 期高血压病人总体
（2）无限总体(infinite population) ：如，空气 中SO2含量浓度总体。
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。
医学统计学与数据分析的实践指导
医学统计学的应用领域
临床试验与流行病 学研究
公共卫生监测与评 估
药物研发与疗效评 价
健康管理与决策支 持
医学统计学的常用方法
描述性统计：用于描述数据的分布特征，如均值、中位数、方差等。 推论性统计：用于根据样本数据推断总体特征，如回归分析、方差分析等。 生存分析：用于研究生存时间或反应时间的数据，如Kaplan-Meier分析和Cox比例风险模型等。 重复测量设计：用于研究同一观察单位在不同时间点的测量结果，如重复测量方差分析等。
方法：基于距离 的判别分析和基 于概率的判别分 析
应用场景：医学、 经济学、社会学 等领域
数据分析实践指 导
数据可视化工具与技巧
常用工具：Excel、Tableau、Power BI等 选择合适的图表类型：柱状图、折线图、饼图等 数据映射技巧：将数据值映射到颜色、大小等视觉元素 图表优化技巧：调整图表元素、设置数据标签等
医学统计学与数据分析 的实践指导
汇报人：XX
目录
添加目录标题
01
描述性统计分析
04
医学统计学基础
02
推论性统计分析
05
医学数据来源与处理
03
高级统计分析方法
06
添加章节标题
医学统计学基础
统计学基本概念
统计学定义：统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学。 统计学基本要素：包括总体、样本、变量、数据类型等。 统计学方法：包括描述性统计和推断性统计，用于揭示数据的分布特征和规律。
数据分析流程与步骤
数据清洗：处理缺失值、异 常值和重复数据
数据转换：对数据进行必要 的转换，以便进行后续分析
医学统计学方法与应用
医学统计学方法与应用医学统计学是运用统计方法来收集、整理、分析和解释医学数据的学科。
它在医学研究中起着重要的作用，可以帮助医学研究人员更好地理解和应用数据，支持医疗决策和健康政策的制定。
本文将介绍医学统计学的基本方法和其在实践中的应用。
一、研究设计与数据收集在进行医学研究之前，研究者需要设计一个科学合理的研究方案。
常见的研究设计包括横断面研究、纵向研究、随机对照试验等。
研究设计的选择要根据研究目的和实际情况进行，以获取可靠的数据。
数据的收集是医学研究的重要步骤，常用的数据收集方法包括问卷调查、实验观察、临床试验等。
在数据收集过程中，要确保数据的准确性和完整性，严格遵循研究方案的要求，以避免数据偏倚或其他潜在的误差。
二、数据描述与可视化在收集到数据之后，研究者需要对数据进行描述性统计分析，了解数据的分布、中心趋势和离散程度等。
常用的描述性统计指标包括均值、标准差、中位数、四分位数等，可以帮助研究者了解数据的基本特征。
为了更好地理解数据，研究者还可以借助可视化方法进行数据展示。
常见的数据可视化方式包括频率分布直方图、箱线图、散点图等。
通过可视化，研究者可以更直观地观察数据的分布情况，发现潜在的规律或异常情况。
三、推断统计分析推断统计分析是医学统计学中的核心内容，用于从样本数据中推断总体的特征和关联性。
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。
参数估计是通过样本数据来估计总体参数的值，其中最常用的方法是点估计和区间估计。
点估计基于样本给出总体参数的一个估计值，区间估计则给出一个可能包含总体参数真值的区间范围。
假设检验用于检验研究假设是否成立，可以帮助研究者判断差异的显著性。
假设检验通常包括设立原假设和备择假设、选择合适的检验统计量、计算p值等步骤。
置信区间是估计总体参数范围的一种方法，与区间估计密切相关。
置信区间提供了一个包含总体参数真值的区间范围，可以用来判断参数估计的可靠性。
四、回归分析与生存分析回归分析是一种用于探究变量之间关系的统计方法，在医学研究中得到广泛应用。
医学统计学基础知识与数据分析方法
医学统计学基础知识与数据分析方法一、引言医学统计学是指将统计学应用于医学领域，通过收集、整理、分析和解释医学数据来揭示疾病的风险因素、发病机制以及治疗效果。
在现代医学中，统计学在研究设计、数据收集和分析等方面起着重要作用。
本文将介绍医学统计学的基础知识和常用的数据分析方法。
二、基础知识1. 数据类型在医学研究中常见的数据类型包括连续型变量和分类变量。
连续型变量指的是可以取各种数值的变量，如身高、体重等；而分类变量则是指只能取有限个数值的变量，如性别、血型等。
2. 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的方法，常包括均值、标准差、百分比等指标。
均值是指一组数据的平均值，用于表示该组数据的集中趋势；标准差则反映了该组数据的离散程度；百分比则可以表示某一类别在总体中所占的比例。
三、单样本假设检验单样本假设检验是判断一个总体参数是否符合某个给定的值。
在医学研究中，常用于比较新药物或治疗方法是否显著优于标准治疗方法。
通过计算得到的检验统计量与参考值进行比较，以判断是否拒绝原假设。
四、双样本假设检验双样本假设检验用于比较两个相互独立的总体参数是否有显著差异。
其中，t 检验适用于比较两组连续型变量的均值差异；而卡方检验则适用于比较两组分类变量之间的关联性。
五、回归分析回归分析是根据自变量对因变量的影响程度进行估计和预测的一种方法。
在医学研究中，常用线性回归分析来探究各种因素对某一结果指标的影响。
通过建立回归模型，可以了解各个自变量对因变量的贡献程度，并对未来趋势进行预测。
六、生存分析生存分析是应用于考察时间到达某一事件（如死亡、复发等）发生时概念对群体进行分析的方法。
生存分析中常用的方法包括卡普兰-梅耶曲线（Kaplan-Meier curve）、对数积累风险（log-rank test）等，用于评估不同因素对生存率的影响。
七、配对数据分析在某些研究中，可能存在一组相关性极高或具有特殊关联的样本数据。
此时需要进行配对数据分析，如配对t检验和McNemar检验。
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医学统计学分析基本思路指南
医学统计学的学习一定要以理解为主。
对于初学者，不必强记一大堆的公式，也不要死钻牛角尖，非要弄明白为什么这种方法叫“t检验”、“F检验”，为什么这个残差叫做“学生化残差”等等。
这些都是历史遗留问题，感兴趣的读者可以查阅统计学史。
对于只想应用的人来讲，你只要了解在什么情况下应该用什么方法，什么指标应该用于什么情形。
尽管多数统计教材都说了数据分析应该先做假设检验，然后选定统计量，然后怎么怎么。
但实际中我们拿到一堆数据的时候，不会坐在桌上先列出零假设和备择假设，也不会满座子地计算统计量。
更实际的分析思路是:
（1）先确定研究目的，根据研究目的选择方法。
不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t 检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。
二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。
三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。
（2）明确数据类型，根据数据类型进一步确定方法。
不同数据类型采用的统计方法也不同。
定量资料可
用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。
分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。
图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。
（3）选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。
SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。
（4）统计结果的输出并非数据分析的完成。
一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。
但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理专业结论。
下面是本人简单总结的常用方法的选择，可供读者参考。
如有引用本图者，请注明引自《医学案例统计分析与SAS应用》一书，谢谢。