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《医学统计学》课件完整版

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它具有多层次、多阶段和多因素的特点, 涉及范围广泛。
医学统计学是医学研究的基础,为 医学研究和临床实践提供数据支持 和分析方法。
医学统计学的重要性
1
医学统计学是医学研究中不可或缺的工具。
2
它为医学研究提供数据采集、整理、分析和解 释的方法。
3
通过医学统计学分析,可以揭示疾病发生、发 展和分布的规律,为疾病预防和治疗提供科学 依据。
方差分析的应用条件
独立性
各组样本应相互独立,且来 自同一正态分布总体。
均衡性
各组样本的方差应相等,即 方差齐性。
正态性
各组样本应来自正态分布总 体。
线性性
各组样本的均值与方差应呈 线性关系。
方差分析的步骤与实施
数据清洗与整理
对数据进行清洗和整理,以满 足方差分析的要求。
做出决策
根据F值和P值做出决策,判 断各组间的差异是否显著。
计算并解释统计量。
步骤二
收集样本数据。
步骤四
解释推断结果。
05
方差分析
方差分析的基本原理
01
02
03
方差分析是一种统计假设检验方法, 用于比较至少两个组间的平均差异是 否显著。
它基于变异源的分解,将总体变异分 解为组间变异和组内变异。
方差分析通过计算F统计量,利用F分 布理论,对组间变异和组内变异进行 比较,从而做出决策。
THANKS
Ⅰ-Ⅳ期。
在人群中进行的以预防和控 制疾病为目的的试验,如队 列研究和病例对照研究。
实验室研究
现场研究
在实验室中对组织、细胞、 微生物等进行药物、生物因 子等的效应和作用机制的试
验。
在自然环境下对人群进行的 社会、心理、行为等干预措

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确保受试者在医学统计学研究中的权 益得到充分尊重,遵循知情同意原则
,不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保 密,防止数据泄露和滥用,确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则,合理选择受试 者,避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
1 2
数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理,确保数据安全; 同时定期备份数据,防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中,医学统计学用于分析试验 数据,评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中,医学统计学用于分析 疾病分布和影响因素,为预防和控制疾病 提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域,医学统计学用于监测和 评估公共卫生状况,制定和评估公共卫生 政策。
在生物统计学中,医学统计学用于研究生 物学数据的分布和变化规律,为生物学研 究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响,常用方法有Cox比例风险模型和 分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型,用于研究多个因素对生存时间的影响,并给出相 对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层,然后在各层内进行统计分析,以 探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类,确 保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术,对数据进 行深入分析和挖掘,得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求,撰写研究报告或论文 ,客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数 据安全

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THANKS
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协方差分析
在方差分析的基础上,引入协变量, 以消除其对观察变量的影响,从而 更准确地评估控制变量对观察变量 的效应。
05
医学统计图表与可视化技术
统计图表的类型及特点
条形图
用于展示分类数据,可直观比较 各类别之间的差异。
折线图
用于展示时间序列数据或连续性 数据的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系, 可判断是否存在相关性。
森林图
用于展示多组数据的比较结果,可直观比较各组之 间的差异和联系。绘制时需选择合适的统计方法和 图形类型,如t检验或方差分析,并将结果以森林图 的形式呈现出来。
06
医学统计学在临床研究中的应用
临床试验设计与评价
01
02
03
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉 设计、析因设计等,确保 试验的科学性和可比性。
参数估计
讲述点估计、区间估计 的方法及评价标准。
假设检验
介绍假设检验的基本思 想、步骤及常见错误类
型。
方差分析
阐述方差分析的基本原 理、假设条件及常用方
法。
常用统计指标与参数
01
02
03
04
描述性统计指标
介绍均数、中位数、众数、标 准差等描述性统计指标的计算
方法及意义。
推断性统计参数
讲解置信区间、假设检验中的 检验统计量、P值等推断性统
箱线图
用于展示一组数据的分布情况,可观察数据的中心 趋势、离散程度和异常值。绘制时需计算数据的四 分位数、中位数和异常值,并将它们以箱线图的形 式呈现出来。
ROC曲线图
用于评估诊断试验的准确性,可判断试验的灵敏度 和特异度。绘制时需计算不同临界值下的灵敏度和 特异度,并绘制出ROC曲线,计算出曲线下面积 (AUC)以评估试验的准确性。

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双变量正态分布
描述两个变量之间的联合分布情况,以及它们之间的相关系数和协方差
回归模型
用自变量解释因变量的变化,建立自变量和因变量之间的线性回归模型
用于描述自变量对因变量的影响程度和方向的指标
通过残差分析、异常值检测等方法,对回归模型的拟合效果进行评估
当存在多个自变量时,建立多个自变量与因变量之间的线性回归模型,并对模型进行优化和评估
散点图
用点的密集程度和变化趋势表示两指标之间的直线和曲线关系。
线图
用线段的升降来表示变量的连续变化情况。
实验设计的基本原则与方法
设立对照组,以消除非处理因素的干扰。
对照原则
随机选择实验对象,减少人为误差。
随机原则
多次实验,提高实验的可靠性和精确度。
重复原则
使实验组和对照组的条件基本相同,减少误差。
数据的收集
数据的整理是将原始数据转化为有序、规范的数据形式的过程。包括数据清洗、分类、分组、汇总、图表制作等环节。其中,数据清洗是数据整理的关键步骤,可以去除无效数据、纠正错误数据、删除重复数据等。
数据的整理
03
描述性统计学
散布程度分析
描述数据的离散程度
数据的描述性统计分析
频数分析
统计每个数据出现的次数
单样本t检验的实例
单样本假设检验
两样本的方差分析
07
相关与回归分析
确定关系
相关关系
等级相关
偏相关
两变量间的关系类型
01
02
03
04
描述性统计量
通过计算相关系数等指标,定量描述两个变量之间的相关程度
两变量间的线性相关分析
相关系数
用于衡量两个变量之间的线性相关程度的指标,其绝对值的大小表示相关程度的大小

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提高医学研究的科学性和准确性
02
通过医学统计学的应用,可以对医学数据进行更科学、更准确
的分析和推断,从而提高医学研究的科学性和准确性。
为医学决策提供科学依据
03
医学统计学可以为医学决策提供科学依据,如制定卫生政策、
评价医疗质量等。
医学统计学的研究对象与内容
研究对象
医学统计学的研究对象主要是人体及与 人体健康有关的各种具有不确定性的数 据。
配对设计
将实验对象按照一定条件进行配对,再 随机分配到不同处理组,比较配对组之 间的差异。
随机区组设计
将实验对象按照区组进行划分,每个区 组内再随机分配到不同处理组,比较区 组间的差异。
重复测量设计
对同一实验对象在不同时间或条件下进 行重复测量,比较不同时间或条件下的 差异。
04
医学统计学的应用
临床试验中的统计学应用
样本量不足问题
01
样本量过小,导致结果不稳 定,缺乏代表性;
02
样本量不足,无法检测到真 实的效应或关系;
03
样本量计算不准确,未能充 分考虑变异度和效应大小。
数据处理不当问题
01
数据清洗不彻底,存在异常值、缺失值或重复数据 ;
02
数据转换不合理,导致信息损失或失真;
03
数据分析方法选择不当,未能充分利用数据信息。
VS
研究内容
医学统计学的研究内容包括统计设计、数 据收集、整理、分析、推断以及统计方法 的选择和应用等。其中,统计设计是医学 统计学的基础,数据收集是医学统计学的 前提,数据整理是医学统计学的关键,数 据分析是医学统计学的核心,统计推断是 医学统计学的目的。
02
医学统计学的基本概念

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向有关专家请教 ;
文献检索等.
文献检索的要点
(1)有助于认识本课题的重要性
专 业(3)了解有关研究现状 设(4)寻找可借鉴的研究方法 计
如:与****商榷类文章
(2)了解有关的既往研究工作情况
(5)注意有关的不同见解与争论。
四、医学统计工作的基本步骤
(1)对照的原则

统 计 设 计

对照原则,即在均衡条件下实现实验组与 对照组间科学对比的原则,它回答如何从诸多 影响因素中,分离出研究因素对实验结果的效 应问题。
论文中结果表述
表2 克山病人与健康人的血磷比较
组别 健康人 患者
例数 10 10
xs
t
p
146.5±36.44 115.0±20.55
2.381 0.029
经t检验得,t=2.381,P<0.05, 差别有 统计学意义,可以认为克山病人的血磷 与健康人不同。
五、常用的医学统计学方法
2.方差分析 例2:有三种抗凝剂(A1,A2,A3)对一标本作 红细胞沉降速度(一小时值)测定,每种抗凝剂 各作5 次,问三种抗凝剂对红细胞沉降速度的测 定有无差别? A1:15 11 13 12 14 A2:13 16 14 17 15 A3:13 15 16 14 12
二、统计学中的几个基本概念
6、频率、概率、小概率事件 .(1)频率: 一次随机试验有几种可能结果,在

重复进行试验时,个别结果看来是偶然发生的, 但当重复试验次数相当多时,将显现某种规律 性。例如,投掷一枚硬币,结果不外乎出现
“正面”与“反面”两种,现在,我们看一掷币
模拟试验:
二、统计学中的几个基本概念

3、总体和样本 (1)总体:是根据研究目的确定的同 质研究单位的全体。更确切地说是同 质研究单位某种变量值的集合。 (2)样本:是总体中随机抽取的有代 表性的一部分。

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实践
LOGO 观察单位
observations
个体individuals 住院号 年龄 身高 体重 住院天数
2025655 27 165 71.5
5
2025653 22 160 74.0
5
2025830 25 158 68.0
6
2022543 23 161 69.0
5
2022466 25 159 62.0
假设检验的基本步骤
第一步:提出检验假设(又称无效假设null hypothesis, H0) 和备择假设(alternative hypothesis, H1)。
H0:假设两总体均数相等,即样本与总体或样本与样本 间的差异是由抽样误差引起的。
H1:假设两总体均数不相等,即两样本与总体或样本与 样本间存在本质差异。
适用于独立样本t检验的资料
例 分别测得15名健康人和13名Ⅲ度肺气肿患者痰中α1抗胰 蛋白酶含量(g/L)如表5-3所示,问健康人与Ⅲ度肺气肿患 者α1抗胰蛋白酶含量是否不同?
H0:1 2 H1 : 1 2 0.05
n1 15, X1 1.9333, S1 0.8112,n2 13, X2 4.3231, S2 1.1069
2.计算检验统计量
n 12, d 0.0033 , S d 0.01497
t d 0 0.0033 0 0.764 S d / n 0.01497 / 12
v n 1 11
3.确定 P值,做出推断
查 t界值表, t0.05 / 2,11 2.201,0.764 2.201, P 0.05, 在 0.05 的水准上不拒绝 H 0,尚不能认为两种方法 测定结果不同。

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基于大数据和人工 智能的统计分析
随着大数据和人工智能技术的发 展,医学统计学将更加注重高维 、复杂数据的分析方法研究及应 用。
临床决策支持系统 的应用
通过统计分析技术,为临床医生 提供实时、准确的决策支持,提 高医疗质量和效率。
THANKS
主成分分析
总结词
主成分分析是一种降维方法,通过将多个变量转化为少数几个相互独立的主 成分,以简化数据结构并保留主要特征。
详细描述
主成分分析主要包括线性代数基础知识、主成分计算方法、主成分性质和主 成分解释等内容,可以用于数据的降维、可视化、特征提取和分类等应用场 景中。
时间序列分析
总结词
时间序列分析是一种分析时间序列数据的统计方法,用 于揭示数据在时间上的趋势、周期性和异常变化等特征 。
详细描述
时间序列分析主要包括时间序列的预处理、图形表示、 参数模型、季节性和时间序列预测等内容,可以用于医 学领域中的疾病发病趋势、健康状况监测等应用场景中 。
结构方程模型
要点一
总结词
结构方程模型是一种验证性统计分析方法,用于研究潜 在变量对观测变量的影响以及潜在变量之间的关系。
要点二
详细描述
结构方程模型主要包括模型构建、模型拟合、模型评价 和模型修正等内容,可以用于医学领域中的健康行为研 究、医学诊断和疗效评估等应用场景中。
运用医学统计学方法对特定地区、人群的健康状况进 行调查和分析,评估疾病分布和影响因素。
健康状况评估
基于统计学的评估方法,对特定人群的健康状况进行 综合评价,为资源分配和政策制定提供依据。
医疗质量控制与改进
质量控制标准
运用统计学原理制定医疗过程和结果的质量控制标准,确保医疗服务的质量。
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40、人类法律,事物有规律,这是不 容忽视 的。ห้องสมุดไป่ตู้ —爱献 生
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71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
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36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵, 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法, 总体上 来说, 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日,便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持,法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例,它们 迅速累 聚,进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
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