医学科研和论文撰写中常用数据处理和统计分析方法共43页
医学科研设计和统计分析方法医学医药
常用的对照形式－空白对照
• 对照组不给予任何处理的对照 • 反映了观察对象在实验过程中的自然变化 • 临床试验慎用
常用的对照形式－安慰剂对照
• 对照组使用一种不含活性药物成分的制剂 －安慰剂（placebo）
• 防止对照组病人产生与实验组病人不同的 心理
险因素致病的效果。
三、医学科研工作的基本步骤
• 科研选题 • 科研设计（专业设计和统计设计） • 具体实施 • 数据整理与统计分析 • 科研结论与研究报告
四、统计设计的意义
(1) 合理安排试验因素，提高研究质量。 如规定实验组的条件，配置适当的对照组，选择 研究方法等。
(2) 控制误差，使研究结果保持较好的稳定性。 如对混杂因素的处理，对不同来源变异的分析， 维护必要的均衡性等。
处理效应+非处理效应 (无) 非处理效应
比较结果 处理因素
处理效应
• 排除“非处理因素”的影响，从而衬托出 “处理因素”的作用。
均衡性
(1) 对等 除处理因素外，对照组具备与实验组对
等的一切非处理因素。
(2) 同步 对照组与实验组设立之后，在整个研究
进程中始终处于同一空间和同一时间。
(3) 专设 任何一个对照组都是为相应的实验组专
• 临床试验应对人体没有身心损伤。 • 除了观察短期的疗效外，还应关注远期
疗效和不良反应。
进行临床试验的注意事项
• 设立合理的对照； • 评价疗效时注意避免病人和医生的主观
偏见。 • 保持基线的均衡。
社区干预试验
• 以社区人群作为研究对象； • 一般持续时间较长； • 目的是观察某项保护措施对抑制某种危
医学研究的数据分析与统计方法
医学研究的数据分析与统计方法随着现代医学科学的进步，数据分析与统计方法在医学研究中扮演着越来越重要的角色。
数据分析和统计方法的正确应用，可以帮助研究者从海量的医学数据中提取有效信息，得出准确的结论，并为医学决策提供实证依据。
本文将探讨医学研究中常用的数据分析与统计方法，以及如何正确应用这些方法来解读医学数据。
一、医学数据的收集在进行医学研究之前，首先需要收集大量的医学数据。
这些数据可以通过多种方式获得，包括临床试验、观察研究、问卷调查等。
收集到的数据可能包含大量的变量，如患者的性别、年龄、症状、疾病类型等。
在数据收集过程中，需要注意确保数据的准确性和完整性，避免数据采集误差。
二、数据清洗与预处理在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和预处理。
数据清洗主要是指去除异常值、缺失值和错误值等，以确保数据的质量。
数据预处理包括数据标准化、数据变换和特征选择等。
数据预处理的目的是使得原始数据适合于后续的统计分析和模型建立。
三、描述性统计分析描述性统计分析是医学研究中最常用的方法之一。
通过描述性统计分析，可以对数据的基本特征进行描述，如数据的中心趋势、离散程度和分布形式等。
常用的描述性统计方法包括平均值、中位数、标准差、频数和百分比等。
描述性统计分析可以帮助研究者更好地理解数据的特点，为后续的统计推断提供基础。
四、统计推断统计推断是通过样本数据对总体进行推断的方法。
在医学研究中，我们常常无法获得整个目标总体的数据，而只能通过样本数据对总体进行推测。
统计推断分为参数估计和假设检验两个方面。
参数估计是通过样本数据对总体参数进行估计，常用的方法有点估计和区间估计等。
假设检验是通过样本数据对总体的假设进行检验，常用的方法有t检验、卡方检验和方差分析等。
统计推断结果的可靠性与样本的大小、抽样方法和统计模型等因素密切相关。
五、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
在医学研究中，我们常常关心某个变量对于研究结果的影响程度。
论文写作中的常见统计分析方法及应用
论文写作中的常见统计分析方法及应用引言统计分析是论文写作中不可缺少的环节。
通过运用统计分析方法，研究人员可以对数据进行整理、解读和预测，从而最终得出可靠的结论。
本文将介绍一些常见的统计分析方法，并讨论它们在论文写作中的应用。
一、描述统计分析描述统计分析是研究人员对数据进行整理、总结和表达的方法。
以下是常见的描述统计分析方法：1. 频数分析：统计数据集中各个取值出现的次数。
通过频数分析，我们可以了解到数据的分布情况以及不同取值的频率。
2. 中心趋势分析：包括均值、中位数和众数等。
均值是指所有数据值的平均数，中位数是将数据从小到大排列后的中间值，众数是出现频率最高的数值。
3. 变异性分析：用来描述数据的离散程度。
常见的指标有标准差、方差和极差。
标准差越大，数据的离散程度越大。
4. 相关性分析：主要用于研究两个或多个变量之间的关系。
常用的方法包括相关系数和散点图。
相关系数可以表示两个变量之间的线性相关程度。
二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据的分析，得出总体特征或总体参数的估计和推断，从而对研究问题进行回答。
以下是常见的推断统计分析方法：1. 样本检验：用于检验样本与总体之间差异的统计方法。
例如，我们可以使用t检验来判断两个样本的均值是否有显著差异。
2. 方差分析：用于比较不同样本组之间的均值是否存在显著差异。
方差分析常用于多个样本组的比较。
3. 回归分析：通过建立数学模型，研究自变量与因变量之间的关系。
回归分析可以用于预测和解释数据。
4. 生存分析：主要用于研究事件发生的概率和时间。
生存分析常用于医学、生物学和社会科学等领域的研究。
三、应用案例统计分析方法在不同学科领域的论文中都有广泛的应用。
以下是一些实际案例：1. 医学研究：医学研究中经常使用统计分析方法来比较不同药物的疗效、评估治疗方案的有效性等。
2. 社会科学研究：社会学、心理学等社会科学领域的研究中，常用统计分析方法来研究人群特征、社会现象等。
医学研究中常用的数据统计方法
1− r2 n−2
( ) SCV =
CV2 1+2CV2 2n
（13） （14）
7
5．分位数间距(centile range) 即同一组资料中的两个分位数之差。具体 地说，有四分位数间距、十分位数间距和百分位数间距等，其中四分 位数间距用得最多。可以反映偏态分布资料的离散水平。
6．变异系数(coefficient of variation) 是不受单位影响的一种变异指 标，通常用CV表示。特别适用于下列两种场合下比较两组或两组以上 定量资料间变异程度的大小。一是单位不同的资料；二是均数相差较 大的资料。其计算公式为： CV = S ×100% (15) X
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¾ 试验结果的统计描述
定性反应资料 绝对数、率、百分比、相对比等 等级反应资料 秩和或Ridit平均计分等 定量反应资料 均数、标准差，参考值范围等 反应时间资料 x年生存率、x年复发率等
1．算术平均数(arithmetic mean) 算术平均数简称为均数，适合于表达
对称分布资料的平均水平或Байду номын сангаас心位置。样本均数一般用表示，总体均
集中趋势 ① 算术平均数 ② 几何均数 ③ 中位数与百分位数 ④ 调和平均数 ⑤ 众数
2. 几何平均数(geometric mean) 适合于表达呈对数正态分布（即资
料取对数后服从正态分布）资料的平均水平或中心位置。几何均数
一般用G表示。对于原始资料和频数分布表资料，其计算公式分别
为5-3和5-4。
9 无序分类变量资料
无序分类变量资料又称为计数资料(counting data)， 是将观察单位按照某种属性或类别进行分组计数汇总 而得的资料，其变量值是定性的，表现为互不相容的 属性或类别。如观察治疗的疗效为有效或无效，病人 的性别（男性或女性），血型（A、B、AB或O）,疾 病家族史的有无等等。
临床科研中常用的统计分析方法
临床科研中常用的统计分析方法在临床科研中，统计分析是一种必要的方法，用于从收集到的数据中提取信息、得出结论，并为临床决策提供依据。
下面将介绍一些在临床科研中常用的统计分析方法。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和概括的一种方法。
常用的描述性统计分析方法包括：测量指标、频数分布和绘图。
1. 测量指标常见的测量指标有：均值、中位数和众数。
均值是数据的平均数，中位数是将数据按顺序排列后位于中间的数，众数是出现频次最高的数。
2. 频数分布频数分布是将数据按照不同取值的频次进行分类统计。
可以使用直方图、柱状图或饼图展示频数分布情况，直观地观察数据的分布情况。
二、推断统计分析推断统计分析是基于从样本中得到的统计量对总体进行推断的一种方法。
常用的推断统计分析方法包括：假设检验和置信区间估计。
1. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行分析来推断总体参数的方法。
常见的假设检验方法包括：t检验、方差分析、卡方检验等。
举例来说，当我们想要比较两组样本均值是否存在显著差异时，可以使用t检验，通过计算样本均值和标准误差的比值来进行假设检验。
2. 置信区间估计置信区间估计是对总体参数范围的估计。
通过计算样本统计量和标准误差，可以得出总体参数的一个范围估计。
例如，我们可以使用置信区间估计来估计某药物的治疗效果区间，从而更准确地评估其临床应用的价值。
三、回归分析回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种统计分析方法。
通过建立数学模型来预测和解释变量之间的关系。
常见的回归分析方法包括：线性回归、逻辑回归、多元回归等。
这些方法可以通过计算自变量和因变量之间的回归系数来衡量二者之间的关系。
例如，在临床研究中，我们可以使用回归分析来探索吸烟对肺癌发病率的影响，通过回归系数来研究二者之间的相关性。
四、生存分析生存分析是一种用于分析时间到达某事件发生的概率的统计方法。
它适用于研究事件的发生时间和影响因素。
常见的生存分析方法包括：Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型等。
医学研究统计分析框架及常用统计分析方法(全文)
医学研究统计分析框架及常用统计分析方法（全文）医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数据资料的搜集、整理、分析与推断的一门学科。
无论医学研究本身的样本量大小与变量多少，规范、科学地呈现统计结果对于研究结果的解读都至关重要。
为了确保研究结果的透明性与无偏倚报告，“临床试验报告的统一标准”CONSORT声明、“增强流行病学中观察性研究的报告规范”STROBE声明等均针对研究结果部分列出了统计结果报告的核心内容清单。
但是，笔者在审稿过程中常常发现许多医学研究缺少清晰的统计分析设计，导致研究结果部分呈现了大量数据，但数据之间内在逻辑不清楚，无法为回答研究问题提供准确有效的证据。
此外，由于统计分析方法纷繁复杂，且不易辨析，研究者在分析、报告和解读研究数据的过程中，可能并不了解不同方法的适用条件与应用情境，造成误用、滥用，影响研究证据质量，甚至导致错误的结论。
为了提高医学研究统计分析的规范性与科学性，特撰写本文，以阐述如何针对不同的研究问题构建统计分析框架，并选择适用的统计分析方法。
本文将通过归纳举例的形式，介绍医学研究的统计分析流程，以帮助研究者合理分析数据，得到可靠的研究结论。
一、基于医学研究设计类型构建统计分析框架1.常用医学研究设计类型：通常以是否进行人为干预为划分标准，将以人为研究对象的医学研究划分为观察性研究和实验性研究。
其中，观察性研究包括横断面研究、队列研究、病例对照研究等。
横断面研究通过调查特定时点和范围内人群疾病或健康状态的分布，从而获得患病率信息，有助于发现高危人群，并提供病因线索。
队列研究根据特定人群是否暴露于某个待研究的危险因素或暴露程度分为不同的亚组，通过随访观察亚组的预期结局发生情况，比较结局发生率，从而评价危险因素与结局的关系。
与之相反，病例对照研究以是否患有某种疾病分组，通过询问、实验室检查或复查病史，搜集既往各种可能的危险因素暴露史，比较病例组与对照组中各因素的暴露比例，从而判断各因素与疾病间的关联程度。
医学科研和论文撰写中常用的数据处理和统计分析方法共45页文档
• 前言 • 医学统计方法的基本概念 • 常用医学统计方法的适用条件 • 医用期刊对医学统计学的要求 • 医学统计在期刊中的正确表达
• 医学科研论文中的常见的统计学问题
• 数据的正确书写
企业资料
1
前言
• 卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地
位。任何科研设计、实验研究都离不开统 计方法，而统计方法的正确与否直接影响 到论文的质量。
当n逐渐增大时，频率f/n始终在一个常数左右作微小摆动，称 该常数为随机事件A的 概率，记为： P(A) 只要观察单位数足够多，可将频率作为概率的估计值。 0 P 1， P=1 必然事件， P=0 不可能事件。 小概率事件： P 0.05，表示在一次实验或观察中该事件发生 的可能性很小。 小概率原理：小概率事件在一次实验或抽样中不可能发生， 如果发生就怀疑检验假设的正确性。
Mann-Whitney秩和检验
• 成组设计多个样本比较的秩和检验：H检验法（Kruskal-
Wallis法）
• 多个样本间两两比较的秩和检验 • 配伍组设计多个样本比较的秩和检验
企业资料
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医学统计学方法
• 运用统计学的原理和方法研究医学领域中的生物、理化、社会、心理等
因素及机体的内外环境条件对人体健康的影响，认识人群健康和疾病现 象的数量特征。/医学统计学是运用概率论和数理统计的原理、方法紧密 结合医学实践，研究医药卫生领域中资料的收集、整理、分析和推断的 一门应用学科。
• 统计资料的收集与整理 • 统计描述性
– 常用统计指标：集中趋势（算术均数X、几何均数G、中位数M、众数等）与 离散趋势（标准差S、方差S2、变异系数CV、极差R、四分位数间距Q、平均 差A等）；相对数（率、构成比、动态数列）；相关系数r、回归系数b、半 数效量、半数致死量；相对危险性RR以及绝对数等
医学研究中的统计分析方法和技巧
医学研究中的统计分析方法和技巧统计分析是医学研究中不可或缺的重要环节。
通过运用合适的统计方法和技巧，可以对数据进行分析、解读和推断，从而为医学研究提供可靠的证据支持。
本文将介绍医学研究中常用的统计分析方法和技巧，以帮助读者更好地理解和应用于实践。
一、描述性统计分析描述性统计是医学研究中最基本的统计分析方法，通过对数据的整体特征进行描述和总结，以便更好地理解数据的分布情况。
常用的描述性统计量包括均值、中位数、标准差、百分位数等。
例如，在一项研究中，我们对100名患者的年龄进行了统计分析。
根据所得数据计算得到的均值和标准差可以帮助我们了解这个患者群体的年龄分布情况，进而为后续的进一步分析提供依据。
二、假设检验假设检验是医学研究中常用的统计方法之一，它旨在通过对比样本数据和总体数据之间的差异，来判断统计结论是否具有显著性。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
以药物治疗效果为例，我们可以使用t检验来检验两种药物治疗组的效果是否存在显著差异。
通过收集两组病人的治疗前后的指标数据，并运用t检验，可以得出结论，帮助决策者选择更为有效的治疗方案。
三、回归分析回归分析是医学研究中用于研究因果关系和预测的重要手段之一。
通过建立数学模型，回归分析可以探究自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。
例如，在糖尿病研究中，我们可以通过回归分析来研究血糖水平与饮食、运动等因素之间的关系。
通过建立回归模型，可以找到与血糖水平显著相关的因素，并得出相应的预测结果。
四、生存分析生存分析主要用于医学研究中对时间和事件的分析。
它可以用于评估治疗方法的效果、预测疾病的发展以及估计患者的生存时间。
以癌症研究为例，生存分析可以帮助研究人员评估不同治疗方法对患者生存时间的影响。
通过应用生存分析模型，可以估计不同治疗组之间的生存差异，为医生和患者提供更好的治疗决策依据。
五、样本容量计算样本容量是医学研究中一个至关重要的问题，它决定了研究的可靠性和实用性。
医学研究数据统计分析
医学研究数据统计分析在医学研究中，数据统计分析是一项关键的工作，它能够帮助研究人员从大量的数据中提取有用的信息，并对其进行解释和推断。
本文将介绍医学研究数据统计分析的基本原则和常用方法。
一、数据收集与整理医学研究数据的收集通常通过问卷调查、实验观察、临床试验等方式进行。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要对数据进行整理和清洗，剔除异常值和缺失值，以保证数据的可靠性和可用性。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体性描述和总结的方法。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。
通过这些指标，可以对数据的分布、集中趋势和离散程度进行分析。
三、推断性统计分析推断性统计分析是通过对样本数据进行分析，从而对总体进行推断的方法。
常用的推断性统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以用来判断两个样本之间是否存在显著差异，而置信区间估计可以用来估计总体参数的范围。
四、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
通过相关性分析，可以了解变量之间的相关程度和方向，从而为研究提供参考。
五、回归分析回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立数学模型。
常用的回归分析方法包括线性回归和 logistic 回归。
通过回归分析，可以预测因变量的取值，并探究自变量对因变量的影响程度。
六、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。
常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier 曲线和 Cox 比例风险模型。
通过生存分析，可以估计事件发生的概率，并探究各种因素对生存时间的影响。
七、多变量分析多变量分析用于研究多个自变量对因变量的影响，并控制其他变量的影响。
常用的多变量分析方法包括多元线性回归、多元 logistic 回归和多元生存分析等。
通过多变量分析，可以提高模型的解释力和预测能力。
八、统计软件的应用在医学研究数据统计分析中，统计软件的应用是非常重要的。
论文写作中的统计分析方法
论文写作中的统计分析方法统计分析方法是论文写作中不可或缺的工具，它可以帮助我们对数据进行解读和分析，从而得出结论和支持观点。
本文将介绍几种常见的统计分析方法及其在论文写作中的应用。
一、描述统计分析方法描述统计分析方法主要用于对数据进行描述和总结，帮助读者了解数据的基本情况。
其中包括以下几种方法：1. 频数分析：通过统计不同数值或类别的出现次数，了解数据的分布情况。
例如，对某一调查问卷中的各选项进行频数分析，可以得知不同选项的选择情况。
2. 中心趋势分析：通过计算数据的均值、中位数和众数等指标，描述数据的集中趋势。
例如，在研究某一品牌产品的价格时，计算平均价格可以体现该产品的价格水平。
3. 变异程度分析：通过计算数据的标准差、方差等指标，描述数据的变异程度。
例如，在研究某一地区人均收入时，计算标准差可以反映该地区的收入差距。
二、推断统计分析方法推断统计分析方法主要用于从样本数据中推断总体特征，通过对样本数据的分析得出总体的估计结果。
以下是两种常见的推断统计分析方法：1. 参数估计：通过样本数据对总体参数进行估计。
例如，在研究某一药物治疗效果时，通过对一部分患者进行实验并计算平均效果，可以估计出该药物的总体治疗效果。
2. 假设检验：通过对样本数据进行假设检验，判断总体参数是否具有统计学意义。
例如，当我们想研究一个广告活动是否具有显著的促销效果时，可以通过统计分析判断广告活动对销售额的影响是否显著。
三、回归分析方法回归分析方法用于研究自变量和因变量之间的关系，并建立回归模型来预测因变量。
以下是两种常见的回归分析方法：1. 线性回归分析：通过建立线性回归模型，研究自变量与因变量之间的线性关系。
例如，在研究房屋价格时，可以通过线性回归分析探索房屋面积、地理位置等因素对房屋价格的影响。
2. 逻辑回归分析：用于研究自变量对分类结果的影响。
例如，在研究某一疾病的预测因素时，可以使用逻辑回归分析来确定不同自变量对患病概率的影响。