生物医学研究的统计方法课件
医学统计学(五年制)全套PPT课件
1996年，有机构对申报科技成果的4586篇科研论文分 析，统计方法使用率为76%。 医学论文中统计运用错误，除了影响论文的科学性， 还可能导致严重的伦理学问题。
60年代到80年代，国外医学杂志调查表明： 20%~72%的论文有 统计错误。 1984 年对《中华医学杂志》、《中华内科杂志》、《中华外科 杂志》、《中华妇产科杂志》、《中华儿科杂志》595篇论文的调查 结果为： 相对数误用占 11.2%，抽样方法误用占 15.9%，统计图表误用占 11.7% 1996年对4586篇论文统计（中华医学会系列杂志占 6.9%），数 据分析方法误用达55.7%。 2001年《中华预防医学杂志》：中华医学会系列杂志误用约54% （1995）。
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3. 医学统计学
是用统计学原理和方法研究 生物医学问题的一门学科。医学 统计方法在医学研究中的运用主 要有三个方面：
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①以正确的方式收集数据，如实验设 计、调查设计等。
②描述数据的统计特征，如数据化简、
统计指标的选择与计算、统计结果
的表达等。
③统计分析及得出正确结论，如根据
概率分布，对实验和观察结果存在
1747年，英国Lind医生对坏血病的干预研究。
1835年，法国医生Louis 对“放血”疗法治疗肺炎 的效果 评价。
1948年，英国发表了评价链霉素治疗肺结核疗效的
随机对照的临床试验报告，第一次采用生物统计方法 进行临床干预试验。
1960年英国医生Doll，Hill等发现吸烟与肺癌 有关。相对危险度RR=1.66/0.07=23.7
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二．统计学的发展 简史
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1．早期
公元前 3050 年古埃及人为修建 金字塔筹集建筑费，对全国的人口 和财产进行了普查。
生物医学研究的统计学方法
生物医学研究的统计学方法一、生物医学研究与统计学方法的紧密联系。
1.1 生物医学研究的复杂性。
生物医学研究就像一个巨大而神秘的迷宫。
我们要探究人体的奥秘，疾病的成因、发展和治疗，这里面涉及到无数的变量和不确定因素。
比如说研究某种药物对一种疾病的疗效，不同患者的年龄、性别、基因、生活习惯等都可能影响结果。
这就像在一团乱麻中找线头，非常棘手。
1.2 统计学方法的重要性。
这时候统计学方法就像一把神奇的梳子，能帮我们把这团乱麻梳理整齐。
它可以从看似杂乱无章的数据中找到规律，让我们能以一种科学、可靠的方式得出结论。
如果没有统计学方法，生物医学研究就像是在黑暗中摸索，可能会得出错误的结论，那可就“差之毫厘，谬以千里”了。
二、常用的统计学方法。
2.1 描述性统计。
描述性统计就像是给数据画像。
它包括计算平均值、中位数、众数、标准差等。
比如说我们研究一群人的身高，平均值能告诉我们这群人的平均身高大概是多少，标准差能让我们知道身高的波动范围。
这就好比我们看一个人的外貌特征，先有个大概的印象。
2.2 假设检验。
假设检验像是一个裁判。
例如我们假设一种新的治疗方法和传统治疗方法效果一样，然后通过收集数据进行检验。
如果检验结果显示我们有足够的证据拒绝这个假设，那就说明新的治疗方法可能真的不同。
这就像是裁判判定运动员是否犯规一样，得有证据才能下结论。
2.3 方差分析。
方差分析有点像分类高手。
当我们要比较多个组之间的差异时，它就派上用场了。
比如说我们要研究不同剂量的药物对患者症状改善的影响，有低剂量组、中剂量组和高剂量组。
方差分析就能帮我们判断这些组之间的差异是真的因为剂量不同，还是只是随机误差。
这就像把东西分类整理，找出真正不同的类别。
三、统计学方法在生物医学研究中的应用要点。
3.1 样本的选择。
样本的选择可是个关键。
我们不能“眉毛胡子一把抓”，得有代表性。
如果我们要研究某种疾病在人群中的发病率，不能只选年轻人或者只选男性，得按照一定的比例从不同人群中选取样本，这样得出的结论才有可能推广到整个群体。
生物医学研究的统计方法
生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法是一种将数据分析与生物医学研究相结合的科学方法。
它可以对生物医学研究中获得的数据进行描述、分析和解释，帮助我们从样本中推断总体参数，评估变量之间的关系，以及验证研究假设的合理性。
本文将从生物医学研究中常用的几种统计方法入手，对其原理和应用进行详细介绍。
首先，生物医学研究中常用的一种统计方法是描述统计分析。
描述统计分析是通过对数据进行整理、总结和描述，以揭示数据的总体特征。
常见的描述统计方法包括频数分布、均值、中位数、众数、标准差等。
其中，频数分布可以帮助我们了解样本中各类别或区间的个体数量分布情况，均值可以反映样本的中心位置，中位数可以衡量数据的位置和离散程度，标准差可以反映数据的离散程度。
通过描述统计方法的应用，可以使我们对于研究对象和数据的整体情况有一个更为全面和具体的认识。
其次，生物医学研究中常用的一种统计方法是推断统计分析。
推断统计分析是基于样本得到的统计量，对总体的参数进行推断。
它可以帮助我们评估样本统计量和总体参数之间的关系，以及通过样本中的观测结果推断总体的特征。
常见的推断统计方法包括假设检验、置信区间、方差分析、回归分析等。
假设检验可以帮助我们评估样本统计量和总体参数之间是否存在显著差异，置信区间可以帮助我们对总体参数的估计提供一个范围，方差分析可以帮助我们评估变量之间的差异是否显著，回归分析可以帮助我们建立变量之间的数学模型，评估其关系和预测能力。
通过推断统计方法的应用，可以使我们对于样本的观测结果进行合理的推断和解释。
此外，生物医学研究中常用的一种统计方法是相关分析。
相关分析是评估两个变量之间相关关系的统计方法。
它可以帮助我们衡量两个变量之间的相关程度，从而了解它们之间的关系是否紧密，以及随着一个变量的改变，另一个变量是否会发生相应的变化。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判别分析等。
皮尔逊相关系数适用于两个连续型变量之间的相关性检验，斯皮尔曼等级相关系数适用于两个有序分类变量之间的相关性检验，判别分析适用于将一个或多个多变量分类变量与一个或多个连续型变量相关联的情况。
《医学统计学》完整课件
，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
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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。
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医学统计学中的伦理问题与数 据安全
生物医学研究中的统计方法
生物医学研究中的统计方法《生物医学研究中的统计方法》摘要：统计学是科学研究的重要部分，是从研究的数据中提取信息以及构建结论和推断的工具。
生物医学研究中应用的统计方法包括了计量统计、抽样、实验设计、试验设计、非参数统计等。
这些统计方法能够帮助研究者对特定问题提供准确的有效结论，并为行为和干预的研究提供有意义的结果。
本文将讨论生物医学研究中如何运用统计方法，以及统计方法在该研究领域中的重要性。
关键词：生物医学研究；统计方法；计量统计；抽样；实验设计；试验设计；非参数统计1. 简介生物和医学领域研究被认为是复杂的，需要正确的数据分析和处理。
统计学是学习从大量数据中提取信息的科学，也是科学研究中研究者用于表示不同种类和模式之间关系的有效工具。
大多数生物医学研究其实是为了探讨疾病发病机制，因此，常用统计方法的掌握对于这种研究来说，很重要。
2、生物医学研究中的统计方法生物医学研究中的统计方法可以分为两种，参数统计方法和非参数统计方法。
参数统计方法是以一组已知的参数为基础的统计方法。
它通常用于实验设计的分析，其中包括t检验、卡方检验、线性回归和多元回归等。
非参数统计方法则不要求数据服从已知分布，这些方法包括Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
计量统计学是生物医学研究中常用的统计方法之一，它用于描述两个或多个实验组之间的描述性统计学。
抽样是另一种重要的统计方法，用于提取满足特定样本要求的数据集。
实验设计是另一种常用的统计方法，这种方法用于控制变量，以降低结果的不确定性。
最后，排序分析是一种非参数统计方法，主要用于检测实验中变量之间的差异。
3、统计方法在生物医学研究中的重要性统计学提供了一种有效的方法来探索疾病机制，从而更好地理解和治疗疾病。
这些统计方法有助于研究者确定哪些研究结果是真正的结论，以及哪些是由于随机误差而产生的偶然结果。
此外，统计方法也有助于研究者确定研究结果是否有效。
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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
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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。
生物医学研究的统计方法
Statistical Methods for Biomedical Research
生物医学研究的统计方法
（光盘）
主编方积乾
副主编胡良平赵耐青宇传华
张岩波郝元涛徐天和
编者(以姓氏笔画为序)
王玖王家春毛宗福方亚方积乾石德文吕飒丽
朱彩蓉刘小晖刘言训刘清海刘静宇传华祁爱琴
李长平李霞李晓松李彩霞杨永利吴少敏吴圣贤
余红梅汪强虎张岩波张晋昕林爱华罗艳侠周旭毓
周诗国赵耐青郝元涛胡良平施学忠徐天和凌莉
高永郭秀花葛毅
高等教育出版社
高等教育电子音像出版社
目录附录：。
《生物统计学》课件
生物统计学方法
生物样本收集和处理
讨论如何收集、处理生物样本， 并保证数据的准确性。
数据可视化和描述统 计
介绍如何使用图表和统计指标 对数据进行可视化和描述。
假设检验和推断统计
学习如何对数据进行假设检验 和推断统计，以得出科学结论。
物统计学在研究中的应用
流行病学研究
了解生物统计学在流行病学 研究中的重要作用，如疾病 传播和危险因素分析。
总结与展望
1 对生物统计学的重要性
总结本次演示文稿，强调生物统计学在科学研究中的重要性和作用。
临床试验设计与分析
探讨生物统计学在临床试验 设计和结果分析中的应用， 以支持医学决策。
基因组学研究
探索生物统计学如何帮助基 因组学研究，如基因表达分 析和关联性研究。
生物统计学软件和工具
常用的生物统计学软件
介绍流行的生物统计学软件，如SPSS和R语言，并 展示其功能。
网络资源和数据库
推荐一些常用的在线资源和数据库，供学习和研究 使用。
《生物统计学》PPT课件
欢迎大家来到本次《生物统计学》PPT课件！将带你深入了解生物统计学的概 念和应用领域，以及在研究中扮演的重要角色。
引言
1 目的和背景
介绍本次演示文稿的目的以及其背景。
生物统计学简介
1 定义
探讨生物统计学的定义和其在科学研究中的重要性。
2 应用领域
介绍生物统计学在医学、环境科学和生物研究等领域的广泛应用。