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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。

医学统计学(统计图表)ppt课件

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案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率,比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等,提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据,挖掘潜在规律和
关联,为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数,可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设,根据样 本数据对原假设进行检验,判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大,说明待评价试验的诊断价值越高。同时,AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值,以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外,AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数,为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果,计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标,灵敏度为纵坐标,将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上,连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值,其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时,说明待评价试验完全无效; 当AUC=1时,说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用

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总结词
详细描述
总结词
流行病学统计案例主要探讨如何运用统计学方法对流行病学数据进行分析,以评估疾病在人群中的分布和影响因素。
详细描述
流行病学研究旨在揭示疾病在人群中的分布特征和影响因素,为制定预防和控制策略提供科学依据。在流行病学研究中,统计方法的应用对于揭示疾病分布和影响因素至关重要。例如,在分析不同地区或不同人群的疾病发病率或死亡率时,研究者通常会采用描述性流行病学方法和比较流行病学方法,如率比、率差、相对危险度等指标来评估疾病分布和影响因素。此外,回归分析、逻辑回归等统计工具也被广泛应用于流行病学研究中。
详细描述
生存分析是一种专门针对生存时间数据的统计分析方法,包括描述生存时间的分布特征、比较不同组间的生存差异、预测生存时间等。在生存分析中,常用的统计方法包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型、Log-rank检验等。这些方法可以帮助研究者了解患者的生存状况,为制定治疗方案和评估预后提供科学依据。
医学统计软件与数据分析
04
总结词
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款广泛使用的统计软件,适用于各种社会科学数据分析。
总结词
在操作SPSS时,用户需要掌握基本的统计分析方法和数据管理技巧,以便更好地利用软件进行数据分析。
详细描述
SPSS的操作界面友好,易于上手。用户可以通过菜单和对话框选择需要的分析方法,并设置相应的参数。此外,SPSS还提供了丰富的帮助文档和教程,方便用户学习和掌握软件操作。
统计检验是用于判断样本数据是否符合某种假设或理论的过程。
统计检验的基本概念
包括提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策等步骤。

《医学统计学》完整课件-超级

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模型
时间序列分 析(TSA): 用于分析时 间序列数据, 预测未来趋

大数据与机器学习方法
机器学习:通过大量数据训练模型,预测 未来结果
深度学习:使用多层神经网络,实现更复 杂的学习任务
强化学习:通过与环境交互,不断优化策 略
自然语言处理:处理和分析文本数据,理 解语言含义
图像识别:识别和分析图像数据,提取特 征信息
重复测量设计:对 同一研究对象在不 同时间点进行多次 测量,研究其变化 趋势
调查设计方法
确定研究目的和研究问题
添加标题
确定样本量,考虑研究人群、 研究变量等因素
添加标题
制定数据收集计划,包括时 间、地点、人员等
添加标题
数据整理和分析,包括描述 性统计、推断性统计等
添加标题
添加标题
添加标题
选择合适的研究设计类型, 如横断面研究、病例对照研
YOUR LOGO
20XX.XX.XX
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,
汇报人:
目 录
01 单 击 添 加 目 录 项 标 题
02 医 学 统 计 学 概 述
03 医 学 统 计 学 基 本 概 念
04 医 学 统 计 学 基 本 方 法
05 医 学 统 计 学 中 的 常 用 概 率 分 布
06 医 学 统 计 学 的 数 据 分 析 方 法
t分布的均值和 方差与自由度有 关,自由度越大, t分布越接近正 态分布。
t分布在医学统 计学中常用于检 验小样本情况下 的假设检验,如 t检验。
卡方分布
卡方分布是一种 连续概率分布, 用于描述随机变 量服从卡方分布
的情况。
卡方分布的性质: 对称性、无偏性、 可加性、可乘性、

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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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偏态分布及其应用
偏态分布
与正态分布不同,偏态分布的钟形曲线 存在偏斜,即数据向一侧倾斜。
VS
偏态分布的应用
在医学研究中,偏态分布的数据需要经过 适当的转换才能进行正态分布分析,如对 数转换或平方根转换。例如,一些免疫学 指标(如抗体滴度)通常呈偏态分布,需 要通过转换才能进行统计分析。
04
推论性统计方法与应用
01
利用医学统计学方法,对传染病的发生、流行趋势和影响因素
进行分析,为防控策略制定提供科学依据。
健康相关行为监测
02
通过收集和分析健康相关行为数据,如吸烟、饮酒、饮食等,
评估其与健康状况的关系,为制定干预措施提供支持。
健康相关环境监测
03
运用医学统计学方法,对空气质量、水质等环境因素进行监测
和分析,评估其对居民健康的影响。
离散程度指标
描述数据之间的差异程度,常用的指标有方差、标准差和四 分位数间距。
正态分布及其应用
正态分布
一种常见的概率分布,其特征是数据分布呈钟形曲线,且均值为正态分布的中心,标准差为分布的幅 度。
正态分布的应用
在医学研究中,正态分布被广泛应用于测量数据的统计分析,如身高、体重、血压等指标的测量值多 呈正态分布。
3
期望与方差
描述概率分布中心位置和离散程度的两个重要参 数。
参数估计与假设检验
参数估计
根据样本数据估计总体参数的过程, 常用的参数估计方法包括点估计和区 间估计。
假设检验
根据样本数据对总体参数进行假设检 验的过程,常用的假设检验方法包括t 检验、卡方检验和回归分析等。
03
描述性统计方法与应用
频数分布表与直方图
t检验与方差分析

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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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验结果,每次都有如此好的吻合. 的概率约10万分之4。 6
绪论 Introduction
讲授内容:
一、医学统计学的意义
二、统计学中的几个基本概念
三、统计资料的类型
四、医学统计工作的基本步骤
五、学习医学统计学应注意的问题
.
7
一、医学统计学的意义
• 1.统计学(statistics):应用数学的原理与 方法,研究数据的搜集、整理与分析的科 学,对不确定性数据作出科学的推断。
例如:某药治疗高血压患者30名
样本含量(n)为30
.
21
二、统计学中的几个基本概念
• 4、参数(parameter)和统计量(statistic)
• (1)参数(parameter):根据总体个体 值统 计计算出来的描述总体的特征量。
• 一般用希腊字母表示
• (2)、统计量(statistic):根据样本个体值统 计计算出来的描述样本的特征量。
(120.2cm,118.6cm,121.8cm,…)
研究某人群性别构成 变量值:男、女。
.
15
二、统计学中的几个基本概念
• 2、同质(homogeneity)和变异 (variation)
• (1)、同质(homogeneity):根据研究 目的给研究单位确定的相同性质。
• 研究长沙市2004年7岁 男孩身高的正常值范围?
.
27
二、统计学中的几个基本概念
• (3)、抽样误差(sampling error):由 于抽样所造成的样本统计量与总体参数 的差别。
• 例如:=120.0cm
n=100

N=5万 → X =118.6cm
• 特点:1)不可避免性
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h
6
步骤 2:全面查找资料
• 1 制定检索词、检索策略 • 2 严格纳入和排除标准 • 3 全面检索资料:
Pubmed、Cochrane、EBMbase、OVID、 Google、国内全文数据库、报告、会议、 摘要等所有可用资源 • 4 文献管理软件:Note express
13
步骤 6:结果展示
h
14
步骤 7:讨论与总结
• 评估该系统评价的
局限性 实用性 论证强度 对医学研究的意义
h
15
Meta分析软件:
• RevMan 操作简易 系统综述和meta分析 • Stata 功能强大 发表偏倚定量及图片编辑 • Meta-dics •R • SAS
h
16
Meta分析涉及的几个统计处理
A
This is good evidence to
1a SR of RCT
support the recommendation 1b individual RCT
1c: All-or-none studies
B
There is fair evidence to
2a SR of cohort studies
• 对检索资料进行评价、评分,分5级。
Jadad评分量表
1 随机分组序列的产生方法 2分:通过计算机产生的随机序列或随机数表产生的序列; 1分:试验提到随机分配,但产生随机序列的方法未予交待; 0分:半随机或准随机试验,指采用交替分配病例的方法,如入院顺 序、出生日期单双数;
2 双盲法 2分:描述了实施双盲的具体方法并且被认为是恰当的,如采用完全 一致的安慰剂等;
h
21
合并效应
• RevMen软件计算结果:
总体效应检验,p<0.05有意义
h
22
发表偏倚 Publication Bias
• 阳性的研究结果发表的机会更多,过分强调阳性 结果可能造成误导。
• 漏斗图描述发表偏倚 • 一项有争议的研究得出来的是一个倒置漏斗图: • 如果有发表偏倚,则图形不对称:
support the recommendation 2b individual cohort study or low-
quality RCT(<80% follow up)
2c outcome research
3a SR of case-control study
3b individual case-control study
h
3
Meta分析研究步骤:
遵循一个结构式程序:
• – 提出研究问题 • – 综合搜索资料 • – 严格评价资料 • – 提取资料数据 • – 分析并形成结果 (Meta分析方
法)
h
4
步骤 1:提出问题
• 选题:是最重要最困难的事情 • 需要考虑以下几个方面:
重要性 争议性 创新性 可行性
h
5
步骤 1:提出问题
1分:试验仅提及采用双盲法; 0分:试验提及采用双盲,但方法不恰当,如比较片剂与注射剂而未 提及使用双伪法;
3 退出与失防 1分:对退出与失防的病例数和退出理由进行了详细的描述; 0分:没有提到退出与失防;
h
8
Grade US Preventive Task Force
NHS R&D Center for EBM
D
There is fair evidence to
Expert opinion without explicit critical
exclude the recommendation appraisal, or based on bench
research
E
There is good evidence to
医学统计学(13) ——复 习
季聪华 2012.12.26
h
1
Meta分析
h
2
什么是Meta分析?
• 是对具备特定条件的、同课题的诸 多研究结果进行定量合并的一类统 计方法。
• 优点:Meta分析整合大量的研究报告,
增加了样本量,增加了结论的统计功效, 解决分歧意见,比综述的结论更客观全 面, 并可引出新见解。
• I2指数:异质性在总体变异中所占的比重, I2>50%,说明存在比较明显的异质性。
h
18
h
19
异质性检验(齐性检验)
• 识别异质性:观察几个独立研究的差异 情况,是否合并?
• Q检验 p值<0.1表示有异质性
h
20
亚组分析 Subgroup Analysis
• 根据性别、年龄、种族等进行分组分析
PICO原则
• P population/patients 人群/病人群
关心的是哪一类人群或病人
• I intervention/exposure 干预/暴露 进行什么治疗、处于何种暴露
• C comparison or control 比较物或对照
对照物、处理策略、试验或暴露是什么?
• O outcome 结果 结局如何?
exclude the recommendation
评价治疗或筛查的证据质量
h 预防、诊断、预后、治疗和危害研究 9 等领域的研究评价
h
10
h
11
步骤 4:抽取资料
h
12
步骤 5:数据分析整理
• 计量资料:均数之差
例1 氟对女童 I I 掌骨皮质厚度的影响
x
标准化均数之差: di =( 1i - 2i) /Sci , i = 1, 2, 3 ,k 权重系数: wi = n 1i + n 2i
h
23
发表偏倚 Publication Bias
• 绘制漏斗图分析 表示偏倚存在 Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits
• 统计处理流程:
• a.异质性检验(齐性检验)。 • b.统计合并效应量并进行统计推断。 • c.采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚

h
17
异质性检验(齐性检验)
• 异质性检验基本思想: 假如研究资料间的真实效应量一致,那 么实际效应量间的差异可认为是由误差 引起的。
• 常用Q检验方法检验,P值<0.1 表示存在 异质性。
C
There is insufficient evidence 4 Case series and poor quality
for or against, but
cohort/case-control
recommendation may be made studies
on other grounds
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