科研设计的统计学原则PPT
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临床研究常用设计方案幻灯片PPT
化处理方案、疗程等）
•
总结分析，撰写报告……
6．观察项目、观察时间、 疗效评定及观察记录方法
人具有社会属性， 直接影响治疗性研究质量的因素有哪些？
影响治疗性研究质量的偏倚因素(1)
1.选择性偏倚（selection bias） 研究对象的选择和分组时，由于人为的干
预而导致的偏倚。
100% 90%
四、重复原则
重复（replication）也是临床科研的重要方法和基本原则之 一。重复原则是指在相同试验条件下进行多次研究，确 保研究结果的重现性，具体包括：
• ①同一研究对象的重复观察是保证观察结果的准确度和 可靠度。例如，在测量血压时，一般对同一研究对象测 量3次，以3次测量结果的平均值作为最终观察值。
10%
0% 干预措施A组 干预措施B组
疾病无效或加重 （%）
特异干预措施效果 （%）
非特异干预措施效 果（%）
疾病自然缓解或痊 愈（%）
扩大了非特异措施的效果
• 6.安慰剂效应（placebo effect） 是指受试对象使用了与有效药物在外形、颜
色、味道和气味上难以区别的安慰剂后，产 生一些类似于治疗措施的作用，包括治疗效 应或不良反应。
20
20
（%）
3.药物（标准）对照
100%
90%
80%
40
70%
60% 50%
10
40%
20
30%
20% 10%
30
0%
A组
20 无效(%)
30
特异性干预措施
(%)
20
非特异性干预措施 (%)
疾病的自然缓解或
30
痊愈(%)
B组
统计学实验设计
注意： ▪ 前后对照不是同期对照。 ▪ 在实验中同样需要另外设立一个对照组，用处
理前后效应的差值来比较实验组与对照组。
(5)标准对照(standard control) 用现有标准方法或常规方法作对照。 这种对照在临床试验中用得较多，因为很多
情况下不给病人任何治疗是不道德的。另外， 在实验室研究中常用于某种新检验方法是否能 代替传统方法的研究。
介于0和1之间均匀分布的数字 统计软件中的伪随机数发生器: 如果每次将种子数(seed number)设为一样， 产生的伪随机数便具有重复性。 ---- 必须报告:用什么统计软件产生伪随机数?
种子数?
随机化实验设计方法 1）完全随机化(complete randomization) 步骤：编号
取随机数（与n的位数相同） 确定组别 例8-1 试将同性别、体重相近的30只动物分到 A、B、C三组。(用随机数字表) 先将动物按体重编号 再从随机数字表中任一行(如第16行)最左开始 连续取30个两位数字 最后将这30个两位数字分别除以3，余数0、 1、2分别对应于A、B、C三组
纳入标准 研究总体 排除标准
受试对象
随机化
实验组
对照组
平衡设计(balanced design) ：各组样本含量相等 非平衡设计(unbalanced design)：各组样本含量不等
二、配对设计 (paired design) 将受试对象按一定条件配成对子，再将每对中 的两个受试对象随机分配到不同处理组。
2 0 020122100 0 202 C A ACA BCC BAA A CAC
2）分层随机化 (stratified randomization) 完全随机化并不能保证各组间一定达到良好
的均衡性。 配对随机化(paired randomization) 以对
理前后效应的差值来比较实验组与对照组。
(5)标准对照(standard control) 用现有标准方法或常规方法作对照。 这种对照在临床试验中用得较多，因为很多
情况下不给病人任何治疗是不道德的。另外， 在实验室研究中常用于某种新检验方法是否能 代替传统方法的研究。
介于0和1之间均匀分布的数字 统计软件中的伪随机数发生器: 如果每次将种子数(seed number)设为一样， 产生的伪随机数便具有重复性。 ---- 必须报告:用什么统计软件产生伪随机数?
种子数?
随机化实验设计方法 1）完全随机化(complete randomization) 步骤：编号
取随机数（与n的位数相同） 确定组别 例8-1 试将同性别、体重相近的30只动物分到 A、B、C三组。(用随机数字表) 先将动物按体重编号 再从随机数字表中任一行(如第16行)最左开始 连续取30个两位数字 最后将这30个两位数字分别除以3，余数0、 1、2分别对应于A、B、C三组
纳入标准 研究总体 排除标准
受试对象
随机化
实验组
对照组
平衡设计(balanced design) ：各组样本含量相等 非平衡设计(unbalanced design)：各组样本含量不等
二、配对设计 (paired design) 将受试对象按一定条件配成对子，再将每对中 的两个受试对象随机分配到不同处理组。
2 0 020122100 0 202 C A ACA BCC BAA A CAC
2）分层随机化 (stratified randomization) 完全随机化并不能保证各组间一定达到良好
的均衡性。 配对随机化(paired randomization) 以对
实验设计与数据处理ppt
一．实验误差分析
二．实验数据整理
三．实验数据分析（直观分析法、方差分析、 回归分析）
一．郑少华、姜奉华《试验设计与数据处理》，中国建材工业出版社，2004年3月第 1版，51.727/Z429
（适合材料科学与工程、化工、机械、农业、医药等专业） 一．方萍、何延《试验设计与统计》，浙江大学出版社，2003年6月第1版 （适合环境与资源相关专业、生命科学、农业科学、医学） 一．[美]Douglas C.Montgomery著《实验设计与分析》 中国统计出版社，1998年6月第1版（电工等专业 ） 一．杨德《试验设计与分析》，中国农业出版社 二．王万中《试验的设计与分析》，高等教育出版社
（一）实验的分类
验证性实验：对已知的理论进行验 证，以加深对理论的认识
探索性实验：为了揭示尚未完全认 识的事物，发现其发生与发展的规 律，以完成工程与科研任务，具有 很强的探索性 （工程中经常碰到）
• 实验准备→实验→实验数据分析处理
• 1．实验准备 ①提出问题，弄清实验目标 ②设计实验方案（实验设计） ③拟订实验大纲 ④实验设备、测试仪器的准备
因素也称为因子， 它是在进行实验 时重点考察的内 容。
因素一般用大写 字母ABC……来标 记，如因素A、因 素B、因素C等。
因素分类：
1. 可控因素（温 度、时间、种 类、浓度……）
2. 不可控因素 （风速、气 温、……）
② 选择因素的原则
01
抓住主要因素（将影响较大的因素选入试验）同时要考虑
最大限度地提高实验效率
最大限度地提高实验精度
对实验过程优化的方法
B
3．实验设计基本要素
指标——因素——02源自用来衡量试验效果好坏的特征值。
科研设计的基本要素与原则
科研设计的基本要素与原则科研设计是科学研究的基础，它涉及到研究的目的、研究对象、方法、数据、结果分析等方面，准确和合理的科研设计可以确保研究结果的可靠、有效，从而推动科研工作的发展和进步。
科研设计主要包括研究设计的基本要素和原则，下面将详细说明。
一、科研设计的基本要素1. 研究目的：研究目的是科研设计的核心，最为基本的要素。
它主要体现了科研活动的目标和意义。
在进行科学研究时，应该清晰地确定自己的研究目的，明确要研究的问题，同时在研究过程中时刻关注研究目的，不断调整或完善研究目的。
2. 研究对象：研究对象是指科学研究所需要研究的客体，可以是事物、现象、人或动物等。
在确定研究对象时，需要具体考虑研究对象的属性、特征和行为，以及研究对象的数量和范围等。
3. 研究方法：研究方法是指在研究过程中所采用的研究工具和技术，包括实验、问卷调查、统计分析、观察等。
在选择研究方法时，需要根据研究对象的特点和研究目的的需要来进行合理的选择和组合。
4. 研究过程：研究过程是指科研设计中所包含的研究环节和流程，包括研究计划、实施、数据收集、数据分析等，研究过程需要按照科学的研究设计来进行，确保数据的准确性和可靠性。
5. 研究结果：研究结果是指研究所得的结论或发现，是科研设计的最终目的，其可靠性和有效性是科研设计的重要评价标准。
二、科研设计的基本原则1.科学性原则：科研设计必须遵循科学的方法和规律，确保实验、调查、分析等过程的严密和科学性。
2. 可操作性原则：科研设计需要考虑研究对象特点和实际的操作困难，选择合适的研究方法和技术，确保实验或调查能够有效地进行。
3. 统计学原则：科研设计需要遵循统计学被证明的方法和原则，在数据分析过程中采用合适的统计方法进行处理和解释。
4. 连续性原则：科研设计需要在研究过程中进行不间断的数据收集和分析，保证研究结果的连续性和完整性。
5. 创新性原则：科研设计需要在方法和技术上不断改进和创新，开拓新的研究领域，推动科研活动的发展和进步。
医学统计学 PPT课件
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。
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。
医学科研设计概述ppt课件
DeptY. oHueralctohmstpaatnisyticssloTgMaUn
科学研究的程序
假 说 的 提 出
文 献 检 索
课 题 论 证
实观调 验察查
科研选题
实施方法
总结归纳
科研设计
统计分析
专统 业计 设设 计计
DeptY. oHueralctohmstpaatnisyticssloTgMaUn
DeptY. oHueralctohmstpaatnisyticssloTgMaUn
Email：luwenli@
DeptY. oHueralctohmstpaatnisyticssloTgMaUn
医学科研设计分类
Algorithm for classification of types of clinical research
THE LANCET 2002;359:57- 61
Or intervention
Your company slogan
医学科研设计分类
对研究对象是否施加干预
实验性研究 观察性研究
数据管理
统计描述
数据分析
统计推断
DeptY. oHueralctohmstpaatnisyticssloTgMaUn
数据分析
统计描述： 统计量的选择
统计推断： 参数估计
统计推断：假设检验 1. 分析目的 2. 设计方案 3. 资料类型 4. 解释变量与反应变
量的个数 5. 样本含量 6. 应用条件
医学科研设计 概述
Study design for medical research & data analysis
Table of Contents
科研统计分析的原理与步骤
方法。
它通过建立回归方程来 描述因变量与自变量之 间的关系，并预测因变
量的取值。
常见的回归分析方法包 括线性回归分析、多元 回归分析和逻辑回归分
析等。
05 科研统计分析的注意事项
数据质量
数据完整性
确保数据收集完整，无遗漏或缺失，这是统计分析的前提。
数据准确性
数据应真实反映实际情况，避免人为错误或误差。
作。
在进行统计分析时，应该充分考虑数据的特点和研究 的目的，选择合适的方法和技术，避免盲目追求复杂
度或过度简化分析过程。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
数据可靠性
数据来源应可靠，重复测量或验证数据可以提高可靠性。
样本量与效应大小
样本量
样本量的大小直接影响统计分析的精度和可靠性，应根据研究目的和资源合理确 定。
效应大小
效应大小是指自变量对因变量的影响程度，应充分考虑效应大小对统计结果的影 响。
统计方法的选择与误用
01
02
03
统计方法选择
根据研究目的和法包括符号检验、秩次检 验和Wilcoxon检验等。
方差分析
01
方差分析是通过比较不同组别数据的变异程度来分析多个因素 对总体变异的影响。
02
它通过将总变异分解为不同来源的变异，来评估各个因素对总
体变异的作用大小。
常见的方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析和
03
协方差分析等。
虚拟变量等。
数据分组与编码
03
根据研究目的和变量性质，对数据进行分组和编码，便于后续
分析。
数据分析
选择合适的统计分析方法
根据研究目的和研究问题，选择合适的统计分析方法，如描述性 统计、回归分析、聚类分析等。
它通过建立回归方程来 描述因变量与自变量之 间的关系，并预测因变
量的取值。
常见的回归分析方法包 括线性回归分析、多元 回归分析和逻辑回归分
析等。
05 科研统计分析的注意事项
数据质量
数据完整性
确保数据收集完整，无遗漏或缺失，这是统计分析的前提。
数据准确性
数据应真实反映实际情况，避免人为错误或误差。
作。
在进行统计分析时，应该充分考虑数据的特点和研究 的目的，选择合适的方法和技术，避免盲目追求复杂
度或过度简化分析过程。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
数据可靠性
数据来源应可靠，重复测量或验证数据可以提高可靠性。
样本量与效应大小
样本量
样本量的大小直接影响统计分析的精度和可靠性，应根据研究目的和资源合理确 定。
效应大小
效应大小是指自变量对因变量的影响程度，应充分考虑效应大小对统计结果的影 响。
统计方法的选择与误用
01
02
03
统计方法选择
根据研究目的和法包括符号检验、秩次检 验和Wilcoxon检验等。
方差分析
01
方差分析是通过比较不同组别数据的变异程度来分析多个因素 对总体变异的影响。
02
它通过将总变异分解为不同来源的变异，来评估各个因素对总
体变异的作用大小。
常见的方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析和
03
协方差分析等。
虚拟变量等。
数据分组与编码
03
根据研究目的和变量性质，对数据进行分组和编码，便于后续
分析。
数据分析
选择合适的统计分析方法
根据研究目的和研究问题，选择合适的统计分析方法，如描述性 统计、回归分析、聚类分析等。
医学统计学PPT课件
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
2024全新统计学培训课件(2024)
2024/1/30
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整 理、分析、解释和呈现数据的科 学。
统计学作用
通过对数据的分析和解释，揭示 数据背后的规律，为决策提供依 据。
4
数据类型与来源
数据类型
定量数据和定性数据。
数据来源
实验数据、观察数据、调查数据和二手数据。
2024/1/30
5
总体与样本概念
总体
合概率密度函数来求解模型参数。
14
假设检验原理及步骤
2024/1/30
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息来判断这一假设 是否合理。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
假设检验中的两类错误
第一类错误是拒绝正确的原假设，第二类错误是接受错误的原假设 。
经验分享与总结
分享在实际项目中使用R或Python进行数据分析的经验和 教训，以及如何提高分析效率和准确性等方面的总结和建 议。
32
THANK YOU
2024/1/30
33
2024全新统计学培训课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法及应用 • 推论性统计方法及应用 • 高级统计技术探讨 • 实验设计与数据分析流程 • 统计软件操作与编程实现
2
01
统计学基本概念与原 理
2024/1/30
3
统计学定义及作用
离散程度度量
包括极差、四分位数、方 差和标准差，用于描述数 据的波动情况。
偏态与峰态度量
包括偏态系数和峰态系数 ，用于描述数据分布的形 状。
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整 理、分析、解释和呈现数据的科 学。
统计学作用
通过对数据的分析和解释，揭示 数据背后的规律，为决策提供依 据。
4
数据类型与来源
数据类型
定量数据和定性数据。
数据来源
实验数据、观察数据、调查数据和二手数据。
2024/1/30
5
总体与样本概念
总体
合概率密度函数来求解模型参数。
14
假设检验原理及步骤
2024/1/30
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息来判断这一假设 是否合理。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
假设检验中的两类错误
第一类错误是拒绝正确的原假设，第二类错误是接受错误的原假设 。
经验分享与总结
分享在实际项目中使用R或Python进行数据分析的经验和 教训，以及如何提高分析效率和准确性等方面的总结和建 议。
32
THANK YOU
2024/1/30
33
2024全新统计学培训课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法及应用 • 推论性统计方法及应用 • 高级统计技术探讨 • 实验设计与数据分析流程 • 统计软件操作与编程实现
2
01
统计学基本概念与原 理
2024/1/30
3
统计学定义及作用
离散程度度量
包括极差、四分位数、方 差和标准差，用于描述数 据的波动情况。
偏态与峰态度量
包括偏态系数和峰态系数 ，用于描述数据分布的形 状。
科学研究方法 ppt课件
The basic steps involved in a scientific study:
1. Define an area, subject, question, or problem to be studied.
2. Do background research to determine what is already known about the subject to be studied.
2. Only experimental studies in which intervention is designed by the researchers provide proof of cause and effect.
科研选题
• 是否具备科研的基本要素(meaningful and important)
1. Analytical studies are designed to test hypotheses concerning the effects of specific factors of interest and allow causal associations to be detected.
实验设计基本要素
• 受试对象 • 处理因素
1. 主要因素 2. 非处理因素 3. 处理因素的标准化 4. 处理因素的水平
• 实验效应
实验设计的基本原理
• 实验组 VS 对照组
T+S
e +s
O+S
0 +s
• 实验 I 组 VS 实验 II 组
T1 + S1 T2 + S2
e1 + s1 e2 + s2
1. Qualitative research — generate narrative data, i.e., data described in words instead of numbers.