医学统计学中的基本概念「最新」
研究生-医学统计学基本概念
研究⽣-医学统计学基本概念医学统计学基本概念⼀．医学统计学运⽤概率论和数理统计等数学的原理和⽅法，研究医学领域中资料的搜集、整理、分析和推断的⼀门学科。
⼆、统计学中的基本概念总体和样本参数与统计量随机同质与变异抽样误差概率⼩概率原理1．变量(variable)（1）变量：收集资料中确定了的观察单位称为个体，在统计⼯作中反映个体的特征称为变量。
（2）随机变量：由于个体的特征或指标存在个体差异,观察结果在测量前不能准确预测,简称变量.变量的观察值（观察结果）可以是定量的也可以是定性的，可分为：数值变量：可以度量⼤⼩，如⾎压等分类变量：⽆序变量：⾎型、性别有序变量：如测定某⼈群⾎清反应分-、+、++、+++四级2.总体和样本(population and sample)总体(population)：是根据研究⽬的确定的研究对象中所有同质观察单位某项指标取值的集合。
?样本(sample):是从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。
个体：构成总体的最基本的观察单位。
样本含量：样本中所包含的最基本的个体数，常⽤n表⽰。
统计推断就是要从样本信息去推断总体特征样本要具代表性，须：①随机抽取②例数⾜够多。
3、参数与统计量（ parameter and statistic ）参数parameter：描述总体的统计指标或特征值，是事物本⾝固有的、不变的，为常数，常⽤希腊字母表⽰。
统计量statistic：描述某样本特征的统计指标或特征值，随试验不同⽽不同，其分布是有规律的、变化的，常⽤拉丁字母表⽰。
4. 同质与变异（homogeneity and variation）同⼀总体或其样本中的观察单位在所取指标⽅⾯必须具有相同的性质，称为同质性（homogeneity），与之相反的是异质性或间杂性（heterogeneity）.同质(homogeneity)：观察单位具有相的性质；异质(heterogeneity)：性质不同。
医学统计学基本概念[资料]
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医学统计学基本概念1.医学统计学是以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理和方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门应用科学。
2.统计工作的步骤：（1）设计（2）收集资料（3）整理资料（4）分析资料；或者分三步：（1）研究设计（2）资料分析（3）结论。
3.定量资料：又称为数值变量资料，特点：（1）各观察值之间有量的差别；（2）数据间有连续性。
它是指变量的取值不止是可列个，而是可取某区间[a,b]，（-oo,oo）上的一切值。
4.定性资料：又称为分类资料、分类变量资料（包括二项分类、多项分类资料），特点：（1）各观察值之间有质的差别；（2）数据间有离散性。
它是指变量的取值有限的，至多是可列多个。
附：无序分类：二项分类、多项分类5.等级资料：又称为半定量资料，有序分类，指各类之间有程度的差别。
特点：（）各观察单位间或者相同，或者存在质的差别；（2）各等级间只有顺序，而无数值大小，故等级之间不可度量。
6.个体individual：即每个观察单位。
7.总体population：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
8.样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。
9.参数parameters：描述某总体特征的统计指标称为总体参数，简称参数。
如总体均数、总体标准差等。
特点：参数是未知的，固有的，不变的！10.统计量：描述某样本特征的的统计指标称为样本统计量，简称统计量。
特点：统计量是已知的，变化的，有误差的！11.概率probability：是描述随机事件发生的可能性大小的数值。
常用P表示。
它的大小界于0和1之间。
12.随机事件：（1）可重复性：相同条件下可重复进行；（2）随机性：出现两种机两种以上结果；（3）偶然性：实验前不能肯定将出现哪种结果。
13.频率的稳定性：在重复试验中，事件A的频率随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，频率的这一特性称为频率的稳定性。
统计学中的医学统计
统计学中的医学统计统计学是一门研究数据收集、分析和解释的科学，而医学统计则是应用统计学的原理和方法来研究和评估医疗领域的相关问题。
医学统计在临床试验、流行病学研究、生物医学研究和医疗决策等方面起着重要的作用。
本文将介绍医学统计的基本概念和常用的统计方法。
一、医学统计的基本概念医学统计的基本概念包括样本与总体、参数与统计量、假设检验等。
1. 样本与总体在医学研究中，总体是指我们希望研究的整体群体，而样本是总体的一个子集。
通过对样本的研究，我们可以推断出关于总体的结论。
样本的选取应该具有代表性，能够准确地反映总体的特征。
2. 参数与统计量参数是描述总体特征的量，统计量则是根据样本数据计算出来的，并用于推断总体参数的量。
常见的参数包括均值、方差、比例等，而样本均值、样本方差、样本比例等则是对应的统计量。
3. 假设检验假设检验是医学统计中常用的推断方法之一。
在假设检验中，我们提出一个原假设和一个备择假设，通过采集样本数据并进行统计分析，判断原假设是否成立。
原假设通常表示一种无效或不显著的情况，备择假设则代表一种有意义或显著的情况。
二、常用的医学统计方法医学统计涉及到众多的方法和技术，其中一些常用的方法包括描述统计、推断统计、相关分析和回归分析等。
1. 描述统计描述统计是对数据进行概括和总结的方法，常用的描述统计指标包括均值、中位数、标准差、百分比等。
通过描述统计，我们可以对某一特定变量的分布和特征进行描述和分析。
2. 推断统计推断统计是通过对样本数据进行分析和推断来对总体特征进行估计的方法。
推断统计中的常用技术包括抽样分布、置信区间估计和假设检验等。
3. 相关分析相关分析是一种研究两个或多个变量之间关系的方法。
通过计算相关系数，我们可以了解变量之间的相关性强度和方向。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
4. 回归分析回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并建立预测模型。
通过回归分析，我们可以确定自变量对因变量的影响程度，并进行预测和解释。
医学统计的基本概念
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医学科研中如何进行统计工作？
统计工作的基本步骤
第一步 设计：制定计划，对整个过程进行安排。 调查设计 实验设计 专业设计：选题（提出问题或假设）， 确定研究对象（处 理因素）， 研究观察指标（评价指标）， 确定诊断标准（疗效标准）， 确定技术路线（研究方法） 统计设计：确定对照形式 研究样本含量， 随机抽样或分组方法， 盲法， 误差来源与控制 统计分析方法，
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小概率事件及小概率原理
统计学中的许多结论是带有概率性质的。 通常一个事件的发生P≤0.05或P≤0.01 ，就叫小概率事件。 小概率原理：小概率事件在一次试验中不会发生。是统计推断的一条重要原理。
８、变量及变量值
变量（variable）：观察对象的特征或指标称为变量。 对变量进行测量或观察的结果称变量值。 如：身高：172cm 体重：65Kg 性别：男 年龄：30岁 职业：教师、（警察） 血型：A 尿蛋白：++
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误差：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差和随机误差（随机测量误差,抽样误差）。另：过失误差
随机测量误差
在原始资料收集过程中，由于各种偶然因素影响造成的同一对象多次测量结果间不一致。 特点：没有固定倾向 处理：应采取措施控制在一定允许范围内
随机误差(random error)：
根据测量的整数间有无小数划分
连续性资料：身高、体重等数据
非连续性（离散）资料：龋齿个数，病人数
这是什么类型变量？
这是什么类型变量？
这是什么类型变量？
例：一组2040岁成年人的血压
以12kPa为界分为正常与异常两组，统计每组例数
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是指应用统计学原理和方法进行医学研究设计、数据分析和结果解释的学科。
医学统计学的知识点非常丰富，包括统计学基础知识、研究设计、样本量计算、控制方法、参数估计、假设检验和数据分析等方面。
以下是医学统计学知识点的一些精华汇总。
1.统计学基本概念：包括基本统计量（均值、中位数、众数）、数据类型（定量数据、定性数据）、数据的描述方法（频数分布表、直方图等）。
2.研究设计：包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究等，了解不同研究设计的优缺点及适用场景。
3.样本量计算：确定研究样本量是保证研究结果可靠性的重要一环，需要根据研究目的、效应量和统计显著性水平确定样本量。
4.控制方法：包括随机分组、盲法、配对设计等，用于减少实验误差和避免偏倚。
5.参数估计：常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个点估计值，区间估计是对总体参数的一个区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体假设之间的差异是否显著的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
7.数据分析：包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析用来描述研究变量的基本情况，推断性统计分析用来推断样本数据与总体数据之间的关系。
8.相关分析：用来分析变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
9. 回归分析：用来分析因变量与自变量之间的关系，包括线性回归分析和 logistic回归分析等。
10.生存分析：用来分析时间到达事件发生的概率，包括生存曲线的绘制、生存率的估计和影响因素的分析等。
11. 多变量分析：用来分析多个自变量对因变量的影响，包括多元方差分析、多元回归分析和多元Logistic回归分析等。
12. Meta分析：用于综合多个独立研究结果，对总体效应进行定量分析和综合评价。
以上是医学统计学的一些精华知识点的汇总。
医学统计学的应用非常广泛，不仅在医学研究中需要应用统计学的原理和方法，也在临床实践中需要对医学统计学知识有一定的了解和应用。
医学统计知识点整理
医学统计学知识点整理第一节统计学中基本概念一、同质与变异同质：统计研究中，给观察单位规定一些相同的因素情况。
如儿童的生长发育，规定同性别、同年龄、健康的儿童即为同质的儿童。
变异：同质的基础上个体间的差异。
“同质”是相对的，是客观事物在特定条件下的相对一致性，而“变异”则是绝对的μ.δ.πX.S.p1.2.变量：确定总体之后，研究者应对每个观察单位的某项特征进行观察或测量，这种特征能表现观察单位的变异性，称为变量。
一、数值变量资料又称为计量资料、定量资料：观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。
表现为数值大小，带有度、量、衡单位。
如身高（cm）、体重(kg)、血红蛋白（g）等。
二、无序分类变量资料又称为定性资料或计数资料：将观察对象按观察对象的某种类别或属性进行分组计数，分组汇总各组观察单位后得到的资料。
分类：二分类：+ -；有效，无效；多分类：ABO血型系统特点：没有度量衡单位，多为间断性资料【例题单选】某地A、B、O、AB血型人数分布的数据资料是( )A.定量资料B.计量资料C.计数资料D.等级资料分组统计描述：是利用统计指标、统计表和统计图相结合来描述样本资料的数量特征及分布规律。
统计推断：是使用样本信息来推断总体特征。
统计推断包括区间估计和假设检验。
第四节统计表与统计图★一、统计表统计表的基本结构与要求标题：高度概括表的主要内容，时间、地点、研究内容，位于表的上方，居中摆放，左侧加表的序号。
标目：横标目和纵标目。
线条：通常采用三线表和四线表的形式。
没有竖线或斜线。
数字：表内数字一律用阿拉伯数字。
同一指标，小数位数应一致，位次对齐。
无数字用“—”表示。
暂缺用“…”表示。
“0”为确切值。
备注：位于表的下面，通常是对表内数字的注解和说明，必要时可以用“*”等标出。
一张统计表的备注不宜太多。
二、制表原则1.（7理分布。
【例题填空】描述某地十年间结核病死亡率的变化趋势宜绘制_________图。
医学统计学基本概念课件
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（2）统计设计
• how？ • 分析目的 • 研究对象 • 分析指标、观察单位、检测内容和方法 • 如何获取资料、怎样整理计算 • 如何控制误差、组织实施等
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二、收集资料
• 来源：实验数据和现场调查资料、医疗工作记 录、报表和报告卡。
• 要求： 1、完整、准确、及时 2、要有足够的数量 3、资料的代表性和可比性
总体是（ B ）
A．该地所有20~29的健康女性
B．该地所有20~29的健康女性的血红蛋白测量值 C．抽取的这2000名20~29岁女性 D．抽取的这2000名20~29岁女性的血红蛋白测量 值
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随机抽样
• 随机抽样：为了保证样本的可靠性和代表性， 需要采用随机的抽样方法，以保证总体中每个 个体都具有相同的机会被抽到）。
• 随机抽样方法：单纯随机抽样 分层抽样
• 整理资料
• 分析资料
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一、实验设计
• 根据研究目的，制定研究方案,对整个过程进行 安排，是整个工作的关键。
如何进行设计？专业设计和统计学设计
研究对象的纳入标准、排除标准、样本含量、样 本获取方法，实验组和对照组的分组原则，确 定观察指标及精度，实验过程中的质量控制， 拟使用的统计方法等
医学统计学
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第一章 绪 论
• 统计学的定义和发展 • 统计工作的基本内容 • 医学统计学中的基本概念
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第一节 统计学的定义和发展
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举例：
• 生活中，统计班级中男生女生各多少人 • 治疗两例有效就说明有效率100 • 药品宣传都说经过多家医院，临床实验上千病例，
全面理解医学统计学的基本概念
全面理解医学统计学的基本概念医学统计学是医学领域中一门重要的学科，它通过收集、整理和分析医学数据，为医学研究和临床实践提供科学依据。
全面理解医学统计学的基本概念对于医学工作者和研究人员来说至关重要。
一、样本与总体在医学统计学中，样本和总体是两个基本概念。
总体是指研究对象的全体，而样本则是从总体中抽取的一部分个体。
例如，如果我们想研究某种疾病在某个地区的发病率，那么地区内的所有患者就构成了总体，而我们从中抽取的一部分患者就构成了样本。
通过对样本的研究，我们可以推断出总体的一些特征。
二、描述统计学和推断统计学医学统计学可以分为描述统计学和推断统计学两个方面。
描述统计学主要是对数据进行整理、分类和总结，通过计算平均值、标准差、百分比等指标来描述数据的特征。
而推断统计学则是通过对样本数据的分析，来推断总体的一些特征。
例如，我们可以通过对样本数据的分析，推断出总体的平均发病率或治疗效果。
三、假设检验与置信区间在医学统计学中，假设检验和置信区间是两个重要的概念。
假设检验用于判断一个观察结果是否与某个假设相符。
在医学研究中，我们常常需要判断某种治疗方法是否有效，或者某种因素是否与疾病的发生有关。
通过假设检验，我们可以得出结论，并对其进行统计学上的显著性判断。
置信区间则是对一个参数的估计范围，例如我们可以通过置信区间来估计某种治疗方法的有效性。
四、相关性与回归分析相关性和回归分析是医学统计学中常用的方法。
相关性用于研究两个变量之间的关系，例如我们可以研究体重和身高之间的相关性，或者某种因素与疾病的发生之间的相关性。
回归分析则是通过建立一个数学模型，来研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。
例如，我们可以建立一个回归模型来研究年龄、性别、体重等因素对血压的影响。
五、生存分析生存分析是医学统计学中研究患者生存时间的方法。
在医学研究中，我们常常需要研究某种疾病的生存率或患者的生存时间。
生存分析可以帮助我们估计患者的生存概率，并研究各种因素对生存时间的影响。
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医学统计学中的基本概念「最新」
医学统计学中的基本概念「最新」
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，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。
医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。
下面是yjbys店铺为大家带来的关于医学统计学基本概念的知识，欢迎阅读。
一、总体与样本
总体(population):根据研究目的确定的同质研究对象的全体(集合)称为总体，更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合。
包括有限总体和无限总体。
从总体中随机抽取的部分观察单位称为样本(sample)，样本包含的观察单位数量称为样本含量或样本大小。
样本的例数称为样本含量(sample size)。
注意：
(1)总体是相对的，总体的`大小是根据研究目的而确定的。
(2)样本应有代表性，必须是随机抽样并有足够的样本含量。
二、同质与变异
1、同质(homogeneity) 是指观察单位或研究个体间被研究指标的主要影响因素相同或基本相同。
如研究儿童的身高，同性别、同年龄、同地区、同民族、健康的儿童即为同质儿童。
2、变异(variation) 由于生物个体的各种指标所受影响因素极为复杂，同质的个体间各种指标存在差异，这种差异称为变异。
如同质的儿童体重、血压、脉搏等指标会有一定的差别。
三、参数与统计量
1、参数(parameter):由总体计算或得到的统计指标称为参数。
总体参数具有很重要的参考价值。
如总体均数μ，总体标准差σ等。
2、统计量(statistic):由样本计算的指标称为统计量。
如样本均数，样本标准差s等。
如研究某地成年男子的平均脉搏数(次/分)，并从该地抽取1000名
成年男子进行测量，所得的样本平均数即称为统计量。
注意：一般不容易得到参数，而容易获得样本统计量。
四、误差(error)
误差泛指测量值与真实值之差。
主要包括系统误差、随机误差和测量误差。
误差是不可避免的，只能减小。
系统误差(systemicerror)由于仪器、实验条件、环境等因素的限制，测量不可能无限精确，测量值与客观存在的真实值之间总会存在着一定的差异，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差，具有累加性的特点。
误差不可避免，但可以使用更精确的仪器或更好的方法来减小误差。
随机测量误差(randommeasurement error)在消除了系统误差的前提下，由于非人为的偶然因素，对于同一样本多次测定结果不完全一样，结果有时偏大有时偏小，没有倾向性，这种误差叫随机测量误差。
通过多次测量计算平均值可以减小甚至消除随机测量误差。
抽样误差(sample error):由于随机抽样所引起的样本统计量与总体参数之间的差异以及样本统计量之间的差别称为抽样误差。
如样本均数与总体均数之间的差别，样本率与总体率的差别等。
五、概率(probability)
是描述随机事件发生可能性大小的量值。
用英文大写字母P来表示。
概率的取值范围在0～1之间。
当P=0时，称为不可能事件;当P=1时，称为必然事件。
小概率事件：统计学上一般把P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件。
一般认为小概率事件在一次试验中几乎不可能发生。
利用该原理可对科研资料进行假设检验。
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