《生物统计学》课件

生物统计学生物统计学是一门应用统计学原理来分析和解释生物学数据的学科它在医药、农业、环境科学等领域广泛应用什么是生物统计学数据分析研究设计结论推断生物统计学使用数学和统计方法分析生它帮助设计生物学研究，确保研究结果生物统计学帮助从数据中得出结论，并物学数据可靠将其应用于更广泛的人群生物统计学的发展历史早期萌芽1古埃及人已使用统计方法记录人口数量，并进行简单的统计分析近代发展217世纪，威廉·佩蒂和约翰·格朗特等学者对人口数据进行研究，奠定了现代生物统计学的理论基础现代生物统计学320世纪，生物统计学得到迅速发展，并广泛应用于医学、农业、遗传学等领域常用的生物统计学方法描述性统计推断性统计

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2.12描述数据的基本特征，例如利用样本数据推断总体特平均数、方差、标准差等征，例如假设检验、参数估计相关分析回归分析

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4.34研究变量之间关系的密切程研究变量之间关系的函数关度，例如Pearson相关系系，例如线性回归、Logistic数、Spearman秩相关系数回归数据的收集与整理生物统计学研究通常需要收集大量的数据，这些数据可以来自不同的来源，例如实验、调查、文献等数据收集1明确研究目的，设计合理的收集方案数据清洗2检查数据完整性、一致性，删除或修改错误数据数据整理3对数据进行分类、排序、汇总等，方便后续分析数据的收集和整理是整个生物统计学研究的基础，对于保证数据的准确性、可靠性至关重要描述性统计量描述性统计量用于描述数据特征，帮助我们了解数据分布情况，并为进一步分析提供基础常见的描述性统计量包括平均数、中位数、方差、标准差、偏度、峰度等总体与样本总体样本总体是指研究对象的所有个体，例如研究所有成年人的身高，样本是指从总体中随机抽取的一部分个体，例如从所有成年人那么总体就是所有成年人中随机抽取100人，这100人就是样本总体通常是无限的或非常大的，因此我们无法直接对其进行测样本可以代表总体，我们通过对样本进行分析，可以推断总体量或观察的情况随机变量及其分布离散型随机变量连续型随机变量概率分布离散型随机变量取值有限或可数，如掷连续型随机变量取值可以是任意实数，概率分布描述了随机变量取值的概率规骰子，结果为1到6之间的整数如身高、体重等，取值范围通常是连续律，例如正态分布，泊松分布等的正态分布正态分布是生物统计学中最常见、最重要的分布之一，也称为高斯分布它在自然界和社会生活中广泛存在，很多随机变量都近似服从正态分布，例如人类的身高、体重、血压等正态分布的图形呈钟形，曲线关于均值对称，两侧逐渐下降，形成一个对称的钟形曲线抽样分布样本统计量的分布抽样分布是指样本统计量的概率分布它是样本的随机性产生的样本均值分布当样本量足够大时，样本均值的分布接近正态分布，即使总体分布不是正态分布样本方差分布样本方差的分布取决于总体分布，并与自由度相关自由度是指独立的样本个数重要性抽样分布是统计推断的基础，它可以帮助我们从样本数据中推断总体特征单总体参数估计单总体参数估计是利用样本信息推断总体参数的统计方法，应用于生物统计学研究中例如，通过抽样调查估计某种疾病的发病率，或通过实验结果估计新药物的疗效参数估计的基本思想是利用样本统计量（如样本均值、样本方差）来估计总体参数（如总体均值、总体方差）参数估计方法通常分为点估计和区间估计假设检验的基本原理原假设与备择假设检验统计量原假设是关于总体参数的假设，备择假设是对原假设的否定检验统计量用来衡量样本数据与原假设之间的差异，其值越大，越倾向于拒绝原假设拒绝域显著性水平拒绝域是检验统计量取值的范围，如果检验统计量的值落入拒绝显著性水平是犯第一类错误的概率，通常设定为

0.05，表示有5%的域，则拒绝原假设概率会错误地拒绝原假设单样本均值检验单样本均值检验用于比较样本均值与已知总体均值之间的差异建立假设1提出零假设和备择假设选择检验统计量2根据样本数据和检验类型选择合适的检验统计量确定临界值3根据显著性水平和自由度确定临界值计算检验统计量4根据样本数据计算检验统计量值做出结论5比较检验统计量值和临界值，做出接受或拒绝零假设的结论双样本均值检验假设检验1检验两个样本来自总体均值是否相等检验统计量2根据样本数据计算统计量P值3根据统计量和假设检验的类型计算决策4根据P值和显著性水平做出结论双样本均值检验用于比较两个独立样本的总体均值是否存在显著差异应用于医学、生物学、社会科学等领域，例如比较两种药物治疗效果、比较不同组别人群的指标差异等方差分析比较组间差异数据假设方差分析主要用于比较两组或方差分析需要满足一些基本假多组样本的均值是否存在显著设，如数据服从正态分布、各差异，并判断差异的来源组方差相等等，需要进行检验分析类型常见的方差分析类型包括单因素方差分析、双因素方差分析和重复测量方差分析，选择合适的分析类型取决于研究设计相关分析定义类型相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的统计方法它相关分析主要包括线性相关和非线性相关两种类型线性相关可以帮助我们了解变量之间是否存在联系，以及联系的程度和是指变量之间呈线性关系，而非线性相关是指变量之间呈非线方向性关系回归分析线性关系回归方程数据拟合建立变量之间的线性关系模型，用于预描述变量之间线性关系的数学表达式，根据数据点拟合一条直线，用于解释和测和解释用于预测预测变量之间的关系生存分析生存曲线时间变量风险因素生存分析主要关注群体中事件发生的概生存分析中，时间变量是指个体从起始生存分析可以评估不同因素对生存时间率及其时间分布时间到发生事件的时间的影响临床试验统计分析试验设计数据收集

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2.12临床试验设计是临床试验统数据收集是临床试验统计分计分析的基础，合理的设计析的重要环节，需要严格按能有效提高试验效率，确保照方案进行，确保数据的准结果的可靠性确性和完整性数据分析结果解读

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4.34数据分析是临床试验统计分结果解读是临床试验统计分析的核心，采用合适的统计析的最后一步，需要对分析方法对数据进行分析，得出结果进行解释，并给出临床科学的结论意义上的结论生物信息学概述数据分析学科交叉研究范围广生物信息学利用计算机技术分析生物数它是生物学、计算机科学、统计学和数研究范围包括基因组学、蛋白质组学、据，例如基因组序列数据、蛋白质结构学等多个学科的交叉领域转录组学、代谢组学等数据等统计软件应用数据分析图表制作

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2.12统计软件可以帮助我们进行统计软件可以帮助我们制作数据分析，包括数据整理、各种类型的图表，例如条形描述统计、推断统计等图、折线图、散点图、饼图等模型构建模拟实验

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4.34统计软件可以帮助我们构建统计软件可以帮助我们进行统计模型，例如线性回归模模拟实验，例如随机抽样、型、逻辑回归模型、生存分假设检验、置信区间估计析模型等等实验设计确定研究目的首先明确研究目标，确定研究问题和假设选择实验设计根据研究目标选择合适的实验设计，例如随机对照试验、交叉试验等样本量计算确保样本量足够大，以获得足够的统计效力数据收集按照实验设计收集数据，并确保数据的准确性和完整性数据分析对收集到的数据进行统计分析，检验假设并得出结论统计推断从样本推断总体参数估计假设检验生物统计学中常用样本数据来推断总体估计总体参数的数值范围，并给出置信检验关于总体参数的假设是否成立，并特征，如总体均值、总体方差等度给出结论推断结果通常以置信区间或假设检验的常见的参数估计方法包括点估计和区间常用的假设检验方法包括t检验、F检形式呈现估计验、卡方检验等统计分析中的错误与偏倚随机误差系统误差随机误差是由于样本的随机性系统误差是由于研究方法或测造成的，无法完全消除量仪器的缺陷造成的，会影响研究结果的准确性偏倚偏倚是由于研究设计或实施中的缺陷造成的，会使研究结果偏离真实值统计学伦理与规范数据诚信数据隐私保证数据真实准确，避免人为操纵或篡改，保护研究对象的信息安全，尊重个人隐私，确保研究结果的客观性遵守相关法律法规研究透明负责任研究公开研究方法和数据分析过程，使研究结果避免研究结果误导或被滥用，将研究成果用可被验证和重复于造福社会案例分析生物统计学应用广泛，包括医学研究、公共卫生、农业、生态学等领域通过案例分析，学习如何将统计方法应用于实际问题，提升解决问题的能力例如，研究人员利用生物统计方法分析临床试验数据，评估药物疗效和安全性这些案例分析可以帮助学生理解统计概念，并将其应用于实际问题学习方法与建议课前预习课后复习提前阅读教材，并进行思考和预习，有助于及时巩固课堂内容，并进行习题练习，加深提高课堂效率理解案例分析软件应用将理论知识应用于实践，并进行案例分析，熟练掌握常用统计软件，如SPSS、R等，提提高解决实际问题的能力高数据分析效率总结与展望生物统计学未来发展

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2.12在医学、生物学等领域发挥随着大数据、人工智能等技重要作用，是科研的重要工术的发展，生物统计学将与具这些领域紧密结合，迎来新的发展机遇应用前景

3.3在疾病防控、药物研发、精准医疗等方面将发挥越来越重要的作用参考文献生物统计学书籍生物统计学期刊•生物统计学第8版[美]伯恩斯坦著•Biometrics•生物统计学第10版[美]林赛著•Statistics inMedicine•生物统计学原理及应用[美]罗伯特·R·索卡尔著•The AmericanStatistician•现代生物统计学方法[美]弗兰克·哈里斯著•Journal ofthe AmericanStatistical Association。