《医学统计学绪论》课件

医学统计学绪论医学统计学是医学研究的重要工具它运用统计学原理和方法，收集、整理、分析医学数据，并进行推断和预测课程简介课程目标课程内容

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22.本课程旨在帮助学生掌握医学统计学的基本理论和方法，涵盖统计学基本概念、数据收集与整理、数据分析、假设为医学研究提供统计学基础检验、回归分析等内容教学方法学习要求

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44.课堂讲授、案例分析、课后作业和考试相结合，注重理论学生应积极参与课堂讨论，认真完成作业，并掌握统计软联系实际件的操作技能统计学的基本概念数据收集数据整理数据分析结果解释从现实世界收集数据，例如临对收集到的数据进行分类、排使用统计方法对数据进行分析根据数据分析结果，得出结论床试验结果或人口普查数据序和汇总，以便于分析和理解，发现数据中的规律和趋势并解释结果的意义统计学的应用领域医学研究商业管理数据分析社会科学研究临床试验、流行病学研究、医市场调查、预测分析、风险管数据挖掘、机器学习、人工智人口统计、社会调查、公共政疗质量控制理能策制定统计学的分类描述统计推断统计描述统计是收集数据并将其进行推断统计是根据样本数据推断总整理、分析，以描述数据基本特体特征，并对总体进行估计和检征的统计方法验的统计方法数据的类型定量数据定性数据数值型数据，可以使用数学方法进行运非数值型数据，不能进行数学运算，只算例如，身高、体重、血压能进行分类和计数例如，性别、血型、疾病类型数据的搜集和整理数据来源数据来源是多样的，包括文献资料、调查问卷、实验数据、医疗记录等数据采集根据研究目的和数据类型，选择合适的方法进行数据采集，例如问卷调查、实验设计、文献检索等数据整理对采集到的数据进行审核、清洗、编码和分类，确保数据的完整性、准确性和一致性数据录入将整理好的数据录入到数据库或电子表格中，便于后续分析和处理数据的表示数据表示是指将收集到的数据以图表形式展示出来，便于人们直观地理解数据特征常用的数据表示方法有直方图、饼图、折线图、散点图等，这些图表可以展示数据的分布、趋势、关系等信息选择合适的图表类型需要根据数据的特点和研究目的中心趋势的度量中心趋势的度量是指描述数据集中趋势的统计量，反映数据集中于某个值或范围常用的中心趋势度量包括平均数、中位数、众数平均数所有数据之和除以数据个数中位数将数据从小到大排序后，位于中间位置的值众数数据集中出现次数最多的值离中心的度量离中心的度量是指描述数据分布分散程度的指标，反映数据点围绕中心值的离散程度常用的离中心度量指标包括方差、标准差、极差和四分位差等方差是数据点与平均值的平方差的平均值，标准差是方差的平方根，它们都反映了数据点与平均值的平均偏差极差是最大值和最小值之差，它反映了数据的整体分散程度，但容易受极端值的影响四分位差是第三四分位数与第一四分位数之差，它反映了数据集中部分的分散程度，不受极端值的影响偏态和峰度偏态峰度偏态描述数据分布的对称性，正峰度描述数据分布的集中程度，偏态数据右侧尾部较长，负偏态高峰度数据集中在中心，低峰度数据左侧尾部较长数据分布较为平缓应用偏态和峰度可用于判断数据分布是否符合正态分布，以便选择合适的统计方法概率分布随机变量的概率分布离散概率分布连续概率分布概率分布描述随机变量取值的概率随机变量取值有限或可数，例如抛硬币的随机变量取值可以是连续的，例如身高或结果体重正态分布重要分布对称分布12许多自然现象和统计数据近似服从正态分布，因此它在统正态分布的图形呈钟形曲线，关于均值对称，且具有单峰计学中非常重要性参数定义应用广泛34正态分布由均值和标准差两个参数决定，分别表示分布的正态分布广泛应用于医学、经济学、社会学、工程学等领中心位置和数据离散程度域，用于描述各种连续型变量标准正态分布定义特点标准正态分布是均值为

0、标准差为1的正态分布它是一种重标准正态分布的曲线呈钟形，对称于均值其曲线下方总面积为要的概率分布，在统计学中广泛应用1，可以用来计算随机变量取值的概率抽样分布总体分布1反映总体特征样本2从总体中随机抽取部分个体样本统计量3样本数据的概括性指标抽样分布4样本统计量的概率分布抽样分布是统计推断的基础通过样本统计量的抽样分布，可以对总体参数进行推断样本统计量样本均值样本方差样本比例样本均值是样本中所有观测值的平均值，样本方差是样本数据与其均值之间差异的样本比例是样本中具有某一特征的观测值用来估计总体均值平方和的平均值，反映了样本数据的分散数量占总观测值数量的比例，用来估计总程度体比例参数估计样本数据估计值12利用样本数据，通过计算样本参数估计的结果是得到总体参统计量，推断总体参数数的估计值，即点估计或区间估计置信水平统计软件34估计结果的可靠程度用置信水利用统计软件进行参数估计，平表示，即估计值落在总体参提高效率和准确性数真实值范围内的概率点估计和区间估计点估计区间估计点估计使用样本数据计算出一个区间估计则利用样本数据计算出值，作为总体参数的最佳估计值一个区间，在这个区间内包含总体参数的真实值，并给出一定的置信度置信水平置信区间置信水平表示区间估计包含总体置信区间是样本统计量加上或减参数真实值的概率，通常为95%去一个误差范围，该误差范围与或99%置信水平和样本大小相关假设检验基本思路提出假设1首先，根据研究问题，设定零假设和备择假设，零假设一般是对原有结论或普遍认为的现象的否定，而备择假设则与零假设相矛盾收集数据2收集与研究问题相关的样本数据，样本数据的质量和代表性对于假设检验结果的可靠性至关重要计算统计量3根据所选的检验方法，计算相应的统计量，统计量反映了样本数据与零假设之间的差异程度判断结果4将计算得到的统计量与临界值进行比较，如果统计量落在拒绝域内，则拒绝零假设，否则接受零假设假设检验步骤建立假设1确定研究问题，提出原假设和备择假设选择检验方法2根据数据类型和研究目的选择合适的检验方法计算检验统计量3根据样本数据计算检验统计量，并确定其分布判断结果4比较检验统计量与临界值，得出结论假设检验步骤是医学统计学中一项重要的分析方法，其应用广泛，可以帮助研究人员对数据进行有效的分析和解释检验t单样本检验双样本检验配对样本检验t tt比较样本均值与总体均值是否存在显著差比较两个样本均值是否存在显著差异比较同一组个体在不同时间或不同条件下异的均值是否存在显著差异方差分析原理应用方差分析是比较两组或多组数据的均值差异是否显著的一种统计方差分析在医学研究中应用广泛，例如比较不同药物的疗效、不方法它将总方差分解为不同因素造成的方差，并通过F检验来同治疗方案的效果、不同人群的指标差异等判断各组均值之间是否存在显著差异相关分析两个变量关系相关分析用于描述两个变量之间线性关系的密切程度相关系数相关系数r用于度量线性相关程度，取值范围为-1到1显著性检验检验相关系数是否显著，判断相关关系是否具有统计学意义回归分析预测关系变量关系

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22.回归分析是一种统计方法，用回归分析可以确定变量之间的于预测一个或多个自变量与因线性或非线性关系，并建立相变量之间的关系应的数学模型模型评估应用广泛

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44.回归模型的评估可以帮助我们回归分析在医学研究、社会科了解模型的拟合度和预测能力学、经济学等领域具有广泛的应用非参数检验适用性广样本量小计算简单非参数检验对数据的分布没有严格要求，当样本量较小，无法满足参数检验的要求非参数检验通常使用秩和检验、符号检验适用于各种类型的数据，包括分类数据、时，可以使用非参数检验进行分析等方法，计算过程相对简单，易于理解和顺序数据和连续数据操作统计软件应用数据分析软件图形绘制软件SPSS、SAS、R、Python等软件广泛应用于医学统计分析中GraphPad Prism、Origin等软件可以用于创建专业级别的，可以帮助研究人员进行数据整理、统计分析和结果展示统计图表，直观地呈现分析结果数据管理软件其他软件Excel、Access等软件可以用于数据管理和整理，为统计分其他软件，如Epi Info、Stata等，也为医学统计分析提供了析提供基础数据不同的工具和功能典型案例分析1案例某医院研究某种药物对治疗某疾病的疗效，随机抽取100名患者分为两组，一组服用药物，一组服用安慰剂，比较两组患者的疗效差异分析方法采用t检验，比较两组患者的治愈率或缓解率，判断药物是否有效结论通过数据分析，我们可以得出该药物对治疗该疾病有效，并确定其疗效大小典型案例分析2本案例展示了如何利用医学统计学方法分析临床研究数据研究者想要评估一种新药物治疗高血压的疗效他们招募了一组高血压患者，随机分成两组，一组接受新药治疗，另一组接受安慰剂治疗研究者收集了患者血压变化数据，并使用t检验分析两组治疗效果的差异典型案例分析3本案例分析将探讨临床试验中如何使用统计学方法评估新药的疗效案例将介绍试验设计、数据收集、数据分析和结果解释等步骤，重点关注统计学方法在确保试验结果可靠性和科学性方面的作用案例将展示如何利用统计学方法进行假设检验、置信区间估计，并最终得出关于新药疗效的结论这将帮助学生更好地理解统计学在医药研究中的应用总结与展望统计学思维建立数据分析思维，提升科研能力数据分析工具熟练运用统计软件，解决实际问题医学研究为医学研究提供可靠的统计方法。