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医学统计学PPT：STATA软件及其应用-II

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《医学统计学》课件

《医学统计学》课件

公共卫生领域统计应用
卫生资源配置
运用多指标综合评价等方法，评估卫生资源的配置状况和利用效率，为优化资源配置提供科学依据。
健康危险因素研究
通过流行病学调查和统计分析，研究吸烟、饮食、运动等健康危险因素，为制定健康干预措施提供指导。
基因组学研究
运用遗传关联研究、连锁分析、全基因组测序等方法，研究基因变异与疾病的关系，为疾病预防和治疗提供新思路。
临床试验设计
利用随机对照试验设计，评估新药疗效和安全性，为临床决策提供可靠依据。
诊断试验评估
通过ROC曲线、似然比等统计方法，评估诊断试验的准确性和可靠性。
预后因素分析
研究影响疾病预后的因素，如生存分析、Cox回归模型等，为临床治疗和预后判断提供指导。
临床医学统计应用
疾病监测与预测
利用时间序列分析等方法，对疾病发生和发展趋势进行监测和预测，为公共卫生决策提供依据。
系统生物学研究关注生物系统的整体性和复杂性，运用网络模型和数学算法，研究生物系统的组成、结构和功能。
系统生物学在医学统计学中的应用
在医学统计学中，系统生物学方法可用于研究疾病发生、发展和转归的机制，以及药物的作用机制。
生物网络模型是系统生物学的重要工具之一，包括基因调控网络、代谢网络、信号转导网络等，可揭示生物系统的复杂性和动态性。
定义与目的
医学统计学的应用
在医学研究中，医学统计学方法被广泛应用于临床试验、流行病学调查、诊断和预后预测等方面。
在医疗实践中，医学统计学方法可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案和评估治疗效果等。
在公共卫生领域，医学统计学方法可用于疾病监测、预防和控制等方面，为政策制定和决策提供数据支持。
1
医学统计学的发展

Stata在医学统计中的应用

Stata在医学统计中的应用

Bartlett's test for equal variances:
Comparison of ÖÎÁÆÇ° (bp0) by × ð(group) é± (Scheffe) Row MeanCol Mean low high -4.5 0.570 -5.75 0.413 -1.25 0.955 low
table
. table mods,c(mean ldh sd ldh p50 ldh) mods 0 1 mean(ldh) 282.473 892.15 sd(ldh) 210.1834 638.3892 med(ldh) 219 633
summarize
. sum(ldh),d ldh 1% 5% 10% 25% 50% 75% 90% 95% 99% Percentiles 29 131 146 186 265 460.5 1033 1402.3 2250 Largest 2036 2047.4 2250 2272 Smallest 2.9 29 115 117
signrank ranksum kwallis
. ranksum ldh,by(mods) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test mods 0 1 combined unadjusted variance adjustment for ties adjusted variance obs 85 28 113 22610.00 -1.13 22608.87 rank sum 3885 2556 6441 expected 4845 1596 6441
sktest sdtest
. sktest ldh Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable ldh Obs 113 Pr(Skewness) 0.0000 Pr(Kurtosis) 0.0000 adj chi2(2) 52.62 joint Prob>chi2 0.0000

《医学统计学》完整课件

《医学统计学》完整课件
确保受试者在医学统计学研究中的权 益得到充分尊重，遵循知情同意原则
，不损害受试者身心健康。
保护隐私
对受试者个人信息和数据进行严格保 密，防止数据泄露和滥用，确保个人
隐私不受侵犯。
公正选择受试者
遵循公平、公正原则，合理选择受试 者，避免任何形式的歧视和偏见。
数据安全与隐私保护
1 2
数据加密与备份
对医学统计数据进行加密处理，确保数据安全； 同时定期备份数据，防止数据丢失。
医学统计学的应用领域
临床试验
流行病学
在临床试验中，医学统计学用于分析试验 数据，评估治疗效果和安全性。
在流行病学研究中，医学统计学用于分析 疾病分布和影响因素，为预防和控制疾病 提供依据。
公共卫生
生物统计学
在公共卫生领域，医学统计学用于监测和 评估公共卫生状况，制定和评估公共卫生 政策。
在生物统计学中，医学统计学用于研究生 物学数据的分布和变化规律，为生物学研 究和医学研究提供支持。
生存分析中的多因素分析方法
多因素分析方法
考虑多个因素对生存时间的影响，常用方法有Cox比例风险模型和 分层分析等。
Cox比例风险模型
一种半参数模型，用于研究多个因素对生存时间的影响，并给出相 对风险比。
分层分析
将研究对象按照某些特征进行分层，然后在各层内进行统计分析，以 探讨各层内因素对生存时间的影响。
数据整理
对收集到的数据进行整理、核对和分类，确 保数据的规范化和标准化。
数据分析
选择合适的数据分析方法和技术，对数据进 行深入分析和挖掘，得出科学结论。
报告撰写
按照学术规范和要求，撰写研究报告或论文 ，客观地呈现研究结果和结论。
07
医学统计学中的伦理问题与数 据安全

2024版医学统计学PPT全套课件pptx

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医学统计学PPT全套 课件pptx
目录
• 医学统计学概述 • 医学统计学基础知识 • 描述性统计方法 • 推断性统计方法 • 实验设计与分析 • 临床医学中的统计应用 • 公共卫生中的统计应用 • 医学统计学发展趋势与挑战
01
医学统计学概述
医学统计学的定义与任务
定义
医学统计学是应用数理统计学的原 理和方法，在医学领域中研究数据 的收集、整理、分析和解释的一门 科学。
假设检验
基本思想
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断假设是否成 立。
步骤
建立假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算p值并作出决策。
两类错误
第一类错误是拒绝正确的假设，第二类错误是接受错误的假设。
方差分析
基本思想
通过比较不同组间的方差来推断总体均值是否 存在显著差异。
类型
单因素方差分析、多因素方差分析等。
统计量与抽样分布
统计量
用于描述样本特征的度量，如样本均值、样本 标准差等。
抽样分布
由样本统计量构成的分布，用于推断总体参数的性质。 常见的抽样分布包括t分布、F分布和卡方分布等。
抽样误差
由于抽样导致的样本统计量与总体参数之间的 差异，可通过增加样本量来减小。
03
描述性统计方法
频数分布与直方图
01
08 医学统计学发展趋势与挑战
大数据时代下的医学统计学变革
数据驱动的研究范式
大数据使得医学统计学能够处理海量、 多样化的数据，推动研究范式从假设
驱动向数据驱动转变。
精准医疗与个性化治疗
通过分析大规模生物标志物和临床数 据，医学统计学为实现精准医疗和个
性化治疗提供有力支持。
实时动态监测与预警

《医学统计学》完整课件

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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。

医学统计学课件PPT

医学统计学课件PPT
(variable）、变量值（value of variable）
（1）、 研究单位（unit） ：研究中的个体 （individual）,是根据研究目的确定的。
二、统计学中的几个基本概念
例如：研究7岁男孩身高的正常值范围 研究大学生视力 研究水污染情况 研究细胞变性 研究肝癌的地区分布
一个人 一只眼睛 一毫升水 一个细胞 一个地区
二、统计学中的几个基本概念
• 实验者
投掷次数
• Hu Pingcheng 1
• Hu Pingcheng 2
• Hu Pingcheng 3
• Hu Pingcheng 4
• Hu Pingcheng 5
• Hu Pingcheng 6
• Hu Pingcheng 7
• Buffon
4040
• K.Pearson
• 同质：同长沙市、同7岁、同男孩、同无 影响身高的疾病。
二、统计学中的几个基本概念
• （2）、变异 （variation）
• 变异 （variation）：同质研究单位中变 量值间的差异。
• 例如：1）长沙市2004年7岁男孩身高有 高有矮
•
2）相同的药方治疗相同的疾病的
病人，疗效有好有坏
二、统计学中的几个基本概念
• 特点:1)不可避免性
•
2)有统计规律性
二、统计学中的几个基本概念
• 产生原因: • 个体差异(生物变异)
二、统计学中的几个基本概念
• 6、频率（relative frequency）、概率 （probability）、小概率事件
．（1）、频率（relative freguency）: 一次随机试 验有几种可能结果，在重复进行试验时，个别 结果看来是偶然发生的，但当重复试验次数相 当多时，将显现某种规律性。例如，投掷一枚 硬币，结果不外乎出现“正面”与“反面”两 种，现在,我们看一掷币模拟试验：

《医学统计》课件


医学统计应用
流行病学
通过收集、整理和分析人群中发生的疾病和健 康情况，以改善公共健康。
临床研究
设计和分析临床试验，评估新药物和治疗方法 的疗效和安全性。
生物统计学
研究生物医学研究中的统计方法和数据分析， 以支持科学研究和医学决策。
公共卫生
研究和分析疾病的发生、传播和控制，以制定 政策和干预措施。
医学统计案例分析
了解这些基本概念是进 行数据收集、整理和分 析的基础。
数据收集
选择合适的数据收集方法是确保数据质量和可靠性的关键。
2
数据整理的流程：数据清洗、变量识别、数据转换等
整理数据可确保数据的一致性和可分析性，并减少错误和偏差。
3
数据可视化：表格、图表等
通过可视化表达数据的方式，使得数据更易于理解和传达。
临床试验案 例：治疗指 南的修订
使用临床试验数据 评估现有治疗指南 的有效性，并提出 修订建议。
流行病学案 例：SARS疫 情的分析
通过分析SARS疫情 数据，揭示病毒传 播和控制策略。
生物统计学 案例：基因 组分析
通过基因组数据的 统计分析，发现与 特定疾病和遗传变 异相关的基因。
公共卫生案 例：疾病控 制与预防
使用统计方法评估 疫苗和卫生干预措 施的效果，制定防 控策略。
总结与展望
1 医学统计的重要性和发展趋势
医学统计在改善健康状况和优化医疗服务方面具有重要作用，并将继续发展。
2 如何应用医学统计优化医疗健康服务
结合医学统计方法和技术，改进临床实践和医疗决策，提高医疗质量和效果。
数据分析基础
描述性统计：中心位置、离散程度、分布形态等
描述性统计用于总结和表达数据的特征，如均值、标准差和分布形态。

《医学统计学》PPT课件


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

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。

《医学统计学2》课件

《医学统计学2》课件
汇报人： 2023-12-24
目录
• 医学统计学概述 • 医学统计方法 • 医学统计软件介绍 • 医学统计案例分析 • 医学统计学中的伦理问题
01
医学统计学概述
医学统计学的定义
医学统计学是应用统计学的原理和方 法，研究医学领域中数据的收集、整 理、分析和推断的一门学科。
它旨在通过科学的数据处理，揭示生 命现象的内在规律，为医学研究和临 床实践提供可靠依据。
Stata软件介绍
专注于统计分析 Stata专注于统计分析，提供了丰 富的统计方法，包括回归分析、 生存分析、多元统计分析等。
在社会科学领域应用广泛 Stata在社会科学领域得到了广泛 应用，如经济学、政治学、社会 学等，是进行统计分析的常用软 件之一。
交互式界面友好 Stata的交互式界面简单易用，用 户可以通过菜单和对话框进行操 作，无需编写代码。
02
医学统计方法
描述性统计
总结词
描述性统计是医学统计学的基 础，用于收集、整理和呈现数
据。
详细描述
描述性统计方法包括频数分布 表、直方图、箱线图等，用于 展示数据的分布特征和中心趋 势。
总结词
描述性统计是医学统计学的基 础，用于收集、整理和呈现数 据。
详细描述
描述性统计方法还包括计算平 均数、中位数、众数等统计指 标，以及比较不同组数据的差
知情同意
确保研究对象在充分了解研究目的、风险和 权益后自愿参与，并签署知情同意书。
公正分配负担
在研究设计和实施过程中，确保所有参与者 负担公平，不因个人特征而产生歧视。
数据收集中的伦理问题
尊重隐私
在收集数据时，应确保不侵犯研究对象 的隐私权，采取适当的保密措施。
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Variable Obs
x 10
mean = mean(x) Ho: mean = 14.02
Ha: mean < 14.02 Pr(T < t) = 0.0109
Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
12.59 .5162794 1.632619 11.42209 13.75791
(x,g/d 3 0 0 5 8 0 0 0 0 3 l):
问题：该病患者的平均Hb含量是否与正常人的 平均Hb含量相同 (正常人的平均Hb含量 为14.02(g/dl) )。
问题：
正常人
0＝14.02
患者
1＝？
样本含量：10 均 数: 12.59 g/dl 标准差: 1.63 g/dl
统计量与参数不同的两种可能
23
Ha: diff < 0 Pr(T < t) = 0.0420
Ha: diff != 0 Pr(|T| > |t|) = 0.0839
Ha: diff > 0 Pr(T > t) = 0.9580
Ha: mean(diff) != 0 Pr(|T| > |t|) = 0.2237
Ha: mean(diff) > 0 Pr(T > t) = 0.8881
例6.3（成组设计）
分别测得14例老年人煤饼病人及11例正常人的尿中17 酮 类固醇排出量(mg/dl)如下，试比较两组的均数有无差别
病人： 2.90 5.41 5.48 4.60 4.03 5.10 4.97 4.24 4.36 2.72 2.37
diff
10 -.6799999 .5204272 1.645735 -1.857288 .4972881
mean(diff) = mean(x1 - x2) Ho: mean(diff) = 0
t = -1.3066
degrees of freedom =
9
Ha: mean(diff) < 0 Pr(T < t) = 0.1119
2.09 7.10 5.92 健康人： 5.18 8.79 3.14 6.46 3.72 6.64 5.60 4.57 7.71 4.99 4.01
成组设计ｔ检验
ttest 变量1=变量2, unpaired [unequal welch] ttest x,by(group) [unequal] ttesti #obs1 #mean1 #sd1 #obs2 #mean2
其一：抽样误差 (偶然的、随机的、较小的)
其二：本质上的差别 (必然的、大于随机误差)
例6.1
样本：某医生随机抽查10名某病患者的血红蛋 白，求得其均数为12.59 (g/dl),标准差 为1.632619 (g/dl) 。
问题：该病患者的平均Hb含量是否与正常人的 平均Hb含量相同 (正常人的平均Hb含量 为14.02 (g/dl))。
combined
25
4.884 .3306453 1.653227 4.201582 5.566418
diff
-1.150325 .636752
-2.467547 .1668972
diff = mean(x1) - mean(x2) Ho: diff = 0
t = -1.8066
degrees of freedom =
医学统计学实习课
STATA软件及其应用－II
数值变量资料的统计分析
样本均数与总体均数比较的t检验 配对设计ｔ检验 成组设计ｔ检验及方差齐性检验
单因素方差分析及方差齐性检验 两因素的方差分析
例6.1
样本：某医生随机抽查10名某病患者的血红蛋 白，如下：
病例号: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 血红蛋白 11. 15. 15. 13. 12. 10. 11. 12. 13. 12.
样本均数与总体均数比较的t检验
ttest 变量名= #val
ttest x=14.02
ttesti #obs #mean #sd #val
ttesti 10 12.59 1.632619 14.02
样本均数与总体均数比较的t检验
. test
2
3
4
5
6
7
8
9
10
治疗前(x1): 11.3 15.0 15.0 13.5 12.8 10.0 11.0 12.0 13.0 12.3 治疗后(x2): 14.0 13.8 14.0 13.5 13.5 12.0 14.7 11.4 13.8 12.0
配对设计ｔ检验
ttest 变量1=变量2
配对设计ｔ检验
t = -2.7698 degrees of freedom = 9
Ha: mean != 14.02 Pr(|T| > |t|) = 0.0218
Ha: mean > 14.02 Pr(T > t) = 0.9891
例6.2(配对设计)
10例矽肺患者经某药治疗，其血红蛋白(g/dl)如下：
病例号:1
Two-sample t test with equal variances
Variable
Obs
Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
x1
14 4.377857
.3875 1.449892 3.540714
5.215
x2
11 5.528182 .5232431 1.735401 4.362324 6.69404
. ttest x1=x2
Paired t test
Variable
Obs
Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
x1
10
12.59 .5162794 1.632619 11.42209 13.75791
x2
10
13.27 .3415813 1.080175 12.49729 14.04271
#sd2 [,unequal]
➢ unpaired 表示非配对的，如不选就作配对ｔ检验 ➢ unequal 表示假设两组方差不齐，如不选表示假设两组
方差达到齐性 ➢ Welch 表示方差不齐时采用welch方法对自由度进行校
正，不选时按satterthwaite方法校正
成组设计t检验
. ttest x1=x2,unpaired