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医科大学统计学全套精品课件

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《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

《医学统计》课件

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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

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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》完整课件课件

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基于大数据和人工 智能的统计分析
随着大数据和人工智能技术的发 展，医学统计学将更加注重高维 、复杂数据的分析方法研究及应 用。
临床决策支持系统 的应用
通过统计分析技术，为临床医生 提供实时、准确的决策支持，提 高医疗质量和效率。
THANKS
主成分分析
总结词
主成分分析是一种降维方法，通过将多个变量转化为少数几个相互独立的主 成分，以简化数据结构并保留主要特征。
详细描述
主成分分析主要包括线性代数基础知识、主成分计算方法、主成分性质和主 成分解释等内容，可以用于数据的降维、可视化、特征提取和分类等应用场 景中。
时间序列分析
总结词
时间序列分析是一种分析时间序列数据的统计方法，用 于揭示数据在时间上的趋势、周期性和异常变化等特征 。
详细描述
时间序列分析主要包括时间序列的预处理、图形表示、 参数模型、季节性和时间序列预测等内容，可以用于医 学领域中的疾病发病趋势、健康状况监测等应用场景中 。
结构方程模型
要点一
总结词
结构方程模型是一种验证性统计分析方法，用于研究潜 在变量对观测变量的影响以及潜在变量之间的关系。
要点二
详细描述
结构方程模型主要包括模型构建、模型拟合、模型评价 和模型修正等内容，可以用于医学领域中的健康行为研 究、医学诊断和疗效评估等应用场景中。
运用医学统计学方法对特定地区、人群的健康状况进 行调查和分析，评估疾病分布和影响因素。
健康状况评估
基于统计学的评估方法，对特定人群的健康状况进行 综合评价，为资源分配和政策制定提供依据。
医疗质量控制与改进
质量控制标准
运用统计学原理制定医疗过程和结果的质量控制标准，确保医疗服务的质量。

《医学统计学》完整课件 PPT

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统计分析包括以下两大内容：
1.统计描述(descriptive statistics) 将计算出 的统计指标与统计表、统计图相结合，全面描述 资料的数量特征及分布规律。
2.统计推断(inferential statistics)
使
用样本信息推断总体特征。通过样本统计量进行
②数量分组，即将观察单位按其数值的大小分组，如按年龄 的大小、药物剂量的大小等分组。
3.汇总： 分组后的资料要按照设计的要求进行 汇总，整理成统计表。原始资料较少时用手工汇 总，当原始资料较多时，可使用计算机汇总。
四、分析资料 • 分析资料(analysis of data) —— 是根据设计的
要求，对整理后的数据进行统计学分析，结合 专业知识，作出科学合理的解释。
第1章绪论 目录
第一节 医学统计学的定义和内容 第二节 统计工作的基本步骤 第三节 统计资料的类型 第四节 统计学中的几个基本概念 第五节 学习统计学应注意的几个问题
第一章 绪论
第一节 医学统计学的定义和内容
• 医学统计学(medical statistics) ---是以 医学理论为指导，运用数理统计学的原理和方 法研究医学资料的搜集、整理与分析，从而掌 握事物内在客观规律的一门学科。
6.健康统计 研究人群健康的指标与统计方 法，除了用上述的某些方法外，他还有其特有 的方法，如寿命表、生存分析、死因分析、人 口预测等方法
第二节 统计工作的基本步骤
医学统计工作可分为四个步骤： 统计设计、搜集资料、整理资料和分析资料。 这四个步骤密切联系，缺一不可，任何一个步 骤的缺陷和失误，都会影响统计结果的正确性。
2.医疗卫生工作记录 如病历、医学检查 记录、卫生监测记录等。
3.专题调查或实验研究 它是根据研究目 的选定的专题调查或实验研究，搜集资 料有明确的目的与针对性。它是医学科 研资料的主要来源。

医学医学统计学PPT课件

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样本量估算
根据研究目的、效应大小、显著性水平 和把握度等因素，合理估算所需样本量。
随机化方法
介绍简单随机化、分层随机化、整群随 机化等随机化方法，以确保试验组和对 照组的可比性。
数据分析与解读
运用统计学方法对试验数据进行描述性 统计、推断性统计和生存分析等，正确 解读分析结果。
观察性数据分析与处理
误差和提高实验效率。
方差分析基本思想
将总变异分解为组间变异和组内变 异，通过比较组间变异与组内变异 的相对大小，推断各因素对结果的 影响是否显著。
方差分析步骤
建立假设、计算检验统计量、确定P 值、作出推断结论。
04
医学统计学在医学研究中 的应用
临床试验设计与分析
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉设计、析因设 计等，以及各种设计类型的优缺点和适 用场景。
03
样本容量
样本中所包含的个体数目。
变量与数据类型
变量
研究中观察或测量的特征或属性， 可以是定量的或定性的。
数据类型
根据变量的性质可分为定量数据和 定性数据，其中定量数据又可分为 离散型和连续型。
统计பைடு நூலகம்与抽样分布
03
统计量
用于描述样本特征的数值，如样本均值、 样本标准差等。
抽样分布
由样本统计量所形成的分布，用于推断总 体参数。常见的抽样分布有t分布、F分布 和卡方分布等。
03
多重比较与假设检验的误用
Hochberg校正
02
01
控制FDR（False Discovery Rate） 的方法
统计模型的选择与评估
统计模型的选择
1
2
根据研究目的和数据类型选择合适的统计模型

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相关分析
要点一
描述性统计量
通过计算描述性统计量，如均值、中 位数、方差等，对数据进行初步描述 。
要点二
等级相关
当变量间存在等级关系时，可以使用 等级相关来评估它们之间的关联程度 。
要点三
Spearman等级相关
Spearman等级相关是一种非参数方 法，适用于等级变量之间的相关分析 。
回归分析
回归模型
临床诊断试验评估的统计学应用
ROC曲线分析
通过使用受试者工作特征曲线（ROC曲线）分析，医学统计学能够评估诊断试验 的准确性，比较不同诊断试验之间的差异。
诊断界值确定
医学统计学可以确定诊断试验的诊断阈值，从而帮助医生确定疾病是否存在，以 及如何评估风险。
医学影像统计学的应用
图像处理技术
医学影像统计学使用各种图像处理技术，包括滤波、边缘检 测、特征提取等技术，以提取图像中的有用信息。
二项分布
描述独立重复试验的随机现象。
泊松分布
描述随机现象在时间上的分布。
正态分布
描述随机现象在数值上的分布。
t分布
描述样本均数与总体均数的比较。
03
医学统计学常用指标
描述性指标
平均数
标准差
描述一组数据的集中趋势或中心位置。
描述一组数据的离散程度或变异程度。
频数分布
相对频数
将一组数据进行分组，统计每个组内的数据 个数。
个方面。
现代医学统计学
随着计算机技术和生物技术的 发展，医学统计学在数据挖掘 、生物信息学、精准医疗等领
域的应用日益广泛。
02
医学统计学基础知识
概率论基础知识
01
02
03
随机试验与事件

医学统计学-检验精品PPT课件


A药理论无效人数：90×52/178（29.21％）=26.29
B药理论有效人数：88×126/178 （70.79％） =62.29
B药理论无效人数：88×52/178 （29.21％） =25.71
注：算出一个格子的理论数后，其他格子的理论数可
以用减法推算出来。广西医科大学卫统黄高明编
10
TRC 为R行C列的理论数；nR为T所在行合计数 ； nc为T所在列合计数。
7
以下资料的a、b、c、d是哪个？
组别 治疗组 对照组 合计
治疗人数 有效人数 有效率（%）
200
160
80.00
190
148
77.89390Fra bibliotek308
78.97
200
160
160
190
148
148
广西医科大学卫统黄高明编
40 42
8
一、 x2检验基本思想
x 2值的计算方法（通用公式）：
x2 ( A T )2 T
Ｈ0：π1＝π2 Ｈ1：π1≠π2 α＝0.05
2、计算X2值（用基本公式计算）
T11＝(90×126)／178＝63.71 T12＝90-63.71＝26.29 T21＝126－63.71＝62.29 T22＝88-62.29＝25.71
广西医科大学卫统黄高明编
13
2 68 63.712 22 26.292 58 62.292 30 25.712
不大，X2值应较小；若H0假设不成立，则实际分 布（A)和理论分布(T)相差较大， X2值应较大。另
外 X2值的大小尚与格子数（自由度）有关，格子
数越多，X2值越大。
可以根据X2分布原理，由X2值确定P值，从而作

《医学统计学》完整课件超级经典


生存分析的步骤
确定研究人群和研究因素，收集相关数据， 计算生存函数和危险函数等指标，评估影响
因素对生存时间的影响程度。
生存分析在医学研究中的应用
生存分析可用于研究患者的生存状况和影响 因素，如评估某种新药对患者的疗效和生存 时间的影响。
生存分析可用于评估患者的风险程度和预后 情况，如根据患者的多个特征预测其疾病复
发的可能性。
THANKS
感谢观看
明确研究问题，提出研究假设。
模型构建与评估
根据研究目的构建统计模型，并对模型进 行评估和优化。
数据收集与预处理
设计和实施数据收集方案，对数据进行清 理、整理和变换。
推理性统计分析
利用样本信息对总体做出推断，如假设检 验、方差分析等。
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析，如均值、方 差、中位数等指标的计算。
多因素分析的基本概念与步骤
多因素分析的基本概念
多因素分析是通过建立数学模型，研究两个或多个变量 之间的相互关系，并综合评价这些因素对某个事件或现 象的影响程度。
多因素分析的步骤
确定自变量和因变量，收集相关数据，建立多因素回归 模型，进行模型拟合度和显著性检验，解释模型结果。
多因素分析在医学研究中的应用
VS
方差分析可用于比较多个实验组之 间的均数差异，判断不同处理因素 对实验结果的影响。
卡方检验的基本原理与步骤
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测频数与期望频数之间的 差异，判断观察因素与期望因素之间是否 存在联系。
卡方检验的步骤
确定期望频数，计算卡方值，查表得出相 伴概率P值。
卡方检验的应用范围与限制
02
03
期望值
方差

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2023
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contents
目录
医学统计学基础知识医学统计方法及应用医学统计软件与应用
01
医学统计学基础知识
医学统计学是统计学在医学中的应用
医学统计学是统计学的一个重要分支，是运用统计学的理论和方法，研究医学领域中的数据收集、整理、分析和推断的一门学科。
医学统计学的特点
假设检验是医学统计学中常用的一种方法，用于检验假设是否成立。
医学统计学的基本概念
概率
图表
假设检验
统计量

02
医学统计方法及应用
频数分布
集中趋势
变异程度
描述性统计方法
t检验
用于比较两组或多组数据的均值是否存在显著差异，包括独立样本t检验和配对样本t检验。
卡方检验
用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，包括独立样本卡方检验和配对样本卡方检验。
软件特点
医学统计软件具有专业性、易用性、多功能性和交互性等特点。
软件发展
医学统计软件行业发展迅速，不断推陈出新，为医学研究提供更多更好的工具。
01
02
03
软件简介
SPSS是医学统计学中最常用的统计分析软件之一，其全称是Statistical Package for the Social Sciences，即社会科学统计软件包。
功能特点
SPSS具有界面友好、操作简便、易学易用、功能强大等特点，可以处理大规模数据，进行各种统计分析，如描述性统计、回归分析、方差分析等。
应用领域
SPSS在医学领域应用广泛，如医学研究、医学教育、医学管理等。
SPSS在医学统计中的应用
软件简介
Excel是Microsoft公司开发的电子表格软件，具有强大的数据处理和分析功能，也是医学统计学中常用的软件之一。
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✓ 对于一个具体个体，其最终的结局是不可确切预计的
2020/5/19
柏建岭讲稿
8
统计学与医学研究的关系
但是在医学观察研究中，许多结果有一定的随机 性，也有一定的内在规律。
当这些个体事件大量重复时，则可以发现其中存 在着一定的规律。
如何对这些变化规律加以总结？
2020/5/19
柏建岭讲稿
9
统计学与医学研究的关系
柏建岭讲稿
14
同质 异质
同质(homogeneity)： 性质相同
异质(heterogeneity)： 性质不同
例如，调查某地2011年12岁男童身高，则它的观察单位是 每一个儿童，它的同质基础是同一地区、同一年份、同一年 龄、同为男性。
个体的同质性是构成研究总体的必备条件 研究内容(指标/变量)不同，对同质性的要求不同
如：总体均数 总体标准差
总体率
p 总体相关系数 r
统计量一般用拉丁字母表示
如：样本均数 X
样本标准差 s
样本率 p
样本相关系数 r
2020/5/19
柏建岭讲稿
24
总体
平均身高 总体参数
3
社会经济中的统计学
2020/5/19
柏建岭讲稿
4
统计是什么？ What is Statistics?
若想了解上帝在想什么，我们
就必须学统计，因为统计学就 是在量测他的旨意。
Florence Nightingal 1820一1910
2020/5/19
柏建岭讲稿
5
统计学(Statistics)
研究数据的收集、整理、分析的一门学科。
同质和异质是相对的概念
2020/5/19
柏建岭讲稿
15
同质和异质示例
在研究事物的形颜状色时
2020/5/19
柏建岭讲稿
16
制定血红蛋白参考值范围时
2020/5/19
柏建岭讲稿
17
制定白细胞参考值范围时
2020/5/19
柏建岭讲稿
18
变异
同质事物之间的差别称为变异(variation) 亦称个体变异。
研究医学中这些随机现象的发生规律的学科。
2020/5/19
柏建岭讲稿
11
医学统计学(Medical Statistics)
基础：概率论和数理统计等数学的原理、方法 研究对象：医学资料 研究任务：搜集、整理、分析和推断 性质：一门应用学科
2020/5/19
柏建岭讲稿
12
数理统计学与生物医学的结合
✓《 Webster 国际大词典》 Statistics is the science dealing with the collections, analysis, interpretation and presentation of masses of numerical data.
✓《不列颠百科全书》 Statistics is the science and art of dealing with variation in data through collection, classification and analysis in such a way as to obtain reliable result.
样本统计量(sample statistic)
由样本所算出的统计指标或特征值称为统计量。
– 已知的，变化的，有误差的！
在总体被确定之后，总体参数就是一个常数，是 不会变化的，不管你是否确切知其大小；而统计 量是几乎总是随着样本而变的。
2020/5/19
柏建岭讲稿
23
参数和统计量
参数一般用希腊字母表示，
样本 (random sample)
从研究总体中随机抽取具有代表性的部分观察单位。 – 代表性，包含了总体的特性
样本含量(sample size)
样本中包含个体的数量。
2020/5/19
柏建岭讲稿
22
参数和统计量
总体参数(population parameter)
总体的特征值称为参数。 – 未知的，固有的，不变的，需要研究的！
Medical statistics 医学统计学
绪 论 (Introduction)
柏建岭 bjlcn@ 南京医科大学公共卫生学院生物统计学系
主要内容
引言 学科定义 基本概念 学习要求
2020/5/19
柏建岭讲稿
2
生活中的统计学
投机取巧 投机取巧
天气预报
2020/5/19
柏建岭讲稿
2020/5/19
柏建岭讲稿
20
总体和样本
总体 (population)
按研究目的所确定的同质研究对象某项观察指标 的全体，即全体观察单位。 – 有限总体 (finite) – 无限总体 (infinite)
个体 (individual)
组成总体的基本单位。
2020/5/19
柏建岭讲稿
21
总体和样本
• 变异的两个方面：
• 个体与个体间的差别 • 同一个体重复测量值间的差别
2020/5/19
柏建岭讲稿
19
个体变异(individual variation)
同质个体间的差异。 一种或多种不可控因素(已知的或未知的)作用下
所产生的反映的综合表现。 结果是随机的(无法绝对正确地预测)。 个体变异是普遍存在的。 个体变异是有规律的。 没有个体变异，就没有统计学！
例如：分别用2种药(A药和B药)治疗类风湿关节 炎，各治疗10名类风湿关节炎患者。
组别
有效
无效A药73 NhomakorabeaB药
6
4
问：A药疗效比B药疗效好吗？
2020/5/19
柏建岭讲稿
合计 10 10
10
统计学与医学研究的关系
对于这些有一定随机性的结果，要根据发生的概 率大小才能下结论。这就是医学统计学要解决的 问题。
生物统计学(Biostatistics) 医学统计学(Medical Statistics) 卫生统计学(Health Statistics)
2020/5/19
柏建岭讲稿
13
基本概念
同质 异质 变异 总体和样本 参数和统计量 随机 概率和频率 小概率事件和小概率原理 变量的分类
2020/5/19
2020/5/19
柏建岭讲稿
6
数据处理的工具和技能
2020/5/19
柏建岭讲稿
7
7
统计学与医学研究的关系
医学研究中存在的大量随机现象
✓ 同样的药治疗患有同一疾病的患者，疗效可以不同 ✓ 相同的生活条件，各人健康状况可以不同 ✓ 同样的年龄和性别，儿童的身高和体重可以不同
几乎可以这样说：绝大部分的医学现象均是随机 现象