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《AME科研时间系列医学图书007：傻瓜统计学》读书笔记目录一、内容综述 (2)二、统计学基本概念 (3)1. 统计学定义 (4)2. 统计学的作用 (5)三、统计学的基本原理 (6)1. 描述性统计 (7)2. 推断性统计 (8)四、数据类型与分布 (10)1. 数据类型 (11)2. 数据分布 (12)五、统计推断 (13)1. 参数估计 (14)2. 假设检验 (15)六、方差分析 (16)七、回归分析 (17)八、实验设计 (18)1. 实验设计原则 (19)2. 实验数据的收集与分析 (20)九、常用统计软件介绍 (22)十、总结与展望 (24)一、内容综述《傻瓜统计学》是一本为非统计专业人士编写的入门级统计学教材，作者是美国著名的科普作家、数学家约翰图基(John Tukey)。
本书旨在通过简单易懂的语言和生动的例子，帮助读者快速掌握统计学的基本概念和方法。
全书共分为7个章节，涵盖了概率论、假设检验、方差分析、回归分析等多个方面。
在阅读《傻瓜统计学》我深刻地感受到了统计学在现代医学研究中的重要性。
随着科学技术的不断发展，医学研究越来越依赖于数据的分析和解释。
而统计学正是这门科学的核心，它可以帮助我们从大量的数据中发现规律、验证假设、预测结果等。
掌握统计学的基本知识和技能对于医学工作者来说是至关重要的。
作者通过生动的故事和实例，将抽象的统计学概念变得形象直观。
他用“傻瓜掷骰子”的故事来引入概率论的概念，让读者更容易理解随机事件的发生和概率的计算方法。
作者还强调了统计学中的一个重要原则——“显著性水平”，并通过实际案例来说明如何在不同情况下选择合适的显著性水平进行假设检验。
这些内容不仅让我对统计学有了更深入的认识，也为我在实际工作中应用统计学提供了有力的支持。
《傻瓜统计学》是一本非常实用的入门级统计学教材，适合广大医学工作者、研究人员以及对统计学感兴趣的读者阅读。
通过学习本书，我相信大家能够更好地运用统计学知识解决实际问题，提高医学研究的质量和效率。
图文《医学统计学》PPT课件目录•医学统计学概述•医学统计学基本概念•描述性统计方法•推断性统计方法•实验设计与分析•临床医学中的统计学应用01医学统计学概述定义与特点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。
特点以医学为背景，以数据为基础，运用统计学方法揭示医学现象的数量特征和规律。
发展历程及现状发展历程医学统计学经历了从描述性统计到推断性统计，再到现代多元统计分析的发展历程。
现状随着计算机技术的发展和大数据时代的到来，医学统计学在医学研究和实践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务研究对象医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02医学统计学基本概念总体样本样本量从总体中随机抽取的一部分个体所构成的集合。
样本中所包含的个体数目。
0302 01总体与样本研究对象的全体个体所构成的集合。
随机抽样与非随机抽样随机抽样按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体被抽中的机会相等。
非随机抽样根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法，可能导致选择偏倚。
变量与数据类型变量研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。
定量数据包括连续型数据和离散型数据，定性数据包括分类数据和顺序数据。
统计量与参数统计量描述样本特征的量，如样本均数、样本标准差等。
参数描述总体特征的量，如总体均数、总体标准差等。
通常情况下参数是未知的，需要通过样本统计量进行估计。
03描述性统计方法频数分布表直方图应用场景频数分布表与直方图用于展示数据的分布情况，包括各组数据的频数、频率、累计频数和累计频率。
用矩形的面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数密度，宽度则表示组距。
适用于连续变量，可直观地展示数据的分布规律，如偏态、峰态等。
《医学医学统计学》课件一、教学内容本节课的教学内容来自于《医学医学统计学》的第四章，主要讲解描述性统计分析方法。
具体内容包括：频数分布、图表的编制方法、平均数、中位数、众数的计算及应用。
二、教学目标1. 使学生了解描述性统计分析的基本概念和方法。
2. 培养学生运用描述性统计分析方法解决实际问题的能力。
3. 帮助学生掌握频数分布、图表的编制方法、平均数、中位数、众数的计算及应用。
三、教学难点与重点1. 教学难点：频数分布的编制方法，图表的编制技巧。
2. 教学重点：平均数、中位数、众数的计算及应用。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体课件、黑板、粉笔。
2. 学具：教材、笔记本、尺子、圆规。
五、教学过程1. 实践情景引入：以某医院对一批病人的身高、体重进行调查为例，引入描述性统计分析的概念。
2. 讲解频数分布：讲解频数分布的概念，示范如何编制频数分布表，引导学生随堂练习。
3. 讲解图表的编制方法：讲解条形图、折线图、饼图的编制方法，示范制作过程，引导学生随堂练习。
4. 讲解平均数、中位数、众数的计算及应用：讲解平均数、中位数、众数的定义及计算方法，示范应用实例，引导学生随堂练习。
6. 课后作业布置：布置练习题，巩固所学知识。
六、板书设计1. 频数分布概念编制方法2. 图表的编制方法条形图折线图饼图3. 平均数、中位数、众数定义计算方法应用实例七、作业设计1. 题目：某学校对一批学生的身高进行调查，数据如下：160, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180请绘制频数分布表和条形图。
2. 答案：频数分布表：| 身高（cm） | 频数 ||||| 160162 | 2 || 163164 | 3 || 165166 | 4 || 167168 | 5 || 169170 | 6 || 171172 | 7 || 173174 | 8 || 175176 | 9 || 177178 | 10 || 179180 | 2 |条形图：(在此处绘制条形图)八、课后反思及拓展延伸本节课通过实际案例引入描述性统计分析的概念，引导学生掌握频数分布的编制方法，图表的编制技巧，以及平均数、中位数、众数的计算及应用。
优秀课件《医学统计学》一、引言医学统计学是医学与统计学相结合的一门交叉学科，旨在通过统计学方法对医学数据进行科学分析，为临床医学、预防医学和基础医学研究提供可靠的数据支持。
随着医学研究的不断深入，医学统计学在医学领域的应用日益广泛，已成为医学专业学生和研究人员必备的基本技能。
本课件旨在介绍医学统计学的基本原理、方法及应用，帮助读者掌握医学统计学的基本知识，提高医学研究的质量和效率。
二、医学统计学的基本概念1.统计学定义：统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。
2.医学统计学定义：医学统计学是应用统计学原理和方法研究医学现象的数量规律性的一门学科。
3.统计学基本概念：总体、样本、参数、统计量、误差、概率等。
4.常用统计指标：均数、中位数、众数、标准差、变异系数、相对数等。
三、医学统计学的基本方法1.描述性统计：对数据进行整理、概括和展示，包括频数分布、图表展示、统计量计算等。
2.推断性统计：根据样本数据对总体进行推断，包括参数估计、假设检验、相关分析等。
3.实验设计：合理设计实验，提高数据质量和研究效率，包括随机化、对照、重复等原则。
4.多变量分析：分析多个变量之间的关系，包括线性回归、方差分析、聚类分析等。
四、医学统计学的应用1.临床研究：通过统计学方法分析临床数据，评价治疗效果、诊断方法等。
2.预防医学：分析疾病发生、发展和流行的规律，制定预防策略和措施。
3.基础医学研究：探索生物医学现象的数量规律，为揭示生命现象提供依据。
4.药物研发：评价药物疗效和安全性，指导新药研发。
五、医学统计学软件与应用1.常用医学统计学软件：SPSS、SAS、R、Stata等。
2.软件操作流程：数据录入、数据处理、统计分析、结果输出等。
3.软件在医学研究中的应用：数据分析、图表制作、实验设计、预测模型等。
六、医学统计学的发展趋势2.精准医学：基于个体差异的统计分析，为精准医疗提供数据支持。
3.跨学科研究：与其他学科如生物信息学、流行病学等交叉融合，拓展医学统计学的研究领域。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------医学统计学傻瓜教程医学统计学傻瓜教程作为一名临床医师，不管你愿意不愿意，某些时候必须撰写医学论文。
这时，大多数人会遇到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，早些年学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，看得基本上是云里雾里。
《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。
本教程的学习时间约需要 2～3 小时，前提是你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手 V4. 0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。
《临床医师统计学助手 V4. 0》下载地址: http: //www. onlinedown. net/soft/63895. htm 这是一个全傻瓜化的教程，由 4 个实例组成，只要认真看完这 4 个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。
接下来我们开始轻松愉快的学习过程。
一、均数与标准差【例 1】本组 105 例，男 55 例，女 50 例；平均年龄：1 / 962. 36. 1 岁，所有入选病例均符合 1999 年 WHO 高血压诊断标准。
举这个例子是为了说明均数与标准差的概念。
我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于标准差实在太重要了。
【例 1】中的数据62. 36. 1 ， 62. 3 就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的6. 1 是什么呢？它就是标准差。
有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第 1 组身高（cm）：98、 99、 100、 101、 102；第 2 组身高（cm）：80、 90、 100、 110、 120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第 1 组的身高很接近，第 2 组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。
统计学上对一组测量结果的数据都要用均数标准差表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压 12010. 2mmHg。
我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 标准差越大，说明数据越分散。
撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如：第 1 组身高（cm）：98、 99、 100、 101、 102；第 2 组身高（cm）：80、 90、 100、 110、 120。
在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。
利用软件《临床医师统计学助手 V3. 0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第 1 组平均身高：1001. 58cm；第 2 组平均身高：10015. 81cm，如下图。
二、两样本均数差别 T 检验【例 2】目的研究中药板兰根对非典疗效。
方法将 36 例非典患者随机分为治疗组 19 例，采用常规治疗+板兰根口服，对照组 17 例，仅采用常规治疗。
结果治疗组平均退热时间 3. 281. 51d；对照组平均退热时间 5. 651. 96d，两组间对照差别有极显著意义（p＜0. 01 ）结论中药板兰根对非典有显效疗效，实为国之瑰宝。
这是最常见的一种统计学数据处理类型，统计学述语叫做两样本均数差别 T 检验，说得通俗易懂一些，就是检验两组方法所得到的数据到底有没有差异，或者说，差异是否有意义。
我们平时的思维习惯是，数据的大小还用得着检验吗？这是小3 / 9学生都会的问题。
可是别忘记了现在是在搞科研，科学方法看问题可不一定这么简单。
可能还没有说明白这个问题，下面举一个简单的例子。
我们的目的是得出这样一个结论：北京出产的西瓜比上海出产的西瓜大。
最可靠的方法是把所有北京的西瓜和上海的西瓜都测量重量，得到两个均数，然后比大小即可，可是智商正常的人并不会这样去做，通常的做法是，随机选一部分北京的西瓜和一部分上海的西瓜，先让这两部分西瓜比大小，然后推断到底那里的西瓜大。
这种方法是窥一斑可见全豹，统计学述语叫做由样本推断总体，事实上，我们所做的医学科研都是基于这种方法。
再回到上面的例子，假如我们有二种做法：A、随机选 2 个北京西瓜，平均重量是 5. 60. 3kg；再随机选 2 个上海西瓜，平均重量是 4. 30. 25kg；B、随机选 1000 个北京西瓜，平均重量是 5. 60. 3kg；再随机选 1000 个上海西瓜，平均重量是 4. 30. 25kg。
凭生活常识，由 B 推出北京的西瓜比上海西瓜大这个结论的把握性就非常的大，而 A 则基本上推不出这个结论。
现在，终于可以引出我们的主题了，统计学处理本质是考查由样本差异推断总体差异的把握性有多大，这种把握性在统计学上由P 值表示。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 如 P＜0. 05 或 P＜0. 01，可以理解为由样本差异推断总体差异的把握性达 95%或 99%以上，两组数据差异有显著意义；如 P ＞0. 05，可以理解为这种把握性在 95%以下，两组数据差异没有显著意义。
上面所讲的实已为统计学之精髓，建议多看几遍，如果天生愚鲁，还是看不太懂，也没有关系，现在进一步傻瓜化，即所谓统计学处理，只要求得 P 值即可。
P＜0. 05 或 P＜0. 01，表示阳性结果，两组数据差异有显著意义； P0. 05，表示阴性结果，两组数据差异没有显著意义。
所以，统计学处理的中心任务是求 P 值。
下面讲解遇到【例 2】这样的问题，如何求 P 值。
【例 2】中一共有 6 个数据：第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2），就是根据这 6 个数据，先通过复杂计算，求出T 值（如果没有想成为统计学专家，就不必去理解T 是什么了，知道T 是为了求P 用的就可以了），求出T 值后，再查T 界值表，就知道P值了。
具体解法步骤如下：⑴ 通过计算（这里略去计算公式，可由软件求出）， T=4. 088 ⑵ 计算自由度：自由度=N1+N2-2=19+17-2=34（计算自由度是为了查 T 界值表用5 / 9的，自由度即两组例数之和减去 2，不要问我为什么不减去 3 或减去 1 这样的问题了。
）⑶ 查 T 界值表，对应自由度 34， T0. 05=2. 032，T0. 01=2. 728, 今 T=4. 088＞T0. 01，即 P＜0. 01, 差别有高度显著意义。
T=4. 088 是如何求出的呢？我们再回到软件《临床医师统计学助手 V3. 0》，只要把第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2）这 6 个数据输入对应的框内，该软件就会利用预先存储的公式自动计算 T值，并查 T 界值表，得到 P 值，如图：三、配对计量资料 T 检验【例 3】目的研究音乐胎教对胎儿运动技能培养的效果。
方法 10 例 28～32 周孕妇，分别记录听音乐（水浒传主题曲）前每小时的胎动次数及听音乐后每小时的胎动次数，结果数据如表 1 所示，音乐胎教后胎动次数增多，差别有显著意义（p＜0.05 ）结论音乐胎教可增强胎儿运动技能，对培养我国运动天才有现实意义。
显然【例 3】与【例 2】有所不同，主要是【例 3】两组间的数据可以前后配对的。
我们经常碰到这种情况，即同一个体做两次处理，如治疗前检测某一指标，治疗后再检测某一指标，而后做治疗前后配对比较，以判断疗效，正如【例 3】。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 这种情况如何进行统计学处理呢？同样也是先计算 T 值，然后按自由度（这时自由度=对子数-1，如本例自由度是 9。
）查 T 界值表，求得 P 值。
但是配对 T 检验计算 T 值的方法与两样本均数 T 检验有所不同，这里不再作介绍，由软件《临床医师统计学助手 V4. 0》自动完成即可，如下图。
本例 T=2. 47，自由度=10-1=9，查 T 界值表，对应自由度 9，T0. 05=2. 26， T0. 01=3. 25, 今 T=2. 47＞T0. 05，即 P＜0. 05, 差别有显著意义。
可能有人会问, 【例 3】的情况，也可以把胎教前视为对照组，求得平均胎动次数是：21. 85. 31，胎教后视为治疗组，求得平均胎动次数是：24. 06. 31，然后套用【例 2】的方法，用两样本均数 T 检验行不行？这样虽无大错误，但是将会导致检验效率的下降，就是说，如果数据差异较大时，两种方法均可，如果数据差异较小时，用配对 T 检验会显示出差异有意义，而用两样本均数 T 检验时，可能差异无意义。
切记，非配对资料误用配对 T 检验，则是错误的。
四、计数资料卡方检验【例 4】目的研究医患关系对重症病人死亡率的影响。
方法根据问卷调查对收住重症监护病房的病人分为医患关系良7 / 9好组与医患关系紧张组，比较两组间的住院死亡率。
结果医患关系良好组 25 例，住院间死亡 3 例，死亡率 13. 6%，医患关系紧张组 23 例，住院间死亡 9 例，死亡率 39. 1%，两组间差别有显著意义（p＜0. 05 ）结论医患关系紧张增加重症病人的住院死亡率，可能与医师害怕被病人告而治疗方案趋向保守有关。
【例 4】又是一个非常常见的一种统计学数据处理类型。
