下载文档原格式
医学统计学第一章绪论第一节医学统计学的定义和内容1.医学统计学的主要内容 :统计推断、统计描述第二节统计工作的基本步骤1.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分析资料第三节统计资料的类型医学统计资料按研究指标的性质一般分为：定量资料、定性资料、等级资料一、定量资料（计量资料）定量资料（quantitative data）是用定量的方法测定观察单位（个体）某项指标数值的大小，所得的资料称定量资料。
如身高（㎝）、体重（㎏）、脉搏（次/分）、血压（kPa，mmHg）等为数值变量，其组成的资料为定量资料。
二、定性资料（计数资料）定性资料（qualitative data）是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组的观察单位数，所得的资料。
亦称无序分类资料。
如：男-女分组；中医的虚、实，阴、阳等分组；按生存-死亡分组；A、B、O、AB分组。
三、等级资料等级资料（ranked data）是将观察单位按属性的等级分组，清点各组的观察单位数，所得的资料为等级资料。
亦称有序分类资料。
如治疗结果分为治愈、显效、好转、无效四个等级。
：疾病的严重程度可以分为，轻、中、重；中医辨证中舌象的颜色有，淡、红、暗、紫。
♦根据需要，各类变量可以互相转化。
♦若按贫血的诊断标准将血红蛋白分为四个等级：重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常，可按等级资料处理。
有时亦可将定性资料或等级资料数量化，如将等级资料的治疗结果赋以分值，分别用0、1、2…等表示，则可按定量资料处理。
第四节统计学中的几个基本概念一、同质与变异同质（homogeneity）是指观察单位或研究个体间被研究指标的主要影响因素相同或基本相同。
如研究儿童的生长发育，同性别、同年龄、同地区、同民族、健康的儿童即为同质儿童。
变异（variation）由于生物个体的各种指标所受影响因素极为复杂，同质的个体间各种指标存在差异，这种差异称为变异。
如同质的儿童身高、体重、血压、脉搏等指标会有一定的差别。
第1章绪论医学统计学是一门“运用统计学的原理和方法，研究医学科研中有关数据的收集、整理和分析的应用科学。
1．个体：又称观察单位，是统计研究的最基本单位，也是构成总体的最基本的观察单位。
2．总体：根据研究目的确定的同质观察单位某项指标测量值（观察值）的集合。
分为有限总体（明确规定了空间、时间、人群范围内有限个观察单位）和无限总体（无时间和空间范围的限制）。
反映总体特征的指标为参数，常用小写希腊字母表示。
3．样本：从总体中随机抽取的一部分有代表性的观察单位组成的整体。
（抽样，随机化原则，样本含量）根据样本资料计算出来的相应指标为统计量，常用大写英文字母表示。
4．抽样研究：从总体中随机抽取样本，根据样本信息推断总体特征的方法。
抽样误差是由随机抽样（样本的偶然性）造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异。
其根源在于总体中的个体存在变异性。
只要是抽样研究，就一定存在抽样误差，不能用样本的指标直接下结论。
统计分析主要是针对抽样误差而言。
5．变量（一个个体的任意“特征”）；资料（变量值的集合），资料类型：①计量资料/定量资料/数值变量资料：表现为数值大小，一般有度量衡单位，又可分为连续型和离散型两类；②计数资料/定性资料/无序分类变量资料/名义变量资料：表现为互补相容的属性或类别，一般无度量衡单位，可分为二分类和多分类；③等级资料/半定量资料/有序分类变量资料：表现为等级大小或属性程度。
各类资料间可相互转化。
①可选分析方法有：t检验、方差分析、相关回归分析等；②可选分析方法有：χ2检验、z检验等；③可选分析方法有：秩和检验、Ridit分析等。
6．误差：实测值与真实值之差。
可分为随机误差（随机测量误差+抽样误差）与非随机误差（系统误差与非系统误差）。
①随机误差：是一类不恒定、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起，它是不可避免的；②系统误差：是实验过程中产生的误差，它的值或恒定不变，或遵循一定的变化规律，其产生原因往往是可知的或可以掌握的，它是可以消除或控制的；③非系统误差：又称过失误差，是指在实验过程中由于研究者偶然失误而造成的误差，可以消除。
教学提要（一）《医用统计学》基本概念1、变异：宇宙中的事物，千差万别，各不相同。
即使是性质相同的事物，就同一观察指标来看，各观察指标（亦称个体）之间，也各有差异，称为变异。
同质观察单位之间的个体变异，是生物的重要特征，是偶然性的表现。
2、变量：由于生物的变异特性，使得观察单位某种指标的数值互相不等，所以个体值称为变量值或观察值。
3、总体：即根据研究目的确定的同质的研究对象的全体。
更确切地说，是性质相同的所有观察单位的某种变量值的集合。
4、样本：即从总体中抽取一部分作为观察单位进行观察，这部分观察单位称为样本。
为了使样本对总体有较好的代表性，抽样必须遵循随机化的原则，即总体中每一观察单位均有相同的机会被抽取到样本中去。
5、计量资料（数值变量资料）：对每个观察单位用定量方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料，一般有度量衡等单位。
6、计数资料（分类变量资料）：将观察单位按某种属性或类别分组，所得各组的观察单位数，称为计数资料。
可分为二项式或多项式分类变量。
7、等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。
这类资料与计数资料不同的是：属性的分组有程度的差别，各组按大小顺序排列；与计量资料不同的是：每个观察单位未确切定量，因而称为半定量资料。
8、抽样误差：由于总体中各观察单位间存在个体差异, 抽样研究中抽取的样本, 只包含总体的一部分, 因而样本指标不一定等于相应的总体指标, 这种样本统计量与总体参数间的差别称为抽样误差。
(二)统计工作的基本步骤1、设计: 这是关键的一步。
要求科学、周密、简明。
2、搜集资料: 要求完整、准确、及时。
医学统计资料的来源主要有三个方面:(1) 统计报表; (2) 日常医疗工作的原始记录和报告卡片; (3) 专题调查3、整理资料: 核查资料; 按性质或数量分组, 拟定整理表。
4、分析资料: 包括指标的计算、统计图表的绘制, 用统计方法如参数估计、假设检验等对资料作统计分析。
医学统计学复习资料导言医学统计学是医学领域中非常重要的一门学科，它的作用是帮助医生和研究人员通过收集、分析和解释数据来评估医学检验和治疗的效果。
本文将提供一份医学统计学的复习资料，帮助读者回顾和巩固相关的知识。
一、基本概念1.1 总体和样本在医学统计学中，总体是指我们研究的整体对象，而样本则是总体的一个子集。
例如，我们对某种疾病的患者进行研究时，患者总体就是所有患该病的人群，而样本则是我们实际观察到的一部分患者。
1.2 参数和统计量在医学统计学中，参数是用来描述总体特征的统计量，例如总体均值、总体方差等。
而统计量是通过样本数据来估计总体参数的量，例如样本均值、样本方差等。
假设检验是医学统计学中常用的一种方法，它用于判断总体参数的假设是否成立。
在假设检验中，我们先假设总体参数的某个值是正确的（称为零假设），然后通过收集样本数据来判断该假设是否成立。
二、数据的分布2.1 正态分布正态分布在医学统计学中非常重要，因为许多统计方法都假设数据服从正态分布。
正态分布具有钟形曲线的特点，均值、中位数和众数都重合在一起。
常见的正态分布检验有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
2.2 t分布t分布是一种在样本量较小的情况下使用的概率分布，它比正态分布的尾部更加厚重。
t分布的形状取决于样本量，当样本量增加时，t分布逐渐趋近于正态分布。
在医学研究中，常用t分布来进行样本均值的假设检验。
非参数检验是一种不依赖于数据分布的统计方法，它对数据的要求相对较低。
与参数检验不同，非参数检验适用于无法确定数据分布或偏离正态分布的情况。
常见的非参数检验方法有Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验。
三、统计推断3.1 置信区间置信区间是一种用来估计总体参数的范围，它是一个区间，表示我们对总体参数的估计在一定置信水平下的可信程度。
通常，置信区间的宽度与置信水平相关，越高的置信水平意味着更宽的置信区间。
医学统计学复习资料（名解+简答）一、名词解释1.统计量 (statistic)：统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。
2.同质 (homogeneity)：是指观察单位(研究个体)间被研究指标的影响因素相同。
3. 抽样误差 (sampling error)：由于随机抽样造成的样本均数与总体均数的差别。
4. 总体 (population)：根据研究目的而确定的同质观察单位的全体称为总体，更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合。
5. 变异 (variation)：变异就是标志在同一总体不同总体单位之间的差别。
6. 参数 (parameter)：参数，也叫参变量，是一种变量。
7. 样本 (sample)：研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本，研究对象的全部称为总体。
8. 概率 (probability)：概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。
越接近1，该事件更可能发生;越接近0，则该事件更不可能发生。
1. 正态分布 (normal distribution)：靠近均数分布的频数最多，离开均数越远，分布的数据越少，左右两侧基本对称，这种中间多、两侧逐渐减少的基本对称的分布，称为正态分布2. 中位数 (median)：一组数据按从小到大(或从大到小)的顺序依次排列，处在中间位置的一个数(或最中间两个数据的平均数，注意:和众数不同，中位数不一定在这组数据中)3. 方差 (variance)：是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。
4. 四分位数间距 (quartile interval)：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小。
5. 正偏态分布 (positively skewed distribution)：为统计学概念，即统计数据峰值与平均值不相等的频率分布。
如果频数分布的高峰向左偏移，长尾向右侧延伸称为正偏态分布，也称右偏态分布。
统计学概述一、统计学的意义统计学是研究数据的收集、整理、分析的一门科学，是认识社会和自然现象客观规律数量特征的重要工具。
统计学方法就是帮助人们透过偶然现象认识其内在的规律性，揭示疾病或现象发生、发展规律，为预防疾病、促进健康提供客观依据。
二、统计学的基本概念（一）同质与变异同质是指被研究指标的影响因素相同。
变异是同质基础上的观察单位（亦称为个体）之间的差异。
（二）总体与样本总体是指根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
样本从总体中随机抽取的部分观察单位，其测量值（或变量值）的集合。
（三）变量与变量值变量：确定总体后，研究者应对每个观察单位的某些特征进行测量或观察，这种特征称为变量，如：身高、体重等。
变量值：变量的测得值。
如身高150cm,体重50Kg等。
（四）参数与统计量参数是指总体特征的统计指标。
如某地健康成年男性的平均血红蛋白值。
统计量是指样本特征的统计指标。
如从某地健康成年男性中抽取一部分人的平均血红蛋白值。
（五）误差误差泛指测量值与真实值之差。
根据误差的性质和来源，统计工作中产生的误差主要有三种类型，即系统误差、随机测量误差、抽样误差。
1.系统误差：测量结果有倾向性。
查明原因，可以避免。
特点：①测量结果有倾向性。
如仪器、试剂、判定标准等。
②查明原因，可以避免。
2.随机测量误差：收集资料的过程中，即使避免了系统误差，但由于各种偶然因素造成的测量值与真实值不完全一致，这种误差称为随机测量误差。
特点：①随机误差没有大小和方向。
②不可避免。
3.抽样误差：由于随机抽样所引起的样本统计量与总体参数之间的差异以及各样本统计量之间的差异称为抽样误差。
特点：变异是绝对的，抽样误差不可避免。
原因：个体之间的差异；抽样时只能抽取总体中的一部分作为样本。
（六）概率（P）概率是描述某随机事件发生可能性大小的量值，常用符号P表示。
随机事件的概率在0～1之间，即0≤P≤1。
小概率事件：P≤0.05或P≤0.01的事件。
医学统计学复习资料1、卫生统计工作的步骤为统计研究设计、搜集资料、整理资料、分析资料。
2、反应一组数据的平均离散水平是方差。
3、适合任意分布资料，不依赖于总体分布形式的检验方法是Levene检验。
4、临床疗效属于等级资料。
5、有7名高血压患者的收缩压（mmHg）分别是135、130、142、147、150、139、180，计算中位数142。
6、正态分布曲线下横轴上，从μ-1.96σ到μ+1.96σ的面积为95%。
7、SNK-q检验适用于多个样本均数间任意两组的比较方法。
8、比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用方差。
9、均数是表示变量值水平的指标是平均。
10、构成比用来反映某事物内部各部分占全部的比重。
11、在配对t检验的双侧检验一般可表示为μd=0。
12、某医院的资料计算各种疾病所占的比例，该指标为构成比。
13、四格表中当a=20，b=60，c=15，d=5时，最小的理论频数等于T2114、比较某地10年间结核与白喉两病死亡率的下降速度，宜绘制半对数线图。
15、直线回归系数的假设检验，其自由度n-1 。
16、就收入而言，高收入所占比例很少，中低收入比例偏高，属于右偏态分布。
17、关于个体变异说法不正确的是增加样本含量，可以减小个体变异。
18、比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用变异系数。
19、从一个数值变量资料的总体中抽样，产生抽样误差的原因是总体中个体值存在差别。
20、均数与标准差计算的数值均数可以是负数，标准差不可以。
21、医学统计学研究的对象是有变异的医学事件。
22、随机测量误差指的是由不可预知的偶然因素引起的误差。
23、系统误差指的足由某些固定的因素引起的误差。
24、抽样误差指的是样本统计量与总体参数间的误差。
25、收集数据不可避免的误差是随机误差。
26、统计学中所谓的总体通常指的是同质观察单位的全体。
27、统计学中所谓的样本通常指的是总体中有代表性的部分观察单位。
28、医学研究中抽样误差的主要来源是生物个体的变异。
医学统计复习资料一、引言医学统计学是医学研究中非常重要的一门学科，它通过收集、整理和分析医学数据，帮助医学研究者更好地了解和解释医学现象。
本文将为您提供一份医学统计复习资料，帮助您系统地复习医学统计学的基本概念、方法和应用。
二、医学统计学的基本概念1. 统计学的定义：统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它可以帮助我们从大量的数据中发现规律和趋势。
2. 研究设计与样本选择：在医学研究中，合理的研究设计和样本选择是确保研究结果准确性的关键。
常见的研究设计包括前瞻性研究、回顾性研究和随机对照试验等。
3. 变量类型与测量：医学研究中常见的变量类型包括定性变量和定量变量。
定性变量是指描述性质或特征的变量，如性别、病情等；定量变量是指能够用数字表示的变量，如年龄、血压等。
4. 描述统计学：描述统计学是对收集到的数据进行整理、总结和描述的方法。
常用的描述统计学方法包括频数分布表、直方图、均值和标准差等。
5. 推断统计学：推断统计学是通过对样本数据进行分析，从而对总体进行推断的方法。
常用的推断统计学方法包括假设检验、置信区间和相关分析等。
三、医学统计学的常用方法1. 假设检验：假设检验是用来判断样本数据是否支持某个假设的方法。
它包括设立原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、计算P值并进行决策等步骤。
2. 置信区间：置信区间是用来估计总体参数的范围的方法。
它通常以一个区间来表示，如95%的置信区间表示有95%的把握总体参数落在该区间内。
3. 相关分析：相关分析用来研究两个变量之间的关系。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
4. 方差分析：方差分析是用来比较两个或多个样本均值之间差异的方法。
它可以判断不同因素对样本均值的影响是否显著。
5. 生存分析：生存分析是用来研究时间至某一事件发生的概率的方法。
它常用于医学研究中的生存分析和生存率比较。
四、医学统计学的应用1. 流行病学研究：医学统计学在流行病学研究中起着重要作用，可以帮助研究者确定疾病的发病率、死亡率和风险因素等。
