统计学中的医学统计学

医学统计学名解

一．名词解释

1.医学统计学：是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。

2..统计推断：通过样本指标来说明总体特征，这种从样本获取有关总体信息的过程称为统计推断。

3.参数估计：指用样本指标值（统计量）估计总体指标值（参数）。参数估计有两种方法：点估计和区间估计。

4.假设检验：亦称显著性检验，是用来判断样本与样本，样本与的总体之间的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。

5.同质与变异：同质是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。变异是同质个体的某项指标之间的差异，即个体变异或个体差异性。

6.总体与样本：总体是根据研究目的确定的同质的研究对象的全体（或全部同质观察单位）。从总体中随机抽取的部分研究对象称为样本。

7.抽样研究与抽样误差：通过从总体中随机抽取样本，对样本信息进行分析，从而推断总体特征的研究方法称为抽样研究。由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本与样本指标之间的差异称为抽样误差。

8.参数与统计量：反映总体特征的指标称为参数，确定的研究总体的参数是常数。而通过样本资料计算出来的相应指标称为统计量。

9.概率：随机事件发生可能性大小的数值度量。

10.计量资料：（或定量资料） 计量指标也称数值变量或定量变量。计量资料是用定量的方法对每一个观察单位的某项指标进行测定所得的资料。一般具有度量衡单位，如身高（cm）、体重（kg）等。

11.计数资料;（或定性资料，或分类资料） 把观察单位按某种属性（性质）或类别进行分组，清点各组观察单位数所得资料。一般无度量衡单位，如性别、职业、血型等。

12.等级资料：把观察单位按属性程度或等级顺序分组，清点各组观察单位数所得资料。各属性之间有程度的差别，互不相容。

13.变异系数：用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较。用CV 表示。定义为标准差s与均数X。

spss在医学统计学中的应用（二）

2007-12-24 17:44:08

方差分析A

常见方差分析有：

完全随机设计的方差分析（即单因素方差分析）、随机区组设计的方差分析（即配伍设计或两因素方差分析）、多因素的方差分析、析因设计的方差分析、协方差分析、多元方差分析、交叉设计的方差分析、重复测量的方差分析等等。

完全随机设计的方差分析（即单因素方差分析）应用 Analyze→Compare

Means→One-Way ANOVA过程。可进行各组均数间的两两比较。

两因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析：应用 Univariate （a.[统]单变量的）的子菜单。

多元方差分析：当结果变量（应变量）不止一个时，应用Multivariate子菜单。

重复测量的方差分析：应用Repeted Measures子菜单。

Variance Components子菜单：用于做方差成份模型。

常用的菜单项是univarate。

univarate对话框界面说明

最常用的有：Dependent Variable框、Fixed Factors框、Model钮、Post Hoc钮。

【Dependent Variable框】选入需要分析的变量（应变量），一个。

【Fixed Factors框】 固定因素。

【Random Factors框】 随机因素。

【Covariate框】 协方差分析时的协变量。

【WLS Weight框】 即用于选入最小二乘法权重系数。

【Model钮】 用于设置在模型中包含哪些主效应和交互因子。

Build Term 下拉列表框用于选择进入模型的因素交互作用级别。

Sum of squares 框用于选择方差分析模型类别，默认的3型即可；

Include intercept in model 复选框，用于选择是否在模型中包括截距。

《医学统计学习题》

一、名词解释题：（20分）

1、总体：根据研究目的确定的同质的观察单位其变量值的集合。

2、计量资料：又称为定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。

3、抽样误差：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。

4、总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围（CI）。常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。

二、选择题：（20分）

1、某地5人接种某疫苗后抗体滴度为：1：20、1：40、1：80、1：160、1：320。为求平均滴度，最好选用：

A、中位数 B、几何均数

C、算术平均数 D、平均数

2、为了直观地比较化疗后相同时间点上一组乳癌患者血清肌酐和血液尿素氮两项指标观察值的变异程度的大小，可选用的变异指标是：

A、标准差 B、标准误

C、相关系数 D、变异系数

3、某疗养院测得1096名飞行员红细胞数（万/mm2），经检验该资料服从正态分布，其均数值为414.1，标准差为42.8，求得的区间（414.1－1.96×42.8，414.1＋1.96×42.8），称为红细胞数的：

A、99％正常值范围 B、95％正常值范围

C、99％可信区间 D、95％可信区间

4、某医院一年内收治202例腰椎间盘后突病人，其年龄的频数分布如下：

年龄（岁） 10～ 20～ 30～ 40～ 50～ 60～

人数 6 40 50 85 20 1 为了形象表达该资料，适合选用：

A、线图 B、条图

C、直方图 D、圆图

5、有资料如下表：

甲、乙两个医院某传染病各型治愈率

病 型 患者数 治愈率（％）

甲 乙 甲 乙

普通型 300 100 60.0 65.0

重 型 100 300 40.0 45.0

统计学中的医学统计方法

统计学在医学领域中扮演着重要的角色，它提供了一种科学的方法来分析医学数据、评估治疗效果和探索潜在的病因。本文将介绍几种常用的医学统计方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析。

1. 描述性统计

描述性统计是医学统计学中最基础的方法之一。它通过对医学数据的总结和整理，来描述数据的特征和分布。其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。例如，在一个临床试验中，医生可以使用描述性统计来总结患者的年龄分布、性别比例等基本信息。

2. 假设检验

假设检验是医学统计学中用来判断一个观察结果是否具有统计学意义的方法。该方法基于样本数据对总体参数进行推断，并对研究假设进行验证。常见的假设检验方法包括t检验和卡方检验。例如，医生可以使用假设检验来判断一种新药物的疗效是否显著优于常规治疗。

3. 回归分析

回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。它可以帮助医生理解不同因素对医学结果的影响程度，并用于预测和解释结果。常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归。例如，在研究心脏病发作的风险因素时，医生可以使用回归分析来确定各种危险因素对心脏病发作的贡献程度。 4. 生存分析

生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，尤其在医学领域中被广泛应用于研究疾病的生存率和预后。生存分析可以帮助医生评估治疗方法的有效性和预测患者的生存时间。常见的生存分析方法包括Kaplan-Meier 生存曲线和Cox比例风险模型。例如，在肿瘤研究中，医生可以使用生存分析来评估不同治疗方法对患者生存率的影响。

总结：

统计学在医学领域中有着广泛的应用，它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义，能够帮助医生做出科学的决策，提高医疗质量和患者的健康水平。