[新版]北大医学部医学统计学课件--第十章 统计图表

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

案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率，比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等，提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据，挖掘潜在规律和
关联，为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数，可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设，根据样 本数据对原假设进行检验，判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大，说明待评价试验的诊断价值越高。同时，AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值，以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外，AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数，为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果，计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标，灵敏度为纵坐标，将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上，连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值，其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时，说明待评价试验完全无效； 当AUC=1时，说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用

同时，医学统计学还可以提高医学研究的可靠性和准确性 ，减少研究中的误差和偏倚，从而为医学的发展和人类健 康事业做出贡献。
02
统计表
统计表的基本格式
标题
简明扼要地说明统计表的内容
数据
准确记录包括横标目和纵标目，分别表示统计表中 的行和列
备注
对数据进行的必要解释和说明
统计表的种类
案例四：某地区儿童身高与体重关系分析
目的
了解某地区儿童身高与体重之间的关系，为评价 儿童的生长发育状况提供依据。
结果
儿童的身高与体重之间存在一定的关系，但不同 年龄段的儿童身高与体重之间的关系也存在差异 。
方法
对某地区的儿童进行身高和体重测量，并计算儿 童的BMI指数（体重指数），分析身高与体重之 间的关系。
比较不同组之间的差异
统计表可以用来比较不同组之间的 差异，如年龄、性别、病种等
反映变量之间的关系
统计表可以用来反映变量之间的关 系，如发病率、死亡率等与年龄、 性别等因素之间的关系。
03
统计图
统计图的基本类型
条形图
01 用条形的长度表示变量的大小
。
饼图
02 用扇形面积表示部分在总体中
的比例。
线图
方法
采用问卷调查的方式，对医院的患者进行满意度调查，并 对调查结果进行统计分析。
结果
患者对医疗服务的满意度较高，但也有部分患者对医院的 环境、医生的沟通能力和护士的服务态度等方面提出了一 些意见和建议。
结论
通过对患者满意度的调查分析，可以发现医疗服务中的优 点和不足，为医院改进服务质量提供依据。
案例二
加强国际合作与交流，共同推 动医学统计学的发展与创新， 为全球公共卫生和健康事业做 出贡献。

双变量正态分布
描述两个变量之间的联合分布情况，以及它们之间的相关系数和协方差
回归模型
用自变量解释因变量的变化，建立自变量和因变量之间的线性回归模型
用于描述自变量对因变量的影响程度和方向的指标
通过残差分析、异常值检测等方法，对回归模型的拟合效果进行评估
当存在多个自变量时，建立多个自变量与因变量之间的线性回归模型，并对模型进行优化和评估
散点图
用点的密集程度和变化趋势表示两指标之间的直线和曲线关系。
线图
用线段的升降来表示变量的连续变化情况。
实验设计的基本原则与方法
设立对照组，以消除非处理因素的干扰。
对照原则
随机选择实验对象，减少人为误差。
随机原则
多次实验，提高实验的可靠性和精确度。
重复原则
使实验组和对照组的条件基本相同，减少误差。
数据的收集
数据的整理是将原始数据转化为有序、规范的数据形式的过程。包括数据清洗、分类、分组、汇总、图表制作等环节。其中，数据清洗是数据整理的关键步骤，可以去除无效数据、纠正错误数据、删除重复数据等。
数据的整理
03
描述性统计学
散布程度分析
描述数据的离散程度
数据的描述性统计分析
频数分析
统计每个数据出现的次数
单样本t检验的实例
单样本假设检验
两样本的方差分析
07
相关与回归分析
确定关系
相关关系
等级相关
偏相关
两变量间的关系类型
01
02
03
04
描述性统计量
通过计算相关系数等指标，定量描述两个变量之间的相关程度
两变量间的线性相关分析
相关系数
用于衡量两个变量之间的线性相关程度的指标，其绝对值的大小表示相关程度的大小