医学统计学的基本内容

医学统计学一、介绍医学统计学是医学领域中一门重要的学科，它通过收集、整理和分析医学数据，为医学研究和临床决策提供科学依据。

医学统计学的主要任务是使用统计方法分析各种医学数据，从中提取有意义的信息，并对结果的可靠性和有效性进行评估。

在医学研究中，医学统计学起着至关重要的作用，帮助研究人员通过数据分析对疾病的发病机制、病理生理过程和治疗效果等进行评估。

二、常见统计方法1. 描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，它主要用于对医学数据的数量特征进行描述和总结。

常见的描述统计学方法包括：•平均值：用于描述数据的中心趋势。

•标准差：用于描述数据的离散程度。

•百分位数：用于描述数据的分布情况。

2. 推断统计学推断统计学是医学统计学的核心，它基于样本数据对总体进行推断。

常见的推断统计学方法包括：•假设检验：用于检验研究假设的真实性。

•置信区间：用于估计总体参数的范围。

•方差分析：用于比较多个样本的均值差异。

3. 生存分析生存分析是医学统计学中的一项重要内容，它主要用于研究患者的生存时间和相关因素。

常见的生存分析方法包括：•生存曲线：用于描述患者生存时间的分布情况。

•生存率：用于描述患者在某一时间点存活的概率。

•Cox比例风险模型：用于研究生存时间和危险因素的关系。

三、应用领域医学统计学广泛应用于医学研究和临床实践中，对于评估疾病的风险因素、制定预防策略、确定诊断标准和评估治疗效果等方面都起着至关重要的作用。

以下是医学统计学在不同领域的应用示例：1. 流行病学研究医学统计学在流行病学研究中发挥着重要作用。

通过收集大量的样本数据，并运用相关的统计方法，可以研究疾病的发病规律、危险因素和暴露因素等，为疾病的预防和控制提供科学依据。

2. 临床试验医学统计学在临床试验中的应用也非常重要。

通过对试验组和对照组的数据进行比较分析，可以评估新药物或治疗方法的疗效和安全性，为临床决策提供可靠依据。

3. 医疗质量评估医学统计学可以用于医疗质量评估，通过对不同医疗机构之间的数据进行比较分析，评估医疗服务的质量，为改善医疗质量提供参考。

关于医学统计学及其主要内容医学统计学是医学研究方法与技术中的一支重要分支，主要研究医学信息数据的收集、整理、分析及其应用。

它不仅是医学研究与实践不可缺少的工具，也是决策制定与评估的必备工具。

下面将从以下几个方面对医学统计学的主要内容进行介绍。

一、医学数据的基本概念医学统计学的分析对象是医学数据，因此首先要了解医学数据的基本概念，如样本、总体、变量、数据类型等。

样本是从总体中抽取出来用于研究的一部分数据；总体指所研究的整体数据；变量是观察对象的任何可测量的数量，如年龄、性别等；数据类型包括定量数据、定性数据等两种类型。

二、医学研究的基本设计医学研究的设计是医学统计学的核心内容之一。

医学研究设计包括观察性研究和实验性研究，前者包括横断面研究、纵向研究、病例对照研究等，后者包括随机对照试验和非随机对照试验。

医学研究的设计要结合实际情况和研究目的，合理设计样本的选取、数据的采集等，从而使得研究数据更为准确和有意义。

三、统计描述和总结统计描述是对医学数据进行集中趋势测度和离散程度测度，而统计总结是在统计描述的基础上进行参数估计和假设检验。

统计描述主要包括均值、中位数、众数等；统计总结主要包括置信区间、假设检验等。

通过统计描述和总结，可以对医学数据进行更加准确的分析和评价，并得出结论。

四、统计推断统计推断是医学统计学上的另一大主要内容，是由样本对总体进行推断和预测的一种方法。

统计推断有两种，一种是点估计，另一种是区间估计。

点估计是指通过样本数据得出总体的一个点估计值，如均值、方差等；而区间估计是在一定置信水平下，通过样本数据得出总体某一参数的置信区间范围。

通过统计推断，可以更为准确地预测和评估医学数据，从而为决策制定和评估提供依据。

医学统计学是医学研究与实践不可或缺的一部分，它主要研究医学数据的收集、整理、分析及其应用。

通过以上几个方面的介绍，相信读者对医学统计学的主要内容能有一个更加全面和深入的了解。

医学统计学的基本内容第一章医学统计学的基本内容第一节医学统计学的含义1、医学统计学定义医学统计学(statistics)作为一门学科的定义是:关于医学数据收集、表达和分析的普遍原理和方法。

2、医学统计学研究方法:通过大量重复观察，发现不确定的医学现象背后隐藏的统计学规律。

3、医学统计推论的基础:在一定条件下,不确定的医学现象发生可能性，即概率。

第二节、统计学的几个重要概念一(资料的类型1、计量资料(数值变量):对每一观察对象用定量的方法，测定某项指标所得的资料。

一般有度量衡单位，每个对象之间有量的区别。

2、计数资料(分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数所得的资料。

每个对象之间没有量的差异，只有质的不同。

3、等级资料(有序分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数，但各属性或类型之间又有程度的差别。

注意:不同类型的资料采用的统计分析方法不同;三类资料类型可以相互转化。

二、总体根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合1、有限总体:只包括在确定时间、空间范围内的有限个观察对象。

2、无限总体:没有时间、空间范围的限制，观察对象的数量是不确定的，无限的三、样本从总体中随机抽取部分观察对象，其某项变量值的集合。

从总体中随机抽取样本的目的是: 用样本信息来推断总体特征。

四、随机事件可以发生也可以不发生，可以这样发生也可以那样发生的事件。

亦称偶然事件。

五、概率描述随机事件发生可能性大小的数值，记作,，其取值范围0?P?1，一般用小数表示。

,,0，事件不可能发生必然事件(随机事件的特例);,,1，事件必然发生;,?0，事件发生的可能性愈小;,?1，事件发生的可能性愈大六、小概率事件习惯上将,?0.05或,?0.01 的随机事件称小概率事件。

表示某事件发生的可能性很小。

七、参数和统计量参数:总体指标，如总体均数、总体率，一般用希腊字母表示统计量:样本指标，如样本均数、样本率，一般用拉丁字母表示八、学习医学统计学的方法1、重点掌握“四基”:基本知识、基本概念、基本原理和基本方法;2、重视统计方法在实际中应用，重视实习和综合训练;注意学习每种统计方法的应用范围、应用条件，大多数公式只要求了解其意义和使用方法，不用记忆和探究数理推导。

医学统计学知识点汇总(精华)一.概论1，医学统计学：运用概率论和数理统计学的原理和方法，研究医学领域中随机现象有关数据的搜集、整理、分析和推断，进而阐明其客观规律性的一门应用科学。

2，医学统计学的主要内容：1）统计研究设计调查研究设计和实验研究设计2）医学统计学的基本原理和方法研究设计和数据处理中的基本统计理论和方法。

A：资料的搜集与整理 B：常用统计描述，集中趋势和离散趋势，相对数，相关系数，回归系数，统计表，统计图 C：统计推断，如参数估计和假设检验。

3）医学多元统计方法多元线性回归和逐步回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、logistic回归与Cox回归分析。

3，统计工作步骤：1）设计明确研究目的和研究假说，确定观察对象与观察单位，样本含量和抽样方法，拟定研究方案，预期分析指标，误差控制措施，进度与费用。

2）搜集材料A，搜集材料的原则及时、准确、完整B，统计资料的来源医学领域的统计资料的来源主要有三个方面。

一是统计报表，二是经常性工作记录，三是专题调查或专题实验。

C，资料贮存3）整理资料 a检查核对b设计分组c拟定整理表d归表4）分析资料统计分析包括统计描述和统计推断4，同质（homogeneity）：指被研究指标的影响因素相同。

变异(variation)：同质基础上的各观察单位间的差异。

变量(variable)：收集资料过程中，根据研究目的确定同质观察单位，再对每个观察单位的某项特征进行测量或观察，这种特征称为变量变量值：变量的观察结果或测量值。

变量类型变量值表现实例资料类型数值变量离散型定量测量值，有计量单位产前检查次数计量资料连续型身高分类变量无序二分类对立的两类属性性别（男女）计数资料多分类不相容的多类属性血型（A,B,O,AB）有序多分类类间有程度差异的属性受教育程度（小学，中学，高中，大学…）等级资料5，总体（population）根据研究目的所确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。

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。

第一章医学统计中的基本概念一、医学统计工作的内容：实验设计（experiment design）、收集资料（collecting data）、整理资料（sorting data）和分析资料（analyzing data）二、变异：医学研究的对象是有机的生命体，其功能十分复杂，不同的个体在相同的条件下，对外界环境因素可以发生不同的反应，这种现象称为个体差异或称为变异三、总体（population）和样本（sample）：总体是同质的个体所构成的全体。

从总体中抽取部分个体的过程称为抽样，所抽的部分称为样本，在一个样本里含有的个体数可以不同，样本包含的个体数目称为样本容量。

四、样本的特性：代表性（representation）——要求样本能够充分反应总体的特征；随机性（randomization）——需要保证总体中的每个个体都有相同的几率被抽做样本；可靠性（reliability）——实验的结果要具有可重复性，即由科研课题的样本得出的结果所推测总体的结论有较大的可信度；可比性（comparability）——指处理组（临床设计中称为治疗组）与对照组之间，除处理因素不同外，其他可能影响实验结果的因素要求基本齐同，也称为齐同对比原则。

五、误差：①系统误差（system error）②③六、概率（probability）：是描述某一件事发生的可能性大小的一个量度。

习惯将P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件第二章集中趋势的统计描述一、频数表（frequency table）：①概念：一种格式的统计表，即同时列出观察指标的可能取值区间及其在各区间内出现的频数。

由于这种资料的表达方式较完整地体现了观察值的分布规律，所以也称为频数分布表。

②制作图标的步骤：确定组数、确定组距、确定组段、对各组段计数及手工编制划记表。

二、直方图（histogram）：①概念：直方图是以垂直条段代表频数分布的一种图形，条段的高度代表各组的频数，由纵轴标度；各组的组限由横轴标度，条段的宽度表示组距。

医学统计学基本知识•总体（population）指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。

总体通常限定于特定的时间与空间范围之内，且为有限数量的观察单位，称为有限总体；有时总体是假设的，没有时间和空间限制，观察单位数是无限的，称为无限总体。

•样本（sample）医学实践与研究中，要直接研究无限总体通常是不可能的，即使是有限总体，由于人力、物力、时间、条件等限制，要对其中每个观察单位进行研究或观察，有时也是不可能的，也不必要。

而只是从总体中随机抽取部分观察单位，其变量实测值构成样本，目的用样本指标推断总体特征。

这种推断不要经过严谨的实验设计，以样本的可靠性和代表性为基础。

样本的可靠性：主要是使样本中每一观察单位确属同质总体。

样本的代表性：使样本能充分反映总体的实际情况，要求抽样遵循随机化原则，目的是使每个观察单位被抽得的机会相等，避免主观取舍及偏性；还要保证足够的样本量，即保证足够的观察单位个数。

•参数（parameter）统计学上描述总体变量的特征称为参数。

如总体均数、中位数和众数等体参数称为样本指标。

如以样本均数（）推算总体均数（m），以样本标准差（s）推算总体标准差（s）等，值得注意的是，选择统计量作为参数估计值时，通常选择无偏、有效且一致的估计量，即对总体变量渐进无偏估计量。

计量资料（measurement data）又称定量资料（quantitative data）或数值变量（numerical variable）资料。

为测定每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。

其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。

计数资料（enumeration data）又称定性资料（qualitative data）或无序分类变量（unordered categorical variable）资料。

为将观察单位按某属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。

其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别，如试验结果的阴阳性，家族史的有无等等。

医学统计学基础医学统计学是一门研究医学中数据的收集、分析和解释的科学。

它在医学研究中扮演着至关重要的角色，并且对医学实践和决策具有深远影响。

本文将介绍医学统计学的基本概念、常用的统计方法以及其在医学领域的应用。

一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，我们常常需要研究某个感兴趣的群体，这个群体被称为总体。

总体可以是人群中的所有个体，也可以是其他单位，如医院、地区等。

由于总体往往很大，我们无法对其进行全面的研究，因此我们从总体中选取一部分个体进行研究，这部分个体称为样本。

1.2 数据类型医学研究中常见的数据类型包括定性数据和定量数据。

定性数据是描述性质或属性的数据，如性别、病情分类等；定量数据是可度量或计数的数据，如年龄、生命体征等。

了解数据类型对选择合适的统计方法至关重要。

1.3 描述统计学与推断统计学描述统计学用于总结和描述已有数据的特征，如均值、中位数、标准差等。

推断统计学则是通过对样本进行分析，推断总体的特征，并对结果进行估计和推断。

推断统计学可通过假设检验和置信区间来实现。

二、常用统计方法2.1 均值与标准差均值是用来描述一组数据集中趋势的指标，一般用于定量数据。

标准差则衡量了数据的离散程度，即数据的波动情况。

2.2 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系。

通过计算相关系数，可以了解两个变量是正相关、负相关还是无关。

2.3 生存分析生存分析是用来研究事件发生和持续时间的统计方法。

在医学中，生存分析常用于研究患者的生存时间、复发时间等。

2.4 方差分析方差分析用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。

它适用于一组分类变量和一个连续变量的比较。

三、医学统计学的应用3.1 临床试验设计与分析临床试验是评价药物疗效的重要手段。

医学统计学在临床试验的设计和分析中起到关键作用，如确定样本量、随机分组、双盲试验等。

3.2 流行病学研究流行病学研究可以揭示疾病的发病原因、预后以及控制策略。

医学统计学的方法可以帮助研究者分析大量数据，确定疾病的危险因素和相关性。

医学统计学知识点医学统计学是应用统计学原理和方法于医学领域的一门学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，可以帮助医学研究者和临床医生更好地理解和应用医学知识。

本文将介绍一些医学统计学中的重要知识点。

一、数据的类型在医学统计学中，我们常常需要处理各种类型的数据，其中最常见的数据类型包括：1. 定性数据：也称为分类数据，指描述事物性质或属性的数据，如性别、疾病类型等。

2. 定量数据：也称为连续数据，指可以用数字进行度量的数据，如身高、体重、血压等。

3. 二分类数据：指只有两种可能取值的数据，如阳性/阴性、生/死等。

4. 多分类数据：指有多种可能取值的数据，如血型、既往医疗史等。

二、描述统计学1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行整理、总结和描述的过程，主要包括以下指标：- 频数与频率：频数是指某一数值在数据集中出现的次数，频率是频数与数据总数的比值。

- 中心趋势指标：包括均值、中位数和众数，用于描述数据的集中程度。

- 离散程度指标：包括标准差、方差和四分位差等，用于描述数据的分散程度。

2. 绘图方法：绘图是描述性统计的重要手段之一，常用的绘图方法包括：- 饼图：用于展示分类数据的比例关系。

- 条形图：用于展示不同类别之间的数量关系。

- 箱线图：用于展示数据的分布情况和异常值。

- 散点图：用于展示两个变量之间的相关性关系。

三、推断统计学推断统计学是从样本中得出总体特征的方法，通过对样本数据的分析来进行推断。

其中的重要概念和方法包括：1. 总体与样本：总体是我们研究的对象的全体，样本是从总体中选取的一部分。

2. 参数与统计量：参数是总体的特征值，统计量是样本的特征值，通过统计量来估计参数。

3. 抽样分布：抽样分布是样本统计量的概率分布，常用的抽样分布包括正态分布和t分布。

4. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。

5. 置信区间：置信区间是对总体参数的一个范围估计，常用于估计总体均值和总体比例。

医学统计学知识点1.数据类型：医学研究中使用的数据包括定类数据和定量数据。

定类数据是非数值型的数据，例如性别、种族等；定量数据是数值型的数据，例如年龄、体重等。

了解数据类型是分析数据的第一步。

2.数据收集：医学研究中的数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、实验研究、观察等。

在数据收集过程中，需要注意样本的选择、数据的完整性和准确性。

3.描述统计学：描述统计学包括对数据的整体特征进行描述和总结。

常用的描述统计学方法包括中心趋势度量（例如均值、中位数、众数）、离散程度度量（例如标准差、方差）和数据分布描述等。

4.推断统计学：推断统计学是从样本数据推断总体特征的一种方法。

通过推断统计学，可以根据样本数据的统计量（例如样本均值、样本比例）来推断总体参数的区间估计或假设检验。

5.假设检验：假设检验是根据样本数据对总体参数提出假设，并通过计算概率值来判断是否接受或拒绝该假设。

常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。

6.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

相关分析可以帮助研究者了解变量之间的线性关系和方向。

7. 回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并可用于预测因变量的数值。

常用的回归分析方法有简单线性回归分析、多元线性回归分析和 logistic 回归分析等。

8. 生存分析：生存分析用于研究时间相关的数据，例如疾病患者的生存时间或事件发生的时间。

生存分析方法包括 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型等。

9.双盲试验和随机分组：在医学研究中，双盲试验和随机分组是常用的研究设计方法。

双盲试验是指研究中既不知道接受治疗的病人，也不知道给予治疗的医生；随机分组是指将研究对象随机分配到不同的治疗组和对照组。

10.统计软件：为了进行医学统计分析，研究者可以使用专业的统计软件，例如SPSS、SAS、R等。

医学统计学：是运用统计学原理和方法研究生物医学资料的搜索整理分析和推断的一门学科医学统计学的主要内容1.医学研究统计设计2.分布理论3.统计描述4.参数估计和假设检验5.相关于回归。

同质：性质相同的事物。

变异：由于一种或多种不可控制因素（已知或未知的）以不同程度，不同形式作用于物体的综合表现。

总体：根据研究目的确定的同质的研究对象的全体（集合）。

个体：构成总体的最基本观察单位。

样本：从总体中随机抽取的部分研究对象。

样本中所包含的个体数称为样本含量。

随机分为1.抽样随机2.分组随机3.实验顺序随机。

随机变量（变量）：由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果的测量前不能准确预测。

统计量：样本所算出的统计指标或特征值。

极差：又称全距，用R表示，是数据集中最大值与最小值之差。

变异系数（cv）：亦称离散系数，为标准差与均数只比，常：CV=s/x 统计推断医学研究往往是从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断抽样误差：从某总体中随机抽取一个样本来进行研究，而所的样本统计量与总体参数常不一致，这种由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异称为抽样误差。

抽样误差的两个基本条件：1.抽样研究2.个体变异。

标准误：反映均数抽样误差大小的指标，是样本抽样误差的标准差。

系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结果或大或小，是不确定、不可预知的准确度(accuracy)或真实性（validity）：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响( 可靠度（reliabiliy）——也称精密度(precision)或重复性（repeatability）：重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响正态分布定：又称高斯分布，是一条中间高，两头低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。

医学统计学重点第一章绪论1.基本概念：总体:根据研究目的确定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。

样本：从总体中随机抽取部分个体的某个变量值的集合.总体参数:刻画总体特征的指标，简称参数。

是固定不变的常数，一般未知。

统计量:刻画样本特征的指标,由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。

抽样误差:由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。

频率:若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称m为频数。

称m/n为事件A在n次试验中出现的频率或相对频率。

概率:频率所稳定的常数称为概率。

统计描述：选用合适统计指标（样本统计量）、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。

统计推断：包括参数估计和假设检验。

用样本统计指标（统计量）来推断总体相应指标(参数），称为参数估计.用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别，称为假设检验。

2.样本特点：足够的样本含量、可靠性、代表性。

3。

资料类型：（1）定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料.是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，观察指标是定量的,表现为数值大小。

每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位.（2)分类资料：包括无序分类资料（计数资料)和有序分类资料（等级资料)①计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组观察单位的个数（频数),由各分组标志及其频数构成。

包括二分类资料和多分类资料。

二分类：将观察对象按两种对立的属性分类，两类间相互对立，互不相容.多分类:将观察对象按多种互斥的属性分类②等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度、档次或等级顺序分组，清点各组观察单位的个数所得的资料。

4.统计工作基本步骤：统计设计、资料收集、资料整理、统计分析.第二章实验研究的三要素1.实验设计三要素：被试因素、受试对象、实验效应2。

误差分类：随机误差（抽样误差、随机测量误差)、系统误差、过失误差。

3。

实验设计的三个基本原则：对照原则、随机化分组原则、重复原则.4。

医学统计学的主要内容
1、统计设计
包括实验设计和调查设计，它可以合理地、科学地安排实验和调查工作，使之能较少地花费人力、物力和时间，取得较满意和可靠的结果。

2、资料的统计描述和总体指标的估计
通过计算各种统计指标和统计图表来描述资料的集中趋势、离散趋势和分布特征况(如正态分布或偏态分布);利用样本指标来估计总体指标的大小。

3、假设检验
是通过统计检验方法(如t检验、u检验、F检验、卡方检验、秩和检验等)来推断两组或多组统计指标的差异是抽样误差造成的还是有本质的差别。

4、相关与回归
医学中存在许多相互联系、相互制约的现象。

如儿童的身高与体重、胸围与肺活量、血糖与尿糖等，都需要利用相关与回归来分析。

5、多因素分析
如多元回归、判别分析、聚类分析、正交设计分析、主成分分析、因子分析、logistic回归、Cox比例风险回归等，都是分析医学中多因素有效的方法(本书不涉及，请参考有关统计书籍)。

这些方法计算复杂，大部分需借助计算机来完成。

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。

医学统计知识点总结在医学领域中，统计学的应用非常广泛，它可以帮助医生和研究人员分析和解释医学数据，研究疾病的发病机制以及评估治疗方法的有效性。

本文将重点总结医学统计学中的重要知识点，包括描述统计学和推论统计学。

描述统计学描述统计学是研究数据集中各变量的集中趋势和离散程度的方法。

主要包括以下几个方面的内容。

1. 数据的整理和呈现在医学研究中，首先需要对收集到的数据进行整理和呈现。

常用的方法包括频数分布表、直方图、饼图、条形图等，这些方法可以直观地展示各变量的分布情况。

2. 中心趋势的度量中心趋势代表着数据集中值的位置，主要包括均值、中位数和众数。

均值是各观测值之和除以观测次数，中位数是按数值大小排列后位于中间位置的值，众数是出现次数最多的值。

3. 离散程度的度量离散程度描述了数据集中值的分散程度，通过方差和标准差进行度量。

方差是各观测值与均值之差的平方和的平均值，标准差是方差的平方根。

推论统计学推论统计学可以根据样本数据推断总体的特征，包括参数估计和假设检验两个方面。

1. 参数估计参数估计是根据样本数据估计总体特征的值，主要包括点估计和区间估计。

点估计是用样本数据求得总体参数的估计值，例如用样本均值估计总体均值。

区间估计是用样本数据求得总体参数的估计区间，例如用置信区间估计总体均值。

2. 假设检验假设检验是通过样本数据推断总体参数是否符合某种假设，主要包括参数检验和非参数检验。

参数检验是对总体参数进行检验，例如对总体均值或总体比例进行检验。

非参数检验是不对总体参数进行具体假设的检验，例如对数据分布进行检验。

医学研究设计医学研究设计是医学统计学中非常重要的一部分，它关系到研究的可靠性和准确性。

主要包括以下几种设计。

1. 随机化对照试验随机化对照试验是医学研究设计中最可靠的一种设计，它可以有效地减少随机误差和系统误差。

研究对象被随机分配到不同的处理组中，其中一个组作为对照组，另一个组接受实验处理。

2. 横断面研究横断面研究是在特定时间点对研究对象进行一次观察，了解其疾病或特征的分布情况。