2018精选版医学统计学案例分析

案例分析—四格表确切概率法【例1—5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效,某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。

经检验，得连续性校正χ2=3.134，P＞0。

05,差异无统计学意义,故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。

表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物有效无效合计有效率（%）中药12（9。

33）2(4.67）1485。

7西药 6（8.67）7（4.33）1346。

2合计1892766。

7【问题1-5】（1) 这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确?为什么？【分析】(1）该资料是按中西药的治疗结果(有效、无效）分类的计数资料。

(2) 27例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。

(3）患者总例数n=27＜40，该医师用χ2检验是不正确的。

当n＜40或T＜1时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法(exact probabilities in 2×2 table）直接计算概率案例分析－卡方检验（一）【例1—1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效,随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例.该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验，结果t＝2。

848，P＝0.005，差异有统计学意义检验(有效=1，无效=0)进行进行假设检验,结果t＝2。

848，P＝0.005，差异有统计学意义,故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别，中药疗效高于西药.【问题1—1】（1）这是什么资料?（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确?为什么?（4）该资料应该用何种统计方法？【分析】(1) 该资料是按中西药疗效（有效、无效）分类的二分类资料，即计数资料。

(2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组,属于完全随机设计方案。

医学统计学案例话说有个制药公司研发出了一种新的降压药，他们想知道这个药到底有没有效果。

于是找来了100个高血压患者来做试验。

这100个患者呢，就像一群等待检验的小战士。

制药公司把他们随机分成了两组，每组50个人，就像是把一群小战士分成了两个小队。

一组是实验组，吃新研发的降压药；另一组是对照组，吃那种普通的降压药，就像是给一个小队发了新武器，另一个小队还用旧武器。

经过一段时间的治疗后，开始统计大家的血压情况。

结果发现，实验组的平均血压从一开始的160/100降到了130/80，而对照组呢，从160/100降到了140/90。

这时候就用到医学统计学啦。

咱们不能光看这几个数字就说新药好啊，万一是碰巧呢？所以呢，要计算这个差异是不是真的有意义。

首先计算两组血压下降值的平均数和标准差。

就好比算每个小队的平均战斗力提升数值和这个提升数值的波动范围。

通过一系列复杂的计算（这里面用到了像t检验这种神奇的统计方法），得出一个P值。

这个P值就像是一个裁判，来判断这个新药的效果是不是真的比旧药好。

如果P值小于0.05，那就好比裁判吹响了哨子说：“新药这个效果很可能是真的比旧药好呢！”要是P值大于0.05，那就说明这个新药和旧药的效果可能没什么太大差别，也许只是这次试验中的小波动造成的。

结果算出来，这个新药的P值是0.03，小于0.05。

哈哈，这就像新药在比赛中获胜了一样。

这就表明新药在降低血压方面很可能是真的比旧药更有效，制药公司就可以拿着这个数据去申请新药上市啦，给广大高血压患者带来新的希望。

再来说一个关于癌症治疗的案例。

有一家医院有两种癌症治疗方案，一种是传统的手术加化疗方案，另一种是新研究出来的靶向治疗方案。

医生们想知道对于某种特定的癌症，哪种方案更好。

他们找来了80个患者，随机地把患者分成两组，每组40人。

这就像是把80个闯关的勇士分到了两条不同的赛道。

治疗结束后，医生们开始观察患者的生存率。

经过5年的跟踪观察，发现接受传统治疗方案的患者，5年生存率是30%，而接受靶向治疗方案的患者，5年生存率是40%。

医学统计学案例分析报告【标题】：医学统计学案例分析报告【摘要】：本报告基于一项医学研究案例，通过统计学方法对相关数据进行分析和解读，旨在探讨患者的疾病发生率、治疗效果以及与其他因素的关联。

通过对数据的整理、描述统计、推断统计等分析，得出了一系列结论和建议，为医学实践和研究提供了重要的参考。

【引言】：医学统计学是一门重要的学科，通过对医学数据进行分析，可以更好地理解和解释疾病的发生与发展规律，指导临床治疗和公共卫生政策的制定。

本报告选取了一项医学研究案例，通过统计学方法对相关数据进行分析，旨在为医学领域的决策和实践提供科学依据。

【方法】：1. 数据收集：本次研究收集了XX医院2018年至2020年的患者病历数据，包括患者的基本信息、疾病诊断、治疗方案和疗效评估等。

2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗和整理，包括缺失值处理、异常值检测和数据格式转换等。

3. 描述统计：对数据进行描述性统计分析，包括计算平均值、中位数、标准差等指标，绘制频率分布直方图、饼图等图表。

4. 推断统计：根据研究目的，选取适当的统计方法进行推断性分析，如t检验、方差分析、相关分析等。

5. 结果解释：对统计分析结果进行解释和讨论，得出结论并提出相应的建议。

【结果】：1. 患者基本信息：根据研究数据，患者的平均年龄为XX岁，男性占XX%，女性占XX%。

2. 疾病发生率：根据数据统计，该研究期间共有XX例患者被诊断为XX疾病，发生率为XX%。

3. 治疗效果评估：通过对治疗前后数据的对比分析，发现治疗方案A的治愈率为XX%，方案B的治愈率为XX%。

4. 相关因素分析：通过相关分析，发现患者的年龄与疾病发生率存在显著相关性（r=XX，p<0.05）。

5. 建议：基于分析结果，建议在治疗中重视患者的年龄因素，采取个性化的治疗方案，以提高治愈率。

【讨论】：1. 数据可靠性：本次研究收集的数据来源于XX医院，具有一定的代表性和可靠性，但也存在一定的局限性，如样本容量较小、数据缺失等。

医学统计学描述统计案例话说有这么一家医院，那可真是热闹非凡。

医院的管理者们就像是一群精明的舵手，想要把医院这艘大船稳稳地驶向高效优质服务的港湾。

这时候，医学统计学就像他们手中神奇的航海图，而描述统计就是这航海图上的一个个重要标记。

咱们先来说说住院部的事儿。

有个医生啊，他负责管理一个科室，这个科室收了好多好多病人。

他就想知道这些病人的年龄大概是个啥情况。

于是，他就开始了自己的“数据大冒险”。

他把科室里所有病人的年龄都收集起来了，这就像是把一堆五颜六色的珠子都摆在了桌子上。

然后呢，他首先计算了一下平均年龄。

这平均年龄就像是这群病人年龄的“中心领袖”一样。

算出来一看，平均年龄是45岁。

这意味着啥呢？就是说如果把这些病人的年龄都加起来，再除以病人的总数，得到的这个数就是45。

这个数字一出来，医生心里就大概有个谱了，知道自己面对的病人群体年龄大概在这个范围左右。

但是呢，光有这个平均年龄还不够。

你想啊，这科室里的病人年龄肯定是参差不齐的，有的可能是二十多岁的年轻人不小心受伤了，有的可能是六七十岁的大爷大妈身体有点毛病。

所以呢，这个医生又开始琢磨这年龄的离散程度。

这时候，标准差就闪亮登场啦。

标准差就像是一个测量这群年龄数据分散程度的小尺子。

如果标准差比较小，那就说明这些病人的年龄都比较集中在这个平均年龄45岁附近；要是标准差比较大呢，那就表示年龄的分布比较分散。

算出来这个科室病人年龄的标准差是10岁。

这就好比是告诉医生，大部分病人的年龄在45岁上下10岁这个范围内晃悠，也就是35岁到55岁之间的病人占了不少呢。

这医生还不满足，他还想知道年龄的最小值和最大值。

这就像是找这堆珠子里最小的那一颗和最大的那一颗。

他发现年龄最小的病人是18岁，那是一个刚成年就不小心摔断腿的小伙子；年龄最大的是75岁，是一位患有多种慢性病的老爷爷。

这两个数字一确定，医生就更清楚这个科室病人年龄的整个范围了。

再说说医院的药房这边。

药房的管理员想知道最近某种常用药的用量情况。

第4章 参数估计 案例辨析及参考答案案例4-1 某研究者测得某地120名正常成人尿铅含量（mg ·L -1）如下：尿铅含量 0～ 4～ 8～ 12～ 16～ 20～ 24～ 28～ 32～ 36～ 合计 例数1422291815106321120试据此资料估计正常成人平均尿铅含量的置信区间及正常成人尿铅含量的参考值范围。

由表中数据得到该例的120n =，10038.S =，67300.S X =，某作者将这些数据代入公式（4-20），即采用X X Z S α+计算得到正常成人平均尿铅含量100(1)α-%置信区间为（-∞，14.068 4）；采用公式X Z S α+计算得到正常成人尿铅含量100(1)α-%参考值范围为（-∞，26.030 6）。

请问这样做是否合适？为什么？应当怎么做？案例辨析 该定量资料呈偏峰分布，不适合用正态分布法计算100(1)%α-参考值范围。

正确做法 可以用百分位数法求正常成人尿铅含量100(1)α-%参考值范围的单侧上限。

例如，当α=0.05时，可直接求95P 分位数，（0，95P ）就是所求的正常成人尿铅含量的95%正常值范围。

欲求正常成人尿铅含量总体均数的置信区间，当样本含量n 较大（比如说，n 大于30或50）时，样本均数就较好地接近正态分布（根据数理统计上的中心极限定理）。

本例， 因为120n =较大，不必对原始数据作对数变换就可以用X X Z S α+估计总体均数的置信区间。

案例4-2 在BiPAP 呼吸机治疗慢性阻塞性肺病的疗效研究中，某论文作者为了描述试验前的某些因素是否均衡，在教材表4-5中列出了试验前患者血气分析结果。

由于作者觉得自己数据的标准差较大，几乎和均数一样大，将标准差放在文中显得不雅观，于是他采用“均数±标准误”（X X S ±），而不是“均数±标准差”（X S ±）来对数据进行描述。

问在研究论文中以教材表4-5方式报告结果正确吗？为什么？教材表4-5 试验组和对照组治疗前血气分析结果(X X S ±)组别 例数 年龄/岁 pH p a (CO 2)/kPa p a (O 2)/kPa S a (O 2)/% 试验组1263.00±4.337.36±0.0563.00±4.339.25±0.5585.12±1.73对照组 1062.50±3.95 7.38±0.0663.00±4.33 9.16±0.62 86.45±2.25案例辨析 描述数据的基本特征不能采用X X S ±，因为X S 为反映抽样误差大小的指标，只表示样本均数的可靠性，而不能反映个体的离散程度。

案例分析—四格表确切概率法【例1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。

经检验，得连续性校正χ2=3.134，P＞0.05，差异无统计学意义，故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。

表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物有效无效合计有效率（％）中药12（9.33）2（4.67）1485.7西药 6（8.67）7（4.33）1346.2合计1892766.7【问题1-5】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？【分析】(1) 该资料是按中西药的治疗结果（有效、无效）分类的计数资料。

(2) 27例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。

(3) 患者总例数n=27＜40，该医师用χ2检验是不正确的。

当n＜40或T＜1时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法（exact probabilities in 2×2 table）直接计算概率案例分析－卡方检验（一）【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。

该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义检验（有效=1，无效=0）进行进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义，故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别，中药疗效高于西药。

【问题1-1】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？（4）该资料应该用何种统计方法？【分析】(1) 该资料是按中西药疗效（有效、无效）分类的二分类资料，即计数资料。

(2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案。

医学统计学案例辨析及参考答案目录目录 (2)第1章绪论 (3)第2章统计描述 (5)第3章概率分布 (9)第4章参数估计 (12)第5章假设检验 (14)第6章两样本定量资料的比较 (16)第7章多组定量资料的比较 (19)第8章定性资料的比较 (22)第9章关联性分析 (25)第10章简单线性回归分析 (27)第11章多重线性回归分析 (30)第12章实验设计 (33)第13章临床试验设计 (35)第14章调查设计 (36)第15章样本含量估计 (38)第16章随机区组设计和析因设计资料的分析 (41)第17章重复测量设计和交叉设计资料的分析 (43)第18章 Logistic回归 (46)第19章生存分析 (50)第20章对数线性模型在高维列联表资料分析中的应用 (53)第21章多元统计方法简介 (56)第22章时间序列分析 (57)第24章基因表达谱分析的生物信息学方法 (59)第25章 Meta分析 (60)第26章医学论文的统计学报告要求 (64)第1章绪论案例辨析及参考答案案例1-1某研究者的论文题目为“大学生身心健康状况及其影响因素研究”，以某地职业技术学院理、工、文、医学生（三年制）为研究对象，理、工、文、医学生分别挑选了60、38、19和46人，以问卷方式调查每位学生的一般健康状况、焦虑程度、抑郁程度等。

得出的结论是：“大学生身心健康状况不容乐观，学业问题、就业压力、身体状况差、人际交往不良、社会支持不力为主要影响因素”。

请问其结论合理吗？为什么？应该如何？案例辨析①样本不能代表总体。

总体是“大学生”，而样本仅为某地三年制职业技术学院学生；②社会学调查的样本含量显得不足；③“理、工、文、医学生分别挑选……”这种说法中隐含人为“挑选”的意思，不符合统计学要求。

正确做法应在论文的题目中明确调查的时间范围和地点，还应给“大学生”下一个明确的定义，以便确定此次调查的“总体”；对“大学生身心健康状况”可能有影响的因素很多，应结合具体问题拟定出少数最可能有影响的因素（如学科、在学年限等）进行分层随机抽样，以保证样本有较好的代表性；还应根据已知条件找到估计样本含量的计算公式，不可随意确定各学科仅调查几十人；当然，调查表中项目的设置也是十分重要的，此处从略。

第9章关联性分析案例辨析及参考答案案例9-1 有研究者以“正常血糖、糖耐量减低及2型糖尿病人群胰岛素抵抗与非酒精性脂肪肝的相关分析”为题，研究了非酒精性脂肪肝的患病率与糖尿病分级（即正常血糖、糖耐量减低和2型糖尿病三级）的关系。

以正常血糖者、糖耐量减低者和2型糖尿病患者为研究对象，年龄、性别可比，无大量饮酒史、肝炎史，脂肪肝的诊断以影像学结果为准。

指标以均数±标准差表示，统计分析采用两组独立样本比较的t检验。

结果发现，三组血糖、胰岛素、血脂水平等和脂肪肝患病率差别有统计学意义（数据及统计结果见教材表9-7），糖耐量减低组与正常血糖组比较P＜0.05，2型糖尿病组与糖耐量减低组比较P＜0.05。

结论，随着正常血糖向糖耐量减低及糖尿病发展，血糖、血脂、胰岛素抵抗指数及脂肪肝患病率等指标值皆升高并逐渐加重，差异有统计学意义，认为脂肪肝患病率与血糖水平、血胰岛素、血脂、胰岛素抵抗、糖耐量减低和2型糖尿病等成正相关。

教材表9-7 三种血糖水平人群的血生化及脂肪肝患病率组别例血糖/1Lmmol-⋅胰岛素/1Lmmol-⋅三酰甘油/1Lmmol-⋅总胆固醇/1Lmmol-⋅胰胰素抵抗指数/1Lmmol-⋅脂肪肝患病率/% 空腹餐后空腹餐后正常血糖87 5.0±0.55.6±1.07.4±1.824±8 0.9±0.3 3.0±0.9 0.6±0.5 48.3糖耐量减低62 6.5±0.58.2±1.311.4±2.7134±582.1±1.0 4.6±0.8 1.2±0.7 69.42型糖尿病68 8.3±2.612.5±3.416.8±3.2114±442.6±1.5 5.1±0.8 1.9±0.7 83.8经t检验，糖耐量减低组与正常血糖组比较，以及2型糖尿病与正常血糖组比较，各指标比较的P值均<0.01；而2型糖尿病与糖耐量减低组比较，餐后胰岛素两组比较P<0.05，脂肪肝患病率比较P<0.05，其余各指标比较的P值均<0.01。

案例分析—四格表确切概率法【例1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。

经检验，得连续性校正χ2=3.134，P＞0.05，差异无统计学意义，故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。

表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物有效无效合计有效率（％）中药12（9.33）2（4.67）1485.7西药 6（8.67）7（4.33）1346.2合计1892766.7【问题1-5】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？【分析】(1) 该资料是按中西药的治疗结果（有效、无效）分类的计数资料。

(2) 27例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。

(3) 患者总例数n=27＜40，该医师用χ2检验是不正确的。

当n＜40或T＜1时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法（exact probabilities in 2×2 table）直接计算概率案例分析－卡方检验（一）【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。

该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义检验（有效=1，无效=0）进行进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义，故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别，中药疗效高于西药。

【问题1-1】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？（4）该资料应该用何种统计方法？【分析】(1) 该资料是按中西药疗效（有效、无效）分类的二分类资料，即计数资料。

(2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案。

案例分析—四格表确切概率法【例1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。

经检验，得连续性校正χ2=3.134，P＞0.05，差异无统计学意义，故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。

表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物有效无效合计有效率（％）中药12（9.33）2（4.67）1485.7西药 6（8.67）7（4.33）1346.2合计1892766.7【问题1-5】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？【分析】(1) 该资料是按中西药的治疗结果（有效、无效）分类的计数资料。

(2) 27例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。

(3) 患者总例数n=27＜40，该医师用χ2检验是不正确的。

当n＜40或T＜1时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法（exact probabilities in 2×2 table）直接计算概率案例分析－卡方检验（一）【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。

该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义检验（有效=1，无效=0）进行进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义，故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别，中药疗效高于西药。

【问题1-1】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？（4）该资料应该用何种统计方法？【分析】(1) 该资料是按中西药疗效（有效、无效）分类的二分类资料，即计数资料。

(2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案。

案例分析-四格表确切概率法【例1—5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组,分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。

经检验,得连续性校正χ2=3。

134，P＞0。

05，差异无统计学意义，故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同.表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物有效无效合计有效率(％）中药12(9.33)2（4.67)1485。

7西药 6（8。

67)7（4。

33）1346。

2合计1892766。

7【问题1—5】（1）这是什么资料?（2）该资料属于何种设计方案？(3）该医师统计方法是否正确？为什么？【分析】（1) 该资料是按中西药的治疗结果（有效、无效）分类的计数资料。

（2） 27例患者随机分配到中药组和西药组,属于完全随机设计方案. （3）患者总例数n=27＜40，该医师用χ2检验是不正确的。

当n＜40或T＜1时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法(exact probabilities in 2×2 table)直接计算概率案例分析－卡方检验（一)【例1—1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效,随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例,有效35例。

该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验,结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义检验(有效=1，无效=0)进行进行假设检验，结果t＝2。

848,P＝0。

005,差异有统计学意义,故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别,中药疗效高于西药。

【问题1—1】（1）这是什么资料?(2）该资料属于何种设计方案?（3)该医师统计方法是否正确？为什么？（4）该资料应该用何种统计方法? 【分析】(1）该资料是按中西药疗效(有效、无效）分类的二分类资料,即计数资料。

（2）随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案.（3) 该医师统计方法不正确.因为成组t检验用于推断两个总体均数有无差别,适用于正态或近似正态分布的计量资料，不能用于计数资料的比较。