医学统计学的基本内容.
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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。
《医学统计学》课程教学大纲(Medical Statistics)一、课程基本信息课程编号:14232080课程类别:专业必修课适用专业:医学检验技术学分:理论教学学分:2学分,实验学分:0.5学分总学时:40学时(其中讲授学时:24学时;实验(上机)学时:16学时)先修课程:医学基础课程后续课程:医学检验、预防医学选用教材:李康主编:医学统计学(第6版)[M].北京:人民卫生出版社,2013必读书目:[1]方积乾主编.医学统计学(第7版)[M].北京:人民卫生出版社,2013[2]袁兆康.医学统计学[M].北京:人民军医出版社.2013[3]张文彤主编.SPSS统计分析基础教程(第2版)[M].北京:高等教育出版社,2011选读书目:[1] 颜虹, 医学统计学[M]. 北京:人民卫生出版社,2005[2] 康晓平,实用卫生统计学 [M].北京:北京大学医学出版社,2002[3] Belinda Barton,Medical Statistics: A Guide to SPSS, Data Analysis and Critical Appraisal [M].美国:WILEY Blackwell,2014二、课程教学目标通过本门课程的学习,要使学生学会人群健康研究的统计学方法,学会数值变量和分类变量资料的分析,配对资料的分析,直线相关和直线回归,非参数统计方法,病例随访资料分析。
其目的使大家具备新的推理思维,结合专业问题合理设计试验,科学获取资料,提高科研素质。
本课程教学的主要方法有理论讲授、课堂讨论、实验实习、课堂演算、统计软件SPSS上机等。
通过实验实习,使学生加深对理论的理解。
三、课程教学内容与教学要求1.绪论教学要求:掌握:同质与变异,总体、个体和样本,变量的分类,统计量与参数,抽样误差,频率与概率等基本概念。
理解:统计工作的基本步骤,医学统计学的主要内容。
了解:学习统计学的目的和要求。
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。
医学统计学的主要内容
你知道医学统计学的主要内容有哪些吗?你对医学统计学的主要内容了解吗?下面是yjbys店铺为大家带来的关于医学统计学的主要内容的知识,欢迎阅读。
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
【医学统计学的主要内容2017】。
医学统计学研究的主要内容
以下是 7 条关于医学统计学研究主要内容的描述及例子:
1. 数据收集呀,这可是医学统计学的基础呢!就好比盖房子得先有砖头,没数据咋研究呀!想想看,医生们要收集那么多患者的各种信息,多不容易呀。
比如收集患者的年龄、性别、症状、检查结果等,这都是为了后续分析做准备呢!
2. 数据整理也超级重要哇!就像把一堆杂乱的拼图整理好,让它们变得有条理。
比如说把患者按照病情的严重程度分类整理,这样就能更清楚地看到不同类别之间的差异啦。
3. 描述性统计分析呢,不就是把数据的特点呈现出来嘛!好比给数据画一幅画像,让人一下子能看清它的模样。
像计算某种疾病患者的平均年龄,这能让我们快速知道这类患者的大致情况哟!
4. 推断性统计分析哇,这可厉害啦!就像侦探根据一些线索推断真相一样。
比如说根据样本的数据来推断总体的情况,这不是很神奇吗?
5. 关联性分析很关键呀!看看不同因素之间是不是有关系。
哎呀,这就像找朋友一样,看看这个因素和那个因素是不是“好朋友”,能不能互相影响呢。
比如研究抽烟和患肺癌是不是有关联。
6. 生存分析也不能小瞧哦!它能告诉我们患者能活多久的情况呢。
这多重要呀!就像看着生命的时钟滴答滴答走,了解生命的进程呢。
7. 试验设计那可是研究的源头呢!就跟规划一场精彩的活动一样重要。
精心设计的试验才能得出可靠的结论呀!好比要研究一种新药物的效果,那可得好好设计怎么去做这个试验,不是吗?
我觉得医学统计学研究真的是非常重要且有趣的呀,能帮助我们更好地理解和解决医学中的各种问题,让医学不断进步呢!。
医学统计学教学大纲一. 引言A. 课程目的和背景B. 学习目标和预期结果二. 课程概述A. 课程描述和内容概要B. 授课方式和时间安排三. 基础知识A. 统计学基础概述1. 统计学的定义和作用2. 常用统计学术语和概念B. 医学统计学基础1. 研究设计和方法学2. 数据类型和数据收集3. 数据的整理、描述和汇总四. 描述性统计学A. 数据的图形表示1. 双变量数据的分布图2. 三个或多个变量数据的图形表示B. 数据的中心趋势1. 平均数2. 中位数3. 众数C. 数据的离散程度1. 范围2. 方差和标准差3. 百分位数D. 数据的相关性分析1. 单变量和多变量相关性2. 相关系数的计算和解释五. 推断性统计学A. 参数估计1. 点估计和区间估计2. 样本均值和总体均值的估计B. 假设检验1. 假设检验的基本原理2. 单样本均值假设检验3. 双样本均值假设检验C. 方差分析1. 单因素方差分析2. 两因素方差分析D. 非参数检验方法1. Wilcoxon秩和检验2. Mann-Whitney U检验六. 模型构建和回归分析A. 简单线性回归模型1. 回归方程的建立和解释2. 残差分析和模型诊断B. 多元线性回归模型1. 多元回归方程的建立2. 假设检验和参数估计C. Logistic回归模型1. 二分类Logistic回归的基本原理2. 多分类Logistic回归的应用七. 临床试验统计学A. 临床试验设计和估计1. 随机分组设计2. 平行设计和交叉设计3. 效应量和样本大小的计算B. 生存分析1. Kaplan-Meier生存曲线2. Cox比例风险模型八. 教学方法A. 理论讲授B. 统计软件实践C. 讨论和案例分析九. 考核方式A. 课堂测试B. 作业和小组项目C. 期末考试十. 参考书目十一. 附录A. 课程日程安排B. 课程要求和评价标准以上为医学统计学教学大纲的大致内容。
该课程将侧重于统计学的基础知识、描述性统计学和推断性统计学的应用、模型构建和回归分析、临床试验统计学等方面的教学。
医学统计学教学大纲
医学统计学教学大纲主要包括以下几个部分:
课程基本信息:包括课程名称、课程性质、任务、目的等。
课程概述:介绍医学统计学的内容概要、授课方式和时间安排等。
基础知识:介绍医学统计学中常用的基本概念、术语和计算方法等。
描述性统计学:介绍数据的基本描述方法,如频数分布、集中趋势的统计指标、变异程度的统计指标等。
推断性统计学:介绍参数估计、假设检验、方差分析等内容,以及如何应用统计方法对数据进行推断和分析。
常用统计分析方法:介绍一些常用的统计分析方法,如相关性分析、回归分析、生存分析等。
医学研究设计:介绍医学研究中常用的实验设计方法,如随机对照试验、观察法等。
医学文献评价:介绍如何评价医学文献的质量和可靠性,如何进行文献综述等。
实习与实践:提供一些实际案例,让学生通过实践掌握医学统计学的应用。
附录:包括常用统计表、常用统计公式等。
具体的教学大纲可能会因不同的教材和教学要求而有所差异,但以上内容是医学统计学教学中比较常见的知识点。
《医学统计学》完全版《医学统计学》完全版一、引言医学统计学是医学研究不可或缺的一部分,它为医学工作者提供了科学研究的设计、实施和分析的方法。
医学统计学主要涉及如何收集、整理、分析和解释在医学研究中收集的数据。
本文的目的是为读者提供医学统计学的全面概述,包括基本概念、研究设计、数据整理、假设检验、方差分析、回归分析和生存分析等。
二、医学统计学的基本概念医学统计学的基础知识包括基本概念、统计量和概率。
基本概念包括随机事件、概率、期望值和标准差。
统计量则是指用来描述一组数据的测量值,例如均值、中位数、方差和标准差等。
概率是用来描述某一事件发生的可能性。
三、研究设计研究设计在医学研究中具有举足轻重的地位。
研究设计应明确研究的目的、假设、研究对象、数据收集方法、样本大小和统计分析方法。
实验设计包括随机对照试验、队列研究和病例对照研究等。
四、数据整理数据整理是数据分析的第一步,包括数据的描述和数据质量检查。
数据的描述主要包括均值、中位数、标准差、四分位数等统计量的计算。
数据质量检查则包括数据的完整性、准确性和异常值的检测。
五、假设检验假设检验是医学统计学中的核心内容,它是用来判断样本数据是否来自特定分布或是否具有某种特征。
假设检验主要包括零假设、对立假设、显著性水平和样本分布的确定。
六、方差分析方差分析是一种用来检验两个或多个总体均值是否有显著差异的统计方法。
它适用于具有相同方差和独立性的多元正态分布数据。
七、回归分析回归分析是一种预测方法,它可以用来探索变量之间的关系。
线性回归分析是回归分析中最常用的一种,它通过最小二乘法拟合出最佳直线,以反映自变量和因变量之间的关系。
八、生存分析生存分析是一种用来研究生存数据的统计方法,例如手术后的存活时间、疾病复发的时间等。
生存分析涉及到生存函数的计算、生存时间的估计和影响因素的评估。
九、结论医学统计学是医学研究的重要工具,它为我们提供了从大量数据中提取有价值信息的方法。
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。
《医学统计学第七版人卫版》是由我国卫生部和人民卫生出版社合作编写的一部权威的医学统计学教材。
本书系统地介绍了医学统计学的基本理论、方法和应用,涵盖了医学领域中常见的统计学知识和技能。
本文将就《医学统计学第七版人卫版》的主要内容进行介绍和分析。
一、《医学统计学第七版人卫版》的主要内容《医学统计学第七版人卫版》共分为十四章,主要内容包括:第一章:医学统计学的概述本章主要介绍了医学统计学的基本概念和发展历程,阐述了医学统计学在医学研究和临床实践中的重要性。
第二章:医学统计学的基本概念本章主要介绍了医学统计学中的基本术语、基本原理和基本方法,包括总体和样本、描述性统计和推断性统计等内容。
第三章:医学统计学的资料描述本章主要介绍了医学统计学中的资料描述方法,包括资料整理和汇总、频数分布和分布特征等内容。
第四章:医学统计学的概率本章主要介绍了医学统计学中的概率理论,包括概率的基本概念、概率分布、正态分布和二项分布等内容。
第五章:医学统计学的抽样原理本章主要介绍了医学统计学中的抽样原理,包括简单随机抽样、分层抽样和整裙抽样等内容。
第六章:医学统计学的参数估计本章主要介绍了医学统计学中的参数估计方法,包括点估计和区间估计等内容。
第七章:医学统计学的假设检验本章主要介绍了医学统计学中的假设检验方法,包括参数假设检验和非参数假设检验等内容。
第八章:医学统计学的方差分析本章主要介绍了医学统计学中的方差分析方法,包括单因素方差分析和双因素方差分析等内容。
第九章:医学统计学的相关与回归本章主要介绍了医学统计学中的相关分析和回归分析方法,包括相关系数和线性回归分析等内容。
第十章:医学统计学的生存分析本章主要介绍了医学统计学中的生存分析方法,包括生存率和生存曲线分析等内容。
第十一章:医学统计学的多元分析本章主要介绍了医学统计学中的多元分析方法,包括多元方差分析和主成分分析等内容。
第十二章:医学统计学的非参数统计本章主要介绍了医学统计学中的非参数统计方法,包括秩和检验和符号检验等内容。