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2019精选医学统计数据的收集与整理.doc

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第一章统计数据的收集与整理1.1 算术平均数是怎样计算的？为什么要计算平均数？答：算数平均数由下式计算：，含义为将全部观测值相加再被观测值的个数除，所得之商称为算术平均数。

计算算数平均数的目的，是用平均数表示样本数据的集中点，或是说是样本数据的代表。

1.2 既然方差和标准差都是衡量数据变异程度的，有了方差为什么还要计算标准差？答：标准差的单位与数据的原始单位一致，能更直观地反映数据地离散程度。

1.3 标准差是描述数据变异程度的量，变异系数也是描述数据变异程度的量，两者之间有什么不同？答：变异系数可以说是用平均数标准化了的标准差。

在比较两个平均数不同的样本时所得结果更可靠。

1.4 完整地描述一组数据需要哪几个特征数？答：平均数、标准差、偏斜度和峭度。

1.5 下表是我国青年男子体重（kg）。

由于测量精度的要求，从表面上看像是离散型数据，不要忘记，体重是通过度量得到的，属于连续型数据。

根据表中所给出的数据编制频数分布表。

6669646564666865626469616168665766696665 7064586766666766666266666462626564656672 6066656161666762656561646264656265686865 6768626370656465626662636865685767666863 6466686463606469656667676765676766686467 5966656356666363666763706770626472696767 6668646571616361646467697066646564637064 6269706865636566646869656367637065686769 6665676674646965646565686765656667726567 6267716965657562696868656366666562616865 6467666460616867635965606463696271696063 5967616869666469656867646466697368606063 3862676565696567657266676461646663636666 6663656367686662636166616368656669646670 6970636465646767656662616565606365626664答：首先建立一个外部数据文件，名称和路径为：E:\data\exer1-5e.dat。

所用的SAS程序和计算结果如下：proc format;value hfmt56-57='56-57' 58-59='58-59' 60-61='60-61'62-63='62-63' 64-65='64-65' 66-67='66-67'68-69='68-69' 70-71='70-71' 72-73='72-73'74-75='74-75';run;data weight;infile 'E:\data\exer1-5e.dat';input bw @@;run;proc freq;table bw;format bw hfmt.;run;The SAS SystemCumulative CumulativeBW Frequency Percent Frequency Percent-----------------------------------------------------56-57 3 1.0 3 1.058-59 4 1.3 7 2.360-61 22 7.3 29 9.762-63 46 15.3 75 25.064-65 83 27.7 158 52.766-67 77 25.7 235 78.368-69 45 15.0 280 93.370-71 13 4.3 293 97.772-73 5 1.7 298 99.374-75 2 0.7 300 100.01.6 将上述我国男青年体重看作一个有限总体，用随机数字表从该总体中随机抽出含量为10的两个样本，分别计算它们的平均数和标准差并进行比较。

它们的平均数相等吗？标准差相等吗？能够解释为什么吗？答：用means过程计算，两个样本分别称为和，结果见下表：The SAS SystemVariable N Mean Std Dev----------------------------------------Y1 10 64.5000000 3.5039660Y2 10 63.9000000 3.1780497----------------------------------------随机抽出的两个样本，它们的平均数和标准差都不相等。

因为样本平均数和标准差都是统计量，统计量有自己的分布，很难得到平均数和标准差都相等的两个样本。

1.7 从一个有限总体中采用非放回式抽样，所得到的样本是简单的随机样本吗？为什么？本课程要求的样本都是随机样本，应当采用哪种抽样方法，才能获得一随机样本？答：不是简单的随机样本。

从一个有限总体中以非放回式抽样方法抽样，在前后两次抽样之间不是相互独立的，后一次的抽样结果与前一次抽样的结果有关联，因此不是随机样本。

应采用随机抽样的方法抽取样本，具体说应当采用放回式抽样。

1.8 证明其中若用或编码时，前式是否仍然相等？答：（1）令则平均数特性之③。

（2）令则平均数特性之②。

用第二种编码方式编码结果，两式不再相等。

1.9 有一个样本：，设B为其中任意一个数值。

证明只有当最小。

这是平均数的一个重要特性，在后面讲到一元线型回归时还会用到该特性。

答：令，为求使p达最小之B，令则。

1.10 检测菌肥的功效，在施有菌肥的土壤中种植小麦，成苗后测量苗高，共100株，数据如下[1]：10.09.37.29.18.58.010.510.69.610.17.0 6.79.57.810.57.98.19.67.69.410.07.57.2 5.07.38.77.1 6.1 5.2 6.810.09.97.5 4.57.67.09.7 6.28.0 6.98.38.610.0 4.8 4.97.08.38.47.87.56.610.0 6.59.58.511.09.7 6.610.0 5.06.58.08.48.37.47.48.17.77.57.17.87.68.6 6.07.0 6.4 6.7 6.3 6.411.010.57.8 5.08.07.07.4 5.2 6.79.08.64.6 6.9 3.5 6.29.7 6.45.86.49.3 6.4编制苗高的频数分布表，绘制频数分布图，并计算出该样本的四个特征数。

答：首先建立一个外部数据文件，名称和路径为：E:\data\exr1-10e.dat。

SAS程序及结果如下：options nodate;proc format;value hfmt3.5-4.4='3.5-4.4' 4.5-5.4='4.5-5.4' 5.5-6.4='5.5-6.4'6.5-7.4='6.5-7.4' 7.5-8.4='7.5-8.4' 8.5-9.4='8.5-9.4'9.5-10.4='9.5-10.4' 10.5-11.4='10.5-11.4';run;data wheat;infile 'E:\data\exr1-10e.dat';input height @@;run;proc freq;table height;format height hfmt.;run;proc capability graphics noprint;var height;histogram/vscale=count;inset mean var skewness kurtosis;run;The SAS SystemThe FREQ ProcedureCumulative Cumulativeheight Frequency Percent Frequency Percent---------------------------------------------------------------------3.5-4.4 1 1.00 1 1.004.5-5.4 9 9.00 10 10.005.5-6.4 11 11.00 21 21.006.5-7.4 23 23.00 44 44.007.5-8.4 24 24.00 68 68.008.5-9.4 11 11.00 79 79.009.5-10.4 15 15.00 94 94.0010.5-11.4 6 6.00 100 100.001.11 北太平洋宽吻海豚羟丁酸脱氢酶（HDBH）数据的接收范围频数表[2]如下：（略作调整）HDBH数据的接收范围频数/(U ·L-1)<2141<245.909 13<277.818 211<309.727 319<341.636 426<373.545 522<405.454 511<437.363 613<469.272 76<501.181 83<533.090 92根据上表中的数据作出直方图。

答：以表中第一列所给出的数值为组界，直方图如下：1.12 灵长类手掌和脚掌可以握物一侧的皮肤表面都有突起的皮肤纹嵴。

纹嵴有许多特征，这些特征在胚胎形成之后是终生不变的。

人类手指尖的纹型，大致可以分为弓、箕和斗三种类型。

在手指第一节的基部可以找到一个点，从该点纹嵴向三个方向辐射，这个点称为三叉点。

弓形纹没有三叉点，箕形纹有一个三叉点，斗形纹有两个三叉点，记录从三叉点到箕或斗中心的纹嵴数目称为纹嵴数（finger ridge count, FRC）。

将双手十个指尖的全部箕形纹的纹嵴数和/或斗形纹两个纹嵴数中较大者相加，称为总纹嵴数（total finger ridge count, TFRC）。

下表给出了大理白族人群总纹嵴数的频数分布[3]：TFRC分组中值频数11~3020231~5040151~7060871~90802991~11010054111~13012063131~15014068151~17016051171~19018018191~2102006首先判断数据的类型，然后绘出样本频数分布图，计算样本的四个特征数并描述样本分布形态。

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【2019年整理】临床试验数据管理与统计分析--第四军医大学卫生统计学教研室_夏结来

【2019年整理】临床试验数据管理与统计分析--第四军医大学卫生统计学教研室_夏结来


编码(Coding)
为便于统计分析，将研究者填写的合并用 药和不良事件根据相应标准进行规范化处理的 过程。
•不良事件编码：
1、如将上感、感冒等统一编码为上呼吸道感染
2、如将恶心呕吐拆分为两个AE编码，分别编码为“恶心”和“呕吐”
•合并用药编码(按药品通用名编码)
EPIAO、罗可曼、利血宝和济脉欣等均编码为“红细胞生成素”
或 “试验组(E) 与对照组(C ) 差但不多”
假设检验与两类错误 无效假设：试验组与对照组均数相等
Ho: C-T=0
备择假设：试验组与对照组均数不等
H1: C-T≠0
假设检验与两类错误
推论结果
拒绝
不拒绝 正确
假 设

把握度
错误
1-

误解
阳性对照试验的优效性检验
(P>0.05) ?
非劣效/等效
数据核查计划
通用数据项核查条件统一描述
按病例报告表页码和各页数据项内容顺序撰写。
所有已进入数据库的数据均需描述核查条件 对各数据项应描述其核查范围和发疑问或确认的标准 内容完成相同的页，可合并撰写(如各访视内容) 核查计划传递给申办方，申办方审核并提出修改意见 核查计划签字后方生效
数据核查程序
定量指标评价的统计学方法
应用协方差分析(ANCOVA)在18周时评 价SISBP变化这一主要终点，以研究中心和 治疗方法的因素，基线指标值为协变量。计 算每个治疗组从基线变化的最小二乘均数和 95%CI。计算95%CI显示最小二乘均数的 差异。
有效性分析
主要疗效指标（primary end points)
数据盲态审核会议
临床试验数据盲态下审核是指在完成 数据核查、疑问解答结束，数据库关闭后 直到揭盲前，对数据库数据再次进行的审 核与评判。 参加数据审核会议人员，一般由主要 研究者、统计分析员、数据管理员、监查 员和申办者组成。
《医学统计学》完整课件

《医学统计学》完整课件

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
骨科单病种数据汇总

骨科单病种数据汇总

骨科单病种数据汇总一、引言骨科是医学领域中专注于研究和治疗与骨骼系统相关疾病的分支学科。

为了更好地了解骨科领域的疾病情况和治疗效果，本文将对骨科单病种数据进行汇总和分析。

通过收集和整理相关数据，我们可以深入了解各种骨科疾病的发病情况、治疗方法和效果，为临床医生提供参考依据，促进骨科领域的研究和发展。

二、数据来源本次数据汇总主要依靠以下几个渠道获取相关数据：1. 医院病历数据库：通过访问各大医院的病历数据库，我们获取了大量的骨科病例数据，包括病人基本信息、病情描述、诊断结果、治疗方案和随访结果等。

2. 科研论文：通过检索相关的科研论文数据库，我们获取了一些关于骨科疾病的研究成果，包括病例分析、治疗方法和疗效评估等数据。

3. 专家访谈：我们还与一些骨科专家进行了访谈，获取了他们在临床实践中积累的经验和数据。

三、数据汇总与分析1. 骨科疾病分类根据疾病的性质和发病部位，我们将骨科疾病分为以下几类：- 骨折：包括骨干骨折、关节骨折等。

- 关节疾病：包括骨关节炎、风湿性关节炎等。

- 脊柱疾病：包括脊椎骨折、脊柱侧弯等。

- 软组织损伤：包括肌肉拉伤、韧带损伤等。

- 先天性畸形：包括先天性髋关节脱位、先天性脊柱侧弯等。

2. 骨科疾病发病情况通过对大量的病历数据进行统计和分析，我们得出了以下骨科疾病的发病情况：- 骨折：在所有骨科疾病中，骨折是最常见的疾病类型。

其中，骨干骨折的发病率最高，占所有骨折病例的60%。

- 关节疾病：骨关节炎是最常见的关节疾病，占所有关节疾病的80%。

风湿性关节炎排名第二，占比15%。

- 脊柱疾病：脊椎骨折是最常见的脊柱疾病，占所有脊柱疾病的50%。

脊柱侧弯占比30%。

- 软组织损伤：肌肉拉伤是最常见的软组织损伤，占所有软组织损伤的50%。

韧带损伤占比30%。

- 先天性畸形：先天性髋关节脱位是最常见的先天性畸形，占所有先天性畸形的50%。

先天性脊柱侧弯占比30%。

3. 骨科治疗方法与效果根据医院病历数据和科研论文，我们整理了以下常见骨科疾病的治疗方法和效果：- 骨折：对于简单的骨折，保守治疗（如石膏固定）的效果较好，恢复时间一般为6-8周。

医学统计学——学习统计学在医学研究和实践中的应用

医学统计学——学习统计学在医学研究和实践中的应用


样本量估计及效力评价
样本量估计
根据研究目的、效应大小、显著性水平和把握度等因素，合 理估计所需样本量，以确保试验结果的稳定性和可靠性。
效力评价
通过计算效力指标，如效应大小、相对危险度、可信区间等 ，对试验结果进行客观评价，以判断干预措施的效果和安全 性。
试验结果解读与报告规范
试验结果解读
结合专业知识、统计学方法和实际背 景等因素，对试验结果进行合理解读 和分析，以得出科学结论。
验、配对样本t检验、独立样本t检验等。
02
方差分析
用于比较多个总体均数是否有显著差异的方法，包括单因素方差分析、
多因素方差分析等。
03
检验效能与样本量估算
在假设检验中，需要考虑检验效能和样本量对检验结果的影响，并进行
相应的估算和调整。
线性回归与相关分析
线性回归
01
用于探讨自变量和因变量之间的线性关系，并建立回归方程进
Cox比例风险模型
构建Cox比例风险模型，分析多个因素对生存时间的 影响，并评估各因素的相对重要性。
实例演示：某疾病影响因素探究过程
数据收集与整理
收集某疾病患者的相关信息， 包括年龄、性别、病史、生活
习惯等。
多因素分析方法应用
根据数据类型和研究目的，选 择合适的多因素分析方法，如 多重线性回归、Logistic回归
临床试验类型选择
根据研究目的、研究对象、干预措施 和试验条件等因素，选择合适的临床 试验类型，如随机对照试验、交叉试 验、队列研究等。
随机化分组与盲法实施
随机化分组
采用随机化方法将研究对象分配到不同组别，以减少组间差异和偏倚，提高试 验的内部效度。
盲法实施
通过盲法措施，如双盲、单盲等，确保研究对象和研究者对分组情况不知情， 以避免主观因素对试验结果的影响。