作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。https://www.doczj.com/doc/813507387.html,/bbnk
本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。
这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。
一、均数与标准差
【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。
举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准
差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。
我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。
撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如：
第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；
第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。
在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。利用软件《临床医师统计学助手 V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。
二、两样本均数差别T检验
【例2】目的研究中药板兰根对“非典”疗效。方法将36例“非典”患者随机分为治疗组19例，采用常规治疗+板兰根口服，对照组17例，仅采用常规治疗。结果治疗组平均退热时间3.28±1.51d；对照组平均退热时间5.65±1.96d，两组间对照差别有极显著意义（p＜0.01 ）结论中药板兰根对“非典”有显效疗效，实为国之瑰宝。
这是最常见的一种统计学数据处理类型，统计学述语叫做“两样本均数差别T检验”，说得通俗易懂一些，就是检验两组方法所得到的数据到底有没有差异，或者说，差异是否有意义。我们平时的思维习惯是，数据的大小还用得着检验吗？这是小学生都会的问题。可是别忘记了现在是在搞科研，科学方法看问题可不一定这么简单。
可能还没有说明白这个问题，下面举一个简单的例子。我们的目的是得出这样一个结论：“北京出产的西瓜比上海出产的西瓜大”。最可靠的方法是把所有北京的西瓜和上海的西瓜都测量重量，得到两个均数，然后比大小即可，可是智商正常的人并不会这样去做，通常的做法是，随机选一部分北京的西瓜和一部分上海的西瓜，先让这两部分西瓜比大小，然后推断到底那里的西瓜大。这种方法是“窥一斑可见全豹”，统计学述语叫做“由样本推断总体”，事实上，我们所做的医学科研都是基于这种方法。
再回到上面的例子，假如我们有二种做法：
A、随机选2个北京西瓜，平均重量是5.6±0.3kg；再随机选2个上海西瓜，平均重量是4.3±0.25kg；
B、随机选1000个北京西瓜，平均重量是5.6±0.3kg；再随机选1000个上海西瓜，平均重量是
4.3±0.25kg。
凭生活常识，由B推出“北京的西瓜比上海西瓜大”这个结论的把握性就非常的大，而A则基本上推不出这个结论。现在，终于可以引出我们的主题了，统计学处理本质是考查由样本差异推断总体差异的把握性有多大，这种把握性在统计学上由P值表示。如P＜0.05或P＜0.01，可以理解为由样本差异推断总体差异的把握性达95%或99%以上，两组数据差异有显著意义；如P＞0.05，可以理解为这种把握性在95%以下，两组数据差异没有显著意义。
上面所讲的实已为统计学之精髓，建议多看几遍，如果天生愚鲁，还是看不太懂，也没有关系，现在进一步“傻瓜化”，即所谓统计学处理，只要求得P值即可。P＜0.05或P＜0.01，表示阳性结果，两组数据差异有显著意义；P>0.05，表示阴性结果，两组数据差异没有显著意义。所以，统计学处理的中心任务是求P值。
下面讲解遇到【例2】这样的问题，如何求P值。【例2】中一共有6个数据：第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2），就是根据这6个数据，先通过复杂计算，求出“T”值（如果没有想成为统计学专家，就不必去理解“T”是什么了，知道“T”是为了求“P”用的就可以了），求出“T”值后，再查“T界值表”，就知道“P值”了。
具体解法步骤如下：
⑴通过计算（这里略去计算公式，可由软件求出），T=4.088
⑵计算自由度：自由度=N1+N2-2=19+17-2=34（计算自由度是为了查T界值表用的，自由度即两组例数之和减去2，不要问我为什么不减去3或减去1这样的问题了。）
⑶ 查T界值表，对应自由度34，T0.05=2.032，T0.01=2.728,今T=4.088＞T0.01，即P＜0.01,差别有高度显著意义。
T=4.088是如何求出的呢？我们再回到软件《临床医师统计学助手 V3.0》，只要把第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2）这6个数据输入对应的框内，该软件就会利用预先存储的公式自动计算T值，并查T界值表，得到P值，如图：
三、配对计量资料T检验
【例3】目的研究音乐胎教对胎儿运动技能培养的效果。方法10例28～32周孕妇，分别记录听音乐（水浒传主题曲）前每小时的胎动次数及听音乐后每小时的胎动次数，结果数据如表1所示，音乐胎教后胎动次数增多，差别有显著意义（p＜0.05 ）结论音乐胎教可增强胎儿运动技能，对培养我国运动天才有现实意义。
显然【例3】与【例2】有所不同，主要是【例3】两组间的数据可以前后配对的。我们经常碰到这种情况，即同一个体做两次处理，如治疗前检测某一指标，治疗后再检测某一指标，而后做治疗前后配对比较，以判断疗效，正如【例3】。这种情况如何进行统计学处理呢？同样也是先计算T值，然后按自由度（这时自由度=对子数-1，如本例自由度是9。）查T界值表，求得P值。但是“配对T检验”计算T值的方法与“两样本均数T检验”有所不同，这里不再作介绍，由软件《临床医师统计学助手 V3.0》自动完成即可，如下图。本例T=2.47，自由度=10-1=9，查T界值表，对应自由度9，T0.05=2.26，T0.01=3.25,今T=2.47＞T0.05，即P＜0.05,差别有显著意义。
可能有人会问,【例3】的情况，也可以把胎教前视为对照组，求得平均胎动次数是：21.8±5.31，胎教后视为治疗组，求得平均胎动次数是：24.0±6.31，然后套用【例2】的方法，用“两样本均数T 检验”行不行？这样虽无大错误，但是将会导致检验效率的下降，就是说，如果数据差异较大时，两种方法均可，如果数据差异较小时，用“配对T检验”会显示出差异有意义，而用“两样本均数T检验”时，可能差异无意义。切记，非配对资料误用配对T检验，则是错误的。四、计数资料卡方检验【例4】目的研究医患关系对重症病人死亡率的影响。方法根据问卷调查对收住重症监护病房的病人分为“医患关系良好组”与“医患关系紧张组”，比较两组间的住院死亡率。结果“医患关系良好组”25例，住院间死亡3例，死亡率13.6%，“医患关系紧张组”23例，住院间死亡9例，死亡率39.1%，两组间差别有显著意义（p＜0.05 ）结论医患关系紧张增加重症病人的住院死亡率，可能与医师害怕被病人告而治疗方案趋向保守有关。【例4】又是一个非常常见的一种统计学数据处理类型。【例4】中所提供的数据是“比例”，或百分数，与前面三个例子不同，前面三个例子所提供的数据则是直接在病人身上测量到的数据，如收缩压120±10.2mmHg、身高100±15.81cm等，我们把【例4】
中的数据叫做计数资料，而【例1、2、3】中的数据叫做计量资料。计数资料无法用形式表示，只能用比例表示，如：死亡率13.6%、30例中显效10例（10/30）等。显然，对于计数资料，再用T检是不适合了，必须用卡方检验。卡方检验的步骤是：先求出X2（类似于T检验时先求T值）值，然后进行判断：⑴如果X2＜3.84，则P＞0.05；⑵如果X2＞3.84，则P＜0.05；⑶如果X2＞6.63，则P＜0.01。解释一下，上面的两个数字“3.84”与“6.63”是查“X2界值表”得来的，只要
记住即可。所以，卡方检验的关键是求出X2值。为了求出X2值，必须先介绍“四表格”概念。“四
表格”的形式如下，关键数据是a、b、c、d 四个数，X2值就是通过这四个数据计算出来的（这里仍不介绍公式，由软件计算。）。
现将【例4】中的数据填入“四表格”即如下图。
当你学会了填“四表格”数据之后，就能利用软件《临床医师统计学助手 V3.0》非常容易的进行卡方检验了，本软件提供与“四表格”完全相同的界面，把数据填写正确之后，就自动计算X2值并判断结果，【例4】X2=4.702＞ 3.84，故P＜0.05，如下图：
在此说明一下，大家可能已注意到本软件中出现的“理论数（T）”，在此不解释“理论数（T）”是什么，只要记住，当例数（n）＜40或T＜1时，应采用“精确概率法”，这个方法太复杂，在此不作介绍。现在已经讲完了4个实例，掌握本教程的诀窍是将实际中碰的的情况，对照实例，“对号入座”即可，而具体计算过程，可由软件去完成。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 医学统计学傻瓜教程 医学统计学傻瓜教程作为一名临床医师，不管你愿意不愿意，某些时候必须撰写医学论文。 这时，大多数人会遇到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，早些年学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，看得基本上是云里雾里。 《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。 本教程的学习时间约需要 2～3 小时，前提是你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手 V4. 0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 《临床医师统计学助手 V4. 0》下载地址: http: //www. onlinedown. net/soft/63895. htm 这是一个全傻瓜化的教程，由 4 个实例组成，只要认真看完这 4 个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。 接下来我们开始轻松愉快的学习过程。 一、均数与标准差【例 1】本组 105 例，男 55 例，女 50 例；平均年龄： 1 / 9
62. 36. 1 岁，所有入选病例均符合 1999 年 WHO 高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明均数与标准差的概念。 我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于标准差实在太重要了。 【例 1】中的数据62. 36. 1 ， 62. 3 就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的6. 1 是什么呢？它就是标准差。 有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子： 有两组人，第 1 组身高（cm）： 98、 99、 100、 101、 102；第 2 组身高（cm）： 80、 90、 100、 110、 120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第 1 组的身高很接近，第 2 组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。 统计学上对一组测量结果的数据都要用均数标准差表示，习惯表达代号是： ，具体例子如： 平均收缩压 12010. 2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，
1．预防医学的对象（D ） A．个体 B．病人 C．健康人 D．确定的群体 E．个体和确定的群体 2．预防医学是（C ） A．独立于医学以外的学科 B．医学的基础学科 C．医学的一门应用学科 D．又综合又独立的学科 E．预防系列为主的学科 3．生态健康模式是（ E ） A．环境－健康 B．环境－人群 C．环境－生物 D．环境－人群－健康 E．环境－生物－健康 4．预防医学经历了（ C ） A．个体医学—群体—预防医学的阶段 B．个体—群体—生态大众健康的阶段 C．个体—群体—社区医学阶段 D．群体—大卫生—社会医学阶段 E．个体—群体—社会医学阶段 5．在疾病三级预防中，健康促进的重点在（ A ） A．第一级预防甚至更早阶段 B．第二级预防 C．第三级预防 D．第二和第三级预防 E．第一和第二级预防 6．以下哪一项不是预防医学有别于临床医学的特点（A ） A．具有临床医学更大的人群健康效益 B．预防医学更具有积极的人群健康效益 C．预防医学研究重点为环境的特点 D．工作对象包括个体和群体 E．研究方法上注重微观和宏观结合 7．第一次卫生革命的主要任务是预防（ A ） A．传染病 B．急性病 C．常见病 D．慢性病 E．血吸虫病 8．个体的免疫接种（A ） A．仅起到保护个体的作用 B．仅起到保护家庭的作用 C．仅起到保护群体的作用 D．既能保护个体也能保护群体 E．以上均不是 9．以下各项中不适合采取第一级预防的是（C ） A．职业病 B．心血管疾病 C．病因不明，难以觉察预料的疾病 D．脑卒中 E．糖尿病 10．健康促进的核心策略是（C ） A．制定健康的公共政策 B．创造支持性环境 C．强化社区行动 D．发展个人技能 E．调整社会消费
第一章绪论 一、单项选择题 答案 1. D 2. E 3. D 4. B 5. A 6. D 7. A 8. C 9. E 10. D 二、简答题 1答由样本数据获得的结果，需要对其进行统计描述和统计推断，统计描述可以使数据更容易理解，统计推断则可以使用概率的方式给出结论，两者的重要作用在于能够透过偶然现象来探测具有变异性的医学规律，使研究结论具有科学性。 2答医学统计学的基本内容包括统计设计、数据整理、统计描述和统计推断。统计设计能够提高研究效率，并使结果更加准确和可靠，数据整理主要是对数据进行归类，检查数据质量，以及是否符合特定的统计分析方法要求等。统计描述用来描述及总结数据的重要特征，统计推断指由样本数据的特征推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检验。 3答统计描述结果的表达方式主要是通过统计指标、统计表和统计图，统计推断主要是计算参数估计的可信区间、假设检验的P 值得出相互比较是否有差别的结论。 4答统计量是描述样本特征的指标，由样本数据计算得到，参数是描述总体分布特征的指标可由“全体”数据算出。 5答系统误差、随机测量误差、抽样误差。系统误差由一些固定因素产生，随机测量误差是生物体的自然变异和各种不可预知因素产生的误差，抽样误差是由于抽样而引起的样本统计量与总体参数间的差异。 6答三个总体一是“心肌梗死患者”所属的总体二是接受尿激酶原治疗患者所属的总体三是接受瑞替普酶治疗患者所在的总体。 第二章定量数据的统计描述 一、单项选择题 答案 1. A 2. B 3. E 4. B 5. A 6. E 7. E 8. D 9. B 10. E 二、计算与分析 2
医学统计学傻瓜教程 作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。 本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手 V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。 一、均数与标准差 【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如： 第1组身高（cm）：98、99、100、101、102； 第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。 在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。利用软件《临床医师统计学助手 V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。 二、两样本均数差别T检验
1．预防医学的对象（D ） A．个体B．病人C．健康人 D．确定的群体E．个体和确定的群体 2．预防医学是（C ） A．独立于医学以外的学科B．医学的基础学科 C．医学的一门应用学科D．又综合又独立的学科E．预防系列为主的学科 3．生态健康模式是（ E ） A．环境－健康B．环境－人群C．环境－生物 D．环境－人群－健康E．环境－生物－健康 4．预防医学经历了（ C ） A．个体医学—群体—预防医学的阶段 B．个体—群体—生态大众健康的阶段C．个体—群体—社区医学阶段 D．群体—大卫生—社会医学阶段E．个体—群体—社会医学阶段 5．在疾病三级预防中，健康促进的重点在（ A ） A．第一级预防甚至更早阶段B．第二级预防C．第三级预防 D．第二和第三级预防E．第一和第二级预防 6．以下哪一项不是预防医学有别于临床医学的特点（A ） A．具有临床医学更大的人群健康效益B．预防医学更具有积极的人群健康效益C．预防医学研究重点为环境的特点D．工作对象包括个体和群体 E．研究方法上注重微观和宏观结合 7．第一次卫生革命的主要任务是预防（ A ） A．传染病B．急性病C．常见病 D．慢性病E．血吸虫病 8．个体的免疫接种（A ） A．仅起到保护个体的作用B．仅起到保护家庭的作用 C．仅起到保护群体的作用D．既能保护个体也能保护群体 E．以上均不是 9．以下各项中不适合采取第一级预防的是（C ） A．职业病B．心血管疾病C．病因不明，难以觉察预料的疾病 D．脑卒中E．糖尿病 10．健康促进的核心策略是（C ） A．制定健康的公共政策B．创造支持性环境 C．强化社区行动D．发展个人技能E．调整社会消费
医学统计学复习练习题库 研究生教材使用 一、最佳选择题 1．卫生统计工作的步骤为 A.统计研究调查、搜集资料、整理资料、分析资料 B.统计资料收集、整理资料、统计描述、统计推断 C.统计研究设计、搜集资料、整理资料、分析资料 D.统计研究调查、统计描述、统计推断、统计图表 E.统计研究设计、统计描述、统计推断、统计图表 2．统计分析的主要内容有 A.统计描述和统计学检验 B.区间估计与假设检验 C.统计图表和统计报告 D.统计描述和统计推断 E.统计描述和统计图表 3．统计资料的类型包括 A.频数分布资料和等级分类资料 B.多项分类资料和二项分类资料 C.正态分布资料和频数分布资料 D.数值变量资料和等级资料 E.数值变量资料和分类变量资料 4．抽样误差是指 A.不同样本指标之间的差别 B.样本指标与总体指标之间由于抽样产生的差别 C.样本中每个体之间的差别 D.由于抽样产生的观测值之间的差别 E.测量误差与过失误差的总称 5.统计学中所说的总体是指 A.任意想象的研究对象的全体 B.根据研究目的确定的研究对象的全体 C.根据地区划分的研究对象的全体 D.根据时间划分的研究对象的全体 E.根据人群划分的研究对象的全体 6．描述一组偏态分布资料的变异度，宜用 A.全距 B.标准差 C.变异系数 D.四分位数间距
E.方差
7．用均数与标准差可全面描述其资料分布特点的是 A.正偏态分布 B.负偏态分布 C.正态分布和近似正态分布 D.对称分布 E.任何分布 8．比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用 A.变异系数 B.方差 C.极差 D.标准差 E.四分位数间距 9．频数分布的两个重要特征是 A.统计量与参数 B.样本均数与总体均数 C.集中趋势与离散趋势 D.样本标准差与总体标准差 E.样本与总体 10．正态分布的特点有 A.算术均数=几何均数 B.算术均数=中位数 C.几何均数=中位数 D.算术均数=几何均数=中位数 E.以上都没有 11．正态分布曲线下右侧5％对应的分位点为 A.μ+1.96σ B.μ-1.96σ C.μ+2.58σ D.μ+1.64σ E.μ-2.58σ 12．下列哪个变量为标准正态变量 A.s x μ- B.σμ-x C. x s x μ- D.x x σμ- E. s x μ- 13．某种人群（如成年男子）的某个生理指标（如收缩压）或生化指标 （如血糖水平）的正常值范围一般指 A.该指标在所有人中的波动范围 B.该指标在所有正常人中的波动范围 C.该指标在绝大部分正常人中的波动范围 D.该指标在少部分正常人中的波动范围 E.该指标在一个人不同时间的波动范围 14．下列哪一变量服从t 分布 A. σμ-x B. σμ-x C. x x σμ- D. x s x x - E. x s x μ- 2．统计分析的主要内容有
医学统计学论文 【摘要】大学生是当今社会中的新鲜血液，是新生代的力量。当代大学生的道德素质的层次会直接左右我们的身心健康水平，同时也影响到社会的前进发展。对于当代大学生道德现状的分析调查可以直接的反映出当今社会所存在的问题。大学生的道德取向则是一个社会道德的风向标。所以，提高当代大学生道德素质是当今社会刻不容缓的问题，同时对于社会主义现代化建设也有很重要的意义。本文基于调查问卷所得出的严谨数据，对学校内的大学生道德现状进行客观分析，并得出相应数据。 一、调查目的 1了解现在大学生的社会道德水平。 2关注大学生的发展，以总结现大学生存在的问题。 3分析原因，找到相关的原因。 二、调查设计 1调查对象：郑州大学继续教育学院 2调查时间:2016年9月—2016年10月 3调查方法：采用问卷调查（问卷共30题） 4问卷：发放出书面问卷200份，回收问卷179份 三、数据分析 数据经整理后，采用SPSS17.0统计软件包录入数据并运用独立样本t检验、方差分析和卡方检验进行数据分析。 四、影响因素的分析 为了能更好的来参照男女性别以及年级的不同，从而对调查问卷涉及的问题所给出的不同回答，我们做了诸多的关于性别差异，年纪差异的数据分析。其中也包括了T检验，交叉表等形式，当然，对于道德素质的选材，我们也没有一个硬性的指标来衡量乃至划分层次的高低。一方面，这给我们的调查统计造成了难以精准的障碍，另一方面，在我们的论文阐述中也不易找到相似的文献资料供以参考。尽管有这些不可避免的问题存在，我们小组还是尽量在数据统计分析出的结果中找到相关性。 1，年级差异对道德水平的影响 针对我们调查问卷主要涉及大学生群体的三个年级、大一、大二、大三，我们采用了不同的交叉表等形式来进行分析。
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
１.预防医学的对象（D ) A．个体Ｂ．病人 C.健康人 D.确定的群体Ｅ.个体和确定的群体 ２．预防医学是(C ） A.独立于医学以外的学科 B. 医学的基础学科 C.医学的一门应用学科 D．又综合又独立的学科 E．预防系列为主的学科 ３．生态健康模式是（Ｅ） Ａ.环境-健康 B.环境-人群 C.环境－生物 D.环境-人群－健康 E．环境-生物-健康 4.预防医学经历了( C ) Ａ．个体医学—群体—预防医学的阶段 B．个体—群体—生态大众健康的阶段 C.个体—群体—社区医学阶段 D.群体—大卫生—社会医学阶段Ｅ．个体—群体—社会医学阶段 5.在疾病三级预防中，健康促进的重点在( A ) Ａ．第一级预防甚至更早阶段 B.第二级预防Ｃ．第三级预防 D．第二和第三级预防Ｅ．第一和第二级预防 6．以下哪一项不是预防医学有别于临床医学的特点(A ） A．具有临床医学更大的人群健康效益 B.预防医学更具有积极的人群健康效益Ｃ.预防医学研究重点为环境的特点 D．工作对象包括个体和群体 E.研究方法上注重微观和宏观结合 7.第一次卫生革命的主要任务是预防（ A ) A.传染病 B.急性病 C.常见病 D.慢性病 E．血吸虫病 8.个体的免疫接种(A ） A．仅起到保护个体的作用 B．仅起到保护家庭的作用 C．仅起到保护群体的作用 D.既能保护个体也能保护群体 E.以上均不是 9．以下各项中不适合采取第一级预防的是(C ) A．职业病 B．心血管疾病 C.病因不明,难以觉察预料的疾病 D.脑卒中 E．糖尿病 1０.健康促进的核心策略是（C ) A.制定健康的公共政策 B．创造支持性环境 Ｃ．强化社区行动 D.发展个人技能 E.调整社会消费
0 0 0 窗体顶端 窗体底端 分享 当前分享 [转]医学统计学傻瓜教程---带图示来源： 医学统计学傻瓜教程 作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。 本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处
理软件《临床医师统计学助手 V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 《临床医师统计学助手 V3.0》下载地址: 这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际 中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学 习过程。 一、均数与标准差 【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一 些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3± 6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要 加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其 参差不齐的程度，这就是标准差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个 比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小， 说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如： 第1组身高（cm）：98、99、100、101、102； 第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。 在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。利用软件《临床医师统 计学助手 V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。 二、两样本均数差别T检验 【例2】目的研究中药板兰根对“非典”疗效。方法将36例“非典”患者随机分为治疗组19例，采用常规治疗+板兰根口服，对照组17例，仅采用常规治疗。结果治疗组平 均退热时间3.28±1.51d；对照组平均退热时间5.65±1.96d，两组间对照差别有极显 著意义（p＜0.01 ）结论中药板兰根对“非典”有显效疗效，实为国之瑰宝。
绪论 一．预防医学：是医学的一门应用学科，它以个体和确定的群体为对象，目的是保护、促 进和维护健康，预防疾病、失能和早逝 二．预防医学特点： 1.工作对象包括个体及确定的群体，主要着眼于健康和无症状患者；2研究方法注重微观和宏观相结合，但更侧重于影响健康的因素与人群的关系； 3.采取的对策更具积极的预防作用，具有较临床医学更大的人群健康效应。 三．健康决定因素：指决定个体和人群健康状态的因素。包括：1、社会经济环境。2、物质环境 3.个人因素。 4 卫生服务。 四．三级预防策略： 1.第一级预防：又称病因预防，即防止疾病的发生。 2.第二级预防：在疾病的临床前期做好早起发现、早期诊断、早起治疗的“三早”预防工作，以控制疾病的发 展和恶化。 3.第三级预防：对已患某些病者，采取及时的、有效的治疗措施，防止病情恶化， 预防并发症和伤残，延长生命。 第一章流行病学概论 一．流行病学：是研究人群中疾病与健康状况的分布及其影响因素，并研究防治疾病及促 进健康的策略和措施的科学。 流行病学定义内涵： 1.流行病学的研究对象时人群。 2.流行病学关注的事件包括疾病与健康 状况。 3.流行病学主要研究内容是：（1）揭示现象（2）找出原因（3）评价效果。 4.流行病学研究和实践的目的是防治疾病、促进健康。 二．流行病学基本原理： 1.分布论。 2.病因论。3.健康-疾病连续带。4预防控制理论（三级 预防理论） 5.数理模型。 6.流行病学的几个基本原则：（1）群体原则（2）现场原则（ 3）对比原则（核心）（ 4）代表性原则 三．流行病学的用途： 1.描述疾病及健康状况的分布。 2.探讨疾病的病因。 3.研究疾病自然史，提高临床诊断、治疗水平和预后评估。 4.疾病的预防控制及其效果评价。 5.流行病学分支。 第二章疾病分布 一．疾病的分布：即疾病的群体现象或称疾病的三间分布，是指疾病在时间、空间和人间 的存在方式及其发生、发展规律。 1 年）特定群中某病新病例二．疾病分布的测量指标：1.发病率：指在一定期间内（一般为 出现的频率。 2.罹患率：与发病率一样，也是测量人群新病例发生频率的指标。使用与小范围、短时间内 疾病频率的测量（日、周、旬、月），常用于疾病暴发或流行时的调查。 3 患病率：也称现患率，指某特定时间内，总人口中现患某病者（包括新、旧病例）所占的 比例。患病率 =发病率 * 病程。 4 续发率：也称二代发病率，指某传染病易感接触者中，在最短潜伏期与最长潜伏期之间 发病的人数占所有易感接触者总数的百分率。 5.死亡率：指在一定时间期间（通常为1年）内，某人群中死于某病（或死于所有原因）的频 率。死亡率是测量入群死亡危险最常用的指标。 6.病死率：表示一定时期内，患某病的全部病人中因该病死亡者所占的比例。 三．疾病的分布形式（“三间分布” ） 1.地区分布：疾病的地方性：由于自然环境和社会因素的影响而使一些疾病无需从外地输入， 只存在于某一地区，或在某一地区的发病率水平总是较高，这种现象称为疾病的地方性。 2.时间分布 3.人群分布：出生队列分析：将同一时期出生的人划归为一组称为一个出生队列，对其随访 观察若干年，观察死亡等情况。 4.判断疾病地方性的依据：（ 1）该病在当地居住的各群组中
《医学统计学》练习题 单选题（在四个答案中选择一个最佳答案） 1. 要反映某市连续5年甲肝发病率的变化情况，宜选用 A．直条图B．直方图C．线图D．百分直条图 2. 下列哪种统计图纵坐标必须从0开始， A. 普通线图 B.散点图 C.百分分直条图 D.直条图 3. 关于统计表的列表要求，下列哪项是错误的？ A．横标目是研究对象，列在表的右侧；纵标目是分析指标，列在表的左侧 B．线条主要有顶线、底线及纵标目下面的横线，不宜有斜线和竖线 C．数字右对齐，同一指标小数位数一致，表内不宜有空格 D．备注用“*”标出，写在表的下面 4. 医学统计工作的基本步骤是 A．统计资料收集、整理资料、统计描述、统计推断 B．调查、搜集资料、整理资料、分折资料 C．设计、搜集资料、整理资料、分析资料 D．设计、统计描述、统计推断、统计图表 5. 统计分析的主要内容有 A. 描述性统计和统计学检验 B.统计描述和统计推断 C．统计图表和统计报告 D.描述性统计和分析性统计 6 制作统计图时要求 A．纵横两轴应有标目。一般不注明单位 B. 纵轴尺度必须从0开始 C．标题应注明图的主要内容，一般应写在图的上方 D. 在制作直条图和线图时，纵横两轴长度的比例一般取5：7 7. 痊愈、显效、好转、无效属于 A. 计数资料 B. 计量资料 C. 等级资料 D.以上均不是 8. 均数和标准差的关系是 A．x愈大，s愈大B．x愈大，s愈小 C．s愈大，x对各变量值的代表性愈好D．s愈小，x对各变量值的代表性愈好 9. 对于均数为μ，标准差为σ的正态分布，95%的变量值分布范围为 A. μ－σ ~ μ＋σ B. μ－1.96σ ~ μ＋1.96σ C. μ－2.58σ ~ μ＋2.58σ D. 0 ~ μ＋1.96σ
试题】2010-01-05/山东大学/医学院/2009级/研究生/医学统计 简答 1 给了一张表，计算患病率，发病率，病死率，以及患者哪个年龄段最多，是多少，发病率哪个年龄段最多，是多少等等 2 一个单向有序资料（分组变量无序，指标变量有序），用了卡方检验，问你对不对为什么如果是你，用什么 3 假设检验的基本思想和原则 4 给了多元线性回归的资料（列出了几个方程的校正决定系数，决定系数，剩余标准差等的数值），判断哪个方程回归效果最好，为什么 5 给了甲流的例子，用某药治疗，用了自身对照（用药前后抗体浓度变化为指标），得出了药物有效。问你合不合理，为什么你的设计是什么 6一型错误和二型错误的区别和联系 7什么是抽样误差举例说明分类资料和数量资料的抽样误差 计算 1 给了健康人的白天和晚上血压的相关数值（x和y各自的平均数，和，平方和，以及两者差值的均数等）注：计算时直接带入公式的相关数值 （1）比较白天晚上血压有无差别(配对t检验计算) （2）白天和晚上血压有无相关(相关分析) （3）如何用白天血压估计晚上血压(回归分析) 2 多个平均值进行总体假设检验。类如几种药的作用效果是否相同（方差分析）（也有人说：一个大题，3问，第一问是配对t检验计算，第二问相关分析，第三问，回归分析，都是计算题15分）
3 样本率与总体率的比较 (u检验)（也有人说：配伍组方差分析） 2008 1. 列出样本标准误的估计值的公式，至少五个（包括两样本差值的标准误，两样本率差值的标准误等） 2. 医学统计中，将正态分布视为近似正态分布有哪几种情况列出应用条件和公式 3. 数值资料的统计描述指标公式 4. 多元回归模型的基本形式参数含义回归效果的评价 5. 什么叫截尾值产生原因举例说明 6. 一同学两样本率的比较用了卡方检验，你有什么建议若不符合卡方检验的应用条件，你又有什么建议他再比较三个样本率是否来自同一总体，也用了卡方检验，你又有什么建议 7. 一个三因素的2X2X2的析因设计的实验设计及分析思路 8. 给了一个数值资料： 小鼠的饮食量X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9共十个数值 小鼠的体重增加量也有十个值 （1）对体重增加量资料进行统计描述 （2）求饮食量和体重增加量的关系 （3）由体重增加量的样本估计其代表总体均数的可信区间 （4）求小鼠体重增加量为X5（就是从体重增加量的那十个値里取了一个）的95%的置信区间 （5）（3）和（4）中的可信区间有什么差别
作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。https://www.doczj.com/doc/813507387.html,/bbnk 本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。 一、均数与标准差 【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准 差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如： 第1组身高（cm）：98、99、100、101、102； 第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。 在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。利用软件《临床医师统计学助手 V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。
将生存时间按从小到大顺序排列如下： 表1 BCG治疗组生存情况 *死亡=1；删失=0
*死亡=1；删失=0 按上述二表将数据输入SPSS软件，其中数据编号为i，列（1）即时间为t，列（3）即生存结局为status，表1为group1，表2为group2。 选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析，将Time，Status，Factor依次选定，option 和Compare Factor依次设定完成后，得到输出结果，结果分析如下： Survival Table中： 1为BCG治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。2为药物与BCG结合治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。 Overall Comparisons
Log Rank (Mantel-Cox) .057 1 .811 Breslow (Generalized Wilcoxon) .658 1 .417 Tarone-Ware .336 1 .562 Test of equality of survival distributions for the different levels of group. 两组生存率的log-rank 检验 H 0：两种疗法患者生存率相同 H 1：两种疗法患者的生存率不同 α =0.05 采用SPSS 软件对两组生存率进行检验，得到上面Overall Comparisons 表，其中第一行为LogRank 检验结果。即X 2=0.057，P=0.811。按α=0.05水准，不拒绝H 0，还不能认为用BCG 疗法和用药物与BCG 结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。 生存曲线如上图所示，其中生存时间为横轴，生存率为纵轴。
第一套试卷及参考答案 一、选择题（40分） 1、根据某医院对急性白血病患者构成调查所获得的资料应绘制（B ） A 条图 B 百分条图或圆图 C 线图 D 直方图 2、均数和标准差可全面描述D 资料的特征 A 所有分布形式Ｂ负偏态分布Ｃ正偏态分布Ｄ正态分布和近似正态分布 3、要评价某市一名5 岁男孩的身高是否偏高或偏矮，其统计方法是（A ） A 用该市五岁男孩的身高的95% 或99% 正常值范围来评价 B 用身高差别的假设检验来评价 C 用身高均数的95%或99% 的可信区间来评价 D 不能作评价 4、比较身高与体重两组数据变异大小宜采用（A ） A 变异系数 B 方差 C 标准差 D 四分位间距 5、产生均数有抽样误差的根本原因是（A ） A.个体差异 B. 群体差异 C. 样本均数不同 D. 总体均数不同 6.男性吸烟率是女性的10倍，该指标为（A ） （A）相对比（B）构成比（C）定基比（D）率 7、统计推断的内容为（D ） A.用样本指标估计相应的总体指标 B.检验统计上的“检验假设” C. A 和B 均不是 D. A 和B 均是 8、两样本均数比较用t 检验，其目的是检验（C ） A 两样本均数是否不同 B 两总体均数是否不同 C 两个总体均数是否相同 D 两个样本均数是否相同 9、有两个独立随机的样本，样本含量分别为n1和n2，在进行成组设计资料的t检验时，自由度是（D ） （A）n1+ n2 （B）n1+ n2 –1 （C）n1+ n2 +1 （D）n1+ n2 -2 10、标准误反映（A ） A 抽样误差的大小 B 总体参数的波动大小 C 重复实验准确度的高低 D 数据的离散程度 11、最小二乘法是指各实测点到回归直线的（C） Ａ垂直距离的平方和最小Ｂ垂直距离最小Ｃ纵向距离的平方和最小Ｄ纵向距离最小 12、对含有两个随机变量的同一批资料,既作直线回归分析,又作直线相关分析。令对相关系数检验的t值为t r，对回归系数检验的t 值为t b，二者之间具有什么关系？（C） A t r>t b B t r
巧妙的学好医学统计学 作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。 本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。 一、均数与标准差 【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：X±S，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如： 第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；
绪论 进和维护健康，预防疾病、失能和早逝 二．预防医学特点：1.工作对象包括个体及确定的群体，主要着眼于健康和无症状患者；2研究方法注重微观和宏观相结合，但更侧重于影响健康的因素与人群的关系；3.采取的对策更具积极的预防作用，具有较临床医学更大的人群健康效应。 三．健康决定因素：指决定个体和人群健康状态的因素。包括：1、社会经济环境。2、物质环境3.个人因素。4卫生服务。 四．三级预防策略：1.第一级预防：又称病因预防，即防止疾病的发生。2.第二级预防：在疾病的临床前期做好早起发现、早期诊断、早起治疗的“三早”预防工作，以控制疾病的发展和恶化。3.第三级预防：对已患某些病者，采取及时的、有效的治疗措施，防止病情恶化，预防并发症和伤残，延长生命。 第一章流行病学概论 进健康的策略和措施的科学。 流行病学定义涵：1.流行病学的研究对象时人群。2.流行病学关注的事件包括疾病与健康状况。3.流行病学主要研究容是：（1）揭示现象（2）找出原因（3）评价效果。4.流行病学研究和实践的目的是防治疾病、促进健康。 二．流行病学基本原理：1.分布论。2.病因论。3.健康-疾病连续带。4预防控制理论（三级预防理论）5.数理模型。6.流行病学的几个基本原则：（1）群体原则（2）现场原则（3）对比原则（核心）（4）代表性原则 三．流行病学的用途：1.描述疾病及健康状况的分布。2.探讨疾病的病因。3.研究疾病自然史，提高临床诊断、治疗水平和预后评估。4.疾病的预防控制及其效果评价。5.流行病学分支。 第二章疾病分布 的存在方式及其发生、发展规律。 二．疾病分布的测量指标：1.发病率：指在一定期间（一般为1年）特定群中某病新病例出现的频率。 病频率的测量（日、周、旬、月），常用于疾病暴发或流行时的调查。 例。患病率=发病率*病程。 病的人数占所有易感接触者总数的百分率。 5.死亡率：指在一定时间期间（通常为1年），某人群中死于某病（或死于所有原因）的频率。死亡率是测量入群死亡危险最常用的指标。 6.病死率：表示一定时期，患某病的全部病人中因该病死亡者所占的比例。 三．疾病的分布形式（“三间分布”） 1.地区分布：疾病的地方性：由于自然环境和社会因素的影响而使一些疾病无需从外地输入，只存在于某一地区，或在某一地区的发病率水平总是较高，这种现象称为疾病的地方性。 2.时间分布 3.人群分布：出生队列分析：将同一时期出生的人划归为一组称为一个出生队列，对其随访观察若干年，观察死亡等情况。 4.判断疾病地方性的依据：（1）该病在当地居住的各群组