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常用医学统计方法
常用医学统计方法
统计学是以数学方法观察和比较事物的一门学科。
一、研究对象:存在变异的事物或现象
变异:同质(性质相同)对象之间存在的差异。
变异导致的现象有,个体≠个体;个体≠部分;部分≠部分;部分≠全部
上述四种不同如果是变异所致,则不同是表像,相同才是本质。
鉴于“变异”的存在,当欲判断事物与事物有无不同时,必需考虑排除因变异
导致的“假性”不同。
二、基本概念:
1、总体:由研究目的确定的同质研究对象全体
2、样本:来源于总体,对总体有代表性的一部分
样本具备‘代表性’的条件:
A、遵循随机抽样(化)原则:总体中每一个体被抽取的机会均等
B、样本含量(观察对象数量)适宜
3、抽样误差:
(1)样本指标(均来源于同一总体)之间的差别
(2)样本指标与总体指标(样本来源于该总体)之差
应用意义:抽样误差存在的原因是变异。
样本与样本之间存在的抽样误差,并非真正不同,而是“同质”。
4、概率:指事件发生的可能性,用符号“P”表示
小概率事件:指P≤0.05( 5% )的事件。
小概率事件原理:在一次观察中小概率事件可以认为不会发生
讨论
某病房将同类患者按入院次序编号,偶数组给予传统护理方法,奇数组给予新护理方法,每组30人。以期观察和比较两种护理法的效果。疗效评价用平均数表示则:
(1)上述研究的“真正”对象,是若干还是全体糖尿病患者?
(2)研究开始之前,两组对象同质吗?平均数必须相等吗?
(3)在研究进行之中,两组对象同质吗?
(4)上述“同质”的观察角度分别是:同类病人;同类护理方法;同类效果
2、(1)指出下列可能由变异导致的现象:
(2)指出下列可能由抽样误差导致的现象:
X :个体观察值,X :样本平均数,μ:总体平均数
A、X1≠X2 B、X1≠X2 C、X ≠X D、X≠μ E、μ1≠μ2
三、统计资料种类:资料不同,统计分析方法亦不同。
1、计量资料:由定量数据组成,可以计算平均数
2、计数资料:由定性数据组成,可以计算比、率
3、等级资料:既有计量又有计数性质(了解)
四、统计工作的基本步骤:
统计设计:确定研究对象、内容;控制误差
⑴随机:使样本对总体有代表性
⑵对照:平行对照(观察组、对照组);自身对照
⑶双盲:调查者不知被调查者属于何组,避免诱导误差
被调查者不知自己属于何组,避免依从性误差
⑷齐同:观察组与对照组的对象,除了被观察因素不同,其他所有条件均应相同。
2、资料收集:3、资料整理:4、资料分析:
⑴ 以统计指标描述样本资料(频数分析:均数、率等)
⑵ 以大样本代表总体,评判个体归属(医学正常值范围) ——(应用在个体水平)
⑶ 以样本指标估计总体情况 (总体指标可信限) ——(应用在总体水平)
⑷ 判断样本与样本、样本与总体是否同质(假 设 检 验)——(应用在样本水平)
⑸ 判断不同质的事物之间是否有关系(相关与回归分析)
平均数与标准差
平均数
表示计量资料集中趋势的统计指标,是资料数值“大小”的代表,即平均水平。
2、常用平均数有三种:不同分布的资料选用不同的平均数。
一、算术平均数:总体均数用μ表示;样本均数用x表示
1、应用条件:数据呈正态或近似正态分布的计量资料
2、计算方法:掌握计算器运算方法
⑴直接法:略。
⑵加权法:原理(与直接法相比较)
以组中值代替原始数据。
讨论
大样本资料可以用直接法计算均数吗?
直接法和加权法计算公式中,“X”的含义有何区别?
直接法与加权法计算均数,那一种结果更精确?
二、几何均数(G)
1、应用条件:呈对数正态分布的计量资料,如血清抗体滴度资料
2、计算方法:将所有数据(X)取对数(lgX)→求“算术均数”→取反对数
三、中位数(M)
1、概念:将一组数据按大小顺序排列,居中数据之数值,即为中位数。
2、应用条件:呈任何分布的计量资料
3、计算方法:
(1)直接法:排序及目测位居中间的数据之值
(2)频数表法:计算关键——以n/2,找出中位数所在组段。
式中:L =中位数所在组段的下限
i =中位数所在组段的组距
fm =中位数所在组段的频数
ΣfL =中位数所在组段之前的累计频数
标准差
1、是表示正态分布计量资料离散程度的统计指标。
2、总体标准差 以δ表示,样本标准差 以S表示。
3、意义:反映观察值之间的变异程度,δ大表示数据分散,δ小表示数据集中。
4、计算:重点掌握“应用公式”和计算器运算:(1)直接法:(2)加权法:
5、应用
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