课件：医学统计学.ppt

一、绪论 二、统计描述 三、t检验 四、方差分析、协方差分析 五、双变量相关与回归分析、多重线性回归分析 六、x2检验 七、基于秩次的非参数检验 八、实验设计 九、调查设计 十、logistic回归分析 十一、生存分析 数值型变量：身高、体重、RBC、PLT 分类变量： 两分类：性别（男、女）；疗效（有效、无效） 无序多分类：职业（工人、农民、商人）、 血型（A、B、O、AB） 有序多分类：疗效（痊愈、显效、有效、无效） 定性结果（-、+、++、+++） 绪论——医学研究变量的分类 系统误差 过失误差 随机测量误差 随机抽样误差 绪论——误差的分类 例数（n） 均数±标准差（x±s） 最小值，最大值（min，max） 中位数（M，median） 四分位间距、百分位数 频数、百分比 min median p75 max p25 规范的统计表制作 三线表 条理清楚 表号、标题、单位、数据形式等 资料由什么设计而来：完全随机设计、配对设计 统计学描述（例数、均数、标准差） 统计学检验方法（单组、两组、配对） 统计学检验结果（组间比较，根据方差是否齐，选择不同结果），t值，p值 专业意义 资料由什么设计而来 统计学描述（例数、均数、标准差） 统计学检验方法,两两比较 统计学检验结果，F值，p值 专业意义 Pearson相关：双变量正态分布 Spearman相关：等级相关、资料不符合正态分布 相关系数的意义：一看p值是否有统计学意义，二看r值大小，表示关联程度高低（0.4、0.7两个分界值）。 直线趋势：散点图 回归方程是否有意义：方差分析结果 回归系数的意义 写出回归方程 通过回归方程，可进行预测 回归方程的建立：逐步回归方法 回归方程的检验：方差分析 偏回归系数的意义 写出回归方程 利用回归方程进行预测 应用条件：不同性质的资料，不同的方法 统计学描述：例数、百分比 x2值、p值的选择规则 专业意义 应用条件：等级资料、不符合正态分布资料。 常用的实验设计类型 实验设计基本原则 随机、对照、均衡 观察性研究不能做到随机，但也要体现对照和均衡原则。 实验设计基本要素 处理因素、受试对象、实验(试验)效应是实验设计的三个基本要素。 能说出具体案例中的三个基本要素 资料特点 生存函数曲线 统计描述：中位生存时间 多因素分析：COX回归 OR值（或）RR值及其95%CI 专业意义 邮电路23号319室预祝好成绩！ 高等教育医学