医学统计学基本概念.pptx

汇报人：XX医学统计学基本概念2024-01-30

目录医学统计学简介基本概念解析描述性统计学方法推论性统计学方法实验设计与分析原则数据处理与软件操作技巧医学统计学在科研中的应用常见问题解答与误区提示

01医学统计学简介Chapter

医学统计学是运用概率论和数理统计的原理和方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理、分析和推断的一门科学。通过收集、整理、分析医学领域中的数据，揭示其内在的规律和联系，为疾病的预防、诊断和治疗提供科学依据。定义目的定义与目的

发展历程医学统计学经历了从描述性统计到推断性统计的发展过程，随着计算机技术的普及和发展，医学统计学在数据处理和分析方面的能力得到了极大的提升。现状目前，医学统计学已经成为医学领域中不可或缺的一部分，广泛应用于基础医学、临床医学、预防医学等各个领域。同时，随着大数据和人工智能技术的发展，医学统计学也面临着新的挑战和机遇。发展历程及现状

基础医学应用在基础医学研究中，医学统计学被广泛应用于实验设计、数据分析和结果解释等方面，为揭示疾病的发病机制和治疗方法提供了重要的支持。临床医学应用在临床医学中，医学统计学被用于评估诊断方法、治疗方法和预防措施的效果和安全性，为临床决策提供科学依据。预防医学应用在预防医学中，医学统计学被用于分析疾病的流行特征、危险因素和预防措施的效果，为制定公共卫生政策和干预措施提供重要的参考依据。医学领域应用概述

02基本概念解析Chapter

总体与样本总体指研究对象的全体，是包含所研究全部个体的一项集合。在医学研究中，总体可以是一组患者、一群健康人或者某种生物群体的全部个体。样本从总体中随机抽取的一部分个体组成的集合。样本是医学研究中进行实际观测和数据分析的对象，通过对样本的研究来推断总体的特征。

具有数值特征的数据，如身高、体重、血压等。定量数据可以进行数学运算，如加减、乘除等，便于进行统计分析。定量数据不具有数值特征的数据，如性别、职业、疾病类型等。定性数据通常进行分类和频数统计，难以进行数学运算。定性数据包括集中趋势（如均值、中位数、众数等）和离散趋势（如标准差、方差、四分位数间距等），这些特征反映了数据的整体规律和个体差异。数据的分布特征数据类型及特点

参数与统计量点估计是用样本统计量直接作为总体参数的估计值；区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数的一个可能范围，该范围通常以一定的置信水平为依据。点估计与区间估计描述总体特征的指标，如总体的均值、方差等。参数通常是未知的，需要通过样本数据进行估计。参数描述样本特征的指标，如样本的均值、方差等。统计量是根据样本数据计算出来的，可以用来推断总体的参数。统计量

03描述性统计学方法Chapter

123将原始数据按照一定的组距进行分组，统计各组内的频数（即数据出现的次数），以表格形式呈现。频数分布表在平面直角坐标系中，用矩形面积表示频数，各矩形面积总和代表频数的总和，直观展示数据的分布情况。直方图了解数据的分布特征，如集中趋势、离散程度和偏态等。频数分布表和直方图的作用频数分布表与直方图

所有数据的和除以数据的个数，反映数据的平均水平。均值将数据按大小顺序排列，位于中间位置的数，反映数据的中心位置。中位数数据中出现次数最多的数，反映数据的集中情况。众数根据数据的分布特征和研究目的，选择合适的集中趋势指标。均值、中位数和众数的比较与选用集中趋势指标计算

标准差与均值之比，消除数据均值大小对离散程度比较的影响，适用于均值不同或单位不同的数据间的离散程度比较。各数据与均值之差的平方的平均数，反映数据的离散程度。最大值与最小值之差，反映数据的变动范围。方差的平方根，与原始数据单位相同，更直观地反映数据的离散程度。方差极差标准差变异系数离散程度指标分析

04推论性统计学方法Chapter

03期望与方差掌握随机变量的数学期望和方差的计算方法，理解它们在描述随机变量特征方面的作用。01事件与概率了解随机事件、必然事件、不可能事件等概念，掌握概率的加法公式和乘法公式。02随机变量及其分布熟悉离散型随机变量和连续型随机变量的概念，了解常见的概率分布类型，如二项分布、泊松分布、正态分布等。概率论基础知识回顾

了解点估计的概念，掌握矩估计法和最大似然估计法等常用的点估计方法。点估计理解区间估计的原理，掌握单个总体均值、比例和方差的区间估计方法，以及两个总体均值差、比例差和方差比的区间估计方法。区间估计了解样本量与估计精度之间的关系，掌握在给定置信水平和精度要求下确定样本量的方法。样本量的确定参数估计方法介绍设检验的基本概念了解原假设、备择假设、检验统计量、拒绝域等概念，理解假设检验的基本思想。检验的步骤熟悉假设检验的一般步骤，包括提出假设、确定检验统计量、确定拒绝域、计算检验统计量的观测值和做出决策