医学科研和论文撰写中常用数据处理和统计分析方法.ppt

统计表的主项与宾项混杂的情况多种多样，或主项中混杂宾项内容，或宾项中混杂主项内容，见例2(表2)。表2横栏目内3个分组是本研究的受试对象，作为主项是对的，但每组中的“治疗例数、危险事件、死亡及心源性死亡”则为实验效应(是研究的观察指标)，属宾项内容，应放在纵栏目中。在纵栏目中因主、宾项混杂，造成2种方法不能直观比较。该表不得不进行再加工(见表3)。分析编辑加工后的表4，横读成句，竖读方便比较，可谓简洁、规范，具有自明性。统计学问题排印格式按GB/T3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定，统计学符号一律采用斜体排印。重庆市卫生信息中心孙安龙目录前言医学统计方法的基本概念常用医学统计方法的适用条件医用期刊对医学统计学的要求医学统计在期刊中的正确表达医学科研论文中的常见的统计学问题数据的正确书写前言卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法，而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。我们在编审稿件过程中，经常遇到统计学方法使用不当等问题。几个基本概念变量：数值变量（定量变量）、分类变量（定性变量）：无序分类、有序分类（等级/半定量）概率：随机事件、概率、频率与概率的关系（样本含量大到总体时，频率就等于概率）总体与样本：总体、样本、参数数学上的分类连续型资料(continuousdata)：计量资料实数范围内任意取值离散型资料(discretedata)实数范围内只取整数值计数资料离散型计量资料如：脉搏次数/分；人数/家庭；白细胞计数/L连续型变量：即连续变化的变量，其取值是数轴上某一区间内的一切数值，理论上它们是无限可分的。如身高、体重。离散型变量：其取值是0，1，2等不连续的量，是数轴上有限或无限的可数的值，两个数之间没有小数。如年新生儿数、月手术病人数、人的牙齿数等。变量转化只能由高级向低级转化，即从计量资料至等级资料至计数资料，但不能做相反方向的转化。提示：在研究设计中，对于能测量的指标，尽可能设计为定量指标，尽可能减少信息量的损失，并为分析过程中资料转化带来方便。定性指标可转化为定量指标，但较粗糙?。概率：随机事件发生可能性大小的度量。添加标题当n逐渐增大时，频率f/n始终在一个常数左右作微小摆动，称该常数为随机事件A的概率，记为：P(A)添加标题只要观察单位数足够多，可将频率作为概率的估计值。添加标题?P?1，P=1必然事件，P=0不可能事件。添加标题小概率事件：P?0.05，表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小。添加标题小概率原理：小概率事件在一次实验或抽样中不可能发生，如果发生就怀疑检验假设的正确性。抽样方法简单随机抽样：从总体抽取样品时，使每个个体被抽到的机会均等，以使所抽取的样本数据能够很好地代表总体的抽样方法。（简单/单纯）：抽签法、随机数表法添加标题系统随机抽样（间隔）：将总体按某一标志（如时间）排序，然后按一定间隔抽取样本单位。添加标题分层随机抽样：将总体按产品的某些特征划分为若干层（即小批），各层内分别用简单随机抽样法抽取一定数量的个体组成一个样本的方法。分层按比例随机抽样。添加标题整群抽样法：先将总体按某个标志分成若干群，然后随机地抽取若干群，并由抽中的群中所有个体组成样本。添加标题几种常见的分布正态分布Weibull分布数值变量的分布类型分类变量的分布类型二项分布：观察单位具有互相对立的一种结果，观察单位的观察结果相互独立（如：治愈/未治愈、传染/未传染）Poisson分布：二项分布的极限分布和特例，某事件发生率非常小时（小概率事件），则事件发生数X所服从的概率分布超几何分布：t检验、u检验数值变量资料假设检验的最基本最简单的方法：t检验、u检验；仅适用于两个样本均数的比较t检验的应用条件：样本含量较小（n30）、正态分布总体的随机样本、两总体方差齐u检验的应用条件：样本含量较大（n30）或样本含量虽小但总体标准差已知时样本均数与已知总体均数的比较及成组设计两大样本均数的比较应用样本均数与已知总体均数配对设计资料成组设计资料两均数间方差分析方差分析的应用条件（多个样本均数的比较）各样本须是相互独立的随机样本各样本均来自正态总体相互比较的各样本所来自的总体其方差相等，即方差齐方差分析应用两个或多个样本均数间的比较分析两个或多个因素间的交互作用回归方程的假设检验方差齐性检验完全随机设计资料：处理间变异+组内变异（误差）配伍组设计资料：处理间变异+配伍组间变异+内变异（误差）多个样本均数间的两两比较：q检验（S