循证医学中常用的统计指标.pptxVIP

循证医学中常用的统计指标循证医学的核心是将研究证据与临床决策相结合。统计指标为量化评估研究结果提供了一种方法，支持临床决策并提高医疗质量。作者：

概述循证医学以科学证据为基础，结合临床经验和患者意愿，帮助医生做出最佳医疗决策。循证医学强调使用统计指标分析数据，评估医疗干预措施的有效性和安全性。

统计学在临床决策中的作用评估疗效统计学帮助医生评估不同治疗方法的效果，比较不同药物的有效性。制定最佳治疗方案医生可以利用统计方法分析患者数据，为患者制定个性化的治疗方案。预测疾病风险医生可以通过统计模型预测患者患病风险，提前采取预防措施，降低疾病发生率。

统计指标分类描述性统计指标描述样本特征，用于总结数据分布和趋势。推断性统计指标推断总体特征，用于检验假设并得出结论。

描述性统计指标1数据特征描述性统计指标用于描述和概括数据样本的特征，例如集中趋势和离散程度。2样本信息通过对样本数据进行分析，可以得到关于样本数据的基本信息，如平均值、中位数、标准差等。3数据概览描述性统计指标提供了一种简洁有效的方式来概括数据样本的整体情况，帮助研究者快速了解数据的基本特征。

平均值平均值是指一组数据中所有数值的总和除以数据个数。平均值是描述数据集中趋势的最常用指标之一，可反映数据的平均水平。优点易于计算，易于理解缺点容易受到极端值的影响

中位数中位数是指将一组数据按照从小到大排序后，位于中间位置的值。如果数据个数为奇数，则中位数就是中间那个值；如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个值的平均值。中位数不受极端值的影响，因此在数据分布不均匀的情况下，中位数比平均数更能反映数据的集中趋势。

众数众数是数据集中出现频率最高的数值。它在医学研究中用于识别最常见的临床表现、诊断结果或治疗方案。例如，在一组患者的年龄数据中，众数代表出现频率最高的年龄段，可以帮助研究者了解该疾病的常见人群。

标准差标准差是反映数据离散程度的统计指标。它表示数据点与平均值之间的平均距离。标准差越大，数据越分散；标准差越小，数据越集中。

置信区间置信区间是指在一定置信水平下，总体参数的真实值落在某个范围内的可能性。置信区间由样本统计量、置信水平和样本量决定。置信水平通常设定为95%，表示有95%的把握认为总体参数的真实值落在该区间内。显著性水平1-置信水平，表示犯错误的概率，通常设定为5%。

推断性统计指标推断性统计指标从样本数据推断总体特征，帮助我们对未知的总体参数进行估计和检验。总体参数估计使用样本数据计算总体参数的点估计和区间估计，例如总体均值、总体方差。假设检验检验关于总体参数的假设，例如检验某药物是否有效、某治疗方法是否优于另一种方法。

假设检验11.检验假设假设检验通过统计方法检验关于总体参数的假设。22.拒绝或接受根据样本数据，判断假设是否成立，并决定拒绝或接受假设。33.显著性水平检验结果的可靠性由显著性水平决定，通常设为0.05。44.错误类型假设检验可能犯两种错误，即第一类错误和第二类错误。

t检验双样本t检验用于比较两个独立样本的均值，检验两个样本之间是否存在显著差异。t检验统计量越大，越有可能拒绝原假设。单样本t检验用于比较样本均值与已知总体均值，检验样本均值是否与总体均值存在显著差异。配对样本t检验用于比较两个相关样本的均值，检验两个样本之间是否存在显著差异，例如观察同一组患者在治疗前后指标的变化。

方差分析多个组别比较检验多个组别之间均值是否存在显著差异，适用于比较两个或多个样本均值。实验设计常用于分析实验数据，确定不同处理方式对实验结果的影响。数据分析通过分析数据方差，判断组间差异的显著性，从而得出结论。

卡方检验概念卡方检验是一种常用的统计检验方法，用于比较两个或多个样本的频率分布。它适用于分类变量，用于检验观察频率与预期频率之间是否存在显著差异。应用在医学研究中，卡方检验可以用于分析疾病的发生率、治疗效果以及危险因素等。例如，可以用来比较不同治疗组的疗效，或者分析某种因素对疾病发生的影响。

相关分析相关性相关分析可以识别不同变量之间的关系，例如，两种治疗方法的疗效或疾病风险因素与疾病发生的联系。Pearson相关系数Pearson相关系数用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向，值介于-1到1之间。Spearman秩相关系数Spearman秩相关系数用于衡量两个变量之间单调关系的强度和方向，适合非线性关系。应用相关分析在循证医学中广泛应用，例如，评估治疗效果、识别疾病风险因素、预测疾病进展。

回归分析预测结果回归分析可以预测连续变量的未来值，例如疾病风险或治疗效果。解释变量关系回归分析可以定量描述变量之间的关系，例如血压与年龄之间的关系。建立预测模型利用回归分析，我们可以构建预测模型，用于预测不同因素对结果的影响。

生存分析生存