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《医学统计学》教学课件

目录医学统计学概述医学统计学基础知识描述性统计方法推断性统计方法实验设计与分析临床医学中的统计应用

01医学统计学概述Chapter

医学统计学是应用数理统计学的原理和方法，在医学领域中研究数据的收集、整理、分析和解释的一门科学。以医学为背景，以数据为基础，运用统计学方法进行定量分析和推断，揭示医学现象中的数量特征和规律。定义特点定义与特点

为医学研究提供科学的方法论支持医学统计学为医学研究提供了从设计、实施到数据分析、结果解释的全过程方法论支持，确保研究的科学性和可靠性。促进医学理论与实践的发展通过对医学数据的统计分析，可以揭示疾病发生、发展和转归的规律，为医学理论的发展和医疗实践提供科学依据。提高医疗决策的科学性和有效性医学统计学可以帮助医生和医疗机构更加科学地评估治疗效果、预测疾病风险，从而制定更加有效的治疗方案和预防策略。医学统计学的重要性

包括假设检验、置信区间估计、效应量计算等，这些结果解释和应用是连接医学统计学与医学实践的桥梁。包括实验设计、观察性研究设计等，这些设计是获取可靠医学数据的前提。包括生物医学数据、临床数据、公共卫生数据等，这些数据是医学统计学研究的基础。包括描述性统计、推断性统计、多元统计等，这些方法是揭示医学数据中数量特征和规律的关键。医学研究设计医学数据数据分析方法结果解释与应用医学统计学的研究对象

02医学统计学基础知识Chapter究对象的全体个体所构成的集合。总体从总体中随机抽取的一部分个体所构成的集合。样本样本中所包含的个体数目。样本量简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。抽样方法总体与样本

变量与数据研究中感兴趣的、可以取不同值的特征或属性。定量数据（连续型、离散型）和定性数据（分类数据、顺序数据）。观察性研究和实验性研究。准确性、完整性、一致性、可比性等。变量数据类型数据来源数据质量率描述某一事件发生的可能性大小的数值。概率分布描述随机变量取值的概率规律，包括离散型概率分布和连续型概率分布。随机事件在一定条件下并不总是发生，但有可能发生的事件。常见概率分布二项分布、泊松分布、正态分布等。概率与分布

用于描述样本特征的数值，如样本均值、样本方差等。统计量描述统计量在多次抽样中的分布规律。抽样分布当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似于正态分布。中心极限定理t分布、F分布、卡方分布等。常见统计量及其抽样分布统计量与抽样分布

03描述性统计方法Chapter

用于展示数据的分布情况，包括分组、频数、百分比等。频数分布表用矩形面积表示各组频数的图形，可以直观地看出数据的分布规律。直方图频数分布表与直方图

反映一组数据的平均水平，适用于对称分布的资料。算术均数中位数众数将一组数据从小到大排序后，位于中间位置的数，适用于各种分布类型的资料。一组数据中出现次数最多的数，适用于描述分类资料的集中趋势。030201集中趋势的度量

极差一组数据中最大值与最小值之差，反映数据的波动范围。四分位数间距上四分位数与下四分位数之差，反映中间50%数据的离散程度。方差与标准差衡量数据离散程度的常用指标，方差是各数据与均数之差的平方和的平均数，标准差是方差的平方根。离散程度的度量

对称性通过偏态系数判断数据分布是否对称，偏态系数接近0表示对称分布，偏态系数大于0表示正偏态分布，小于0表示负偏态分布。峰度通过峰度系数描述数据分布的尖峭程度，峰度系数接近0表示正态分布，大于0表示尖峰分布，小于0表示平峰分布。数据分布的形态描述

04推断性统计方法Chapter

用样本统计量直接估计总体参数，如样本均数估计总体均数。点估计根据样本统计量和抽样分布，估计总体参数所在的范围，并给出相应的置信水平。区间估计无偏性、有效性和一致性是评价估计量的重要标准。评价标准参数估计

03两类错误第一类错误是拒绝实际上成立的假设，第二类错误是不拒绝实际上不成立的假设。01基本思想先对总体参数提出假设，然后利用样本信息判断假设是否成立。02检验步骤建立假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算检验统计量并作出决策。假设检验

通过比较不同组间的方差来推断各组均数是否存在差异。基本思想建立假设、计算检验统计量、确定拒绝域并作出决策。检验步骤当方差分析结果显示组间存在差异时，需进一步进行多重比较以明确哪些组之间存在差异。多重比较方差分析

基本思想通过建立因变量与自变量之间的回归方程来预测或解释因变量的变化。回归类型根据自变量的数量和类型，可分为一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等。回归诊断在建立回归方程后，需进行诊断以检查模型是否满足线性、独立性等假设条件。回归分析030201

05实验设计与分析Chapter

对照原则设立可比的对照组，以鉴别处理因素与非处理因素的差异。随机化原则实验对