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《医学统计学》课件完整版
绪论
描述性统计方法
推断性统计方法
实验设计与样本量估计
多元统计分析初步
临床试验评价与Meta分析
医学论文中统计学方法应用与注意事项
绪论
01
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。
揭示医学领域中的数量规律，为医学研究和临床实践提供科学依据。
定义
任务
01
古典统计学时期
以描述性统计为主，关注数据的收集和整理。
02
推断统计学时期
以概率论为基础，发展出假设检验、参数估计等统计推断方法。
03
现代统计学时期
引入计算机技术和复杂统计模型，推动医学统计学的快速发展。
临床试验设计
数据分析和解释
运用统计方法对医学数据进行处理和分析，揭示数据背后的规律和联系。
疾病预测和诊断
利用统计模型对疾病的发生、发展和转归进行预测和诊断。
通过随机化、盲法等技术手段，减少试验误差，提高研究结果的可靠性。
公共卫生决策
为公共卫生政策制定提供科学依据，如疫苗效果评估、流行病调查等。
描述性统计方法
02
频数分布表
01
用于表示各组数据出现的频数，反映数据的分布规律。
02
直方图
用矩形的面积表示各组频数的多少，各矩形面积总和等于100%，可以直观地表示数据的分布情况。
03
组数选择
分组过少会导致信息损失，分组过多则可能产生数据分布的假性波动，通常情况下组数选择在8-15之间。
算术均数
适用于对称分布，特别是正态分布的资料。
几何均数
适用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量在数量上的平均水平，在医学研究中常适用于免疫学的指标。
中位数
适用于各种分布类型的资料，常用于偏态分布资料和分布不明确资料。
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。
极差
最大值与最小值之差，反映数据的波动范围。
方差与标准差
方差是每个数据与全体数据平均数之差的平方值的平均数，标准差是方差的算术平方根，它们都是反映数据离散程度的常用指标。
VS
一种连续型随机变量的概率分布，具有钟型曲线特点，由均数和标准差两个参数决定。
正态分布在医学中的应用
许多医学指标如身高、体重、血压等都服从或近似服从正态分布。正态分布是医学统计学中最重要的概率分布之一，许多统计方法都是基于正态分布假设的。
正态分布的概念
推断性统计方法
03
点估计
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。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的置信区间，并给出该区间对应的置信水平。
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断假设是否成立。
假设检验的步骤
建立假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算检验统计量的观测值和做出决策。
方差分析
用于比较多组均数是否有差别，包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。
t检验
用于比较两组均数是否有差别，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。
当数据不满足参数检验的前提条件时，如数据分布未知或严重偏态等，可采用非参数检验方法。
包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验、Wilcoxon符号秩检验、Mann-WhitneyU检验和Kruskal-WallisH检验等。
非参数检验的适用条件
常见的非参数检验方法
实验设计与样本量估计
04
01
02
实验设计基本原则
随机化、重复、对照、均衡。
实验设计类型
完全随机设计、随机区组设计、析因设计、正交设计、拉丁方设计等。
受试对象
选择具有代表性的受试对象，明确纳入和排除标准。
处理因素
根据研究目的确定处理因素，保证组间均衡可比。
实验效应
选择合适的观察指标，客观准确地反映实验效应。
对照原则
设立对照组，比较处理因素和实验效应的差异。
随机化原则
采用随机化方法分配受试对象到各组，保证组间的可比性。
重复原则
保证足够的样本量，以减小随机误差，提高实验的可靠性和精确性。
根据预期效应大小、标准差、检验水准和检验效能计算所需样本量。
估计总体均数时样本量估计
根据预期率、允许误差、检验水准和检验效能计算所需样本量。
估计总体率时样本量估计
根据组数、效应大小、标准差、检验水准和检验效能计算所需样本量。
多个样本均数比较时样本量估计
根据组数、预期率差、允许误差、检验水准和检验效能计算所需样本量。
多个样本率比较时样本量估计
多元统计分析初步
05
01
多元线性回归模型的基本假设与建立方法
02
线性关系假设
03
误差项独立同分布假设
01
02
无多重共线性假设
模型建立步骤：确定自变量和因变量、数据收集与整理、模型拟合与参数估计
残差分析
检验残差是否独立同分布
拟合优度检验
评价模型拟合效果，如R方、调整R方等指标
识别自变量间是否存在高度相关关系，如方差膨胀因子（
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