医学统计学总复习资料24408.pptx

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1、本资料来源考试题型及分值l 一.名词解释5个（每题3分,共15分）l 二.选择题30个（每题1.5分,共45分）l 三.简答题3个（共15分）l 四.案例辨析题2个（共15分）l 五.综合分析题1个（共10分）医学统计学总复习张俊辉2010.12.27统计工作的步骤l设计：统计工作的第一步和最关键的一步l搜集l整理l分析统计分析l 统计描述：运用一些统计指标(均数、标准差、率)、统计表和统计图等，对数据的数量特征及其分布规律进行客观地描述和表达，不涉及样本推断总体的问题。l 统计推断：在一定的置信度和概率保证下，根据样本信息去推断总体特征。包括参数估计和假设检验两个内容。几个基本概念 统计资料

2、的三种类型并举例说明 总体和样本 参数和统计量 抽样误差 小概率事件三种研究设计类型l成组设计(完全随机设计)l配对设计l随机区组设计定量资料的统计描述 l集中趋势的统计描述l定量资料的频数表 l离散程度的统计描述 描述集中趋势的定量资料的指标平均数l 均数l 几何均数l 中位数它们各自的适用条件和注意事项离散程度的指标l 全距l 四分位数l 标准差、方差l 变异系数 描述正态分布的集中位置和离散程度的指标：均数和标准差 描述偏态分布资料的集中位置和离散程度的指标 中位数和四分位数间距正态分布l 概念：正态分布是高峰位于中央(均数所在处)、两侧逐渐降低且左右对称、不与横轴相交的钟型光滑曲线，也

3、叫高斯分布。l 正态分布的图形：l 正态分布的特征 l 标准正态分布用N(0,1)表示常用的三个区间l 1.645区间面积占总面积(或总观察例数)的90%。l 1.96区间面积占总面积(或总观察例数)的95%。l 2.58区间面积占总面积(或总观察例数)的99%。计算医学参考值范围常用的方法l 正态分布法：适用于正态或近似正态分布资料。双侧界值：单侧上界：；单侧下界：l 对数正态分布法：适用于对数正态分布资料 双侧界值：l 百分位数法：常用于偏态分布资料 双侧界值：P2.5 和P97.5；单侧上界：P95；或单侧下界：P52.3 总体均数的估计l均数的抽样误差 l t分布 l总体均数的估计 均

4、数的抽样误差概念：抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异称为抽样误差(samplingerror)。l 均数的抽样误差：抽样引起的样本均数与总体均数的差异称为均数的抽样误差。标准误(standard error)l 样本均数的标准差称标准误,是说明均数抽样误差大小的指标，大，抽样误差大；反之，小，抽样误差小。l 标准误的计算：l 标准误的估计值：影响标准误大小的因素l 的大小与成正比l 与样本含量n的平方根成反比 标准差和标准误的区别与联系t分布l t分布与标准正态分布相比有什么特点？总体均数的估计 l 参数估计是指用样本统计量来估计总体参数，有点估计和区间估计两种方法。l 点估计是用样本统

5、计量直接作为总体参数的估计值；l 区间估计是指按一定的概率，估计总体参数的所在范围，这个范围称为参数的置信区间 区分参考值范围与总体均数的置信区间l是否99%的置信区间优于95%置信区间？假设检验的基本步骤 l建立检验假设，确定检验水准 l 选定检验方法，计算检验统计量 l 确定P值，作出统计推断 t检验l t 检验的应用条件为：l 在单样本检验中，总体标准差未知且样本含量较小(n50)时，要求样本来自正态分布总体；l 成组检验要求两组资料相应的总体分别服从正态分布且方差齐。当不满足这些条件时可使用变量变换将数据转换成正态或者近似正态分布，或使用秩和检验。两小样本均数比较时，若两总体方差不相等

6、，还可使用t 检验。常用的几种t检验方法l样本均数与已知总体均数比较l配对比较的t检验l成组比较的t检验配对t检验l配对设计资料主要有以下三种情况：l 配对的两个受试对象分别接受两种不同处理之后的数据，如把同性别、年龄相近且相同病情的病人配成一对；l 同一样品用两种方法(或仪器)检验出的结果；l 同一受试对象两个部位的测定数据。l配对检验其目的是推断两种处理(或方法)的结果有无差别。2.6 I 型错误与II 型错误l拒绝了实际上成立的H0，这类“弃真”的错误为I 型错误(type I error)，概率为；l不拒绝实际上不成立的H0，这类“存伪”的错误为II 型错误(type II error

7、)，概率为。l当样本量确定时，越小，越大；反之，越大，越小。客观实际拒绝H0不拒绝H0H0成立I 型错误()推断正确(1-)H0不成立推断正确(1-)II 型错误()检验效能l 如果两个总体参数间确实存在差异，使用假设检验方法能够发现这种差异(即拒绝)的能力被称为检验效能(poweroftest)，记为。一般情况下要求检验效能应在0.8以上。假设检验中的注意事项l 要保证组间的可比性l 要根据研究目的、设计类型和资料类型选用适当的检验方法l 正确理解假设检验中概率P 值的含义l 结论不能绝对化l 单、双侧检验应事先确定方差分析目的(ANOVA)（analysis of variance)通过分

8、析处理组均数之间的变异，推导k个总体均数间是否相等，或k个处理之间的差别是否有统计学意义。方差分析的基本思想 把全部观察值间的变异按设计类型的不同，分解成两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较，以判断各部分的变异是否具有统计学意义。方差分析的应用条件 l 1.各样本是相互独立的随机样本，均服从正态分布l 2.各样本的总体方差相等，即方差齐性 独立、正态、方差齐性如果方差不齐时，可采用F检验或秩和检验。几种常用的方差分析l 完全随机设计的方差分析(单因素)l 随机区组的方差分析l 交叉设计的方差分析l 析因设计的方差分析比较各种方差分析的变异分解l 多个样本均数经方差分析后，若

9、有统计学意义，需用多重比较的方法进一步了解哪些均数间差别有统计学意义。l 常用SNK 法(q检验)和Dunnett-t 检验，前者为两两间均作比较，后者为实验组和对照组比较。l 方差分析用于两个均数的比较时，同一资料所得结果与t 检验等价，即有。直线回归目的 研 究 变 量 之 间 的 数 量 依 存 关 系(Y随 着X 变 化 而 变 化），找 出 一 条 最 能代表这种数据关系的直线。直线回归方程直线回归方程：xx为自变量的取值为自变量的取值为当为当 xx取某一值时应变量取某一值时应变量yy的的平均估计值平均估计值aa为截距为截距(intercept)(intercept)，即当，即当x

10、x=0=0时时yy的的平均估计值平均估计值bb为回归系数为回归系数(regressioncoefficient)(regressioncoefficient)，表示，表示xx改变一个改变一个单位时单位时yy的的平均改变量平均改变量。采用最小二乘法（Leastsquaremethod）计算回归系数a与截距b最小二乘法原理：实测点到直线的纵向距离平方之和达到最小直线回归 反映自变量对应变量数量上影响大小的统计量是回归系数，而非P 值。P 值越小只能说明越有理由认为变量间的直线关系存在，而不能说明影响越大或关系越强。直线相关的目的 研究两个随机变量X与Y之间的相互关系及其密切程度。直线相关系数r的意

11、义 r是表示两个随机变量之间呈直线相关的强度和方向的统计量。相关系数的性质 1、相 关 系 数 没 有 单 位，其 值 为-1r1，其 正负表示两变量间直线相关的方向；正相关：0r1 完全正相关:r+1负相关：-1r0 完全负相关:r-1零相关：r 0 2、r 的 绝 对 值 大 小 表 示 两 变 量 之 间 直 线 相 关 的密 切 程 度。r 的 绝 对 值 越 接 近 于1，说 明 相 关 密切 程 度 越 高；绝 对 值 越 接 近0，说 明 相 关 密 切程度越低。秩相关的适用条件 不服从双变量正态分布 用等级资料表示的原始资料 总体分布未知或边界不确定的资料直线回归与直线相关的联

12、系对同一资料计算r与b，它们的符号一致r与b的假设检验等价，即对同一样本有r与b可以互相换算：反映回归效果好坏采用什么指标？参数统计与非参数统计的区别秩和检验l应用条件和范围l配对秩和检验l成组设计l多个样本比较l两两比较分类资料的描述 l率的计算与应用l构成比的计算与应用l相对比的计算与应用 率概念:说明某现象出现的强度或频度。计算公式为：式中k为100、1000、10000/万和100000/10万等。构成比概念:说明某一事物内部各组成部分所占比重或分布,常用百分数表示,计算公式为：特点:总体内各组构成比的总和应为100%。比(ratio)：概念:亦称相对比，是A、B两有关指标之比，说明A

13、是B的若干倍或几分之几，通常用倍数或分数表示。计算公式为：注意:两个比较指标可以性质相同或不同，如，相对危险度(RR)、变异系数(CV)等。注意常用相对数指标l发病率l患病率l死亡率l病死率l有效率l治愈率应用相对数应注意的问题l 1、计算相对数应有足够的观察单位数l 2、分析时不能以构成比代替率l 3、应分别将分子和分母合计求合计率l 4、相对数的比较应注意其可比性标准化法 在对合计率进行比较时，如果各组观察对象内部构成不同，应考虑对合计率(平均率)进行标准化。标准化法就是采用统一的标准构成，消除因混杂因素构成不同对总指标的影响。二项分布与Poisson分布l二项分布的性质l Poisson

14、分布的性质l率的抽样误差l率的标准误的计算公式卡方检验l卡方检验的用途？卡方检验的基本公式值反映了实际频数与理论频数吻合的程度两独立样本(成组设计)四格表基本格式四格表专用公式 配对设计资料的 检验配对四格表的2l两个率是否有差异 配对四格表的专用公式11.9l两个率的相关分析 成组四格表的专用公式11.5四格表 值的校正行列表资料的2检验列联表用途l分析行变量和列变量之间的关系学过的 检验l两样本率比较l配对四格表资料l多个样本率比较l两个或多个样本构成的比较l两分类指标的相关分析2检验的基本步骤l 建立检验假设，确定检验水准l 计算检验统计量(首先考察最小理论频数）l 确定P 值，作出统计推断卡方检验的注意事项l 结果为有序多分类变量的列联表(单向有序列联表)，卡方检验只能比较各处理组的效应构成比是否有差别。l 若要比较各处理组的平均效应大小是否有差别，应该用秩和检验。l 多个样本率(或构成比)的两两比较，可以借鉴均数多重比较的原理。1.成组设计l成组设计：可以是实验性研究中的随机分组，也可以是观察性研究中的不同人群随机抽样。l在实验性研究中，将受试对象随机分成两组或更多组，每个受试对象均有相同机会进入其中的任何一组。受试对象实验组对照组随机分组A.完全随机分组得到两独立样本总体1总体2样本2样本1B 从两总体中随机抽样得到两独立样本