《医学统计学总复习》课件.pptx

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1、医学统计学总复习ppt课件目录CONTENTS医学统计学基础描述性统计学概率与概率分布参数估计与假设检验方差分析相关与回归分析生存分析统计软件介绍与应用01医学统计学基础医学统计学是应用数理统计学的原理和方法，对医学领域中的资料进行整理、分析和推断的一门科学。医学统计学是医学领域中非常重要的工具，它通过数学模型和统计方法，对医学数据进行分析和解释，为医学研究和临床实践提供科学依据。医学统计学的定义与意义详细描述总结词VS医学统计学在临床研究、流行病学、公共卫生、卫生政策等多个领域都有广泛应用。详细描述在临床研究中，医学统计学用于设计和分析试验，评估治疗效果和安全性；在流行病学中，医学统计学用于

2、研究疾病的分布和影响因素；在公共卫生领域，医学统计学用于监测和评估公共卫生措施的效果；在卫生政策制定中，医学统计学用于评估政策的可行性和效果。总结词医学统计学的应用领域总结词医学统计学涉及的基本概念包括总体与样本、概率与随机抽样、变量与数据类型等。详细描述总体是指研究对象的全体集合，样本是从总体中随机抽取的一部分对象；概率描述随机事件发生的可能性大小；随机抽样是从总体中按照随机原则抽取样本的方法；变量是描述研究对象特征的量，数据类型包括定量和定性两种。医学统计学的基本概念02描述性统计学数据的收集与整理临床资料病例报告、临床观察、病历记录等。实验资料科研实验、临床试验、流行病学调查等。调查资料

3、：问卷调查、访谈、观察等。数据的收集与整理去除无效、错误数据，处理缺失值。数据清洗将连续变量转换为分类变量，或将分类变量转换为等级变量。数据分类将数据按照一定顺序排列，便于后续分析。数据排序数据的收集与整理频数各组数据的数量。频率频数与总数之比。数据的描述性统计指标相对频率：频率与某一组的标准之比。数据的描述性统计指标所有数据之和除以数据个数。平均数将数据按大小排列后，位于中间位置的数。中位数数据的描述性统计指标众数出现次数最多的数。标准差描述数据点与其平均数之间的平均偏差。数据的描述性统计指标数据点与平均数之差的平方的平均数。标准差与平均数的比值，用于比较两组数据的离散程度。方差变异系数数据

4、的描述性统计指标数据的图表示方法01直方图02用直条矩形面积代表各组频数，各矩形面积总和代表频数的总和。可用于表示连续变量频数分布情况。03饼图用扇形面积表示部分在总体中所占比例。可用于表示分类变量的比例关系。数据的图表示方法03可用于表示数据的集中趋势和离散程度。01箱线图02表示一组数据的最大值、最小值、中位数和上下四分位数。数据的图表示方法03概率与概率分布概率的基本概念随机事件概率介于0和1之间的事件，表示该事件有可能发生也有可能不发生。必然事件概率等于1的事件，表示该事件一定会发生。概率描述随机事件发生可能性大小的数值，取值范围在0到1之间，其中0表示事件不可能发生，1表示事件一定发

5、生。互斥事件两个或多个事件不能同时发生的事件。独立事件两个或多个事件的发生相互独立，一个事件的发生不影响另一个事件的发生。二项分布与泊松分布描述n次独立重复试验中成功次数概率分布的离散概率分布，其中每次试验成功的概率为p，失败的概率为q=1-p。二项分布描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布，常用于描述稀有事件在大量独立试验中发生的次数。泊松分布一种连续概率分布，描述随机变量取值的概率分布情况，其曲线呈钟形。正态分布正态分布曲线的对称轴，也是曲线最高点的x坐标值。均值衡量正态分布曲线离散程度的量，表示数据点离均值的平均距离。标准差在医学、生物学、心理学、经济学等领域广泛应用，因为许多自然现

6、象和随机试验的结果都服从正态分布。正态分布的应用正态分布及其性质04参数估计与假设检验点估计用单一数值表示未知参数或总体分布参数的估计值。要点一要点二区间估计根据样本统计量给出未知参数或总体分布参数可能存在的范围。点估计与区间估计小概率事件原理如果一个事件在多次试验中发生的概率很小，那么在一次试验中该事件就不太可能发生。反证法先假设对立面成立，然后根据已知条件和逻辑推理，推导出与已知事实或常识相矛盾的结果，从而否定对立面，肯定原假设。假设检验的基本原理只对参数或总体分布参数在某一侧的取值进行检验，常用于确定某一事件是否发生或某一指标是否达到某一标准。单侧检验对参数或总体分布参数在两侧的取值进行

7、检验，常用于判断两个样本或总体之间是否存在显著差异。双侧检验单侧检验与双侧检验05方差分析方差分析的基本思想方差分析是通过比较不同组别之间的变异程度来检验多个总体均值是否相等的一种统计方法。其基本思想是将数据的总变异分解为组间变异和组内变异，通过比较组间变异和组内变异的比例，判断各总体均值是否存在显著差异。方差分析的前提假设是各组数据服从正态分布，且各组之间的方差齐性。各组数据需要符合正态分布，这是方差分析的前提条件。符合正态分布各组之间的方差需要相似，即方差齐性。如果方差不齐，可以采用适当的校正方法或非参数方法进行检验。方差齐性各组数据需要相互独立，不存在关联性或相关性。独立性各组样本量需要

8、足够大，以保证统计推断的稳定性和准确性。样本量足够方差分析的应用条件实例1比较三种不同药物治疗高血压的效果，通过方差分析判断三种药物对血压的降低程度是否存在显著差异。实例2比较不同地区之间的教育水平差异，通过方差分析判断各地区之间的教育水平均值是否存在显著差异。方差分析的实例分析06相关与回归分析总结词描述相关分析的概念和种类详细描述相关分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法。它分为线性相关和非线性相关，其中线性相关又可以分为正相关和负相关。通过相关分析，我们可以了解变量之间的关系强度和方向。相关分析的概念与种类VS描述一元线性回归分析的概念和步骤详细描述一元线性回归分析是回归分析中最简单

9、的一种，它研究一个因变量和一个自变量之间的关系。通过建立回归方程，我们可以预测因变量的取值，并了解自变量对因变量的影响程度。总结词一元线性回归分析描述多元线性回归分析的概念和步骤总结词多元线性回归分析是研究一个因变量和多个自变量之间关系的统计方法。与一元线性回归分析相比，多元线性回归分析可以更好地解释因变量的变化，并提供更准确的预测。在医学研究中，多元线性回归分析常用于研究多个因素对某一疾病的影响。详细描述多元线性回归分析07生存分析研究生存现象和生存时间的统计学方法。生存分析生存时间生存函数从某一特定事件开始到某一特定事件发生或观察终止所经过的时间。描述生存时间的概率分布函数，表示个体在给定

10、时间点之前发生事件的概率。030201生存分析的基本概念使用统计方法对生存时间数据进行处理，估计生存函数的具体形式。常用方法包括Kaplan-Meier法和Nelson-Aalen法。生存函数的估计通过统计检验方法，对生存函数在不同组别或不同条件下的差异性进行比较和分析。常用的检验方法包括log-rank检验、Cox比例风险模型等。生存函数的检验生存函数的估计与检验实例1某新药上市后，需要评估其对肿瘤患者的生存时间影响。通过收集患者数据，进行生存分析，比较新药组和对照组的生存函数差异，从而对新药的疗效进行评价。实例2在临床试验中，研究某种治疗手段对某种罕见疾病的生存时间影响。通过收集患者数据，

11、进行生存分析，比较不同治疗组之间的生存函数差异，从而对不同治疗手段的疗效进行比较和评价。生存分析的实例分析08统计软件介绍与应用广泛用于社会科学和医学领域，功能强大，操作简便。SPSS老牌统计软件，功能丰富，但学习曲线较陡峭。SAS适用于多种学科，界面友好，统计分析功能全面。Stata免费开源的统计编程语言，拥有庞大的社区和丰富的扩展包。R常用统计软件简介数据导入与整理支持多种数据格式导入，可进行数据清洗和整理。统计分析方法选择根据研究目的选择合适的统计分析方法。结果解读输出结果需结合专业知识进行解读。SPSS软件的基本操作030201描述性统计分析计算均值、中位数、标准差等描述性统计指标。相关性分析用于研究变量间的关联程度。回归分析用于研究自变量对因变量的影响。生存分析用于研究生存时间和影响因素。SPSS在医学统计学中的应用