医学统计学课件--第五章 计数资料的统计描述.pptx

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1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,0,医学统计学课件-第五章 计数资料的统计描述(第5章),制作人：,PPT,制作者,时间：,2024,年,X,月,目录,第1章 医学统计学概述第2章 数据类型与整理第3章 计数资料的统计描述第4章 生存分析第5章 数据分析软件的应用,01,第1章 医学统计学概述,课程简介,医学统计学是研究医学领域中各种统计方法和技术的学科，其作用是帮助医学研究者更好地分析和解释医学数据，判断医学措施的有效性和安全性等。在医学研究中，医学统计学扮演着不可或缺的角色，为医学研究提供科学的数据支持。,统计学基础,基本概念,描述统计学

2、和推断统计学的区别,数据处理,统计学的基本概念和方法,实验性研究,通过实验设定变量，探究因果关系,横断面研究特点,一次性调查，适用于快速获取横截面数据,队列研究的应用,跟踪研究对象的变化，观察疾病发展过程,研究设计,观察性研究,通过观察现象或数据，探索相关因素之间的关联性,样本和总体,简单随机抽样、分层抽样等,样本的概念和抽样方法,样本平均数、总体平均数等,总体参数和样本统计量的关系,02,第2章 数据类型与整理,数据的类型,描述数据和观察数据之间的定义和区别非常重要。描述数据是指通过观察、测量等方法获取到的数据，而观察数据则是经过记录或观察而得到的数据。定量数据是可以进行数值量化的数据，而定

3、性数据则是用于描述性质或属性的数据。,数据整理,包括调查、实验、观察等方法,数据的收集和整理方法,识别和处理数据集中的异常值,异常值的检测和处理,包括完全缺失、不完全缺失等情况,缺失数据的类型和原因分析,01,03,02,插补、删除或使用缺失数据的方法,缺失数据处理的方法和注意事项,统计图表的选择和应用,根据数据类型和目的选择合适的图表进行展示,数据的展示,数据的可视化展示方法,直方图饼图折线图,结语,数据类型与整理是医学统计学中的重要概念，通过本章学习，我们可以更好地理解数据的不同类型，学会如何整理和处理数据，以及如何有效地展示数据。这些知识对于进行数据分析和统计推断至关重要。,03,第5章

4、 计数资料的统计描述,了解计数资料的基本概念,计数资料的定义和特点,01,03,02,掌握计数资料的数据整理技巧,计数资料的数据整理方法,计数资料的统计描述,在统计描述中，我们将学习计数资料的中心趋势度量和离散程度度量，这些统计方法可以帮助我们更好地理解数据,计数资料的对称性和峰态,对称分布右偏分布左偏分布,计数资料的分布特征,计数资料的分布形态,正态分布偏态分布其它分布,计数资料的比较分析,比较两组计数资料的差异,计数资料的两组比较分析,同时比较多组计数资料的差异,计数资料的多组比较分析,总结,通过本章的学习，我们可以更深入地了解计数资料的统计描述方法，为进一步的数据分析打下坚实的基础。,0

5、4,第5章 计数资料的统计描述,参数估计的基本原理,参数估计是从样本中推断总体参数的过程。点估计通过一个具体的值来估计总体参数，区间估计则通过一个区间来估计总体参数，提供了估计值的范围。这两种方法在实际应用中起到了至关重要的作用。,仅关注小于或大于某一值的情况,单侧检验,01,03,02,关注小于和大于某一值的情况,双侧检验,方法2,使用方差齐性检验确定适用条件进行方差分析表格解读,方法3,注意交互作用效应进行事后多重比较,多因素方差分析的方法和注意事项,方法1,考虑多个因素对变量的影响进行组间比较和组内比较,相关分析的概念和方法,衡量两个变量之间的线性关系强度,相关系数,判断相关系数是否显著

6、,显著性检验,直观展示变量之间的关系,散点图,消除中介变量的影响进行相关性分析,偏相关分析,简单线性回归和多元线性回归的应用,简单线性回归是通过一个自变量预测因变量的关系。多元线性回归则考虑多个自变量对因变量的影响。在实际应用中，线性回归可以用来预测、分析变量间的关系，并进行统计推断。,05,第5章 生存分析,生存分析的概念,生存分析是研究个体从某一特定时刻到达某一事件的时间长度的统计方法。生存数据具有右偏分布、截断、重复计量等特点，主要用于医学、生物学等领域。,生存曲线,Kaplan-Meier法,基本形式,逐步法,绘制方法,Log-Rank检验,比较,事件发生比率,解读,最大似然估计,参数

7、估计方法,01,03,Log-Rank检验,假设检验,02,95%置信区间,区间估计,Cox比例风险模型,模型原理变量选择风险比的估计,应用,预测生存概率调整危险因素,生存模型,模型假设,比例风险假设非违背性假设,总结,生存分析是医学统计学中重要的分析方法，通过对生存数据的处理和分析，可以更准确地评估个体生存情况，帮助医生做出更科学的诊疗决策。掌握生存分析的基本理论和方法对于临床实践具有重要意义。,06,第6章 数据分析软件的应用,功能强大，适用于大规模数据分析,SPSS,01,03,开源免费，社区支持丰富,R,02,商业标准，数据处理效率高,SAS,数据整理技巧,缺失数据处理异常值处理数据格

8、式转换,数据清洗注意事项,保留原始数据备份审查数据一致性记录清洗步骤,数据导入与整理,数据导入方法,直接导入拖拽导入数据库连接,统计分析,描述统计、推断统计、相关性分析,基本统计分析方法,置信区间、P值解释、结论推断,统计输出结果解读,高级数据分析,高级统计分析方法的应用场景包括大规模数据挖掘、预测模型构建等，多元分析和高级模型构建需要深入了解数据背后的关系和趋势，以提供有针对性的解决方案。,高级模型构建,逻辑回归模型生存分析模型聚类分析模型,数据挖掘技术,关联规则挖掘聚类分析分类与预测,高级数据分析,多元分析,回归分析方差分析协方差分析,高级数据分析,在数据分析领域，高级数据分析不仅仅是一种技术，更是一种智慧的体现。要运用好高级数据分析方法，需要深入理解数据背后的信息，善于利用各种数据分析工具，以达到更深层次的数据挖掘和应用。,谢谢观看！下次再会,