医学统计学中的基本概念ppt课件

第一章 医学统计学中的基本概念 统计学（ statistics）： 1.Statistics: A science dealing with the collection, analysis, interpretation, and presentation of numerical data. (Websters 国际大辞典 ) 2.Statistics： The science and art of dealing with variation in data through collection, classification, analysis in such a way as to obtain reliable results. (John M. Last, 流行病学词典 ) 总之，统计学是一门处理数据中 变异性 的科学与艺术，内容包括 收集 、 分析 、 解释 和 表达数据 ，目的是求得可靠的结论一、绪论 统计学思维和方法已经渗透到医学研究和卫生决策之中，在科研的总体设计、资料的收集、整理、分析直到最后得出结论都与之密切相关。例： 1.北京某医院某大夫使用 “乌贝散 ”治疗胃溃疡出血 107例，有效 101例，有效率 94.4%，那么别的医生也一定是 94.4%吗？那么是 多少 ？高还是低？（ 求置信区间 ） 2.重庆某医院有位老大夫，用 “冠心灵 ”治疗冠心病，其对照组用西药，观察结果如表 表 冠心灵与单存西药疗效对比显 效 有效 无效 合 计单纯 西 药 9 25 6 40冠心灵 19 18 5 42请问： 冠心灵是否比单纯西药有效？（涉及统计学中假设检验的问题）二、医学统计工作的内容和资料的类型 1、医学统计工作的内容： design （设计） collection data（收集） sorting data（整理资料） analyzing data （分析资料） design （设计） 根据研究目的制定研究方案 专业设计： 统计设计： 研究对象的选择（纳入与排除标准），样本量和样本取得的方法， 实验组与对照组的分组原则 , 观察指标及其精度， 试验过程中的质量控制， 拟采用的统计分析方法等。 collection data（收集） 收集准确、完整、充满信息的原始资料 资料的来源：专题试验（实验）研究、流行病学调查等常规登记资料：例如门诊病例、住院登记资料等卫生工作报表 sorting data（整理资料） 把收集到的原始资料，有目的地进行加工，使资料系统化、条理化，以便进一步统计分析 归类 核查资料的完整性、可靠性（例如：漏项、逻辑性检查、专业合理性、专业一致性检查） analyzing data （分析资料） 统计描述 统计分析 统计推断 参数估计假设检验把经过整理的资料做一系列的 统计描述 和 统计推断 ，阐明事物的特征和规律。2、 type of data(资料的类型 ) 两类： 定量（计量、数值变量 )资料 定性（计数、分类变量）资料 定量（计量、数值变量 )资料 每个观察对象通过定量测定的方法都有一个 确切的值 ，通常有单位，但也有例外 （例如 淋巴细胞转化率）。医学中： 身高、体重、血压、血红蛋白值等 定性（计数、分类变量）资料 按照研究对象的某个特征进行分组，然后分组计数所获得的资料。 例如：男 25 女 35 无序分类资料 ： 分组时表现为互不相容的类别二分类： 性别（男 25 女 35 有效 无效）多分类： 血型（ A 10 B 5 AB 7 O 3)、职业 有序分类资料（等级资料）： 按照程度递增或递减例： 癌症分期：早、中、晚。 药物疗效：治愈、好转、无效、死亡。 幽门螺旋杆菌感染程度 （ - + + +） 判断资料类型的标准： 看每个观察对象是否有 一个确切的值，有：计量 无：计数 资料可以由高级向低级转化（高精度向低精度），如 血压值 （正常、异常）住院号 年龄 身高 体重 住院天数 职业 文化程度 分娩方式 妊娠结局2025655 27 165 71.5 5 无 中学 顺产 足月2025653 22 160 74.0 5 无 小学 助产 足月2025830 25 158 68.0 6 管理员 大学 顺产 足月2022543 23 161 69.0 5 无 中学 剖宫产 足月2022466 25 159 62.0 11 商业 中学 剖宫产 足月2024535 27 157 68.0 2 无 小学 顺产 早产2025834 20 158 66.0 4 无 中学 助产 早产2019464 24 158 70.5 3 无 中学 助产 足月2025783 29 154 57.0 7 干部 中学 剖宫产 足月观察单位observations个体 individuals变量variablesQuantitative data 计量资料Qualitative data 计数资料Units； elements三、统计学中的几个基本概念 （一）同质与变异 （二）总体与样本 （三）参数与统计量 （四）误差 （五）频率与概率 （一） 同质 与 变异homogeneity and variation 1、 同质： 是指观察单位间被 研究指标的影响因素相同 。如：研究儿童的生长发育，规定的同性别、同年龄、同地区、同民族、健康的儿童即为同质的儿童。研究目的条件下的性质相同观察单位的研究特征为 变量 。变量的观察结果为 变量值 。2、 变异： 性质相同的同质对象的某个或某几个特征值不同。同质与变异的例子 例 1 调查 2006年重庆 7岁男童的身高和体重同质 ： 2006年、重庆市、 7岁男童变异 ：身高和体重各不相同 例 2 研究某降压药的疗效同质 ：高血压患者、用某药治疗变异 ：疗效各不相同（二） 总体 与 样本 population and sample总体 ： 根据研究目的确定的 同质 研究对象的 全体 （集合）。分有限总体 与 无限总体样本 ：从总体中随机抽取的部分观察单位 代表性的条件 随机抽样 足够数量（样本含量） 样本的分布与总体的分布一致（构成）随机抽样 random sampling为了保证样本的 可靠性 和 代表性 ，需要采用随机的抽样方法（在总体中每个个体具有 相同的机会 被抽到）。足够数量：样本含量样本的结构分布与总体的分布特征一致例如： 欲研究重庆市 7岁儿童的生长发育情况总体：男 107：女 100样本：应该接近或近似男 107：女 100（三） 参数 与 统计量 parameter and statistic参数 ： 总体 的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为 、 。 固定的常数 总体总体 样本抽取部分观察单位 统计量统计量参参 数数推断 inference统计量 ： 样本 的统计指标，如样本均数、标准差，采用拉丁字母分别记为 。 参数附近波动的随机变量 。（四） 误差 error误差 ：实际 观察值 与客观 真实值 之差，以及 统计量 与 参数 之差。（ 1）系统误差（ 2）随机误差（ 1）系统误差 systematic error在实际观测过程中，由受试对象、研究者、仪器设备、研究方法、非实验因素影响等原因造成的有 一定倾向性或规律性 的误差。流行病学称之为 偏倚 （ bias）。特点：观察值有 系统性 、 方向性 、 周期性 的偏离真值。可以通过严格的 实验设计 和 技术措施 消除 。（ 2） 随机误差 random error排除上述误差后尚存的误差，受多种无法控制的因素的影响。特点：大小方向不一的随机变化。随机测量误差 （ random measurement error） 提高操作者熟练程度可以减少这种误差 随机抽样误差 （ random sampling error）：由抽样造成的样本统计量和总体参数间的差异。 不可避免，但有一定的分布规律，可估计。（五） 概率 与 频率 probability and frequency确定性现象 ： 在一定条件下， 一定 会发生或一定不会发生的现象。其表现结果为两种事件：肯定发生某种结果的叫 必然事件 ；肯定不发生某种结果的叫 不可能事件 。随机现象 ： 在同样条件下 可能 会出现两种或多种结果，究