医学统计学总复习.ppt

医学统计学总复习,医学统计学总复习,在研究设计与资料分析中统计方法选择 统计方法选择的思路 统计方法的流程图 教学中各类统计方法的应用条件 几个容易混淆的基本概念,统计方法选择的思路,统计方法选择的四级思维 资料类型 分布类型 设计类型 具体条件 统计分析的两个方面 统计描述（统计指标与图表） 统计推断,统计方法的流程图,资料,资料,类型,数值变量,正态,非正态,x,g,s,参考值范围, 统计图表等,线性相关与回归,统计推断,r计算与检验,y=a+bx,均数可信区间估计,假设检验:t与u检验 方差分析,m,quql, 参考值范围,统计图表等,秩和检验,等级相关,有序多分类变量,构成比，中位数,两分类，无序多分类,二项分布,率，相对比，构成比,假设检验,两组率比较：u检验与卡方检验,多组率和两组或多组构成比比较：卡方检验,配对两分类资料卡方检验,参数估计,正态近似法,直接查表法,统计方法应用条件和适用资料,集中趋势与离散趋势的统计指标 t检验与u检验 方差分析 2检验 非参数检验 线性相关与回归,集中趋势与离散趋势统计指标,集中趋势 离散趋势 正态分布 均数 方差、标准差 对数正态 几何均数 几何标准差 偏态等 中位数 四分位数间距 变异系数：在两组或多组资料变异度比较 组间单位不同 组间均数相差较大,思 考 题,完全随机设计实验资料如何作假设检验? 配对试验设计资料如何进行假设检验?,两组数值变量资料比较； 小样本时用t检验，要求资料为随机样本并服从正态分布； 大样本时用u检验，仍要求资料为随机样本，但正态性条件可以放宽； 在两样本均数比较的t和u检验中，要求两组总体方差相等，即方差齐性； 组间要求具有均衡可比性。,方差分析的应用条件,多组定量资料的比较 观察值为独立随机样本，并服从正态分布； 样本较大时正态性条件可以放宽； 方差齐性 组间可比性,2检验的适用资料,两组样本率的比较； 多组样本率的比较； 两组或多组构成比的比较； 配对设计下两分类资料检验。,非参数检验的适用资料,有序多分类资料（双向有序，且分类属性相同）； 极度偏态分布； 分布不规则和未知分布资料； 数据变异较大，方差不齐,线性相关与回归的应用条件,散点图有线性趋势； 专业上要求分析两变量间关系密切程度 和变化方向，通过一个变量预测或控制另一变量； 两变量服从双变量正态分布，或x可以精确测量的，y服从正态分布。,几个容易混淆的基本概念,样本与总体 资料（变量）类型 相对数指标：构成比、率、相对比 统计图类型 统计图的适用条件 统计表,几个容易混淆的基本概念,1、抽样误差与标准误 抽样研究才有抽样误差 抽样误差的概念 标准误是衡量抽样误差大小的指标 2、标准差与标准误关系 联系：离散度指标，计算上的联系 区别：描述对象不同，意义与应用不同 与n的关系不同,几个容易混淆的基本概念,3、参考值范围与可信区间关系 联系：均为一个数值范围 区别：意义不同， 与 同一资料两范围的不同 4、假设检验的意义 是通过两组或多组间有差别的样本（均数或率），或样本与总体（均数或率）推断他们的总体（均数或率）是否相同（不能推断差别大小）。,几个容易混淆的基本概念,5、检验假设与检验结论 无效假设与备择假设（单双侧）； 是对总体所作，h0假设总体相同或两者无关，检验方法建立于此； 对检验方法的h0与h1作总结； 检验结论有统计结论与专业结论； 是针对检验假设（总体）而作的；,几个容易混淆的基本概念,6、检验水准与p值 是预先确定的，表示在拒绝h0时可能犯错误的最大概率，属于第一类错误； p值是指由h0规定的总体中进行随机抽样，所观察到的等于及大于（或等于及小于）现有样本统计量（如u值）的概率，也可表示为在拒绝h0时可能犯错误的实际概率大小； 与p值间的关系：p ,接受h0，差异无统计学意义；p ，拒绝h0，接受h1，差异有统计学意义,几个容易混淆的基本概念,7、自由度确定 能够自由选择其数值的变量个数； 总结各类统计方法的自由度计算； 8、单侧与双侧 正常值范围估计中单双侧的选取； 组间比较的假设检验中单双侧选取；,几个容易混淆的基本概念,9、多组比较问题 卡方检验与秩和检验中有多组比较问题 检验思路是先作总的比较，再作两两组间比较；注意h1。,几个容易混淆的基本概念,11、线性相关与线性相关系数 前提是散点图有线性趋势； 两变量线性关系密切程度和变化方向； 检验的意义与 r值的意义； 12、线性回归与线性回归系数 前提是散点图有线性趋势； 配线求直线回归方程； 线性回归系数b意义；,几个容易混淆的基本概念,13、率、构成比与相对比（相对数） 率与比不能相混淆 总率与平均率的概念 率的标准化法 14、方差分析中变异的分拆 ss总=ss组间+ss组内 总= 组间+ 组内 ss总=ss处理+ss区组+ss误差 总= 处理+ 区组+ 误差,几个容易