卫生统计学总复习ppt课件

.,卫生统计学总复习,首都医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系杨兴华2016.1.5,.,关于考试,形式：笔试、上机(按照平时情况)笔试时间：1月21日（周四）上午9：00-11:00考试地点：见通知考试要求：须携带学生证或身份证参加考试，听从监考老师安排；可带计算器。,.,比例：1.上机操作+平时，30%2.试卷70%题型：填空题选择题计算分析题答疑时间：2016.1.19下午3:00-4:30地点：阶平楼230、234、235,2020/4/28,.,4,医学统计学总复习,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几个容易混淆的基本概念教学中各类统计方法的应用条件,不同资料类型基本统计分析方法小结计量资料单变量统计描述集中趋势离散趋势正态分布及应用统计推断可信区间假设检验正态方差齐两组多组非正态或方差不齐变量变换秩和检验多变量直线相关直线回归多重线性回归计数资料统计描述相对数标准化法统计推断近似u检验卡方检验Fisher精确概率法等级资料秩和检验spearman等级相关,2020/4/28,.,6,统计假设检验方法选择流程图,资料类型,计量资料,计数资料,等级资料,两（单）组比较,多组比较,研究设计适用条件,单样本t检验,配对t检验,成组t检验,单因素方差分析,随机区组方差分析,析因设计方差分析,卡方检验,秩和检验,相关回归,相关分析,回归分析,四格表卡方检验,行列表卡方检验,两样本秩和,配对秩和,多样本秩和,2020/4/28,.,7,实际工作数据分析步骤,统计设计收集资料整理资料原始数据建立数据库录入数据清理数据分类汇总资料类型研究设计适用条件计算分析判断结论-研究报告、论文,2020/4/28,.,8,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,2020/4/28,.,9,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,2020/4/28,.,10,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,2020/4/28,.,11,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）。,2020/4/28,.,12,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；,2020/4/28,.,13,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,2020/4/28,.,14,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；,2020/4/28,.,15,几个容易混淆的基本概念,9、多组比较问题方差分析、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。,2020/4/28,.,16,几个容易混淆的基本概念,10、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；,2020/4/28,.,17,几个容易混淆的基本概念,11、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；,2020/4/28,.,18,几个容易混淆的基本概念,12、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13、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,2020/4/28,.,19,几个容易混淆的基本概念,14、完全随机设计与配对设计完全随机设计是将研究对象随机分为两组或多组；配对设计是将研究对象按一定条件配成对子，再随机分到两组，随机区组设计为多组；组间均衡性与统计方法不同；应用上不同；,.,统计方法应用条件和适用资料,2020/4/28,.,21,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检验方差分析相对数2检验非参数检验线性相关与回归,主要内容,2020/4/28,.,22,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,2020/4/28,.,23,思考题,完全随机设计资料如何选择检验方法?配对试验设计资料如何选择检验方法?两独立样本t检验或方差分析配对设计的t检验,2020/4/28,.,24,t检验与u检验的应用条件,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。,2020/4/28,.,25,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,2020/4/28,.,26,2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。,2020/4/28,.,27,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,2020/4/28,.,28,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。,.,非参数检验的概念,（1）参数检验（Parametrictest)基于总体为某一特定分布的前提下，对参数进行的检验。如：t检验、F检验等。,（2）非参数检验（Nonparametrictest)不依赖于总体分布类型，也不对总体参数进行统计推断的假设检验。如：秩和检验、Ridit等。,.,统计表与统计图(statisticaltableandstatisticalgraph),（1）统计表,组合表,简单表,（2）统计图,条图圆图线图直方图散点图.,30,20,.,2020/4/28,31,公式,掌握的基本公式均数、标准差、标准误正常值范围、可信区间四格表专用、校正公式单样本t检验、配对t检验记住的界值：1.96、2.58、3.84其它公式:理解和识别,.,生存分析的主要内容,第一，描述生存过程研究生存时间的分布特点，估计生存率，绘生存曲线；第二，比较生存过程（假设检验）对两组或多组生存率进行比较；第三，影响生存时间的因素分析了解影响生存过程的主要因素为改善预后提供指导。,.,设在实际研究问题中，含有p+1个指标变量x1,x2,xp;y1及n个观察对象。其数据结构概括为:,多元统计分析的资料与方法选择,33,（一）各种多元统计分析方法的数据结构,.,表1数据形式(P1)观察对象X1X2XpY1a11a12a1py12a21a22a2py2nan1an2anpyn,含有因变量时：y是定量资料，多元线性回归分析；y是0及1定性资料，Logistic回归分析；y=t是生存资料，作COX回归分析；,34,22,.,各种多元统计分析方法的目的,1.多元线性回归分析(1)建立回归模型：Y0+1X1+2X2+pXp；并对回归方程及系数进行假设检验(2)预测预报若已知x1,x2xm数值大小时,通过模型可以预测y的值以及估计y的变化范围；(3)因素分析找出对因变量y有统计学意义的因素。,.,2.logistic回归分析(1)建立logistic回归模型：logit(p)0+1X1+2X2+pXp；并对回归方程及系数进行假设检验(2)预测预报：若已知x1,x2xm数值大小时,通过模型可以预测发病、死亡、阳性等的概率；(3)因素分析：寻找对发病、死亡、阳性等影响有统计学意义的因素。,36,.,3.Cox回归模型,（1）建立回归模型：ln（h(t)/h0(t)）=1x1+2x2+pxp；并对回归方程及系数进行假设检验（2）可以计算各因素的相对危险度（relativerisk，RR)（3）分析影响因素（4）用1x1+2x2+pxp(预后指数）估计疾病的预后。,37,.,(三)SPSS实现方法,AnalyzeRegressionLineary选入Dependentx1-Xp选入IndependentStepwiseoptionsok,1.SPSS实现多重线性回归方法,.,.,.,AnalyzeRegressionBinaryLogisticy选入Dependent框x1-Xp选入C