医学统计学教案1课件

医学统计学MEDICALSTATISTICS预防医学教研室丁勇,抓住“三基”，即基本概念，基本原理，基本方法重视实际应用，如何将实际问题转化为统计学问题,如何学好统计学,统计学(statistics)源于state其原意是为国家收集信息。早期的统计工作是为了提供军饷和建立税收制度，开展人口普查的需要。17世纪诞生了概率数学。18世纪高斯(Gauss,1777-1855)提出了正态分布。到19世纪，统计学开始进入医学领域，成为医学科学研究与实践不可缺少的工具。直到计算机问世之后，统计学才得到了广泛的应用，从而使医学统计学这一统计学分支得到了蓬勃的发展。,统计学的历史,统计学是一门研究数据的科学。即运用概率论与数理统计的原理、方法研究统计研究设计,数字资料的搜集、整理、分析和推断,从而掌握事物内在客观规律的一门学科。它指导人们在科学实践中如何有效地获取数据、正确地分析数据以及合理地解释所得到的结果。,统计学的定义,医学统计学是生物统计学中以试验动物或人为研究对象，以医学理论知识为指导，来研究医学中随机现象规律性的学科。,医学统计学定义,医学统计学是医学科研工作中不可缺少的分析工具，不断地提高医学领域的学术水平，极大地促进了医学科学的发展。几乎所有的医学期刊都要求对医学论文中报告的实验或观察数据进行统计学处理，以保证科研工作的严谨性和科学性。美国医学会杂志（JAMA)的一位主编将统计学比喻为“现代医学大厦的一个重要支柱”。,医学统计学的地位,提出一个欲待研究的问题（选题）,科学研究设计,获取试验与观察的资料,数据审核与计算机录入,分析资料,分析结果的合理解释,科学研究的步骤,科学研究设计,专业设计,统计设计,从专业的角度对选题的创新性、科学价值、可行性等方面考虑,用统计学原理对研究的全过程（从获取数据到数据分析、解释结论）所作出的周密合理的统筹安排,确定研究对象、拟定研究因素、如何执行随机、对照、重复的统计学原则、如何控制系统误差、数据收集、整理与分析的方法、如何以最少的资源消耗获得可靠的信息资料及结论等,统计设计,收集资料,整理资料,分析资料,统计工作的步骤,手工整理（数据较少，即样本含量较少）计算机整理（数据较多）,建立成各种各样的数据库，如excel表、dbase数据库等,数据的输入与审核,按照研究设计所拟定的方法与过程，通过对研究对象的观察或实验，测量并记录其结果，这样的数据称为原始数据。数据来源,常规的工作记录,统计报表,现场调查资料或实验研究资料,病案资料、户籍与人口资料、医疗保险资料等,人口出生报告、死亡报告、居民的疾病、损伤、传染病的分月、季、年报告等,搜集资料,原始资料的真实性、完整性、准确性,统计学分析,统计描述,统计推断,用统计指标、统计图、统计表等方法对数据的特征及其分布规律进行描述,根据样本的信息推断总体特征,分析资料,BasicConcept,同质（homogeneity）严格地讲，是指被研究指标的影响因素相同，即同一总体中的每个个体都具有相同性质类别的特征。但在人群健康的研究中有些影响因素是难以控制的，甚至是未知的。实际工作中，影响被研究指标的主要的可控制的因素达到相同或基本相同就可以认为是同质。,同质与变异,BasicConcept,变异（variation）是指在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异同性别、同年龄、同地区、同体重儿童的某项指标有高有低，称为某项指标的变异。,同质与变异,BasicConcept,变异（variation）是指在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异同性别、同年龄、同地区、同体重儿童的某项指标有高有低，称为某项指标的变异。,同质与变异,Variable&VariableValue,Variable是设计确定的观察对象的观察指标。VariableValue是实验测定的观察指标的数值。,ERROR,SystemError：在搜集资料过程中，由于仪器初始状态为调整到零、标准试剂未经校正等原因使得结果倾向性的偏大或偏小。RandomMeasurementError：在搜集资料过程中，由于各种偶然因素造成同一观察对象多次测定结果不完全一致。,总体（population）是指根据研究目的确定的全部同质的观察单位（研究个体）某项变量值的集合。有限总体无限总体,样本(sample)是根据随机化的原则从总体中抽出有代表性的一部分观察单位。或从总体中随机抽取的部分观察单位变量值的集合。样本中所包含的观察或参与试验的单位数称为样本含量（样本大小、样本例数）,总体与样本,总体的统计指标被称作参数(parameter)，它是根据总体中所有个体变量值计算出来的描述总体特征的指标。常用希腊字母表示,如：总体均数-总体标准差-总体率-,样本的统计指标被称作统计量(statistic),它是根据样本的变量值计算出来的指标。常用英文字母表示。如：样本均数-样本标准差-s样本率-p,参数与统计量,SamplingStudy&StatisticalInference,统计分析（StatisticalInference）：运用概率论的原理由样本统计量推断其总体参数特征。抽样研究（samplingstudy）：通过对从总体中随机抽取部分个体所组成样本的统计量进行统计推断估计其总体的参数特征，这种研究过程为samplingstudy。,样本某变量值的统计指标和总体的参数指标不可能完全相同；从同一总体中随机抽取的若干个例数相同的样本，各样本指标之间也不相同。由抽样引起的样本指标与总体指标之间的差异以及样本指标之间的差异被称为随机抽样误差(简称抽样误差，samplingerror)。抽样误差也是不可避免的。但抽样误差可以用统计学方法处理，即根据抽样误差的分布规律，利用样本信息对总体进行统计推断。,抽样误差samplingerror,样本的要求：代表性representative、随机性randomization、可靠性reliability和可比性comparable。使总体中每一观察单位均能以同等的机会进入样本，或分配到试验组和对照组的过程称为随机化。,随机化,随机抽样方法,随机抽样方法：简单随机抽样、机械抽样、分层抽样、整群抽样和多级抽样。,probability,probability：是描述某一事件发生的可能性大小的一个量度。用“P”表示。P=1是指在一定条件下肯定发生的事件称为必然事件；P=0是指在一定条件下肯定不发生的事件称为不可能事件。而大部分事件发生的概率P在01之间称为随机事件。小概率事件：统计学上习惯将P0.05的事件称为小概率事件。,概率的解析,随机事件,自然界中的现象,确定性现象,不确定性现象（随机现象）,一定条件下结果的出现是确定的,一定条件下结果的出现是不确定的,随机试验,抛一枚硬币,观察正面H,反面T出现的情况；将一枚硬币抛掷n次,观察出现正面的次数；某疾病的患者服剂量相同的一种药物,观察其疗效情况；某医院门诊部在某一天接待的病人数；在一批灯泡中任意抽取一只,测试它的寿命；在一批药片中任意抽取一片,称出其重量。,频率与概率频率若在相同的条件下，进行了n次试验，在这n次试验中，事件A出现的次数m称为事件A出现的频数，比值m/n称为事件A出现的频率(frequency)，记作，即,概率的统计定义设在相同的条件下，进行大量重复试验，若事件A的频率稳定地在某一确定值P的附近摆动，则称P为事件A出现的概率（probability），记作P=P（A）对任意事件A，度量事件发生的可能性大小的量。,BasicConcept(3),统计学是用样本的信息对