医学统计学总论课件

1、医学统计学总论医学统计学总论医学统计学总论统计学描述统计学推断统计学理论统计学应用统计学参数估计假设检验2021/4/272医学统计学总论医学统计学总论医学统计学总论统计学描述统计学推统计学描述统计学推断统计学理论统计学应用统计学参数估计假设检验2021/4/272统计学描述统计学推断统计学理论统计学应用统计学参数估计假设检统计学(statistics) 统计学是关于数据（data）的科学，是从数据中提取信息的一门学科，包括设计、搜集、整理、分析和表达等步骤。 根据研究领域和研究对象，统计学又分为：数理统计、经济统计、生物统计、医学统计、卫生统计2021/4/273统计学(statistics

2、) 根据研究领域和研究对医学统计学（medical statistics）：用统计学的原理和方法研究医学中的问题。 卫生统计学（health statistics）：与医学统计学基本相同，但更侧重于社会、人群的卫生问题。2021/4/274医学统计学（medical statistics）： 卫生统1. 寻找不确定现象背后隐藏的规律。为什么要学统计学？变异(variation)是社会和生物医学中的普遍现象。变异使得实验或观察的结果具有不确定性，如每个人的身高、体重、血压等各有不同。2021/4/2751. 寻找不确定现象背后隐藏的规律。为什么要学统计学？变异( 最大值=6.18, 最小值=3.

3、29, 极差=2.89。 算术均数=4.72，标准差=0.57。2021/4/276 最大值=6.18, 最小值=3.29, 极差=2.89。22. 用统计学思维方式考虑有关医学中的问题 1960年代初，药物沙利度胺(有称反应停)曾引起一次胎儿畸形的爆发，美国FDA发现有1267名医生开方子给19822名患者(含3760名育龄妇女)，服用了250余万药片。这一事实提出一个问题： 医学界的“专业判断” 是否仍然可信？ 批准了1962药物修正案 使得FDA成为医疗领域里药物有效性的最终仲裁者2021/4/2772. 用统计学思维方式考虑有关医学中的问题 1960年3. 保证你的研究论文能通过统计学

4、审查 据国外6080年代对不同医学杂志发表论文的调查，有统计错误的论文的百分比最高达72%，最低也有20%。 国内1984年对中华医学杂志、中华内科杂志、中华外科杂志、中华妇产科杂志、中华儿科杂志595篇论文的调查结果，相对数误用为11.2%，抽样方法误用15.9%，统计图表误用11.7%。某研究者1996年对4586篇论文统计(中华医学会系列杂志仅占6.9%)，数据分析方法误用达55.7%。2021/4/2783. 保证你的研究论文能通过统计学审查 据国外604. 获得循证医学证据的主要手段“良好愿望的医学”（well-meaning medicine）转入“以证据为基础的医学” （evid

5、ence-based medicine，EBM）需要有统计学方法的支持。 全世界的医学期刊每年大约刊登600万学术论文，但能作为可靠“证据”的论文并不多。 2021/4/2794. 获得循证医学证据的主要手段“良好愿望的医学”（well联系区别数学研究的是抽象的数量规律，统计学则是研究具体的、实际现象的数量规律数学研究的是没有量纲或单位的抽象的数，统计学研究的是有具体实物或计量单位的数据统计学与数学研究中所使用的逻辑方法不同数学研究所使用的主要是的演绎统计学则是演绎与归纳相结合，占主导地位的是归纳1. 统计学运用到大量的数学知识2. 数学为统计理论和统计方法的发展提供基础3. 不能将统计学等同

6、于数学Statistics VS Mathmatics2021/4/2710联系区别数学研究的是抽象的数量规律，统计学则是研究具体的、实医学研究中的统计学 统计学渗透在医学实践中，如诊断和选择治疗方案。从某种意义上讲，每个人天生就是统计学家。 但是，这些判断究竟有多大把握是正确的呢？ 在非典型性肺炎还不为人所熟悉时，有多少人把它当作一般肺炎进行治疗的呢？ 医学实践需要尽量减少不确定性，需要统计学！2021/4/2711医学研究中的统计学 统计学渗透在医学实践中，如诊断和选择治 1. 统计设计：明确问题、试验设计 2. 搜集资料：取得准确可靠的原始资料 3. 整理资料：统计假设 4. 分析资料：

7、假设演绎、统计推断统计工作的步骤2021/4/2712 1. 统计设计：明确问题、试验设计统计工作的步骤202第一步：设计 制定计划，对整个过程进行安排，是整个工作的关键。如何进行设计？ 包括：背景-目的-方法-内容-经费预算等2021/4/2713第一步：设计2021/4/2713第二步： 收集资料：根据计划取得可靠、完整的资料。 收集资料的方法有三种：统计报表、日常性工作、专题调查。 关键：注重资料的真实性。2021/4/2714第二步：2021/4/2714第三步： 整理资料：原始资料的整理、清理、核实、查对，使其条理化、系统化便于计算和分析。 可借助于计算机，常用软件：SPSS、SAS

8、。2021/4/2715第三步：2021/4/2715第四步： 分析资料(统计分析)：统计学的关键所在。运用统计学的基本原理和方法，分析计算有关的指标和数据，揭示事物内部的规律。2021/4/2716第四步：2021/4/2716目的掌握统计分析基本思想，重应用，不深究数学推导掌握处理实际资料和准确表达统计分析结果的技能 识别资料类型，选择正确的统计方法 对统计结果作出正确解释 顺利阅读专业文献中的统计内容 内容医学研究中涉及统计学的名词和概念统计分析的原则及基本思想基本的统计分析方法关于本课程2021/4/2717目的关于本课程2021/4/2717统计学基本概念2021/4/2718统计学

9、基本概念2021/4/2718 例1 调查2004年某市7岁男童的身高和体重 同质：2004年、某市、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A 同质： (homogeneity)事物的性质、影响条件或 背景相同或非常相近 变异： (variation)同质个体间的差异2021/4/2719 例1 调查2004年某市7岁男童的身高和体重A 同B 随机事件：在一定条件下可能发生的事件 随机变量：(random variable) 随机事件在数量上 的表现离散型变量： (discrete variable) 在一定区间内变量取值

10、为有限个, 或数值可以一一列举出来连续型变量： (continuous variable) 在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来有序变量：（ordinal variable）2021/4/2720B 随机事件：在一定条件下可能发生的事件2021/4/27 C 总体：(population) 根据研究目的所确定的 同质观察单位的全体 样本：(sample)从总体中随机抽取的部分观察单位总体 抽 样sampling 推 断inference样本2021/4/2721 C 总体：(population) 根据研究目的所确定的D 参数: (parameter) 总体的某种统计特征值 统

11、计量: (statistic )根据样本数据计算出的一个量 总体样本参数 统计量m 均 数 xp 比 例 Ps 标准差 S2021/4/2722D 参数: (parameter) 总体的某种统计特征值总案例：研究2004年某地7岁男孩的身高情况。 假如该地2004年的7岁男孩有10万人，则最直接的方法就是普查：调查这10万个儿童，测量他们的身高，然后进行统计分析。但是工作量非常大。 我们可以通过随机抽样调查了解7岁男孩的身高情况。如调查200个儿童，测量他们的身高，通过分析这200个儿童的身高推断该地10万个7岁男孩 身高情况。2021/4/2723案例：研究2004年某地7岁男孩的身高情况。

12、2021/4/21 研究目的：2004年某地7岁男孩的身高情况。2 研究对象：该地在2004年的10万个7岁男孩。3 观察单位：每个7岁男孩。观察指标：身高(观察指标又称为变量)；身高的测量值 (观察值)又称为变量取值或变量值。总体：该地2004年的10万个7岁男孩身高观察值的全体 (即：10万个身高观察值构成的一个集合)。6 样本：随机抽样所得到的200个7岁男孩身高观察值。抽样：通过样本信息了解总体的情况。即：通过分析 200个7岁男孩身高了解10万个7岁男孩身高情况。2021/4/27241 研究目的：2004年某地7岁男孩的身高情况。2021/E 概率： (probability) 度

13、量随机事件发生可能性大小的 一个数值 ，用大写的P表示；取值0，1。 必然事件： P=1 不可能事件： P=0 频率： (frequency) 事件实际发生次数与可能发生次数的比率，设在相同条件下，独立重复进行n次试验，事件A出现f 次，则事件A出现的频率为f / n。 1，抛硬币：1/2 2，新生儿性别比：107：1002021/4/2725E 概率： (probability) 度量随机事件发生可能必然事件 P = 1随机事件 0 P 1不可能事件 P = 0 P 0.05（5）或P 0.01（1）称为小概率事件(习惯)，统计学上认为不大可能发生。小概率事件2021/4/2726必然事件

14、P = 1小概率事件2021/4频率与概率的关系样本频率总是围绕概率上下波动；样本含量n越大，波动幅度越小，频率越接近概率；随着实验次数增至足够大，频率逐渐稳定于某一常数附近，则该常数为概率。2021/4/2727频率与概率的关系2021/4/2727F 误差：(error) 指观察真值与观察值之差， 或样本指标与总体指标之差。误差系统误差随机误差重复测量误差抽样误差2021/4/2728F 误差：(error) 指观察真值与观察值之差，误差系统系统误差（systematic error）a. 仪器标准试剂未经校正；b. 测量者掌握尺度不同；c. 测量者的某种感官障碍等原因所导致测量 结果呈倾

15、向性偏大或偏小。特点：有倾向性；可避免。2021/4/2729系统误差（systematic error）a. 仪器特点：无倾向性；不可避免。重复测量误差 (error of replication) 抽样误差 (sampling error) 由于抽样所导致样本指标与总体指标的差异（主要由变异引起）随机误差 (random error)2021/4/2730特点：无倾向性；不可避免。重复测量误差 (error of 统计资料的数据结构二维（行列）数据结构行标志：观察单位/记录（case/records）列标志：变量(variables)标识变量 (marker variable)：NO.分组

16、变量 (categorical variable)/分类变量(group variable)/因素(factor)反应变量 (response variable）：心电图、收缩压、舒张压、疗效协变量(covariable ) ：age, sex2021/4/2731统计资料的数据结构二维（行列）数据结构2021/4/2731100例高血压患者治疗后的临床记录统计资料的数据类型2021/4/2732100例高血压患者治疗后的临床记录统计资料的数据类型2021统计资料的数据类型A 计数资料： (count data) 又称分类变量 将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的

17、个数。特点：没有度量衡单位 多为间断性资料 （通过枚举或记数得来） 如：心电图检查结果（正常、异常） 性别（男、女） 血型（A、B、O、AB） 2021/4/2733统计资料的数据类型A 计数资料： (count data统计资料的数据类型B 计量资料： (measurement data) 又称定量资料，用仪器、工具等定量方法对观察单位测量(measure)某指标值所得到的资料。特点：一般有度量衡单位，多为连续性资料 （通过测量得到） 如：患者身高(cm)、体重(kg)、血压(mmHg)、脉搏(次/分)、红细胞计数(10/L)等； 2021/4/2734统计资料的数据类型2021/4/2734统计资料的数据类型C 等级资料： (ordinal data) 又称半定量资料，根据观察单位某指标量的大小，深浅或严重程度分组，得到的各等级组观察单位数。特点：有大小顺序，故又称有序分类资料 每一个观察单位没有确切值 各组之间有性质上的差别或程度上的不同如 癌症分期：早、中、晚； 药物疗效：治愈、好转、无效、死亡； 尿蛋白： ,+,+及以上；2021/4/2735统计资料的数据类型C 等级资料： (ordinal da 以12kPa为界分为正常与异常两组，统计每组例数 8 低血压 8 正常血压 12 轻度高血压 15 中度高血压 17 重度高血压计量资料等级资料计数资料例：一组20