医学统计学-计量资料的统计描述

医学统计学--计量资料的统计描述计量资料基本概念与特点计量资料常用统计指标计量资料正态分布检验方法计量资料参数估计方法计量资料假设检验方法计量资料方差分析方法contents目录计量资料基本概念与特点01计量资料定义计量资料是指通过度量衡或其他测量工具直接测量得到的数据。在医学研究中，计量资料通常用于描述生物体的各种生理、生化指标以及疾病的相关参数。可以在一个范围内取任何值，如身高、体重等。只能取整数值，如某医院每天接诊的病人数等。计量资料类型离散型资料连续型资料数值性计量资料以数值形式表示，具有明确的数量特征。可比性不同个体或同一个体不同时间的计量资料可以进行比较。可加性同一性质的计量资料可以相加，具有数学运算的性质。可变性受多种因素影响，同一观察单位的计量资料在不同时间或条件下可能发生变化。计量资料特点计量资料常用统计指标02描述一组观察值集中位置或平均水平的指标，适用于对称分布，特别是正态分布的资料。算数均数描述一组经对数转换后呈对称分布的变量在数量上的平均水平，在医学研究中常适用于免疫学的指标。几何均数将一组观察值从小到大排序后，位于中间位置的数，用于描述偏态分布资料的集中趋势。中位数集中趋势指标03方差与标准差描述数据分布的离散程度，方差是各变量值与其均数离差平方的平均数，标准差是方差的算术平方根。01极差一组数据的最大值与最小值之差，简单且易受影响。02四分位数间距上四分位数与下四分位数之差，反映中间50%数据的离散程度。离散程度指标描述数据分布偏态方向和程度的统计量，正值表示右偏，负值表示左偏。偏态系数描述数据分布峰态的统计量，正值表示尖峰，负值表示平峰。峰态系数偏态与峰态指标计量资料正态分布检验方法03123根据计量资料的取值范围和组数，绘制频数分布的直方图。绘制直方图观察直方图的形状，判断其是否近似于正态分布曲线。若图形呈现钟型或近似钟型，则提示数据可能服从正态分布。观察图形特征直方图法是一种直观的方法，但可能受到组数选择和数据波动的影响，因此需结合其他方法进行综合判断。注意事项直方图法绘制P-P图01将计量资料的观测值按从小到大的顺序排列，并计算每个观测值的累积概率。然后以理论正态分布的累积概率为横坐标，以观测值的累积概率为纵坐标，绘制散点图。观察图形特征02若散点大致呈一条直线分布，则提示数据可能服从正态分布。若散点严重偏离直线，则表明数据不服从正态分布。注意事项03P-P图法适用于大样本数据，对于小样本数据可能不够敏感。此外，当数据存在异常值时，P-P图可能会受到影响。P-P图法检验原理Shapiro-Wilk检验是一种基于样本数据计算统计量W并与临界值比较的方法，用于判断样本是否来自正态分布的总体。检验步骤计算统计量W，查找临界值表得到对应自由度下的临界值，比较W与临界值的大小。若W大于临界值，则接受原假设，认为数据服从正态分布；否则拒绝原假设，认为数据不服从正态分布。注意事项Shapiro-Wilk检验适用于小样本数据，对于大样本数据可能过于敏感。此外，当数据存在异常值时，检验结果可能会受到影响。在实际应用中，可以结合多种方法进行综合判断。Shapiro-Wilk检验法计量资料参数估计方法04矩法用样本矩作为总体矩的估计量，适用于大样本且总体分布类型已知的情况。最大似然法通过最大化似然函数得到参数估计值，适用于中小样本且总体分布类型已知的情况。最小二乘法通过最小化误差平方和得到参数估计值，适用于回归分析中。点估计方法置信区间法利用样本数据构造一个置信区间，使得该区间以一定的概率包含总体参数的真值。自助法通过对样本进行重复抽样，构造出多个样本，进而得到参数的置信区间。区间估计方法医学研究中，经常需要估计某种药物的疗效。可以通过收集患者的数据，利用点估计或区间估计方法得到药物疗效的估计值及其置信区间。在临床试验中，需要比较不同治疗方法的优劣。可以利用参数估计方法，得到每种治疗方法的疗效参数及其置信区间，进而进行统计推断和比较。在流行病学调查中，需要估计某种疾病的发病率或死亡率。可以通过收集相关人群的数据，利用点估计或区间估计方法得到发病率或死亡率的估计值及其置信区间。参数估计应用举例计量资料假设检验方法05单样本t检验用于比较样本均数与已知总体均数之间的差异是否有统计学意义。配对样本t检验用于比较同一研究对象在不同条件下的差异，或同一研究对象处理前后的差异是否有统计学意义。独立样本t检验用于比较两个独立样本均数之间的差异是否有统计学意义。t检验法方差分析（ANOVA）用于比较多组样本均数之间的差异是否有统计学意义，常用于完全随机设计、随机区组设计和析因设计等。协方差分析（ANCOVA）在控制一个或多个协变量的影响后，比较两组或多组样本均数之间的差异是否有统计学意义。F检验法在医学研究中，假设检验常用于比较不同治疗方法对患者病情的影响，如新药与旧药疗效的比较、不同手术方式的比较等。医学研究中的应用在生物医学领域，假设检验可用于基因表达差异分析、蛋白质组学数据分析等，以揭示生物标志物与疾病之间的关系。生物医学领域的应用在公共卫生领域，假设检验可用于评估不同干预措施对人群健康的影响，如评估某种预防措施对降低疾病发病率的效果。公共卫生领域的应用假设检验应用举例计量资料方差分析方法06实验设计和数据收集确保实验设计的合理性，包括随机分组、样本量确定等，并收集相应的计量资料数据。方差齐性检验在进行单因素方差分析前，需要进行方差齐性检验，以判断各组数据的方差是否相等。F检验和P值计算通过计算F统计量和对应的P值，判断不同组之间是否存在统计学差异。单因素方差分析030201多因素方差分析模型建立根据实验设计和收集的数据，建立多因素方差分析模型，包括主效应和交互效应。F检验和P值计算通过计算F统计量和对应的P值，判断不同因素及其交互作用对实验结果的影响是否显著。实验设计和数据收集与单因素方差分析类似，但需要考虑多个因素对实验结果的影响。多因素方差分析医学研究领域在医学研究中，经常需要比较不同治疗方法对患者病情的影响。通过单因素或多因素方差分析，可以判断不同治疗方法之间是否存在统计学差异，为医学决策提供依据。生物医学领域在生物医学研究中，经常需要比较不同基因型或药物对生物体生理指标的影响。