《医学统计学总复习》PPT课件.ppt

1、医学统计学总复习,宁波大学医学院 沈其君,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 统计方法的流程图 统计方法选择的思路 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

2、：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,Poisson分布,相关分析,等级相关,分析与推断,U检验,确切概率法,率的标化法,正态性检验，方差齐性检验,单位计数,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 2检验 二项分布与Poisson分布（率的u检验） 方差分析 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 几何均

3、数标准差 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,t检验与u检验的应用条件,两组定量资料比较； 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。,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； 两个事物关联性的检验； 配对设计下两分类或多分类资料检验； 趋势性检验 拟合优度检验,独立性检验,二项分布的应用条件,独立：各个体间发生某事件相互没

4、有影响（传染病）； 重复：研究要求在相同条件下进行若干次试验或重复抽取若干个研究对象； 互拆：试验只有两种对立的结果，其变量或资料为两分类的。,Poisson分布的应用条件,平稳性：X的取值与观察单位的位置无关，只与观察单位的大小有关； 独立增量性：在某观察单位上X取值与前面各观察单位的取值独立； 普通性：在充分小的观察单位上X的取值最多为1； n为一常数； 近似正态性：X（）50(20)。,率的u检验的应用条件,样本例数n较大（是一个不确定的数值，与率的大小有关）； 率p 或(1-p)不接近于0，也不接近于100%； np和 n(1-p)均大于5; 在两样本率比较时，两率均应达到上述要求。,

5、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 线性可加模型 组间可比性,非参数检验的适用资料,有序多分类资料（单向有序）； 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。,思考题,试简要叙述完全随机设计资料的假设检验方法及适用条件 试简要叙述配对设计资料的假设检验方法及适用条件 试简要叙述配伍组设计资料的假设检

6、验方法及适用条件,几个容易混淆的基本概念,样本与总体 资料类型 变量与随机变量 统计量与参数 频率与概率 随机误差与系统误差,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（均数抽样误差） 标准误是衡量抽样误差大小的指标 有哪些标准误 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（定义）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（定义）， 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

7、）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； 对各种检验方法的H0与H1作总结； 检验结论有统计结论与专业结论（t检验）； 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：

8、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； 线性相关与回归系数检验单双侧选取。,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。 10、u 检验、2检验与确切概率法的关系 两法均用于两个率比较 u检验是有条件的，u 检验可用资料2一定可用，u检验不能用，一般2也可用。 u2=2,几个容易

9、混淆的基本概念,11、线性相关与线性相关系数 线性相关分析的意义； 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 线性回归分析的意义； 配线求直线回归方程； 线性回归系数b意义； 直线回归的应用,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 动态数列 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 SS总=SSA+SSB+SSAB+SS误差总= A+ B+ AB+ 误差,几个容易混淆的基本

10、概念,15、正态分布、二项分布与Poisson分布关系,正态分布,二项分布,Poisson分布,X50(20),n很大，很小,n较大，p不接近0和100%，np5,n(1-p)5,几个容易混淆的基本概念,16、确切概率法 单双侧检验 为什么求累计概率 17、相关与回归检验 方差分析 t检验（tb和tr） 查表法 18、相关与回归的关系,几个容易混淆的基本概念,多指标组间比较 重复测量资料 协方差分析与协变量 生存率与生存概率 生存时间与截尾时间 变量设置与数量化,几个容易混淆的基本概念,19、调查与实验研究 实验研究 调查研究 研究因素 研究者给予 研究对象客观存在 误差控制 控制较好 影响因素较多 随机性 对象随机接受处理 因素与对象是固定的， 抽样是随机的 20、三个基本要素与基本原则 研究因素、研究对象、实验效应 重复原则、对照原则(均衡）、随机化原则,几个容易混淆的基本概念,21、比较组、处理组、处理和水平 22、单因素、多因素设计和交互作用 23、析因设计与正交设计的意义 24、析因设计中处理组设置 25、正交设计