统计学第1章绪论.ppt

1、医学统计学,欢迎学习,医学统计学 : 刘 顺,课程表,考试方式,成绩=平时成绩（作业+提问）*20%+期考成绩*80%；闭卷考试 只有期考 期考考试题目类型：名词解释；单选题；简答题；应用题,我们为什么要学习统计学,战争伤亡统计： 1854年，克里米亚战争，南丁格尔研究 战争资料，分析了堆积如山的军事档案， 发现了英军死亡的主要原因是战场外感染疾病。她带领38名护士服务于4所战地医院，伤兵死亡率由40%下降至2.2%。,我们为什么要学习统计学,放血治疗伤寒的效果观察52例重病员例重病员中，39例经放血治疗平均生存时间25.5天，未放血者平均生存时间 28天。 “由于人类记忆的谬误，医生倾向于较

2、多地记住他们成功的案例。”,目前，国内最常使用的测定表面抗原的方法是酶联免疫吸附试验（ELISA），简单、方便、快速，进口试剂盒可测到的血清表面抗原最低浓度为0.2ng/ml，国产试剂盒目前能达到0.5ng/ml。现在我们发明了一种新的试剂盒,请问：如何设计实验评价该种试剂盒比进口的试剂盒好？,120名5岁儿童的身高资料,我们该如何描述评价？,例如：某医院有位医生用中成药“冠心灵”治疗冠心病，其对照用西药，观察结果如表1所示。 表1 冠心灵与单纯西药疗效比较,请问：冠心灵是否比单纯的西药有效？,重点掌握：,1、医学统计学的基本步骤； 2、常见的医学统计资料的类型 3、医学统计学常用的几个基本概

3、念： 总体与样本 同质与变异 误差：抽样误差与系统误差 概率与小概率事件。,第一章 绪 论,主要内容,第一节 医学统计的定义、作用、内容 第二节 医学统计工作的基本步骤 第三节 常见医学统计学的资料类型及几个基本概念,第一节 医学统计学的定义,统计学是收集、分析、解释和表达数据的一门科学。 医学统计学（medical statistics）：是应用概率论和数理统计的原理和方法，处理医学领域中数据的变异性的一门科学和艺术，内容包括收集、整理、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结果 。,医学统计学的任务和作用,理论基础 ：概率论、数理统计。 研究对象 : 有变异的数据或事物 。 任务：（1）进

4、行统计设计，收集、整理资料； （2）对所收集资料进行统计描述和处理； （3）对统计处理的结果进行分析和解释。 作用：（1）帮助医学工作者有计划、有目的地进行科研活动； （2）合理地分析和解释试验数据，科学地揭示数据之间隐含的内在规律性。,医学统计学研究可涉及的内容:,1、医学统计学的基本原理和方法 2、居民健康统计 3、卫生服务统计 4、卫生利用统计 5、劳动保障与医疗保险统计。 6、教育与传播医学统计学的思想与方法。 7、引进相关科技知识与技术，丰富延伸研究内容和手段。,第二节统计工作的基本步骤,*（一）研究设计（关键） （二）搜集资料 （三）整理资料 （四）分析资料,设计：是指针对具体的研

5、究项目或问题，确定调查对象和观察单位，根据是否是假干预因素，明确分析指标。 研究设计：是医学统计工作过程的一个重要内容，他是医学科研工作的第一步，是对科学研究过程、内容及具体实施方法和步骤的总设想和安排,（一）研究设计（design）（关键）,1、专业研究设计 反映研究者对专业知识与技术正确应用的程度，主要与科研剂量或项目的深度及水平有关. 2、统计研究设计 反映研究者对统计知识与技术正确应用的程度，主要与科研工作的质量有关。 （1）调查研究设计(survey design) （2）实验研究设计（experiment design）,根据研究内容分:,（二）收集资料 目的是及时收集准确、完整的

6、原始资料 统计报表， 登记和报告卡（单） 日常医疗卫生工作记录， 专题调查或实验,（三）整理资料 整理资料的目的是把分散、零乱的原始资料系统化和条理化，便于下一步计算统计指标和统计分析。,（三）整理资料 一般来说，要注意如下几点： 1、资料的逻辑检查。如报表的纵向、横向合计和总的合计是否吻合。从专业的角度检查资料是否合理，如退休年龄不应出现小于20岁；男性患者的调查表中不应出现妇科疾病等。 2、一致性检查。如，从专业的角度检查诊断与疗效的评定标准是否统一。 3、原始数据的加工。如对年龄进行分组；如根据需要将生存时间由年改成月等。,统计描述 统计推断 统计描述:统计表和统计图及统计指标来描述事物

7、的基本特征及规律。 统计推断:样本的信息推断总体的特征。,统计分析,（四）分析资料,第三节 医学统计学常见的资料类型及基本概念,医学统计学常见的资料类型 计量资料、计数资料、等级资料 医学统计学方法的基本概念 同质与变异 总体与样本 抽样误差与系统误差 概率与小概率事件,统计资料的类型,1、变量（variable）：在确定总体后，研究者所测量和观察的每个观察单位的某项特征。 2、变量值（value of variable）或观察值（observed value），亦称资料：是指对变量进行测量或观察所得的结果。 例如：以人为观察单位调查3岁儿童的生长发育情况，儿童的性别是特征，即变量，它分为男性

8、和女性；身高是特征，即变量，可分为高、矮，其变量值就是测量得的身高是多少cm。,按资料（变量值）是定量的还是定性的，我们可以将资料分为定量资料和定性资料2种类型： （1）数值变量（定量资料，计量资料） （2）分类变量（定性资料） （1）无序分类（计数资料） a.二分类资料 b.多项分类资料 （2）有序分类（等级资料）,统计资料的类型,（1）数值变量（定量变量）,数值变量（numerical variable）：用定量的方法测定每个观察对象的某项观察指标所得到的数据，带有度量衡单位。如身高（cm）、体重(kg) 等。,特点：,a、有单位 b、有数值大小,a、离散型变量（discrete vari

9、able）：指变量值（测量值）只取整数的情况。如育龄妇女生育的子女数、儿童患龋牙数等。 b、连续型变量（continuous variable）：指变量值（测量值）是区间内任意值。如身高、体重、血压等。,分类：,（2）分类变量（定性变量）,（1）无序分类（计数资料） a.二分类资料 b.多项分类资料 （2）有序分类（等级资料）,通常叫计数资料（categorical variable）：将观察对象按某种性质、类别或属性进行分组，然后清点各组的例数所得到的资料。分组：（1）分组组数2组 （2）各组没有量的差异，只有质不同分类：二项分类变量：只包含两个相互对立的类别 性别（男、女），疾病（有、无）

10、，结局（生、死）多项分类变量：包含多个互不相容的类别 如血型变量：结果分为A型、B型、AB型、O型,无序分类资料,（2）有序分类变量（ordinal categories ）,也叫等级资料，将观察对象按某种性质、类别或属性的不同级别进行分组，然后清点各组的例数所得到的资料。,如测定某人群血清反应，测量结果： 、，4个等级； 又如观察用某药治疗某病患者的治疗效果，结果： 治愈、显效、好转、无效，4个等级；,编号 WBc(/mm3) 1 8000 2 6000 3 4400 4 7200 、 、 、 、,正常组 25人 异常组 5人,过低组 1人 正常组 25人 过高组 4人,（计量资料）,（计数

11、资料）,（等级资料）,统计资料的几种类型,医学统计学的基本概念,一、同质与变异 二、总体与样本 三、误差：抽样误差与系统误差 四、概率与小概率事件,同质与变异,同质（homogeneity）是指观察单位（研究个体）间被研究指标的影响因素相同。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，如遗传、营养、心理等。因此，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。 例如：研究某地正常成年男性身高,变异(variation) ：即变异性，总体各观察单位除了具有某种或某些共同的性质以外，在其他方面则各不相同，具有质的差别和量的差别 。 例如：某地正常成

12、年男性身高。 变异是绝对的、普遍存在的，所以才有必要进行统计研究，这是统计的前提条件。,同质与变异,总体:根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合。如，某地所有15岁健康男孩身高值总体。 （1）有限总体(finite population) ：如某地区期高血压病人总体 （2）无限总体(infinite population) ：如，空气中SO2含量浓度总体。 参数（parameter）：反映总体特征的指标，参数一般用希腊字母表示，如总体均数，总体率，总体标准差。 作为总体，其必须具备三个特性： 大量性、同质性、变异性。,总体（population）和样本（sample）,样本（s

13、ample）:根据研究目的从研究总体中随机抽取部份观察单位，其某项变量值的集合。,样本,总体,总体（population）和样本（sample）,1、样本例数（n）或样本含量（sample size）：样本中的观察单位数。 2、随机抽样的目的: 用样本信息来推断总体特征。 3、样本信息推论总体特征的前提： （1）样本的可靠性 （2）样本的代表性： A、样本必须遵循随机化原则； B、有足够的样本例数。,样本（n）,总体,学习“样本”定义注意的几个问题,4、随机抽样（random sampling），不是随意选择（purpose selection），指把研究总体按一定的概率规则，抽取部分观察单位

14、进行研究的方法 。 5、统计量（statistic）：统计学中将反映样本特征的指标 。 统计量，一般以拉丁字母表示，如样本均数 ，样本率P，样本标准差 S。,样本（n）,总体,学习“样本”定义注意的5个问题,误差(error)：指实测值与真实值之差 随机误差（random error） 抽样误差 随机测量误差 非随机误差 系统误差 过失误差,误差,抽样误差(sampling error) 指在随机抽样研究中，由于抽样而引起的样本指标与总体指标之间的偏差 。 其大小随样本不同而改变，是一个随机变量。抽样误差是不可避免的，但其大小可以控制。 随机测量误差 指同一观察单位某项指标在同一条件下进行反复

15、测量所产生的误差,随机误差,系统误差(sampling error) 在实际观测过程中，由于仪器未校正、测量者感官的某种倾向、研究者掌握的标准偏高或偏低等原因，使观察值不是随机分散在真值两侧，而是具有方向性、系统性或周期性地偏离真值。可避免，可控制 。 过失误差 指由于工作人员责任心不强，检查核对制度不严、或故意修改等造成的错误。是错误的，必须消除,非随机误差,系统误差和随机误差的区别,概率和小概率事件,频率（frequency）:是指在相同条件下，进行有限n次重复试验，某随机事件A发生次数与n次试验的比值(即A/n)，其值介于0-1之间。 概率（probability）:是描述某随机事件A发

16、生可能性大小的度量，记作P，可用小数或百分数表示，其值为0P1。,随机事件(random event)： 可以发生也可以不发生，可以这样发生也可以那样发生的事件。亦称偶然事件。 如：用相同治疗方法治疗某病的一群患者，只知道治疗后可能有治愈、好转、无效、死亡4种结果，但对一个刚入院的该病患者，治疗后究竟发生哪一种结果是不确定的。这里的每一种可能发生的结果都是一个随机事件。,概率和小概率事件,P取值： 0P1 0，事件发生的可能性愈小； 1，事件发生的可能性愈大 0，事件不可能发生； 1，事件必然发生； 当0或1时，因事件的发生是确定性的，已不是随机事件，故我们只能把它当作是随机事件的特例，不把它

17、作为概率的取值范围。,概率和小概率事件,小概率事件：0.05的随机事件称小概率事件。表示该事件发生的可能性很小。对于某一次试验中可认为该事件几乎不可能发生。 1、小概率事件是很多统计推断的基础 2、小概率并不是不发生，只是指发生的概率很低,概率和小概率事件,小结(Summary) 1、医学统计学（medical statistics）:是应用概率论和数理统计的原理和方法，处理医学领域中数据的变异性的一门科学和艺术，内容包括收集、整理、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结果。 2、统计工作的基本步骤：（1）设计(design)；（2）收集资料(collecting data) ；（3）整理资

18、料(sorting data) ；（4）分析资料(analyzing data) ，包括统计描述和统计推断两个方面的内容。统计描述是通过相应的统计指标、选用适当的统计表或统计图来阐明数据特征；统计推断是在概括样本信息的基础上，推断研究总体的特征。,3、几个基本概念： （1）总体与样本：总体(population)：根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合。样本(sample)：根据研究目的从研究总体中随机抽取部分观察单位，其某项变量值的集合。 （2）随机抽样（random sampling）：指把研究总体按一定的概率规则，抽取部分观察单位进行研究的方法。 （3）定量变量（quantitative variable），也称计量资料(measurement dat