医学统计学公开课PPT下载

这是一个关于医学统计学公开课PPT，主要介绍了统计学的任务、统计结果、选择统计分析方法流程、医学统计学学习要点、单变量定量资料统计描述、单变量定量资料统计推断、定量资料分析中常见的错误、单变量等级资料假设检验、多变量统计分析等内容。医学统计学总结统计学的任务结合专业知识和具体要求进行统计研究设计按照设计要求收集和整理资料对所收集的资料进行统计处理对统计处理的结果进行分析和解释统计结果是否可靠取决于 以下几个方面调查或实验设计是否周密完善，是否按设计要求实施所选用的指标是否特异性和客观性强，灵敏度和精确度高数据是否真实可靠，样本含量是否足够大所选用的统计方法是否妥当结果解释是否正确选择统计分析方法流程 医学统计学学习要点统计学的基本概念和思维逻辑各种统计方法适用于什么资料，对于资料所要求的条件根据资料的性质和分析要求，应选用什么统计方法如何组织数据，输入数据，建立数据文件如何运用计算工具或软件进行统计计算如何阅读软件的输出结果，选择所需要的部分写入论文如何正确分析统计结论 单变量定量资料统计描述频数表（n较大时）频数分布图（直方图）统计指标正态分布或近似正态分布资料：均数±标准差倍数资料；对数正态分布资料：几何均数±几何标准差偏态分布；分布未知；分布末端有不确定数据：中位数±四分位数间距度量衡单位不同或单位相同但均数相差悬殊的多组资料变异度比较：变异系数 单变量定量资料统计推断 —参数估计总体均数点估计：总体均数区间估计： n较小时： n较大时：注意可信区间和参考值范围的区别 单变量定量资料统计推断 —假设检验，欢迎点击下载医学统计学公开课PPT哦。

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医学统计学总结统计学的任务结合专业知识和具体要求进行统计研究设计按照设计要求收集和整理资料对所收集的资料进行统计处理对统计处理的结果进行分析和解释统计结果是否可靠取决于 以下几个方面调查或实验设计是否周密完善，是否按设计要求实施所选用的指标是否特异性和客观性强，灵敏度和精确度高数据是否真实可靠，样本含量是否足够大所选用的统计方法是否妥当结果解释是否正确选择统计分析方法流程 医学统计学学习要点统计学的基本概念和思维逻辑各种统计方法适用于什么资料，对于资料所要求的条件根据资料的性质和分析要求，应选用什么统计方法如何组织数据，输入数据，建立数据文件如何运用计算工具或软件进行统计计算如何阅读软件的输出结果，选择所需要的部分写入论文如何正确分析统计结论 单变量定量资料统计描述频数表（n较大时）频数分布图（直方图）统计指标正态分布或近似正态分布资料：均数±标准差倍数资料；对数正态分布资料：几何均数±几何标准差偏态分布；分布未知；分布末端有不确定数据：中位数±四分位数间距度量衡单位不同或单位相同但均数相差悬殊的多组资料变异度比较：变异系数 单变量定量资料统计推断 —参数估计总体均数点估计：总体均数区间估计： n较小时： n较大时：注意可信区间和参考值范围的区别 单变量定量资料统计推断 —假设检验 1. 样本均数与总体均数比较 单变量定量资料统计推断 —假设检验 2. 配对设计两均数比较 单变量定量资料统计推断 —假设检验 3. 完全随机设计两均数比较 单变量定量资料统计推断 —假设检验 4. 完全随机设计多均数比较 单变量定量资料统计推断 —假设检验 5. 随机区组设计多均数比较 单变量定量资料统计推断 —假设检验 6. 多个样本均数的两两比较完全两两比较：SNK法部分两两比较： 多个实验组与一个对照组比较 LSD法；Duncan新法定量资料分析中常见的错误误将定量资料判为定性资料 为探讨雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）在小儿皮肤血管瘤发生、发展中的意义，采用免疫组化方法对毛细血管瘤、海绵状血管瘤、淋巴管瘤及正常皮肤组织的ER、 PR受体进行检测。全部标本经10％福尔马林固定，常规石蜡包埋。每例选一典型蜡块，4-6μm切片，进行免疫组化染色，高倍镜下每例肿瘤区内计数500个细胞，计数ER、 PR阳性细胞百分率，此阳性细胞百分率为定量资料而不是定性资料。定量资料分析中常见的错误忽视t检验、方差分析的前提条件 直肠癌手术前后3项肿瘤标志检测结果不同时期 CEA CA19-9 CA71-4 术前（n=58） 34.0±79.0 209.0 ±739.0 7.2 ±4.8 术后（n=30） 2.0 ±1.2 11.0 ±10.9 4.3 ±2.8 转移复发（n=19）88.0 ±107.0 212.0 ±529.0 9.8 ±3.2 此资料中若干个单元格中标准差的数值是均值的2倍以上，基本可以认为不服从正态分布，而且不同组间标准差也相差悬殊，也不满足方差齐性的要求，所以不宜采用方差分析。 定量资料分析中常见的错误误用多次t检验进行多组均数之间的比较 三菱莪术液抑癌实验的小鼠瘤重（g) 组别 均数±标准差 对照组 4.66 ±1.01 0.5ml 2.50 ±0.93 1.0ml 2.46 ±1.18 1.5ml 1.87 ±1.16 定量资料分析中常见的错误误将方差分析结论加以扩展 方差分析结果P<0.05，只能认为多组均数总的说来有差别，并不能说明它们两两之间都有差别，须进一步作多组均数的两两比较。单变量定性资料统计描述常用的相对数：率，构成比，相对比相对数应用注意问题标准化法单变量定性资料统计推断 —参数估计总体率的点估计：总体率的区间估计： 查表法 正态近似法：单变量定性资料统计推断 —假设检验 1. 样本率与总体率比较 n较小时，基于二项分布的精确概率法 n较大时，单样本u检验 2. 配对设计两样本率比较 配对卡方检验（McNemar检验）单变量定性资料假设检验 3. 完全随机设计两样本率比较 u检验 卡方检验 Fisher精确概率法 4. 完全随机设计多个样本率或两个（多个）构成比的比较 行×列表卡方检验 单变量等级资料假设检验 1. 完全随机设计两组比较 校正的Wilcoxon秩和检验 2. 完全随机设计多组比较 校正的Kruskal-Wallis秩和检验 R×C列联表资料的统计分析 1. 双向无序R×C表行变量、列变量皆为分类变量且属性不同目的：两分类变量有无相关关系方法：卡方检验； Fisher精确概率法 定性资料分析中常见的错误 值计算错误导致结论错误 两种手术并发症的比较手术方式 例数 并发症例数 并发症发生率手术I 71 (a) 12 (b) 16.9% 手术II 57 (c) 18 (d) 31.6% 定性资料分析中常见的错误误用 检验取代Fisher精确概率法 两种方法治疗急性湿疹病人结果分组 有效数 无效数 合计 有效率（％）试验组 12 1 13 92.31 对照组 3 8 11 27.27 合计 15 9 24 62.50 定性资料分析中常见的错误对R×C表资料直接分割进行两两比较误用 检验分析单向有序R×C表误用 检验回答两有序变量的相关性误用 检验分析双向有序且属性相同的R×C表双变量统计分析 1. 直线相关（线性关系） 双变量统计分析 2. 直线回归（线性关系） I型回归：Y服从正态分布 X为控制变量 II型回归：Y服从正态分布 X为随机变量 X、Y服从双变量正态分布 双变量统计分析中常见的错误误对I型回归资料作相关分析 “高效毛细管电泳法测定血浆中布比卡因的浓度”一文中，采用毛细管电泳法，于0.5ml空白血浆中分别加入0.05、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5μg的布比卡因进行测定，作者以样品峰的峰面积与内标峰的峰面积之比（Y）对样品量（X）进行统计分析，线性关系良好（r>0.99)。 本资料的自变量是人为选定的布比卡因的浓度，并不是随机变量，因而属于I型回归资料，并不适合作直线相关分析。可进行直线回归分析，求出回归方程，并进一步作假设检验，看两变量之间有无直线变化趋势。 双变量统计分析中常见的错误散点图并不反映直线趋势，仍作直线相关分析 “高脂餐后内皮依赖性血管舒张功能变化及其影响因素”一文中，作者对75名受试者测定了餐后2h血清甘油三酯（TG）浓度增高值与餐后内皮依赖性血管功能下降值（％），经相关分析，认为餐后2h血清TG浓度增高值与餐后内皮依赖性血管功能下降值显著正相关（r=0.459，P<0.01)。 进行直线相关分析前，应绘制散点图。本资料散点图无明显的直线变化趋势，并不适合作直线相关分析。另外决定系数R2=0.4592=0.21，说明餐后2h血清TG浓度增高值可解释餐后内皮依赖性血管功能下降值变异的21％，即两变量之间的关系实际意义不大。多变量统计分析 1. 应变量Y为正态分布数值变量 多重线性回归 2. 应变量Y为二分类（或多分类）定性变量或等级变量 logistic回归 3. 应变量Y为二分类结局变量和生存时间 Cox回归 多变量统计分析用途：多因素分析平衡（调整）其它影响因素后的组间比较预测预报多变量统计分析中常见的错误用单因素分析取代多因素分析多变量筛选的策略错误 多因素分析时，先进行单因素分析，再将有统计意义的变量进行多变量分析，这是一种错误的分析策略。单变量分析中表现的不仅是变量自身的作用，还可能有其它变量的混杂作用，其结果只起参考作用。在多元回归中每个自变量对应变量的贡献也与其它自变量是否被选入模型有关。正确的做法是考虑所有的变量，采用逐步回归方法，必要时多用几种筛选变量的技术，同时还要考虑因素之间的交互作用，综合分析，得出较为可靠的结果。多变量统计分析中常见的错误不会用多因素分析方法平衡混杂因素对结果的影响 例：分析急性白血病患者具有某种不良染色体是否与其缓解有关，可采用logistic回归平衡混杂因素如年龄、性别、骨髓原幼细胞数、cd34表达等对缓解的影响。如同时考虑缓解时间，可采用Cox回归。 医学论文统计表达的基本要求摘要引言材料与方法结果讨论 一、摘要摘要是研究核心内容的浓缩，简述研究目的、方法、结果和结论。摘要中要有表示研究结果的重要统计指标（统计量）的数值、可信区间及假设检验结果（P值）。如处理组和对照组的均数（中位数）、标准差、率、 P值或两组均数（率）之差、95％可信区间、OR（RR）值等。 二、材料与方法除专业方面的描述外，统计学描述包括以下两个方面。 1. 清晰地描述研究设计的内容，包括研究类型、观察对象类型、入选和剔除标准、观察方法和测量技术以及实验、试验或调查资料的搜集过程等。尤其应具体地描述研究对象的来源和选择方法、包括观察对象的基本情况、有无随机分组（随机抽样）、样本含量及其估计的依据等。若进行了随机化分组，应说明具体的随机化方法。对于非随机化分组的观察性研究，除要明确说明观察对象的选择方法外，还应给出影响因素（如年龄、性别、病情）的均衡性分析结果。对临床试验，还需要特别说明诊断标准、疗效评价标准、病例入选标准、病例剔除标准、有无失访及失访的比例、有无“知情同意”、是否盲法观察等。 2. 说明所采用的统计分析方法与统计计算软件。数据处理用到的所有统计方法都要说明。如果用了几种统计方法，必须清楚地指出在何处用了何种方法。常用的统计方法简单说明即可，如t检验、单变量方差分析、卡方检验等，对一些特殊的统计方法，如生存分析、重复测量资料方差分析、协方差分析等，要同时给出相应的参考文献。统计计算软件一般给出名称即可，如SPSS、SAS等，但对于一些特殊的计算，要给出软件的过程名，如重复测量资料方差分析采用SPSS/GLM等。 三、结果统计结果主要用统计指标（统计量）表示。统计指标比较多时，如分组比较，要借助统计表和统计图。假设检验的结果表达 不能仅仅给出P值，还要求给出检验统计量的值，如t值等。由于统计软件的普及，提倡报告P的具体数值，如P=0.018或P=0.436等。 四、讨论 统计结果的解释主要集中在论文的“讨论”部分。作者往往要在“讨论”部分引用统计结果作为支持其新发现、新结果、新观点的统计学依据，对统计结果理解和解释上的偏差，可能导致结论上的错误。 1. 假设检验结果的解释 即使疗效显著，当观察的数据很少时，也极有可能出现无统计学意义的结果；相反，疗效差别很小时（如新药比对照药有效率仅提高了0.1％），大样本数据也可能出现有统计学意义的结果。因此，有统计学意义并不等同于临床上的疗效显著。 P值越小，不能说明比较的两均数（或率）之间差别越大；也不能说明两变量的关系越密切。 2. 关联与因果在观察性研究中，变量间的关联或组间差别可能是因果关系，也可能是偏倚，确定因果关系需要根据专业知识进行进一步的分析。在随机对照研究中，变量间的关联和组间差别可以解释为有概率保证的因果关系。当变量都随时间变化时，变量间很容易出现虚假的相关关系，必须特别加以小心。 3. 数字变化对于数字的增加可用倍数和百分数表示。如增加了2倍，即原来为5，现在为15；增加到2倍，即原来为5，现在为10；增加了20％，即原来为5，现在为6。对于数字的减少只能用百分数或分数表示。如降低了20％，即原来为5，现在为4；降低到20％，即原来为5，现在为1；减少了1/2，即原来为5，现在为2.5。 4. 缺陷或不足 要指出在研究设计和实施过程中有哪些缺陷或不足。若发现缺陷或不足，则应考虑这些缺陷或不足对结果和解释可能产生的影响。不能对缺陷或不足视而不见，更不能寄希望于不被读者发现。AFI红软基地

医学统计学课件PPT：这是一个关于医学统计学课件PPT，主要介绍应用χ2检验推断两个总体率（或构成比）之间有无差别及两分类变量间有无相关关系。第八章 χ2检验主要内容及课程安排 §7.2 四格表χ2检验 §7.3 配对资料χ2检验 §7.1 行×列表χ2检验 χ2检验用途：分类计数资料的假设检验，检验两个或多个总体率或构成比有无差别。基本思想：实际频数与理论频数的符合程度，即差别是否由抽样误差引起的。H0（无效假设）：总体参数没有差别检验统计量：§7.2 四格表x2检验 本节介绍应用χ2检验推断两个总体率（或构成比）之间有无差别及两分类变量间有无相关关系。四格表（fourfold table）两组两分类变量资料，就构成四格表。例8-1：某药品检验所随机抽取574名成年人，研究某抗生素的耐药性。其中179例未曾用过该抗生素，其耐药率为40.78%；在395例曾用过该药的人群中，耐药率为45.57%，结果见下表，试问两种人群的耐药率是否一样？分析：假设π1=π2=π=253/574=44.08%，则曾服该药：理论上不敏感的人数T11=395×0.4408=395 × 253/574=174.10 理论上敏感的人数T12= 395×0.5592 =395×321/574=220.90 未服该药：理论上不敏感的人数T21=179×0.4478=179 × 253/574=78.90 理论上敏感的人数T22= 179×0.5522 =179×321/574=100.10 χ2检验的基本公式解一：一、建立假设，确定检验水准： H0：两种人群对该抗生素的耐药率相同（π1=π2） H1：两种人群对该抗生素的耐药率不相同（π1≠π2）检验水准α=0.05。四格表专用公式为了不计算理论频数T, 可由基本公式推导出，直接由各格子的实际频数（a、b、c、d）计算卡方值的公式：解二：2检验的适用条件例8-2：某医学院抽样调查大学生四年级和五年级学生近视眼患病情况，四年级学生的近视率为7.14%，五年级学生的近视率为35.71%，调查结果见下表，试问该大学四年级与五年级学生的近视眼患病率是否一样？解：一、建立假设，确定检验水准： H0：四年级与五年级学生的近视眼患病率相同（π1=π2）H1：四年级与五年级学生的近视眼患病率不相同（π1≠π2）检验水准α=0.05。记住：简介：四格表的费歇尔精确概率检验适用条件：n<40或T<1，欢迎点击下载医学统计学课件PPT哦。

医学统计学绪论ppt课件：这是一个关于医学统计学绪论ppt课件，主要介绍了医学统计学绪论、定量资料统计描述、总体均数的区间估计和假设检验、方差分析、定性资料的统计描述、总体率的区间估计和假设检验、二项分布与泊松分布、秩和检验、直线相关与回归、实验设计、调查设计、统计表与统计图等内容。《医学统计学》分21章，本次再版侧重于三个方面：第一部分主要介绍医学统计基础理论与基本方法，针对《卫生统计学》多元分析方法薄弱的情况，加强了不同类型资料的回归分析方法与软件结果解释，增加了诊断试验的分析与评价。第二部分医学研究设计，在继承第一版教材内容领先优势的基础上，进一步引入了临床试验设计的最新进展。第三部分公共卫生与社区医学统计，不仅突出了公共卫生应用统计的特殊性，增加了信息系统监测数据与生物信息数据分析进展和预测评价方法，而且针对学生动手机会少，综合能力弱的问题，加强了综合分析与解决问题环节训练，补充增加了国际标准化要求的医学论文统计结果报告，欢迎点击下载医学统计学绪论ppt课件哦。