醫(yī)學統(tǒng)計學總復習資料(共90頁).ppt

1、l一一.名詞解釋名詞解釋5個個（每題3分,共15分）l二二.選擇題選擇題30個個（每題1.5分,共45分）l三三.簡答題簡答題3個個（共15分）l四四.案例辨析題案例辨析題2個個（共15分）l五五.綜合分析題綜合分析題1個（共個（共10分）分）張俊輝統(tǒng)計工作的步驟l設計：統(tǒng)計工作的第一步和最關鍵的一步l搜集l整理l分析l統(tǒng)計描述統(tǒng)計描述：運用一些統(tǒng)計指標：運用一些統(tǒng)計指標(均數(shù)、標均數(shù)、標準差、率準差、率)、統(tǒng)計表和統(tǒng)計圖等，對數(shù)據(jù)、統(tǒng)計表和統(tǒng)計圖等，對數(shù)據(jù)的數(shù)量特征及其分布規(guī)律進行客觀地描的數(shù)量特征及其分布規(guī)律進行客觀地描述和表達，述和表達，不涉及樣本推斷總體的問題不涉及樣本推斷總體的問題。

2、l統(tǒng)計推斷統(tǒng)計推斷：在一定的置信度和概率保證：在一定的置信度和概率保證下，根據(jù)樣本信息去推斷總體特征。包下，根據(jù)樣本信息去推斷總體特征。包括括參數(shù)估計和假設檢驗參數(shù)估計和假設檢驗兩個內容。兩個內容。統(tǒng)計資料的三種類型并舉例說明統(tǒng)計資料的三種類型并舉例說明總體和樣本總體和樣本參數(shù)和統(tǒng)計量參數(shù)和統(tǒng)計量抽樣誤差抽樣誤差小概率事件小概率事件l成組設計(完全隨機設計)l配對設計l隨機區(qū)組設計l集中趨勢的統(tǒng)計描述l定量資料的頻數(shù)表 l離散程度的統(tǒng)計描述 l均數(shù)均數(shù)l幾何均數(shù)幾何均數(shù)l中位數(shù)中位數(shù)它們各自的適用條件和注意事項它們各自的適用條件和注意事項l全距l(xiāng)四分位數(shù)l標準差 、方差l變異系數(shù)描述正態(tài)分布的

3、集中位置和離散程度的描述正態(tài)分布的集中位置和離散程度的指標：指標： 均數(shù)和標準差均數(shù)和標準差描述偏態(tài)分布資料的集中位置和離散程描述偏態(tài)分布資料的集中位置和離散程度的指標度的指標 中位數(shù)和四分位數(shù)間距中位數(shù)和四分位數(shù)間距l(xiāng)概念：正態(tài)分布是高峰位于中央(均數(shù)所在處)、兩側逐漸降低且左右對稱、不與橫軸相交的鐘型光滑曲線，也叫高斯分布。l正態(tài)分布的圖形 ：l正態(tài)分布的特征 l標準正態(tài)分布用N(0, 1)表示f XeXX(),() 12122l 1.645區(qū)間面積占總面積(或總觀察例數(shù))的90%。l 1.96區(qū)間面積占總面積(或總觀察例數(shù))的95%。l 2.58區(qū)間面積占總面積(或總觀察例數(shù))的99%。

4、 l正態(tài)分布法正態(tài)分布法 ：適用于正態(tài)或近似正態(tài)分布資料。適用于正態(tài)或近似正態(tài)分布資料。雙側界值：雙側界值： 單側上界：單側上界： ；單側下界：；單側下界： l對數(shù)正態(tài)分布法對數(shù)正態(tài)分布法：適用于適用于對數(shù)正態(tài)分布對數(shù)正態(tài)分布資料資料雙側界值：雙側界值：l百分位數(shù)法百分位數(shù)法：常用于偏態(tài)分布資料常用于偏態(tài)分布資料 雙側界值：雙側界值：P2.5和和P97.5；單側上界：；單側上界：P95；或單側下；或單側下界：界：P5 usX usX usX)(lglglg1xxusXl均數(shù)的抽樣誤差 lt分布 l總體均數(shù)的估計 概念：抽樣引起的樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)之概念：抽樣引起的樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)之間的差

5、異稱為間的差異稱為抽樣誤差抽樣誤差(sampling error) 。l均數(shù)的抽樣誤差均數(shù)的抽樣誤差：抽樣引起的樣本均數(shù)與：抽樣引起的樣本均數(shù)與總體均數(shù)的差異稱為均數(shù)的抽樣誤差?？傮w均數(shù)的差異稱為均數(shù)的抽樣誤差。l樣本均數(shù)的標準差稱樣本均數(shù)的標準差稱標準誤標準誤,是說明均數(shù)抽樣誤是說明均數(shù)抽樣誤差大小的指標，差大小的指標， 大，抽樣誤差大；反之，大，抽樣誤差大；反之， 小，抽樣誤差小小，抽樣誤差小 。l標準誤標準誤 的計算：的計算：l標準誤標準誤 的估計值的估計值：XnssnXXXl 的大小與成正比l 與樣本含量n的平方根成反比 XXlt分布與標準正態(tài)分布相比有什么特點？l參數(shù)估計參數(shù)估計是指

6、用樣本統(tǒng)計量來估計總體參數(shù)，是指用樣本統(tǒng)計量來估計總體參數(shù)，有點估計和區(qū)間估計兩種方法。有點估計和區(qū)間估計兩種方法。l點估計點估計是用樣本統(tǒng)計量直接作為總體參數(shù)的估是用樣本統(tǒng)計量直接作為總體參數(shù)的估計值；計值；l區(qū)間估計區(qū)間估計是指按一定的概率是指按一定的概率 ，估計總體估計總體參數(shù)的所在范圍參數(shù)的所在范圍，這個范圍稱為參數(shù)的置信區(qū)，這個范圍稱為參數(shù)的置信區(qū)間間 l是否99%的置信區(qū)間優(yōu)于95%置信區(qū)間 ？l建立檢驗假設，確定檢驗水準 l 選定檢驗方法，計算檢驗統(tǒng)計量 l 確定P值，作出統(tǒng)計推斷 lt檢驗的應用條件為：檢驗的應用條件為：l在單樣本檢驗中，總體標準差未知且樣本含量較在單樣本檢驗中

7、，總體標準差未知且樣本含量較小小(n50)時，要求樣本來自正態(tài)分布總體；時，要求樣本來自正態(tài)分布總體；l成組檢驗要求兩組資料相應的總體分別服從正態(tài)成組檢驗要求兩組資料相應的總體分別服從正態(tài)分布且方差齊。分布且方差齊。 當不滿足這些條件時可使用變量變換將數(shù)據(jù)轉換成當不滿足這些條件時可使用變量變換將數(shù)據(jù)轉換成正態(tài)或者近似正態(tài)分布，或使用秩和檢驗。正態(tài)或者近似正態(tài)分布，或使用秩和檢驗。 兩小樣本均數(shù)比較時，若兩總體方差不相等，還可兩小樣本均數(shù)比較時，若兩總體方差不相等，還可使用使用t檢驗。檢驗。l樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)比較l配對比較的t檢驗l成組比較的t檢驗l配對設計資料主要有以下三種情況：l配對的

8、兩個受試對象分別接受兩種不同處理之后的數(shù)據(jù)，如把同性別、年齡相近且相同病情的病人配成一對；l同一樣品用兩種方法(或儀器)檢驗出的結果；l同一受試對象兩個部位的測定數(shù)據(jù)。l配對檢驗其目的是推斷兩種處理(或方法)的結果有無差別。l拒絕了實際上成立的H0，這類“棄真”的錯誤為I 型錯誤(type I error)，概率為 ；l不拒絕實際上不成立的H0，這類“存?zhèn)巍钡腻e誤為II 型錯誤(type II error)，概率為 。l當樣本量確定時， 越小， 越大；反之， 越大， 越小。 客觀實際客觀實際 拒絕拒絕H0 不拒絕不拒絕H0 H0成立成立 I 型錯誤型錯誤( ) 推斷正確推斷正確(1- )H0不

9、成立不成立 推斷正確推斷正確(1- ) II 型錯誤型錯誤( )l如果兩個總體參數(shù)間確實存在差異，使用假如果兩個總體參數(shù)間確實存在差異，使用假設檢驗方法能夠發(fā)現(xiàn)這種差異設檢驗方法能夠發(fā)現(xiàn)這種差異(即拒絕即拒絕)的能的能力被稱為檢驗效能力被稱為檢驗效能(power of test)，記為，記為 。一般情況下要求檢驗效能應在一般情況下要求檢驗效能應在0.8以上。以上。l要保證組間的可比性要保證組間的可比性 l要根據(jù)研究目的、設計類型和資料類型要根據(jù)研究目的、設計類型和資料類型選用適當?shù)臋z驗方法選用適當?shù)臋z驗方法 l正確理解假設檢驗中正確理解假設檢驗中概率概率P值值的含義的含義l結論不能絕對化結論不

10、能絕對化 l單、雙側檢驗應事先確定單、雙側檢驗應事先確定 通過分析處理組均數(shù)之間的變異，推導k個總體均數(shù)間是否相等，或k個處理之間的差別是否有統(tǒng)計學意義。 把全部觀察值間的變異按設計類型的不同，分解成兩個或多個組成部分，然后將各部分的變異與隨機誤差進行比較，以判斷各部分的變異是否具有統(tǒng)計學意義 。 l1. 各樣本是相互獨立的隨機樣本，均服各樣本是相互獨立的隨機樣本，均服從正態(tài)分布從正態(tài)分布l2. 各樣本的總體方差相等，即方差齊性各樣本的總體方差相等，即方差齊性 獨立、正態(tài)、方差齊性獨立、正態(tài)、方差齊性 如果方差不齊時，可采用如果方差不齊時，可采用F檢驗或秩和檢驗或秩和檢驗。檢驗。 l完全隨機設

11、計的方差分析完全隨機設計的方差分析(單因素單因素)l隨機區(qū)組的方差分析隨機區(qū)組的方差分析l交叉設計的方差分析交叉設計的方差分析l析因設計的方差分析析因設計的方差分析 l多個樣本均數(shù)經方差分析后，若有統(tǒng)計學意義，多個樣本均數(shù)經方差分析后，若有統(tǒng)計學意義，需用多重比較的方法進一步了解哪些均數(shù)間差需用多重比較的方法進一步了解哪些均數(shù)間差別有統(tǒng)計學意義。別有統(tǒng)計學意義。l常用常用SNK法法(q檢驗檢驗)和和Dunnett-t檢驗，前者為檢驗，前者為兩兩間均作比較，后者為實驗組和對照組比較。兩兩間均作比較，后者為實驗組和對照組比較。 l方差分析用于兩個均數(shù)的比較時，同一資料所方差分析用于兩個均數(shù)的比較時

12、，同一資料所得結果與得結果與t檢驗等價，即有檢驗等價，即有 。 研究變量之間的數(shù)量依存關系研究變量之間的數(shù)量依存關系(Y隨著隨著X變化而變化），找出一條最能變化而變化），找出一條最能代表這種數(shù)據(jù)關系的直線。代表這種數(shù)據(jù)關系的直線。 采用最小二乘法（采用最小二乘法（Least square method）計算回歸系數(shù)）計算回歸系數(shù)a與截距與截距b 最小二乘法原理最小二乘法原理：實測點到直線的：實測點到直線的縱向距離平方之和縱向距離平方之和達到最小達到最小 yabx y反映自變量對應變量數(shù)量上影響大小的反映自變量對應變量數(shù)量上影響大小的 統(tǒng)計量是統(tǒng)計量是 回歸系數(shù)回歸系數(shù) ，而非，而非P值。值。

13、P值越小只能說明越有理由認為變量間的直線值越小只能說明越有理由認為變量間的直線關系存在，而不能說明影響越大或關系越強。關系存在，而不能說明影響越大或關系越強。 研究兩個隨機變量X與Y之間的相互關系及其密切程度。 r是表示兩個隨機變量之間呈直線相關的強度和方向的統(tǒng)計量。 正相關：正相關：0 r 1 完全正相關完全正相關: r+1 負相關：負相關：-1 r 0 完全負相關完全負相關: r-1 零相關：零相關：r 0l對同一資料計算r與b，它們的符號一致lr與b的假設檢驗等價，即對同一樣本有l(wèi)r與b可以互相換算：rbtt YYXXllbr/XXYYllrb/l應用條件和范圍l配對秩和檢驗l成組設計l

14、多個樣本比較l兩兩比較l率的計算與應用l構成比的計算與應用l相對比的計算與應用率概念: 說明某現(xiàn)象出現(xiàn)的強度或頻度。計算公式為： 式中k為100、1000、10000/萬和100000/10萬等。 率發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位數(shù)可能發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位總數(shù) k構成比概念: 說明某一事物內部各組成部分所占比重或分布,常用百分數(shù)表示,計算公式為：特點: 總體內各組構成比的總和應為100%。 構成比某一組成部分的觀察單位數(shù)同一事物各組成部分的觀察單位總數(shù)100%比(ratio)：概念:亦稱相對比，是A、B兩有關指標之比，說明A是B的若干倍或幾分之幾，通常用倍數(shù)或分數(shù)表示。 計算公式為：注意: 兩個比較指標

15、可以性質相同或不同，如，相對危險度(RR)、變異系數(shù)(CV)等。 比 AB注意常用相對數(shù)指標l發(fā)病率l患病率l死亡率l病死率l有效率l治愈率l1、計算相對數(shù)應有足夠的觀察單位數(shù)、計算相對數(shù)應有足夠的觀察單位數(shù)l2、分析時不能以構成比代替率分析時不能以構成比代替率 l3、應分別將分子和分母合計求合計率、應分別將分子和分母合計求合計率l4、相對數(shù)的比較應注意其可比性、相對數(shù)的比較應注意其可比性標準化法 在對合計率進行比較時，如果各組觀察對象內部構成不同，應考慮對合計率(平均率)進行標準化。 標準化法就是采用統(tǒng)一的標準構成，消除因混雜因素構成不同對總指標的影響。 l二項分布的性質lPoisson分布

16、的性質l率的抽樣誤差l率的標準誤的計算公式l卡方檢驗的用途？22()ATT) 1- )(1-(列數(shù)行數(shù) 值反映了實際頻數(shù)與理論頻數(shù)吻合的程度 222()()()()()adbcnab cdac bd2l兩個率是否有差異 配對四格表的專用公式11.9l兩個率的相關分析 成組四格表的專用公式11.52221nAn nRCRC()l分析行變量和列變量之間的關系l兩樣本率比較l配對四格表資料l多個樣本率比較l兩個或多個樣本構成的比較l兩分類指標的相關分析2l建立檢驗假設，確定檢驗水準建立檢驗假設，確定檢驗水準 l計算檢驗統(tǒng)計量計算檢驗統(tǒng)計量(首先考察最小理論頻數(shù)首先考察最小理論頻數(shù)）l 確定確定P值，

17、作出統(tǒng)計推斷值，作出統(tǒng)計推斷l(xiāng) 結果為有序多分類變量的列聯(lián)表結果為有序多分類變量的列聯(lián)表(單向有序列單向有序列聯(lián)表聯(lián)表)，卡方檢驗只能比較各處理組的效應，卡方檢驗只能比較各處理組的效應構構成比是否有差別成比是否有差別。l若要比較各處理組的平均效應大小是否有差別，若要比較各處理組的平均效應大小是否有差別，應該用應該用秩和檢驗秩和檢驗。l多個樣本率多個樣本率(或構成比或構成比)的兩兩比較的兩兩比較 ，可以借鑒，可以借鑒均數(shù)多重比較的原理均數(shù)多重比較的原理 。l成組設計：可以是實驗性研究中的隨機分組，也可以是觀察性研究中的不同人群隨機抽樣。l在實驗性研究中，將受試對象隨機分成兩組或更多組，每個受試對

18、象均有相同機會進入其中的任何一組。受試對象受試對象實驗組實驗組對照組對照組隨機分組隨機分組A.完全隨機分組得到兩獨立樣本完全隨機分組得到兩獨立樣本總體總體1總體總體2樣本樣本2樣本樣本1B從兩總體中隨機抽樣得到兩獨立樣本從兩總體中隨機抽樣得到兩獨立樣本總體總體 1樣本樣本樣本樣本1樣本樣本2C.按某一分組的屬性分組得到兩獨立樣本按某一分組的屬性分組得到兩獨立樣本l在觀察性研究中，按不同人群進行隨機在觀察性研究中，按不同人群進行隨機抽樣，得到兩個或兩個以上的獨立樣本。抽樣，得到兩個或兩個以上的獨立樣本。l完全隨機分組和按不同人群抽樣所得到完全隨機分組和按不同人群抽樣所得到的樣本均為獨立樣本資料。

19、的樣本均為獨立樣本資料。l主要有以下4種情形：l1.將兩個條件相同或相近的受試對象配成對子，通過隨機化，使對子內兩個體分別接受兩種不同的處理。l配對的因素應為可能影響實驗結果的主要混雜因素。l如在動物實驗中，常將窩別、性別、體重等作為配對因素；在臨床試驗中，常將性別、年齡、病情等作為配對因素。納入標準排除標準研究總體按配對條件受試對象對照組隨機分組實驗組對子1對照組隨機分組實驗組對子b對照組隨機分組實驗組對子2l2.同一受試對象(人或標本)的兩個部分配成對子，分別隨機地接受兩種不同的處理。l3.同一受試對象接受兩種不同的處理。例如，對一批血樣，用兩種方法檢測其中的血鉛含量。l(4) 自身前后配

20、對，即將同一受試對象，接受某種處理之前和接受該處理之后視為配對。 若僅觀察一組，則要求在處理因素施加前后，重要的非處理因素(如飲食、心理狀態(tài)等)盡量相同，但常常難于做到，故自身前后配對設計存在一定缺陷，不提倡單獨使用。實際研究工作中，在應用自身前后配對的同時，常常需要設立一個平行的對照組。l 隨機區(qū)組設計隨機區(qū)組設計(randomized block design)又稱又稱配伍組設計。配伍組設計。l通常做法是將受試對象按性質通常做法是將受試對象按性質(如動物的性別、如動物的性別、體重，患者的性別、年齡、病情等非處理因素體重，患者的性別、年齡、病情等非處理因素)相同或相近分為相同或相近分為b個區(qū)

21、組個區(qū)組(或稱配伍組或稱配伍組)，然后將，然后將每個區(qū)組中的每個區(qū)組中的k個受試對象隨機分配到個受試對象隨機分配到k個處理個處理組。組。l可見，它實際上是配對設計的擴展，配對設計可見，它實際上是配對設計的擴展，配對設計中每對是兩個受試對象，而隨機區(qū)組設計中每中每對是兩個受試對象，而隨機區(qū)組設計中每個區(qū)組是兩個以上的受試對象。個區(qū)組是兩個以上的受試對象。k個水平k個水平k個水平隨機分組區(qū)組b納入標準排除標準研究總體按匹配條件受試對象隨機分組區(qū)組1隨機分組區(qū)組2l定量資料還是定性資料？或等級資料設計方法設計方法 資料的性質資料的性質 統(tǒng)計方法選擇統(tǒng)計方法選擇 單樣本資料單樣本資料 正態(tài)正態(tài) 樣本均

22、數(shù)與總體均數(shù)比較的樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的 t 檢檢驗驗 非正態(tài)非正態(tài) 數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)轉換 符號秩和檢驗符號秩和檢驗 配對設計資料配對設計資料 正態(tài)正態(tài) 配對配對 t 檢驗或隨機區(qū)組方差分析檢驗或隨機區(qū)組方差分析 非正態(tài)非正態(tài) 數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)轉換 符號秩和檢驗符號秩和檢驗 成組設計兩樣本比成組設計兩樣本比較的資料較的資料 兩總體均滿足正態(tài)性兩總體均滿足正態(tài)性和方差齊性和方差齊性 成組設計成組設計 t 檢驗或完全隨機設計檢驗或完全隨機設計方差分析方差分析 非正態(tài)非正態(tài) 數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)轉換Wilcoxon 秩和檢驗秩和檢驗 成組設計多樣本比成組設計多樣本比較的資料較的資料 各總體均滿足正態(tài)性各總體均滿足

23、正態(tài)性和方差齊性和方差齊性 完全隨機設計方差分析，差別如完全隨機設計方差分析，差別如有統(tǒng)計學意義，應進行多重比較有統(tǒng)計學意義，應進行多重比較 非正態(tài)非正態(tài) 數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)轉換Kruskal-Wallis H秩和檢驗秩和檢驗, 差別如有統(tǒng)計學意義，差別如有統(tǒng)計學意義，應進行多重比較應進行多重比較 隨機區(qū)組設計多樣隨機區(qū)組設計多樣本比較資料本比較資料 正態(tài)正態(tài) 隨機區(qū)組方差分析，差別如有統(tǒng)隨機區(qū)組方差分析，差別如有統(tǒng)計學意義，應進行多重比較計學意義，應進行多重比較 非正態(tài)非正態(tài) 數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)轉換M 檢驗檢驗(Friedman法法), , 差別如有統(tǒng)計學意義，應進差別如有統(tǒng)計學意義，應進行多重比較行多

24、重比較 定量資料的分析分分析析目目的的 統(tǒng)統(tǒng)計計方方法法選選擇擇 單單樣樣本本率率與與總總體體率率的的比比較較 二二項項分分布布的的直直接接計計算算概概率率法法， 正正態(tài)態(tài)近近似似法法 兩兩樣樣本本率率的的比比較較 Z 檢檢驗驗，四四格格表表的的2檢檢驗驗 多多個個樣樣本本率率或或構構成成比比的的比比較較 RC 表表資資料料的的2檢檢驗驗 配配對對資資料料的的比比較較 配配對對2檢檢驗驗 定性資料的分析l 生存分析(survival analysis)是將研究對象的結局和隨訪時間兩個因素同時結合的一種適用范圍很廣的統(tǒng)計分析方法，l“死亡死亡”事件事件 失敗事件失敗事件(failure event)l生存時間生存時間(survival time)：完全數(shù)據(jù)、截尾數(shù)據(jù)、：完全數(shù)據(jù)、截尾數(shù)據(jù)、截尾截