醫(yī)學統計學_重點_終極筆記

1、MedicalStatistics【Introduction】醫(yī)學統計工作的內容1實驗設計：最關鍵、最重要收集資料：最基礎原始資料實驗數據，現場調查資料，醫(yī)療衛(wèi)生工作記錄、報告、報表質量控制：精度和偏倚整理資料：資料的邏輯、一致性檢查，原始數據的加工（頻數分布表）分析資料：統計描述（表、圖、離散趨勢、集中趨勢）和統計推斷資料的類型計量資料：定量方法測定數值大小所得的資料計數資料：按性質或類別分組，然后計數等級分組資料：具有計數資料的特性，又有半定量的性質（-表示）變異：不同個體在相同環(huán)境下，對外界環(huán)境因素發(fā)生的不同反應，即個體差異總體：同質的個體所構成的全體。同質性，大量性，差異性樣本：從總體

2、中抽取部分個體的過程稱為抽樣，所抽得的部分是樣本。樣本包含的個體數目稱為樣本含量樣本的特征：代表性隨機性可靠性*抽樣的要求：代表性，隨機性，可靠性，可比性完全隨機設計：將受試對象隨機分配到各處理組或對照組中，或分別從不同總體中隨機抽樣進行研究。可為兩樣本或多樣本得比較，但樣本含量不宜相差太大。隨機區(qū)組設計：也稱配伍設計，是配對設計的擴展。配對設計的每一“對子”中的受試對象分別隨機分到兩個處理組中，而配伍組設計中的每個“配伍組”，包含多個受試對象，要將它們分別隨機分到各處理組中。誤差：泛指觀測值與真實值之差，以及樣本統計量與總體參數之差系統誤差：在收集資料過程中，由于儀器調整、試劑校驗、醫(yī)生對療

3、效的掌握等因素，造成觀察結果傾向性的偏大活偏小。要盡量查明原因，必須克服。隨機測量誤差：在收集資料過程中，即使系統誤差已經避免，由于各種偶然因素的影響造成對同一對象多次測定的結果不完全一致。譬如操作員技術、電壓、環(huán)境溫度的差異。沒有固定的傾向，時高時低；應采取措施加以控制。抽樣誤差：由抽樣不同引起的樣本均數與總體均數之間的差異。原因是個體之間存在變異，抽樣時只能抽取總體的一部分作為樣本。不可避免，要用統計方法進行正確分析。概率：描寫某一事件發(fā)生可能性大小的一個度量。頻率：樣本實際發(fā)生率小概率事件：P=50）的情況下，無論原始測量變量服從什么分布，的抽樣分布都近似服從正態(tài)分布N（,）標準誤：反映

4、樣本均數間變異的標準差。（反映樣本均數間的離散程度，也反映樣本均數與總體均數的差異）理論值估計值參數估計：由樣本統計量估計總體參數。點估計：使用單一的數值直接作為總體參數的估計值。如用估計相應的,（未考慮抽樣誤差的影響）區(qū)間估計：按預先給定的概率，計算出一個區(qū)間，使它能夠包含未知的總體均數?？尚哦龋菏孪冉o定的概率1-通常取0.95或0.99）；計算得到的是可信區(qū)間95%可信區(qū)間（，）假設檢驗：即顯著性檢驗，是統計推斷的重要內容，比較總體參數之間有無差別。首先對所需比較的總體提出一個無差別假設，然后通過樣本數據去推斷是否拒絕這一假設?；静襟E：建立假設和確定檢驗水準選擇檢驗方法和計算檢驗計量確定

5、P值，作出統計推斷無效假設：H0，指需要檢驗的假設，如*值治療前后無差別即H0：=0通常與我們要驗證的結論相反，是計算檢驗統計量和P值的依據備擇假設：是在H。成立證據不足的情況下而被接受的假設即出：#0雙側檢驗：無論正或負方向的誤差，若顯著超出檢驗水準則拒絕H。單側檢驗：僅在正方向或負方向誤差超出規(guī)定的水準時拒絕H。P值：假設檢驗下結論的主要依據，是指在原假設成立的條件下，觀察到的樣本差別是由于機遇所致的概率。P0.05不顯著0.01P=0.05顯著P0.05，可認為總體方差齊）t檢驗u檢驗：總體標準差已知，或樣本量較大時，樣本均數與總體均數的比較t檢驗中的注意事項1樣本資料必須能代表相應總體

6、t檢驗以正態(tài)分布為基礎；非正態(tài)數據嘗試變換為正態(tài)，或用非參數檢驗完全隨機設計的兩樣本均數比較，要求兩組方差齊對同一資料作單側檢驗更容易獲得顯著結果5假設檢驗用于推斷總體均數間是否相同；可信區(qū)間用于估計總體均數所在范圍假設檢驗中的兩類錯誤第一類錯誤：當為真時，拒絕接受。又稱假陽性錯誤，陽性指兩者總體參數有差異。檢驗水準是預先規(guī)定的犯錯概率的最大值第二類錯誤：當為假時，不拒絕。又稱假陰性錯誤。概率大小用表示，只取單側，一般未知。可證，越大越小，越小越大。增大樣本含量可同時減小兩類錯誤。【方差分析】方差分析：將全部觀測值的總變異按影響因素分為相應的若干部分變異，在此基礎上，計算假設檢驗的統計量F值，

7、實現對總體均數是否有差別的推斷。條件：來自于正態(tài)分布總體，且總體方差相等的k個樣本均數的比較（k=3）完全隨機設計：又稱單因素方差分析，將實驗對象隨機分配到不同處理組的單因素設計方法。只考慮一個處理因素總變異：n個觀測值的離均差平方和組間變異：組內均值與總均值之差的平方和組內變異：組內各個觀測值與本組內均值之差的平方和（反映各組內樣本的隨機波動）完全隨機設計的方差分析表（自由度）F=隨機區(qū)組設計：又稱配伍組設計，先將受試對象按條件相同或相近組成m個區(qū)組，每個區(qū)組中有k個受試對象，再將其隨機地分到k個處理組中。（屬于無重復數據的兩因素方差分析）隨機區(qū)組設計的方差分析表（自由度）【相對數及其應用】

8、相對數：比較分析現象間的發(fā)展關系。把基數化作相等，便于比較*絕對數：研究事物現象的基本資料率構成比相對比相對數使用的注意事項構成比只能說明某事物內部各組成部分的比重和分布，不能說明該事物某一部分發(fā)生的強度和概率。分母過小時相對數不穩(wěn)定用以比較的資料應是同質的要考慮存在的抽樣誤差，對總體進行推斷時應作統計學檢驗率的標準化：為了比較兩個不同人群的患病率、發(fā)病率、死亡率等資料時，消除其內部構成（年齡、性別、工齡、病程長短等）的影響。標準構成：選取有代表性、較穩(wěn)定、數量較大的人群構成為標準選擇相互比較的各組例數合計為標準構成從比較的各組中任選其一作為標準構成死亡率：某地某年每1000人中的死亡率年齡別

9、死亡率：某地某年齡組每1000人口中的死亡數死因別死亡率：某年每10萬人中，由于患某疾病死亡的人數死因構成：相對死亡比，某種死因引起的死亡人數占總死亡人數的百分比發(fā)病率：某一時期內特定人群中患某病新病例的頻率患病率：某一時點某人群中患某病的頻率（可大于100%）病死率：某期間內，某病患者因某病死亡的頻率治愈率：接受治療的病人中治愈的頻率【檢驗】檢驗：英國統計學家Peason提出的一種用途廣泛的假設檢驗方法。該檢驗以分布為理論依據，可以推斷兩個（或多個）總體率以及構成比之間有無差異。四格表資料的檢驗理論頻數四格表資料檢驗專用公式四格表檢驗校正公式通常規(guī)則：n40且所有的T5基本公式（或專用公式）

10、n40但有1T5校正公式n40,或T1Fisher確切概率法配對四格表資料的檢驗觀察結果的四種情況：A+,B+aA+,B-bA-,B+cA-,B-d公式：,=1（b+c）40,=1（b+c）40行列表資料的檢驗專用公式：,=（行數-1）（列數-1）條件：1VTV5的格子數，不能超過總格子數的1/5；不能有T1與分類變量的順序無關對于有序的RC表資料不宜用檢驗【非參數檢驗】非參數檢驗：不考慮總體的參數和總體的分布類型，對總體的分布或分布位置進行檢驗的方法。適用于：總體分布為偏態(tài)或分布未知的計量資料等級資料個別數據偏大，或數據的某一端無確定數值各組離散程度相差懸殊，即各總體方差不齊特點：適用范圍廣

11、，不限方差齊性、變量類型、樣本量損失了部分信息，檢驗效率低極度偏態(tài)，犯第二類錯誤的概率較大編秩次，求秩和依差值絕對值，兩樣本比較的秩和檢驗WilcoxonMann-Whitneytest相同資料較多時（等級資料），采用校正公式多個樣本比較的秩和檢驗H檢驗【線性相關與回歸】相關系數：說明具有直線關系的兩個變量間相關密切程度和相關方向的統計量IXY表示X與Y的離均差平方和；相關系數r沒有測量單位，-1v=rv=1線性相關分析的注意事項首先繪制散點圖，若呈直線趨勢，再計算相關系數和作假設檢驗判斷相關關系兩變量都服從正態(tài)分布相關系數僅是樣本相關系數，不能直接估計總體相關系數不能描述因果關系線性回歸回歸

12、系數應用：分析兩個變量之間是否存在線性依存關系利用回歸方程對因變量Y進行估計利用回歸方程進行統計控制線性回歸分析的注意事項.兩個內在有聯系的變量，回歸分析才有意義若存在依存因果的關系，則原因變量設為X,結果變量設為Y3因變量是服從正態(tài)分布的隨機變量；自變量可隨機，可給定4不要把估計范圍擴大到建立方程時的自變量取值范圍之外線性相關與回歸的區(qū)別.相關系數的計算只適用于兩個變量都服從正態(tài)分布的情形；回歸分析中，因變量隨機，自變量隨機（I型回歸模型，兩個變量都服從正態(tài)）；或是給定的量（II型，每個X取值對應的變量Y服從正態(tài)分布）.線性相關表示兩個變量間的相互關系，是雙向的；回歸反映兩個變量之間的依存關

13、系，是單向的線性相關與回歸的聯系1同一資料進行相關與回歸分析，相關系數r與回歸方程中的b正負號相同同一樣本的r與b的假設檢驗是等價的相關與回歸可以互相解釋確定系數：，越接近1，回歸效果越好*等級相關（Spearman）的假設檢驗確定P值：n50時，由等級相關系數界值表確定n50時，可查r界值表，自由度=門-2【統計表與統計圖】統計表結構：標題，標目（橫、縱），線條，數字，備注三橫線表：頂線，中間線，底線（標題，標目，數據）統計圖結構：標題，圖域，標目，圖例，刻度直條圖縱坐標從0開始單式復式構成圖百分比條圖線圖：線段的升降表示指標的連續(xù)變化趨勢。變化速度適用于描述一個變量隨另一個變量的變化趨勢半對數線圖：主要數據隨分組變量變化的趨勢相對數指標發(fā)展趨勢兩組數據相差大時，表示發(fā)展速度直方圖：用直條矩形面積代表各組頻數，各矩形面積的總和代表頻數之和。表示連續(xù)變量頻