《生物統(tǒng)計學課件-醫(yī)學研究中的數據分析》

生物統(tǒng)計學課件——醫(yī)學研究中的數據分析本課程包括生物統(tǒng)計學基本概念、數據類型和收集方法、描述統(tǒng)計學與應用、探索性數據分析、參數估計和假設檢驗方法、回歸分析基本原理等內容。生物統(tǒng)計學基本概念與原理概率分布、偏度、峰度等概念的介紹，推斷統(tǒng)計學與描述統(tǒng)計學的區(qū)別，以及生物統(tǒng)計學在醫(yī)學研究中的重要性。概率分布描述不同變量的概率分布規(guī)律，從而解釋現象背后的統(tǒng)計學意義。統(tǒng)計分析不同類型的數據（定量或定性數據、有序或無序數據）所需的統(tǒng)計方法有所不同。臨床研究通過控制其他可能影響結果的因素，確定一種新療法相對于現有療法效果更佳。醫(yī)學研究中的數據類型與收集方法定量和定性數據的區(qū)別，數據采集的方法和工具，有選擇和無選擇的數據收集方法的比較。1有選擇的數據收集方法例如采樣方法，對不同類型的樣本進行多次研究可以增加結果的可靠性。2無選擇的數據收集方法例如對總體人口調查，雖然結果的可靠性有些下降，但是結果具有較高的代表性。3問卷調查采集受試者的體征、癥狀、疾病特征、醫(yī)療服務滿意度等信息，是醫(yī)學研究中最常見的數據收集方法。數據的清理、整理與編碼數據清理與整理的過程，以及將原始數據編碼為有用信息的方法。數據清理處理缺失值、異常值和離群值。數據整理數據的排序、去重、合并和拆分。編碼將現實數據轉換為計算機可讀數據，包括數值型和字符型的編碼。數據可視化將數據以可視化方式呈現，更容易發(fā)現數據的規(guī)律。描述統(tǒng)計學方法與應用描述數據集的中心趨勢、離散程度和分布情況。度量指標含義均值數據集的平均值。標準差數據集的波動程度，越小說明越集中。百分位數數據集中有百分之X的數據小于該數據。四分位數將數據分為四個部分，每個部分包含25%的數據。探索性數據分析及其應用發(fā)現數據之間的關系、趨勢或異常，并提出新的假設和研究方向。數據可視化以散點圖、直方圖等方式展示每個變量之間的關系。異常值檢測檢測是否存在離群值，以及離群值的原因和影響。相關性分析評估不同變量之間的相互關系，以及相關性的強度和方向。參數估計及假設檢驗的基本原理估計總體參數和樣本統(tǒng)計量之間的關系，以及如何判斷該關系是否具有統(tǒng)計學意義。1假設檢驗基本步驟明確研究問題，提出零假設和對立假設，選擇顯著性水平和統(tǒng)計檢驗方法。2估計參數利用樣本數據估計總體參數，例如點估計和區(qū)間估計。3檢驗假設計算統(tǒng)計量，據此判斷零假設是否成立。假設檢驗方法及其應用不同假設檢驗方法的選用及應用場景。單樣本t檢驗評估樣本均值是否與總體均值相等。獨立樣本t檢驗比較兩個獨立樣本的均值是否顯著不同。方差分析比較多個樣本之間均值的差異是否顯著?？ǚ綑z驗用于比較不同類別或群體之間的頻率分布是否存在差異?；貧w分析基本原理評估自變量和因變量之間的關系以及探索其它可能影響因變量的變量。自變量和因變量自變量可以是一個或多個，用于預測因變量的取值。簡單線性回歸模型一個自變量和一個因變量之間的關系，可以用一條直線來描述。多元線性回歸模型多個自變量和一個因變量之間的關系，可以用一個超平面來描述。多元回歸分析及其應用探究自變量和因變量之間的非線性關系、交互作用和調節(jié)作用等。1逐步回歸分析逐步增加自變量，比較不同模型的擬合程度，選擇最優(yōu)模型。2非線性回歸分析改變因變量的變化方式，比如指數、對數、平方根等，來分析變量之間復雜的函數關系。3交互作用不同自變量之間的相互作用方式，對因變量的影響程度可能存在差異。生存分析方法及其應用研究諸如疾病存活率、治療后復發(fā)時間、風險因素，以及來自不同組群或時間段的生命經歷等。生存函數描述個體在不同時間點的生存概率，適用于研究長期隨訪數據的處理和分析。Kaplan-Meier根據不同子群體個體生存時間的長度和數量，估計整個群體的生存曲線和生存率。Cox比例風險模型比較不同變量對風險的貢獻，得出不同變量對于特定疾病的發(fā)病率或死亡率的風險大小。樣本大小計算及實際應用確定樣本大小所需的統(tǒng)計功效和顯著性水平。統(tǒng)計功效確定實驗結果是否真實存在，以及能否通過樣本數據驗證。顯著性水平設置接受零假設的程度，為研究提供可靠性。樣本大小在保證統(tǒng)計功效和顯著性水平的前提下，盡可能減少樣本大小，降低成本。實驗設計及隨機化控制的原則與應用設計合理的實驗方案，控制偏差和干擾，評估處理的效果和可靠性。1隨機化控制的原理將研究對象隨機