醫(yī)學(xué)生物統(tǒng)計課件講解_第1頁
醫(yī)學(xué)生物統(tǒng)計課件講解_第2頁
醫(yī)學(xué)生物統(tǒng)計課件講解_第3頁
醫(yī)學(xué)生物統(tǒng)計課件講解_第4頁
醫(yī)學(xué)生物統(tǒng)計課件講解_第5頁
已閱讀5頁,還剩3頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

醫(yī)學(xué)生物統(tǒng)計課件講解為你詳細(xì)介紹醫(yī)學(xué)生物統(tǒng)計的基本概念、重要的學(xué)術(shù)術(shù)語、數(shù)據(jù)類型和測量尺度、數(shù)據(jù)可視化方法、概率和概率分布、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗、以及醫(yī)學(xué)研究中的統(tǒng)計分析方法。統(tǒng)計學(xué)的基本概念1數(shù)據(jù)收集與分析了解數(shù)據(jù)收集和整理的重要性,并學(xué)習(xí)基本統(tǒng)計學(xué)概念和方法。2描述性統(tǒng)計學(xué)學(xué)會使用統(tǒng)計學(xué)方法來描述數(shù)據(jù),包括中心趨勢和數(shù)據(jù)的變異性。3推論統(tǒng)計學(xué)進(jìn)一步學(xué)習(xí)如何從樣本中推斷總體參數(shù)。重要的統(tǒng)計學(xué)術(shù)語均值樣本或總體中所有觀察值的總和除以觀察值的數(shù)量。標(biāo)準(zhǔn)差度量數(shù)據(jù)點相對于平均值的離散程度。顯著性水平用于判斷是否拒絕零假設(shè)的臨界值。置信區(qū)間用于估計總體參數(shù)的范圍。數(shù)據(jù)類型和測量尺度名義數(shù)據(jù)用于分類變量,沒有順序或等級。序數(shù)數(shù)據(jù)用于分類變量,有順序或等級。例如,評級問卷。區(qū)間數(shù)據(jù)有順序和等距的數(shù)據(jù),但沒有明確的零點。例如,溫度。比率數(shù)據(jù)有完整的順序、等距和絕對零點的數(shù)據(jù)。例如,體重。數(shù)據(jù)可視化方法柱狀圖顯示不同類別的數(shù)據(jù)分布。折線圖展示趨勢和隨時間變化的數(shù)據(jù)。散點圖顯示兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系。概率和概率分布1概率定義學(xué)習(xí)基本概率定義和概率的性質(zhì)。2概率分布了解常見的概率分布,如正態(tài)分布和二項分布,并學(xué)會如何應(yīng)用。3中心極限定理探索當(dāng)樣本大小足夠大時,樣本均值的抽樣分布。參數(shù)估計和假設(shè)檢驗1參數(shù)估計使用樣本數(shù)據(jù)估計總體參數(shù)。2假設(shè)檢驗通過與一個已知的總體參數(shù)進(jìn)行比較,對一個假設(shè)進(jìn)行檢驗。3類型I和類型II錯誤了解假設(shè)檢驗中的類型I和類型II錯誤,并學(xué)會如何控制錯誤概率。醫(yī)學(xué)研究中的統(tǒng)計分析方法臨床試驗分析學(xué)習(xí)如何設(shè)計和分析臨床試驗,評估藥物療效。生存分析研究生存時間和事件發(fā)生的概率。薈萃分析

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論