預(yù)防醫(yī)學(xué)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課件

預(yù)防醫(yī)學(xué)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)課件匯報人：小無名14CATALOGUE目錄緒論醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)基本概念數(shù)值變量資料描述性統(tǒng)計分析分類變量資料描述性統(tǒng)計分析統(tǒng)計表與統(tǒng)計圖制作技巧及解讀方法CATALOGUE目錄參數(shù)估計與假設(shè)檢驗基本原理和方法常見數(shù)值變量資料統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用舉例常見分類變量資料統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用舉例醫(yī)學(xué)研究中常見復(fù)雜問題處理策略探討01緒論預(yù)防醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)在多個領(lǐng)域存在交叉，如流行病學(xué)、衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)等。學(xué)科交叉醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)為預(yù)防醫(yī)學(xué)提供了數(shù)據(jù)處理、分析和解釋的方法，有助于揭示疾病發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)歸的規(guī)律。方法應(yīng)用預(yù)防醫(yī)學(xué)的實踐為醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)提供了豐富的數(shù)據(jù)來源和研究問題，推動了統(tǒng)計學(xué)方法的發(fā)展和完善。相互促進預(yù)防醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)關(guān)系利用統(tǒng)計學(xué)方法對疾病或健康狀況的分布特征進行描述，如發(fā)病率、死亡率等。描述性研究分析性研究實驗性研究通過統(tǒng)計學(xué)方法分析疾病與各種因素之間的關(guān)系，如危險因素分析、病因推斷等。在預(yù)防醫(yī)學(xué)實驗中，利用統(tǒng)計學(xué)方法對實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)收集和分析等環(huán)節(jié)進行指導(dǎo)和評價。030201醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)在預(yù)防醫(yī)學(xué)中應(yīng)用學(xué)習(xí)目的與要求熟悉預(yù)防醫(yī)學(xué)和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的基本概念、原理和方法。培養(yǎng)運用統(tǒng)計學(xué)方法分析和解決預(yù)防醫(yī)學(xué)實際問題的能力。通過案例分析和實踐操作，提高數(shù)據(jù)處理、分析和解釋的實踐技能。了解預(yù)防醫(yī)學(xué)科學(xué)研究的基本過程和方法，具備開展科學(xué)研究的初步素養(yǎng)。掌握基本概念培養(yǎng)統(tǒng)計思維提高實踐技能具備科研素養(yǎng)02醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)基本概念研究對象的全體個體所構(gòu)成的集合，具有共同性質(zhì)和特征?？傮w從總體中隨機抽取的一部分個體，用于代表總體進行統(tǒng)計分析。樣本總體與樣本隨機抽樣按照隨機原則從總體中抽取樣本，保證每個個體被抽中的機會相等，樣本具有代表性。非隨機抽樣根據(jù)研究者主觀意愿或方便性選擇樣本，可能導(dǎo)致選擇偏倚和結(jié)果失真。隨機抽樣與非隨機抽樣研究中可以觀察和測量的特征或?qū)傩?，分為自變量、因變量和混雜變量。變量根據(jù)變量的性質(zhì)和測量水平，可分為計量資料、計數(shù)資料和等級資料。資料類型變量與資料類型03數(shù)值變量資料描述性統(tǒng)計分析

集中趨勢指標算術(shù)均數(shù)描述一組觀察值集中位置或平均水平的指標，適用于對稱分布，特別是正態(tài)分布的資料。幾何均數(shù)描述一組經(jīng)對數(shù)轉(zhuǎn)換后呈對稱分布的變量在數(shù)量上的平均水平，在醫(yī)學(xué)研究中常用于免疫學(xué)的抗體滴度、人口學(xué)資料等。中位數(shù)將一組觀察值從小到大排序后，位于中間位置的數(shù)，用于描述偏態(tài)分布資料的集中趨勢。一組數(shù)據(jù)的最大值與最小值之差，反映數(shù)據(jù)的波動范圍。極差上四分位數(shù)與下四分位數(shù)之差，反映中間50%數(shù)據(jù)的離散程度。四分位數(shù)間距描述數(shù)據(jù)分布的離散程度，方差是各觀察值與均數(shù)差的平方和的平均數(shù)，標準差是方差的平方根。方差與標準差離散趨勢指標正態(tài)分布的概念01一種連續(xù)型概率分布，具有鐘型曲線特征，由均數(shù)和標準差決定其分布形態(tài)。正態(tài)分布在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用02許多醫(yī)學(xué)指標如身高、體重、血壓等都服從或近似服從正態(tài)分布，因此正態(tài)分布是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中最重要的概率分布之一。正態(tài)性檢驗03在進行分析前，需要對資料進行正態(tài)性檢驗，常用的方法有直方圖、P-P圖、Q-Q圖等。對于不服從正態(tài)分布的資料，可以采用數(shù)據(jù)變換或使用非參數(shù)統(tǒng)計方法進行分析。正態(tài)分布及其應(yīng)用04分類變量資料描述性統(tǒng)計分析構(gòu)成比表示某一事物內(nèi)部各組成部分所占的比重或分布，常用來說明事物內(nèi)部各部分的構(gòu)成情況。率表示某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強度，常用來說明某現(xiàn)象在觀察單位中出現(xiàn)的頻率大小。相對比表示兩個相互聯(lián)系的指標之比，常用來說明兩者之間的對比關(guān)系。常用相對數(shù)指標03注意相對數(shù)的假陽性或假陰性問題在樣本量較小的情況下，相對數(shù)可能會出現(xiàn)假陽性或假陰性的問題，需要結(jié)合實際情況進行判斷。01對比指標要有可比性對比的兩個指標應(yīng)具有相同的性質(zhì)、計量單位和觀察對象等，以確保對比結(jié)果的可靠性。02對比指標要有實際意義對比的兩個指標應(yīng)具有實際意義，能夠反映研究對象的本質(zhì)特征，避免無意義的對比。應(yīng)用相對數(shù)注意事項標準化法的概念通過一定的數(shù)學(xué)變換方式，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同均數(shù)或標準差的新數(shù)據(jù)，以消除量綱和單位的影響，使不同指標之間具有可比性。標準化法的應(yīng)用在醫(yī)學(xué)研究中，標準化法常用于不同人群或不同時間點的比較，以消除不同計量單位或不同人群特征對結(jié)果的影響。例如，在比較不同地區(qū)的疾病發(fā)病率時，可以采用標準化法消除人口構(gòu)成等因素的影響。標準化法的優(yōu)缺點優(yōu)點是可以消除量綱和單位的影響，使不同指標之間具有可比性；缺點是可能會掩蓋原始數(shù)據(jù)的某些特征，如偏態(tài)分布等。因此，在使用標準化法時需要注意其適用范圍和局限性。標準化法及其應(yīng)用05統(tǒng)計表與統(tǒng)計圖制作技巧及解讀方法選擇合適的數(shù)據(jù)類型設(shè)計簡潔明了的表格標題與注釋數(shù)據(jù)排序與分組統(tǒng)計表制作技巧及解讀方法根據(jù)數(shù)據(jù)類型（如計量、計數(shù)等）選擇合適的統(tǒng)計表形式，如頻數(shù)表、百分率表等。為表格添加標題和必要的注釋，說明數(shù)據(jù)的來源、統(tǒng)計方法等，方便讀者理解。表格設(shè)計應(yīng)簡潔明了，避免過多的線條和色彩，使讀者能夠快速獲取關(guān)鍵信息。對數(shù)據(jù)進行合理的排序和分組，有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的規(guī)律和趨勢。根據(jù)數(shù)據(jù)類型和展示目的選擇合適的圖形類型，如柱狀圖、折線圖、散點圖等。選擇合適的圖形類型設(shè)計簡潔明了的圖形標題與注釋數(shù)據(jù)解讀與分析圖形設(shè)計應(yīng)簡潔明了，避免過多的色彩和裝飾，使讀者能夠快速獲取關(guān)鍵信息。為圖形添加標題和必要的注釋，說明數(shù)據(jù)的來源、統(tǒng)計方法等，方便讀者理解。通過對圖形的解讀和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的規(guī)律和趨勢，為決策提供支持。統(tǒng)計圖制作技巧及解讀方法06參數(shù)估計與假設(shè)檢驗基本原理和方法區(qū)間估計根據(jù)樣本統(tǒng)計量和抽樣分布，構(gòu)造一個包含總體參數(shù)的置信區(qū)間，并給出該區(qū)間對應(yīng)的置信水平。估計量的評價標準無偏性、有效性和一致性。點估計用樣本統(tǒng)計量直接估計總體參數(shù)，如樣本均數(shù)估計總體均數(shù)。參數(shù)估計基本原理和方法先對總體參數(shù)提出一個假設(shè)，然后利用樣本信息判斷假設(shè)是否成立。假設(shè)檢驗的基本思想建立假設(shè)、選擇檢驗統(tǒng)計量、確定拒絕域、計算檢驗統(tǒng)計量的值和做出推斷。假設(shè)檢驗的步驟第一類錯誤是拒絕正確的假設(shè)，第二類錯誤是不拒絕錯誤的假設(shè)。兩類錯誤檢驗效能越高，樣本量越大，越能準確地判斷假設(shè)是否成立。檢驗效能和樣本量假設(shè)檢驗基本原理和方法07常見數(shù)值變量資料統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用舉例t檢驗用于比較兩組均數(shù)是否有統(tǒng)計學(xué)差異，適用于樣本量較小且服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。包括單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗和獨立樣本t檢驗。方差分析（ANOVA）用于比較多組均數(shù)是否有統(tǒng)計學(xué)差異，適用于樣本量較大且服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。包括單因素方差分析和多因素方差分析。t檢驗和方差分析基本思想和方法多重比較和趨勢檢驗方法介紹多重比較在方差分析的基礎(chǔ)上，對多個總體均數(shù)進行兩兩比較，以判斷哪些總體均數(shù)之間存在統(tǒng)計學(xué)差異。常用的方法有LSD法、SNK法和Dunnett法等。趨勢檢驗用于檢驗一個定量變量隨另一個有序分類變量的變化趨勢，如年齡、劑量等。常用的方法有Cochran-Armitage趨勢檢驗和Jonckheere-Terpstra趨勢檢驗等。比較不同藥物治療組與對照組的療效差異，可采用t檢驗或方差分析進行統(tǒng)計分析。若數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且方差齊性，可采用t檢驗；若不滿足這些條件，可采用非參數(shù)檢驗方法如Mann-WhitneyU檢驗或Kruskal-WallisH檢驗。實例1研究不同劑量藥物對實驗動物的影響，可采用趨勢檢驗方法進行分析。首先將數(shù)據(jù)按劑量分組，然后計算各組均數(shù)和標準差，最后根據(jù)趨勢檢驗的原理和公式進行計算和判斷。若存在劑量效應(yīng)關(guān)系，則表明藥物對實驗動物的影響具有統(tǒng)計學(xué)意義。實例2實例分析和解讀08常見分類變量資料統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用舉例123χ2檢驗是一種基于χ2分布的假設(shè)檢驗方法，用于推斷兩個或多個分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)或差異。χ2檢驗的定義通過比較實際觀測頻數(shù)與理論期望頻數(shù)之間的差異，來判斷分類變量之間的獨立性或相關(guān)性。χ2檢驗的基本思想建立假設(shè)、確定檢驗水準、計算檢驗統(tǒng)計量及查表得P值、作出推斷結(jié)論。χ2檢驗的步驟χ2檢驗基本思想和方法配對四格表資料χ2檢驗的適用條件樣本含量足夠大，且理論頻數(shù)不宜過小。配對四格表資料χ2檢驗的計算方法計算四個格子中的實際觀測頻數(shù)和理論期望頻數(shù)，然后按照χ2檢驗的公式進行計算。配對四格表資料的定義配對四格表資料是指將兩個相關(guān)樣本分別按照兩種不同的屬性進行分類，形成四個格子中的數(shù)據(jù)。配對四格表資料χ2檢驗方法介紹

R×C列聯(lián)表資料χ2檢驗方法介紹R×C列聯(lián)表資料的定義：R×C列聯(lián)表資料是指將兩個或多個分類變量進行交叉分類，形成R行C列的數(shù)據(jù)表格。R×C列聯(lián)表資料χ2檢驗的適用條件：樣本含量足夠大，且理論頻數(shù)不宜過小。R×C列聯(lián)表資料χ2檢驗的計算方法：計算各個格子中的實際觀測頻數(shù)和理論期望頻數(shù)，然后按照χ2檢驗的公式進行計算。實例分析和解讀實例介紹選擇具有代表性的實例，如醫(yī)學(xué)研究中某種疾病與某種因素之間的關(guān)聯(lián)性分析。實例數(shù)據(jù)收集和整理收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并按照分類變量的屬性進行整理，形成分類變量的數(shù)據(jù)表格。實例分析和解讀方法根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和特點，選擇合適的統(tǒng)計分析方法（如χ2檢驗），對數(shù)據(jù)進行處理和分析，并得出相應(yīng)的結(jié)論。同時，需要注意對結(jié)果的合理解讀和實際應(yīng)用價值的評估。09醫(yī)學(xué)研究中常見復(fù)雜問題處理策略探討解釋多重共線性的概念，即在多元線性回歸模型中，兩個或多個自變量之間存在高度線性相關(guān)關(guān)系。多重共線性定義闡述多重共線性對回歸模型的影響，如參數(shù)估計的不穩(wěn)定性、方差增大等。多重共線性影響介紹識別多重共線性的方法，如計算自變量間的相關(guān)系數(shù)、方差膨脹因子（VIF）等。識別方法探討處理多重共線性的策略，如逐步回歸、嶺回歸、主成分回歸等，并比較各種方法的優(yōu)缺點。處理策略多重共線性問題處理策略探討異常值定義解釋異常值的概念，即在數(shù)據(jù)集中明顯偏離其他數(shù)據(jù)點的觀測值。識別方法介紹識別異常值的方法，如箱線圖、散點圖、Z-score等。異常值影響闡述異常值對統(tǒng)計分析的影響，如導(dǎo)致參數(shù)估計的偏誤、增大假設(shè)檢驗的錯誤率等。處理策略探討處理異常值的策略，如刪除異常值、替換異常值、使用穩(wěn)健統(tǒng)計方法等，并比較各種方法的適用性和優(yōu)缺點。異常值識別和處理策略探討處理策略探討處理缺失值的策略，如刪除缺失值、插補缺失值（如均值插補、多重插補等）、使用基于模型的方法等，并比較各種方法的適用性和優(yōu)缺點。缺失值定義解釋缺失值的概念，即在數(shù)據(jù)集中某些觀測值的部分信息缺失。缺失值影響闡述缺失值對統(tǒng)計分析的影響，如導(dǎo)致樣本量