医学统计学论文 【摘要】大学生是当今社会中的新鲜血液，是新生代的力量。当代大学生的道德素质的层次会直接左右我们的身心健康水平，同时也影响到社会的前进发展。对于当代大学生道德现状的分析调查可以直接的反映出当今社会所存在的问题。大学生的道德取向则是一个社会道德的风向标。所以，提高当代大学生道德素质是当今社会刻不容缓的问题，同时对于社会主义现代化建设也有很重要的意义。本文基于调查问卷所得出的严谨数据，对学校内的大学生道德现状进行客观分析，并得出相应数据。 一、调查目的 1了解现在大学生的社会道德水平。 2关注大学生的发展，以总结现大学生存在的问题。 3分析原因，找到相关的原因。 二、调查设计 1调查对象：郑州大学继续教育学院 2调查时间:2016年9月—2016年10月 3调查方法：采用问卷调查（问卷共30题） 4问卷：发放出书面问卷200份，回收问卷179份 三、数据分析 数据经整理后，采用SPSS17.0统计软件包录入数据并运用独立样本t检验、方差分析和卡方检验进行数据分析。 四、影响因素的分析 为了能更好的来参照男女性别以及年级的不同，从而对调查问卷涉及的问题所给出的不同回答，我们做了诸多的关于性别差异，年纪差异的数据分析。其中也包括了T检验，交叉表等形式，当然，对于道德素质的选材，我们也没有一个硬性的指标来衡量乃至划分层次的高低。一方面，这给我们的调查统计造成了难以精准的障碍，另一方面，在我们的论文阐述中也不易找到相似的文献资料供以参考。尽管有这些不可避免的问题存在，我们小组还是尽量在数据统计分析出的结果中找到相关性。 1，年级差异对道德水平的影响 针对我们调查问卷主要涉及大学生群体的三个年级、大一、大二、大三，我们采用了不同的交叉表等形式来进行分析。
实验一定量资料的统计描述 实验目的及要求： （1）掌握定量资料统计描述的概念、公式、意义及应用条件。 （2）熟悉正态分布的概念和特点。 （3）了解：正态分布的应用及医学参考值的制定方法。 实验内容：《实验指导与练习》p6 4.某地120名12岁健康男孩身高（cm）资料如下表。计算x、S、CV及正常值范围。 表2-4某地12岁健康男孩身高数据 身高分组120～125～130～135～140～145～150～155 人数8 15 23 29 22 22 16 四、思考题 1.算术均数、几何均数、中位数应用条件是什么？ 2.标准差、四分位数间距各自应用条件是什么？ 3.简述正态分布的特点及应用？ 实验二t、u检验与方差分析 实验目的及要求： （1）掌握：均数t检验和u检验适用条件及计算方法，方差分析的基本思想。 （2）熟悉：总体均数区间估计的概念、意义及计算方法。 （3）了解：方差齐性检验的概念。 实验内容：《实验指导与练习》p9-10 1.据下表问：中草药治疗后舒张压有否变化？ 表3-1某医院用中草药治疗10名高血压病人的舒张压值 治疗前115 110 129 109 110 116 116 116 120 104 治疗后116 90 108 87 92 90 110 120 88 96 5.健康成年男子脉搏平均次数为72次/分。现调查25名某山区健康成年男子脉搏平均次数为74.2次/分，标准差为 6.5次/分。问：山区健康成年男子脉搏数与一般健康成年男子脉搏数有否不同？ 10.调查18岁泰安市区及乡村男生各60名的身高数据（cm），市区平均身高170.6cm，标准差5.62cm；乡村的平均身高166.86cm，标准差为5.08cm， ①试比较泰安城乡之间男生身高有无显着差别？ ②试估计泰安城区男生身高总体均数的95%及99%可信区间。 四、思考题 1.标准差与标准误的区别主要有哪几点？ 2.参考值范围与可信区间的区别是什么？ 3.简述假设检验的基本思想。
均数±标准差：表示集中位置、离散程度均数±标准误：表示平均水平、抽样误差大小P75 一、标准差的主要作用是估计正常值的范围 实际应用中，估计观察值正常值范围应该用标准差（s），表示为“Mean±SD”。此写法综合表达一组观察值的集中和离散特征的变异情况，说明样本平均数对观察值的代表性。s 的大或小说明数据取值的分散或集中。s与样本均数合用, 主要是在大样本调查研究中, 对正态或近似正态分布的总体正常值范围进行估计。如果不是为了正常值范围估计，一般不用。当数据与正态分布相差很大，或者虽为正态分布, 但样本容量太小(小于30 或100)，也不宜用估计正常值范围。 二、标准差还可用来计算变异系数（CV） 当两组观察值单位不同, 或两均数相差较大时，不能直接用标准差比较其变异程度的大小, 须用变异系数系数来做比较。： 标准误的正确使用 一、标准误用来衡量抽样误差的大小和了解用样本平均数来推论总体平均数的可靠程度。在抽样调查中，往往通过样本平均数来推论总体平均数，样本标准误适用于正态或近似正态分布的数据, 是主要描述小样本试验中，样本容量相同的同质的多个样本平均均数间的变异程度的统计量。即如果多次重复同一个试验, 它们之间的变异程度用。显然它越小，样本平均数变异越小，越稳定，用样本平均数估计总体均数越可靠。因此，为说明它的稳定性、可靠性或通过几个对几组数据进行比较(这是科研论文中最常见的)，应当用描述数据。实际应用中应该写成“平均数±标准误”或而英文表示为“Mean±SE”的形式。 二、标准误还可以进行总体平均数的区间估计与点估计（置信区间）。 根据正态分布原理，与合用还可以给出正态总体平均数的可信区间估计即推论总体平均数的可靠区间，例如常用（其中 (n-1) 为样本容量是n的t界值）表示总体均值的95%可信区间, 意指总体平均数有95%的把握在所给范围内。 三、标准误还可用来进行平均数间的显著性检验，从而判断平均数间的差别是否是由抽样误差引起的。例如：某当地小麦良种的千粒重=34克，现在从外地引入一新品种，通过多小区的田间试验得到千粒重的平均数=克，问新引进品种千粒重与当地良种有无显著差异新引进品种千粒重与当地良种有无显著差异实质是判断与的差别是否是有田间试验是抽样误差引起，所以要进行显著性检验，这里用t测验进行检验，而，由于，故，所以认为新引进品种千粒重与当地良种千粒重的不同是由于田间试验是抽样 误差引起，因此他们之间无显著差异。所以在进行平均数间的显著性检验是必须用到。 总之，标准差和标准误最常用的统计量，二者都是衡量样本变量(观察值) 随机性的指标，只是从不同角度来反映误差，二者在统计推断和误差分析中都有重要的应用。如果没有标准差，人们就无法看出一组观察值间变异程度有多大，这些数字到底有无代表性，如果没有标准误又很难看出我们的样本平均数是否可以代表总体平均数。所以二者都非常重要。 定量资料的统计描述：
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
医学统计学论文范文：《医学统计学》与《医学科研方法》内在联系的探讨《医学统计学》是运用数理统计学的基本原理与方法，结合医学实际，阐述医学领域研究设计、收集资料、整理资料、分析资料、结果报告与结论表达的一门学科[1]对科研过程中手机的数据进行统计分析，从而得出科研结论。 《医学科研方法》的主要内容包括医学基本科研方法的讲解、医学文献的阅读、医学科研论文的写作等，可以使医药专业的学生了解医学科研的基本方法和基本程序，开阔学生的视野，激发学生对医学科学研究的兴趣以及对专业的热爱。为今后的就业和继续深造做好铺垫。——医生职称论文写作与发表搜论文斧正老师扣号1550116010 等你咨询相关写作和投稿事宜。一次牵手终生相伴，诚信是我们生存的基础，论文创新与质量是我们的前行的动力。加好友咨询吧，在线等您。 随着高校人才培养模式的转变，从原来的培养临床医生转变到了培养全面的医学创新人才。医学创新型人才应有浓厚的创新意识、高尚的创新人格、丰富的创新知识、饱满的创新精神、活跃的创新思维、高超的创新能力、科学的创新实践[2-3]。为了适应这种转变，很多医学类院校都在研究生中开设了《医学统计学》、《医学科研方法》这两门课程，以达到培养全面型人才的目的。近年来，逐渐在本科学生中也开设了这两门课程。 在医学科研相关内容的学习中，《医学统计学》、《医学科研方法》是相辅相成、相互促进的两门课程[4-6]，但是我在教学中发现，我校的医学类专业学生的课程设置中，有的专业两门课程都学习了，有的专业只学习了一门课程，两门课程都学习的专业中，有的设置在同一学期，有的设置在不同的学期。为了探讨课程设置的最佳效果，我对这几类班级做了调查。 一、对象与方法 1.1 研究对象 以2012级医学本科本学期开设了《医学统计学》的班级为研究对象，分成三大类，分别是在学习《医学统计学》之前没有学习过《医学科研方法》的班级、在学习《医学统计学》之前的某学期学习过《医学科研方法》的班级、以及在学习《医学统计学》的同时正在学习《医学科研方法》的班级，在这三类中分别随机选择一个班级作为研究对象，称为甲班、乙班和丙班，共208人。这三个班级所使用的《医学统计学》和《医学科研方法》的教材一致，授课学时、内容相同。 1.2 研究方法 采用问卷调查的方式，给研究对象发放调查问卷。 1.3 统计学处理 资料录入和分析均采用SPSS17.0软件，计数资料采用卡方检验的方法进行统计分析。 二、结果 2.1 调查问卷结果 在整个学期的教学结束以后，对所选三个班的同学进行问卷调查，结果见表1、表2。 三、讨论 《医学科研方法》这门课程主要的教学内容为：科研设计的基本概念、科研设计的三要素、科研设计的原则、科研设计的类型、动物实验、医学文献的阅读、医学论文的写作等。《医学统计学》的主要教学内容为：医学统计学的基本概念、数据的分类、t检验、方差分析、卡方检验、非参数检验等。 在本次调查中，上过《医学科研方法》的班级对科研的兴趣和了解比未上过《医学科研方法》的班级要高，差别有统计学意义（P<0.05），这说明医学科研方法确实有开设的必要，能让学生们在本科的学习阶段对科研有所了解，为以后的深造打下基础。 在内容上，医学统计学中学生们会学习到的统计学方法，都是与医学科研方法中学习到的科研设计类型相对应的，在没有上过医学科研方法课程的班级中，就需要教师额外给学生
几则很有趣的医学统计学故事 医学统计学是一门很奇妙的科学。要说它简单吧，其实也挺简单的，常见的统计方法也就十余种，在教科书上都能找到，只要熟练掌握了，虽不敢夸下海口说可以“以秋风扫落叶的气概横扫四海之内的杂志”，但足以轻车熟路地应付99%的科学研究。要说它复杂吧，也挺复杂的，毫不夸张地说，绝大部分国内期刊，甚至在很多低分SCI杂志上，乱用统计学的现象多如牛毛。 很多同行在学习医学统计学时，都在抱怨自己很难走出“一学就会，一会就用，一用就错，一错就懵”的怪圈。究其原因，主要是部分同行学习医学统计学时都抱着一副“依葫芦画瓢”的态度，试图“套用统计学方法”来解决自己面临的问题，而不去仔细思考统计学方法的来龙去脉。本文拟谈几则与医学统计学相关的故事，希望能帮助大家从宏观上正确认识医学统计学这门科学。 1、两个指标诊断疾病的问题 路人甲做了一个研究，旨在比较两个指标（A和B）对肝癌的诊断价值。路人甲以A和B 的参考范围上限作为诊断界值，得出了A和B在该界值下对应的诊断敏感性和特异性。结果表明，A的诊断敏感性为0.80，特异性为0.90；B的诊断敏感性为0.85，特异性为0.87。路人甲很快撰写论文报道了自己的研究成果，指出B诊断肝癌的敏感性高于A，而特异性低于A。 路人乙是这篇文章的审稿人，当他看见这个结论后，脸色铁青，毫不犹豫地在审稿意见中写道：就敏感性而言，B高于A；就特异性而言，A高于B。诊断敏感性和特异性与所采用的界值密切相关，作者得出的敏感性和特异性仅仅代表了一个诊断界点下面的诊断效能，无法从全局上反映A和B的诊断价值。文章的结论到底是想说明A优秀还是B优秀呢？Reject! 这个故事说明：统计指标选错了，统计出来的东西往往难以“自圆其说”。 稿件被退了，路人甲有些许郁闷。经过认真学习科研设计与统计学知识后，路人甲终于明白了一个问题：两个指标诊断性能的比较是不能比较敏感性和特异性的，而应该比较ROC的曲线下面积，因为曲线下面积才是衡量整体诊断效率的最佳指标。路人甲很快绘制了ROC 曲线，统计结果表明，A的曲线下面积为0.80，B的曲线下面积为0.82。路人甲欣喜若狂，赶紧动笔写论文，并且理直气壮地给文章定了一个结论：B的诊断效率是优于A的，其理由就是因为B的曲线下面积大于A。 路人丙是这篇文章的审稿人，当他看见这个结论后，脸色铁青，毫不犹豫地在审稿意见中写道：从表面上看，B的曲线下面积高于A，但是导致这种差异的原因有两种，一种是抽样误差，一种是试验效应，即B确实是高于A的。你怎么能确定这不是抽样误差呢？在统计学上，要确定0.82是否高于0.80，就一定要经过统计学检验的。Reject! 这个故事说明：在医学科研中，没有经过统计学检验的结论多半是不科学的。
试题】2010-01-05/山东大学/医学院/2009级/研究生/医学统计 简答 1 给了一张表，计算患病率，发病率，病死率，以及患者哪个年龄段最多，是多少，发病率哪个年龄段最多，是多少等等 2 一个单向有序资料（分组变量无序，指标变量有序），用了卡方检验，问你对不对为什么如果是你，用什么 3 假设检验的基本思想和原则 4 给了多元线性回归的资料（列出了几个方程的校正决定系数，决定系数，剩余标准差等的数值），判断哪个方程回归效果最好，为什么 5 给了甲流的例子，用某药治疗，用了自身对照（用药前后抗体浓度变化为指标），得出了药物有效。问你合不合理，为什么你的设计是什么 6一型错误和二型错误的区别和联系 7什么是抽样误差举例说明分类资料和数量资料的抽样误差 计算 1 给了健康人的白天和晚上血压的相关数值（x和y各自的平均数，和，平方和，以及两者差值的均数等）注：计算时直接带入公式的相关数值 （1）比较白天晚上血压有无差别(配对t检验计算) （2）白天和晚上血压有无相关(相关分析) （3）如何用白天血压估计晚上血压(回归分析) 2 多个平均值进行总体假设检验。类如几种药的作用效果是否相同（方差分析）（也有人说：一个大题，3问，第一问是配对t检验计算，第二问相关分析，第三问，回归分析，都是计算题15分）
3 样本率与总体率的比较 (u检验)（也有人说：配伍组方差分析） 2008 1. 列出样本标准误的估计值的公式，至少五个（包括两样本差值的标准误，两样本率差值的标准误等） 2. 医学统计中，将正态分布视为近似正态分布有哪几种情况列出应用条件和公式 3. 数值资料的统计描述指标公式 4. 多元回归模型的基本形式参数含义回归效果的评价 5. 什么叫截尾值产生原因举例说明 6. 一同学两样本率的比较用了卡方检验，你有什么建议若不符合卡方检验的应用条件，你又有什么建议他再比较三个样本率是否来自同一总体，也用了卡方检验，你又有什么建议 7. 一个三因素的2X2X2的析因设计的实验设计及分析思路 8. 给了一个数值资料： 小鼠的饮食量X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9共十个数值 小鼠的体重增加量也有十个值 （1）对体重增加量资料进行统计描述 （2）求饮食量和体重增加量的关系 （3）由体重增加量的样本估计其代表总体均数的可信区间 （4）求小鼠体重增加量为X5（就是从体重增加量的那十个値里取了一个）的95%的置信区间 （5）（3）和（4）中的可信区间有什么差别
1.统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学 2.医学统计学：是以医学理论为指导，借助统计学的原理和方法研究医学现象中的数据搜集、整理、分析和推断的一门综合性学科。 3.变量：是指观察个体的某个指标或特征，统计上习惯用大写拉丁字母表示 4.同质：是指事物的性质、影响条件或背景相同或相近。 5.变异：是指同质的个体之间的差异 6.总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。 7.样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。 8.参数：参数（paramater）是指总体的统计指标，如总体均数、总体率等。总体参数是固定的常数。多数情况下，总体参数是不易知道的，但可通过随机抽样抽取有代表性的样本，用算得的样本统计量估计未知的总体参数。 9.统计量：统计量（statistic）是指样本的统计指标，如样本均数、样本率等。样本统计量可用来估计总体参数。总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量。
10.随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。 11.变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。 12.计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。计量资料亦称定量资料、测量资料。．其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。 13.计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。 14.等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。等级资料又称有序变量 15.概率：概率(probability)又称几率，是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大。0﹤P（A）﹤1。频率：在相同的条件下，独立重复做n 次试验，事件A 出现了m 次，则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率(freqency)。当试验重复很多次时P（A）= m/n。16随机误差：随机误差（random error）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存的差。它受多种因素的影响，使观察值不按方向性和系统性而随机的变
将生存时间按从小到大顺序排列如下： 表1 BCG治疗组生存情况 *死亡=1；删失=0
*死亡=1；删失=0 按上述二表将数据输入SPSS软件，其中数据编号为i，列（1）即时间为t，列（3）即生存结局为status，表1为group1，表2为group2。 选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析，将Time，Status，Factor依次选定，option 和Compare Factor依次设定完成后，得到输出结果，结果分析如下： Survival Table中： 1为BCG治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。2为药物与BCG结合治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。 Overall Comparisons
Log Rank (Mantel-Cox) .057 1 .811 Breslow (Generalized Wilcoxon) .658 1 .417 Tarone-Ware .336 1 .562 Test of equality of survival distributions for the different levels of group. 两组生存率的log-rank 检验 H 0：两种疗法患者生存率相同 H 1：两种疗法患者的生存率不同 α =0.05 采用SPSS 软件对两组生存率进行检验，得到上面Overall Comparisons 表，其中第一行为LogRank 检验结果。即X 2=0.057，P=0.811。按α=0.05水准，不拒绝H 0，还不能认为用BCG 疗法和用药物与BCG 结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。 生存曲线如上图所示，其中生存时间为横轴，生存率为纵轴。
《统计学》实验指导书 【试验目的】 通过实验教学，使学生验证并加深理解和巩固课堂教学内容，掌握常用统计分析方法在Excel、SPSS 的应用，理解和掌握统计分析方法的应用原理、基本条件、实现步骤、结果的内涵等问题。通过实验，使学生能够结合具体任务和条件对社会经济问题进行初步的调查研究，结合自己的专业，在定性分析基础上做好定量分析，提高学生的科研能力和解决实际问题的能力，以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。 【试验内容】 一、Excel中的统计分析功能 包括： 1、数据的整理与显示，包括数据的排序与筛选、数据透视表与分类汇总、制作频数分布表和绘制各种统计图。 2、计算描述统计量，选择适合的描述统计量反映统计数据的集中和离中趋势。 3、利用Excel进行推断统计。 4、利用Excel进行相关回归分析。 试验一：数据的整理与显示 （一）数据的筛选和排序 1、数据的筛选 在对统计数据进行整理时，首先需要进行审核，以保证数据的质量。对审核中发现的错误应尽可能予以纠正。如果对发现的错误无法纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，就要对数据进行筛选。 数据筛选有两方面内容：一是将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除；二是将符合某种特定条件的数据筛选出来，不符合特定条件的数据予以剔除。数据筛选可借助于计算机自动完成。 下面通过一个实例说明用Excel进行数据筛选的过程。 【例】下表是8名学生4门课程的考试成绩数据（单位：分）。试找出统计学成绩等于75分的学生，英语成绩最高的前三名学生，4门课程都高于70分的学生。 8名学生的考试成绩数据 首先，选择“工具”菜单，并选择“筛选”命令。如果要筛选出满足给定条件的数据，可使用自动筛选命令。如图所示。
医学统计学重点 第一章绪论 1.基本概念： 总体：根据研究目的确定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。 样本：从总体中随机抽取部分个体的某个变量值的集合。 总体参数：刻画总体特征的指标，简称参数。是固定不变的常数，一般未知。 统计量：刻画样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。 抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。 频率：若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称m为频数。称m/n为事件A在n次试验中出现的频率或相对频率。 概率：频率所稳定的常数称为概率。 统计描述：选用合适统计指标(样本统计量)、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。 统计推断：包括参数估计和假设检验。用样本统计指标(统计量)来推断总体相应指标(参数)，称为参数估计。用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别，称为假设检验。 2.样本特点：足够的样本含量、可靠性、代表性。 3.资料类型： （1）定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料。是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，观察指标是定量的，表现为数值大小。每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位。 （2）分类资料：包括无序分类资料（计数资料）和有序分类资料（等级资料） ①计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组观察单位的个数(频数)，由 各分组标志及其频数构成。包括二分类资料和多分类资料。 二分类：将观察对象按两种对立的属性分类，两类间相互对立，互不相容。 多分类：将观察对象按多种互斥的属性分类 ②等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度、档次或等级顺序分组，清点各组观察单 位的个数所得的资料。 4.统计工作基本步骤：统计设计、资料收集、资料整理、统计分析。
选择合适的统计学方法 1 连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t 检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t 检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t '检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t 检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon 的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果 为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.3.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal －Wallis 法。如 果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用成组的Wilcoxon 检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.4.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman 检验法。如果 检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用符号配对的Wilcoxon 检验。 **** 需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。** 绝不能对其中的两 组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**
1．参数检验：已知总体分布类型，对未知的总体参数做推断的假设检验方法。故参数检验依赖于特定的分布类型，比较的是总体参数 2．非参数检验：不依赖于总体分布类型、不针对总体参数的检验方法。故非参数检验对总体的分布类型不做任何要求，不受总体参数的影响，比较的是分布或分布位置。适用围广，可适用于任何类型资料 参数检验 ?优点：资料信息利用充分；检验效能较高 ?缺点：对资料的要求高；适用围有限 2．非参数检验 ?优点：适用围广，可适用于任何类型的资料 ?缺点：检验效能低，易犯Ⅱ型错误 凡适合参数检验的资料，应首选参数检验 对于符合参数检验条件者，采用非参数检验，其 检验效能低，易犯Ⅱ型错误 第一章绪论 1.举例说明总体和样本的概念。 研究人员通常需要了解和研究某一类个体，这个类就是总体。总体是根据研究目的所确定的所有同质观察单位某种观察值（即变量值）的集合，通常有无限总体和有限总体之分，前者指总体中的个体是无限的，如研究药物疗效，某病患者就是无限总体，后者指总体中的个体是有限的，它是指特定时间、空间中有限个研究个体。但是，研究整个总体一般并不实际，通常能研究的只是它的一部分，这个部分就是样本。例如在一项关于2007年自治区正常成年男子的红细胞平均水平的调查研究中，该地2007年全部正常成年男子的红细胞数就构成一个总体，从此总体中随即抽取2000人，分别测的其红细胞数，组成样本，其样本含量为2000人。 2.简述误差的概念。 误差泛指实测值与真实值之差，一般分为随机误差和非随机误差。随机误差是使重复观测获得的实际观测值往往无方向性地围绕着某一个数值左右波动的误差；非随机误差中最常见的为系统误差，系统误差也叫偏倚，是使实际观测值系统的偏离真实值的误差。 3.举例说明参数和统计量的概念。 某项研究通常想知道关于总体的某些数值特征，这些数值特征称为参数，如整个城市的高血压患病率。根据样本算得的某些数值特征称为统计量，如根据几百人的抽样调查数据所算得的样本人群高血压患病。统计量是研究人员能够知道的，而参数是他们想知道的。一般情况下，这些参数是难以测定的，仅能够根据样本估计。显然，只有当样本代表了总体时，根据样本统计量估计的总体参数才是合理的。 4.简述小概率事件原理。 当某事件发生的概率小于或等于0.05时，统计学上习惯称该事件为小概率事件，其含义是该事件发生的可能性很小，进而认为它在一次抽样中不可能发生，这就是所谓的小概率事件原理，它是进行统计推断的重要基础。 第二章调查研究设计 1.调查研究主要特点是什么？ 调查研究的主要特点是：①研究的对象及其相关因素（包括研究因素和非研究因素）是客观
常用医学统计学方法的选择 1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test) 直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。 2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验(多个均数两两之间的全面比较)、LSD-t检验(适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验(适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较)。 3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和Friedman 检验） 4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。 ①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。 ②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。 如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。 5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊娠的精子参数比较： 数据类型及变量的说明：y：计量 拟采用的分析方法：卡方检验 拟采用的分析软件：spss 原始数据附件及格式：word表 能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N）。 6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t 检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。 对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。 统计方法的选择: 分计量、计数、等级资料三
《医学统计学》课程 ——学习指南 第一章医学统计学概论 教学要求： 1.能够了解“医学统计学”的概念以及统计工作的一般步骤。 2.能够解释并举例说明医学统计学中所涉及的基本概念。 3.能够识别医学资料的类型。 教学重点、难点： 重点： 1.统计学中的几个基本概念。 2.医学研究中常见的资料类型。 难点： 1.小概率事件与小概率原理。 第二章计量资料的统计描述 教学要求： 1.能够了解频数分布表的编制方法及分布图的绘制，并以此描述资料的频数分布特征。 2.能够了解正态分布的概念、特征及应用，掌握标准正态分布的基本规律。 3.能够掌握各种平均数指标的计算，特点及其适用条件。 4.能够掌握各种离散趋势指标的计算，特点及其适用条件。 教学重点、难点： 重点： 1. 集中趋势与离散趋势指标的特点与适用范围。 2. 正态分布的基本概念和特征。 难点： 1. 95%参考值范围的计算。 第三章计数资料的统计描述 教学要求： 1.能够识别常用相对数指标的概念和计算方法，并能举例说明。 2.能够理解应用相对数的注意事项。 3.能够了解动态数列的作用和常用指标。
4.能够了解Simpson悖论的原理和标准化率的计算方法。 教学重点、难点： 重点： 1.常用相对数指标的类型与计算方法。 2.应用相对数指标的注意事项。 难点： 1.应用相对数指标的注意事项。 第四章统计表与统计图 教学要求： 1.了解统计表的基本结构和绘制的基本要求。 2.了解统计图的基本结构、绘制的基本要求。 3.能够选用正确的统计图描述数据资料。 4.能够运用统计软件绘制常用的统计图。 教学重点、难点： 重点： 1.错误统计表的修改。 2.常用统计图绘制及其图形选择。 难点： 1.统计图的正确选用。 第五章参数估计 教学要求： 1.掌握样本均数（率）抽样误差基本概念及计算。 2.掌握总体均数（率）置信区间的概念和估计方法。 3.了解t分布的分布特征和应用。 4.了解标准误和标准差的区别。 教学重点、难点： 重点： 1. 抽样误差的概念和计算。 2. 单个总体均数置信区间和两个总体均数差的置信区间的估计方法。难点： 1. 单个总体均数置信区间基于的理论分布。 2. 两个总体均数差的置信区间的估计方法的理论分布。
定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 描述内容指标意义适用场合 平均水平均数个体的平均值对称分布 几何均数平均倍数取对数后对称分布 中位数位次居中的观察值 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料； ④分布不明 众数频数最多的观察值不拘分布形式，概略分析 调和均数基于倒数变换的平 均值 正偏峰分布资料 变异度全距观察值取值范围不拘分布形式，概略分析 标准差（方差）观察值平均离开均 数的程度 对称分布，特别是正态分布资料 四分位数间距居中半数观察值的 全距 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料； ④分布不明 变异系数标准差与均数的相 对比 ①不同量纲的变量间比较；②量纲相同但数量级相 差悬殊的变量间比较 4. 常用统计图有哪些？分别适用于什么分析目的？ 常用统计图的适用资料及实施方法 条图组间数量对比用直条高度表示数量大小 直方图定量资料的分布用直条的面积表示各组段的频数或频率 百分条图构成比用直条分段的长度表示全体中各部分的构成比 饼图构成比用圆饼的扇形面积表示全体中各部分的构成比 线图定量资料数值变动线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标系 半对数线图定量资料发展速度线条位于算术尺度为横坐标和对数尺度为纵坐标的坐标系 1
1 散 点 图 双变量间的关联 点的密集程度和形成的趋势，表示两现象间的相关关系 箱 式 图 定量资料取值范围 用箱体、线条标志四分位数间距及中位数、全距的位置 茎 叶 图 定量资料的分布 用茎表示组段的设置情形，叶片为个体值，叶长为频数 定性资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 指标 计算公式 适用场合 频率 n/N 估计总体中某一结局发生的概率 频率分布 n 1/N ，n 2/N,…..,n k /N 估计总体中所有可能结局发生的概率 强度 阳性人数/总观察人时数 估计总体中单位时间内某一结局发生的概率 比 A/B 估计两个指标的相对大小 4.常用参考值范围的制定？ 参考值范围（%） 正态分布法 百分位数法 双侧 单侧 双侧 单侧 下限 上限 下限 上限 90 S X 64.1± S X 1.28－ S X 1.28+ P 5~P 95 P 10 P 90 95 S X 96.1± S X 64.1－ S X 64.1+ P 2.5~P 97 .5 P 5 P 95 99 S X 58.2± S X 2.33－ S X 2.33+ P 0.5~P 99 .5 P 1 P 99 1．标准差与标准误的区别与联系？
医学统计学教学管理论文 教育是科技进步和经济振兴的基础，在全国上下贯彻落实《中国教育发展改革和发展纲要》《中共中央国务院关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》和全国教育工作会议精神的今天，高等教育为适应这一新形式，推进素质教育，培养大批高质量、高素质的各类专门人才已进行着多方面的改革。sO100 众所周知，医学是理论性、实践性很强的学科。医学统计学更是一门既有复杂理论知识，又有丰富应用技巧的医学专业基础课程。它是科研设计、资料的搜集、整理和分析的灵魂，应用于居民健康状况评价、医疗卫生实践和医学科研，涉及基础医学、临床医学、预防医学等多学科领域。其教学内容贯穿于研究设计到论文撰写的全过程。如何适应新形势，迅速推广医学统计学的基础知识，在满足医学科研需要的同时实现医学统计学的自身发展，是医学统计教育面临的重要课题。我国医学统计教育面临的主要问题是：①教学对象的数学基础普遍较差，教学手段落后。②医学研究进一步向宏观和微观发展，信息数据更加复杂化、多元化和大数量化。我们利用多媒体计算机辅助教学CAI系统具备较好的独立性、可参与性与知识的全面、系统性，以及多媒体组合的高效性等诸多优点，解决了上述问题。利用多媒体技术，我们可以让学生做到“所学即所见、所闻即所学”，适当拓宽内容的深度和广度，提高灵活性，大大增强学生的参与感和实践能力，以创造传统教学手段所达不到的效果。同时，还可利用计算机对学生的学习进行评估并决定进度，实现因材施教。 进入21世纪以后，信息技术飞速发展，现代统计工具从计算器发展到计算机为主，能应用相关的统计软件处理医学科研数据已成为必备的能力。否则，一方面有人不懂得选用正确的统计方法，使大量的信息和统计数据得不到有效的利用；另一方面又盲目使用计算机和统计软件，不管是什么研究类型的数据都简单地交给计算机处理，用计算机取代统计，势必造成大量统计方法的滥用和误用。医学研究的许多数据关系到病人的治疗、转归，甚至生死，统计方法的误用会导致严重的论理问题。我们利用计算机、统计软件、多媒体教学课件相结合，使课堂教学摆脱大量的繁琐演算的束缚，在单位时间内讲授的信息量将会大幅度增加。统计学教学不再是数据的罗列和公式的堆砌，而是研究设计的艺术和数据表
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 医学统计学绪论完整课件 医学统计学（（ Medical Statistics））绪论（（ Instruction ）） 3 工作和生活中常见的统计学问题明天是否下雨？体育彩票能否中奖？( 概率论子女为什么象父母，其强度有多大？( 相关与回归归人口普查、疾病调查是如何进行的？( 调查设计,抽样如何判断药物的疗效？( 假设检验统计学是对令人困惑费解的数字问题做出设想的艺术。 4 统计是一种对客观现象数量方面进行的调查研究和分析; 是收集、整理、分析、推断、判断等认识活动的总称。 统计学（Statistics ）的定义 A science dealing with the collection, analysis, interpretation, and presentation of masses of numerical data （ Webster International Dictionary ） The science and art of dealing with variation in data through collection, classification, and analysis in such a way as to obtain reliable results (A Dictionary of Epidemiology) 统计学：是关于数据收集、整理、表达、分析与推断的普遍原理和方法，是一门处理数据变异性的科学与艺术，其目的是求得可靠的结果。 统计学是工具学科，指导专业学科的学习和应用。 7 医学统计学是应用统计学基本原理 1 / 12