基础医学]第十三章 医学统计学的基本概念和基本步骤.ppt

第十三章 医学统计学方法的 基本概念和基本步骤,重点掌握：,1、医学统计学的基本步骤； 2、常见的医学统计资料的类型 3、医学统计学常用的几个基本概念： 总体与样本 同质与变异 变量 随机误差（抽样误差） 概率和小概率事件。,医学统计学的定义,统计学（statistics）：是一门研究数据的搜集、整理和分析的科学。 医学统计学（medical statistics）：是应用概率论和数理统计的原理和方法，处理医学领域中数据的变异性的一门科学和艺术，内容包括收集、整理、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结果 。,从定义中可发现： 1、统计学的理论基础：概率论、数理统 2、研究对象：有变异的数据或事物。 3、统计学的任务： （1）统计设计，收集、整理资料； （2）对资料进行统计描述和处理； （3）对统计结果进行分析和解释。 4、医学统计学的作用： （1）有计划有目的地进行科研活动； （2）揭示数据之间隐含的内在规律性。,医学统计学研究可涉及以下的内容:,医学统计学的基本原理和方法：包括研究设计和数据处理的理论和方法。 居民健康统计，包括医学人口统计、疾病统计、生长发育统计。 卫生服务统计，包括卫生资源统计、卫生规划与管理统计、卫生服务质量统计 卫生利用统计，包括可及性统计、合理性统计、效益性统计。 劳动保障与医疗保险统计。 教育与传播医学统计学的思想与方法。 引进相关科技知识与技术，丰富延伸研究内容和手段。,举例1：,例如：某医院有位医生用中成药“冠心灵”治疗冠心病，其对照用西药，观察结果如表1所示。 表1 冠心灵与单纯西药疗效比较,请问：冠心灵是否比单纯的西药有效？ 这就涉及到统计学中统计推断的问题，即假设检验、计算P值的问题。,例如：对心肌梗死抢救治疗后的患者进行随防调查，其随防调查的部分资料如表2所示 。 表2 心肌梗死抢救治疗后的随防研究,根据这些资料，可提出如下几个问题： 1、出院后第一年死亡率与以后几年的死亡率是否有统计学差异？ 2、2年生存率是多少？3年生存率是多少？4年生存率是多少？5年生存率是多少？ 3、其中有些患者中断随访了，中断随访的患者如何进行统计分析？怎样随访才算有效？ 这些问题的解决有赖于一系列统计学方法。,一、总体（population）和样本（sample） （一）总体:根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合。 （1）有限总体(finite population) ：如某地区期高血压病人总体 （2）无限总体(infinite population) ：如，空气中SO2含量浓度总体。,第一节 医学统计学方法的基本概念,作为总体，其必须具备三个特性： 大量性 同质性 变异性。,（二）样本（sample）:根据研究目的从研究总体中随机抽取部份观察单位，其某项变量值的集合。,样本,总体,1、样本例数（n）或样本含量（sample size）：样本中的观察单位数。 2、随机抽样的目的: 用样本信息来推断总体特征。 3、样本信息推论总体特征的前提： （1）样本的可靠性 （2）样本的代表性： A、样本必须遵循随机化原则； B、有足够的样本例数。,样本（n）,总体,学习“样本”定义注意的几个问题,4、随机抽样（random sampling），不是随意选择（purpose selection）。 是指把研究总体按一定的概率规则，抽取部分观察单位进行研究的方法。,样本（n）,总体,学习“样本”定义注意5个问题,二、抽样误差(sampling error) （一）误差（error） 统计研究中，将实测值与真实值之差称为误差.,(二)抽样误差(sampling error) 指在随机抽样研究中，由于抽样而引起的样本指标与总体参数之间的偏差 。 其大小随样本不同而改变，是一个随机变量。抽样误差是不可避免的，但其大小可以控制。 控制其大小最有效的方法: 增大样本含量。,三、同质与变异 （一）同质（homogeneity） ：即同质性，是研究事物现象存在的共性 。即一个总体的所有单位起码在某一点上具有相同的性质，否则，某些或某个单位就不能被纳入到同一个总体。 如：你、我、他等诸位，同质性为：都是人 。,例如，研究我们班身高为160（cm）女同学的体重（Kg）。 同质性是什么？,（二）变异(variation) ：即变异性，总体各观察单位除了具有某种或某些共同的性质以外，在其他方面则各不相同，具有质的差别和量的差别 。 例如：你、我、他等诸位，同质性就是都是人。但人，也分男、女；也分年龄大小等，这就是同质基础上的变异。,变异是绝对的、普遍存在的，所以才有必要进行统计研究，这是统计的前提条件。,三、变量（variable）及其分类,1、变量（variable）： 在确定总体后，研究者所测量和观察的每个观察单位的某项特征。 2、变量值（value of variable）或观察值（observed value），亦称资料： 指对变量进行测量或观察所得的结果。,例如： 以人为观察单位调查3岁儿童的生长发育情况， 儿童的性别是特征，即变量，它分为男性和女性； 儿童的身高是特征，即变量，可分为高、矮，其变量值就是测量得的身高是多少cm？,按资料（变量值）是定量的还是定性的，我们可以将资料分为定量资料和定性资料2种类型： （1）数值变量（定量资料，计量资料） （2）分类变量（定性资料） （1）无序分类（计数资料） a.二分类资料 b.多项分类资料 （2）有序分类（等级资料）,3、变量的类型,（1）数值变量（定量变量）,数值变量（numerical variable）：用定量的方法测定每个观察对象的某项观察指标所得到的数据，带有度量衡单位。如身高（cm）、体重(kg) 等。,特点： a、有单位； b、有数值大小,分类： a、离散型变量（discrete variable）：指变量值（测量值）只取整数的情况。如育龄妇女生育的子女数、儿童患龋牙数等。 b、连续型变量（continuous variable）：指变量值（测量值）是区间内任意值。如身高、体重、血压等。,（2）分类变量（定性变量）,计数资料（categorical variable）：将观察对象按某种性质、类别或属性进行分组，然后清点各组的例数所得到的资料。,分类：（1）无序分类变量（unordered categories ） 二项分类变量：只包含两个相互对立的类别，性别（男、女），疾病（有、无），结局（生、死） 多项分类变量：包含多个互不相容的类别，如血型变量：结果分为A型、B型、AB型、O型,特点： （1）分组组数2组； （2）各组没有量的差异，只有质不同,（2）有序分类变量（ordinal categories ）： 将观察对象按某种性质、类别或属性的不同级别进行分组，然后清点各组的例数所得到的资料。,如：测定某人群血清反应，测量结果： 、，4个等级； 又如：观察用某药治疗某病患者的治疗效果，结果： 治愈、显效、好转、无效，4个等级；,编号 WBc(/mm3) 1 8000 2 6000 3 4400 4 7200 、 、 、 、,正常组 25人 异常组 5人,过低组 1人 正常组 25人 过高组 4人,（计量资料）,（计数资料）,（等级资料）,三种类型可互相转换,统计资料的几种类型,五、概率,概率（probability）:是描述某随机事件A发生可能性大小的度量，记作P，可用小数或百分数表示，其值为0P1。 随机事件(random event)： 可以发生也可以不发生，可以这样发生也可以那样发生的事件。亦称偶然事件。,例如： 用相同治疗方法治疗某病的一群患者，只知道治疗后可能有治愈、好转、无效、死亡4种结果，但对一个刚入院的该病患者，治疗后究竟发生哪一种结果是不确定的。这里的每一种可能发生的结果都是一个随机事件。,用来描述随机事件发生可能性大小的一种度量，常用P表示。P取值： 0P1 0，事件发生的可能性愈小； 1，事件发生的可能性愈大 0，事件不可能发生； 1，事件必然发生； 当0或1时，因事件的发生是确定性的，已不是随机事件，故我们只能把它当作是随机事件的特例，不把它作为概率的取值范围。,小概率事件： 0.05或0.01的随机事件称小概率事件。表示该事件发生的可能性很小。对于某一次试验中可认为该事件几乎不可能发生。,六、参数（parameter）和统计量（statistic） ： （一）参数（parameter）反映总体特征的指标 。 参数一般用希腊字母表示，如总体均数，总体率，总体标准差。 （二）统计量（statistic）：统计学中将反映样本特征的指标 。 统计量，一般以拉丁字母表示，如样本均数 X，样本率 P，样本标准差 S。,第二节 统计工作的基本步骤,*（一）设计（design）（关键） （二）搜集资料（collection of data） （三）整理资料（sorting data） （四）分析资料（analysis data）,1、明确研究目的与确定研究指标； 2、确定研究对象和观察单位； 3、选择合适的调查方法； 4、采取的调查方式； 5、设计调查表格和调查项目； 6、样本含量的估计； 7、资料的收集、整理、分析计划。,（一）设计（design）（关键）,设计根据内容分为： 1、专业研究设计：反映专业知识与技术正确应用的程度； 2、统计研究设计：反映研究者对统计知识与技术正确应用的程度。 （1）调查研究设计(survey design)： 未加任何干预措施。 （2）实验研究设计（experiment design）： 主动加以干预措施。,（二）收集资料 目的是及时收集准确、完整的原始资料 统计报表， 登记和报告卡（单） 日常医疗卫生工作记录， 专题调查或实验,（三）整理资料 整理资料的目的是把分散、零乱的原始资料系统化和条理化，便于下一步计算统计指标 和统计分析。 一般来说，要注意如下几点： 1