统计学教程-医学统计方法概述（已）

1、医学统计学方法概述 一、医学统计学的基本概念 “the science and art of dealing with variation in data through collection, classification and analysis in such a way as to obtain reliable results”。 医学统计学（medical statistics ）是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，结合医学实际，研究资料和信息的搜集、整理与分析的一门学科。 任务：通过研究事物变异的特征，探索医学领域内未知事物，寻找事物的规律性。二、医学统计学在医学领域中的地位

2、和作用 统计分析是医学科研工作中的重要组成部分。如： 首先， 医学研究离不开统计设计。 医学数据处理离不开统计方法。 统计软件的应用，开拓了医学统计的领域。 统计方法的正确应用要求越来越严。 宏观上，有关卫生正策的制定依赖于统计信息数据。统计学论证是专业结论的基础。三、统计工作的内容 统计设计：观察性研究(observational study)，或调查研究。实验研究（intervention study），或干预研究。 描述性研究、分析性研究等。现场人群干预试验、临床试验、动物实验等。 收集资料：医学科研数据。如，实验数据和现场调查数据等。医疗卫生工作记录和卫生业务报表等。其它有关信息数据等

3、。 包括数据的录入、数据核查、数据分组、整理表格、生成统计表、以分析应用。整理资料：数据库文件：如Eipedata、dBASE、FoxBASE等；工作表文件：Excel数据表文件；统计应用软件文件：如SPSS数据文件、SAS数据文件、STATA数据文件等。数据录入逻辑检查，若某变量的最大和最小值，不符合逻辑，说明数据有误。数据核对，常采用双份录入的方式，通过运行程序对比检查，不一致的一定是录错的数据。数据真实性判断，通过变异系数做初步判断。离群数据，当个别数据与群体数据严重偏离时，被称为离群数据(outlier)或极端值。统计软件一般都有判断离群数据的方法。 对该极端值，一般有两种处理办法：若

4、逻辑错误，直接删除；若数据并无明显的逻辑错误，可将该数据剔除前后各做一次分析，若结果不矛盾，则不剔除。若结果矛盾，必须结合专业给以充分合理的解释。数据核查标识变量，主要用于数据管理，包括数据的核对与增删等；分析变量，统计分析的主要变量，又分为： 反应变量(response variable)，表示试验效应或观察结果大小的变量或指标。 解释变量(explanatory variable)，指示变量(indicator)、分组变量(grouping variable) 、分类变量(categorical variable) 、协变量等。 注意：根据研究目的以及变量间的相互关系，各变量的作用并非一成

5、不变。数据分层或分组，整理表格分析资料： 对整理出的数据，计算有关指标，也就是统计处理，得出结果，做出结论。 总之，统计工作的步骤是相互联系的，任何一个步骤产生错误都会影响最后结论的正确性。三、统计学中的若干个基本概念： 总体(population)： 研究总体：根据研究目的所确定的同质的研究对象的全体。 研究对象（观察对象）可以是：人群、实验动物、微生物等。 观察单位可以是：一个家庭、一个人、一只动物、一只眼睛、一个细胞株等。样本(sample)： 从研究总体当中随机抽取一部分有代表性的个体，这些个体就组成了一个样本。 参数与统计量： 统计量（statistics）：是观察样本的数据计算相应

6、的指标大小。 参数(parameter)：是决定总体变量值分布规律的特征指标，是未确定的常数。 性质相同、条件相似的观察对象的个体范围。要求影响观察指标的因素尽可能相同。 广义的来讲，就是大同小异的对象的全体。 同质（homogeneity）： 变异（variation）： 在同质范围当中，某研究指标个体出现的差异。 误差（error)： 真实的数据与收集的数据之间存在的差别，即为误差。统计学上，通常将误差分为： 抽样误差（sampling error）： 总体参数与样本统计量之间、或同一总体的样本统计量与样本统计量之间的差异。 变量的类型： 识别资料的类型非常重要，因为不同类型的变量资料需要

7、用不同的统计学方法处理分析。 定性变量资料： 也叫分类变量，其变量的取值，即变量值的大小是定性的。如：职业（工人、农民、教师等），性别（男、女）、疗效（很好、好、不好），血型（A、B、AB、O），病情（轻、中、重）等。1、无序分类变量：是指所分类别或属性之间无程度或顺序的差别。多项分类变量：如：职业、血型等。如：职业、性别、血型等。二项分类变量：如：性别（男、女），结局变量（生、死），某项化验结果（阳性、阴性）等。2、有序分类变量（等级变量）：变量的各类别之间有程度的差别。如：疗效、病情等。定性资料的数量化二项分类资料的数量化：多项无序分类资料的数量化：如，血型变量： O型为： X1=0，X2

8、=0，X3=0 A型为： X1=1，X2=0，X3=0 B型为： X1=0，X2=1，X3=0 AB型为：X1=0，X2=0，X3=1等级资料的数量化：如，文化程度变量：文盲 =0 ， 小学=l ， 初中=2，高中=3， 大学=4，研究生5定量变量资料： 变量值的大小是定量的、测量的，具有度、量、衡单位。又可分为：如：身高、体重、血压等变量。 定量资料的数量化 一般情况下，定量资料不存在数量化问题，因为它本身均为数值变量。 某些情况下，原始数据的观察值不能满足统计分析的应用条件。因此，需要对原始观察值进行数据转换或标准化等。 定量资料与定性资料的关系： 定量资料可转换成定性资料。计数资料定量化为哑变量，不是真正意义上的数值。这样便于识别各个类别，从而像分析计量资料那样分析计数资料，使各种医学资料在统计分析中得到充分合理的利用。 等级资料可合并