医学统计分析(共47张精选PPT)

1、医学统计分析分析资料： 1. 统计描述-选用合适的统计表和统计图，对资料的数量特征及其分布规律进行描述。 注：文本框可根据需求改变颜色、移动位置；文字可编辑 2.统计推断：由样本信息推断总体特征。常见的是由样本来推断总体之间是否存在差异，称为假设检验 注：文本框可根据需求改变颜色、移动位置；文字可编辑最常用统计软件： SPSS(Statistical Product and Service Solutions) 注：文本框可根据需求改变颜色、移动位置；文字可编辑最初软件全称为社会科学统计软件包(SolutionsStatistical Package for the Social Scienc

2、es)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为统计产品与服务解决方案其它：SAS常见统计概念11.计量资料（数值变量）身高，血压，尿素氮2.计数资料二分类的：性别 多分类：血型 出院转归3.等级资料结核杆菌痰涂片（+）、（+）、（+）常见统计概念21正态分布36例患儿年龄1 2、2 3、3、3 4、4、4、4 5、5、5、5、5 6、6、6、6、6、67、7、7、7、7 8、8、8、8 9、9、9 10、10 11注：文本框可根据需求改变颜色、移动位置；文字可编辑2偏态分布(非正态分布)数据（28例患者年龄）1 2、2 3、3、3 4

3、、4、4、4 5、5、5、5、5 6、6、6、6、6、67、7、7、7、7、7、7常见统计概念31.四分位数（把全部变量分成四个部分的分位数） P25(QL)， P50(M)， P75(QU) Q=quartile2.中位数 M（n个变量中位于中间的那个数） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 123全距（极差） 最大值-最小值4.均数（算数均数） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 6 =65总体方差（一组数据中的每一个变量与均数的差值的平方和）（1-6)2+(2-6)2.(10-6)2+(11-6)2=121 平均方差

4、（方差）=总体方差/变量个数 12111=116.标准差(s)=方差的正平方根 =3.316 7.P(probalibity)概率P0.05，表示在实验中发生的可能性很小，可视为不可能发生P=1 表示事件必然发生P=0 表示事件不可能发生8.样本与总体总体：根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。 有限总体 明确了空间时间人群范围内的有限观察单位 例：调查黄山市2021年7岁儿童的身高 无限总体 没有时间空间限制，其观察单位的全体只是理论上存在 例：研究保列治治疗慢性前列腺增生的疗效样本：从总体中抽出部分观察单位。常用统计方法1.t检验 2.单因素方差分析3.重复测量数据的方差分析4.多变量反

5、差分析5.卡方检验（X2检验）和Fisher确切概率法6.秩和检验7.相关分析8.Logistic回归分析9.ROC曲线一、T检验，亦称student t检验1.单样本t检验 一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著性。例：某医生测量了36名铅作业工人的血红蛋白，均数130.83g/L，标准差25.74g/L。问两者有差别吗（正常140g/L）？2.配对t检验（单样本t检验的特例）1、配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理；2、同一受试对象接受两种不同的处理；3、同一受试对象处理前后的结果进行比较（即自身配对）； 4、同一对象的两个部位给予不同的处理。3.两样本t检验两个样本平均数

6、与其各自所代表的总体的差异是否显著。t检验注意事项： 正态性检验 方差齐性检验 二、单因素方差分析 （one-way ANOVA）用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。从离散趋势进行分析应用条件：1.变量间相互独立的随机样本2.变量服从正态分布3.各样本的总体方差相等（方差齐性）是对同一因变量进行重复测量的一种试验设计技术。在给予一种或多种处理后，分别在不同的时间点上通过重复测量同一个受试对象获得的指标的观察值。分析前要对重复测量数据之间是否存在相关性进行球形检验。 如果该检验结果为P0.05，则说明重复测量数据之间不存在相关性，单因素方差分

7、析的方法来处理。如果检验结果P0.05，则说明重复测量数据之间是存在相关性的。三、重复测量数据方差分析 四、多变量方差分析 五.卡方检验 是用途非常广的一种假设检验方法 包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验 (四表格卡方检验) 多个率或多个构成比比较的卡方检验 ( R*C卡方检验) 分类资料的相关分析等 1.四表格卡方检验使用注意事项：1.所有的理论数T5并且总样本量n40，用Pearson卡方进行检验。2.如果理论数T5但T1，并且n40，用连续性校正的卡方进行检验。3.如果有理论数T1或n40，则用Fishers检验。Q=quartile多个率或多个构成比比较的卡方检验=3.卡方检验（X

8、2检验）和Fisher确切概率法(10-6)2+(11-6)25总体方差（一组数据中的每一个变量与均数的差值的平方和）(四表格卡方检验)如果两个样本来自两个独立的但非正态或形态不清的两总体，要检验两样本之间的差异是否显著，不应运用参数检验中的T检验，而需采用秩和检验。=3.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。7、7、7、7、7、7、7( R*C卡方检验)问两者有差别吗（正常140g/L）？重复测量数据的方差分析数据（28例患者年龄）三、重复测量数据方差分析R*C卡方检验各个格子的理论频数不应该小于1。注：文本框可根据需求改变颜色、

9、移动位置；两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。83g/L，标准差25.3、同一受试对象处理前后的结果进行比较（即自身配对）；ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。所有的理论数T5并且总样本量n40，用Pearson卡方进行检验。结核杆菌痰涂片（+）、（+）、（+）Kendalltau-b等级相关 等级资料两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。2.R*C卡方检验注意： R*C卡方检验各个格子的理论频数不应该小于1。 1T5的格子数不宜超过格子总数的20%。3.分类资

10、料的相关分析神经超声结合神经传导检测在腕管综合征诊断中的应用价值研究采用线性趋势检验，对不同Hi-OB等级患者之间超声检测分级情况比较，结果显示，Hi-OB四个等级之间超声检测分级情况不存在线性变化趋势（F=2.445，P=0.122）。六、秩和检验最早是由维尔克松提出，叫维尔克松两样本检验法。如果两个样本来自两个独立的但非正态或形态不清的两总体，要检验两样本之间的差异是否显著，不应运用参数检验中的T检验，而需采用秩和检验。秩和检验的适用范围例1：铅作业组合非铅作业组血铅浓度比较血铅浓度（ug/100g）a非作业组：5 5 6 7 9 12 13 15 18 21b作业组：17 18 20 2

11、5 34 43 44例2：某年级随机抽取6名男生和8名女生的英语考试成绩如表1所示。问该年级男女生的英语成绩是否存在显著差异？分析：1.编排秩次，求秩和 2查秩和检验表得到P值七、相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。Pearson相关 资料均为正态分布Spearman相关Kendalltau-b等级相关 等级资料 例：如果我们要评价CAPS评分在评估患者病情严重程度方面是否有价值，分数越高病情越重吗？使用什么统计分析？例：调查黄山市2021年7岁儿童的身高两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。如果该检验结果为P0.注：文本框可根

12、据需求改变颜色、移动位置；83g/L，标准差25.血铅浓度（ug/100g）一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著性。统计推断：由样本信息推断总体特征。如果两个样本来自两个独立的但非正态或形态不清的两总体，要检验两样本之间的差异是否显著，不应运用参数检验中的T检验，而需采用秩和检验。如果两个样本来自两个独立的但非正态或形态不清的两总体，要检验两样本之间的差异是否显著，不应运用参数检验中的T检验，而需采用秩和检验。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11(四表格卡方检验)Kendalltau-b等级相关 等级资料用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。神经超声结合神经传导检测在腕管综合征诊断中的应用价值研究八、Logistic回归分析主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率等。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。九、RO