医学统计学1.统计绪论

医学统计学

（MedicalStatistics）流行病与卫生统计学教研室乔慧教授学习目的和要求学习重点学习难点

教学方法

授课时数

基本内容第一章绪论2教学要求：1.掌握：统计学基本概念——总体与样本、变量的类型、统计工作的步骤2.熟悉：同质与变异、概率与频率的概念3.了解：医学统计学的发展史3学习重点：1、统计学的基本概念、变量的类型2、统计工作的步骤4学习难点

总体与样本、同质与变异的概念的理解、变量类型的判断5本章教学方法讲授法、案例法

6授课时数2学时7本章内容目录2.医学统计工作的基本步骤1.统计学的基本概念3.统计学发展简史8

统计学是是认识世界的一种重要手段，是指导人们对科学探索活动进行严密的设计、获取可靠的数据、正确的归纳、分析与推理判断的科学，帮助人们揭示疾病或现象的发生、发展规律，为预防疾病、促进健康提供客观依据。

医学统计学是运用概率论和数理统计的原理和方法并结合医学实践来研究医学资料的搜集、整理、分析与推断的一门学科。

9收集数据：实验设计、调查设计(25、26、27、28章)分析数据：统计学描述(2、5、6、10章)、统计学推断(3、4、7、8、9、11、12、15章)解释数据：根据专业等解释统计结果(穿插各个章节)10第一节统计学的基本概念

一、变量与资料观察单位的某项特征称为变量。

变量的观察结果（测得值）称为变量值或观察值资料。

资料可分为以下类型：

（一）计量资料：其变量值是定量的，即对每一个观察对象用定量的方法测定某项指标量的大小。有度量衡单位。

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（二）计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，然后分类汇总各组的观察单位数后所得的资料。可分为：二项分类：两类观察结果互相对立。多项分类：结果表现为互不相容的多个属性或类别。（三）等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度分组，分类汇总各组的观察单位数后所得的资料，但所分各组之间有等级顺序。

12住院号年龄身高体重住院天数职业民族妊娠结局文化程度20256552716571.55无汉族足月中学20256532216074.05教师回族足月大学20258302515868.06管理员回族足月大学20225432316169.05无汉族足月中学20224662515962.011商业满族足月中学20245352715768.02无汉族早产小学20258342015866.04医生汉族早产研究生20194642415870.53无回族足月中学20257832915457.07干部回族足月中学观察单位observations个体individuals变量variablesMeasurementdata计量资料Enumerationdata计数资料Rankeddata

等级资料13实例数据114血红蛋白量

正常异常计数资料量的多少＜60

（重度贫血）60～（中度贫血）90～（轻度贫血）120～160

（正常）＞160

（增高）等级资料变量间的转化：

（计量资料）15

变量转化只能由高级向低级转化，但不能做相反方向的转化

计量资料计数资料等级资料

提示：在研究设计中，对于能测量的指标，尽可能设计为定量指标，可为资料分析过程中资料转化带来方便。

16计量资料按照观察值取值是否连续分为：

1.连续型变量(continuousvariable)：即连续变化的变量，其取值是数轴上某一区间内的一切数值，理论上它们是无限可分的。如身高、体重。

2.离散型变量(discretevariable)：其取值是0，1，2等不连续的量，是数轴上有限或无限的可数的值，两个数之间没有小数。如年新生儿数、月手术病人数、人的牙齿数等。17

二、同质与变异

同质是指针对被研究指标来讲，其影响因素相同。理解:同质就是指对研究指标影响较大的，可以控制的主要因素应尽可能相同（如研究方法相同，观察时间相等，以及民族、地区、年龄、性别等客观条件一致），而不能控制的因素可以忽略（营养、遗传、行为等因素）。18

统计学研究的任务就是在同质分组的基础上，通过对个体变异的研究，透过偶然现象，反映同质事物的本质特征和规律。

同质基础上的个体差异称为变异。如一组同年龄、同性别、同民族、同地区儿童的身高值各不相同，即为身高的变异。19

三、总体与样本

总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体，确切的说，是同质的所有观察单位某种变量值的集合。

样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。

总体有限总体：有时间、空间范围的限制。无限总体：（假设总体或虚拟总体）

20随机抽样

randomsampling为了保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的抽样方法（保证总体中每个个体具有相同的机会被抽到）。21

轻松一刻!!!一个著名的案例在抽样调查中，样本的选择是至关重要的，样本能否代表总体，直接影响统计结果的可靠性，下面的故事是一次著名的失败的统计调查，被称为抽样中的泰坦尼克事件，它可以帮助我们理解为什么一个好的样本如此重要。22

在1936年美国总统选举前，一份颇有名气的杂志（LiteraryDigest）的工作人员作了一次民意测验，调查兰顿（A.Landon）（当时任堪萨斯州州长）和罗斯福（F.D.Roosevelt）（当时的总统）中谁将当选下一届总统。为了了解公众意向，调查者通过电话簿和车辆登记簿上的名单给一大批人发放了调查表，通过分析收回的调查表，显示兰顿非常受欢迎，于是此杂志预测兰顿将在选举中获胜。

23实际选举结果正好相反，最后罗斯福在选举中获胜，其数据如下：候选人

预测结果（%）选举结果（%）Roosevelt4362Landon57381936年电话和汽车只有少数富人拥有，抽取的样本不符合随机化原则24参数与统计量参数：总体的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为μ、σ。固定的常数

总体样本抽取部分观察单位

统计量

参数

推断inference统计量：样本的统计指标，如样本均数、标准差，采用拉丁字母分别记为。参数附近波动的随机变量。25四、误差（error）误差：实际观察值与客观真实值之差1.随机误差2.非随机误差系统误差非系统误差261.系统误差

systematicerror在实际观测过程中，由受试对象、研究者、仪器设备、研究方法、非实验因素影响等原因造成的有一定倾向性或规律性的误差。特点：观察值有系统性、方向性、周期性的偏离真值。可以通过严格的实验设计和技术措施消除。272.随机误差randomerror排除上述误差后尚存的误差，受多种无法控制的因素的影响。特点：大小方向不一的随机变化。随机测量误差（randommeasurementerror）——提高操作者熟练程度可以减少这种误差

随机抽样误差（random

samplingerror）：由抽样造成的样本统计量和总体参数间的差异。——不可避免，但有一定的分布规律，可估计。283.非系统误差（过失误差）

grosserror

在实验过程中由研究者偶然失误而造成的误差。

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五、概率与频率概率：描述随机事件发生的可能性大小的数值，用P表示。

实践证明，虽然随机事件A在一次试验或观察中可能出现也可能不出现，但在大量重复试验中却呈现出明显的统计规律性。假设在相同的条件下，独立的重复做n次试验，随机事件A在n次试验中出现了m次，则比值m/n称为随机事件A出现的频率。

实验者投掷次数出现“正面”次数