《医学生物统计学课件：常用统计方法及其应用》

医学生物统计学课件：常用统计方法及其应用医学生物统计学是应用数学和统计学的分支，旨在研究医学现象和生物学现象中的风险、变异和不确定性。本课程包括20个主题，涵盖了常用的统计方法和其在医学生物领域的应用。数据类型和收集方法定量数据用于测量数量和强度，包括随机化对照试验、队列研究和案例对照研究。定性数据主要用于描述特征和属性，包括观察研究和问卷调查。样本调查方法包括概率抽样和非概率抽样，如简单随机抽样、分层抽样和整群抽样。数据描述与表现描述性统计用图表和统计量来总结和呈现数据的分布和中心趋势。柱状图和饼图常用的图示方法，用于显示分类数据的比例和数量。箱线图用于显示中位数、四分位数和异常值，有助于检测偏离和离群点。散点图用于显示两个变量之间的关系和趋势，有助于发现相关性和异常值。概率分布1正态分布一种连续型概率分布，用于描述大量随机变量的分布情况。2二项分布一种离散型概率分布，用于描述成功和失败的实验。3泊松分布一种离散型概率分布，用于描述随机事件的发生率和数量。假设检验假设检验用于检验一个或多个统计量是否符合假设，比如平均值是否等于某个值。错误分类分为第一类错误（拒绝正确假设）和第二类错误（接受错误假设）。p-value用于度量结果与原假设相抵触的程度。t检验与方差分析t检验用于比较两个样本的均值，如独立样本t检验和配对样本t检验。方差分析用于比较两个或多个样本的均值，如单因素方差分析和多因素方差分析。交互作用指样本间的影响关系，如处理和时间的交互作用。相关性分析相关系数用于描述两个变量之间的线性关系，如Pearson相关系数和Spearman相关系数。散点图和回归分析用于探索和建立变量之间的关系和预测模型。决定系数用于度量模型拟合数据的程度，如R方值。线性回归分析1一元线性回归建立一个自变量和因变量之间的线性关系，并进行拟合和显著性检验。2多元线性回归考虑多个自变量对因变量的影响，并进行多重共线性、模型选择和解释等方面的分析。3岭回归用于处理多重共线性问题，通过对模型加入惩罚项来稳定回归系数。多元回归分析分类变量用于描述具有有序或无序质的分类变量，如二元变量和多元变量。交互项用于描述变量之间的非常量关系，在建模时需要加入显著性检验。回归诊断用于解释和检查模型的拟合优度和误差分布，包括残差图和Q-Q图。生存分析生存函数用于描述事件发生的概率随时间的变化，如估计生存曲线和中位数生存时间。比例风险模型用于描述危险因素对事件风险比的影响，如Cox回归模型。Kaplan-Meier估计器用于描述不同危险因素下的生存曲线和生存率。随机对照试验与临床研究1随机对照试验用来比较两种或多种干预措施的效果，包括平行设计和交叉设计。2临床研究用于评估医疗干预措施的效果和安全性，包括前瞻性研究和回顾性研究。3规范和伦理在研究设计和数据分析中需要遵守相关规范和伦理要求，如GoodClinicalPractice（GCP）。费用效益分析费用效益比用于比较两种或多种策略的效果和成本，通常使用成本-效果平面图来呈现。QALY健康生命年，用于描述某种干预措施对患者心理和生理健康的影响。敏感性分析用于检验模型参数和假设的稳定性和可靠性，包括单向敏感性分析和双向敏感性分析。统计学中的误差与可信度随机误差由于测量工具或实验环境等原因而产生的误差，通常是不可控的和随机的。系统误差由于测量工具或实验设计等原因而产生的误差，通常是可控的和固定的。置信度用于度量估计结果与真实参数之间的不确定度，通常以置信区间的形式呈现。误差理论及其应用可重复性和可再现性用于检验测量工具和实验结果的稳定性和一致性，如测试-重测方法和Bland-Altman法。误差来源和控制用于识别和控制数据收集和分析过程中的误差来源，如控制图和稳态误差模型。数据清洗和筛选用于减少数据中的异常值和干扰点，如过滤和替代法。样本量计算与实验设计1效果大小和功效用于确定样本量和检验方案的设计，如效果大小的定义和样本量的计算。2随机化和分组用于避免偏倚和混杂的影响，如随机分组和平衡设计。3实验执行和监控用于检验实验过程的符合性和结果的可靠性，如中途分析和数据安全性。系统性误差检验系统性误差检验用于识别实验或研究中的系统性偏倚，如检查分组的随机性和装盲效应。混杂控制用于降低混杂因素的影响，如匹配和回归分析。亚组分析用于检验学科的异质性和结果的一致性，如组分析和敏感性分析。调查的设计与分析调查问卷设计用于设计和编写调查问卷，包括问题类型、调查对象和样本量的选择等。问卷的分析与演绎用于解释和演绎调查结果，如交叉表和卡方检验等。调查的信度和效度用于评估调查工具的稳定性和准确性，如测试重测法和信度分析。数据库管理与数挖掘数据清洗用于去除数据中的异常和干扰，如清理缺失值和离散化处理。数据挖掘方法用于自动发现和分析数据中的模式和规律，如聚类和关联分析。大数据的管理和应用用于管理和应用包含大量和多样化数据的技术和方法，如云计算和分布式存储。生物计量学与环境统计学1生物计量学用于描述和分析生物学中的定量数据和群体变化，如体型和种群统计。2环境统计学用于分析和解释环境污染和变化对生态系统和人类健康的影响，如空气质量和水质分析。3统计学的发展和应用用于介绍统计学在不同领域的发展和应用历程，如人工智能和可重复研究。统计学应用于医疗保健决策-making医疗保健决策-mak