第一章-医学统计中的基本概念

欢迎同学们学习医学统计学

MedicalStatistics浙江海洋学院医学院龚戬芳gjf200527@163.com第一章医学统计中的绪论

医学统计工作的内容及资料类型

医学统计中的基本概念

学习目的和要求掌握：总体与样本、参数与统计量、同质与变异、抽样误差、概率等基本概念熟悉：统计工作的基本步骤和资料类型了解：医学统计学的定义和内容第一节绪论

医学论文中统计运用错误，除了影响论文的科学性，还可能导致严重的伦理学问题。

eg：1996年有机构对申报科技成果的4586篇论文进行分析（中华医学会系列杂志占6.9%），统计方法使用率仅为76%，数据分析方法误用达55.7%。2001年《中华预防医学杂志》：中华医学会系列杂志数据分析方法误用约54%（1995）。

“非常痛心地看到，因为数据分析的缺陷和错误，那么多

好的生物研究工作面临着被葬送的危险”。

--F.Yates，M.J.R.Healy

统计知识的运用撰写论文：报告自己观察或实验的研究结果。阅读论文：吸收新知识，了解学术进展。为什么要学医学统计学？统计学（statistics）：是以概率论、数理统计学为基础，研究资料和信息（数据）的搜集、整理、分析和解释的科学。

目的是帮助人们分析所占有的信息，达到去伪存真、去粗取精、正确认识世界的一种重要手段。

理论基础由此看出：统计学是处理资料中变异性的科学和艺术，是在收集、归类、分析和解释大量数据的过程中获取可靠结果的一门学科，强调了“过程”。

医学统计学(medicalstatistics)：运用概率论和数理统计等数学的基本原理和方法，研究生物医学资料和信息的搜集、整理、分析和推断的一门学科。理论基础——概率论、数理统计学研究对象——随机、不确定的现象（变异的医学现象）

۴

医学统计学是帮助人们透过许多偶然现象，分析和判

断事物内在规律的学科。

eg：P1

۴

医学统计学是医学实践和医学科学研究中的一门重要

的医学基础学科，是一种不可缺少的分析和解决问题

的工具。个体变异第二节医学统计工作的一．医学统计工作的内容

任何统计工作和统计研究的全过程都可分为以下五个步骤：P2

第一步研究设计

(Design)

第二步收集资料

(Collectionofdata)

第三步整理资料

(Sortingdata)

第四步分析资料

(Analysisofdata)

第五步解释资料

(Interpretationofdata)

1、研究设计(design)设计是对资料的搜集、整理和分析全过程的周密、

科学、有效的设想与安排，是科学研究最关键的一环。种类：实验设计、调查设计内容：专业设计、统计设计

前期准备工作：查阅文献、了解现状、征询意见（在此基础上考虑）其中有可能涉及到的统计内容是什么？

设计内容包括：确定研究目的、研究假说；确定观察对象、观察单位、样本含量和抽样方法；拟定研究方案；确定预期分析指标、误差控制措施、进度与费用等。2、收集资料（collectionofdata）

遵循统计学原理采取必要措施得到准确可靠的原始资料。基本原则：

及时、完整、准确、可靠、系统原则。资料来源：原始资料（一手资料）：包括经常性资料（eg：日常医疗卫生工作记录、统计报表、专门报告卡等）；专题研究资料（一时性资料）（

eg：专题调查资料、实验研究资料）。次级资料（二手资料）：文献的二次开发（循证医学）。3、整理资料（sortingdata）

通过科学的分组和归纳，用图表的形式来展示资料特征，使原始资料系统化、条理化，便于进一步计算统计指标和分析。步骤：审核：遵循及时性、完整性、准确性、有效性原则。包括逻辑检查与技术检查。

（eg：录入误差——170输入为17，对结果影响较大，故应进行双份录入）分类或分组：质量分类——按性质、类别分类整理，即“同质者合并，非同质者分开”的原则对资料进行分组。多用于定性数据（计数或等级资料）的整理。一般用二维表。数量分组——按数量大小分组整理，即在同质基础上根据数值大小进行分组，组与组之间是连续的或非连续的。多用于定量数据（计量资料）的整理。拟订整理表：汇总归纳。制定统计图表或报告。4、分析资料（analysisofdata）目的是计算有关指标，反映数据的综合特征，阐明事物的内在联系和规律，是统计学的核心。

包括：统计描述（descriptivestatistics）：用统计指标（样本均数、标准差、率）与统计图（表）等方法对样本资料的数量特征及其分布规律进行描述分析事物特征。统计推断（inferentialstatistics）：指如何抽样，以及如何用样本信息推断总体特征，分析事物间相互关系。

（eg

:药物疗效的统计学分析——降压药物的降压效果为

5mmHg,且P＜0.05）5、解释资料（interpretationofdata）

对统计结果进行说明和应用。

（eg:药物疗效的统计判断——降压药物的降压效果为5mmHg,且P＜0.05

）<注>：统计工作的五个步骤紧密相连、不可分割，任何一步的缺陷，都将影响整个研究结果。进行资料分析时，需根据研究目的、设计类型和资料类型选择恰当的描述性指标和统计推断方法。目前，应用广泛，成为医药护理学研究、疾病防治、卫生事业管理等多方面的重要手段、工具之一，即成为方法论。二．学习医学统计学的目的

与要求目的：掌握医学统计学的基本理论、基本方法、基本统计技能，为今后从事护理科研、阅读专业书刊、从事具体的临床实践工作打下必要的统计学基础。要求：明确学习目的（前述）；注意学习方法：掌握统计方法的基本思想、公式的应用条件及用法，不要深究其数学原理；明确理论体系；理论联系实际；纵横联系（前后贯通）；培养科学作风：严肃、认真、实事求是。三．资料的类型

资料（data）：是对客观事物观察的结果。

eg：观察药物在研究对象血液中的含量，即血药浓度。（一）资料的类型1．计量资料（measurement

data）：又称数值数据（numericaldata）、定量数据（quantitativedata）。⑴特征：

观察结果由具体数值表示：其变量值是定量的，表现为数值大小，可经测量取得数值；具有度量衡单位。

eg：医药企业销售收入（万元）、身高（cm）、体重（kg）、血压（mmHg／kPa）、脉搏（次/min）和白细胞计数（×109/L）等。⑵分类：连续性计量资料：大多数的数值数据为连续型资料，其取值连续不断，不能一一列举。

eg：血药浓度、时间、身高、体重、血压、温度等。非连续性（离散性）计量资料：可以取有限个值，即可以一一列举。

eg：制药公司数、门诊人数、生育子女数等。

2．计数资料（enumerationdata）

：又称定类数据（categoricaldata）、分类数据（categoricaldata）、名义数据（nominaldata）⑴特征：观察结果由字符表示，其变量值是定性的；观察结果之间是互不相容类别与属性，且无序类别。无序分类（unorderedcategoricaldata）：是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。⑵分类：二项分类数据：eg：性别（男、女），生死等。无序多项分类数据：eg：民族、血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。⑶整理：应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为定类数据。3．等级分组资料（rankdata）：又称定序数据（ordinaldata）、有序多项分类数据（ordinalcategoricaldata）、半计量资料。

⑴特征：

观察结果由字符表示，其变量值是定性的；观察结果之间是互不相容类别与属性，且有序类别

—无具体数据大小，但在性质上判断有程度大小关系。

eg：药物疗效按治愈、显效、好转、无效分类；尿糖化验结果按－、±、＋、＋＋、＋＋＋分类；新药等级分类（一类、二类、三类、四类、五类）；手术效果等。⑵整理：对于定序数据，应先按等级顺序分组，然后清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为定序数据。住院号年龄身高体重住院天数职业文化程度分娩方式妊娠结局20256552716571.55无中学顺产足月20256532216074.05无小学助产足月20258302515868.06管理员大学顺产足月20225432316169.05无中学剖宫产足月20224662515962.011商业中学剖宫产足月20245352715768.02无小学顺产早产20258342015866.04无中学助产早产20194642415870.53无中学助产足月20257832915457.07干部中学剖宫产足月观察单位observations个体individuals变量variablesNumericalvariable计量资料Categoricalvariable计数资料Units；elements（二）资料之间的转换：

资料类型不同，其分布规律亦不同，对它们采用的

统计分析方法也不同。在处理资料之前，首先要分

清资料类型。资料类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，

各类资料之间可以进行相互转化。

eg：一组20

40岁成年人的血压（舒张压）以12kPa（90mmHg）为界分为正常与异常两组，统计每组例数

<8低血压8

正常血压12

轻度高血压15

中度高血压17

重度高血压数值变量资料等级资料无序分类资料基本内容

统计描述统计推断(1)统计推断(2)计量资料

频数分布集中趋势离散趋势统计图表抽样误差标准误t/u/F检验秩和检验可信区间直线相关与回归偏相关多元线性回归计数资料相对数统计图表u/

2检验秩和检验可信区间Logistic回归四．常用统计软件简介

SAS（统计分析系统）：全称StatisticalAnalysisSystem，是当前最流行的国际标准通用、最具权威的统计分析软件，但操作略为繁琐。优点：数据处理功能强，具有较强的数据管理和报表制作功能。SPSS（社会科学统计软件）：全称StatisticalPackageforSocialScience，2009年已更名为：预测统计分析软件

PASWStatistics18.0

（PredictiveAnalyticsSoftware），是当前国内最流行，应用最广泛的专业统计分析软件。优点：方法较齐全，运行速度快，容量大，操作方便。Stata：方法齐全，小巧，统计制图及其打印较为独特，操作简单。EXE（电子表格软件）：可进行基本的统计分析，操作简便。第三节医学统计中的一、同质与变异

同质(homogeneity)：指研究对象具有相同的状况或属性等共性。同质性是构成研究总体的必备条件——科学研究与统计分析的前提；研究内容不同，对同质性的要求不同；

eg1：住院患者的心理需求的研究。

eg2:

欲研究某新药治疗胃溃疡的效果。所有研究对象都必须是确诊为胃溃疡的病人且病情相似，在这种同质的基础上观察治疗效果，有的人治愈，有的人未愈，这种差异就是变异。

变异(variation)：指在同质的基础上各观察单位(或个体)

的某变量值之间的差异。

原因：不可控的、不明原因的因素作用下所产生的一种综合表现。

特征：①个体变异的结果是随机的，不可预测的；②个体变异是有规律的（n↑→分布趋于稳定）；

③个体变异是普遍存在的。没有个体变异，就没有统计学！图9-1正常妊娠期分布eg：二、总体与样本

（一）个体（individual/观察单位observedunit）：是统计研究中最基本的单位，组成总体的每个成员。任何统计研究都必须首先确定观察单位，可以是一个人、一个家庭、一个地区、一个样品、一个采样点等。（二）总体（population/母体）：研究对象的全体，是客观存在的。1、定义：根据研究目的确定的同质的所有观察单位的某

变量值（eg：身高、体重等特征）的集合。Theentiregroupofindividualsthatwewantinformationaboutiscalledthe

population.

个体eg：

调查某地2010年正常成年男子的红细胞数的正常值范围。

研究单位：一个人变量：红细胞数同质：某地、2010年、成年、男子、正常。总体：

1）某地所有的正常成年男子

2）某地所有的正常成年男子的红细胞数2、分类：有限总体（finitepopulation）：是指在某特定的时间与空间范围内，同质研究对象的所有观察单位的某变量值的个数（观察单位数）