《医学统计学》完整课件-超级经典

2023《医学统计学》完整课件-超级经典contents目录医学统计学基本概念与术语医学统计学基础医学统计学应用医学统计学案例分析与实践01医学统计学基本概念与术语医学统计学的定义医学统计学是运用数理统计学的原理和方法，研究医学现象和问题的一门学科。医学统计学的应用领域医学研究、卫生保健、疾病预防与控制、医学教育等。医学统计学的定义与研究对象数据：用来描述现象、事件或事物特征的数量资料，包括数值型和分类型两种类型。变量：用来描述个体特征的资料，包括自变量、因变量和中介变量三种类型。总体与样本：总体是所要研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分个体。随机变量与概率：随机变量表示随机试验的结果，概率表示随机事件发生的可能性大小。参数与统计量：参数是用来描述总体特征的未知量，统计量是用来描述样本特征的量。假设检验与P值：假设检验是用来判断样本与总体之间的差异是否具有统计学意义的检验方法，P值是假设检验中的重要指标之一，表示观察到的数据与零假设之间的矛盾程度。方差分析、回归分析、相关分析：方差分析用于比较不同组之间的差异，回归分析用于预测因变量与自变量之间的关系，相关分析用于研究两个变量之间的线性关系。医学统计学的基本概念与术语02医学统计学基础数据的描述性统计分析对分类数据进行频数分布分析，以反映数据的分布特征。频数分布集中趋势离散程度偏态与峰态计算数据的平均数、中位数、众数等指标，以反映数据的集中趋势。计算数据的标准差、四分位数间距等指标，以反映数据的离散程度。计算数据的偏度和峰度指标，以反映数据的分布形态。概率：描述事件发生的可能性程度，表示为小数或百分数。随机事件：在一定条件下，可能发生也可能不发生的事件。事件的频率与概率的关系：频率是事件发生的次数与试验次数的比值，概率是频率的期望值。大数定律：在试验次数足够多的情况下，随机事件的频率具有一定的稳定性。随机变量：随机试验的结果可以表示为数值变量，称为随机变量。离散型随机变量与连续型随机变量：随机变量的取值可以是一系列离散值，也可以是一个区间内的任意实数。概率分布：描述随机变量取值概率规律的函数。数学期望：描述随机变量取值的平均水平或集中趋势的数值。方差与标准差：描述随机变量取值离散程度的数值。数据的基本概率与抽样分布03医学统计学应用VS线性回归是一种预测和分析工具，通过研究因变量和自变量之间的关系，建立回归模型，并对未知的自变量进行预测。详细描述线性回归分析是医学统计学中常用的方法之一，用于研究一种或多种自变量与因变量之间的定量关系。通过最小二乘法等回归分析技术，可以得出自变量和因变量之间的回归模型，并计算出各自的系数。根据回归模型，可以对未知的自变量进行预测，从而为医学研究和实践提供重要参考。总结词线性回归分析方差分析及其拓展方差分析是一种统计假设检验方法，通过将数据的变异分解为组间变异和组内变异，来比较不同组之间的差异是否显著。总结词方差分析是医学统计学中常用的方法之一，用于比较不同组之间的差异是否显著。该方法的基本思想是将数据的变异分解为组间变异和组内变异，并比较组间变异的大小。通过方差分析，可以判断不同组之间的差异是否具有统计学意义，从而为医学研究和临床实践提供重要参考。详细描述卡方检验是一种用于检验分类变量与分类变量之间独立性的统计方法，而非参数检验则是一种更为灵活的统计检验方法。总结词卡方检验是医学统计学中常用的方法之一，用于检验两个分类变量之间是否独立。通过计算卡方值和卡方检验的统计量，可以得出两个变量之间是否存在统计学上的关联。而非参数检验则是一种更为灵活的统计检验方法，适用于不同类型的数据和不同类型的问题。非参数检验可以克服参数检验中对于数据分布和样本大小的限制，因此在医学统计学中具有广泛的应用。详细描述卡方检验与非参数检验04医学统计学案例分析与实践案例一医生如何通过统计学研究发表高质量论文？医学领域中的统计陷阱和如何避免医学论文中常用的统计分析方法及优缺点比较医学研究中的伦理与统计分析的关联医学统计学案例分析案例二案例三案例四实践四医学论文中统计分析