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文档简介

医学统计学ch04-王一任医学统计学涵盖了众多的概念和方法，本章将带您深入了解医学统计学的核心内容，从数据处理到临床试验设计，帮助您全面掌握这一重要领域。医学统计学概述定义医学统计学是研究医学和健康领域中数据收集、分析和解释的科学。应用医学统计学应用于疾病研究、药物研发、临床决策等各个方面。重要性通过统计学的方法，我们可以从大量的数据中提取有用的信息，支持医学研究和临床实践。数据类型及其处理方法定性数据描述性统计和假设检验的方法，如卡方检验和秩和检验。定量数据描述性统计和假设检验的方法，如t检验和方差分析。描述性统计分析1中心趋势测度均值、中位数和众数等指标，用于描述数据的集中程度。2离散趋势测度标准差、方差和四分位距等指标，用于描述数据的分散程度。3数据呈现方法直方图、箱线图和散点图等图形，用于直观展示数据的分布。探索性数据分析1相关性分析用于研究变量之间的关系及其强度，如皮尔逊相关系数。2回归分析用于建立变量间的预测模型，并评估其拟合程度和影响因素。3因子分析用于降维和变量聚类，帮助发现数据背后的潜在结构。概率分布及其应用正态分布是医学统计学中最常见的分布，用于描述连续变量的分布。泊松分布用于描述离散事件的发生概率，如疾病发病率和药物不良反应率。二项分布用于描述两个可能结果的事件发生次数，如治疗成功率和死亡率。随机变量的数学期望和方差数学期望随机变量的平均值，衡量变量的中心位置。方差随机变量与其数学期望之差的平方的平均值，衡量变量的离散程度。性质数学期望和方差是随机变量的重要特征，用于描述和比较不同的随机变量。假设检验基础1零假设对研究问题提出的无效或无关的假设。2备择假设对研究问题提出的有效或相关的假设。3显著性水平用于判断结果是否具有统计学意义的临界值。单样本t检验和配对样本t检验单样本t检验用于比较一个样本的均值与预期值的差异是否显著。配对样本t检验用于比较两个

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