《预防医学》本科课件-医学统计学5

《预防医学》本科课件-医学统计学5xx年xx月xx日医学统计学绪论医学统计学基础医学统计学中的概率与概率分布医学统计学中的相关分析与回归分析医学统计学中的方差分析医学统计学中的卡方检验医学统计学中的非参数检验医学统计学中的多元统计分析contents目录医学统计学绪论01医学统计学是研究如何收集、整理、分析和解释医学数据的科学。它包括描述性统计学和推断性统计学两个基本内容。描述性统计学主要通过图表和数字来描述数据的分布特征和规律，而推断性统计学则是通过样本数据来推断总体特征和规律。医学统计学的定义与内容医学统计学的重要性它可以帮助我们更好地理解和解释医学数据，发现疾病发生和发展的规律，评估治疗效果和预测疾病发展趋势。医学统计学还是医学研究和论文写作的基础，只有掌握了医学统计学方法，才能进行科学的研究设计、数据分析和论文撰写。医学统计学在医学研究和实践中具有重要的作用。医学统计学的发展趋势医学统计学已经从传统的数理统计学向生物统计学发展。生物统计学更加注重研究人类生物学和健康数据的特殊性，强调对数据的深入理解和精细分析。随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习等先进技术在医学统计学中也得到了广泛应用，为医学研究和医疗实践带来了新的机遇和挑战。医学统计学基础02数据的类型与特点要点三定量数据可以表现为连续变量和离散变量，如身高、体重、年龄、血压等，具有度量性和普遍性。要点一要点二定性数据表现为分类变量，如性别、血型、疾病类型等，具有非度量性和特殊性。半定量数据介于定量数据和定性数据之间，如病情轻重程度、肿瘤分期等，具有不完全度量性和混合性。要点三数据的收集与整理数据来源主要包括调查数据、实验室数据、临床数据、文献数据等。数据收集方法采用问卷调查、观察、记录、检测等方法收集数据，需注意数据的质量和可靠性。数据整理对收集到的数据进行审核、清洗、归纳和总结，使数据更加有序、规范和清晰。010203VS采用图表、数值和文字等形式对数据进行描述，如计算集中趋势指标（平均数、中位数）、离散趋势指标（方差、标准差、四分位数间距）和偏态性指标（偏度、峰度）等。数据分析采用适当的统计方法和模型对数据进行深入分析，如t检验、卡方检验、相关分析、回归分析和方差分析等，以揭示数据间的关系和规律。同时需注意数据的适用范围和限制条件。数据描述数据的描述与分析医学统计学中的概率与概率分布03随机事件与概率在医学统计学中，随机事件是指那些可能发生也可能不发生的事件，如某病在某年某地某人群中的发生数。随机事件用于描述随机事件发生的可能性大小，表示为一个介于0和1之间的数，其中1表示事件肯定发生，0表示事件肯定不发生。概率在医学统计学中，离散型随机变量是指那些只能取有限个值的随机变量，如某病在某地某年某人群中的发病人数。离散型随机变量的取值及其对应的概率称为概率分布。常见的离散型随机变量的概率分布有二项分布、泊松分布等。离散型随机变量概率分布随机变量的概率分布在医学统计学中，大数定律是指当样本含量足够大时，样本均数的取值越来越接近于总体均数，即样本均数的抽样误差越来越小。大数定律在医学统计学中，中心极限定理是指当样本含量足够大时，不论总体分布是什么类型，样本均数的分布越来越接近于正态分布。中心极限定理大数定律与中心极限定理医学统计学中的相关分析与回归分析04通过绘制散点图，可以直观地观察两个变量之间的相关性。散点图使用相关系数（如Pearson相关系数）来量化两个变量之间的线性关系程度。相关系数通过显著性检验（如t检验或F检验）来确定相关系数是否有意义。显著性检验两变量相关分析简单线性回归建立两个变量之间的线性回归模型，并利用这个模型预测一个变量的值。多元线性回归建立多个变量之间的线性回归模型，并利用这个模型预测一个变量的值。回归诊断通过残差图、方差齐性检验、多重共线性检查等方法，对回归模型进行诊断和修正。两变量回归分析探索病因通过相关分析和回归分析，可以探索疾病发生与哪些因素相关，并建立预测模型进行预测。相关分析与回归分析的应用疾病预防根据相关分析和回归分析的结果，可以制定针对性的预防措施。临床决策通过相关分析和回归分析，可以建立诊断和治疗的决策支持系统，提高医生的工作效率和诊断准确率。医学统计学中的方差分析05探索多组数据的均值差异方差分析通过比较各组的均值差异，判断不同组之间的差异是否具有统计学意义。假设检验方差分析基于假设检验的原理，通过计算F统计量，对多组数据的均值差异进行统计学检验。方差分析的基本思想方差分析的应用条件独立性参与比较的各组数据必须相互独立，不具有相关性。正态性各组数据的分布应符合正态分布，或近似正态分布。方差齐性参与比较的各组数据的方差应具有可比性，无明显差异。010302确定研究目的明确研究目的，确定需要比较的组数、数据类型等。对数据进行清洗、整理、分组和标注等预处理工作，确保数据质量。根据研究目的和数据特点，选择合适的方差分析模型进行拟合。利用方差分析模型计算F统计量，并根据给定的显著性水平进行判断。如果存在多重比较，需要进一步进行事后比较，以判断哪些组之间的差异具有统计学意义。方差分析的步骤与实施数据清洗与预处理计算F统计量进行事后比较构建方差分析模型医学统计学中的卡方检验06卡方检验的基本思想统计假设检验卡方检验是一种统计假设检验方法，用于比较观察到的数据和期望数据之间的差异，以判断假设是否成立。卡方检验常用于分类变量，例如疾病和死亡原因等，而非数值变量。卡方检验基于随机化原则，将样本分为两组或多组，比较各组观察值与期望值的差异。分类变量随机化原则样本量足够卡方检验需要足够的样本量，通常要求样本量大于400，否则可能导致结果不准确。观察值相互独立卡方检验要求观察值之间相互独立，不存在关联性，否则可能导致结果失真。理论频数与期望频数接近卡方检验要求理论频数与期望频数接近，如果相差较大，可能导致结果不准确。卡方检验的应用条件收集数据：收集需要进行卡方检验的数据，包括样本量、观察值等。设计调查表：根据研究目的设计调查表，确定分组和期望频数。数据调整：根据实际调查情况对数据进行调整，以符合实际情况。计算卡方值：将观察值和期望值分别输入计算器或计算机软件中，计算卡方值。计算自由度：根据分组数和观察值的数量计算自由度。确定显著性水平：选择显著性水平，一般选择0.05或0.01。判断结果：根据卡方值、自由度和显著性水平判断结果是否具有统计学显著性。卡方检验的步骤与实施医学统计学中的非参数检验07VS非参数检验是相对于参数检验而言的，后者依赖于总体分布的假设，而前者不需要这些假设，因此具有更广泛的应用范围。非参数检验具有简单易懂、适用范围广、稳健性好的特点，可以有效地处理一些不满足参数检验假设的数据。非参数检验的概述与特点非参数检验的常用方法推论性统计通过样本数据对总体进行推断和分析。描述性统计通过图表和数字描述数据的分布特征。列联表分析对分类变量进行统计分析，研究变量之间的关联关系。U检验对两个独立样本进行统计分析，研究它们的总体分布是否相同。秩和检验将一组数据按照从小到大的顺序排列，然后对这些数据进行统计分析。非参数检验的应用范围当数据为分类数据或多变量数据时，可以使用非参数检验。当数据分布不明确时，可以使用非参数检验。当数据存在异常值或离群值时，可以使用非参数检验。对于一些不满足参数检验假设的数据，非参数检验可以更好地处理。当数据类型不满足参数检验要求时，可以使用非参数检验。医学统计学中的多元统计分析08多元统计分析是医学统计学的一个重要分支，主要研究多个随机变量之间相互依赖关系的统计方法。多元统计分析的发展与医学、生物学、经济学等领域的发展密切相关，其应用越来越广泛。多元统计分析的概述与发展多元统计分析的常用方法研究多个变量之间的相关关系，并建立回归模型，如多重线性回归、逐步回归、岭回归等。回归分析主成分分析聚类分析判别分析将多个变量通过线性变换降维，提取主要成分，简化数据结构，便于分析和解释。根据变量之间的相似性进行分类，将相似的样本分为同一类，不同的样本分为不同的类。根据已知分类的数据，建立判别模型，对未知分类的数据进行分类。医学研究多元统计分析在医学