医学统计学课件-绪论

医学统计学绪论什么是统计学（Statistics）？Abranchofmathematicsdealingwiththecollection,analysis,interpretation,andpresentationofmassesofnumericaldata(Webster’sInternationalDictionary)Thescienceandartofcollecting,summarizing,andanalyzingdatathataresubjecttorandomvariation(JohnM.Last.AdictionaryofEpidemiology)√Scienceofdata;studyofuncertainty对数据进行收集，整理，分析和解释的科学。使数据变成信息，使信息变成知识。医学统计学（Medicalstatistics）

运用统计学原理和方法研究生物医学资料（数据）的收集、整理、分析和推断的一门学科。为什么要学医学统计学？对我国申报科技成果的4586篇科研论文分析，统计方法使用率仅为76%；国外：医学杂志20-70%的论文有统计学错误；国内：中华医学会系列杂志统计学误用率为54%。药学医学统计学的特点用数量反映质量体格检查（血压、脉搏、肝功能…）--个体健康质量；期望寿命—反映群体健康状况的指标；婴儿死亡率—反映卫生服务质量的指标；用有效率、治愈率反映药品质量。医学统计学的特点2.用群体归纳个体深圳市7岁儿童平均身高是多少？N=100,平均身高119.5cm95%的深圳市儿童的身高在110.20～119.20某降压药平均降压15mmHg(n=100)二.统计学与数学的关系特点统计学数学共同点方法和理论由数学家奠定；方法和工具方法和理论由数学家奠定；方法和工具对象有具体实物或计量单位的数据没有量纲或单位的抽象的数据方法归纳纯粹的演绎结论不确定，可以伪证确定，不能伪证三.统计学的分类（按学科）统计学是一种科学的研究方法。几乎所有的学科都要研究和分析数据，因而统计学与这些学科领域都有着密切的联系：卫生统计学医学统计学药理统计学生物统计学水文统计学档案统计学心理统计学经济统计学物理统计学，犯罪统计学，………统计学的分类（按方法）描述统计学推论统计学描述统计学（descriptivestatistics）

描述统计学：收集反映客观现象的数据，对数据进行加工处理，通过概括、分析和图表显示，得出反映客观现象的规律性数量特征。表1.胆胰管汇合部异常与胆汁成分改变的关系成分实验组（n=30）对照组（n=30)总胆固醇7.01±0.324.23±0.46非结合胆红素266.23±24.93102.2±18.89总胆汁酸676.23±6.75933.4±7.02Ca++4.23±0.122.32±0.11葡萄糖醛酸酶3,93±0.183.23±0.21胆固醇载脂蛋白23335.02±13.211232.23±11.23胆囊收缩素5.12±0.457.04±0.32推论统计学（Inferentialstatistics）推论统计学 用样本数据（较小群体）的特征推断总体特征（较大群体）的方法，包括参数估计和假设检验。Eg.比较甲乙两种降压药的疗效，试验结果显示甲药（n=100人）平均降压11mmHg,乙药(n=100人)平均降压7mmHg,T检验，方差分析，相关分析，卡方检验、回归分析，胆胰管汇合部异常与胆汁成分改变的关系成分实验组（n=30）对照组（n=30)tp总胆固醇7.01±0.324.23±0.462.010.036非结合胆红素266.23±24.93102.2±18.891.020.283总胆汁酸676.23±6.75933.4±7.022.180.022Ca++4.23±0.122.32±0.112.560.028葡萄糖醛酸酶3,93±0.183.23±0.211.200.165胆固醇载脂蛋白23335.0±13.211232.23±11.233.200.003胆囊收缩素5.12±0.457.04±0.322.060.071四.WhatcanStatsdo?1.MakingdatamoremanageableWeightofstudents:Class#1:60,50,80,45,58,48,79Class#2:80,70,50,60,76,68,66#1Average=48.57kg#2Average=67.14kgWhatcanStatsdo?2.Makingconclusionsobjectivelyandquantitativelyeg.

A药：甲医院平均降压:12mmHg;乙医院平均降压:9mmHg;

B药：甲医院平均降压:10mmHg；乙医院平均降压:7mmHg;P（概率）<0.05WhatcanStatsdo?3.Makingmoney(1)在保险公司里有2500个同一年龄的人参加了人寿保险，在一年里死亡概率是0.002，每一个人每年保险费12元，而在死亡时家属可领取保险公司支付的2000元，问保险公司盈利的概率是多少？公司获利不少于1000的概率是多少？A={2500×12-2000X<0}={X>15},计算出p=0.99931,而盈利1000以上的概率也有0.98305

WhatcanStatsdo?3.Makingmoney(2)YesterdayishistoryandtomorrowismysteryWinner,winner,chickendinnerAlwaysaccountaboutvariablechanged!MITBenCampbellMITBlackjackTeamMickyRosaWhatcanStatsdo?4.Makinglife..5.Makingmistakes5名儿童接种A疫苗后血清抗体效价：1：10，1：20，1：40；1：80，1：160A:平均抗体效价滴度：40B:平均抗体效价滴度：626.MakingsenseAorB?五.WhatStatscannotdo?Choosing

good

sampleChoosing

good

variablesMeasuring

variables

preciselyReplacingrealresearchactivities六.BasicTerminology基本概念（一）总体（population）和样本(sample)总体是根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体对象。例如，一个国家的所有成年人；某地的所有小学生；某地所有的患某种病的病人。样本（sample）是从总体中抽取（sampling）的有代表性的个体。eg.为了了解某县成年男性的基本生命特征，在某县随机抽取200名成年男子进行体检，测定身高、体重、血压、脉搏、心率。该县全部成年男性的基本生命特征就是总体，而这200名成年男子的5个变量测量结果构成了样本。

某县成年男子200名成年男子统计学的核心-------从样本推断总体描述总体特征的指标：参数（parameter）一般不知道！描述样本特征的指标：统计量(statistic)：推断、由部分推断全体，结论从来就不是完全肯定或完全否定抽样样本推断数据BasicTerminology基本概念（二）同质与变异同质（homogeneity）：根据研究目的所确定的具有共性的观察单位。 例如，同年龄、同性别的小学生具有同质性，属于同一个总体。但是他们的身高、体重又存在差异，这种同一总体内的个体间存在的差异称为变异（variation）。在临床治疗中，同样的药物治疗病情相同的病人，疗效也不尽相同。同年龄、同性别的中日小学生的平均身高中国1.551.501.461.561.52日本1.451.481.531.581.46同质与变异医学统计学研究的对象是有变异的事务，因而无法用1-2例的观察结果推论出一般的规律。例如，不同用某一个人的体重作为一般成年人的体重；也不能因为使用某种药物治疗某一例癌症患者有效，就断定这种药物治疗癌症有效。统计学的任务:

就是从表现为偶然的大量数据中，分析出其中必然的规律（在变异的背景上描述同一总体的同质性，揭示不同总体的异质性，heterogeneity）。BasicTerminology基本概念（三）变量（variable）和数据(data)类型变量是反映实验或观察对象生理、病理、生化等特征的指标，变量的观察值称为数据（data）。例如，身高(cm)、体重(kg)、年龄（岁）、血型（A,B,O,AB）、疗效（有、无）等都是变量，它们的观测值称为数据。

变量、数据类型不同，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，首先要分清变量类型！BasicTerminology基本概念1.变量、数据的分类（1）定量数据（计量资料，quantitativedata）：变量的观测值是定量的，能够用数值大小衡量其水平的高低，一般有计量单位。-连续型(continuousvariable)：可以取无限数值，eg.身高、体重、温度离散型(discretevariable)：只能取整数，eg.脉搏、WBC，病人数（2）定性数据（计数资料，分类变量,qualitativedata）：变量的观测值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。eg.性别（男女），疾病（有无），血型（A,B,O,AB）-有序数据（ordinalvariable):半定量数据或等级数据;eg.药物的疗效按显效、有效、好转、无效分类；尿糖化验结果分为-，+，++，+++-无序数据（Nominaldata)：定类数据、名义变量，无序分类资料，如性别、血型。QualitativedataBasicTerminology基本概念2.变量（数据）之间的转换数据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。

变量（数据）之间的转换1、血红蛋白量（g/L）原属数值数据，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项定类数据分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按定序数据分析。2、有时亦可将定序数据数量化，如可将病人的性别以0、1表示，则可按数值数据（定量资料）分析。

BasicTerminology基本概念（四）误差（error）是指观测值与真实值、样本统计量与总体参数之间的差别。系统误差(systematicerror)，随机测量误差(randommeasurementerror)抽样误差(samplingerror)：1.系统误差(systematicerror)：由固定因素产生，如仪器未归零校正，标准试剂校准不好，测量者读取测量值不准，医生对疗效标准掌握偏高或偏低等。使结果不是分散在真值两侧，而是有方向性、系统性或周期性偏离真值。例如，测量血糖有班氏法和葡萄糖氧化法，班氏法的测量结果偏高（易受体内还原性物质影响）这类误差可通过试验设计或技术措施来消除或使之减少2.随机测量误差(randommeasurementerror)：由于偶然因素的影响会造成同一测量对象多次测定结果不完全相同。无固定的大小和方向，担忧一定的统计规律（如服从正态分布）。例如，仪器失灵、抄错数据、点错小数点、写错单位等不可避免，可通过多次测量获得的均数对真实值进行准确的估计，可通过认真检查核对予以消除3.抽样误差(samplingerror)：由于抽样引起的样本统计量与总体参数的差异。来源于个体变异，可用统计学方法进行分析。产生原因：个体差异（生物变异）不可避免有统计规律性抽样误差1.频率：在相同条件下重复进行n次随机实验，若事件A发生了m次，则称m为事件A出现的频数（frequence），称比值m/n为事件A的频率。记作：f==eg：若投掷一枚均匀的硬币，随机事件A表示“正面向上”，用n表示投掷次数；m表示随机事件A发生的次数；则f表示随机事件A发生的频率（f=m/n）。频率通常用小数或百分数表示，0≤f≥1。医学上通常所说的发病率、患病率、病死率、治愈率等都是频率。BasicTerminology基本概念

（五）频率(frequency、relativefrequency)与概率（probability）:2、频率的稳定性（stabilityofrelativefrequency）：是随机现象的客观规律，当试验（E）次数n逐渐增大时，随机事件A发生的频率逐渐趋向于某一常数。eg：投掷一枚均匀的硬币，用不同的投掷次数n作随机试验，结果如下：m/n=8/10=0.8000、7/20=0.3500、

……、249/500=0.4980、501/1000=0.5010、1001/2000=0.5000，由此看出当投掷次数n足够大时，f=m/n→0.5，称P(A)=0.5，或简写为：P=0.5。某药抽样次品率随抽样次数变化情况抽出样品数n50100600150060009000次品数m027195693次品率f/%021.171.270.931.03频率和概率在重复试验中，事件A的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p,这个常数p就称为事件A出现的概率（probability）,记作P(A)或P。它是事件A发生可能性大小的度量。0≤P(A)≥1统计概率——常数（稳定）；就总体而言。

频率——变量[可变性：因试验（E）次数不同，事件A发生的可能性不同]；就样本而言。当样本含量逐渐增加时，频率接近统计概率P。

频率代表样本，概率代表的是总体！小概率事件某事件的发生概率很小，则该事件为小概率事件。不同研究问题对小概率事件的要求不同。医学研究中，将概率小于或等于0.05或0.01称为