醫學統計學,Medical Statistics,1,.,如何學習統計學,建立統計思維方法 理解基本統計概念和原理 掌握具體統計方法 認真實習 多閱讀文獻（設計和資料處理方法） 應用：分析數據、寫論文,2,第一章 緒論,一、什么是統計學 二、統計工作的步驟 三、幾個基本概念 ,3,一、什么是統計學,研究對象： 數據：有變異的數據，即隨機現象的數量現象。 定義一： 統計學就是研究數據及其存在規律的科學。 包括數據的收集、整理、分析以及對結果的解釋。,4,定義二： 統計學是在相對有限的樣本數據上，對特定的隨機現象作出推斷的學科。 本質：部分 全體 隨機現象：在一定條件下，某現象有不確定的結果，可能是這個結果，也可能是其它結果。,5,二、統計學的分類,1、數理統計學：研究、揭示隨機現象數量規律性的學科，其更關注統計推斷的新方法的發展，要求有較多的抽象數學知識作為工具。 2、應用統計學：關心如何把數理統計方法應用到特定的領域，如經濟學、心理學、公共衛生學及醫學等。,6,統計概念 - 統計一詞有3種含義 統計實踐 統計資料 統計學：從事收集、顯示、分析和解釋被研究對象的數量 關系，籍以揭示事物真實情況的一門學問。 統計學 方法論 專門技術 用數學方法證明統計學 指收集、顯示、分析和 中所用方法和公式的正確性 解釋數據的手段和工具， 目的在于獲得對事物的本質 認識,7,醫學統計學 （medical statistics） 是應用統計（專業統計）的一個分支，介紹醫藥衛生領域常用的統計學知識，類似的學課有： 衛生統計學（health statistics） 生物統計學（biostatistics）,8,醫學統計學的基本內容,1.基本統計方法 統計描述 統計推斷 2.多元統計 3.科研設計 4.業務統計 5.其它統計方法,9,我們為什么要學統計學?,學習統計思維 學習統計方法 學習專業統計 學習科研設計 尋證醫學 科研需要 工作需要,10,三、統計工作的基本步驟,第一步 研究設計(design) 第二步 收集資料(collection of data) 第三步 整理資料(sorting data) 第四步 分析資料(analysis of data) 這四個步驟包括了一個研究的全部過程。,11,第一步 研究設計(開題報告） 意義、目的、方法、內容、對象、樣本含量、主要指標、誤差的控制、進度、預期結果等 （文獻綜述基礎上進行）其中有可能涉及到的統計內容是什么？,12,第二步 收集資料(現場調查)： 實驗記錄、病例記錄、工作記錄、 專門調查等 計劃的實施和執行過程，常常是一個漫長的時間，關鍵是保證前后的一致性和資料的完整性,13,第三步 整理資料(sorting data)：建立數據庫、過錄、輸入、邏輯檢錯等。 （分析資料的基礎和數據質量） 第四步 分析資料(analysis of data)： 各種描述、統計檢驗方法、多元回歸等（選擇正確的分析方法） （這些是這次課程的主要內容） ,14,三、幾個基本的統計學概念,總體與樣本(population and sample) 變量（Variable) 變異(variation ) 誤差 (error) 概率(probability),15,總體： 根據研究目的確定的研究對象的全體（群體）。 研究一般希望獲得研究群體的特征。 總體是同質的（homogeneity） 總體是抽象的 有限總體（finite population） 無限總體（infinite population） 描述總體數量特征的統計指標稱為參數 （ parameter），用希臘字母表示。 樣本：總體中有代表性的一部分個體組成的集體。 從總體中得到樣本的方法稱為抽樣（sampling）。 樣本所包含的個體數稱為樣本含量，用n表示。 描述樣本數量特征的統計指標稱為統計量（statistic），用英文或拉丁字母表示。 從樣本推回到總體的方法稱為統計推斷（statistical inference），包括參數估計和假設檢驗兩部分。,1.總體與樣本 (population and sample),16,2.變量（Variable),在確定了研究總體之后，研究者要對每個觀察單位的某項特征進行測量和觀測，這種特征稱為變量。 變量的測得值或觀察值也叫做變量值或資料（data）。 資料分類：（資料性質不同，分析方法不同) 計量資料、計數資料、等級資料,17,（1）計量資料（measurement data） 定義：通過度量衡的方法，測量每一個觀察單位的某項研究指標的量的大小，得到的一系列數據資料，又稱數值變量（numerical variable）。 特點：有度量衡單位 多為連續性資料 分類：連續型變量（continuous data） 離散型變量（discrete data）,18,（2）計數資料（enumeration data） 定義：將全體觀測單位按照某種性質或特征分組，然后再分別清點各組觀察單位的個數。 特點：沒有度量衡單、多為間斷性 資料 又稱分類變量（categorical variable）： 有序分類變量（ ordinal categorical variable） 無序分類變量（ unordered categorical variable）,19,（3）等級資料（ranked data） 定義： 介于計量資料和計數資料之間的一種資料，通過半定量方法測量得到。 特點： 每一個觀察單位沒有確切值 各組之間有性質上的差別或程度上的不同。,20,3.變異(variation ),概念：個體（變量值）之間的差異就是 變異。 變異產生的原因：處理效應、誤差 如何處理變異？ 透過偶然，發現必然！,21,4.誤差(Error),統計上所說的誤差泛指測量值與真值之差，樣本指標與總體指標之差。主要有以下三種：系統誤差、隨機測量誤差、抽樣誤差。 問題：哪類誤差用統計學方法可以控制？為什么？,22,（1）系統誤差（systematic error）,概念：指在研究過程中由于某個環節的缺陷或失誤，造成觀察結果呈傾向性的偏大或偏小，這種誤差稱為系統誤差。 特點：具有累加性。,23,（2）隨機測量誤差（random measurement error）,概念：由于非人為的偶然因素，對于同一樣本多次測定結果不完全一樣，結果有時偏大有時偏小，沒有傾向性，這種誤差叫隨機測量誤差。 特點：沒有傾向性，多次測量計算平均值可以減小甚至消除隨機測量誤差。,24,（3）抽樣誤差（sampling error）,概念：樣本指標與總體指標之間的差別。 特點：有抽樣， 抽樣誤差就不可避免。 統計上可以計算并在一定范圍內控制抽樣誤差。,25,減少抽樣誤差的方法：,（1）改進抽樣方法（增加樣本的代表性），誤差從大到小： 整群抽樣單純隨機抽樣系統抽樣分層抽樣 （2） 增加樣本量; （3）選擇變異程度較小的研究指標。,26,醫學科學研究中的誤差通常指測量值與真值之差，其中包括： 誤差 解釋 解決辦法 系統誤差 不是偶然機遇所致， 盡可能避免, 或通過周 （systematic 而是某種必然因素所致， 密的研究設計解決 error） 具有一定的傾向性 隨機測量誤差 偶然機遇所致，是不可避免的 控制在一定的允許范圍 （random measurement error） 內，數據仍可以使用 抽樣誤差 抽樣研究中，即使消除了 可以通過統計方法估計 （sampling error）系統誤差，控制 了隨機測量 并減小 誤差，樣本指標和總體參數間 仍會存在差別。這是由個體變 異造成，是抽樣波動所致， 不可避免的 隨機測量誤差及抽樣誤差又同屬于隨機誤差。,27,5、概 率 (probability),概念：描述隨機事件發生可能性大小的數值，常用P來表示。 大小：P的大小在0和1之間。通常一個事件的發生小于5%，就叫小概率事件。 在實際工作中，當觀察單位的例數足夠多時，可以用頻率來代替概率。 頻率與概率（樣本與總體、事實與預測）,28,29,報告、論文 分析資料 整理資料 課題實施 課題設計 提出假說,科研基本過程,三個基本要素： 處理因素 受試對象 實驗效應,三個基本原則： 對照、隨機、重復,30,31,32,衛生統計資料的要求 (1) 資料完整、正確。 完整是指調查項目填寫完整無空項。 (2)