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文檔簡介
醫學生物統計學課件學習醫學生物統計學的定義和作用，探索研究設計、數據分析和統計軟件，以及數據可視化和圖形統計的方法。研究設計與實驗方法1確定研究問題仔細選擇研究問題，確保目標明確。2制定實驗計劃詳細規劃實驗設計和程序，確保可靠的結果。3數據收集和記錄采集數據并準確記錄，避免錯誤和偏差。數據分析方法和軟件描述性統計分析使用常見統計量（均值、中位數、眾數等）對數據進行整體概括。推斷性統計分析通過假設檢驗和置信區間來推斷總體特征。統計軟件應用掌握流行的統計軟件（例如SPSS和R）來分析數據。數據可視化和圖形統計條形圖和餅圖使用條形圖和餅圖直觀地展示分類數據。散點圖和回歸曲線通過散點圖和回歸曲線探索變量之間的關系。箱線圖使用箱線圖展示數據的分布和異常值。樣本容量和樣本分布檢驗1樣本容量計算確定需要多少樣本才能得到可靠的結果。2正態性檢驗檢驗數據是否服從正態分布，適用于很多統計方法。3非參數方法使用非參數統計方法來處理不滿足正態分布的數據。單組均數的假設檢驗1建立假設提出原假設和備擇假設來比較樣本均值與總體均值。2選擇統計檢驗根據數據特點和實驗設計，選擇合適的統計檢驗方法。3進行假設檢驗計算統計檢驗量，進行假設檢驗并得出結論。雙樣本均數比較的假設檢驗獨立樣本檢驗比較兩個獨立樣本的均值，確定是否存在顯著差異。配對樣本檢驗比較兩個相關樣本之間的均值，考察相關性和差異。非參數方法使用非參數統計方法進行雙樣本均數比較。方差分析的方法和應用單因素方差分析比較三個或更多樣本均值之間的差異。雙因素方差分析考察兩個或多個因素對均值的影響。重復測量方差分析比較同一組實驗對象在不同時間點或條件下的均值差異。分類與比較數據的關聯性檢驗1卡方檢驗檢驗兩個或多個分類變量之間的關聯性。2列聯表分析通過
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