醫學統計學核心方法選擇與應用演講人：日期:目錄CATALOGUE基礎概念與原則統計方法選擇依據常用統計方法分類樣本量計算與效能分析結果解讀與報告規范實際應用案例分析01基礎概念與原則PART醫學統計學定義與作用01定義醫學統計學是應用數學原理和方法，收集、整理、分析和解釋醫學數據，以探索疾病的流行規律、評價防治措施的效果，并用于醫學決策和管理的科學。02作用醫學統計學在臨床醫學、公共衛生、預防醫學等領域具有重要作用，如臨床試驗設計、疾病預測、衛生資源配置、醫學科學研究等。數據類型分類標準定量數據分類變量定性數據連續變量指可以用數值表示的數據，如身高、體重、血壓等，可以進行數學運算和統計分析。指不能用數值表示，而需要用文字或符號來描述的數據，如性別、血型、職業等，通常需要進行分類和編碼處理。根據數據的性質進行分類，如性別分為男性和女性、疾病分為治愈和未治愈等。在一定范圍內可以連續取值，如身高、體重等，通常需要進行分組和離散化處理。研究設計類型解析通過隨機分組、對照等原則，探究因素與效應之間的因果關系，如臨床試驗、動物實驗等。實驗性研究不對研究對象進行人為干預，只是觀察并記錄其特征和結果，以探索因素與效應之間的關聯性，如病例對照研究、隊列研究等。觀察性研究通過隨機抽樣的方法，從總體中選取一部分研究對象進行調查，以推斷總體的特征和規律，如抽樣調查、普查等。抽樣調查在研究中控制可能影響結果的因素，以提高研究的準確性和可靠性，如隨機化、盲法、匹配等。變量控制02統計方法選擇依據PART根據研究數據的特性，確定變量是數值變量還是分類變量，并考慮其分布特征，如正態分布、偏態分布等。變量類型變量類型與分布特征對于數值變量，需了解其集中趨勢、離散程度以及分布形態；對于分類變量，需關注其各類別的頻數和比例。數據分布特征研究目的與假設類型01研究目的明確研究的主要目標和需要解決的問題，從而選擇適合的統計方法。02假設類型根據研究目的，確定假設是單側還是雙側，以及假設檢驗的顯著性水平。樣本量與數據質量樣本量根據研究目的、假設類型、效應大小、總體標準差等因素，計算所需的樣本量，以確保結果的可靠性。01數據質量評估數據的完整性、準確性、一致性以及是否存在偏倚，對不合格數據進行清洗和糾正，以提高數據分析的準確性和可信度。0203常用統計方法分類PART正態分布數據參數檢驗通常適用于正態分布的數據，例如t檢驗、方差分析等。樣本量較大當樣本量較大時（通常大于30），參數檢驗的效力較高，能夠更準確地發現差異。樣本數據連續參數檢驗通常適用于連續變量，如身高、體重等。總體參數已知參數檢驗可用于估計總體參數，如總體均值、總體標準差等。參數檢驗適用場景非參數檢驗應用條件非正態分布數據非參數檢驗適用于非正態分布的數據，例如秩和檢驗、卡方檢驗等。樣本量較小當樣本量較小（通常小于30）時，非參數檢驗的效力較高，能夠更準確地發現差異。樣本數據不連續非參數檢驗通常適用于分類變量或等級變量，如疼痛評分、滿意度等。總體分布未知非參數檢驗不要求總體分布，適用于對分布形態未知的數據進行分析。回歸分析模型選擇線性回歸線性回歸用于描述兩個變量之間的線性關系，適用于自變量和因變量均為連續變量的情況。決策樹回歸決策樹回歸通過樹狀結構展示自變量與因變量之間的關系，適用于自變量為分類變量且分類較少的情況。邏輯回歸邏輯回歸用于描述二分類或多分類因變量與自變量之間的關系，適用于分類變量的預測和分析。支持向量機回歸支持向量機回歸通過非線性映射將原始數據映射到高維空間，適用于自變量與因變量之間關系復雜、非線性的情況。04樣本量計算與效能分析PART效能分析核心參數假設檢驗的效能描述在設定的檢驗水準下，拒絕原假設的概率。01Ⅰ類錯誤的概率α當原假設為真時，錯誤地拒絕原假設的概率。02Ⅱ類錯誤的概率β當原假設不真時，未能拒絕原假設的概率。03把握度（1-β）當原假設不真時，正確拒絕原假設的概率。04計算工具與軟件操作PASS軟件用于樣本量計算和效能分析，可以計算多種假設檢驗的效能。02040301R語言是一種免費的統計分析軟件，包含多種樣本量計算和效能分析的函數。SAS軟件具有強大的統計分析功能，可以進行樣本量計算和效能分析。G*Power軟件專門用于效能分析，可以計算多種統計方法的效能。常見誤差規避策略常見誤差規避策略準確估計總體參數樣本量不宜過小或過大合理設定檢驗水準嚴格按照樣本量計算結果進行抽樣在進行樣本量計算時，需要準確估計總體的參數，如均值、標準差等。在進行假設檢驗時，應根據實際情況合理設定檢驗水準，避免過高或過低的檢驗水準導致錯誤的結論。過小的樣本量可能導致檢驗效能不足，而過大的樣本量則可能浪費資源。在進行抽樣時，應嚴格按照計算所得的樣本量進行抽樣，以確保樣本的代表性。05結果解讀與報告規范PARTP值定義及意義P值是一種概率，表示在原假設為真的情況下，觀察到的樣本數據或更極端情況出現的概率。P值越小，表明觀察結果與原假設之間的差異越顯著。P值與置信區間解讀01置信區間及其解釋置信區間是指在一定置信水平下，總體參數所在的范圍。常用的置信水平有95%和99%，對應的置信區間分別為95%置信區間和99%置信區間。通過置信區間可以了解參數的不確定性，并判斷參數的真實值可能落在哪個范圍內。02效應量是指兩組之間差異的大小或關聯的強度，常用于量化研究結果。效應量包括差異類效應量（如均值差、中位數差）和關聯類效應量（如相關系數、回歸系數）。效應量定義及類型效應量計算與意義通過計算效應量，可以客觀地描述兩組之間的差異或變量之間的關聯強度。效應量越大，表示差異或關聯越明顯，對實際應用的指導意義也越大。效應量計算及意義圖表呈現國際標準根據數據類型和研究目的，選擇合適的統計圖表進行結果展示。常用的統計圖表包括條形圖、折線圖、散點圖、餅圖等。每種圖表都有其適用場景和優缺點，需根據實際需求進行選擇。統計圖表的種類與選擇制作統計圖表時，應遵循簡潔、清晰、準確的原則。圖表應包含必要的標題、圖例和數據，避免過度修飾和誤導讀者。同時，應遵循國際通用的圖表制作規范，以便與他人交流和分享研究成果。圖表制作與規范06實際應用案例分析PART臨床試驗統計設計臨床試驗設計與實施統計分析與結果解釋數據管理與質量控制監管與倫理要求包括試驗目的、試驗設計、樣本量計算、隨機化方法等。數據的收集、錄入、核查、清理等流程，確保數據的真實性、完整性和可靠性。運用統計學方法對數據進行分析，得出科學結論，解釋結果并撰寫統計報告。遵循臨床試驗的倫理原則和相關法規，保證受試者的權益。流行病學數據解析數據的收集與整理通過調查、監測等手段獲取流行病學數據，并進行整理和清洗。02040301病因與疾病關系的研究運用統計學方法探討疾病與暴露因素之間的關系，確定危險因素。數據的描述性分析運用統計方法對數據進行描述，包括數據的分布、集中趨勢、離散程度等。預測與預防策略的制定基于數據分析結果，制定針對性的預防策略和措施。基礎研究統計驗證