第二軍醫大學醫學統計學演講人：日期:06學科發展前沿目錄01學科概述02數據基礎理論03統計分析方法04實驗設計與研究05統計軟件應用01學科概述醫學統計學定義與學科定位01醫學統計學定義運用概率論和數理統計學的原理、方法，結合醫學實際，研究醫學數據收集、整理、分析和推斷的學科。02學科定位醫學統計學是醫學科學研究和臨床實踐的重要工具，是現代醫學和公共衛生不可或缺的重要組成部分。學科發展歷程與現狀發展歷程醫學統計學起源于18世紀的歐洲，經歷了從描述性統計到推斷性統計的轉變，現已成為現代醫學研究和臨床實踐的重要分支。01現狀醫學統計學在生物醫學研究、公共衛生、臨床試驗等領域得到廣泛應用，并形成了一系列成熟的統計方法和技術。02教學體系與核心目標醫學統計學教學體系通常包括理論教學和實踐教學兩部分，理論教學主要介紹統計學原理和方法，實踐教學則以實際數據為例進行統計分析。教學體系醫學統計學的核心目標是培養學生具備扎實的統計學基礎知識，能夠熟練運用統計方法解決醫學實際問題，并能夠在醫學研究中發揮重要作用。核心目標02數據基礎理論醫學數據類型與特征數值變量資料分類變量資料等級變量資料醫學數據特征包括計量資料和計數資料，具有數值特征，可進行數學運算。按照屬性或類別分組，以頻數或比例表示，如性別、血型等。具有順序或等級關系的數據，如病情嚴重程度、療效等級等。包括數據的集中趨勢、離散程度、分布形態等統計描述。普查對總體中每個個體進行調查，獲取全面數據，但成本較高。抽樣調查按一定方法從總體中抽取樣本進行調查，以樣本數據推斷總體情況。數據收集標準確保數據收集的準確性、完整性、時效性和可比性，遵循醫學倫理和法規要求。問卷設計與評估問卷設計要合理、科學，確保收集到數據的可靠性和有效性。數據收集方法與標準數據整理與質量控制6px6px6px去除重復、無效、錯誤數據，保證數據準確性。數據清洗包括數據審核、數據校驗、數據整理等，確保數據質量。數據質量控制方法對數據進行編碼和分類，便于計算機處理和統計分析。數據編碼與分類010302對缺失數據進行合理填補或刪除，保證數據分析的準確性和完整性。缺失數據處理0403統計分析方法描述性統計分析框架數據類型與分布特征介紹數據的類型，如定量數據和定性數據，以及數據的分布特征，如集中趨勢和離散程度。01統計圖表展示使用統計圖表，如直方圖、折線圖、餅圖等，直觀地展示數據特征和趨勢。02描述性統計量計算和呈現數據的描述性統計量，如均值、中位數、眾數、標準差等，以概括和描述數據的主要特征。03統計推斷基本原理抽樣分布與抽樣誤差介紹抽樣分布的概念和抽樣誤差的來源，以及如何通過抽樣誤差來評估統計推斷的可靠性。假設檢驗置信區間與顯著性水平闡述假設檢驗的基本原理，包括原假設和備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值的計算以及結論的推斷。解釋置信區間的含義和作用，以及顯著性水平在假設檢驗中的應用和如何確定顯著性水平。123常用高級統計模型線性回歸模型廣義線性模型生存分析模型多變量分析方法介紹線性回歸模型的基本原理和假設，以及如何通過模型來評估自變量與因變量之間的關系，并預測因變量的取值。擴展線性模型的應用范圍，允許因變量為離散型數據，如二項分布、泊松分布等，同時介紹模型的參數估計和檢驗方法。針對生存數據，介紹生存分析模型的基本原理和方法，包括生存函數的估計、危險函數的計算以及生存曲線之間的比較等。探討多個自變量同時影響一個因變量的情況，介紹多變量分析的基本原理和方法，如主成分分析、因子分析、聚類分析等。04實驗設計與研究實驗設計基本原則設立對照組，消除非處理因素對實驗結果的影響。對照原則采用隨機方法分配實驗對象，確保各組之間具有可比性。隨機化原則實驗應重復進行，以提高實驗結果的可靠性。重復原則臨床試驗在病人身上進行的實驗，評價藥物或治療方法的效果。隊列研究將研究人群按是否暴露于某因素分組，追蹤其各自的結局。病例對照研究根據是否患有某疾病將研究對象分組，比較各組之前暴露于某因素的差異。常用臨床研究方案樣本量計算與誤差控制假設檢驗基于樣本數據對總體做出推斷，判斷差異是否具有統計學意義。03通過隨機化、盲法、客觀指標等手段降低實驗誤差。02誤差控制樣本量計算依據效應大小、I類錯誤概率和II類錯誤概率等因素確定樣本量。0105統計軟件應用SPSS基礎操作規范數據錄入與管理統計描述統計圖表制作基本統計分析包括變量定義、數據錄入、數據清洗與整理等操作。通過描述性統計量，如均數、標準差、中位數等，對數據進行初步分析。根據數據類型和研究目的，選擇合適的圖表展示統計結果。掌握T檢驗、方差分析、卡方檢驗等常用統計方法。R語言基礎數據可視化醫學統計模型醫學統計方法變量定義、數據類型、基本運算和數據處理。T檢驗、方差分析、卡方檢驗、回歸分析等常用統計方法。利用ggplot2等包，繪制直方圖、折線圖、散點圖等統計圖表。廣義線性模型、混合效應模型等高級統計模型在醫學研究中的應用。R語言醫學統計應用數據清洗與整理對原始數據進行清洗、整理，以便進行可視化分析。可視化設計選擇合適的圖表類型，如柱狀圖、折線圖、散點圖等，展示數據特點和趨勢。數據可視化工具掌握Excel、Tableau等常用數據可視化工具，以及R語言中的ggplot2等可視化包。數據報告與解讀將可視化結果以報告形式呈現，并結合實際情況進行解讀和分析。數據可視化實現路徑06學科發展前沿生物信息學交叉研究基因芯片數據分析蛋白質組學數據處理序列分析與比較生物信息學算法與工具利用高通量技術，對基因芯片數據進行處理、分析和解釋，挖掘潛在生物學意義。對DNA、RNA等生物序列進行比對、組裝和注釋，識別基因、變異和功能元件。通過質譜等技術獲取蛋白質表達譜，進行蛋白質功能注釋、分類和相互作用分析。開發和應用生物信息學算法和工具，如序列比對、基因預測、聚類分析等。循證醫學統計支持體系臨床決策支持系統基于循證醫學原則，結合臨床數據和統計學方法，構建臨床決策支持系統。臨床試驗設計與分析應用統計學原理和方法，設計和分析臨床試驗，評價藥物和治療方法的效果。醫學文獻系統評價對醫學文獻進行系統評價，包括文獻檢索、質量評估、數據提取和統計分析等。醫學統計標準與規范制定和推廣醫學統計學的標準和規范，提高醫學研究和臨床實踐的質量。教學改革與科研創新教學內容與課程體系改革根據醫學統計學發展需求，更新教學內容，優化課程體系，提高教學效果。教學方