医学统计学绪论ppt课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,Today:,12/1/2024,医学统计学,（Medical Statistics）,医学统计学（Medical Statistics）,“不明于计数，而欲举大事，犹无舟楫而欲经于水险也。”,-管仲,“(统计学)是追求科学的人从荆棘丛生的困难阻挡中，开辟出道路的最好的工具。”,-,Francis Galton,“统计根据科学方法，以繁赜事实，列记之，整理之；从大量，得共相；由已知，测未知；使樊然者，呈整齐之相；棼如者，有迹可循；复杂变量，烛照无遗；纷纭事态，一目了然，此其功也。”,-陈善林,“不明于计数，而欲举大事，犹无舟楫而欲经于水险也。” -管,2,第一章 绪论 Charpter1：Introduction,“数字虽然枯燥，但却能说明问题”,统计学是一门与数据有关或研究数据的学科,。,第一章 绪论 Charpter1：Introductio,统计学,是一门,收集,、,分析,、,解释,与,呈现,数据资料的科学。,Statistics,：,“A science dealing with the collection, analysis, interpretation and presentation of masses of numerical data”,-Webster 国际大辞典,一、统计学与医学统计学方法,统计学是一门收集、分析、解释与呈现数据资料的科学。Stati,4,统计学,（statistics）,运用概率论、数理统计的原理和方法，研究数据的,收集,、,整理,、,分析,和,推断,的科学。,医学统计学,（medical statistics）,用统计学原理和方法研究生物医学问题的一门学科。,统计学（statistics）运用概率论、数理统计的原理和方,5,生物统计学,（biostatistics）,应用于整个生物学范畴，侧重于人的生物方面。,卫生统计学,（health statistics）,用于医学和卫生学领域，侧重于人的社会方面，如健康状况统计和卫生服务统计。,生物统计学（biostatistics）应用于整个生物学范畴,6,1. 计数资料,2. 计量资料,3. 等级资料,二、医学统计学中常用的数据类型,1. 计数资料二、医学统计学中常用的数据类型,7,计数资料(count data),：,变量值表现为按某属性划分的定性类别，清点各类别个数后得到的资料。,数据表现：,两分类,： 阳性或阴性；存活或死亡；,有效或无效；男性或女性,多分类,：如血型： O ，A，B，AB,计数资料（血型） 100 52 78 32,计数资料(count data)：变量值表现为按某属性划分的,8,计量资料(measurement data),：,(1),连续变量,：,身高值(cm) ：1.65，1.70 1.58，,体重值(kg)： 52，55，61，.,(2),比率变量,脑电图波形变化率(%)：29%，37%，.,用仪器、工具或其他定量方法准确获得的定量结果，一般带有计量单位。,计量资料(measurement data) ：,9,等级资料,(ordinal data),:,例：病情分级(,1,)： ， ，,疗效(X,)：痊愈、显效、有效、无效,病人满意度(X,)： 好、 中、 差,人数 ： 50 25 5,变量值按变化程度大小划分分类，清点各分类的个数后得到的资料。,等级资料(ordinal data) :例：病情分级(1),10,住院号,年龄,身高,体重,住院天数,职业,文化程度,分娩方式,妊娠结局,2025655,27,165,71.5,5,无,中学,顺产,足月,2025653,22,160,74.0,5,无,小学,助产,足月,2025830,25,158,68.0,6,管理员,大学,顺产,足月,2022543,23,161,69.0,5,无,中学,剖宫产,足月,2022466,25,159,62.0,11,商业,中学,剖宫产,足月,2024535,27,157,68.0,2,无,小学,顺产,早产,2025834,20,158,66.0,4,无,中学,助产,早产,2019464,24,158,70.5,3,无,中学,助产,足月,2025783,29,154,57.0,7,干部,中学,剖宫产,足月,观察单位observations,个体individuals,变量variables,Measurement,data 计量资料,Count data 计数资料,Ordinal,data 等级资料,住院号年龄身高体重住院天数职业文化程度分娩方式妊娠结局202,11,实例数据1,实例数据1,12,实例数据2,实例数据2,13,100例高血压患者治疗后临床记录,患者 年龄 性别 治疗组 舒张压 体温 疗效,编号,X,1,X,2,X,3,X,4,X,5,X,6,1 37 男 A 11.27 37.5 显效,2 45 女 B 12.53 37.0 有效,3 43 男 A 10.93 36.5 有效,4 59 女 B 14.67 37.8 无效, ,100 54 男 B 16.80 37.6 无效,实例数据3,100例高血压患者治疗后临床记录患者 年龄,14,三类数据类型间的转换,例：一组,20,40,岁成年人的,血压,以12kPa为界分为正常与异常两组，统计每组例数,8,低血压,8,正常血压,12,轻度高血压,15,中度高血压,17,重度高血压,计量资料,等级资料,计数资料,三类数据类型间的转换 例：一组2040岁成年人的血压以12,15,简称,变量,(variable)，统计上习惯用大写拉丁字母表示 ，如,X,、,Y,、,Z,、,。,变量值,习惯用小写拉丁字母表示，如性别,x,1,1(男)、,x,2,1,(男)、,x,3,0,(女),、。,编号 （ID）,性别 （X）,体重 （kg）（Y）,疗效（Z）,张1,1,66,0,李2,1,78,1,王3,0,57,2,三、统计学基本概念,（一）随机变量(random variable),简称变量(variable)，统计上习惯用大写拉丁字母表示,16,随机变量的分类,离散型变量,(discrete variable)，在一定区间变量取值为有限个，相当于计数资料,连续性变量,(continuous variable)，在一定区间变量取值为无限个，相当于计量资料,有序变量,(ordinal variable)，相当于等级资料,随机变量的分类离散型变量(discrete varia,17,（二）同质与变异,(homogeneity and variation),同质,：指事物的性质、影响条件或背景相同或非常相近。,变异,：指同质的个体之间的差异。,（二）同质与变异(homogeneity and varia,18,同质与变异的例子,例1 调查2004年上海市7岁男童的身高和体重,同质：,2004年、上海市、7岁男童,变异：,身高和体重各不相同,例2 研究某降压药的疗效,同质：,高血压患者、用某药治疗,变异：,疗效各不相同,同质与变异的例子例1 调查2004年上海市7岁男童的,19,120名正常成年男子红细胞计数值(10,12,/L),5.12,5.13,4.58,4.31,4.09,4.41,4.33,4.58,4.24,5.45,4.32,4.84,4.91,5.14,5.25,4.89,4.79,4.90,5.09,4.64,5.14,5.46,4.66,4.20,4.21,3.73,5.17,5.79,5.46,4.49,4.85,5.28,4.78,4.32,4.94,5.21,4.68,5.09,4.68,4.91,5.13,5.26,3.84,4.17,4.56,3.52,6.00,4.05,4.92,4.87,4.28,4.46,5.03,5.69,5.25,4.56,5.53,4.58,4.86,4.97,4.70,4.28,4.37,5.33,4.78,4.75,5.39,5.27,4.89,6.18,4.13,5.22,4.44,4.13,4.43,4.02,5.86,5.12,5.36,3.86,4.68,5.48,5.31,4.53,4.83,4.11,3.29,4.18,4.13,4.06,3.42,4.68,4.52,5.19,3.70,5.51,4.64,4.92,4.93,4.90,3.92,5.04,4.70,4.54,3.95,4.40,4.31,3.77,4.16,4.58,5.35,3.71,5.27,4.52,5.21,4.37,4.80,4.75,3.86,5.69,120名正常成年男子红细胞计数值(1012/L) 5.12,20,医学统计学绪论ppt课件,21,（三）总体与样本(population and sample),总体,：根据研究目的确定的,同质,研究对象的,全体,(集合)。分有限总体与无限总体。,有限总体,：,总体中的所有研究对象事先可确定而且有限时，为一个确定的总体。,无限总体,：,总体中的所有研究对象事先无法全部获得而且无限时，为一个假设的总体。,（三）总体与样本(population and sample,22,样本,：,从总体中随机抽取有代表性的部分观察单位,（三）总体与样本(population and sample),随机抽样(random sampling),为了保证样本的,可靠性,和,代表性,，需要采用随机的抽样方法（在总体中每个个体具有,相同的机会,被抽到）。,样本：（三）总体与样本(population and sam,23,抽样研究目的：,样本观察值结论,推论总体的情况,从总体中随机抽取样本，根据样本信息来推断总体特征的方法，即抽样研究。,抽样研究(sampling research),：,抽样研究目的：从总体中随机抽取样本，根据样本信息来推断总体特,24,参数,：,总体,的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为,、,。,固定的常数。,总体,样本,抽取部分观察单位,统计量,参 数,推断,统计量,：,样本,的统计指标，如样本均数、标准差，采用拉丁字母分别记为 。,参数附近波动的随机变量。,（四）参数与统计量 (parameter and statistic),参数：总体的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记,25,（五）误差,误差(error)：指实测值与真值之差、样本指标与总体指标之差。,误差的类型：,1.,随机误差,2.,非随机误差,反映数据的质量,（五）误差误差(error)：指实测值与真值之差、样本指标与,26,随机误差,非随机误差,过失误差 ：如记录、操作等人为因素。,系统误差：病例选择、仪器、方法的不一致,原 因,误差（Error）,多种尚无法控制的因素所引起的数据变异，医学中主要是个体差异和测量误差,可避免否,不能,可控制,而缩小或消除,随机误差 非随机误差过失误差 ：如记录、操作等人为因素。系统,27,由于样本的随机性引起的,统计量,与,参数,的差别，或同一总体的相同统计量之间的差别。,抽样误差(sampling error),：,由于样本的随机性引起的统计量与参数的差别，或同一总体的相同统,28,确定性现象,：在一定条件下，,一定,会发生或一定不会发生的现象。其表现结果为两种事件：肯定发生某种结果的叫,必然事件,；肯定不发生某种结果的叫,不可能事件,。,随机现象,：在同样条件下,可能,会出现两种或多种结果，究竟会发生哪种结果，事先不能确定。其表现结果称为,随机事件,。 随机事件的特征：,随机性,；,规律性,：每次发生的可能性的大小是确定的。,概率：,随机事件发生的可能性大小，用大写的,P,表示；取值,0，1,。,（六）频率与概率,(frequency and probability),确定性现象：在一定条件下，一定会发生或一定不会发生的现象。其,29,必然事件,P,= 1 不可能事件,P,= 0 随机事件 0 ,P, 1,P, 0.05（5）,称为,小概率事件,(习惯)，统计学上认为不大可能发生。,小概率事件,必然事件 P = 1,30,频率(frequency),：,样本的实际发生率称为频率。设在相同条件下，独立重复进行n次试验，事件A出现f 次，则事件A出现的频率为f / n。,频率(frequency)：样本的实际发生率称为频率。设在相,31,用途：,医学中常用频率作为某事件概率的估计值。,统计推断结论是基于一定可信程度下的概率推断。,频率与概率间的关系：,样本频率总是围绕概率上下波动,样本含量n越大，波动幅度越小，频率越接近概率。,用途：频率与概率间的关系：,32,根据研究目的,1.研究设计,2.收集 资料,3.整理资料,4.分析资料,研究对象、指标、例数、如何准确得到数据。,日常工作记录、病历。专门的调查和实验,。,使资料系统化，便于进一步统计分析,用统计方,法分析资,料，阐述,规律性，得出结论。,四、统计工作的基本步骤,根据研究目的1.研究设计2.收集 资料3.整理资料4.分析资,33,五、统计在医学中的应用,（一）变异的描述,数据的变异特征：,1. 数据的,分布范围,2. 数据的,分布规律,五、统计在医学中的应用（一）变异的描述数据的变异特征：,34,102名7岁男童坐高分布,102名7岁男童坐高分布,35,（二）观察对比,Farr发现地势与霍乱的关系,当1848-1849年伦敦地区霍乱流行时，统计学家Farr对观察结果进行数据分析，发现居民居住的地势越高，霍乱的死亡率越低“瘴气”学说(混浊空气致病)。,（二）观察对比Farr发现地势与霍乱的关系当1848-184,36,（二）观察对比,Snow发现自来水污染与霍乱死亡人数的关系,（二）观察对比Snow发现自来水污染与霍乱死亡人数的关系,37,（二）观察对比,Doll与Hill发现的吸烟与肺癌的关系,1964年Doll和Hill将接受调查的4万名英国注册医生分为吸烟和不吸烟两组，通过以后的肿瘤统计发现，吸烟组和不吸烟组肺癌的年平均发病率分别为1.66% 和0.07%，相对危险度RR=1.66/0.07=23.7，强烈提示吸烟的致癌作用，为吸烟致癌更深入的研究提供了形成研究假说的基础。,（二）观察对比Doll与Hill发现的吸烟与肺癌的关系196,38,两组人群发病率比较,两组人群发病率比较,39,（三）实验性研究,英国海军军医Lind治疗牙龈溃烂的研究,1747年5月20日，Lind医生将12名病情相似的患者带到一艘船上。患者的主要症状是牙龈溃烂，皮肤有出血点，双膝无力。Lind将12名患者分为6组，分别给予A、 B、 C 、D、 E、 F组干预。,6月16日船返回英国时，所有患者的病情都有好转，其中E组恢复的最快、最好，其中一人到第6天就可以工作了。B组也有一人比登船时健康。,（三）实验性研究英国海军军医Lind治疗牙龈溃烂的研究174,40,（三）实验性研究,法国医生Louis对放血疗法治疗肺炎的研究,1835年，Louis对当时流行的“放血”疗法治疗肺炎的效果进行了比较，发现“放血”的疗效不如预期的那么好，而且早期“放血”和晚期“放血”组比较，患者的诊断、病情、病程、年龄等方面的差异很大，比较平均治愈时间意义不大。因为晚期“放血”组的平均治愈时间长，但该组患者病情重、病程长、年龄大。,（三）实验性研究法国医生Louis对放血疗法治疗肺炎的研究1,41,（三）实验性研究,英国评价链霉素治疗肺结核疗效的随机对照试验,1948年，英国首次采用随机对照试验评价链霉素治疗肺结核疗效。研究对象是1530岁肺双侧进行性肺结核患者，共抽取了107例患者。试验时将患者随机分为两组，分到试验组的55例患者用链霉素治疗，分到对照组的52例患者用常规方法。治疗6个月后，试验组、对照组的生存率分别为93%、73%。,（三）实验性研究英国评价链霉素治疗肺结核疗效的随机对照试验1,42,六、医学论文中的统计,错误统计方法产生的严重后果,胃冰冻疗法治疗胃溃疡,“非常痛心地看到，因为数据分析的缺陷和错误，那么多好的生物研究工作面临着被葬送的危险”。,Yates和Healy,六、医学论文中的统计错误统计方法产生的严重后果胃冰冻疗法治疗,43,统计方法的应用情况,国外60-80年代调查显示，不同医学杂志发表论文有统计错误的最高达72%，最低也有20%。,1966年，据对美国医师协会杂志（JAMA）等医学杂志的来稿的统计显示，149篇投稿论文中，仅有28%可以接受，67%有统计缺陷但尚可以纠正，5%不可救药。,统计方法的应用情况国外60-80年代调查显示，不同医学杂志发,44,“调查结果反映了医学论文作者统计知识和统计水平的低下，也再次强调了生物统计学者不是令人生畏的检查官。恰恰相反，生物统计学者是我们的可贵盟友。生物统计学不是远离我们的数学，而是现代医学的一门基本学科，就像大厦中的一个支柱”。,美国医师协会杂志编辑,“调查结果反映了医学论文作者统计知识和统计水平的低下，也再次,45,统计数据造假问题,1976年New Science 杂志关于科研舞弊行为的调查，74%的调查表反映有不正当修改数据的情况。其中，17%拼凑实验结果，7%凭空捏造数据，2%故意曲解结果。,舍恩(Schon)事件贝尔实验室,两种超重元素发现造假事件劳伦斯伯克利实验室,统计数据造假问题1976年New Science 杂志关于科,46,统计学的未来,社会需要生物统计学,“统计学的年轻人有足够的就业机会，学术界、工业部门、政府机构” 。,“在美国，很高比例的统计研究生出生于外国，毕业后留在美国”。,(National Science Foundation (1998) report 98-95),统计学的未来 社会需要生,47,统计学的未来,“对生物统计学的需求从来没有象今天这样大，特别是美国。美国 National Research Council 研究结论： 在所有的卫生科研行业，最最缺乏生物统计学和流行病学人才”。（Zelen),统计学的未来 “对生物统计学的需求从来没有象今天这样大，特别,48,