医学统计学总结【荐】.pptVIP

医学统计学总结 统计学的任务 结合专业知识和具体要求进行统计研究设计 按照设计要求收集和整理资料 对所收集的资料进行统计处理 对统计处理的结果进行分析和解释 统计结果是否可靠取决于以下几个方面 调查或实验设计是否周密完善，是否按设计要求实施 所选用的指标是否特异性和客观性强，灵敏度和精确度高 数据是否真实可靠，样本含量是否足够大 所选用的统计方法是否妥当 结果解释是否正确 选择统计分析方法流程 医学统计学学习要点 统计学的基本概念和思维逻辑 各种统计方法适用于什么资料，对于资料所要求的条件 根据资料的性质和分析要求，应选用什么统计方法 如何组织数据，输入数据，建立数据文件 如何运用计算工具或软件进行统计计算 如何阅读软件的输出结果，选择所需要的部分写入论文 如何正确分析统计结论 单变量定量资料统计描述 频数表（n较大时） 频数分布图（直方图） 统计指标 正态分布或近似正态分布资料：均数±标准差 倍数资料；对数正态分布资料：几何均数±几何标准差 偏态分布；分布未知；分布末端有不确定数据：中位数±四分位数间距 度量衡单位不同或单位相同但均数相差悬殊的多组资料变异度比较：变异系数 单变量定量资料统计推断—参数估计 总体均数点估计： 总体均数区间估计： n较小时： n较大时： 注意可信区间和参考值范围的区别 单变量定量资料统计推断—假设检验 1. 样本均数与总体均数比较 单变量定量资料统计推断—假设检验 2. 配对设计两均数比较 单变量定量资料统计推断—假设检验 3. 完全随机设计两均数比较 单变量定量资料统计推断—假设检验 4. 完全随机设计多均数比较 单变量定量资料统计推断—假设检验 5. 随机区组设计多均数比较 单变量定量资料统计推断—假设检验 6. 多个样本均数的两两比较 完全两两比较：SNK法 部分两两比较： 多个实验组与一个对照组比较 LSD法；Duncan新法 定量资料分析中常见的错误 误将定量资料判为定性资料 为探讨雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）在小儿皮肤血管瘤发生、发展中的意义，采用免疫组化方法对毛细血管瘤、海绵状血管瘤、淋巴管瘤及正常皮肤组织的ER、 PR受体进行检测。全部标本经10％福尔马林固定，常规石蜡包埋。每例选一典型蜡块，4-6μm切片，进行免疫组化染色，高倍镜下每例肿瘤区内计数500个细胞，计数ER、 PR阳性细胞百分率，此阳性细胞百分率为定量资料而不是定性资料。 定量资料分析中常见的错误 忽视t检验、方差分析的前提条件 直肠癌手术前后3项肿瘤标志检测结果 不同时期 CEA CA19-9 CA71-4 术前（n=58） 34.0±79.0 209.0 ±739.0 7.2 ±4.8 术后（n=30） 2.0 ±1.2 11.0 ±10.9 4.3 ±2.8 转移复发（n=19）88.0 ±107.0 212.0 ±529.0 9.8 ±3.2 此资料中若干个单元格中标准差的数值是均值的2倍以上，基本可以认为不服从正态分布，而且不同组间标准差也相差悬殊，也不满足方差齐性的要求，所以不宜采用方差分析。 定量资料分析中常见的错误 误用多次t检验进行多组均数之间的比较 三菱莪术液抑癌实验的小鼠瘤重（g) 组别 均数±标准差 对照组 4.66 ±1.01 0.5ml 2.50 ±0.93 1.0ml 2.46 ±1.18 1.5ml 1.87 ±1.16 定量资料分析中常见的错误 误将方差分析结论加以扩展 方差分析结果P0.05，只能认为多组均数总的说来有差别，并不能说明它们两两之间都有差别，须进一步作多组均数的两两比较。 单变量定性资料统计描述 常用的相对数：率，构成比，相对比 相对数应用注意问题 标准化法 单变量定性资料统计推断—参数估计 总体率的点估计： 总体率的区间估计： 查表法 正态近似法： 单变量定性资料统计推断—假设检验 1. 样本率与总体率比较 n较小时，基于二项分布的精确概率法 n较大时，单样本u检验 2. 配对设计两样本率比较 配对卡方检验（McNemar检验） 单变量定性资料假设检验 3. 完全随机设计两样本率比较 u检验