医学统计学傻瓜教程.docx

--------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------必威体育精装版资料推荐------------------------------------------------------ word. word. 医学统计学傻瓜教程 医学统计学傻瓜教程 作为一名临床医师， 不管你愿意不愿意， 某些时候必须撰写医学论文。 这时， 大多数人会遇到一个难题， 医学论文的数据都必须进行统计学处理， 早些年学过的《医学统计学》 早已忘得差不多了， 重新翻开统计学书本， 看得基本上是云里雾里。 《医学统计学傻瓜教程》 有别于其他任何的统计学教程， 其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式， 直奔解决实际问题的方法。 本教程的学习时间约需要 2～3 小时， 前提是你必须曾经学过《医学统计学》 ， 不管学得好或学得差， 或是否已忘记， 只要有一点印象即可， 同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手 V4. 0》 ， 因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算， 则由预存在本软件内的计算公式来完成。 《临床医师统计学助手 V4. 0》 下载地址: http: //www. onlinedown. net/soft/63895. htm 这是一个全傻瓜化 的教程， 由 4 个实例组成， 只要认真看完这 4 个实例， 将实际中碰到的问题对号入座， 就足以解决绝大多数问题了。 接下来我们开始轻松愉快的学习过程。 一、 均数与标准差 【例 1】 本组 105 例， 男 55 例， 女 50 例； 平均年龄： 62. 36. 1 岁， 所有入选病例均符合 1999 年 WHO 高血压诊断 标准。 举这个例子是为了 说明均数 与标准差 的概念。 我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西， 但是由于标准差实在太重要了 。 【例 1】 中的数据 62. 36. 1 ， 62. 3 就是年龄的均数， 均数的概念大家都懂， 那么后面的 6. 1 是什么呢？它就是标准差。 有人可能会问， 表达一组人的平均年龄， 用均数就够了 ， 为什么还要加一个标准差呢？ 先看下面的一个例子： 有两组人， 第 1 组身高（cm） ： 98、 99、 100、 101、 102； 第 2 组身高（cm） ： 80、 90、 100、 110、 120， 这两组人虽然身高的均数都是 100cm， 但是， 仔细观察， 第 1 组的身高很接近， 第 2 组的身高差别很大， 故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的， 还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度， 这就是标准差。 统计学上对一组测量结果的数据都要用均数标准差 表示， 习惯表达代号是： ， 具体例子如： 平均收缩压 12010. 2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了， 那么， 标准差是怎样得到的呢？ 有一个比较复杂的计算公式， 我们不必去深究这个公式是怎么样的， 只需知道标准差越小， 说明数据越集中， 标准差越大， 说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据， 如： 第 1 组身高（cm） ： 98、 99、 100、 101、 102； 第 2 组身高（cm） ： 80、 90、 100、 110、 120。 在论文中并不是直接给出原始数据， 而是要以方式表示。利用软件《临床医师统计学助手 V3. 0》 ， 只要输入原始数据， 就能自动计算出均数及标准差， 即第 1 组平均身高： 1001. 58cm； 第 2 组平均身高： 10015. 81cm， 如下图。 二、 两样本均数差别 T 检验 【例 2】 目的 研究中药板兰根对非典 疗效。 方法 将 36 例非典 患者随机分为治疗组 19 例， 采用常规治疗+板兰根口服， 对照组 17 例， 仅采用常规治疗。 结果 治疗组平均退热时间 3. 281. 51d； 对照组平均退热时 间 5. 651. 96d， 两组间对照差别有极显著意义（p＜0. 01 ） 结论 中药板兰根对非典 有显效疗效， 实为国之瑰宝。 这是最常见的一种统计学数据处理类型， 统计学述语叫做两样本均数差别 T 检验 ， 说得通俗易懂一些， 就是检验两组方法所得到的数据到底有没有差异， 或者说， 差异是否有意义。 我们平时的思维习惯是， 数据的大小还用得着检验吗？ 这是小学生都会的问题。 可是别忘记了现在是在搞科研， 科学方法看问题可不一定这么 简单。 可能还没有说明白这个问题， 下面举一个简单的例子。我们的目的是得出这样一个结论： 北京出产的西瓜比上海出产的西瓜大