从零开始学医学统计第二章第1.pptxVIP

医学统计汇报人：

目录医学统计基础01医学统计方法02数据分析03统计软件应用04第二章第1节内容概述05

医学统计基础01

统计学概念描述性统计概率论基础01描述性统计涉及数据的整理、汇总和展示，如平均数、中位数、众数和标准差。02概率论是统计学的核心，涉及随机事件的可能性计算，如抛硬币、掷骰子的预测。

数据类型与来源定量数据包括身高、体重等可量化的指标，定性数据则涉及性别、疾病类型等分类信息。01定量数据与定性数据实验数据通常来自临床试验或实验室研究，而观察数据则来源于流行病学调查或病例报告。02实验数据与观察数据公开数据集如国家健康统计资料，私人数据集则涉及医院病历或临床试验的必威体育官网网址数据。03公开数据集与私人数据集

统计描述基础中心趋势的度量通过平均数、中位数和众数等指标描述数据集的中心位置。离散程度的度量数据的可视化利用直方图、箱线图等图形工具直观展示数据分布特征。使用方差、标准差和极差等统计量来衡量数据的分散程度。分布形态的描述通过偏度和峰度等指标来描述数据分布的形状和对称性。

概率论基础在医学研究中，随机事件如药物反应的出现，其概率计算是概率论的基础。随机事件与概率正态分布、二项分布等在医学数据处理中至关重要，用于描述变量的分布特征。概率分布贝叶斯定理在医学诊断中应用广泛，如根据已知症状推断疾病概率。条件概率与贝叶斯定理

医学统计方法02

假设检验原理假设检验是统计推断的核心，用于判断样本数据是否支持某个关于总体的假设。定义与基本概念P值是在零假设为真的条件下，观察到当前样本或更极端情况的概率。P值的计算与解释零假设通常表示无效应或无差异，备择假设则表示存在效应或差异。零假设与备择假设类型I错误是错误地拒绝了真实的零假设，类型II错误是错误地接受了假的零假设。类型I和类型II错参数估计方法描述性统计通过图表和数值概括数据集的中心趋势和离散程度，如平均数和标准差。描述性统计概率论是统计学的核心，它涉及随机事件发生的可能性，如药物试验成功的概率计算。概率论基础

方差分析基础通过平均数、中位数和众数来描述数据集的中心位置，如血压测量数据的平均值。中心趋势的度量01使用标准差、方差和极差来衡量数据的分散程度，例如不同人群的胆固醇水平差异。离散程度的度量02通过偏态和峰态来描述数据分布的形状，如某药物副作用发生率的偏态分布。分布形态的描述03利用直方图、箱线图等图形工具直观展示数据分布，例如不同年龄段患者的心率数据。数据的可视化04

非参数统计方法介绍基本概念，如抛硬币、掷骰子等随机事件的概率计算。随机事件与概率阐述贝叶斯定理在医学诊断和治疗决策中的重要性及其应用实例。贝叶斯定理解释条件概率的定义，以及事件独立性在医学研究中的应用。条件概率与独立性

数据分析03

数据清洗与预处理定量数据与定性数据定量数据包括身高、体重等可量化的指标，定性数据则涉及性别、疾病类型等分类信息。0102实验数据与观察数据实验数据通常来自临床试验或实验室研究，而观察数据则来源于流行病学调查或病例报告。03二手数据与一手数据一手数据是直接从研究对象收集的原始数据，二手数据则是已经存在的、通过其他研究获得的数据。

描述性数据分析定义零假设和备择假设零假设通常表示无效应或无差异，备择假设则表示存在效应或差异。做出决策并解释结果根据检验统计量与临界值的比较，决定是否拒绝零假设，并对结果进行医学意义的解释。选择显著性水平计算检验统计量显著性水平（如α=0.05）是拒绝零假设的错误概率阈值，决定了检验的严格程度。根据数据计算检验统计量，如t值、F值等，以评估样本数据与零假设的偏差程度。

推断性数据分析描述性统计包括数据的整理、展示和总结，如平均数、中位数和标准差等。描述性统计01概率论是统计学的核心，涉及随机事件的可能性计算，如药物疗效的不确定性分析。概率论基础02

多变量数据分析01介绍基本概念，如抛硬币、掷骰子等随机事件的概率计算。02解释条件概率的定义，以及事件独立性在医学研究中的应用。03阐述常见的概率分布类型，如二项分布、正态分布及其在医学统计中的重要性。随机事件与概率条件概率与独立性概率分布

统计软件应用04

常用统计软件介绍公开数据集如国家健康统计资料，可供研究者广泛使用；私有数据集则涉及个人隐私，使用受限。原始数据直接来源于实验或调查，如临床试验记录；二手数据则是已发表的研究结果。定量数据包括身高、体重等可量化的指标，定性数据则涉及性别、疾病类型等分类信息。定量数据与定性数据原始数据与二手数据公开数据集与私有数据集

软件操作基础描述性统计涉及数据的整理、汇总和展示，如平均数、中位数和标准差。描述性统计概率论是统计学的核心，涉及随机事件的可能性，如抛硬币的正反面概率。概率论基础

数据分析实例演示通过平均数、中位数和众数来描述数据