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2025/07/08医学统计与流行病学方法汇报人：

CONTENTS目录01医学统计学基础02流行病学研究方法03数据分析技术04公共卫生应用05案例分析与实践

医学统计学基础01

统计学概念与原理随机变量与概率分布随机变量描述了实验结果的不确定性，概率分布则给出了变量取值的概率。中心极限定理中心极限定理是统计学的基石，它解释了大量独立随机变量之和趋近于正态分布的原理。假设检验假设检验用于判断样本数据是否支持某个关于总体参数的假设，是推断统计的关键步骤。置信区间置信区间提供了总体参数估计的不确定性范围，是衡量统计结果可靠性的常用方法。

数据收集与整理设计调查问卷为收集有效数据，设计问卷时需确保问题明确、无歧义，且易于被调查者理解。数据录入与清洗录入数据时要仔细核对，清洗数据以排除错误和异常值，保证数据质量。

描述性统计分析数据的集中趋势通过计算平均数、中位数和众数，描述数据集的中心位置，反映群体的一般水平。数据的离散程度使用方差、标准差等指标来衡量数据分布的分散情况，了解数据的波动性。数据的分布形态通过绘制直方图、箱线图等图形，直观展示数据的分布特征，如偏态和峰态。

概率论基础随机变量及其分布随机变量是概率论中的核心概念，描述了实验结果的数值特征，如二项分布、正态分布等。概率的计算方法概率计算包括经典概率、几何概率和条件概率等，是医学统计中预测和分析的基础。

假设检验与推断统计定义与基本原理假设检验是推断统计的核心，用于根据样本数据推断总体参数。类型I和类型II错误在假设检验中，错误地拒绝真实假设称为类型I错误，错误地接受假假设称为类型II错误。P值的概念P值是在原假设为真的条件下，观察到当前样本或更极端情况的概率。统计功效与样本量统计功效是指在实际存在效应时，正确拒绝原假设的概率，与样本量密切相关。

流行病学研究方法02

研究设计类型设计调查问卷通过精心设计的问卷，收集患者的健康信息、生活习惯等数据，为后续分析打下基础。数据清洗与预处理对收集到的数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，确保数据质量，为统计分析提供准确信息。

流行病学指标随机变量及其分布随机变量是概率论中的核心概念，描述了实验结果的数值特征，如二项分布、正态分布等。条件概率与独立性条件概率描述了在某些条件下事件发生的可能性，独立性则是指事件的发生不受其他事件影响。

病例对照研究数据的集中趋势通过计算平均数、中位数和众数，描述数据集的中心位置，反映一般水平。数据的离散程度使用方差、标准差和极差等指标，衡量数据分布的分散程度，了解数据的波动性。数据的分布形态通过绘制直方图、箱线图等，直观展示数据的分布特征，如偏态和峰态。

队列研究设计合理的调查问卷例如，通过精心设计的问卷来收集患者的基本信息和疾病相关数据，以供后续分析。数据清洗和预处理在数据分析前，对收集到的数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，确保数据质量。

实验性研究设计随机变量及其分布随机变量描述了实验结果的数值特征，其分布描述了变量取值的概率规律。条件概率与独立性条件概率描述了在某些条件下事件发生的可能性，独立性是概率论中的核心概念之一。

数据分析技术03

统计软件应用定义与基本原理假设检验是统计学中用于推断总体参数的方法，通过样本数据来判断假设是否成立。类型I和类型II错误在假设检验中，错误地拒绝了真实的零假设称为类型I错误，错误地接受假的零假设称为类型II错误。P值的概念P值是在零假设为真的条件下，观察到当前统计量或更极端情况的概率，用于判断统计显著性。功效与样本量功效分析帮助确定研究设计的样本量，以确保有足够的统计能力检测到实际存在的效应。

多变量分析方法01随机变量与概率分布随机变量描述了实验结果的不确定性，概率分布则给出了变量取值的概率。02中心极限定理中心极限定理解释了大量独立随机变量之和趋近于正态分布的原理。03假设检验假设检验用于判断样本数据是否支持某个关于总体参数的假设。04置信区间置信区间提供了总体参数估计的不确定性范围，反映了统计推断的可靠性。

时间序列分析数据的集中趋势通过计算平均数、中位数和众数来描述数据集的中心位置。数据的离散程度使用方差、标准差和极差等指标来衡量数据分布的分散情况。数据的分布形态通过绘制直方图、箱线图等图形来直观展示数据的分布特征。

生存分析技术随机变量及其分布随机变量描述了实验结果的数值特征，其分布描述了变量取值的概率规律。条件概率与独立性条件概率描述了在某些条件下事件发生的可能性，独立性是概率论中的重要概念。

公共卫生应用04

疾病监测与控制设计调查问卷在医学研究中，设计问卷是收集数据的重要手段，需确保问题的科学性和准确性。数据录入与清洗收集到的数据需经过录入和清洗，剔除错误和不一致的信息，保证数据质量。

健康政策评估随机变量及其分布随机变量描述了实验结果的数值特征