醫(yī)學(xué)統(tǒng)計方法概述

1、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法概述,一、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的基本概念,“the science and art of dealing with variation in data through collection， classification and analysis in such a way as to obtain reliable results”。,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)（medical statistics ）是應(yīng)用概率論和數(shù)理統(tǒng)計的基本原理和方法，結(jié)

2、合醫(yī)學(xué)實際，研究資料和信息的搜集、整理與分析的一門學(xué)科。,任務(wù)：通過研究事物變異的特征，探索醫(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)未知事物，尋找事物的規(guī)律性。,二、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的地位和作用,統(tǒng)計分析是醫(yī)學(xué)科研工作中的重要組成部分。如：,首先，醫(yī)學(xué)研究離不開統(tǒng)計設(shè)計。,醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理離不開統(tǒng)計方法。,統(tǒng)計軟件的應(yīng)用，開拓了醫(yī)學(xué)統(tǒng)計的領(lǐng)域。,統(tǒng)計方法的正確應(yīng)用要求越來越嚴。,宏觀上，有關(guān)衛(wèi)生正策的制定依賴于統(tǒng)計信息數(shù)據(jù)。,統(tǒng)計學(xué)論證是專業(yè)結(jié)論的基礎(chǔ)。,三、統(tǒng)計

3、工作的內(nèi)容與方法,研究設(shè)計統(tǒng)計處理,,數(shù)據(jù)整理,2.數(shù)據(jù)核查、數(shù)據(jù)分組、整理樣表等。,1.根據(jù)研究目的及內(nèi)容，進行有關(guān)變量設(shè)制、數(shù)據(jù)文件的建立、編碼、數(shù)據(jù)的錄入。,3.最后整理成所需的統(tǒng)計分析表。,●數(shù)據(jù)庫文件：如Eipedata、dBASE、FoxBASE等；●工作表文件：Excel數(shù)據(jù)表文件；●統(tǒng)計應(yīng)用軟件文件：如SPSS數(shù)據(jù)文件、SAS數(shù)據(jù)文件、STATA數(shù)據(jù)文件等。,數(shù)據(jù)錄入,●邏輯檢查，某變量取值，是否符合邏輯。●數(shù)據(jù)

4、核對，雙份錄入。通過運行程序?qū)Ρ葯z查，不一致的一定是　錄錯的數(shù)據(jù)。●數(shù)據(jù)真實性判斷，通過變異系數(shù)做初步判斷?！耠x群數(shù)據(jù)，個別數(shù)據(jù)嚴重偏離該群體數(shù)據(jù)。或極端值?！　∪羰沁壿嬪e誤，直接刪除；若數(shù)據(jù)并無明顯的邏輯錯誤，可將該數(shù)據(jù)剔除前后各做一次分析，若結(jié)果不矛盾，則不剔除。若結(jié)果矛盾，必須結(jié)合專業(yè)給以充分合理的解釋。統(tǒng)計軟件一般都有判斷離群數(shù)據(jù)的方法?！袢笔?shù)據(jù)，完全隨機缺失、隨機缺失和非隨機缺失?！　〔煌N類，用不同的方法處理。

5、如剔除、替代等?！〗y(tǒng)計軟件一般都有判斷實現(xiàn)缺失填補的方法。,數(shù)據(jù)核查,,●標識變量，主要用于數(shù)據(jù)管理；●分析變量，統(tǒng)計分析的主要變量，又分為： 反應(yīng)變量(response variable)，表示試驗效應(yīng)或觀察結(jié)果大小的變量或指標。 解釋變量(explanatory variable)，指示變量(indicator)、分組變量(grouping variable) 、分類變量(categorical variable

6、) 、協(xié)變量等。,數(shù)據(jù)分層或分組，整理表格,注意：根據(jù)研究目的以及變量間的相互關(guān)系，各變量的作用并非一成不變。,統(tǒng)計分析方法應(yīng)視資料數(shù)據(jù)特征不同而有不同的選擇。如：　　總體特征分布，需要進行統(tǒng)計描述，參數(shù)估計等；　　各組間的比較，需要進行假設(shè)檢驗等；　　一些病因探索、趨勢預(yù)測、變量間相互關(guān)系探索等，可運用相關(guān)回歸分析技術(shù)等?！　〗y(tǒng)計分析軟件,統(tǒng)計分析,四、統(tǒng)計學(xué)中的若干個基本概念,總體(population)：,研究總體：根據(jù)研

7、究目的所確定的同質(zhì)的研究對象的全體。,研究對象（觀察對象）可以是：人群、實驗動物、微生物等。 觀察單位可以是：一個家庭、一個人、一只動物、一只眼睛、一個細胞株等。,樣本(sample)：,從研究總體當中隨機抽取一部分有代表性的個體，這些個體就組成了一個樣本。,參數(shù)與統(tǒng)計量：,統(tǒng)計量（statistics）：是觀察樣本的數(shù)據(jù)計算相應(yīng)的指標大小。,參數(shù)(parameter)：是決定總體變量值分布規(guī)律的特征指標，是未確定的常數(shù)。,性

8、質(zhì)相同、條件相似的觀察對象的個體范圍。要求影響觀察指標的因素盡可能相同。,廣義的來講，就是大同小異的對象的全體。,同質(zhì)（homogeneity）：,變異（variation）：,在同質(zhì)范圍當中，某研究指標個體出現(xiàn)的差異。,誤差（error)：,真實的數(shù)據(jù)與收集的數(shù)據(jù)之間存在的差別，即為誤差。統(tǒng)計學(xué)上，通常將誤差分為：,抽樣誤差（sampling error）：,總體參數(shù)與樣本統(tǒng)計量之間、或同一總體的樣本統(tǒng)計量與樣本統(tǒng)計量之間的差異。,變

9、量的類型：,識別資料的類型非常重要，因為不同類型的變量資料需要用不同的統(tǒng)計學(xué)方法處理分析。,定性變量資料：,也叫分類變量，其變量的取值，即變量值的大小是定性的。,如：職業(yè)（工人、農(nóng)民、教師等），性別（男、女）、療效（很好、好、不好），血型（A、B、AB、O），病情（輕、中、重）等。,1、無序分類變量：,是指所分類別或?qū)傩灾g無程度或順序的差別。,多項分類變量：如：職業(yè)、血型等。,如：職業(yè)、性別、血型等。,二項分類變量：如：性別（男、女）

10、，結(jié)局變量（生、死），某項化驗結(jié)果（陽性、陰性）等。,2、有序分類變量（等級變量）：,變量的各類別之間有程度的差別。,如：療效、病情等。,定性資料的數(shù)量化,二項分類資料的數(shù)量化：,多項無序分類資料的數(shù)量化：,如，血型變量： O型為： X1=0，X2=0，X3=0 A型為： X1=1，X2=0，X3=0 B型為： X1=0，X2=1，X3=0 AB型為：　X1=0，X2=0，X3=1,等級資

11、料的數(shù)量化：,如，文化程度變量：文盲 =0 ， 小學(xué)=l ， 初中=2，高中=3， 大學(xué)=4，研究生＝5,定量變量資料：,變量值的大小是定量的、測量的，具有度、量、衡單位。又可分為：,如：身高、體重、血壓等變量。,定量資料的數(shù)量化,一般情況下，定量資料不存在數(shù)量化問題，因為它本身均為數(shù)值變量。 某些情況下，原始數(shù)據(jù)的觀察值不能滿足統(tǒng)計分析的應(yīng)用條件。因此，需要對原始觀察值進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或標準化等。,定量資料與定性資料的關(guān)系

12、：,定量資料可轉(zhuǎn)換成定性資料?！∮嫈?shù)資料定量化為啞變量，不是真正意義上的數(shù)值。這樣便于識別各個類別，從而象分析計量資料那樣分析計數(shù)資料，使各種醫(yī)學(xué)資料在統(tǒng)計分析中得到充分合理的利用。 等級資料可合并為二項分類資料。,概率（probability）：,頻率：一個隨機試驗，在n次實驗當中 ，某事件出現(xiàn)陽性次數(shù)的比例。,概率：是指某事件發(fā)生的可能性的大小，用P表示。,小概率事件：,發(fā)生的可能性小于5%（P≦0.05）的隨機事件稱為小概率