医学统计学绪论ppt课件.ppt
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1、第一章,绪论,1,?,第一节,前言,?,第二节,医学统计学的定义,?,第三节,医学统计学的主要内容,?,第四节,统计工作的基本步骤,?,第五节,医学统计中的基本概念,?,第六节,医学统计中的资料类型,?,第七节,实验设计的原则,第五节,医学统计中的基本概念,同质和变异,总体与样本,参数与统计量,准确性与精确性,误差与错误,频率、概率与小概率事件,2,同质(,homogeneity,),是指观察单位或研究个体间,被研究指标的主要影响因素相同或基本相同。如研,究儿童的生长发育,同性别、同年龄、同地区、同,民族、健康的儿童即为同质儿童。,如:研究兰州市,2010,年男孩身高的正常值范,围。则同质要求
2、同为兰州市、同,7,岁、同男孩、同无,影响身高的疾病,一、同质与变异,3,在研究事物的形状时,同质和异质示例,在研究事物的颜色时,4,变异(,variation,),由于生物个体的各种指标所受,影响因素极为复杂,同质的个体间各种指标存在差,异,这种差异称为个体差异或变异。如同质的儿童,身高、体重、血压、脉搏等指标会有一定的差别。,如:兰州市,2010,年,7,岁男孩的身高有高有矮。,相同的药方治疗相同的疾病,疗效有好有坏。,5,?,由于医学统计学研究的对象是有变异的事物,因此,,用观察,1,2,例的结果来推论出一般规律是不恰当,的。例如,我们不能用某一健康成人的红细胞数作,为一般健康成人的红细
3、胞数;也不能因为用青木香,治疗一例高血压患者有效,而断定青木香治疗高血,压有效率,100%,。因为观察例数太少,受个体的偶然,因素影响太大。,?,科学研究的工作,主要任务之一就是要从表现为偶,然性的大量数据中,分析出其中必然性的规律。而,概率论和数理统计就是要通过这种偶然性去寻找隐,藏在其内部的必然规律性。,6,统计学应用实例,?,对变异的描述,5.13,5.13,4.58,4.31,4.09,4.41,4.33,4.58,4.24,5.45,4.32,4.84,4.97,5.14,5.25,4.89,4.79,4.9,5.09,4.64,5.14,5.46,4.66,4.2,4.21,3.7
4、3,5.17,5.79,5.46,4.49,4.85,5.28,4.78,4.32,4.94,5.21,4.68,5.09,4.68,4.91,5.13,5.26,3.84,4.17,4.56,3.52,6,4.05,4.92,4.87,4.28,4.46,5.03,5.69,5.25,4.56,5.53,4.58,4.86,4.97,4.7,4.28,4.37,5.33,4.78,4.75,5.39,5.27,4.89,6.18,4.14,5.22,4.44,4.14,4.43,4.03,5.86,5.12,5.36,3.86,4.68,5.48,5.31,4.53,4.83,4.11,3.
5、29,4.18,4.13,4.06,3.42,4.68,4.52,5.19,3.7,5.51,4.64,4.93,4.93,4.9,3.93,5.04,4.7,4.54,3.95,4.4,4.31,3.77,4.16,5.35,5.25,3.71,5.27,4.52,5.21,4.37,4.8,4.75,3.86,5.69,表,1-1 120,名正常成年男子的红细胞计数值,7,结论:,1.,变异的范围在,3.2-6.2,2.,有明显的统计分布规律,,4.7-5.0,的人最多,推论:正常男子的红细胞计数的医学参考范围;,如果某人的红细胞数超出了正常变异范围,需找医生做出,医学诊断,图,1,-,1
6、,1,2,0,名正常成年男子,红,细胞,计数,直方,图,0,5,10,15,20,25,2.6,3.2,3.8,4.4,5.0,5.6,6.2,红细胞计数(10,12,/L),频,率,(,%,),8,二、总体与样本,总体(,population,),:,是根据研究目的确定的,同质的所有观察单位某种变量值的集合。,(,1,)有限总体:指明确了特定的时间、空间,范围的有限个观察单位所组成的总体。,(,2,)无限总体:没有时间和空间范围限制的,无限个观察单位所组成的总体,9,样本(,sample,),:,是从总体中随机抽取的部分,观察单位变量值的集合。样本的例数称为样,本含量,(,sample si
7、ze,),。,注意:,(,1,)总体是相对的,总体的大小是根据研,究目的而确定的。,(,2,)样本应有代表性,即应该随机抽样并,有足够的样本含量。,10,图示:总体与样本,population,sample2,sample1,sample3,sample4,sample5,11,?,譬如,要研究西北地区成年人血液中红细胞数的正,常值,那么,西北地区全部健康成年人的血液都是,我们的研究对象,这称为总体。但是,我们不可能,把西北地区所有健康的成年人都进行血液检查,而,只能按照一定的科学方法从中抽取一部分人来检查,。然后,根据检验结果推论西北地区成年人的血液,正常值。,?,这种从总体中抽取部分个体的
8、过程称为抽样(,sampling,),所抽取的部分称为样本,如何正确的,从样本观察到的情况来推测总体,这就是医学统计,学要解决的问题之一。,12,?,从总体中抽取样本,一定要遵循科学原则,一般来,说,一个样本应该具有:,代表性(,representative,),随机性(,randomization,),可靠性(,reliability,),代表性:就是要求样本中的每一个个体必须符合总体,的规定。这就要求对总体有一个明确的规定,这种,规定是根据研究目的具体确定的。,13,?,例如,要调查西北地区成年男子的红细胞数的正常,值,则我们可以规定研究对象为体温正常、无急性,病、无血液消耗性疾病,肝脏在
9、肋缘下,0.5cm,以内,,血红蛋白在,12.5g,以上,血小板在,10w,以上的西北地,区,18,岁以上的男子。必须做肝功、,X,线胸透及某些血,项检查等,那么,所抽取的样本中的每一个个体都,必须做上述检查并符合上述规定。,14,?,随机性,就是要保证总体中的每个个体有相同的几,率被抽做样本。重要的是要避免主客观的“偏倚”,。必须指出,随机化抽样绝不等于随意抽样。,15,例如:将,40,只小鼠分为两组。如果闭上眼睛,随,意抓取,20,只作为第一组,留下的作为第二组。,表面上看来是随机的,实际上是不随机的。因为,体壮、活泼性强的小鼠很难抓到,故大部分留在了,第二组,两组的活泼性是不同的。,?,
10、可靠性,即对实验的结果要具有可重复性,即由科,研课题的样本的结果所推测总体的结论有较大的可,信度。由于个体之间存在差异,只有观察一定数量,的个体方能体现出其客观规律性。如果根据少数几,例就下结论,这种结论的可靠性差,体现不了规律,,可能被他人否定。,?,诚然,每个样本的含量越多,可靠性会越大,但是,例数增加,人力、物力都会增加,所以应以足够为,准。这就涉及到样本含量的估计问题。,16,三、参数与统计量,17,总,体,样本,随机抽取,统计推断,(参数估计、假设检验),参数,统计描述:,统计量,18,四、准确性和精确性,?,准确性:指观察值与总体真值的接近程度,说明观,察值与真值的符合程度大小;,
11、?,精确性:指样本中各个观察值间的变异程度,说明,观察值变异程度的大小。,19,五、误差与错误,?,误差:实验过程中,由于各种不可控因素所引起的,统计量与参数之间的偏差。,?,错误:指由于人为的粗心大意所引起统计量与参数,之间较大的偏差。它是主观原因造成的,是完全可,以避免的。,20,系统误差,?,系统误差(,systematic error,):由于仪器未校正,、测量者感官的某种障碍、医生掌握疗效标准偏高,或偏低等原因,是观察值不是分散在真值两侧,而,是有方向性、系统性或周期性地偏离真值。,如测量血糖,有斑氏法和葡萄糖氧化法,斑氏法,的测量结果偏高易受体内还原性物质的影响。,?,系统误差是由
12、于实验处理以外的其他条件所产生的,带有倾向性的偏差,在某种程度上可控制。,21,偶然误差,?,在相同条件下,对同一物理量进行多次测量,由于,各种偶然因素,会出现测量值时而偏大,时而偏小,的误差现象,这种类型的误差叫做偶然误差。,?,实验结果表明,在确定的测量条件下,对同一物理,量进行多次测量,并且用它的算术平均值作为该物,理量的测量结果,能够比较好地减少偶然误差。,22,抽样误差,?,抽样误差(,sampling error,),:,由于随机,抽样所引起的,样本统计量与总体参数之间的,差异,以及样本统计量之间的差别称为抽样误,差。如样本均数与总体均数之间的差别,样,本率与总体率的差别等。,?,
13、注意:,抽样误差是,不可避免的,。无论抽样抽,得多么好,也会存在抽样误差。,23,六、频率、概率、小概率事件,?,1,、频率(,frequency,):,一次随机试验有几种可能,结果,在重复进行试验时,个别结果看来是偶然发,生的,但当重复试验次数相当多时,将显现某种规,律性。例如,投掷一枚硬币,结果不外乎出现“正,面”与“反面”两种。,?,在重复多次后,出现“正面”或“反面”这个结果,的比例称之为频率。,24,?,设在,n,次随机试验中,事件,A,出现,m,次,则比值,:,f(,A,)=m/n=,发生次数,/,试验次数,称为事件,A,在,n,次试验中出现的频率,?,医疗工作中所说的发病率、死亡
14、率、治愈率,等都是频率。显然频率具有如下性质:,0 f(,A,)1,25,频率的稳定性,?,在大量的试验中,一个随机事件出现的频率常在,某个固定的常数附近摆动,这是一种统计规律,,称为频率的稳定性。频率具有稳定性说明随机事,件发生的可能性大小是其本身固有的一种客观属,性,因此可以对它进行度量。,26,实验者,投掷次数,出现“正面”次数,频率,Hu Pingcheng 1 1 1.0000,Hu Pingcheng 2 0 0.0000,Hu Pingcheng 3 2 0.6667,Hu Pingcheng 4 3 0.7500,Hu Pingcheng 5 3 0.6000,Hu Pingc
15、heng 6 2 0.4000,Hu Pingcheng 7 4 0.5714,Buffon 4040 2048 0.5069,K.Pearson 12000 6019 0.5016,K.Pearson 24000 12012 0.5005,在重复多次后,出现“正面,”,或“反面”这个结,果的比例称之为,频率,。,掷币试验,27,2,、概率(,probability,),?,概率(,probability,),:,是描述随机事件发生,可能性大小的量值。用英文大写字母,P,来表示,。概率的取值范围在,0,1,之间。,?,0,P,(,A,),1,随机事件,?,P,(,A,),=1,必然事件,?,P
16、,(,A,),=0,不可能事件。,28,?,在大量重复试验中,若事件,A,的频率稳定地在某个常,数附近摆动,则称此常数为事件,A,的概率。,?,注意:频率是变动的,而概率则为常数。,?,当试验次数足够多,频率相当稳定时,可把频率作,为概率的近似值。即,当,n,时,,f(A)P(A),29,3,、小概率事件,?,统计分析中的很多结论都是。基于一定置信程度下,的概率推断,统计学上一般把P0.05或P0.01的,事件称为小概率事件。,?,小概率原理:,小概率事件在一次试验中几乎不可能,发生。利用该原理可对科研资料进行假设检验。,30,第六节,医学统计中的资料类型,1.,计量资料,2.,计数资料,3.
17、,等级资料,31,数值变量与计量资料,1),、数值变量,(numerical variable),:变量值是定,量的,表现为数值大小,一般有度量衡单位。是用,仪器、工具或其它定量方法获得的准确定量结果。,如,:,身高,(cm),、体重,(kg),、血压,(pa),、坐高,/,身高。,2),、计量资料,(measurement data),:由一群个体的,数值变量值构成的资料,即一群变量值。,如:长沙市,99,年,7,岁男孩身高值,(,120.2cm,118.6cm,121.8cm,),1.,计量资料,32,2.35,4.21,3.32,5.35,4.17,4.13,2.78,4.26,3.58
18、,4.34,4.84,4.41,4.78,3.95,3.92,3.58,3.66,4.28,3.26,3.50,2.70,4.61,4.75,2.91,3.91,4.59,4.19,2.68,4.52,4.91,3.18,3.68,4.83,3.87,3.95,3.91,4.15,4.55,4.80,3.41,4.12,3.95,5.08,4.53,3.92,3.58,5.35,3.84,3.60,3.51,4.06,3.07,3.55,4.23,3.57,4.83,3.52,3.84,4.50,3.96,4.50,3.27,4.52,3.19,4.59,3.75,3.98,4.13,4.26
19、,3.63,3.87,5.71,3.30,4.73,4.17,5.13,3.78,4.57,3.80,3.93,3.78,3.99,4.48,4.28,4.06,5.26,5.25,3.98,5.03,3.51,3.86,3.02,3.70,4.33,3.29,3.25,4.15,4.36,4.95,3.00,3.26,某单位,1999,年,110,名正常成年女性职工血清总胆固醇测量结果,(,mmol/l,),33,无序分类变量与计数资料,1),无序分类变量,(unordered categories variable):,变量值是定性的,有类别。,特点:类别是客观存在的,各类无秩序,可任意排
20、,列;类与类之间界限清楚,(理论上,),不会错判。,如:,性别:男、女;,血型:,O,、,A,、,B,、,AB,。,2).,计数资料,(enumeration data),:一群个体按无,序分类变量的类别清点每类有多少个个体,即分类,个体数。,如:卫生统计学教研室教师性别构成:,男:,女:,7,;,人群血型构成:,O,:,20 A,:,35,B,:,30 AB,:,10,2.,计数资料,34,住院号,年龄,(岁),身高,(,cm,),体重,(,kg,),住院天数,(天),职业,文化程度,分娩方式,妊娠结局,2025655,27,165,71.5,5,无,中学,顺产,足月,2025653,22,
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