醫(yī)學統計學基礎知識

單擊此處編輯母版標題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級,第三級,第四級,第五級,2016/8/17,,?#?,醫(yī)學,統計學基礎知識,藥劑科 李中,均值,中位數,眾數,(Mode) 22,出現,4,次，,22,即為眾數,加權平均數,(,包括權重和比例,),基本概念,何時？何地？,用什么,？,4,，,4,，,4,，,4,，,4,完全一致,3,，,4,，,4,，,5,，,4,基本呈正態(tài)分布,8,，,6,，,3,，,2,，,1,有明顯的離散趨勢,標準差,（,Standard,Deviation,，,S,，,σ,）,能夠反映數據變異性的變量,總體標準差,Excel,函數,：,STDEVP,樣本標準差,Excel,函數：,STDEVP,變異系數,(Coefficient,of,Variation),,記作,C·V,,,C·V =,（,標準差,SD /,平均值,Mean,）,× 100,%,1.,用來比較兩組數據的離散程序,標準差,SD,：二組數據計量單位相同，平均數相近；,變異系數,C·V,：計量單位不同，或平均數相距較遠。,2.,用來剔除異常數據,若,C·V>15%,，則予以剔除。,能夠反映數據變異性的另一個變量,真正統計的開始：建立假設,假設：將研究的問題轉化為更適合于檢驗的形式,,以樣本來推斷總體,,假設必須是陳述句；,,,假設應提出對變量間關系的預測,,,假設要反映建立的理論和實踐和,/,或文獻基礎,,,假設要簡短并切中要害,,,假設必須是可以檢驗的,,零假設,,Null Hypothesis,我代表你們檢驗的內容是沒有意義的！,第一類錯誤：拒絕了正確的零假設,第二類錯誤：接受了錯誤的零假設,備擇假設,,Alternative Hypothesis,我代表你們檢驗的內容,很,有意義！,,我是有方向的?。?！,二種假設的區(qū)別,,零假設,備擇假設,二個檢驗變量相等,二個檢驗變量不等,對應總體,對應樣本,只能間接檢驗,可以直接檢驗,H,0,：,μ,1,=,μ,2,H,a,：,μ,1,≠,μ,2,,,μ,1>,μ,2;,μ,1<2,μ,統計顯著性（,Significance,，,P,值）,,零假設為真的情況下，拒絕零假設所要承擔的風險。即犯一類錯誤的風險。它本身沒有實際意義，也不能脫離于背景獨立解釋。,被拒絕的零假設（藍色區(qū)域）為真的可能性即為,P,值，常用的參考值,P,＜,0.1,，,P,＜,0.05,，,P,＜,0.01,醫(yī)學參考值范圍的確定,,,,,概率（,%,）,對應,P,值,雙側,單側,,,,,下限,上限,90,P,＜,0.1,,,,95,P,＜,0.05,,,,99,P,＜,0.01,,,,某地,100,名正常成人的血鉛含量（,μg/dl),如下，試確定該地區(qū)成人血清含量,95%,參考值范圍：,4,,4,,5,,5,,6,,6,,7,,7,,8,,8,,8,,8,,8,,8,,8,,8,,8,,8,,9,,9,10,,10,,10,,10,,10,,10,,10,,10,,11,,11,,11,,12,,13,,13,,13,,13,,13,,13,,13,,13,13,,13,,14,,14,,14,,15,,15,,16,,16,,16,,16,,16,,16,,16,,16,,17,,17,,17,,17,,17,18,,18,,18,,18,,19,,20,,20,,20,,20,,21,,21,,22,,22,,22,,23,,24,,24,,25,,25,,26,26,,26,,27,,27,,28,,28,,29,,30,,30,,31,,31,,32,,32,,32,,33,,35,,41,,44,,50,,51,,醫(yī)學參考值范圍的確定,,,,,概率（,%,）,對應,P,值,雙側,單側,,,,,下限,上限,90,P,＜,0.1,,,,95,P,＜,0.05,,,,99,P,＜,0.01,,,,統計檢驗方法的快速選擇,檢驗的對象是群體還是變量,檢驗變量,兩個變量,相關系數,兩個以上變量,回歸,因子分析,群體接受多次的測試,兩個群體,配對,T,檢驗,兩個以上群體,配伍設計,方差分析,每個群體各接受一次測試,兩個群體,獨立樣本,T,檢驗,兩個以上群體,單因素,方差分析,隨機抽取,11,名男青年組成樣本，分別測量每個男青年的身高和前臂長，試計算身高與前臂長間是否成比例，如果成比例是正比例還是反比例？,建立假設：,H,0,：身高與前臂長之間不存在線性相關關系,H,1,：,身高與前臂長之間不存在線性相關,關系,統計檢驗方法的快速選擇,檢驗的對象是群體還是變量,檢驗變量,兩個變量,相關系數,兩個以上變量,回歸,因子分析,群體接受多次的測試,兩個群體,配對,T,檢驗,兩個以上群體,配伍設計,方差分析,每個群體各接受一次測試,兩個群體,獨立樣本,T,檢驗,兩個以上群體,單因素,方差分析,,,某項研究評估咖啡因對運動者心肌血流量的影響，先后測定了,12,名男性志愿者飲用咖啡前后運動狀態(tài)下心肌血流量，問飲用咖啡前后運動者的心肌血流量有無差異。,1.,建立假設：,H,0,：飲用前后沒有差異；,H,1,：飲用前后有顯著性差異,2.,選擇適當的檢驗方法,3.,選擇適當的檢驗工具,統計檢驗方法的快速選擇,檢驗的對象是群體還是變量,檢驗變量,兩個變量,相關系數,兩個以上變量,回歸,因子分析,群體接受多次的測試,兩個群體,配對,T,檢驗,兩個以上群體,配伍設計,方差分析,每個群體各接受一次測試,兩個群體,獨立樣本,T,檢驗,兩個以上群體,單因素,方差分析,,,X,2,檢驗,(,卡方檢驗,),用于分析分類變量的假設檢驗方法，主要目的是推斷兩,個率或兩個,構成比、多,個率或多個,構成比之間的差異。卡方檢驗的統計量是卡方值。它代表表格中每個格子的實際值與理論值之間的差異，因此卡方值越大，兩者之間的差異越明顯。,為了解吲達帕胺片治療原發(fā)性高血壓的療效，將,70,名高血壓患者隨機分為兩組，試驗組用吲噠帕胺片加輔助治療，對照組用安慰劑加輔助治療，試分析吲達帕胺片的有效性,。,組別,有效,無效,對照組,20,24,試驗組,21,5,合計,41,29,建立假設,H,0,:,試驗組與對照組總體有效率相等；,H,1,:,試驗組與對照組總體,有效率不相等。,,,統計學,OR,虐待學？,It’s up to you !!!,