醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),Medical Statistics,1,.,如何學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué),建立統(tǒng)計(jì)思維方法 理解基本統(tǒng)計(jì)概念和原理 掌握具體統(tǒng)計(jì)方法 認(rèn)真實(shí)習(xí) 多閱讀文獻(xiàn)（設(shè)計(jì)和資料處理方法） 應(yīng)用：分析數(shù)據(jù)、寫論文,2,第一章 緒論,一、什么是統(tǒng)計(jì)學(xué) 二、統(tǒng)計(jì)工作的步驟 三、幾個(gè)基本概念 ,3,一、什么是統(tǒng)計(jì)學(xué),研究對(duì)象： 數(shù)據(jù)：有變異的數(shù)據(jù)，即隨機(jī)現(xiàn)象的數(shù)量現(xiàn)象。 定義一： 統(tǒng)計(jì)學(xué)就是研究數(shù)據(jù)及其存在規(guī)律的科學(xué)。 包括數(shù)據(jù)的收集、整理、分析以及對(duì)結(jié)果的解釋。,4,定義二： 統(tǒng)計(jì)學(xué)是在相對(duì)有限的樣本數(shù)據(jù)上，對(duì)特定的隨機(jī)現(xiàn)象作出推斷的學(xué)科。 本質(zhì)：部分 全體 隨機(jī)現(xiàn)象：在一定條件下，某現(xiàn)象有不確定的結(jié)果，可能是這個(gè)結(jié)果，也可能是其它結(jié)果。,5,二、統(tǒng)計(jì)學(xué)的分類,1、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)：研究、揭示隨機(jī)現(xiàn)象數(shù)量規(guī)律性的學(xué)科，其更關(guān)注統(tǒng)計(jì)推斷的新方法的發(fā)展，要求有較多的抽象數(shù)學(xué)知識(shí)作為工具。 2、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)：關(guān)心如何把數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用到特定的領(lǐng)域，如經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、公共衛(wèi)生學(xué)及醫(yī)學(xué)等。,6,統(tǒng)計(jì)概念 - 統(tǒng)計(jì)一詞有3種含義 統(tǒng)計(jì)實(shí)踐 統(tǒng)計(jì)資料 統(tǒng)計(jì)學(xué)：從事收集、顯示、分析和解釋被研究對(duì)象的數(shù)量 關(guān)系，籍以揭示事物真實(shí)情況的一門學(xué)問。 統(tǒng)計(jì)學(xué) 方法論 專門技術(shù) 用數(shù)學(xué)方法證明統(tǒng)計(jì)學(xué) 指收集、顯示、分析和 中所用方法和公式的正確性 解釋數(shù)據(jù)的手段和工具， 目的在于獲得對(duì)事物的本質(zhì) 認(rèn)識(shí),7,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) （medical statistics） 是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)（專業(yè)統(tǒng)計(jì)）的一個(gè)分支，介紹醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，類似的學(xué)課有： 衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)（health statistics） 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)（biostatistics）,8,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本內(nèi)容,1.基本統(tǒng)計(jì)方法 統(tǒng)計(jì)描述 統(tǒng)計(jì)推斷 2.多元統(tǒng)計(jì) 3.科研設(shè)計(jì) 4.業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì) 5.其它統(tǒng)計(jì)方法,9,我們?yōu)槭裁匆獙W(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)?,學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)思維 學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)方法 學(xué)習(xí)專業(yè)統(tǒng)計(jì) 學(xué)習(xí)科研設(shè)計(jì) 尋證醫(yī)學(xué) 科研需要 工作需要,10,三、統(tǒng)計(jì)工作的基本步驟,第一步 研究設(shè)計(jì)(design) 第二步 收集資料(collection of data) 第三步 整理資料(sorting data) 第四步 分析資料(analysis of data) 這四個(gè)步驟包括了一個(gè)研究的全部過程。,11,第一步 研究設(shè)計(jì)(開題報(bào)告） 意義、目的、方法、內(nèi)容、對(duì)象、樣本含量、主要指標(biāo)、誤差的控制、進(jìn)度、預(yù)期結(jié)果等 （文獻(xiàn)綜述基礎(chǔ)上進(jìn)行）其中有可能涉及到的統(tǒng)計(jì)內(nèi)容是什么？,12,第二步 收集資料(現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查)： 實(shí)驗(yàn)記錄、病例記錄、工作記錄、 專門調(diào)查等 計(jì)劃的實(shí)施和執(zhí)行過程，常常是一個(gè)漫長(zhǎng)的時(shí)間，關(guān)鍵是保證前后的一致性和資料的完整性,13,第三步 整理資料(sorting data)：建立數(shù)據(jù)庫(kù)、過錄、輸入、邏輯檢錯(cuò)等。 （分析資料的基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)質(zhì)量） 第四步 分析資料(analysis of data)： 各種描述、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法、多元回歸等（選擇正確的分析方法） （這些是這次課程的主要內(nèi)容） ,14,三、幾個(gè)基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)概念,總體與樣本(population and sample) 變量（Variable) 變異(variation ) 誤差 (error) 概率(probability),15,總體： 根據(jù)研究目的確定的研究對(duì)象的全體（群體）。 研究一般希望獲得研究群體的特征。 總體是同質(zhì)的（homogeneity） 總體是抽象的 有限總體（finite population） 無(wú)限總體（infinite population） 描述總體數(shù)量特征的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)稱為參數(shù) （ parameter），用希臘字母表示。 樣本：總體中有代表性的一部分個(gè)體組成的集體。 從總體中得到樣本的方法稱為抽樣（sampling）。 樣本所包含的個(gè)體數(shù)稱為樣本含量，用n表示。 描述樣本數(shù)量特征的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)稱為統(tǒng)計(jì)量（statistic），用英文或拉丁字母表示。 從樣本推回到總體的方法稱為統(tǒng)計(jì)推斷（statistical inference），包括參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)兩部分。,1.總體與樣本 (population and sample),16,2.變量（Variable),在確定了研究總體之后，研究者要對(duì)每個(gè)觀察單位的某項(xiàng)特征進(jìn)行測(cè)量和觀測(cè)，這種特征稱為變量。 變量的測(cè)得值或觀察值也叫做變量值或資料（data）。 資料分類：（資料性質(zhì)不同，分析方法不同) 計(jì)量資料、計(jì)數(shù)資料、等級(jí)資料,17,（1）計(jì)量資料（measurement data） 定義：通過度量衡的方法，測(cè)量每一個(gè)觀察單位的某項(xiàng)研究指標(biāo)的量的大小，得到的一系列數(shù)據(jù)資料，又稱數(shù)值變量（numerical variable）。 特點(diǎn)：有度量衡單位 多為連續(xù)性資料 分類：連續(xù)型變量（continuous data） 離散型變量（discrete data）,18,（2）計(jì)數(shù)資料（enumeration data） 定義：將全體觀測(cè)單位按照某種性質(zhì)或特征分組，然后再分別清點(diǎn)各組觀察單位的個(gè)數(shù)。 特點(diǎn)：沒有度量衡單、多為間斷性 資料 又稱分類變量（categorical variable）： 有序分類變量（ ordinal categorical variable） 無(wú)序分類變量（ unordered categorical variable）,19,（3）等級(jí)資料（ranked data） 定義： 介于計(jì)量資料和計(jì)數(shù)資料之間的一種資料，通過半定量方法測(cè)量得到。 特點(diǎn)： 每一個(gè)觀察單位沒有確切值 各組之間有性質(zhì)上的差別或程度上的不同。,20,3.變異(variation ),概念：個(gè)體（變量值）之間的差異就是 變異。 變異產(chǎn)生的原因：處理效應(yīng)、誤差 如何處理變異？ 透過偶然，發(fā)現(xiàn)必然！,21,4.誤差(Error),統(tǒng)計(jì)上所說的誤差泛指測(cè)量值與真值之差，樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)之差。主要有以下三種：系統(tǒng)誤差、隨機(jī)測(cè)量誤差、抽樣誤差。 問題：哪類誤差用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以控制？為什么？,22,（1）系統(tǒng)誤差（systematic error）,概念：指在研究過程中由于某個(gè)環(huán)節(jié)的缺陷或失誤，造成觀察結(jié)果呈傾向性的偏大或偏小，這種誤差稱為系統(tǒng)誤差。 特點(diǎn)：具有累加性。,23,（2）隨機(jī)測(cè)量誤差（random measurement error）,概念：由于非人為的偶然因素，對(duì)于同一樣本多次測(cè)定結(jié)果不完全一樣，結(jié)果有時(shí)偏大有時(shí)偏小，沒有傾向性，這種誤差叫隨機(jī)測(cè)量誤差。 特點(diǎn)：沒有傾向性，多次測(cè)量計(jì)算平均值可以減小甚至消除隨機(jī)測(cè)量誤差。,24,（3）抽樣誤差（sampling error）,概念：樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)之間的差別。 特點(diǎn)：有抽樣， 抽樣誤差就不可避免。 統(tǒng)計(jì)上可以計(jì)算并在一定范圍內(nèi)控制抽樣誤差。,25,減少抽樣誤差的方法：,（1）改進(jìn)抽樣方法（增加樣本的代表性），誤差從大到?。?整群抽樣單純隨機(jī)抽樣系統(tǒng)抽樣分層抽樣 （2） 增加樣本量; （3）選擇變異程度較小的研究指標(biāo)。,26,醫(yī)學(xué)科學(xué)研究中的誤差通常指測(cè)量值與真值之差，其中包括： 誤差 解釋 解決辦法 系統(tǒng)誤差 不是偶然機(jī)遇所致， 盡可能避免, 或通過周 （systematic 而是某種必然因素所致， 密的研究設(shè)計(jì)解決 error） 具有一定的傾向性 隨機(jī)測(cè)量誤差 偶然機(jī)遇所致，是不可避免的 控制在一定的允許范圍 （random measurement error） 內(nèi)，數(shù)據(jù)仍可以使用 抽樣誤差 抽樣研究中，即使消除了 可以通過統(tǒng)計(jì)方法估計(jì) （sampling error）系統(tǒng)誤差，控制 了隨機(jī)測(cè)量 并減小 誤差，樣本指標(biāo)和總體參數(shù)間 仍會(huì)存在差別。這是由個(gè)體變 異造成，是抽樣波動(dòng)所致， 不可避免的 隨機(jī)測(cè)量誤差及抽樣誤差又同屬于隨機(jī)誤差。,27,5、概 率 (probability),概念：描述隨機(jī)事件發(fā)生可能性大小的數(shù)值，常用P來(lái)表示。 大小：P的大小在0和1之間。通常一個(gè)事件的發(fā)生小于5%，就叫小概率事件。 在實(shí)際工作中，當(dāng)觀察單位的例數(shù)足夠多時(shí)，可以用頻率來(lái)代替概率。 頻率與概率（樣本與總體、事實(shí)與預(yù)測(cè)）,28,29,報(bào)告、論文 分析資料 整理資料 課題實(shí)施 課題設(shè)計(jì) 提出假說,科研基本過程,三個(gè)基本要素： 處理因素 受試對(duì)象 實(shí)驗(yàn)效應(yīng),三個(gè)基本原則： 對(duì)照、隨機(jī)、重復(fù),30,31,32,衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)資料的要求 (1) 資料完整、正確。 完整是指調(diào)查項(xiàng)目填寫完整無(wú)空項(xiàng)。 (2)