医学统计学---------33.ppt

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second Level,Third Level,Fourth Level,Fifth Level,第一讲 基本概念,统计学与医学统计学方法,统计学,是,收集,、,分析,、,解释,与,表达,数据资料的一门科学。,Statistics,：,“a science dealing with the,collection,analysis,interpretation,and,presentation,of masses of numerical data”,-Webster 国际大辞典,统计工作的,基本,步骤,1.,统计设计,：包括调查、实验设计。,2.,收集资料,：取得准确可靠的原始资料,3.,整理资料,：对资料进行清理、改错，数量化,4.,分析资料,：,统计描述、统计推断,住院号,年龄,身高,体重,住院天数,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,2025653,22,160,74.0,5,无,小学,助产,足月,2025830,25,158,68.0,6,管理员,大学,顺产,足月,2022543,23,161,69.0,5,无,中学,剖宫产,足月,2022466,25,159,62.0,11,商业,中学,剖宫产,足月,2024535,27,157,68.0,2,无,小学,顺产,早产,2025834,20,158,66.0,4,无,中学,助产,早产,2019464,24,158,70.5,3,无,中学,助产,足月,2025783,29,154,57.0,7,干部,中学,剖宫产,足月,观察单位observations,个体individuals,变量variables,Quantitative data 计量资料,Qualitative data 计数资料,Units；elements,1.计量资料,用仪器、工具等,测量(measure),方法获得的数据，即为,计量资料,measurment data。也叫定量数据Quantitative data,特点：,有计量单位,，如患者的身高（cm）、体重（kg）、血压（mmHg）、脉搏（次/分）、红细胞计数（10,/L）,2.,计数资料,按某种属性分类，然后清点每类的数据，称,计数资料,（count data）或,enumeration data。,也叫,定性数据Qualitative data,特点：,无固有计量单位,，如肤色（黑、白）、血型（ABO）、职业（工农兵）、性别（男女）,3.等级资料 Rank data,半定性或半定量的观察结果。有大小顺序，所以也叫,有序分类资料,（ordinal category data）。,癌症分期：早、中、晚。药物疗效：治愈、好转、无效、死亡。,尿蛋白：,+,+及以上,实例数据1,实例数据2,4.三类资料间关系,例：一组,20,40,岁成年人的血压（舒张压）,以12kPa（90mmHg）为界分为正常与异常两组，统计每组例数。,8,低血压,8,正常血压,12,轻度高血压,15,中度高血压,17,重度高血压,计量资料,等级资料,计数资料,统计学基本概念,1.随机变量及其分类,2.同质与变异,3.总体与样本,4.参数与统计量,5.误差,6.概率,1.随机变量(random variable),简称,变量,（variable），统计上习惯用大写拉丁字母表示，如,X,、,Y,、,Z,、,。,变量值,习惯,用小写拉丁字母表示，如性别,x,1,1（男）、,x,2,1,（男）、,x,3,0,（女）,、,。,编号（ID）,性别（X）,体重 （kg）（Y）,疗效（Z）,张1,1,66,0,李2,1,78,1,王3,0,57,2,随机变量的分类,离散型变量,（discrete variable），主要是自然数，,例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等,。,连续型变量,（continuous variable），,在一定区间内变量取值无限个，或数值无法一一列举出来。,主要是定量测量结果，,例如某地区男性健康成人的身高值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值。,2.同质与变异,homogeneity,and,variation,同质：指事物的性质、影响条件或背景相同或非常相近。,变异,：指同质的个体之间的差异。,同质与变异的例子,例1 调查2003年长沙市7岁男童的身高和体重,同质,：2003年、长沙市、7岁男童,变异,：身高和体重各不相同,例2 研究某降压药的疗效,同质,：高血压患者、用某药治疗,变异,：疗效各不相同,表1-1 120名正常成年男子红细胞计数值(10,12,/L),5.12,5.13,4.58,4.31,4.09,4.41,4.33,4.58,4.24,5.45,4.32,4.84,4.91,5.14,5.25,4.89,4.79,4.90,5.09,4.64,5.14,5.46,4.66,4.20,4.21,3.73,5.17,5.79,5.46,4.49,4.85,5.28,4.78,4.32,4.94,5.21,4.68,5.09,4.68,4.91,5.13,5.26,3.84,4.17,4.56,3.52,6.00,4.05,4.92,4.87,4.28,4.46,5.03,5.69,5.25,4.56,5.53,4.58,4.86,4.97,4.70,4.28,4.37,5.33,4.78,4.75,5.39,5.27,4.89,6.18,4.13,5.22,4.44,4.13,4.43,4.02,5.86,5.12,5.36,3.86,4.68,5.48,5.31,4.53,4.83,4.11,3.29,4.18,4.13,4.06,3.42,4.68,4.52,5.19,3.70,5.51,4.64,4.92,4.93,4.90,3.92,5.04,4.70,4.54,3.95,4.40,4.31,3.77,4.16,4.58,5.35,3.71,5.27,4.52,5.21,4.37,4.80,4.75,3.86,5.69,最大值=6.18,最小值=3.29,极差=2.89 算术均数=,4.72,，标准差=0.57,3.总体与样本,population and sample,总体,：,特定研究对象中所有观察单位的测量值,。分有限总体与无限总体。,样本,：从总体中随机抽取的部分观察单位,随机抽样 random,sampling,为了保证样本的,可靠性,和,代表性,，需要采用随机的抽样方法（在总体中每个个体具有,相同的机会,被抽到）。,对样本数据进,行观察或计算,统计指标，,目的是推论总,体。,4.,参数与统计量,parameter and statistic,参数,：,总体,的统计指标，如总体均数，采用希腊字母记为,。,固定的常数,总体,样本,抽取部分观察单位,？,推断inference,统计量,：,样本,的统计指标，如样本均数，采用拉丁字母分别记为 。,统计量是参数附近波动的随机变量,。,5.,误差,error,误差,：实际,观察值,与客观,真实值,之差,（1）系统误差,（2）随机误差,（1）系统误差,systematic error,在实际观测过程中，由受试对象、研究者、仪器设备、研究方法、非实验因素影响等原因造成的有一定倾向性或规律性的误差。流行病学称之为,偏倚,（bias）。,特点：观察值有,系统性,、,方向性,、,周期性,的偏离真值。,可以通过严格的,实验设计,和,技术措施,消除,。,（2）,随机误差random error,排除上述误差后尚存的误差，受多种无法控制的因素的影响。,特点：大小方向不一的随机变化。,随机测量误差,（,random measurement error,）,提高操作者熟练程度可以减少这种误差,随机抽样误差,（,random,sampling error,）：,由抽样造成的样本统计量和总体参数间的差异。,不可避免，但有一定的分布规律，可估计。,6.概率probability,确定性现象,：在一定条件下，,一定,会发生或一定不会发生的现象。其表现结果为两种事件：肯定发生某种结果的叫,必然事件,；肯定不发生某种结果的叫,不可能事件,。,随机现象,：在同样条件下,可能,会出现两种或多种结果，究竟会发生哪种结果，事先不能确定。其表现结果称为,随机事件,。随机事件的特征：,随机性,；,规律性,：每次发生的可能性的大小是确定的。,概率：,随机事件发生的可能性大小，用大写的,P,表示；取值,0，1,。,必然事件,P,=1 不可能事件,P,=0 随机事件 0,P,1,P,0.05（5）或,P,0.01（1）,称为,小概率事件,(习惯)，统计学上认为不大可能发生。,小概率事件,样本的实际发生率称为,频率,。设在相同条件下，独立重复进行,n,次试验，事件A出现,f,次，则事件A出现的频率为,f,/,n,。,频率与概率间的关系：,样本频率总是围绕概率上下波动,样本含量,n,越大，波动幅度越小，频率越接近概率。,频率 frequency,