醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)_重點(diǎn)_終極筆記(共9頁(yè))

1、Medical Statistics【Introduction】醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)(tngj)工作的內(nèi)容 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：最關(guān)鍵(gunjin)、最重要收集資料(zlio)：最基礎(chǔ) 原始資料 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查資料，醫(yī)療衛(wèi)生工作記錄、報(bào)告、報(bào)表 質(zhì)量控制：精度和偏倚整理資料：資料的邏輯、一致性檢查，原始數(shù)據(jù)的加工(頻數(shù)分布表)分析資料：統(tǒng)計(jì)描述(表、圖、離散趨勢(shì)、集中趨勢(shì))和統(tǒng)計(jì)推斷資料的類(lèi)型 計(jì)量資料：定量方法測(cè)定數(shù)值大小所得的資料計(jì)數(shù)資料：按性質(zhì)或類(lèi)別分組，然后計(jì)數(shù)等級(jí)分組資料：具有計(jì)數(shù)資料的特性，又有半定量的性質(zhì)(“+ , -”表示)變異：不同個(gè)體在相同環(huán)境下，對(duì)外界環(huán)境因素發(fā)生的不同反應(yīng)，即個(gè)體差異總

2、體：同質(zhì)的個(gè)體所構(gòu)成的全體。 同質(zhì)性，大量性，差異性樣本：從總體中抽取部分個(gè)體的過(guò)程稱(chēng)為抽樣，所抽得的部分是樣本。 樣本包含的個(gè)體數(shù)目稱(chēng)為樣本含量 樣本的特征：代表性隨機(jī)性可靠性*抽樣的要求：代表性，隨機(jī)性，可靠性，可比性完全隨機(jī)設(shè)計(jì)：將受試對(duì)象隨機(jī)分配到各處理組或?qū)φ战M中，或分別從不同總體中隨機(jī)抽樣進(jìn)行研究。可為兩樣本或多樣本得比較，但樣本含量不宜相差太大。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)：也稱(chēng)配伍設(shè)計(jì)，是配對(duì)設(shè)計(jì)的擴(kuò)展。配對(duì)設(shè)計(jì)的每一“對(duì)子”中的受試對(duì)象分別隨機(jī)分到兩個(gè)處理組中，而配伍組設(shè)計(jì)中的每個(gè)“配伍組”，包含多個(gè)受試對(duì)象，要將它們分別隨機(jī)分到各處理組中。誤差：泛指觀測(cè)值與真實(shí)值之差，以及樣本統(tǒng)計(jì)量與總體

3、參數(shù)之差系統(tǒng)誤差：在收集資料過(guò)程中，由于儀器調(diào)整、試劑校驗(yàn)、醫(yī)生對(duì)療效的掌握等因素，造成觀察結(jié)果傾向性的偏大活偏小。要盡量查明原因，必須克服。隨機(jī)測(cè)量誤差：在收集資料過(guò)程中，即使系統(tǒng)誤差已經(jīng)避免，由于各種偶然因素的影響造成對(duì)同一對(duì)象多次測(cè)定的結(jié)果不完全一致。譬如操作員技術(shù)、電壓、環(huán)境溫度的差異。沒(méi)有固定(gdng)的傾向，時(shí)高時(shí)低；應(yīng)采取措施加以控制。抽樣誤差：由抽樣不同(b tn)引起的樣本均數(shù)與總體均數(shù)之間的差異。原因是個(gè)體之間存在變異，抽樣時(shí)只能抽取總體的一部分作為樣本。 不可避免，要用統(tǒng)計(jì)(tngj)方法進(jìn)行正確分析。概率：描寫(xiě)某一事件發(fā)生可能性大小的一個(gè)度量。頻率：樣本實(shí)際發(fā)生率小概

4、率事件：P=0.05(差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義)或P=50)的情況下，無(wú)論原始測(cè)量變量服從什么分布，的抽樣分布都近似服從正態(tài)分布N（，）標(biāo)準(zhǔn)誤：反映樣本均數(shù)間變異的標(biāo)準(zhǔn)差。（反映樣本均數(shù)間的離散程度，也反映樣本均數(shù)與總體均數(shù)的差異）理論值 估計(jì)值 參數(shù)估計(jì)：由樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)。點(diǎn)估計(jì)：使用單一的數(shù)值直接作為總體參數(shù)的估計(jì)值。如用估計(jì)相應(yīng)的 （未考慮抽樣誤差的影響）區(qū)間估計(jì)：按預(yù)先給定的概率，計(jì)算出一個(gè)區(qū)間，使它能夠包含未知的總體均數(shù)?？尚哦龋菏孪冉o定的概率1-(通常取0.95或0.99)；計(jì)算得到的是可信區(qū)間95%可信區(qū)間 （，）假設(shè)檢驗(yàn)：即顯著性檢驗(yàn)，是統(tǒng)計(jì)推斷的重要內(nèi)容，比較總體參數(shù)之間有無(wú)

5、差別。 首先對(duì)所需比較的總體提出一個(gè)無(wú)差別假設(shè)，然后通過(guò)樣本數(shù)據(jù)去推斷是否拒絕這一假設(shè)?；静襟E：建立假設(shè)和確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)選擇檢驗(yàn)方法和計(jì)算檢驗(yàn)計(jì)量確定P值，作出統(tǒng)計(jì)推斷無(wú)效假設(shè)：H0，指需要檢驗(yàn)的假設(shè)，如*值治療前后無(wú)差別 即H0：d=0 通常與我們要驗(yàn)證的結(jié)論相反，是計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和P值的依據(jù)備擇假設(shè)(jish)：是在H0成立(chngl)證據(jù)不足的情況下而被接受的假設(shè) 即H1：d0 雙側(cè)檢驗(yàn)：無(wú)論正或負(fù)方向的誤差，若顯著超出檢驗(yàn)水準(zhǔn)則(zhnz)拒絕H0 單側(cè)檢驗(yàn)：僅在正方向或負(fù)方向誤差超出規(guī)定的水準(zhǔn)時(shí)拒絕H0P值：假設(shè)檢驗(yàn)下結(jié)論的主要依據(jù)，是指在原假設(shè)成立的條件下，觀察到的樣本差別是由于

6、機(jī)遇所致的概率。 P0.05 不顯著 0.01P=0.05 顯著 P0.05,可認(rèn)為總體方差齊)u檢驗(yàn)：總體標(biāo)準(zhǔn)差已知，或樣本量較大時(shí)，樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較t檢驗(yàn)中的注意事項(xiàng)樣本資料必須能代表相應(yīng)總體t檢驗(yàn)以正態(tài)分布為基礎(chǔ)；非正態(tài)數(shù)據(jù)嘗試變換為正態(tài)，或用非參數(shù)檢驗(yàn)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的兩樣本均數(shù)比較，要求兩組方差齊對(duì)同一資料作單側(cè)檢驗(yàn)更容易獲得顯著結(jié)果假設(shè)檢驗(yàn)用于推斷總體均數(shù)間是否相同；可信區(qū)間用于估計(jì)總體均數(shù)所在范圍假設(shè)檢驗(yàn)中的兩類(lèi)錯(cuò)誤第一類(lèi)錯(cuò)誤(cuw)：當(dāng)為真時(shí)，拒絕(jju)接受(jishu)。又稱(chēng)假陽(yáng)性錯(cuò)誤，陽(yáng)性指兩者總體參數(shù)有差異。檢驗(yàn)水準(zhǔn)是預(yù)先規(guī)定的犯錯(cuò)概率的最大值第二類(lèi)錯(cuò)誤：當(dāng)為假

7、時(shí)，不拒絕。又稱(chēng)假陰性錯(cuò)誤。概率大小用表示，只取單側(cè)，一般未知。 可證，越大越小，越小越大。增大樣本含量可同時(shí)減小兩類(lèi)錯(cuò)誤。【方差分析】方差分析：將全部觀測(cè)值的總變異按影響因素分為相應(yīng)的若干部分變異，在此基礎(chǔ)上，計(jì)算假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量F值，實(shí)現(xiàn)對(duì)總體均數(shù)是否有差別的推斷。 條件：來(lái)自于正態(tài)分布總體，且總體方差相等的k個(gè)樣本均數(shù)的比較(k=3)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)：又稱(chēng)單因素方差分析，將實(shí)驗(yàn)對(duì)象隨機(jī)分配到不同處理組的單因素設(shè)計(jì)方法。只考慮一個(gè)處理因素總變異 ：n個(gè)觀測(cè)值的離均差平方和組間變異 ：組內(nèi)均值與總均值之差的平方和組內(nèi)變異 ：組內(nèi)各個(gè)觀測(cè)值與本組內(nèi)均值之差的平方和 （反映各組內(nèi)樣本的隨機(jī)波動(dòng)）完全

8、隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析表（自由度）F=隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)：又稱(chēng)配伍組設(shè)計(jì)，先將受試對(duì)象按條件相同或相近組成m個(gè)區(qū)組，每個(gè)區(qū)組中有k個(gè)受試對(duì)象，再將其隨機(jī)地分到k個(gè)處理組中。 （屬于無(wú)重復(fù)數(shù)據(jù)的兩因素方差分析）隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析表（自由度）【相對(duì)數(shù)及其應(yīng)用】相對(duì)數(shù)：比較分析現(xiàn)象間的發(fā)展關(guān)系。把基數(shù)化作相等，便于比較率構(gòu)成比相對(duì)比相對(duì)數(shù)使用的注意事項(xiàng)構(gòu)成比只能說(shuō)明某事物內(nèi)部各組成部分的比重和分布，不能說(shuō)明該事物某一部分發(fā)生的強(qiáng)度和概率。分母過(guò)小時(shí)相對(duì)數(shù)不穩(wěn)定用以比較的資料應(yīng)是同質(zhì)的要考慮存在的抽樣誤差，對(duì)總體進(jìn)行推斷時(shí)應(yīng)作統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)率的標(biāo)準(zhǔn)化：為了比較兩個(gè)不同人群的患病率、發(fā)病率、死亡率等資料時(shí)，消除其

9、內(nèi)部構(gòu)成（年齡、性別、工齡、病程長(zhǎng)短等）的影響。 標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成：選取有代表性、較穩(wěn)定、數(shù)量(shling)較大的人群構(gòu)成為標(biāo)準(zhǔn)選擇相互(xingh)比較的各組例數(shù)合計(jì)為標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成從比較的各組中任選其一作為標(biāo)準(zhǔn)(biozhn)構(gòu)成死亡率：某地某年每1000人中的死亡率年齡別死亡率：某地某年齡組每1000人口中的死亡數(shù)死因別死亡率：某年每10萬(wàn)人中，由于患某疾病死亡的人數(shù)死因構(gòu)成：相對(duì)死亡比，某種死因引起的死亡人數(shù)占總死亡人數(shù)的百分比發(fā)病率：某一時(shí)期內(nèi)特定人群中患某病新病例的頻率患病率：某一時(shí)點(diǎn)某人群中患某病的頻率（可大于100%）病死率：某期間內(nèi)，某病患者因某病死亡的頻率治愈率：接受治療的病人中治愈的

10、頻率【檢驗(yàn)】檢驗(yàn)：該檢驗(yàn)以分布為理論依據(jù)，可以推斷兩個(gè)（或多個(gè)）總體率以及構(gòu)成比之間有無(wú)差異。四格表資料的檢驗(yàn)理論頻數(shù) 四格表資料檢驗(yàn)專(zhuān)用公式 四格表檢驗(yàn)校正公式 通常規(guī)則：n40且所有的T5 基本公式（或?qū)Ｓ霉剑﹏40但有1T5 校正公式n40，或T1 Fisher確切概率法行列表資料的檢驗(yàn)專(zhuān)用公式：, =(行數(shù)- 1)(列數(shù)- 1)條件：1T5的格子數(shù)，不能超過(guò)總格子數(shù)的1/5；不能有T1 與分類(lèi)變量的順序無(wú)關(guān) 對(duì)于有序的RC表資料不宜用檢驗(yàn)【非參數(shù)檢驗(yàn)】非參數(shù)檢驗(yàn)：不考慮總體的參數(shù)和總體的分布類(lèi)型，對(duì)總體的分布或分布位置(wi zhi)進(jìn)行檢驗(yàn)的方法。適用于：總體(zngt)分布為偏態(tài)

11、或分布未知的計(jì)量資料等級(jí)(dngj)資料個(gè)別數(shù)據(jù)偏大，或數(shù)據(jù)的某一端無(wú)確定數(shù)值各組離散程度相差懸殊，即各總體方差不齊特點(diǎn)：適用范圍廣，不限方差齊性、變量類(lèi)型、樣本量損失了部分信息，檢驗(yàn)效率低極度偏態(tài)，犯第二類(lèi)錯(cuò)誤的概率較大編秩次，求秩和，依差值絕對(duì)值，兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)Wilcoxon Mann-Whitney test相同資料較多時(shí)（等級(jí)資料），采用校正公式多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)H檢驗(yàn)【線(xiàn)性相關(guān)與回歸】相關(guān)系數(shù)：說(shuō)明具有直線(xiàn)關(guān)系的兩個(gè)變量間相關(guān)密切程度和相關(guān)方向的統(tǒng)計(jì)量lXY表示X與Y的離均差平方和；相關(guān)系數(shù)r沒(méi)有測(cè)量單位，-1=r=1線(xiàn)性相關(guān)分析的注意事項(xiàng)首先繪制散點(diǎn)圖，若呈直線(xiàn)趨勢(shì)，再

12、計(jì)算相關(guān)系數(shù)和作假設(shè)檢驗(yàn)判斷相關(guān)關(guān)系兩變量都服從正態(tài)分布相關(guān)系數(shù)僅是樣本相關(guān)系數(shù)，不能直接估計(jì)總體相關(guān)系數(shù)不能描述因果關(guān)系線(xiàn)性回歸回歸系數(shù)應(yīng)用：分析兩個(gè)變量之間是否存在線(xiàn)性依存關(guān)系利用回歸方程對(duì)因變量Y進(jìn)行估計(jì)利用回歸方程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)控制線(xiàn)性回歸分析的注意事項(xiàng)兩個(gè)內(nèi)在有聯(lián)系的變量，回歸分析才有意義若存在依存因果的關(guān)系，則原因變量設(shè)為X，結(jié)果變量設(shè)為Y因變量是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量；自變量可隨機(jī)，可給定不要把估計(jì)范圍擴(kuò)大到建立方程時(shí)的自變量取值范圍之外線(xiàn)性相關(guān)與回歸的區(qū)別相關(guān)系數(shù)的計(jì)算只適用于兩個(gè)變量都服從正態(tài)分布的情形； 回歸分析中，因變量隨機(jī)，自變量隨機(jī)（型回歸模型，兩個(gè)變量都服從正態(tài)）；或是(hu sh)給定的量（型，每個(gè)X取值對(duì)應(yīng)的變量Y服從正態(tài)分布）線(xiàn)性相關(guān)表示兩個(gè)變量(binling)間的相互關(guān)系，是雙向的； 回歸(hugu)反映兩個(gè)變量之間的依存關(guān)系，是單向的線(xiàn)性