《生物統(tǒng)計學(xué)課件-醫(yī)學(xué)研究中的數(shù)據(jù)分析》

生物統(tǒng)計學(xué)課件——醫(yī)學(xué)研究中的數(shù)據(jù)分析本課程包括生物統(tǒng)計學(xué)基本概念、數(shù)據(jù)類型和收集方法、描述統(tǒng)計學(xué)與應(yīng)用、探索性數(shù)據(jù)分析、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗方法、回歸分析基本原理等內(nèi)容。生物統(tǒng)計學(xué)基本概念與原理概率分布、偏度、峰度等概念的介紹，推斷統(tǒng)計學(xué)與描述統(tǒng)計學(xué)的區(qū)別，以及生物統(tǒng)計學(xué)在醫(yī)學(xué)研究中的重要性。概率分布描述不同變量的概率分布規(guī)律，從而解釋現(xiàn)象背后的統(tǒng)計學(xué)意義。統(tǒng)計分析不同類型的數(shù)據(jù)（定量或定性數(shù)據(jù)、有序或無序數(shù)據(jù)）所需的統(tǒng)計方法有所不同。臨床研究通過控制其他可能影響結(jié)果的因素，確定一種新療法相對于現(xiàn)有療法效果更佳。醫(yī)學(xué)研究中的數(shù)據(jù)類型與收集方法定量和定性數(shù)據(jù)的區(qū)別，數(shù)據(jù)采集的方法和工具，有選擇和無選擇的數(shù)據(jù)收集方法的比較。1有選擇的數(shù)據(jù)收集方法例如采樣方法，對不同類型的樣本進行多次研究可以增加結(jié)果的可靠性。2無選擇的數(shù)據(jù)收集方法例如對總體人口調(diào)查，雖然結(jié)果的可靠性有些下降，但是結(jié)果具有較高的代表性。3問卷調(diào)查采集受試者的體征、癥狀、疾病特征、醫(yī)療服務(wù)滿意度等信息，是醫(yī)學(xué)研究中最常見的數(shù)據(jù)收集方法。數(shù)據(jù)的清理、整理與編碼數(shù)據(jù)清理與整理的過程，以及將原始數(shù)據(jù)編碼為有用信息的方法。數(shù)據(jù)清理處理缺失值、異常值和離群值。數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)的排序、去重、合并和拆分。編碼將現(xiàn)實數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為計算機可讀數(shù)據(jù)，包括數(shù)值型和字符型的編碼。數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)以可視化方式呈現(xiàn)，更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律。描述統(tǒng)計學(xué)方法與應(yīng)用描述數(shù)據(jù)集的中心趨勢、離散程度和分布情況。度量指標(biāo)含義均值數(shù)據(jù)集的平均值。標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)集的波動程度，越小說明越集中。百分位數(shù)數(shù)據(jù)集中有百分之X的數(shù)據(jù)小于該數(shù)據(jù)。四分位數(shù)將數(shù)據(jù)分為四個部分，每個部分包含25%的數(shù)據(jù)。探索性數(shù)據(jù)分析及其應(yīng)用發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系、趨勢或異常，并提出新的假設(shè)和研究方向。數(shù)據(jù)可視化以散點圖、直方圖等方式展示每個變量之間的關(guān)系。異常值檢測檢測是否存在離群值，以及離群值的原因和影響。相關(guān)性分析評估不同變量之間的相互關(guān)系，以及相關(guān)性的強度和方向。參數(shù)估計及假設(shè)檢驗的基本原理估計總體參數(shù)和樣本統(tǒng)計量之間的關(guān)系，以及如何判斷該關(guān)系是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。1假設(shè)檢驗基本步驟明確研究問題，提出零假設(shè)和對立假設(shè)，選擇顯著性水平和統(tǒng)計檢驗方法。2估計參數(shù)利用樣本數(shù)據(jù)估計總體參數(shù)，例如點估計和區(qū)間估計。3檢驗假設(shè)計算統(tǒng)計量，據(jù)此判斷零假設(shè)是否成立。假設(shè)檢驗方法及其應(yīng)用不同假設(shè)檢驗方法的選用及應(yīng)用場景。單樣本t檢驗評估樣本均值是否與總體均值相等。獨立樣本t檢驗比較兩個獨立樣本的均值是否顯著不同。方差分析比較多個樣本之間均值的差異是否顯著?？ǚ綑z驗用于比較不同類別或群體之間的頻率分布是否存在差異?；貧w分析基本原理評估自變量和因變量之間的關(guān)系以及探索其它可能影響因變量的變量。自變量和因變量自變量可以是一個或多個，用于預(yù)測因變量的取值。簡單線性回歸模型一個自變量和一個因變量之間的關(guān)系，可以用一條直線來描述。多元線性回歸模型多個自變量和一個因變量之間的關(guān)系，可以用一個超平面來描述。多元回歸分析及其應(yīng)用探究自變量和因變量之間的非線性關(guān)系、交互作用和調(diào)節(jié)作用等。1逐步回歸分析逐步增加自變量，比較不同模型的擬合程度，選擇最優(yōu)模型。2非線性回歸分析改變因變量的變化方式，比如指數(shù)、對數(shù)、平方根等，來分析變量之間復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。3交互作用不同自變量之間的相互作用方式，對因變量的影響程度可能存在差異。生存分析方法及其應(yīng)用研究諸如疾病存活率、治療后復(fù)發(fā)時間、風(fēng)險因素，以及來自不同組群或時間段的生命經(jīng)歷等。生存函數(shù)描述個體在不同時間點的生存概率，適用于研究長期隨訪數(shù)據(jù)的處理和分析。Kaplan-Meier根據(jù)不同子群體個體生存時間的長度和數(shù)量，估計整個群體的生存曲線和生存率。Cox比例風(fēng)險模型比較不同變量對風(fēng)險的貢獻，得出不同變量對于特定疾病的發(fā)病率或死亡率的風(fēng)險大小。樣本大小計算及實際應(yīng)用確定樣本大小所需的統(tǒng)計功效和顯著性水平。統(tǒng)計功效確定實驗結(jié)果是否真實存在，以及能否通過樣本數(shù)據(jù)驗證。顯著性水平設(shè)置接受零假設(shè)的程度，為研究提供可靠性。樣本大小在保證統(tǒng)計功效和顯著性水平的前提下，盡可能減少樣本大小，降低成本。實驗設(shè)計及隨機化控制的原則與應(yīng)用設(shè)計合理的實驗方案，控制偏差和干擾，評估處理的效果和可靠性。1隨機化控制的原理將研究對象隨機