柏建嶺南京醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院生物統(tǒng)計學(xué)系Medicalstatistics醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)緒論

Introduction2023/4/24柏建嶺講稿2主要內(nèi)容

引言學(xué)科定義基本概念學(xué)習(xí)要求2023/4/24柏建嶺講稿3天氣預(yù)報生活中的統(tǒng)計學(xué)投機(jī)取巧投機(jī)取巧2023/4/24柏建嶺講稿4社會經(jīng)濟(jì)中的統(tǒng)計學(xué)2023/4/24柏建嶺講稿5統(tǒng)計是什么？

WhatisStatistics?若想了解上帝在想什么，我們就必須學(xué)統(tǒng)計，因為統(tǒng)計學(xué)就是在量測他的旨意。

FlorenceNightingal

1820一19102023/4/24柏建嶺講稿6統(tǒng)計學(xué)(Statistics)研究數(shù)據(jù)的收集、整理、分析的一門學(xué)科?！禬ebster國際大詞典》Statisticsisthesciencedealingwiththecollections,analysis,interpretationandpresentationofmassesofnumericaldata.《不列顛百科全書》Statisticsisthescienceandartofdealingwithvariationindatathroughcollection,classificationandanalysisinsuchawayastoobtainreliableresult.2023/4/24柏建嶺講稿77數(shù)據(jù)處理的工具和技能2023/4/24柏建嶺講稿8統(tǒng)計學(xué)與醫(yī)學(xué)研究的關(guān)系

醫(yī)學(xué)研究中存在的大量隨機(jī)現(xiàn)象同樣的藥治療患有同一疾病的患者，療效可以不同相同的生活條件，各人健康狀況可以不同同樣的年齡和性別，兒童的身高和體重可以不同幾乎可以這樣說：絕大部分的醫(yī)學(xué)現(xiàn)象均是隨機(jī)現(xiàn)象對于一個具體個體，其最終的結(jié)局是不可確切預(yù)計的2023/4/24柏建嶺講稿9統(tǒng)計學(xué)與醫(yī)學(xué)研究的關(guān)系但是在醫(yī)學(xué)觀察研究中，許多結(jié)果有一定的隨機(jī)性，也有一定的內(nèi)在規(guī)律。當(dāng)這些個體事件大量重復(fù)時，則可以發(fā)現(xiàn)其中存在著一定的規(guī)律。如何對這些變化規(guī)律加以總結(jié)？2023/4/24柏建嶺講稿10統(tǒng)計學(xué)與醫(yī)學(xué)研究的關(guān)系例如：分別用2種藥(A藥和B藥)治療類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎，各治療10名類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎患者。組別有效無效合計A藥7310B藥6410問：A藥療效比B藥療效好嗎？2023/4/24柏建嶺講稿11統(tǒng)計學(xué)與醫(yī)學(xué)研究的關(guān)系對于這些有一定隨機(jī)性的結(jié)果，要根據(jù)發(fā)生的概率大小才能下結(jié)論。這就是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)要解決的問題。研究醫(yī)學(xué)中這些隨機(jī)現(xiàn)象的發(fā)生規(guī)律的學(xué)科。2023/4/24柏建嶺講稿12醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)(MedicalStatistics)基礎(chǔ)：概率論和數(shù)理統(tǒng)計等數(shù)學(xué)的原理、方法研究對象：醫(yī)學(xué)資料研究任務(wù)：搜集、整理、分析和推斷性質(zhì)：一門應(yīng)用學(xué)科2023/4/24柏建嶺講稿13數(shù)理統(tǒng)計學(xué)與生物醫(yī)學(xué)的結(jié)合生物統(tǒng)計學(xué)(Biostatistics)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)(MedicalStatistics)衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)(HealthStatistics)2023/4/24柏建嶺講稿14基本概念同質(zhì)異質(zhì)變異總體和樣本參數(shù)和統(tǒng)計量隨機(jī)概率和頻率小概率事件和小概率原理變量的分類2023/4/24柏建嶺講稿15同質(zhì)異質(zhì)

同質(zhì)(homogeneity)：性質(zhì)相同異質(zhì)(heterogeneity)：性質(zhì)不同例如，調(diào)查某地2015年12歲男童身高，則它的觀察單位是每一個兒童，它的同質(zhì)基礎(chǔ)是同一地區(qū)、同一年份、同一年齡、同為男性。

個體的同質(zhì)性是構(gòu)成研究總體的必備條件研究內(nèi)容(指標(biāo)/變量)不同，對同質(zhì)性的要求不同同質(zhì)和異質(zhì)是相對的概念2023/4/24柏建嶺講稿16在研究事物的形狀時同質(zhì)和異質(zhì)示例在研究事物的顏色時2023/4/24柏建嶺講稿17制定血紅蛋白參考值范圍時2023/4/24柏建嶺講稿18制定白細(xì)胞參考值范圍時2023/4/24柏建嶺講稿19變異同質(zhì)事物之間的差別稱為變異(variation)亦稱個體變異。變異的兩個方面：個體與個體間的差別同一個體重復(fù)測量值間的差別2023/4/24柏建嶺講稿20個體變異(individualvariation)同質(zhì)個體間的差異。一種或多種不可控因素(已知的或未知的)作用下所產(chǎn)生的反映的綜合表現(xiàn)。結(jié)果是隨機(jī)的(無法絕對正確地預(yù)測)。個體變異是普遍存在的。個體變異是有規(guī)律的。沒有個體變異，就沒有統(tǒng)計學(xué)！2023/4/24柏建嶺講稿21總體和樣本

總體(population)

按研究目的所確定的同質(zhì)研究對象某項觀察指標(biāo)的全體，即全體觀察單位。有限總體(finite)無限總體(infinite)

個體(individual)

組成總體的基本單位。2023/4/24柏建嶺講稿22總體和樣本

樣本(randomsample)

從研究總體中隨機(jī)抽取具有代表性的部分觀察單位。代表性，包含了總體的特性樣本含量(samplesize)

樣本中包含個體的數(shù)量。2023/4/24柏建嶺講稿23參數(shù)和統(tǒng)計量

總體參數(shù)(populationparameter)

總體的特征值稱為參數(shù)。未知的，固有的，不變的，需要研究的！樣本統(tǒng)計量(samplestatistic)

由樣本所算出的統(tǒng)計指標(biāo)或特征值稱為統(tǒng)計量。已知的，變化的，有誤差的！在總體被確定之后，總體參數(shù)就是一個常數(shù)，是不會變化的，不管你是否確切知其大?。欢y(tǒng)計量是幾乎總是隨著樣本而變的。2023/4/24柏建嶺講稿24參數(shù)和統(tǒng)計量

參數(shù)一般用希臘字母表示，如：總體均數(shù)總體標(biāo)準(zhǔn)差

總體率p

總體相關(guān)系數(shù)r

統(tǒng)計量一般用拉丁字母表示如：樣本均數(shù)樣本標(biāo)準(zhǔn)差s

樣本率p

樣本相關(guān)系數(shù)r2023/4/24柏建嶺講稿25隨機(jī)(random)機(jī)會均等，無主觀影響抽樣隨機(jī)(randomsampling)

有相同的機(jī)會被抽到分組隨機(jī)(randomallocation)

有相同的機(jī)會被分到不同的組中順序隨機(jī)(randomorder)

有相同的機(jī)會先后接受處理2023/4/24柏建嶺講稿26頻率和概率頻率(relativefrequency)：在n次隨機(jī)試驗中，事件A發(fā)生了m次，則比值

稱為事件A在這n次試驗中出現(xiàn)的頻率。2023/4/24柏建嶺講稿27拋硬幣試驗在概率的統(tǒng)計學(xué)定義上的詮釋試驗者投擲次數(shù)出現(xiàn)“正面”次數(shù)頻率XXX20120.6000Buffon404020480.5069K.Pearson1200060190.5016K.Pearson24000120120.5005頻率和概率2023/4/24柏建嶺講稿28概率的統(tǒng)計學(xué)定義：數(shù)理統(tǒng)計學(xué)中的大數(shù)定理表明：當(dāng)觀察次數(shù)n越來越大，頻率f的隨機(jī)波動幅度越來越小，并最終趨向于一個常數(shù)p：隨機(jī)事件A發(fā)生的概率(probability)。概率描述了隨機(jī)事件發(fā)生的可能性的大小。是一種參數(shù)。常用P來表示。0≤P≤1頻率和概率2023/4/24柏建嶺講稿29小概率事件(rareevent)當(dāng)某事件發(fā)生的概率很小(可能性很小),統(tǒng)計學(xué)上稱該事件為小概率事件。經(jīng)典的小概率事件：瞎貓碰上死耗子醫(yī)學(xué)上：小于或等于0.052023/4/24柏建嶺講稿30小概率原理小概率事件在一次試驗中認(rèn)為是不會發(fā)生的。2023/4/24柏建嶺講稿31隨機(jī)變量和變量值

隨機(jī)變量(randomvariable),變量觀察指標(biāo)變量值個體觀察指標(biāo)具體取值

2023/4/24柏建嶺講稿32三類資料

定量資料(quantitativedata)

以定量值表達(dá)每個觀察單位的某項觀察指標(biāo)，如血脂、心率等。特點：各觀察單位間只有量的差別；數(shù)據(jù)間有連續(xù)性。2023/4/24柏建嶺講稿33三類資料

定性資料(qualitativedata)

以定性方式表達(dá)每個觀察單位的某項觀察指標(biāo)，如血型、性別等。特點：各觀察單位間或者相同，或者存在質(zhì)的差別；有質(zhì)的差別者之間無連續(xù)性。

2023/4/24柏建嶺講稿34三類資料

等級資料(rankeddata,ordinaldata)以等級表達(dá)每個觀察單位的某項觀察指標(biāo)，如療效分級、心功能分級等。特點：各觀察單位間或者相同，或者存在質(zhì)的差別；各等級間只有順序，而無數(shù)值大小，故等級之間不可度量。2023/4/24柏建嶺講稿35資料類型的判斷病例號年齡(歲)性別身高(m)血型心電圖尿WBC職業(yè)RBC1012/L135女1.65A正常－教師4.67244男1.74B正常－工人5.21326男1.80O正常＋職員4.10425女1.61AB正常＋農(nóng)民3.92541男1.71A異常++工人3.49645女1.58B正常++工人5.48750女1.60O異常++干部6.78828男1.76AB正常+++干部7.10931女1.62O正常＋軍人5.242023/4/24柏建嶺講稿36另一種分類

數(shù)值變量資料(numericalvariable)

分類變量資料(categoricalvariable)

二分類(binary(dichotomous)variable)多分類(polytomousvariable)無序多分類(multinomial)有序多分類(ordinal)(等級資料,rankeddata)2023/4/24柏建嶺講稿37數(shù)學(xué)上的分類

連續(xù)性資料(continuousdata)

離散型資料(discretedata)

2023/4/24柏建嶺講稿38不同分類的互相轉(zhuǎn)化數(shù)值變量→無序分類變量數(shù)值變量→有序分類變量有序分類變量→無序分類變量信息量只有減少，不可增加2023/4/24柏建嶺講稿39三個步驟研究設(shè)計

運(yùn)用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的起點，也是高質(zhì)量地完成整個研究的重要基礎(chǔ)。資料分析

在研究設(shè)計基礎(chǔ)上，通過實驗(試驗)或調(diào)查，將所得數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)處理的過程。結(jié)論

在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)處理的結(jié)果，進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)推斷；同時，依據(jù)相應(yīng)的專業(yè)知識，作出專業(yè)性的結(jié)論。2023/4/24柏建嶺講稿40基本概念匯總總體個體、個體變異總體參數(shù)未知樣本代表性、抽樣誤差隨機(jī)抽樣樣本統(tǒng)計量已知統(tǒng)計推斷風(fēng)險2023/4/24柏建嶺講稿41統(tǒng)計學(xué)的作用

工具發(fā)現(xiàn)規(guī)律，而不是創(chuàng)造規(guī)律概率論：規(guī)律性中的隨機(jī)性統(tǒng)計學(xué)：隨機(jī)性中的規(guī)律性2023/4/24柏建嶺講稿42學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的要求建立統(tǒng)計學(xué)思維 學(xué)會從不確定性、機(jī)遇、風(fēng)險和推斷的角度去思考醫(yī)學(xué)問題提高自身的科學(xué)素質(zhì)和醫(yī)學(xué)研究能力；學(xué)會設(shè)計 結(jié)合專業(yè)作出嚴(yán)密的試驗設(shè)計并獲得可靠、準(zhǔn)確、完整的資料；學(xué)會分析與表達(dá) 學(xué)會運(yùn)用統(tǒng)計方法充分挖掘資料中蘊(yùn)含的信息，恰如其分地進(jìn)行理性概括，寫出具有科學(xué)認(rèn)證的研究報告和學(xué)術(shù)論文。2023/4/24柏建嶺講稿43醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)思維

歸納推理型思維演繹推理型思