《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)在醫(yī)學(xué)論文寫作中的應(yīng)用通用PPT課件》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)在醫(yī)學(xué)論文寫作中的應(yīng)用通用PPT課件（42頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、單擊此處編輯母版文本樣式,第二級,第三級,第四級,第五級,單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,*,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)在醫(yī)學(xué)論文寫作中的運用,zzz,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)是醫(yī)學(xué)科學(xué)的一個組成部分，是醫(yī)學(xué)院各專業(yè)本科室與研究生的公共必修課。,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)是醫(yī)學(xué)科學(xué)研究中必需的手段，是醫(yī)學(xué)論文中不可缺少的重要組成部分。,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)是正確運用直接關(guān)系到醫(yī)學(xué)論著的科學(xué)性和可靠性。,準(zhǔn)確理解和應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)常見基本概念,醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)資料大致分為三類：,1,、計量資料,定量描述，如體重（,kg,），血壓（,kpa,）,2,、計數(shù)資料,定性描述，表現(xiàn)為互不相容的類別或?qū)傩?，又稱無序分類資料。具體包括二項分類資料（如陰性或陽性）、多項分類資料（如血

2、型分為,A,、,B,、,AB,、,O,型）,3,、等級資料,定性描述，但各類之間有程度的差別，又稱有序分類資料，如血清反應(yīng)的強(qiáng)弱分為陰性、弱陽性、陽性、強(qiáng)陽性等,統(tǒng)計分析：統(tǒng)計描述和統(tǒng)計推斷,統(tǒng)計描述指用指標(biāo)、統(tǒng)計表、統(tǒng)計圖等方法飛資料的數(shù)量特征及其分布規(guī)律進(jìn)行測定和描述，不涉及有樣本推論總體的問題。,如均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)和百分位數(shù)，方差、標(biāo)注差、變異系數(shù)等。常用的相對數(shù)有相對比、構(gòu)成比和率三類指標(biāo)。,統(tǒng)計推斷指如何抽樣以及如火如何有樣本信息推斷總體特征，包括參數(shù)估計和假設(shè)檢驗，是統(tǒng)計學(xué)運用中最重要的部分。,正確選用統(tǒng)計檢驗方法,統(tǒng)計分析方法的準(zhǔn)確描述是論文科學(xué)性的關(guān)鍵所在，不同的統(tǒng)計學(xué)分

3、析方法都有其應(yīng)用條件和適用范圍，實際應(yīng)用時，必須根據(jù)租了的性質(zhì)及所要分析的內(nèi)容選擇適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法。,統(tǒng)計資料類型及其相應(yīng)的統(tǒng)計分析方法,類型,對象,表現(xiàn),舉例,分析方法,計量資料,數(shù)值變量,數(shù)值,血紅蛋白含量,統(tǒng)計描述：均數(shù)、中位數(shù)等,假設(shè)檢驗：,t,檢驗、,u,檢驗、方差分析、回歸與相關(guān)、秩和檢驗,計數(shù)資料,無序分類變量,對立的兩類（二項）,生存、死亡,男、女,統(tǒng)計描述：比、構(gòu)成比、率,假設(shè)檢驗：,u,檢驗、卡方檢驗,不相容的多類（多項）,血型：,A,、,B,、,AB,、,O,統(tǒng)計描述：比、構(gòu)成比、率,假設(shè)檢驗：卡方檢驗,等級資料,有序分類變量,類間有程序差別,治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無效,假

4、設(shè)檢驗：秩和檢驗列聯(lián)表卡方檢驗、等級相關(guān),計量資料的統(tǒng)計檢驗方法選擇,均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差,【,例,】,本組,105,例，男,55,例，女,50,例；平均年齡：,62.3,6.1,歲，所有入選病例均符合,1999,年,WHO,高血壓診斷標(biāo)準(zhǔn)。,均數(shù)：,62.3,標(biāo)準(zhǔn)差：,6.1,均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差,【,例,】,有兩組人，第一組身高（,cm,）：,98,、,99,、,100,、,101,、,102,；第二組身高（,cm,）：,80,、,90,、,100,、,110,、,120,，,這兩組人身高的均數(shù)都是,100cm,，但是第一組的身高很接近，第二組的身高差異很大。,均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差,標(biāo)準(zhǔn)差,：,表示觀察值變異程度

5、（離散程度），當(dāng)兩組資料均數(shù)相近，度量單位相同的條件下，標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明觀察值的變異程度較大，即各觀察值較分散（較遠(yuǎn)離均數(shù)），因而均數(shù)的代表性較差；反之，標(biāo)準(zhǔn)差較小，說明觀察值變異程度較小，即各觀察值較集中在均數(shù)周圍，因而均數(shù)的代表性較好。,統(tǒng)計學(xué)上對一組測量結(jié)果的數(shù)據(jù)都要用,“,均數(shù),標(biāo)準(zhǔn)差”表示。,均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差,70,81,57,58,28,48,48,67,49,63,67,60,57,49,47,44,57,54,64,72,66,52,51,65,40,51,70,45,46,51,60,57,例：收集,32,例某種癌癥患者體重（,kg,）的資料見下表,啟動,SPSS,，進(jìn)行變量的設(shè)

6、置,均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差,數(shù)據(jù)錄入：,均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差,數(shù)據(jù)分析,均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差,均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差,假設(shè)檢驗,假設(shè)檢驗又稱統(tǒng)計假設(shè)檢驗（注：顯著性檢驗只是假設(shè)檢驗中最常用的一種方法），是一種基本的統(tǒng)計推斷形式，也是數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的一個重要的分支，用來判斷樣本與樣本，樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質(zhì)差別造成的統(tǒng)計推斷方法。,其基本原理是先對總體的特征作出某種假設(shè)，然后通過抽樣研究的統(tǒng)計推理，對此假設(shè)應(yīng)該被拒絕還是接受作出推斷。,假設(shè)檢驗,作出推論,接受,Ho,（檢驗假設(shè)）差異能用抽樣誤差引起,P0.05,差異無統(tǒng)計學(xué)意義,拒絕,Ho P0.05,檢驗假設(shè)未被,拒絕，說明資料符合正態(tài)或近似正態(tài)分布。,單因素方差

7、分析,單因素方差分析,單因素方差分析,四格表資料的,X,2,檢驗,例,:,為研究高脂飲食與冠心病的關(guān)系,對一組實驗大白鼠進(jìn)行,2,種不同飲食的研究,結(jié)果見下表,.,問高脂飲食組冠心病患病率是否較普通飲食組為高,?,患病,未患病,高脂飲食組,67,53,普通飲食組,28,73,disease,1,2,group,1,67,53,2,28,73,四格表資料的,X,2,檢驗,四格表資料的,X,2,檢驗,四格表資料的,X,2,檢驗,醫(yī)學(xué)論文中常見的統(tǒng)計學(xué)錯誤辨析,許多人誤認(rèn)為,t,檢驗，,X,2,檢驗是處理定量資料和定性資料的“萬能工具”，在計量資料的統(tǒng)計分析中，忽視,t,檢驗和方差分析的前提條件、誤

8、用,t,檢驗代替方差分析、誤用參數(shù)檢驗代替非參數(shù)檢驗、誤用單因素方差分析代替多因素方差分析。在定性資料的統(tǒng)計分析中，對列聯(lián)表中的定量性質(zhì)不加區(qū)分，統(tǒng)計方法與分析目的一致。在分析資料時，常常混淆因素與水平之間的關(guān)系，拆散多因素的整體設(shè)計，使得資料的利用率降低，增大了犯假陽性錯誤的概率。,僅用,P,值表示檢驗結(jié)果,未說明所用的統(tǒng)計檢驗方法而直接用,P,值來說明比較結(jié)果，這是不科學(xué)的。,任何統(tǒng)計檢驗方法都能得到一個,P,值，而只有通過正確的統(tǒng)計檢驗方法獲得的,P,值才有價值，才能作為研究者對實驗或觀察結(jié)果進(jìn)行推斷的統(tǒng)計依據(jù)。,正確的表達(dá)應(yīng)該是先交代采用何種統(tǒng)計學(xué)方法，然后在結(jié)果中同時列出檢驗統(tǒng)計里和,P,值。,方差不齊卻采用,t,檢驗或方差分析,t,檢驗用于兩組均數(shù)的比較，方差分析用于兩個或多個均數(shù)間的比較。,T,檢驗或方差分析都要求資料服從正態(tài)分布且組間方差齊（各組標(biāo)注差彼此相近）。但很多作者忽略了這兩個條件而直接應(yīng)用,t,檢驗或方差分析，這樣的分析結(jié)果是不可信的。,t,檢驗代替方差分析,醫(yī)學(xué)實際中經(jīng)常會遇到多個均數(shù)比較的情況，作者常誤用,t,檢驗進(jìn)行多組均數(shù)間兩兩比較，即重復(fù)使用獨立樣本,t,檢驗，這是醫(yī)學(xué)論文中,t,檢驗濫用的重要表現(xiàn)。,