(医学课件)医学统计学-计量资料的统计推断.ppt

(医学课件)医学统计学-计量资料的统计推断.ppt

  1. 1、本文档共27页,可阅读全部内容。
  2. 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

xx年xx月xx日医学课件:医学统计学-计量资料的统计推断

CATALOGUE目录引言描述性统计学推断性统计学高级推断性统计学临床研究中的统计学应用医学统计学面临的挑战与未来发展

引言01

医学统计学是医学科研和临床实践中的重要工具医学研究中产生大量的计量资料,需要对这些数据进行统计分析医学统计学在预防、诊断和治疗方面有着广泛的应用课程背景

统计学在医学中的应用临床试验设计和数据分析医学图像分析和诊断流行病学调查和疾病预防临床决策和循证医学

03通过数据分析和模型预测,为医学研究和临床实践提供科学依据计量资料统计推断的目的和重要性01对样本数据的分布特征进行描述和解释02利用样本信息对总体特征进行估计和推断

描述性统计学02

按数据性质分定量数据和定性数据。定量数据可再分为连续型和离散型;定性数据可再分为无序和有序。按数据来源分来自总体或样本的数据;有序或无序的数据。数据的类型与特点

集中趋势数值数据资料围绕某一中心值上下波动,用来描述集中趋势的指标有算数均数、几何均数和中位数等。离散趋势用全距、四分位数间距、方差、标准差等指标来表示数值变量的波动范围。数据的集中趋势和离散趋势

描述一组数据的分布形态,若偏度为正,则数据向右偏,反之向左偏。偏度可通过计算偏度系数来衡量。偏态描述一组数据的分布形态,若峰态为正,则数据分布比正态分布更陡峭,反之更扁平。峰态可通过计算峰态系数来衡量。峰态数据分布的偏态和峰态

推断性统计学03

t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。定义主要用于样本含量较小,总体标准差未知的正态分布资料。用途单样本t检验、配对t检验和两样本t检验。分类t检验

方差分析用途用于多组数据的比较,判断各组数据是否有统计学意义上的差异。原理方差分析的基本原理是将多组数据的方差齐性检验,通过方差分析将多组间的差异分解为组间和组内两部分。定义方差分析是通过计算各样本组数据的方差,比较各组之间的差异是否显著的一种统计分析方法。

1回归分析23回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。定义用于探索变量之间的相关关系,并建立数学模型,以便从一个或多个自变量预测因变量的值。用途线性回归、非线性回归、多元回归、逻辑回归等。分类

高级推断性统计学04

线性回归模型的适用范围线性回归模型适用于描述两个变量之间的关系,特别适用于预测连续型变量的应变量。线性回归模型的拓展拓展后的线性回归模型可以加入交互项、二次项,考虑非线性关系等,适用范围更加广泛。线性回归模型的应用与拓展

方差分析的高级应用方差分析用于比较不同组均数的差异,适用于多组数据的比较。方差分析的适用范围通过方差分析可以研究多个因素对因变量的影响,进行多因素间的交互作用分析等。方差分析的高级应用

多重比较的概念多重比较是在方差分析的基础上,进一步比较各组间的差异。协方差分析的原理及应用协方差分析是将自变量和协变量同时考虑进模型中,以消除协变量对因变量的影响。适用于研究两个或多个因素对因变量的影响,并比较各因素之间的交互作用。多重比较与协方差分析

临床研究中的统计学应用05

03对照原则设立对照组,以排除非处理因素的干扰,鉴别处理因素的效果。临床试验设计中的统计学原则01随机化原则通过随机分配研究对象到实验组和对照组,以消除潜在的混杂因素,提高组间的可比性。02盲法原则避免研究对象和研究者受到偏倚的影响,提高研究的真实性和可靠性。

生存分析用于描述生存过程和影响因素,估计生存函数和危险函数。Kaplan-Meier法非参数的生存分析方法,描述生存函数随时间变化的情况。Cox比例风险模型半参数的生存分析方法,研究多个因素对生存时间的影响。生存分析的统计方法

遗传关联研究的统计方法单变量遗传关联研究基于单变量统计分析,研究遗传变异与表型特征之间的关联。多变量遗传关联研究基于多变量统计分析,研究多个遗传变异与表型特征之间的关联。元分析对多个研究结果进行综合分析,以获得更可靠的结论。010203

医学统计学面临的挑战与未来发展06

医学数据的复杂性和不确定性医学数据往往涉及到众多的变量和复杂的交互作用,同时又受到各种不确定性因素的影响,这给统计学的分析和推断带来了很大的挑战。缺乏适合的统计方法医学统计学中存在许多尚未解决的问题和未完善的领域,如处理缺失数据、选择合适的数据类型、确定样本量和效应大小等,需要进一步研究和探索。数据解释和可视化如何将复杂的医学数据以直观、清晰的方式呈现给医生、病人和研究者,解释数据的含义并传达其重要性,也是医学统计学面临的挑战之一。医学统计学面临的挑战

统计学理论和方法的发展随着统计学理论和方法不断进步,医学统计学将会更加深入地研究各种数据类型、分析方法、模型选择和推断方法,以解决日益复杂的医学问题。医

文档评论(0)

186****8260 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档