1、醫學統計學專業培訓教案醫學統計學 （Medical Statistics）第一講 基本概念統計學與醫學統計學方法 統計學是收集、分析、解釋與表達數據資料的一門科學。Statistics：“a science dealing with the collection, analysis, interpretation and presentation of masses of numerical data” -Webster 國際大辭典統計工作的基本步驟 1. 統計設計：包括調查、實驗設計。2. 收集資料：取得準確可靠的原始資料3. 整理資料：對資料進行清理、改錯，數量化4. 分析資料：統計描述、

2、統計推斷醫學統計學用統計學原理和方法研究醫學問題數據類型1. 計量資料2. 計數資料3. 等級資料4. 三類資料間關系住院號年齡身高體重住院天數職業文化程度分娩方式妊娠結局20256552716571.55無中學順產足月20256532216074.05無小學助產足月20258302515868.06管理員大學順產足月20225432316169.05無中學剖宮產足月20224662515962.011商業中學剖宮產足月20245352715768.02無小學順產早產20258342015866.04無中學助產早產20194642415870.53無中學助產足月20257832915457.0

3、7干部中學剖宮產足月觀察單位observations個體individuals變量variablesQuantitative data 計量資料Qualitative data 計數資料Units；elements1. 計量資料 用儀器、工具等測量(measure) 方法獲得的數據，即為計量資料measurment data。也叫定量數據Quantitative data特點：有計量單位，如患者的身高（cm）、體重（kg）、血壓（mmHg）、脈搏（次/分）、紅細胞計數（10/L）2. 計數資料 按某種屬性分類，然后清點每類的數據，稱計數資料（count data）或enumeration da

4、ta。也叫定性數據Qualitative data 特點：無固有計量單位，如膚色（黑、白）、血型（ABO）、職業（工農兵）、性別（男女）3. 等級資料 Rank data 半定性或半定量的觀察結果。有大小順序，所以也叫有序分類資料（ordinal category data）。 癌癥分期：早、中、晚。 藥物療效：治愈、好轉、無效、死亡。 尿蛋白： ,+,+及以上實例數據1實例數據24. 三類資料間關系 例：一組2040歲成年人的血壓（舒張壓）以12kPa（90mmHg）為界分為正常與異常兩組，統計每組例數。 8 低血壓 8 正常血壓 12 輕度高血壓 15 中度高血壓 17 重度高血壓計量資料

5、等級資料計數資料統計學基本概念 1. 隨機變量及其分類2. 同質與變異3. 總體與樣本4. 參數與統計量5. 誤差6. 概率1. 隨機變量(random variable) 簡稱變量（variable），統計上習慣用大寫拉丁字母表示 ，如X、Y 、Z、 。 變量值習慣用小寫拉丁字母表示 ，如性別x11 （男） 、x2 1 （男）、x3 0 （女） 、。編號 （ID）性別 （X）體重 （kg）（Y）療效（Z）張11660李21781王30572 隨機變量的分類 離散型變量（discrete variable），主要是自然數，例如某地區某年人口的出生數、死亡數，某藥治療某病病人的有效數、無效數等

6、。 連續型變量（continuous variable），在一定區間內變量取值無限個，或數值無法一一列舉出來。主要是定量測量結果，例如某地區男性健康成人的身高值、體重值，一批傳染性肝炎患者的血清轉氨酶測定值。2. 同質與變異 homogeneity and variation 同質：指事物的性質、影響條件或背景相同或非常相近。變異：指同質的個體之間的差異 。 同質與變異的例子例1 調查2003年長沙市7歲男童的身高和體重同質：2003年、長沙市、7歲男童變異：身高和體重各不相同例2 研究某降壓藥的療效同質：高血壓患者、用某藥治療變異：療效各不相同表1-1 120名正常成年男子紅細胞計數值(10

7、12/L) 5.125.134.584.314.094.414.334.584.245.454.324.844.915.145.254.894.794.905.094.645.145.464.664.204.213.735.175.795.464.494.855.284.784.324.945.214.685.094.684.915.135.263.844.174.563.526.004.054.924.874.284.465.035.695.254.565.534.584.864.974.704.284.375.334.784.755.395.274.896.184.135.224.444.

8、134.434.025.865.125.363.864.685.485.314.534.834.113.294.184.134.063.424.684.525.193.705.514.644.924.934.903.925.044.704.543.954.404.313.774.164.585.353.715.274.525.214.374.804.753.865.69最大值=6.18, 最小值=3.29, 極差=2.89 算術均數=4.72，標準差=0.57 3. 總體與樣本 population and sample總體：特定研究對象中所有觀察單位的測量值。分有限總體與無限總體。樣本：從總

9、體中隨機抽取的部分觀察單位 隨機抽樣 random sampling為了保證樣本的可靠性和代表性，需要采用隨機的抽樣方法（在總體中每個個體具有相同的機會被抽到）。對樣本數據進行觀察或計算統計指標，目的是推論總體。4. 參數與統計量 parameter and statistic參數：總體的統計指標，如總體均數，采用希臘字母記為。固定的常數 總體樣本抽取部分觀察單位 ？ 推斷inference統計量：樣本的統計指標，如樣本均數，采用拉丁字母分別記為 。統計量是參數附近波動的隨機變量 。5. 誤差 error誤差：實際觀察值與客觀真實值之差（1）系統誤差（2）隨機誤差（1）系統誤差 systema

10、tic error 在實際觀測過程中，由受試對象、研究者、儀器設備、研究方法、非實驗因素影響等原因造成的有一定傾向性或規律性的誤差。流行病學稱之為偏倚（bias）。 特點：觀察值有系統性、方向性、周期性的偏離真值。 可以通過嚴格的實驗設計和技術措施消除。（2）隨機誤差random error 排除上述誤差后尚存的誤差，受多種無法控制的因素的影響。 特點：大小方向不一的隨機變化。隨機測量誤差（random measurement error） 提高操作者熟練程度可以減少這種誤差 隨機抽樣誤差（ random sampling error）：由抽樣造成的樣本統計量和總體參數間的差異。不可避免，但有一定的分布規律，可估計。6. 概率probability 確定性現象：在一定條件下，一定會發生或一定不會發生的現象。其表現結果為兩種事件：肯定發生某種結果的叫必然事件；肯定不發生某種結果的叫不可能事件。 隨機現象：在同樣條件下可能會出現兩種或多種結果，究竟會發生哪種