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《医学统计学方法》ppt课件•医学统计学概述contents•医学统计学基本概念•描述性统计学方法目录•推论性统计学方法•回归与相关分析•统计软件应用介绍01医学统计学概述定义与特点定义医学统计学是应用统计学的理论和方法,研究医学领域数据的收集、整理、分析和推断的学科特点以数理统计为基础,强调数据的准确性和可靠性,注重对数据的解释和理解,为医学研究和临床实践提供科学依据医学统计学的重要性010203数据分析基础疾病预防和控制临床决策支持医学统计学是医学研究中通过对疾病数据的统计分通过对临床数据的统计分不可或缺的数据分析基础,析,有助于发现疾病分布析,有助于医生做出科学、为研究设计和结果解释提和影响因素,为预防和控合理的诊断和治疗决策供方法学支持制疾病提供科学依据医学统计学的历史与发展早期发展未来展望自17世纪中叶以来,医学统计学逐渐随着生物信息学和人工智能的融合,从数学中分离出来,成为一门独立的医学统计学将进一步拓展其在精准医学科疗、个性化治疗等领域的应用近代发展随着计算机技术和大数据的兴起,医学统计学在方法和应用上得到了迅速发展02医学统计学基本概念变量与数据类型变量在医学统计学中,变量是表示个体或观察对象特征或属性的度量根据不同的特性,变量可以分为定量变量和定性变量数据类型根据变量的性质,可以将数据分为数值型和非数值型数值型数据可以进一步分为离散型和连续型,非数值型数据包括分类数据和有序数据概率与分布概率描述事件发生可能性的度量,通常表示为介于0和1之间的数值概率具有可加性、非负性和规范性等基本性质分布描述随机变量取值概率的函数,常见的分布包括正态分布、二项分布、泊松分布和指数分布等每种分布都有其特定的数学形式和性质参数与统计量参数描述总体特性的度量,通常无法通过样本数据直接估计参数是固定值,而统计量则是基于样本数据的变量统计量用于描述样本特性的度量,可以通过样本数据计算得到统计量是随机变量,其取值依赖于样本数据常见的统计量包括均值、中位数、方差和标准差等误差与抽样误差误差在统计学中,误差是指观测值与真实值之间的差异误差可以分为系统误差和随机误差两类系统误差是由固定因素引起的误差,而随机误差是由随机因素引起的误差抽样误差由于样本不能完全代表总体,因此样本统计量与总体参数之间存在差异这种差异称为抽样误差,它取决于样本量和总体变异程度03描述性统计学方法频数分布表与直方图频数分布表将数据分为若干个组,并列出每个组的频数,以便了解数据的分布特征直方图用直条的高度表示频数,以直观地展示数据的分布情况平均数与变异度量平均数表示一组数据的中心趋势,通常用算术平均数表示变异度量表示一组数据的离散程度,常用标准差和四分位距等指标来衡量中位数与分位数中位数将一组数据从小到大排列后,位于中间位置的数值分位数将一组数据分成若干个等份,每一份的数值代表该组数据中一定比例的数据点集中与离散趋势的度量集中趋势的度量离散趋势的度量通过平均数、中位数等指标来反映数据通过变异度量指标来反映数据的离散趋势的集中趋势VS04推论性统计学方法参数估计与置信区间参数估计置信区间置信水平误差率通过参数估计,确定总描述置信区间可靠性的估计值与真实值之间的基于样本数据,对总体体参数可能存在的区间指标,通常以百分比表差距,反映估计的精确参数进行估计的方法范围示度假设检验假设检验的基本原理p值通过设立原假设和备择假设,利用样本数用于判断样本数据是否支持原假设的统计据对原假设进行检验的方法量,p值越小,支持度越高第一类错误与第二类错误检验效能在假设检验中可能出现的两类错误,第一衡量假设检验可靠性的指标,表示在原假类错误是拒绝了正确的原假设,第二类错设为真的情况下拒绝原假设的概率误是接受了错误的原假设方差分析方差分析的基本原理P值通过比较不同组别数据的方差,用于判断组间是否存在显著差判断各组间是否存在显著差异异的统计量,P值越小,表明差的方法异越显著F值效应量用于衡量组间方差与组内方差衡量方差分析结果大小的指标,的比值,F值越大,表明组间差表示各组间差异的实际影响程异越大度卡方检验卡方检验的基本原理卡方值通过比较实际观测频数与期望频数之间的实际观测频数与期望频数之间的差异度量,差异,判断分类变量之间是否存在关联的卡方值越大,表明实际观测频数与期望频方法数之间的差异越大自由度P值卡方检验中用于计算卡方值的参数,表示用于判断分类变量之间是否存在关联的统数据中独立变量的数量计量,P值越小,表明关联越显著05回归与相关分析一元线性回归分析概念应用一元线性回归分析是用来研究一个因常用于预测一个因变量的取值,当已变量和一个自变量之间的线性关系的知一个自变量的取值时统计方法公式参数解释Y=a+bX其中Y是因变量,X a是截距,b是斜率,它表示自变是自变量,a和b是待估计的参量X每变动一个单位时,因变量数Y的平均变动量多元线性回归分析概念应用多元线性回归分析是用来研究一个因变量和多个自变量之常用于预测一个因变量的取值,当已知多个自变量的取值间的线性关系的统计方法时公式参数解释Y=a+b_1X_1+b_2X_2+...+b_nX_n其中Y是a是截距,b_1,b_2,...,b_n是斜率,它表示各自变量因变量,X_1,X_2,...,X_n是自变量,a和b_1,X_1,X_2,...,X_n每变动一个单位时,因变量Y的平b_2,...,b_n是待估计的参数均变动量Logistic回归分析概念应用公式参数解释logitP=b_0+b_1X_1+b_0是截距,b_1,b_2,...,b_2X_2+...+b_nX_n其中PLogistic回归分析是一种用常用于预测一个二分类因变b_n是斜率,它表示各自变是因变量的概率,logitP是于研究分类因变量和自变量量的取值,当已知一个或多量X_1,X_2,...,X_n每变动对数几率,X_1,X_2,...,X_n是之间关系的统计方法个自变量的取值时一个单位时,对数几率自变量,b_0和b_1,b_2,...,logitP的平均变动量b_n是待估计的参数其他回归模型介绍岭回归01岭回归是一种用于解决多重共线性的回归分析方法它通过引入一种惩罚项来减小系数的大小,从而使得模型更加稳定和可靠套索回归02套索回归也是一种用于解决多重共线性的回归分析方法它通过引入一种套索函数来限制系数的大小,从而使得模型更加稳健和可靠Elastic Net回归03Elastic Net回归是岭回归和套索回归的结合体,它通过同时引入惩罚项和套索函数来限制系数的大小,从而使得模型更加稳定、可靠和精确06统计软件应用介绍总结词功能强大、用户友好、广泛使用详细描述SPSS(Statistical Packagefor theSocial Sciences)是一款功能强大的统计软件,广泛应用于社会科学领域它提供了丰富的统计分析方法,包括描述性统计、推论性统计、回归分析、因子分析等SPSS软件界面友好,易于操作,适合初学者快速上手总结词专业性强、高级统计分析、学术研究常用详细描述Stata(Statistical DataAnalysis)是一款专注于高级统计分析的软件它提供了大量的命令和程序,支持各种复杂的统计分析方法,如时间序列分析、面板数据分析、元分析等Stata在学术研究领域应用广泛,尤其适用于统计学专业人士和需要进行高级统计分析的用户总结词功能全面、企业级应用、数据处理能力强详细描述SAS(Statistical AnalysisSystem)是一款功能全面的统计软件,适用于企业级应用它提供了广泛的数据处理和分析功能,包括数据清洗、数据转换、统计分析、预测建模等SAS具有强大的数据处理能力和灵活的编程接口,适合高级用户和需要进行大规模数据分析的用户THANKSFORWATCHING感谢您的观看。