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什么是医学统计学、医学统计学的基本概念

2018.10.20 17:01
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  什么是医学统计学?医学统计学是指运用概率论、数理统计的原理和方法,结合医学实践,进行科学推断的一门应用统计学。它侧重于人的生物学、医学方面,没有生物学研究的面宽。但是它对病人和病种的选择具有临床医学的特点,例如:极重病例和轻型病例不宜作实验对象。

  医学统计学内容包括:统计研究设计、总体指标的估计、假设检验、联系、分类、鉴别与鉴测等研究等方面。

  1、统计研究设计

  我们制订调查计划或实验设计时,除专业问题外,还必须从医学统计学的角度考虑,使调查或实验结果能够科学地回答所研究的问题。一个好的设计可以用较少的人力、物力和时间取得更多的较可靠的资料。

  2、总体指标的估计

  医学研究中实际观测或调查的部分个体称为样本,研究对象的全体称为总体。人们除用均数、率等统计指标对调查或实验结果进行描述外,更重要的是通过样本的信息,来估计总体中相应的统计指标,即参数估计。

  3、假设检验。

  就是依据资料性质和所需解决的问题,先建立适当的假设,然后采用适当的检验方法,根据样本是否支持所作的假设,来决定对假设的接受或拒绝。

  4、联系、分类、鉴别与鉴测等研究。

  在疾病的预防和治疗中,经常需要探讨各种现象的数量之间的关系,找出与疾病最密切相关的因素;对各种检查结果进行综合评价,探索分类方法。疾病的发生:定量诊断,治疗方案的选择;预测和预测某些疾病,流行病学监测,药物系统。质量控制与临床人口学研究。医学统计学,特别是多变量分析,为解决这些问题提供了必要的方法和手段。

  作为一名医务工作者,掌握和掌握一定的统计学知识是非常必要的。首先,在阅读医学书籍和期刊时,我们经常会遇到一些统计术语和概念,有了这些知识,我们就能正确地理解文章的含义;其次,在实际工作中,我们经常要做注册工作,填写各种表格,只是为了理解原始登记与统计结果之间的密切关系。只有掌握收集、整理和分析资料的基本知识和技能,才能自觉认真做好登记工作,积累有价值的科学资料。第三,在参与科研工作中,从设计之初到数据分析、统计结果的表达,每一步都需要统计知识。统计在制定计划、检查工作和总结经验中是不可缺少的。特别是在撰写科研论文时,统计知识对于将数据和观点结合起来并得出正确的结论是非常必要的。

  下面介绍一些医学统计学常用名词:

  计量资料 :用定量的方法测定观察单位某项指标量的大小的资料。其特点, 每个观察单位有度量衡单位,如身高(cm) 、体重 ( kg ) 、浓度( mg/L ) 等,其分布为连续型的,常用的指标有平均数、标准差、标准误等。

  计数资料 :将观察单位按某种属性或类别分组计数,得到各组观察单位的个数。此类资料为间断型,常用相对数(率、构成比、相对比)等相对指标描述。

  等级资料 (或半定量资料):将观察单位按某种属性的不同程度分组计数,得到各组的单位数(每个单位未确切定量)。其典型特点就是有顺序性。

  总体( Population):是根据研究目的确定的同质研究对象的全体, 即性质相似研究对象中所有观察单位某种变量值的集合。

  样本 (Sample) :是在总体中随机抽取的有代表性的一部分。

  参数( Parameter ):是根据总体分布特征而计算的总体数值,以描述总体分布特征。如:σ、 π 等。

  统计量( Statistic):根据样本分布特征而计算得到的数值(指标),如: S、P 等。指标:是衡量研究结果的标志。如平均数、发病率、治愈率等。

  概率 :又称机率或然率,是指某事件在一定时间、地点、条件下发生的可能性大小的度量。0 为不可能事件,1 为必然事件。

  频率 :样本的实际发生率,设在相同条件下,独立重复进行n 次试验,事件 A 出现 f 次, 则事件 A 出现的频率为 f/n. 样本频率总是围绕概率上下波动,样本含量 n 越大, 波动幅度越小,频率越接近概率。

  平均数( average):统计学用平均数这一指标体系来描述一组变量值的集中位置或平均水平。常用的平均数有算术平均,几何平均和中位数。

  均数( mean):算数均数简称均数,可用于反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。

  几何均数( geometric mean):可用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平,在医学上常适用于免疫学的指标。

  中位数( median ):是将 n 个变量值从小到大排列,位置居于中间的那个数。 当 n 为奇数时取位次居中的变量值,当 n 为偶数时取位次居中的两个变量值的均数。它适用于各种分布类型的资料,尤其是偏态分布资料和一端或两端无确切数值的资料。

  百分位数( percentile):是一种位置指标,用Px 来表示,读作第X 百分位数。一个百分位数 Px 将全部变量值分为两部分,在Px 处若无相同变量值,则在不包含Px 的全部变量值有 X% 的变量值小于它,( 100-X ) %变量值大于它。故百分位数是一个界值,其重要用途是确定医学参考值范围。中位数实际上是第50 百分位数。

  全距(极差):极差即一组变量值的最大值与最小值之差。但极差不能反映所有数据的变异大小且极差受样本含量n 的影响较大。

  方差 :离均差平方和除以N,就得到了方差,方差( variance)也称均方差 (mean square deviation)反映一组数据的平均离散水平。

  标准差( standard deviation ):是方差的正平方根,其单位与原变量值的单位相同。

  变异系数( coefficient of variation) :记为 CV ,多用于观察指标单位不同时,如身高与体重的变异程度的比较,或均数相差较大时,如儿童身高与成人身高变异程度的比较。

  抽样误差 (Sampling Error) :是同质的生物个体,不可避免的存在个体差异,使其样本指标的数值与总体指标的数值有差异。抽样误差是用抽样方法,在抽样过程中形成和产生的误差叫抽样误差。这种误差客观存在,无法避免,但有一定的规律可循。

  标准误( standard error of mean ): 样本均数的标准差称为标准误。它反映样本均数间的离散程度,也反映样本均数与相应总体均数间的差异,因而说明了均数抽样误差的大小。

  可信区间( confidence level):从固定样本含量的已知总体中进行重复随机抽样试验,根据每个样本可算得一个可信区间。

  参数估计 :是指用样本指标值(统计量)推断总体指标值(参数)。参数估计有点估计和区间估计两种方法。

  假设检验 :过去称显著性检验(signifecance test)它是利用小概率反证法思想,从问题的对立面(H0)出发间接判断要解决的问题(H)是否成立。即在假设H0 成立的条件下计算检验统计量,然后根据获得的P 值来判断。

  第一类误差(type 1 error ):拒绝了实际上成立的H0 ,这类弃真的错误称为1 型错误。1 型错误。率大小也可用a 表示。

  第二类误差( type 2 error) :接受了实际上不成立的H0,这类取伪的错误称为2 型错误。其概率大小用表示。

  t 分布 :若 X 为服从标准正态分布 N(0,1)的随机变量,则证明了t=X--u 除以 Sx- 服从自由度 v=n-1 的 t 分布( t-distribution )曲线以 0 为中心, 两边对称。 曲线的变化与自由度v 有关。

  V 趋于无穷大时,t 分布趋向标准正态分布。

  相关系数( r ):说明两个有直线关系的双变量( x、y)间相关方向和密切程度的指标。回归系数(b):说明两个有直线关系的双变量(x、y)斜率关系的指标。

  计量资料描述的两大趋势:集中趋势(平均水平指标)和离散趋势(离散程度指标)。 分类变量资料的统计描述:常用指标-相对数(率、构成比、相对比),二项分布和poisson 分布(含U 检验、确切概率法)。

  统计推断:参数估计,假设检验

  等级资料:平均数相对数( H- 检验、秩和检验等)

  方差分析

  总变异:全部测量值大小不同, 这种变异称为总变异。总变异的大小可以用离均差平方和(sum of squares of deviations from mean , SS)表示,即各测量值Xij 与总均数差值的平方和,记为SS 总。总变异 SS 总反映了所有测量值之间总的变异程度。

  组间变异:各处理组由于接受处理的水平不同,各组的样本均数也大小不等,这种变异称为组间变异。其大小可用各组均数与总均数的离均差平方和表示,记为SS 组间。

  组内变异: 在同一处理组中,虽然每个受试对象接受的处理相同,但测量值仍各不相同,这种变异称为组内变异(误差)。组内变异可用组内各测量值 Xij 与其所在组的均数的差值的平方和表示,记为 SS 组内 , 表示随机误差的影响。

  常用相对数

  强度相对数:说明某现象发生的频率或强度,又称为率。常以百分率(%)、千分率(‰) 、万分率( 1/万)、十万分率( 1/10 万)等表示。率=某时期内发生某现象的观察单位数除以同期可能发生某现象的观察单位总数×比例基数。

  结构相对数: 表示事物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比,用来说明各构成部分在总体中所占的比重或分布,又称为构成比或百分比。构成比=某一组成部分的观察单位数除以同一事物各组成部分的观察单位数×100%。

  相对比( ratio ) 即两个有关指标之比,说明两指标间的比例关系。两个指标可以是性质相同,如不同时期发病数之比;也可以性质不同,如医院的门诊人次与病床数之比。通常以倍数或百分数(%)表示,相对比=甲指标除以乙指标×100% 式中两指标可以是绝对数、相对数或平均数。

  以上是关于什么是医学统计学、医学统计学的基本概念介绍。因为临床要观察某种疗法对某病的疗效,如果观察的病人很少,便不易正确判断该疗法对某病是否有效;但当观察病人的数量足够多时,就可以得出该疗法在一定程度上有效或无效的结论。所以,医学统计学是医学科学研究的重要工具。


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