2022年醫(yī)用多元統(tǒng)計分析與計算機應(yīng)用

1、醫(yī)用多元統(tǒng)計分析與計算機應(yīng)用Medical Multivariate Statistics and Its Software課程簡介 醫(yī)學(xué)科研所涉及的問題往往比擬復(fù)雜，疾病的發(fā)生往往又是多因素的，過去的單元統(tǒng)計分析技術(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)醫(yī)學(xué)科學(xué)的開展，因此需要考察多個變量的作用。現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)方法為解決醫(yī)學(xué)科研中的多因素分析提供了方法學(xué)-多元統(tǒng)計分析，而計算機和計算機軟件使用多元統(tǒng)計分析方法使得計算量大、算法復(fù)雜變得簡單和易于實現(xiàn)。隨著電子計算機技術(shù)的不斷提高，現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)的理論和方法的應(yīng)用也有了長足開展，在醫(yī)學(xué)的各個領(lǐng)域，如根底醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生等，多因素分析技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，對醫(yī)學(xué)科研水平的

2、提高起到了推動和促進(jìn)作用。 醫(yī)學(xué)多變量分析課程將從醫(yī)學(xué)科研的實際出發(fā)，系統(tǒng)闡述多元分析方法的原理及在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用；并結(jié)合醫(yī)學(xué)實例，講授多元分析在SAS for windows 9.1軟件以及SPSS13.0軟件下是如何實現(xiàn)的及結(jié)果解釋等。 本課程適合預(yù)防醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、根底醫(yī)學(xué)研究生學(xué)習(xí)現(xiàn)代多元統(tǒng)計分析方法及學(xué)習(xí)SAS for windows9.1統(tǒng)計軟件以及SPSS統(tǒng)計軟件的使用。The issues involved in medical research are complicated and the causes of disease are multiple. The univari

3、ate method cant catch up with the development of medical science. The effect of multivariable should be observed. Modern statistical method offered methodology for multivariate analysis- Multivariate statistics. Computers and softwares made it possible for us to complete the complex and massive comp

4、ute works. With the development of computer techniques, the theories and methods of statistics have been greatly improved, the multivariate statistical methods have been widely used, which promote the level of medical research. Multivariate statistical methods and application will be taught based on

5、 practice. The well known software SAS9.1 and SPSS13.0 will be used at the same time.The course is suitable to postgraduate students major in public health, clinical science and basic medical science.教學(xué)大綱一、 課程名稱：醫(yī)用多元統(tǒng)計分析與計算機應(yīng)用二、 總學(xué)時數(shù)及學(xué)分：54學(xué)時，3.0學(xué)分 理論課27學(xué)時實習(xí)課27學(xué)時三、 授課對象：碩士研究生，醫(yī)學(xué)或公共衛(wèi)生專業(yè)需要學(xué)習(xí)過統(tǒng)計學(xué)根本的概念及根

6、本的統(tǒng)計分析方法四、 教學(xué)目的及要求：教學(xué)目的：通過醫(yī)學(xué)多變量分析與計算機應(yīng)用課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員掌握醫(yī)學(xué)多變量分析的原理；能夠獨立應(yīng)用SAS for windows 9.1或SPSS13.0軟件，完成常用的多變量分析；并對計算結(jié)果作出合理和科學(xué)的醫(yī)學(xué)解釋。教學(xué)要求：掌握多元分析方法的原理及在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用，并能夠解決醫(yī)學(xué)實際問題。五、 理論課內(nèi)容：第一章統(tǒng)計軟件簡介及根本統(tǒng)計方法回憶5學(xué)時第一節(jié) SAS系統(tǒng)及SPSS系統(tǒng)介紹1、 SAS軟件介紹2、 SPSS軟件介紹第二節(jié) 根本統(tǒng)計分析與SAS和SPSS的應(yīng)用1、 根本統(tǒng)計方法回憶2、 根本統(tǒng)計方法利用SAS和SPSS的實現(xiàn)第二章 多元線性回歸與

7、相關(guān)4學(xué)時1、多元線性回歸與相關(guān)的原理 2、多元線性回歸與相關(guān)的醫(yī)學(xué)實例3、利用SAS和SPSS實現(xiàn)多元線性回歸與相關(guān)第三章 logistic回歸分析2學(xué)時1、logistic回歸分析的原理2、logistic回歸醫(yī)學(xué)實例3、利用SAS和SPSS實現(xiàn)logistic回歸分析第四章 生存分析3學(xué)時1、生存分析的原理2、生存分析醫(yī)學(xué)實例3、利用SAS和SPSS實現(xiàn)生存分析 第五章 聚類分析2學(xué)時1、聚類分析原理 2、聚類分析的醫(yī)學(xué)實例3、利用SAS和SPSS實現(xiàn)實現(xiàn)聚類分析第六章 判別分析2學(xué)時1、判別分析的原理2、判別分析的醫(yī)學(xué)實例3、利用SAS和SPSS實現(xiàn)判別分析 第七章 主成分分析與因子分

8、析3學(xué)時1、主成分分析與因子分析的原理2、主成分分析與因子分析醫(yī)學(xué)實例3、利用SAS和SPSS實現(xiàn)主成分分析與因子分析第八章 多水平模型2學(xué)時1、多水平模型的原理2、多水平模型醫(yī)學(xué)實例3、利用SAS和SPSS實現(xiàn)多水平模型總復(fù)習(xí)4學(xué)時復(fù)習(xí)學(xué)過的多元統(tǒng)計方法及統(tǒng)計軟件應(yīng)用六、 實驗課內(nèi)容：1、 利用SAS和SPSS實現(xiàn)根本統(tǒng)計方法4學(xué)時2、利用SAS和SPSS實現(xiàn)多元線性回歸與相關(guān)5學(xué)時3、利用SAS和SPSS實現(xiàn)logistic回歸分析3學(xué)時4、利用SAS和SPSS實現(xiàn)生存分析4學(xué)時5、利用SAS和SPSS實現(xiàn)聚類分析3學(xué)時6、利用SAS和SPSS實現(xiàn)判別分析3學(xué)時7、利用SAS和SPSS實現(xiàn)

9、主成分分析與因子分析5學(xué)時七、 重點、難點：SAS for windows 的應(yīng)用；程序文件的編寫；多因素分析結(jié)果的解釋。八、 授課方式：理論講授、上機實習(xí)和課堂討論相結(jié)合；九、 考核方法與要求：筆試：常用多元統(tǒng)計分析方法的應(yīng)用以熬煎、要求，以及統(tǒng)計軟件的應(yīng)用，占總成績的50%；平時：平時作業(yè)及利用多元分析方法解決流行病學(xué)與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)的實際問題，占總成績的50%。十、 教材及主要參考書目：1、醫(yī)用多元統(tǒng)計分析方法，陳峰主編，2000年第一版，中國統(tǒng)計出版社2、現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)與SAS應(yīng)用，胡良平主編，2000年第一版，軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)出版社3、多元統(tǒng)計分析：方法與應(yīng)用，李靜萍 謝邦昌主編，2021年第一版，中國人民大學(xué)出版社4、SAS/PC統(tǒng)計分析軟件實用技術(shù)，盧紋岱 金水高主編，1996年第一版，國防工業(yè)出版社 5、SPSS 13.0統(tǒng)計軟件應(yīng)用教程，陳平雁主編，2006年第一版，人民衛(wèi)生出版社十一、開課單位及負(fù)責(zé)人：公共衛(wèi)生與家庭醫(yī)學(xué)學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)系教研室或科室主任：郭秀花課程負(fù)責(zé)人：郭秀花聯(lián)系 ：