《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》課件_第1頁
《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》課件_第2頁
《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》課件_第3頁
《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》課件_第4頁
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醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)本課程將介紹醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的基本概念和應(yīng)用。從研究設(shè)計到數(shù)據(jù)分析,探討統(tǒng)計學(xué)在醫(yī)學(xué)科研中的重要性及應(yīng)用案例。歡迎加入我們的學(xué)習(xí)旅程!醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)概述探索醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的定義、歷史和基本原理,了解醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的重要性以及它在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用。研究設(shè)計與數(shù)據(jù)收集1研究設(shè)計學(xué)習(xí)如何設(shè)計醫(yī)學(xué)研究,選擇合適的研究類型和樣本規(guī)模,并考慮統(tǒng)計學(xué)的角度。2數(shù)據(jù)收集了解醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的不同類型和收集方法,以及如何處理缺失數(shù)據(jù)和處理異常值。3數(shù)據(jù)管理與清洗學(xué)習(xí)如何組織、管理和清洗大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。常用統(tǒng)計指標(biāo)與描述分析中心趨勢了解均值、中位數(shù)和眾數(shù)等常用指標(biāo),解釋這些指標(biāo)在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中的作用。離散程度學(xué)習(xí)方差、標(biāo)準(zhǔn)差和百分位數(shù)等指標(biāo),評估數(shù)據(jù)的分散程度和變異程度。描述分析通過繪制直方圖、餅圖和箱線圖,展示和解釋醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的分布和特征。參數(shù)與非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗介紹如何使用t檢驗、方差分析和相關(guān)性分析等方法,比較不同組別之間的差異和相關(guān)性。非參數(shù)檢驗學(xué)習(xí)Wilcoxon秩和檢驗、Mann-WhitneyU檢驗和Kruskal-WallisH檢驗等方法,用于比較有序和非正態(tài)數(shù)據(jù)。方差分析探索方差分析的基本原理,學(xué)習(xí)單因素方差分析、雙因素方差分析和方差分析的擴展方法。相關(guān)與回歸分析相關(guān)分析評估兩個變量之間的線性關(guān)系,使用Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)進行分析。回歸分析研究自變量和因變量之間的關(guān)系,并使用線性回歸和邏輯回歸模型進行預(yù)測和解釋。多元分析1多元方差分析使用多因素方差分析和協(xié)方差分析,同時考慮多個自變量對因變量的影響。2主成分分析通過降維和提取變量,減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式和結(jié)構(gòu)。

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