《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》完整課件-超級(jí)經(jīng)典

2023《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》完整課件-超級(jí)經(jīng)典contents目錄醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念與術(shù)語醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)案例分析與實(shí)踐01醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念與術(shù)語醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理和方法，研究醫(yī)學(xué)現(xiàn)象和問題的一門學(xué)科。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)學(xué)研究、衛(wèi)生保健、疾病預(yù)防與控制、醫(yī)學(xué)教育等。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義與研究對(duì)象數(shù)據(jù)：用來描述現(xiàn)象、事件或事物特征的數(shù)量資料，包括數(shù)值型和分類型兩種類型。變量：用來描述個(gè)體特征的資料，包括自變量、因變量和中介變量三種類型?？傮w與樣本：總體是所要研究對(duì)象的全體，樣本是從總體中抽取的一部分個(gè)體。隨機(jī)變量與概率：隨機(jī)變量表示隨機(jī)試驗(yàn)的結(jié)果，概率表示隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小。參數(shù)與統(tǒng)計(jì)量：參數(shù)是用來描述總體特征的未知量，統(tǒng)計(jì)量是用來描述樣本特征的量。假設(shè)檢驗(yàn)與P值：假設(shè)檢驗(yàn)是用來判斷樣本與總體之間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的檢驗(yàn)方法，P值是假設(shè)檢驗(yàn)中的重要指標(biāo)之一，表示觀察到的數(shù)據(jù)與零假設(shè)之間的矛盾程度。方差分析、回歸分析、相關(guān)分析：方差分析用于比較不同組之間的差異，回歸分析用于預(yù)測(cè)因變量與自變量之間的關(guān)系，相關(guān)分析用于研究?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念與術(shù)語02醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)分類數(shù)據(jù)進(jìn)行頻數(shù)分布分析，以反映數(shù)據(jù)的分布特征。頻數(shù)分布集中趨勢(shì)離散程度偏態(tài)與峰態(tài)計(jì)算數(shù)據(jù)的平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等指標(biāo)，以反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。計(jì)算數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差、四分位數(shù)間距等指標(biāo)，以反映數(shù)據(jù)的離散程度。計(jì)算數(shù)據(jù)的偏度和峰度指標(biāo)，以反映數(shù)據(jù)的分布形態(tài)。概率：描述事件發(fā)生的可能性程度，表示為小數(shù)或百分?jǐn)?shù)。隨機(jī)事件：在一定條件下，可能發(fā)生也可能不發(fā)生的事件。事件的頻率與概率的關(guān)系：頻率是事件發(fā)生的次數(shù)與試驗(yàn)次數(shù)的比值，概率是頻率的期望值。大數(shù)定律：在試驗(yàn)次數(shù)足夠多的情況下，隨機(jī)事件的頻率具有一定的穩(wěn)定性。隨機(jī)變量：隨機(jī)試驗(yàn)的結(jié)果可以表示為數(shù)值變量，稱為隨機(jī)變量。離散型隨機(jī)變量與連續(xù)型隨機(jī)變量：隨機(jī)變量的取值可以是一系列離散值，也可以是一個(gè)區(qū)間內(nèi)的任意實(shí)數(shù)。概率分布：描述隨機(jī)變量取值概率規(guī)律的函數(shù)。數(shù)學(xué)期望：描述隨機(jī)變量取值的平均水平或集中趨勢(shì)的數(shù)值。方差與標(biāo)準(zhǔn)差：描述隨機(jī)變量取值離散程度的數(shù)值。數(shù)據(jù)的基本概率與抽樣分布03醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用VS線性回歸是一種預(yù)測(cè)和分析工具，通過研究因變量和自變量之間的關(guān)系，建立回歸模型，并對(duì)未知的自變量進(jìn)行預(yù)測(cè)。詳細(xì)描述線性回歸分析是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的方法之一，用于研究一種或多種自變量與因變量之間的定量關(guān)系。通過最小二乘法等回歸分析技術(shù)，可以得出自變量和因變量之間的回歸模型，并計(jì)算出各自的系數(shù)。根據(jù)回歸模型，可以對(duì)未知的自變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而為醫(yī)學(xué)研究和實(shí)踐提供重要參考?？偨Y(jié)詞線性回歸分析方差分析及其拓展方差分析是一種統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法，通過將數(shù)據(jù)的變異分解為組間變異和組內(nèi)變異，來比較不同組之間的差異是否顯著。總結(jié)詞方差分析是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的方法之一，用于比較不同組之間的差異是否顯著。該方法的基本思想是將數(shù)據(jù)的變異分解為組間變異和組內(nèi)變異，并比較組間變異的大小。通過方差分析，可以判斷不同組之間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，從而為醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐提供重要參考。詳細(xì)描述卡方檢驗(yàn)是一種用于檢驗(yàn)分類變量與分類變量之間獨(dú)立性的統(tǒng)計(jì)方法，而非參數(shù)檢驗(yàn)則是一種更為靈活的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法?？偨Y(jié)詞卡方檢驗(yàn)是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的方法之一，用于檢驗(yàn)兩個(gè)分類變量之間是否獨(dú)立。通過計(jì)算卡方值和卡方檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量，可以得出兩個(gè)變量之間是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的關(guān)聯(lián)。而非參數(shù)檢驗(yàn)則是一種更為靈活的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，適用于不同類型的數(shù)據(jù)和不同類型的問題。非參數(shù)檢驗(yàn)可以克服參數(shù)檢驗(yàn)中對(duì)于數(shù)據(jù)分布和樣本大小的限制，因此在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中具有廣泛的應(yīng)用。詳細(xì)描述卡方檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)04醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)案例分析與實(shí)踐案例一醫(yī)生如何通過統(tǒng)計(jì)學(xué)研究發(fā)表高質(zhì)量論文？醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的統(tǒng)計(jì)陷阱和如何避免醫(yī)學(xué)論文中常用的統(tǒng)計(jì)分析方法及優(yōu)缺點(diǎn)比較醫(yī)學(xué)研究中的倫理與統(tǒng)計(jì)分析的關(guān)聯(lián)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)案例分析案例二案例三案例四實(shí)踐四醫(yī)學(xué)論文中統(tǒng)計(jì)分析