第二軍醫(yī)大學(xué)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)

第二軍醫(yī)大學(xué)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)演講人：日期:06學(xué)科發(fā)展前沿目錄01學(xué)科概述02數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論03統(tǒng)計(jì)分析方法04實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與研究05統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用01學(xué)科概述醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)定義與學(xué)科定位01醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)定義運(yùn)用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理、方法，結(jié)合醫(yī)學(xué)實(shí)際，研究醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)收集、整理、分析和推斷的學(xué)科。02學(xué)科定位醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是醫(yī)學(xué)科學(xué)研究和臨床實(shí)踐的重要工具，是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生不可或缺的重要組成部分。學(xué)科發(fā)展歷程與現(xiàn)狀發(fā)展歷程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)起源于18世紀(jì)的歐洲，經(jīng)歷了從描述性統(tǒng)計(jì)到推斷性統(tǒng)計(jì)的轉(zhuǎn)變，現(xiàn)已成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐的重要分支。01現(xiàn)狀醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)在生物醫(yī)學(xué)研究、公共衛(wèi)生、臨床試驗(yàn)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，并形成了一系列成熟的統(tǒng)計(jì)方法和技術(shù)。02教學(xué)體系與核心目標(biāo)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)體系通常包括理論教學(xué)和實(shí)踐教學(xué)兩部分，理論教學(xué)主要介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和方法，實(shí)踐教學(xué)則以實(shí)際數(shù)據(jù)為例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。教學(xué)體系醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識，能夠熟練運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法解決醫(yī)學(xué)實(shí)際問題，并能夠在醫(yī)學(xué)研究中發(fā)揮重要作用。核心目標(biāo)02數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)類型與特征數(shù)值變量資料分類變量資料等級變量資料醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)特征包括計(jì)量資料和計(jì)數(shù)資料，具有數(shù)值特征，可進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。按照屬性或類別分組，以頻數(shù)或比例表示，如性別、血型等。具有順序或等級關(guān)系的數(shù)據(jù)，如病情嚴(yán)重程度、療效等級等。包括數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度、分布形態(tài)等統(tǒng)計(jì)描述。普查對總體中每個個體進(jìn)行調(diào)查，獲取全面數(shù)據(jù)，但成本較高。抽樣調(diào)查按一定方法從總體中抽取樣本進(jìn)行調(diào)查，以樣本數(shù)據(jù)推斷總體情況。數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)確保數(shù)據(jù)收集的準(zhǔn)確性、完整性、時效性和可比性，遵循醫(yī)學(xué)倫理和法規(guī)要求。問卷設(shè)計(jì)與評估問卷設(shè)計(jì)要合理、科學(xué)，確保收集到數(shù)據(jù)的可靠性和有效性。數(shù)據(jù)收集方法與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)整理與質(zhì)量控制6px6px6px去除重復(fù)、無效、錯誤數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗包括數(shù)據(jù)審核、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)整理等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和分類，便于計(jì)算機(jī)處理和統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)編碼與分類010302對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行合理填補(bǔ)或刪除，保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和完整性。缺失數(shù)據(jù)處理0403統(tǒng)計(jì)分析方法描述性統(tǒng)計(jì)分析框架數(shù)據(jù)類型與分布特征介紹數(shù)據(jù)的類型，如定量數(shù)據(jù)和定性數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)的分布特征，如集中趨勢和離散程度。01統(tǒng)計(jì)圖表展示使用統(tǒng)計(jì)圖表，如直方圖、折線圖、餅圖等，直觀地展示數(shù)據(jù)特征和趨勢。02描述性統(tǒng)計(jì)量計(jì)算和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等，以概括和描述數(shù)據(jù)的主要特征。03統(tǒng)計(jì)推斷基本原理抽樣分布與抽樣誤差介紹抽樣分布的概念和抽樣誤差的來源，以及如何通過抽樣誤差來評估統(tǒng)計(jì)推斷的可靠性。假設(shè)檢驗(yàn)置信區(qū)間與顯著性水平闡述假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理，包括原假設(shè)和備擇假設(shè)的設(shè)定、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇、P值的計(jì)算以及結(jié)論的推斷。解釋置信區(qū)間的含義和作用，以及顯著性水平在假設(shè)檢驗(yàn)中的應(yīng)用和如何確定顯著性水平。123常用高級統(tǒng)計(jì)模型線性回歸模型廣義線性模型生存分析模型多變量分析方法介紹線性回歸模型的基本原理和假設(shè)，以及如何通過模型來評估自變量與因變量之間的關(guān)系，并預(yù)測因變量的取值。擴(kuò)展線性模型的應(yīng)用范圍，允許因變量為離散型數(shù)據(jù)，如二項(xiàng)分布、泊松分布等，同時介紹模型的參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)方法。針對生存數(shù)據(jù)，介紹生存分析模型的基本原理和方法，包括生存函數(shù)的估計(jì)、危險函數(shù)的計(jì)算以及生存曲線之間的比較等。探討多個自變量同時影響一個因變量的情況，介紹多變量分析的基本原理和方法，如主成分分析、因子分析、聚類分析等。04實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與研究實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基本原則設(shè)立對照組，消除非處理因素對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。對照原則采用隨機(jī)方法分配實(shí)驗(yàn)對象，確保各組之間具有可比性。隨機(jī)化原則實(shí)驗(yàn)應(yīng)重復(fù)進(jìn)行，以提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。重復(fù)原則臨床試驗(yàn)在病人身上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)，評價藥物或治療方法的效果。隊(duì)列研究將研究人群按是否暴露于某因素分組，追蹤其各自的結(jié)局。病例對照研究根據(jù)是否患有某疾病將研究對象分組，比較各組之前暴露于某因素的差異。常用臨床研究方案樣本量計(jì)算與誤差控制假設(shè)檢驗(yàn)基于樣本數(shù)據(jù)對總體做出推斷，判斷差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。03通過隨機(jī)化、盲法、客觀指標(biāo)等手段降低實(shí)驗(yàn)誤差。02誤差控制樣本量計(jì)算依據(jù)效應(yīng)大小、I類錯誤概率和II類錯誤概率等因素確定樣本量。0105統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用SPSS基礎(chǔ)操作規(guī)范數(shù)據(jù)錄入與管理統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)圖表制作基本統(tǒng)計(jì)分析包括變量定義、數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)清洗與整理等操作。通過描述性統(tǒng)計(jì)量，如均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)等，對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析。根據(jù)數(shù)據(jù)類型和研究目的，選擇合適的圖表展示統(tǒng)計(jì)結(jié)果。掌握T檢驗(yàn)、方差分析、卡方檢驗(yàn)等常用統(tǒng)計(jì)方法。R語言基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法變量定義、數(shù)據(jù)類型、基本運(yùn)算和數(shù)據(jù)處理。T檢驗(yàn)、方差分析、卡方檢驗(yàn)、回歸分析等常用統(tǒng)計(jì)方法。利用ggplot2等包，繪制直方圖、折線圖、散點(diǎn)圖等統(tǒng)計(jì)圖表。廣義線性模型、混合效應(yīng)模型等高級統(tǒng)計(jì)模型在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用。R語言醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗與整理對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理，以便進(jìn)行可視化分析?？梢暬O(shè)計(jì)選擇合適的圖表類型，如柱狀圖、折線圖、散點(diǎn)圖等，展示數(shù)據(jù)特點(diǎn)和趨勢。數(shù)據(jù)可視化工具掌握Excel、Tableau等常用數(shù)據(jù)可視化工具，以及R語言中的ggplot2等可視化包。數(shù)據(jù)報告與解讀將可視化結(jié)果以報告形式呈現(xiàn)，并結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行解讀和分析。數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)路徑06學(xué)科發(fā)展前沿生物信息學(xué)交叉研究基因芯片數(shù)據(jù)分析蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)處理序列分析與比較生物信息學(xué)算法與工具利用高通量技術(shù)，對基因芯片數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和解釋，挖掘潛在生物學(xué)意義。對DNA、RNA等生物序列進(jìn)行比對、組裝和注釋，識別基因、變異和功能元件。通過質(zhì)譜等技術(shù)獲取蛋白質(zhì)表達(dá)譜，進(jìn)行蛋白質(zhì)功能注釋、分類和相互作用分析。開發(fā)和應(yīng)用生物信息學(xué)算法和工具，如序列比對、基因預(yù)測、聚類分析等。循證醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)支持體系臨床決策支持系統(tǒng)基于循證醫(yī)學(xué)原則，結(jié)合臨床數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)。臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和方法，設(shè)計(jì)和分析臨床試驗(yàn)，評價藥物和治療方法的效果。醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)系統(tǒng)評價對醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)評價，包括文獻(xiàn)檢索、質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)提取和統(tǒng)計(jì)分析等。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范制定和推廣醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，提高醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐的質(zhì)量。教學(xué)改革與科研創(chuàng)新教學(xué)內(nèi)容與課程體系改革根據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展需求，更新教學(xué)內(nèi)容，優(yōu)化課程體系，提高教學(xué)效果。教學(xué)方