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          醫學統計學幻燈片PPT課件

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          醫學統計學幻燈片PPT課件

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          這是醫學統計學幻燈片PPT課件,主要介紹了醫學統計學簡介;變量;計量資料的統計描述;兩樣本均數的T檢驗;完全隨機設計資料的方差分析;完全隨機設計資料的方差分析;重復測量設計資料的方差分析,歡迎點擊下載。

          醫學統計學簡介 王趙偉(wzw310@qq.com) 首先我們復習下醫學統計學的相關概念。 醫學統計學:它是一門運用統計學的原理和方法,研究醫學科研中有關數據的收集、整理和分析的應用學科。 總體(population):根據研究目的而確定的同質觀察單位的全體(有限總體/無限總體)。 樣本(sample):為節省人力,物力與時間往往通過隨機抽樣的方法研究總體中的部分即樣本(來推測總體信息)。 變量(variable) 變量(variable)按照是定量還是定性可以分為以下3類: 1.計量資料(meansurement data)又稱定量資料(quantitative data)分為:連續型資料(可以在實數范圍內任意取值如身高)或離散型資料(只能取整數如年齡)2類。 2.計數資料(enumeration data)又叫定性資料(qualitative data)分2種:二分類(如陽性/陰性)和多分類(如血型:A,B,AB,O型) 3.等級資料(ranked data)又稱半定量資料(semi-quantitative data),是將觀察單位按某種屬性的不同程度分成等級后分組計數,分類匯總各組觀察單位數后而得到的資料,如人群某血清反應,根據反應強度結果可為:-、±、+、++、+++、++++六級。 統計分析方法的選擇,是與資料類型密切聯系的;因此我們首先要判斷實際研究過程中數據類型,再根據數據類型選擇統計學方法;在資料分析過程中可以在專業理論指導下,各類資料間可以相互轉化,以滿足不同統計分析方法。 計量資料的統計描述 1.均數(average):描述一組變量值的集中位置或平均水平,包括以下幾類: 算術均數(mean):適用于對稱分布的變量值,公式: 2.幾何均數 (geometric mean):經對數轉換后呈對稱分布的變量值在數量上的平均水平(指一組數據的倍數平均)。 應用: (1)變量值呈倍數關系 (2)對數正態分布 計量資料的統計描述 例:5份血清的抗體效價為1:10,1:100,1:1000,1:10000,1:100000,求其平均效價。公式: 或者: 1:10,1:100,1:1000,1:10000,1:100000的指數部分為:-1,-2,-3,-4,-5,其平均值為-3,故G =10-3=1:1000 計量資料的統計描述 3,中位數(median,M):一組由小到大按順序排列的觀察 值中位次 居中的數值。 公式:n為奇數時 n為偶數時 應用: (1)偏態分布資料; (2)資料分布一端或兩端有未確定值。 百分位數(PX)是一種位置指標, 而中位數是一個特定的百分位數,即M= P50 。 計量資料的統計描述 計數資料的離散趨勢描述 這里我們只講標準差 樣本標準差(standard deviation,S) 它與算術平均值聯用 兩樣本均數的T檢驗 條件: 1,數據為定量資料 2,兩總體為正態分布且兩總體方差相等即方差齊性(但是在SPSS軟件中即使方差不齊也可以計算),也可以進行非參數檢驗例:SPSS17.0:F=3.834,p<0.1,方差不齊 兩樣本均數的T檢驗 若p>0.05則不能認為2個總體有差異,是否就是2個總體一樣呢?NO!! (最容易范的錯誤) 一般p>0.1才能認為2個總體相等 若p<0.05則認為2個總體有統計學差異。 例如下 兩樣本均數的T檢驗 在spss17.0 數據輸入 兩樣本均數的T檢驗 數據輸入 兩樣本均數的T檢驗 選擇獨立樣本T 檢驗 兩樣本均數的T檢驗 Grup為分組變量 Cort為檢驗變量 點擊選項設置 置信區間,默認值為 95%,即假定p<0.05 時有統計學差異 點擊定義值: 組一為1, 組二為2. 兩樣本均數的T檢驗 結果:p=0.078>0.05,無統計學差異,尚不能認為2組間皮質激素均值有差異 多個樣本均數比較的方差分析 在進行科學研究時,有時按照實驗設計將所研究對象分為多個處理組,并施加不同干預,施加的干預稱為處理因素(factor),處理因素至少有兩個水平(level,處理或者不處理)。 通過這類統計學分析可以推斷處理有無效果。 由英國統計學家R.A.Fisher首創,因此方差分析(analysis of variance,ANOVA)又稱F檢驗。 完全隨機設計資料的方差分析 完全隨機設計資料的方差分析 數據輸入 完全隨機設計資料的方差分析 完全隨機設計資料的方差分析 數據分析 選擇單因素 ANOVA 完全隨機設計資料的方差分析 Hb為因變量 Grup為因子 點擊兩兩比較 得到如下對話框 完全隨機設計資料的方差分析 多個樣本均數間的多重比較:統計選擇 多個樣本均數間多重比較方法 LSD- t: 適用于一對或幾對在專業上有特殊意義的樣本均數間比較。(如比較A和B組,B和C組) Dunnett-t: 適用于多個實驗組與一個對照組間均數的多重比較。(如AB,AC間比較) 多個樣本均數間多重比較方法 此處我們同時選擇LSD- t與Dunnett-t檢驗作示范 點擊 繼續返回 完全隨機設計資料的方差分析 點擊選項得到:選擇描述性和方差同質性檢驗(方差齊性檢驗);點擊繼續返回。 完全隨機設計資料的方差分析 結果分析 各組血紅蛋白增加值均數,標準差與標準誤 完全隨機設計資料的方差分析 結果分析 p=0.642>0.10;方差齊性 完全隨機設計資料的方差分析 結果分析 組間自由度(df):2 組間F:18.335 組間p<0.001;這三種藥物對血紅蛋白增值作用存在統計學差異;但是具體哪2種藥物間存在差異尚不知曉。這需要多個樣本均數間多重比較方法。 完全隨機設計資料的方差分析 多個樣本均數間多重比較方法:LSD:A與B;A與C;B與C比較都有統計學差異;Dunnet t: A與B無統計學差異;A與C有統計學差異。因此,不同統計學處理(根據實際情況選擇)會得到不同的結果。 重復測量設計資料的方差分析 重復測量數據在醫學研究中頗為多見,而此類數據統計分析不當的現象在國內外醫學期刊中較為普遍,一種情形是用配伍組設計資料的方差分析來處理,這樣會導致擴大第一類錯誤的嚴重后果;另一種情形是只做單獨效應分析,其后果是損失了主效應和交互效應分析的寶貴信息。因此,對這一問題應該引起足夠的重視。 那么哪類數據屬于重復測量設計資料呢? 重復測量數據是指每一實驗單位至少接受兩次以上的不同處理(如例1),或接受相同處理后,至少在兩個以上不同時間點進行測量(如例2),并獲得相應次數的記錄數據。 具體參考《醫學統計學》孫振球主編及相關文獻《定量數據重復測量的方差分 析》 陳平雁,南方醫科大學統計教研室主任 重復測量設計資料的方差分析 例1 為研究兩種固定設備對脊柱前屈活動的影響,以12個脊柱骨(T12-L2)標本為研究對象,隨機分為兩組,一組5例,用sheng氏設備固定,稱為SHENG 組;另一組7 例,用CD設備固定,稱為CD 組。分別測量每一標本在正常、損傷、固定和疲勞狀態下的最大前屈度,獲得數據見表1 重復測量設計資料的方差分析 例2 為研究缺血對興奮氨基酸Asp 的影響,以6 只貓為實驗對象,在貓大腦中動脈供血區缺血前及缺血后1 小時、3小時、6小時、12 小時、18 小時及24 小時,分別在每只貓的缺血中心區及中心鏡相區域微透析取樣,測定興奮性氨基酸Asp的數據見表2。 重復測量設計資料的方差分析 有時為了獲取更精確、更穩定的實驗數據,會在同一時間和同一實驗條件下對同一對象測量多次,取其均值作為實驗數據,例如對一份血標本由同一人連續 測量紅細胞計數3次,然后求得3次數據的均值作為1 個實驗數據。雖然這也是一種重復測量,但屬于控制測量精度的重復測量,它上述重復測量概念的本質區別在于:無論其重復測量多少次,最終每個實驗單位只產生1個數據,即多次測量的均值。 重復測量設計資料的方差分析 例2 統計處理 重復測量設計資料的方差分析 重復測量設計資料的方差分析 重復測量設計資料的方差分析 重復測量設計資料的方差分析 重復測量設計資料的方差分析 重復測量設計資料的方差分析 重復測量設計資料的方差分析 結果分析: 1,球對稱情況 重復測量設計資料的方差分析 2,主效應間交互作用(時間有限不展開) 重復測量設計資料的方差分析 3,組間(不同腦區)主效應 重復測量設計資料的方差分析 3,組間(不同腦區)單獨效應:各時間點T檢驗結果

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          《醫學統計學幻燈片PPT課件》是由用戶huangyixuan于2021-10-08上傳,屬于醫療健康ppt。

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