醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)緒論sun(參考版)
2025-01-11 01:29本頁(yè)面
【正文】 “小概率”的標(biāo)準(zhǔn) ?是人為規(guī)定的，一般定為 ；對(duì)于可能引起嚴(yán)重后果的事件，如術(shù)中大出血等，可規(guī)定 ?=，甚至更小。 ? 小概率原理：小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎不可能發(fā)生。 隨機(jī)事件具有： 可重復(fù)性： 相同條件下可重復(fù)進(jìn)行 隨機(jī)性： 出現(xiàn)兩種及兩種以上結(jié)果 偶然性： 實(shí)驗(yàn)前不能肯定將出現(xiàn)那種結(jié)果 32 概率 (probability) ? 概率 （ probability):是描述隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小的數(shù)值。隨機(jī)試驗(yàn)的各種可能結(jié)果的集合稱為隨機(jī)事件，簡(jiǎn)稱事件。但統(tǒng)計(jì)上可以計(jì)算并在一定范圍內(nèi)控制抽樣誤差。 ? 注意： 抽樣誤差是 不可避免的 。 ? 抽樣誤差（ sample error） : 由于隨機(jī)抽樣所引起的 樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)之間的差異 以及 樣本統(tǒng)計(jì)量之間的差別 稱為抽樣誤差。 30 減少抽樣誤差的方法： （ 1）改進(jìn)抽樣方法（增加樣本的代表性），誤差從大到?。? 整群抽樣 ?單純隨機(jī)抽樣 ?系統(tǒng)抽樣 ?分層抽樣 （ 2） 增加樣本量 。 統(tǒng)計(jì)上可以計(jì)算并在一定范圍內(nèi)控制抽樣誤差。 提高操作者熟練程度可以減少這種誤差 29 ： 概念：由于抽樣而引起的樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)之間的差別。 ? 可以通過嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和技術(shù)措施消除 誤差（ Error） 和抽樣誤差（ sampling error） 28 隨機(jī)測(cè)量誤差（ random measurement error ） ： ? 由于非人為的偶然因素，對(duì)于同一樣本多次測(cè)定結(jié)果不完全一樣，結(jié)果有時(shí)偏大有時(shí)偏小，沒有傾向性，這種誤差叫隨機(jī)測(cè)量誤差。 ? 特點(diǎn)：有累加性。 系統(tǒng)誤差（ systematic error） ? 概念：指數(shù)據(jù)搜集和測(cè)量過程中由于儀器不準(zhǔn)確、標(biāo)準(zhǔn)不規(guī)范等原因，造次觀察結(jié)果呈傾向性的偏大或偏小，這種誤差稱為系統(tǒng)誤差。 27 統(tǒng)計(jì)上所說的誤差泛指 測(cè)量值與 真值 之差 ，樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)之差。 通常把樣本中所含的觀察單位個(gè)數(shù)稱為 樣本含量 n 。 樣本必須具有 代表性 。 ? 有時(shí)總體是假設(shè)的，沒有時(shí)間和空間的限制，觀察單位數(shù)是不確定的，稱之為 無限總體 (infinite population)。即總體的各單位除了某一方面的共同性外，在其他方面必須是有差異的，這些差異是統(tǒng)計(jì)研究的基礎(chǔ)和前提。一個(gè)或少數(shù)單位不能形成總體，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)研究的目的是要揭示大量事物的普遍規(guī)律性，所以統(tǒng)計(jì)研究的對(duì)象必須包括足夠多的個(gè)體。 ② .大量性 。即構(gòu)成總體的各單位必須具有某種共同性質(zhì)，這是形成總體的客觀依據(jù)，也是我們確定總體范圍的標(biāo)準(zhǔn)。 ? 總體所包含的范圍隨研究目的的不同而變化。 23 ? 總體 是根據(jù)研究目的所確定的同質(zhì)研究對(duì)象中所有觀察單位某變量值 的集合。 分有限總體與無限總體 樣本 ：從總體中隨機(jī)抽取的部分觀察單位某變量值 的集合 4. 總體 （ population） 和樣本（ sample） 統(tǒng)計(jì)學(xué)中，描述樣本特征的指標(biāo)稱為 統(tǒng)計(jì)量 (statistics)。 ? 變異是生物體的基本屬性之一，也是統(tǒng)計(jì)研究的前提。 19 變異（ variation） ? 同質(zhì)基礎(chǔ)上的各觀察單位的某變量值的差異稱為變異 。 ? 統(tǒng)計(jì)學(xué)中，可以把 同質(zhì)理解為對(duì)研究指標(biāo)影響較大的、可以控制的主要因素盡可能相同。 但在醫(yī)學(xué)研究中，有些影響因素往往是難以控制的（如遺傳、營(yíng)養(yǎng)等），甚至是未知的。 分類變量 變量類型 16 注意： 變量類型并非一成不變，可根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的需要進(jìn)行轉(zhuǎn)化。所得資料稱為 有序分類變量資料或等級(jí)資料 。所得資料稱為 無序分類變量資料或計(jì)數(shù)資料 。 ? 無序分類變量 (unordered categorical variable)是指所分類別或?qū)傩灾g無程度或順序上的差別。 數(shù)值變量 15 分類變量 (categorical variable) 亦稱定性變量，表現(xiàn)為互不相容的類別或?qū)傩浴? 由數(shù)值變量的測(cè)定值組成的資料稱為 數(shù)值變量資料或計(jì)量資料 。 數(shù)值變量 (numerical variable) 其變量值是定量的，表現(xiàn)為數(shù)值的大小，多有度量衡單位。變量按其值的性質(zhì)可分為不同類型。 4. 分析資料 12 三、統(tǒng)計(jì)學(xué)中的幾個(gè)基本概念 ?變量 ?同質(zhì) ?變異 ?總體 ?樣本 ?概率 13 1. 變量 （ variable） ? 在搜集資料時(shí)，首先要根據(jù)研究目的確定同質(zhì)觀察單位，再對(duì)每個(gè)觀察單位的某項(xiàng)特征進(jìn)行測(cè)量或觀察，該特征稱為變量，如上述的 “ 身高 ” 、 “ 體重 ” 、 “ 療效 ” 就是變量。 統(tǒng)計(jì)推斷 是指如何抽樣，以及如何用樣本信息推斷總體特征。 統(tǒng)計(jì)分析包括 統(tǒng)計(jì)描述 （ descriptive statistics）和 統(tǒng)計(jì)推斷（ inferential statistics）。 整理資料的過程：①準(zhǔn)確性審查（邏輯審查與技術(shù)審查）和完整性審查；②擬定整理表，按照“同質(zhì)者合并，非同質(zhì)者分開”的原則對(duì)資料進(jìn)行質(zhì)量分組，并在同質(zhì)基礎(chǔ)上根據(jù)數(shù)值大小進(jìn)行數(shù)量分組；③統(tǒng)計(jì)歸納。 資料儲(chǔ)存： 2. 搜集資料 10 搜集來的資料，在整理之前稱為原始資料，原始資料通常是一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)。 9 搜集資料須遵循統(tǒng)計(jì)學(xué)原理采取必要措施得到準(zhǔn)確可靠的原始資料。 包括： 明確研究目的和研究假說 ， 確定研究?jī)?nèi)容、觀察對(duì)象與觀察單位、樣本含量和抽樣方法，擬定研究方案、預(yù)期分析指標(biāo)、誤差控制措施、進(jìn)度與費(fèi)用 等。 7 二、統(tǒng)計(jì)工作的基本步驟 設(shè)計(jì)（
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