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方法一：普查 方法二：抽样调查200人实例一研究1998年某地7岁男孩的身高情况。假如该地在1998年的7岁男孩有10万人。

实例二 两种药物治疗脑血管疾病有效率的比较

生活中的统计学 • 明天是否下雨？体育彩票能否中奖？ • 子女为什么像父母，其强度有多大？ • 美国的民意测验是如何进行的？ • 中国的市场调查的可信性有多大？

第一章绪论 第一节统计学的概念及医学中统计思维的进化第二节统计学与公共卫生的相互作用第三节统计学中的基本术语第四节目标与方法

Concept of Statistics A science dealing with the collection, analysis, interpretation, and presentation of masses of numerical data. The science and art of dealing with variation in data through collection, classification, and analysis in such a way as to obtain reliable results.

第一节 统计学的概念及医学中统计思维的进化一、 Laplace 的远见与Louis的实践 1.Pierre-Simon Laplace （1749-1827）提出将概率论应用到医学领域中。 Pierre-Simon Laplace

2. Pierre-Charles-Alexandre Louis（1787-1872） 强调用数据表达临床疗效。 Pierre-Charles-Alexandre Louis

二、统计学与医学统计学的开端 1.Francis Galton(1822-1911) 应用高斯的误差定律，描述数据的分布和变异。 Francis Galton

二、统计学与医学统计学的开端 2. Karl Pearson（1857-1936）现代统计学之父，开创了统计方法学，将描述性统计学改变为推断性统计学。相关分析、χ2拟合优度检验 Major Greenwood Raymond Pearl Karl Pearson

三、从随机化对照临床试验到法制化 1.Ronald A. Fisher(1890-1962) 现代统计学的奠基人。提出减少误差的三项原则。主要贡献是利用随机化做实验，统计分析和实验设计结合。 Ronald A. Fisher

2.Austin Bradford Hill(1897-1991) 是现代临床试验的主要推动者。主张医生的观察与统计设计结合起来。 Austin Bradford Hill

第二节统计学与公共卫生互相推动 • 统计学是公共卫生人员的得力工具，掌握和应用统计学是必备的基本素养。 • 现代公共卫生领域是现代统计学研究和发展的巨大动力。

第三节统计学中的基本术语 • 总体与样本 • 同质与变异 • 变量与资料 • 参数与统计量 • 设计与分析 • 因果与联系

实例一中 研究目的：1998年某地7岁男孩的身高情况。研究对象：该地在1998年的10万个7岁男孩。观察单位(个体)：每个7岁男孩。观察指标：身高(观察指标又称为变量)；身高的测量值(观察值)又称为变量取值或变量值。

总体：该地1988年的10万个7岁男孩身高观察值的全体(即：10万个身高观察值构成的一个集合)。总体：该地1988年的10万个7岁男孩身高观察值的全体(即：10万个身高观察值构成的一个集合)。样本：随机抽样所得到的200个7岁男孩身高观察值。抽样研究目的：就是通过样本的信息了解总体的情况。即：通过分析200个7岁男孩的身高了解10万个7岁男孩身高情况。

一、总体与样本（population and sample） 任何统计研究都必须首先确定观察单位，又称个体（individual），是统计研究中最基本的单位。试图对某个总体下结论 Population ：根据研究目的而确定的同质观察单位的全体，即同质的所有观察单位某一变量值的集合。目标总体(target population) 研究总体(study population ) 抽样、随机化资料来源于目标总体中的一个较小的总体 Sample ：按照随机化原则从总体中抽出的部分观察单位的某变量值的集合。

二、同质与变异 同质性（homogeneity）：处于同一总体中的许多个体存在某种共性，即他们大同小异。变异（variation）：同质的基础上个体间的差异。统计学的任务：在变异的背景上描述同一总体的同质性，揭示不同总体的异质性(heterogeneity)。研究同性别、同年龄的中国小学生和日本小学生的平均身高是否不同。

三、变量(variable)与资料(data) 1.变量(variable) 确定总体后，对每个观察单位进行测量和观察的某项特征。 2.资料(data) 对变量的测得值称为变量值(value of variable)或观察值(observed value)，亦称资料。

变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。 3.变量（variable）的类型定性变量（qualitative variable ）分类变量（categorical variable）——定性资料二分类（性别）、多分类（血型、职业）有序变量（ordinal variable） ——等级资料定量变量（quantitative variable ） ——定量资料离散型变量（discrete variable ）连续型变量（continuous variable）变量值是定量的，表现为数值的大小，有单位。

注意问题： • 数据类型可以由高级向低级转化： • 连续型有序分类二值 • 离散型变量可以通过连续性校正后按照连续型变量的方法处理。

四、参数与统计量 1.参数（parameter）统计学中，反应总体的指标称为参数。 2.统计量(statistic) 根据样本变量值计算出的指标称为统计量。

五、设计与分析 科研工作的步骤：科研设计(design) 收集资料(collection of data) 整理资料(sorting data) 分析资料(analysis of data)

医药科研分两类： 实验性研究——实验设计观察性研究——调查设计统计分析：根据设计的类型和资料的种类。

六、因果与联系 统计处理所得出的变量间存在联系，并不能确定两现象是因果关系。

七、概率与频率 1.概率(probability) 描述随机事件发生可能性的大小的数值；用P表示。 2. 频率(frequency) 事件实际发生的次数与可能发生总次数的比值。

掷币实验 实验者掷币次数正面次数频率 Buffon 4040 2048 0.5069 Pearson 12000 6019 0.5016 Pearson 24000 12012 0.5005

随着实验次数增至足够大，频率逐渐稳定于某一常数附近，则该常数称为概率。随着实验次数增至足够大，频率逐渐稳定于某一常数附近，则该常数称为概率。 P取值为[0，1]；越接近0，可能性越小；越接近1，可能性越大。 P≤0.05或0.01，称小概率事件。随机事件在一次抽样或实验中不可能发生。

第四节目标与方法 • 注重培养统计思维，理解基本概念。 • 掌握各类统计方法的应用条件和适用资料，不必追究其数学推导。 • 注重联系医学科研资料，对给予的资料能正确、全面分析。

课后练习 试区分以下资料属于哪种类型？ 1.某地一批人的血红蛋白值资料比色法测得的具体值（如135g/L），为何类资料？根据测得值进行分类（如“贫血”），为何类资料？

2.某疫苗皮下注射免疫结果 • 观察对象抗体滴度目测判断抗体水平免疫效果观察 • 1：40 ++ 无效 • 1：60 ++++ 有效三种结果描述各为何类资料？

3.数据类型的相互转换 （1）如年龄（岁），为何类资料？（2）转换为“未成年、成人”，是何类资料？（3）再转换为“婴幼儿、青年、中年、老年”则又是何类资料？

如治疗效果分类“无效、好转、显效、痊愈”为何类资料？如治疗效果分类“无效、好转、显效、痊愈”为何类资料？分别给予编码0,1,2,3后又为何类资料？。

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