2007 年临床研究生

2008年临床研究生 医学统计学王晓莉 xlwang@bjmu.edu.cn http://www.qingis.com/wang.htm 2007年临床研究生

难，为什么还要学习？ • 为什么大家认为难？ • 难 → 易？实用特点：抽象、复杂

生动具体熟悉抽象的统计学概念 探讨其本质复杂性

尽量做到… • 以老师为中心以学生为中心 • 以教为中心以学为中心 • 以知识为中心以问题为中心

教师：如何讲解统计学 • 重点讲解统计原理、思想 • 重点和非重点明确 • 结合实际多举例子 • 以学生为中心：随时关注学生反馈 • 以问题为中心：多提问题、多思考 • 劳役结合，调整课堂气氛，提高听课效率

学生：如何学习统计学 • 理解基本统计概念和原理 • 培养逻辑思维的能力 • 掌握具体统计方法 • 上好实习课 • 多阅读文献（设计和资料处理方法） • 应用：分析数据、写论文

课程安排 • 承担单位：公共卫生学院 • 课时：理论课：24学时， 8次实习课：33学时，11次考试： 3学时共计： 60学时

1班课程安排 • 理论课：王晓莉、罗树生、康楚云时间：周一晚上6：30 地点: 5教 • 实习课：康楚云、罗树生、王海俊、周虹分组：按照报名顺序，从前到后分为2组： 1－33A组，34－65B组时间：星期三晚上6：30－9：30, 本周开始上课地点: 逸夫楼 A-802,B-809

授课方式：讲解重点、难点（以复习为主） • 考核方式：平时作业30％，考试70％（开卷） • 教材：实习课：有实习指导理论课：无指定教材参考文献： 1.方积乾主编.卫生统计学.人民卫生出版社，第五版，2003.8 2.王燕，安琳主编. 卫生统计学.北京大学医学出版社. 3.余松林主编.医学统计学.人民卫生出版社.2003.3 4.卢纹岱、朱一力等主编.SPSS FOR WINDOWS从入门到精通.电子工业出版社 5.魏宗舒、施锡铨等主译.统计学.中国统计出版社 6.王燕，康晓平主编.卫生统计学教程. 北京大学医学出版社.2006年7月

授课内容（包括主要SPSS操作程序） 第一讲：绪论第二讲：计量资料的统计描述及应用第三讲：计量资料的假设检验第四讲：方差分析、直线相关与回归、偏相关第五讲：计数资料的统计描述及假设检验第六讲：多元线性回归分析第七讲：因子分析第八讲：Logistic回归分析

基本内容

第一章绪论 一、什么是统计学二、研究（统计）工作的步骤  三、基本的统计学概念 

一、什么是统计学 研究对象：数据统计学就是研究数据及其存在规律的科学。包括数据的收集、整理、分析以及对结果的解释。

常见的统计学问题 • 食用醋能预防感冒吗？ • 奥运会后房价会降吗？ • 治疗艾滋病的新药有效吗？ • 体育彩票能否中（大）奖？ • 小明的身高能超过他爸爸吗？个税起征点多少合适？

《医学统计学》与专业….. • 学习统计学的目的？（应用） • 与专业的关系：（辅助、服务、工具）

与临床工作的关系 • 从临床实践中如何寻找规律？ 

二、研究（统计）工作的步骤 • 第一步研究设计(Design) • 第二步收集资料(Collection of data) • 第三步整理资料(Sorting data) • 第四步分析资料(Analysis of data) 这四个步骤包括了一个研究的全部过程。

第一步：研究设计(design) 开题报告:意义、目的、方法、内容、对象、主要指标、进度、预期结果等（在文献综述基础上进行）其中有可能涉及到的统计内容是什么？

实验设计与调查设计 （前者与临床关系更密切）举例说明以下因素： • 目的：观察不同处理因素的效应。 • 基本要素：处理因素和非处理因素、受试对象、指标的选择和观察（准确性、灵敏性、稳定性） • 基本原则：对照的原则（空白、安慰剂、自身、相互）、重复原则（样本量）、随机化原则（随机抽样，随机分配，随机接受处理因素） • 样本量估计（由指标和设计确定，计算公式不同）

常用的设计类型（贯穿在课程中，穿起之间联系）常用的设计类型（贯穿在课程中，穿起之间联系） • 一组样本与总体的比较 • 单因素两组样本的比较（成组和配对）√ • 单因素多组样本的比较（成组设计） √ • 双因素多组样本的比较（配伍组设计） √ • 三因素三组及以上设计（拉丁方设计） • 三个或以上因素并交互作用（正交设计）

第二步收集资料(collection of data) 是计划的实施和执行过程，常常需要漫长的时间，关键是保证前后的一致性和资料的完整性。例如：临床病例收集、实验室实验、现场调查等注意：资料的真实性！

第三步整理资料(sorting data) • 建立数据库、过录、输入、逻辑检错等。（分析资料的基础和数据质量）

第四步分析资料(analysis of data) 各种描述、统计检验方法、多元回归等注意: 选择正确的分析方法 

三、基本的统计学概念 • 总体与样本(Population and sample) • 变量（Variable) • 变异(Variation) • 误差 (Error) • 概率(Probability)

1.总体与样本（population & sample ） 总体：根据研究目的确定的同质的、观察单位的全体。 2007级北京大学医学部女研究生身高； 2007级北京女研究生的身高；女研究生的身高（高血压病人；肥胖病人）

分类： 有限总体：理论上说，观察单位的数量是可知的、有限的。无限总体：没有时间和地点的限制，观察单位总数量是不可知的。

鉴于总体的巨大或不可知性 不可能或没有必要对全体中的每一个进行研究能否研究其中的一部分？

样本(sample) 概念：总体中有代表性的一部分。如何从中得到有代表性的一部分？得到多少合适呢？

2007年4.15日对北京市医院服务满意度进行调查。总体与样本？2007年4.15日对北京市医院服务满意度进行调查。总体与样本？调查结果：满意度95.5% ？样本不能代表总体的情况

概率（随机）抽样 误差大小：整群抽样单纯随机抽样系统抽样分层抽样等概率抽样非等概率抽样简单随机抽样系统抽样分层抽样整群抽样

随机抽样－样本 样本量的计算公式－样本量

其中的总体和样本： 260名女研究生中65名； 50万女研究生中的1000名；肥胖病人中的100名。对其中这些样本进行研究即可

从样本推回到总体的方法： 统计推断（假设检验等），是统计分析的主要内容。

随机抽样 统计推断

2.变量（Variable) • 变量：在确定了研究总体之后，研究者要对每个观察单位的某项特征进行测量和观测，这种特征称为变量。 • 变量值：变量的测得值或观察值叫变量值，也叫做资料。 • 资料分类：计量资料、计数资料、等级资料（资料性质不同，分析方法不同)

数值变量（Numerical variable） 也叫计量资料 • 定义：通过度量衡的方法，测量每一个观察单位的某项研究指标的量的大小，得到的一系列数据资料。 • 特点：有度量衡单位多为连续性资料

分类变量（Categorical variable) 也叫计数资料 • 定义：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。 • 特点：没有度量衡单位多为间断性资料

3.变异(variation ) 概念：研究对象具有的相同的状况或属性等共性称同质或同质性；对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异，称为变异。同质事物个体间的差异。来源于一些未加控制或无法控制的甚至不明原因的因素。例如：双胞胎

例如：研究某新药治疗胃溃疡的效果，所有研究对象都必须是确诊为胃溃疡的病人且病情相似，在这种同质的基础上观察治疗效果，有的人治愈，有的人未愈，这种差异就是变异。例如：研究某新药治疗胃溃疡的效果，所有研究对象都必须是确诊为胃溃疡的病人且病情相似，在这种同质的基础上观察治疗效果，有的人治愈，有的人未愈，这种差异就是变异。

快速反应：变异产生的原因是什么？ • 如何处理变异？ • 统计学就是研究变异的科学。 • 透过偶然，发现必然！

4.误差(Error) 统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差随机误差：随机测量误差、抽样误差

系统误差 • 概念：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造次观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。 • 特点：具有累加性。

随机测量误差 概念：由于非人为的偶然因素，对于同一样本多次测定结果不完全一样，结果有时偏大有时偏小，无法预测，这种误差叫随机测量误差。特点：没有倾向性，在大量重复测量中，具有统计规律。（多次测量计算平均值可以减小甚至消除随机测量误差。）

抽样误差 概念：样本指标与总体指标之间的差别。特点：有抽样，抽样误差就不可避免。统计上可以计算并在一定范围内控制抽样误差。例如：

减少抽样误差的方法： （1）改进抽样方法（增加样本的代表性）误差从大到小：整群抽样单纯随机抽样系统抽样分层抽样（2）增加样本量; （3）选择变异程度较小的研究指标。

问题：哪类误差用统计学方法可以控制？为什么？问题：哪类误差用统计学方法可以控制？为什么？

5、概率(probability) • 概念：描述随机事件发生可能性大小的数值，常用P来表示。 • 大小：P的大小在0和1之间。通常一个事件的发生小于5%，就叫小概率事件。 • 小概率：统计学推断的基本思想之一

2007 年临床研究生