醫學統計學有哪些研究方法

❶ 統計研究的基本方法有哪幾種

抽樣平均誤差是測定抽樣誤差的基本指標。它是隨機抽樣可變總體平均數(抽樣平均數的所有可能值)與全及平均數之間離差...這個指標反映抽樣平均數的所有可能值對全及平均數的平均離散程度,即反映誤差平均值的大小
分布數列是統計整理的一種重要形式,是統計描述和統計分析的一種重要方法,它可以說明總體的分布特徵、內部結構,並可據以研究總體某一標志值的平均水平及其變動的規律性。
1、統計學：是運用數理統計的基本原理和方法研究預防醫學和衛生事業管理中資料的收集，整理和分析的一門應用科學。具體地講，是按照設計方案去收集、整理、分析數據，並對數據結果進行解釋，從而做出比較正確的結論。
2、總體：是根據研究目的確定同質的所有觀察單位某種變數的集合。
3、變異：同一性質的事物，其觀察值（變數值）之間的差異。
4、抽樣研究：從所研究的總體中隨機抽取一部分有代表性的樣本進行研究，用樣本指標推論總體，最終達到了解總體的目的。這種用樣本指標推論總體參數的方法稱為抽樣研究。
5、統計描述：用統計圖表或計算統計指標的方法表達一個特定群體的某種現象或特徵。
6、統計推斷：根據樣本資料的特性對總體的特性作估計或推論的方法稱統計推斷，常用方法是參數估計和假設檢驗。
7、概率：是指某事件出現可能性大小的度量，以符號P表示。
8、醫學參考值范圍：參考值范圍又稱正常值范圍。醫學上常把包括絕大多數人某項指標的數值范圍稱為該指標的參考值范圍。
9、正態分布規律：實際工作中，經常需要了解正態曲線下橫軸上的一定區域的面積占總面積的百分數，用以估計該區間的觀察例數占總例數的百分數，或變數值落在該區間的頻數或概率。
10、可比性：是指對研究結果有影響的非處理因素在各處理組之間盡可能相
同或相近。
11、動態數列：是一系列按時間順序排列起來的統計指標，包括絕對數、相對數或平均數，用以說明事物在時間上的變化和發展趨勢。
12、抽樣誤差：在同一總體中隨機抽取樣本含量相同的若干樣本時，樣本指標之間的差異以及樣本指標與總體指標的差異。
13、標准誤：表示樣本均數間變異程度。
14、率的抽樣誤差：抽樣過程中產生的同一總體中均數之間的差異稱為均數的抽樣誤差，率之間的差異稱為率的抽樣誤差。
15、參數估計：是指用樣本指標（稱為統計量）估計總體指標（稱為參數）。
16、可信區間：總體參數的所在范圍通常稱為參數的可信區間或置信區間，即該區間以一定的概率（如95%或99%）包含總體參數。
17、I型錯誤：拒絕了實際撒謊能夠成立的H0，這類「棄真」的錯誤稱為I型錯誤。
18、II型錯誤：接受了實際撒謊能夠不成立的H0，這類「存偽」的錯誤稱為II型錯誤。
19、檢驗效能：1-b稱為檢驗效能又稱為把握度。它的含義是：當兩總體確實有差別時，按規定的檢驗水準a，能夠發現兩總體間差別的能力。
20、四格表資料：兩個樣本率的資料又稱為四格表資料，在四格表資料中兩個樣本的實際發生頻數和實際未發生頻數為基本數據，其他數據均可由這四個基本數據推算出來。
21、列聯表資料：對同一樣本資料按其兩個無序分類變數（行變數和列變數）歸納成雙向交叉排列的統計表，其行變數可分為R類，列變數可分為C類，這種表稱為R*C列聯表。
22、參數檢驗：是一種要求樣本來自總體分布型是已知的（如正態分布），在這種假設的基礎上，對總體參數（如總體均數）進行統計推斷的假設檢驗。
23、非參數檢驗：是一種不依賴總體分布類型，也不對總體參數（如總體均數）進行統計推斷的假設檢驗。
24、秩次：即通常意義上的序號，實際上就是將觀察值按順序由小到大排列，並用序號代替了變數值本身。
25、直線相關系數：它是說明具有直線關系的兩個變數間，相關關系的密切程度與相關方向的統計指標。相關系數沒有單位，取值范圍是-1〈=r〈=1，r的絕對值越大表明兩變數的關系越密切。
26、完全負相關：這是一種極為特殊的負相關關系，從散點圖上可以看出，由x與y構成的散點完全分布在一條直線上，x增加，y相應減少，算得的相關系數r=-1。
27、正相關：它是說明具有直線關系的兩個變數間，存在有正的相關方向，即當x增加時，y有相應增大的趨勢，所算得的相關系數r為正值。
28、等級相關：是對等級數據作相關分析，它又稱為秩相關，是一種非參數統計方法。
29、評價：是通過對某些標准來判斷觀測結果，並賦予這種結果以一定的意義和價值的過程。
30、綜合評價：是指人們根據不同的評價目的，選擇相應的評價形式，據此選擇多個因素或指標，並通過一定的數學模型，將多個評價因素或指標轉化為能反映評價對象總體特徵的信息。
31、優序法：為了比較某幾個事物或方案的優劣，在選定各項評價指標後，將待評價的對象或方案就各項評價指標的測量值大小分別排列，並分別對各序號（等級）以相應的評分值即優序數，然後綜合諸評價指標，分別計算評價對象的總賦優序數，並按總賦優序大小評定其優順序的方法即優序法。
32、Topsis：Topsis法常用於系統工程中有限方案多目標決策分析，此外，也可用於效益評價、衛生決策和衛生事業管理等多領域。
33、根本死因：WHO規定，根本死因是指：「（a）引起直接導致死亡的一系列病態事件的那些疾病或損傷，或者（b）造成致命損傷的事故或暴力的情況。」
34、衛生服務需要：是指人們因疾病影響健康，引起人體正常活動的障礙，實際應當接受各種衛生服務的需要（如預防保健、治療、康復）。
35、衛生服務調查統計：是衛生統計的主要內容之一，衛生服務調查統計是從衛生服務資料的設計、收集、整理、分析的角度，來闡述衛生服務研究的特點、研究方法和注意事項，以便使衛生服務研究服務更具有科學性。
36、衛生服務調查：是指對衛生服務狀況、人群健康的危險因素、人群衛生服務的需求和利用、衛生服務資源的分配和利用所進行的一種社會調查。
37、統計表：是以表格的形式列出統計指標，它是對資料進行統計描述時的一種常用手段。
38、統計圖：是以各種幾何圖形（如點、線、面或立體）顯示數據的大小、升降、分布以及關系等，它也是對資料進行統計描述時的一種常用手段。
39、均數的抽樣誤差：統計學上，對於抽樣過程中產生的同一總體中均數之間的差異稱為均數的抽樣誤差。

❷ 什麼是醫學統計學

醫學統計學名詞解釋

（註：醫學統計學名詞解釋一般會考英文，所以一定要同時記住他的英文，各個學校考察重點不同，自己進行刪減添加即可，大致都是這些）

1. 統計學 （Statistics）：運用概率論、數理統計的原理與方法，研究數據的搜集；分析；解釋；表達的科學
2. 醫學統計學 ：是以醫學理論為指導，藉助統計學的原理和方法研究醫學現象中的數據搜集、整理、分析和推斷的一門綜合性學科。

3. 變數 ：是指觀察個體的某個指標或特徵，統計上習慣用大寫拉丁字母表示

4. 同質 ：是指事物的性質、影響條件或背景相同或相近。

5. 變異 ：是指同質的個體之間的差異

6. 總體 ：總體（population）是根據研究目的確定的同質的觀察單位的全體，更確切的說，是同質的所有觀察單位某種觀察值（變數值）的集合。總體可分為有限總體和無限總體。總體中的所有單位都能夠標識者為有限總體，反之為無限總體。

7. 樣本 ：從總體中隨機抽取部分觀察單位，其測量結果的集合稱為樣本（sample）。樣本應具有代表性。所謂有代表性的樣本，是指用隨機抽樣方法獲得的樣本。

8. 參數 ：參數（paramater）是指總體的統計指標，如總體均數、總體率等。總體參數是固定的常數。多數情況下，總體參數是不易知道的，但可通過隨機抽樣抽取有代表性的樣本，用算得的樣本統計量估計未知的總體參數。

9. 統計量 ：統計量（statistic）是指樣本的統計指標，如樣本均數、樣本率等。樣本統計量可用來估計總體參數。總體參數是固定的常數，統計量是在總體參數附近波動的隨機變數。

10. 隨機抽樣 ：隨機抽樣（random sampling）是指按照隨機化的原則（總體中每一個觀察單位都有同等的機會被選入到樣本中），從總體中抽取部分觀察單位的過程。隨機抽樣是樣本具有代表性的保證。

11. 變異 ：在自然狀態下，個體間測量結果的差異稱為變異（variation）。變異是生物醫學研究領域普遍存在的現象。嚴格的說，在自然狀態下，任何兩個患者或研究群體間都存在差異，其表現為各種生理測量值的參差不齊。

12. 計量資料 ：對每個觀察單位用定量的方法測定某項指標量的大小，所得的資料稱為計量資料。計量資料亦稱定量資料、測量資料。．其變數值是定量的，表現為數值大小，一般有度量衡單位。

13. 計數資料 ：將觀察單位按某種屬性或類別分組，所得的觀察單位數稱為計數資料。計數資料亦稱定性資料或分類資料。其觀察值是定性的，表現為互不相容的類別或屬性。

❸ 醫學論文寫作中分析數據的統計方法有哪些

科學研究很早就已經從簡單的定性分析深入到細致的定量分析，科研工作者要面對大量的數據分析問題，科研數據的統計分析結果直接影響著論文的結果分析。在醫學科研寫作中，實驗設計的方法直接決定了數據採取何種統計學方法，因為每種統計方法都要求數據滿足一定的前提和假定，所以論文在實驗設計的時候，就要考慮到以後將採取哪種數據統計方法更可靠。醫學統計方法的錯誤千差萬別，其中最主要的就是統計方法和實驗設計不符，造成數據統計結果不可靠。下面，醫刊匯編譯列舉一些常見的可以避免的問題和錯誤：

打開網路APP，查看更多高清圖片
一、數據統計分析方法使用錯誤或不當。醫學論文中，最常見的此類錯誤就是實驗設計是多組研究，需要對數據使用方差分析的時候，而作者都採用了兩樣本的均數檢驗。
二、統計方法闡述不清楚。在同一篇醫學論文中，不同數據要採取不同統計處理方法，這就需要作者清楚地描述出每個統計值採用的是何種統計學方法，但在許多使用一種以上數據統計分析方法的醫學論文中，作者往往只是簡單地把論文採用的數據統計方法進行了整體羅列，並沒有對每個數據結果分析分別交代具體的統計方法，這就很難讓讀者確認某一具體結果作者到底採用的是何種數據分析方法。
三、統計表和統計圖缺失或者重復。統計表或者統計圖可以直觀地讓讀者了解統計結果。一個好的統計表或統計圖應該具有獨立性，即作者即使不看文章內容，也可從統計表或統計圖中推斷出正確的實驗結果。而一些醫學論文只是簡單地堆砌了大量的統計數字，缺乏直觀的統計圖或表；或者雖然也列出了統計表或統計圖，但表或圖內缺項很多，讓讀者難以從中提取太多有用的信息。
另外，也有作者為了增加文章篇幅，同時列出統計表和統計圖，造成不必要的浪費和重復。統計表的優點是詳細，便於分析研究各類問題。統計圖(尤其是條形統計圖)的優點是能夠直觀反映變數的數量差異。
醫學論文中對數據統計結果的解釋，最常見的兩個錯誤就是過度信賴P值(結果可信程度的一個遞減指標)和迴避陰性結果。前一個錯誤的原因是因為一些作者對P值含義理解有誤，把數據的統計學意義和研究的臨床意義混淆。所以醫學研究人員一定要注意不能單純依靠統計值武斷地得出一些結論，一定要把統計結果和臨床實踐結合在一起，這樣才會避免出現類似的錯誤。
至於迴避陰性結果，只提供陽性結果，是因為不少作者在研究設計時，難以擺脫的一種單向的思維定式就是主觀地先認定自己所預想的某種結果結論。在歸納某種結果原因時，從一個方向的實驗就下完美的結論，尤其是如果這個結論可能對實際情形非常有意義時。這樣的思維定勢過於強調統計差異的顯著性，有時會刻意迴避報道差異的不顯著結果，不思考和探究差異不顯著的原因和意義，反而會因此忽視一些重大的科學發現。

❹ 醫學科研中的常見統計學方法有哪些

醫學科研中的常見統計方法學有哪些 就要找專業的人士問一下吧 這個太難了

❺ 醫學科研中常用的統計學方法有哪些

正確的統計學分析一定要建立在明確的研究目的和研究設計的基礎之上，那些事先沒有研究目的和研究設計，事後找來一堆數據進行統計分析都是不可取的。 在醫學論文的撰、編、審、讀過程中經常遇到的問題是研究的題目與課題設計、論文內容不符，包括文章的方法解決不了論文的目的、文章的結果說明不了論文的題目、文章的討論偏離了論文的主題；還有是目的不明確、設計不合理。如題目過小，論文不夠字數，而一些無關緊要的變數指標或結果被分析被討論；又如題目過大，論文的全部內容不足以說明研究的目的，使論文的論點難以立足。 所以，合理明確的論文題目或目的以及研究設計方案是撰、編、審、讀者應當關注的首要問題。此外，樣本含量是否滿足，抽樣是否隨機，偏倚是否控制等，也是不可忽視的問題。

2、建好分析用的資料庫

建好資料庫是正確統計分析的前提和基礎，甚至決定了論文分析結果的成敗。對於編、審、讀者來講，一般由於篇幅的限制，往往得不到資料庫數據，而只有作者在資料庫數據基礎上經統計描述計算後給出的諸如各指標均數 x、標准差 s 或中位數 M、百分位數 Px 的「二手」數據，或將研究對象小或特徵屬性分組，清點各組觀察單位出現的個數或頻數的頻數表數據等。 無論是否能夠得到資料庫數據，作者在統計分析過程中一定依據資料庫數據進行計算，得出結果。如果對「二手」數據或頻數表數據的結果等存在疑惑，編輯、審稿專家或讀者有權要求作者提供資料庫數據以檢查其完整性、准確性和真實性，確保研究數據的質量。假若在投稿須知中對資料庫數據作出必要的要求，無疑對於保證刊物的發表質量有著積極的意義

❻ 寫出醫學科研中的常用統計學方法有哪些

常用的醫學科研統計方法有：計量資料的統計方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。參數檢驗法主要為t檢驗和方差分析（ANOVN，即F檢驗）等，兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時常用方差分析；非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的；方差分析可用於兩個以上樣本均數的比較，應用該方法時，要求各個樣本是相互獨立的隨機樣本，各樣本來自正態總體且各處理組總體方差齊性

❼ 學好醫學統計學的方法

可以先從醫學統計學與統計學的差異入手。很明顯，醫學統計學是一門應用性很強的學科。
而期望學好醫學統計學的人，絕大多數也是想在自己的學習工作中應用，而不是進行方法學的研究。
那麼，首先，熟悉一款統計學軟體就是必須的了。當然，我這里要提到萬惡的SPSS。雖然是我很不喜歡的一款軟體，但對於新手來說還是相當容易上手的。（後期建議走Stata-SAS-R-Python-MatLab的路線，依次學下來，當然，精通一個就可以了。）
熟悉了SPSS，基本上就可以完成醫學統計學入門。
熟悉SPSS，最重要的就是明確，何種數據用何種統計方法，到具體操作，那就太容易了。
而何種數據用何種方法，可以搜一下統計分析路徑，很多路線圖，可以幫助進行統計學方法的篩選確定。
學很久醫學統計之後，跳出來看，其實真的沒什麼。

另外，關注一些相關的微信公眾號，也可以學到很多，比較不錯的，一個「biostat」，專注醫學統計方面知識的傳播，很多原創內容。

❽ 醫學統計學

醫學統計學
醫學統計學是運用概率論與數理統計的原理及方法，結合醫學實際，研究數字資料的搜集、整理分析與推斷的一門學科。醫學研究的對象主要是人體以及與人的健康有關的各種因素。
基本信息
中文名：醫學統計學
拼音：yixuetongjixue
內容：統計研究設計
特點
生物現象的一個重要特點就是普遍存在著變異。所謂變異（個體差異），系指相同條件下同類個體之間某一方面發展的不平衡性，系偶然因素起作用的結果。例如同地區、同性別、同年齡的健康人，他們的身長、體重、血壓、脈搏、體溫、紅細胞、白細胞等數值都會有所不同。又如在同樣條件下，用同一種葯物來治療某病，有的病人被治癒，有的療效不顯著，有的可能無效甚至死亡。引起客觀現象差異的原因是多種多樣的，歸納起來，一類原因是普遍的、共同起作用的主要因素，另一類原因則是偶然的、隨機起作用的次要因素。這兩類原因總是錯綜復雜地交織在一起，並以某種偶然性的形式表現出來。科學的任務就在於，要從看起來是錯綜復雜的偶然性中揭露出潛在的必然性，即事物的客觀規律性。這種客觀規律性是在大量現象中發現的，比如臨床要觀察某種療法對某病的療效時，如果觀察的病人很少，便不易正確判斷該療法對某病是否有效；但當觀察病人的數量足夠多時，就可以得出該療法在一定程度上有效或無效的結論。所以，醫學統計學是醫學科學研究的重要工具。
醫學統計學在本世紀二十年代以後才逐漸形成為一門學科。解放前，我國學者即致力於把統計方法應用到醫學中去，但人力有限、范圍較窄。解放後，隨著醫學科研工作的發展，本學科得到迅速普及與提高。通過大量實踐，在不少方面積累了自己的經驗，豐富了醫學統計學的內容。而電子計算機的作用，更促進了多變數分析等統計方法在醫學研究中的應用。

❾ 醫學統計學重點知識歸納有哪些

醫學統計學重點知識如下：

1、醫學統計學：運用概率論和數理統計學的原理和方法，研究醫學領域中隨機現象有關數據的搜集、整理、分析和推斷，進而闡明其客觀規律性的一門應用科學。 

2、醫學多元統計方法：多元線性回歸和逐步回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、logistic回歸與Cox回歸分析。

3、變數：觀察指標在統計學上統稱為指標變數，它反應的是生物個體間的變異情況，根據其性質可分為定性變數（分類）和定量變數（連續）。

4、截尾數據：生存時間觀察過程被人為的截止稱為截尾，又稱刪失或終檢。原因：失訪/退出/終止（研究時限已到而終止觀察）。 

5、總體：根據研究的目的確定的同質研究對象中所有的觀察單位變數值的集合。 

❿ 統計研究的基本方法有哪些

統計學的基本研究方法有5種。
大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。
統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。
綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。
統計模型法
在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時，我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關系進行定量研究，以了解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關系及變動的影響程度。在研究這種數量變動關系時，需要根據具體的研究對象和一定的假定條件，用合適的數學方程來進行模擬，這種方法就叫做統計模型法。
統計推斷法
在統計認識活動中，我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀察數據，而認識總體數量特徵是統計研究的目的，這就需要我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。這種由樣本來推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領域得到應用，除了最常見的總體指標推斷外，統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時間序列的估計和檢驗等，也都屬於統計推斷的范疇，都存在著誤差和置信度的問題。在實踐中這是一種有效又經濟的方法，其應用范圍很廣泛，發展很快，統計推斷法已成為現代統計學的基本方法。