《医学统计学》案例版教学案Word下载.docx
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第三节统计资料的类型
⏹变量（variabal）
⏹变量值（variabalvalue）
⏹计量资料（measurementdata）
⏹计数资料（enumerationdata）
⏹等级分组资料（ordinaldata）
第四节医学统计学的基本概念
1.随机事件（randomevent）与必然事件（certainevent）
2.同质（homogeneity）与变异（variation）
3.总体（population）与样本（sample）
4.抽样研究（samplingreaserch）与抽样误差（samplingerror）
5.参数（parameter）与统计量（statistic）
6.概率（probability）
步骤
1．介绍统计学及医学统计学的概念、学科特点。
10分钟
2．统计工作的基本步骤。
30分钟
3．统计资料的类型。
15分钟
4．医学统计学的基本概念。
43分钟
5．小结2分钟。
思考
题或
作业
1．总体与样本是什么样的关系？
2．统计资料分为几种类型？
他们之间有何不同？
3．简述统计工作的四个基本步骤。
4．收集资料时对统计资料有何要求？
5．判断下列变量类型：
大学教授的年收入，欧洲的国家数，血红蛋白含量，患病人数等。
6．为了了解某地20~29岁健康女性血红蛋白的正常值范围，现随机调查了该地2000名20~29岁的健康女性，并对其血红蛋白进行测量，请问本次调查的总体是（）
A．该地所有20~29的健康女性
B．该地所有20~29的健康女性的血红蛋白测量值
C．抽取的这2000名20~29岁女性
D．抽取的这2000名20~29岁女性的血红蛋白测量值
课后记
第二章1-3节
1．了解频数表的编制方法及用途。
掌握频数分布的特征。
2．掌握平均水平指标的计算及其适用条件。
3．掌握离散程度指标的计算方法与应用。
4．熟悉百分位数法的概念及计算。
数值变量资料的集中趋势指标——均数、几何均数、中位数的适用条件及计算。
数值变量资料的离散趋势指标——极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数的计算方法和适用条件。
百分位数，方差与标准差、四分位数间距
以课堂讲授为主，案例式教学
第2章计量资料的统计描述
第一节频数表和直方图
一、频数表
频数（frequency）对一个随机变量做重复观察，其中某变量值出现的次数。
频数分布表（frequencydistributiontable）将各变量值及其相应的频数列成表格的形式
频数表的编制：
（1）求全距（极差）R=最大值－最小值
（2）确定组数一般为8-15组段
（3）确定组距：
组距=全距/组数
（4）确定各组段的上下限：
以一个稍小于或等于最小值的整数作为第一个组段的起点数据
（5）归组计数列表“下限≤x＜上限”
二、直方图
对连续型变量,以横轴表示变量值,纵轴表示频数,用等宽的长方形代表各组的频数,这种频数分布图,称为直方图.
频数表和频数图的用途:
1.揭示计量资料的分布类型.
2.揭示计量资料分布的重要特征----集中趋势与离散趋势.
3.便于发现特大或特小的可疑值.
4.作为陈述资料的形式,例数大时,可以频数估计概率.
5.便于资料的进一步统计分析.
第二节集中趋势的描述----平均数 average
一、算术均数（arithmeticmean）
⑴意义 ⑵适用条件 ⑶计算
⏹1.均数应用于计量资料的正态分布或近似正态分布资料。
⏹2.当资料呈正态分布时,均数位于分布的中心。
二、几何均数geometricmean ⑴意义 ⑵适用条件 ⑶计算
三、中位数median ⑴意义 ⑵适用条件 ⑶计算
第三节离散趋势的描述
1. 极差 range⑴意义 ⑵适用条件 ⑶计算
2. 四分位间距 inter-quartilerange⑴意义 ⑵适用条件 ⑶计算
3. 方差variance⑴意义 ⑵适用条件 ⑶计算
4. 标准差 standarddeviation⑴意义 ⑵适用条件 ⑶计算
5. 变异系数coefficient ⑴意义 ⑵适用条件 ⑶计算
1．频数表和直方图20分钟
2．集中趋势的描述40分钟
3．离散趋势的描述38分钟
4．小结2分钟
1．描述集中趋势的指标有哪些？
其适用情况及计算。
2．描述离散趋势的指标有哪些？
3．如何编制频数表、其分布特点与分布类型。
第2章4节第3章1-3节
1、掌握正态分布的特点、标准正态分布及正态分布法确定参考值范围。
2、掌握率、构成比、相对比。
3、掌握应用相对数的注意事项。
4、了解百分位数法确定参考值范围、常用的动态数列分析指标。
正态分布的特点、标准正态分布，正态分布法确定参考值范围。
率、构成比、相对比，应用相对数的注意事项。
正态分布，应用相对数的注意事项。
第四节正态分布
1、正态分布的概念。
2、正态分布的特征。
3、正态曲线下面积的分布规律。
4、正态分布的应用
第三章分类资料的统计描述
第一节常用相对数
1、率
2、构成比
3、相对比
第二节动态数列
1、绝对增长量
2、发展速度和增长速度
3、平均发展速度和平均增长速度。
第三节应用相对数的注意事项
1.计算相对数的分母不宜过小
2.正确区分构成比与率,分析时不能以构成比代替率。
3.计算观察单位不等的几个率的平均率时，不能将几个率直接相加求其平均率。
正确算法是将几个组的患者数除以总检查人数。
4.相对数的比较应该注意其可比性。
5.对样本的比较应遵循随机抽样，要做假设检验。
1．态分布的概念、特征及正态曲线下面积的分布规律。
2．正态分布的应用。
20分钟
3．率、构成比和相对比22分钟
4．动态数列10分钟
5．应用相对数的注意事项15分钟
6．小结3分钟
书上24页~26页练习题中有关题目
书上42页~44页练习题中有关题目
第3章4节、第4章
1、了解率的标准化法。
2、了解统计表与统计图的要求和结构，熟悉常用统计图的意义和用途，掌握选择统计图的基本原则。
统计表与统计图的要求、常用统计图的意义和用途、选择统计图的基本原则。
选择统计图的基本原则。
以课堂讲授为主，启发式、案例式教学
第四节标准化法
1．概念
当比较的两组资料内部各小组率明显不同,且各小组观察例数的构成比也明显不同时,直接比较两个合计率是不合理的。
因为其内部构成不同,往往影响合计率的大小,需要按统一的内部构成进行调整后计算标准化率,使其具有可比性,这种方法称为率的标准化法。
2．计算方法：
直接法和间接法
选择标准的方法:
（1）选择具有代表性的、较稳定的数量较大的人群作为”标准”。
（2）互相比较资料中任选一组数据作”标准”。
最好用合并数据作为”标准”。
3．意义：
标准化后的标准化率,已经不再反映当地当时的实际水平,它只表示两组相互比较的资料间的相对水平。
第四章统计表与统计图
第一节统计表
一、统计表的基本结构
二、统计表的基本要求
三、统计表的种类
第二节统计图
一、统计图制作的原则和要求
二、常用统计图
1．标准化法32分钟
2．统计表25分钟
3．统计图40分钟
4．小结3分钟
书P62-63练习题
第5章1-3节
1．掌握均数的抽样误差与标准误概念、意义与计算。
2.掌握总体均数可信区间的估计、t分布。
3．掌握假设检验的基本思想和步骤。
4.掌握单样本t检验。
均数的抽样误差与标准误概念、意义与计算；
t分布的特征；
总体均数可信区间的估计；
假设检验的基本思想和步骤；
单样本t检验。
假设检验的基本思想。
第五章总体均数估计与假设检验
第一节总体均数估计
一、均数的抽样误差
描写抽样误差大小的统计量称为标准误（standardError）。
均数标准误的用途：
1．衡量样本均数的可靠性。
2．与样本均数结合，可用于估计总体均数的置信区间。
3．可用于均数的假设检验。
二、t分布
三、总体均数的估计
1.t分布法:
当σ未知,n<
50时,总体均数1-α可信区间为：
2.正态分布法:
σ已知,总体均数1-α可信区间为：
σ未知,n≥50时,总体均数95%可信区间为：
第二节假设检验的基本思想和步骤
一、假设检验的概念和基本思想
假设检验的基本步骤
第三节单样本t检验
1.均数的抽样误差和t分布30分钟
2．总体均数的估计20分钟
3．假设检验的概念和基本思想25分钟
4．假设检验的基本步骤12分钟
5.单样本t检验10分钟
6.小结3分钟
书P84-86练习题
第5章4-7节
1．掌握配对t检验、两独立样本t检验的计算与应用。
2．掌握大样本z检验的计算与应用。
3．了解假设检验的两类错误；
熟悉假设检验的注意事项。
单样本t检验、配对t检验、两独立样本t检验的计算与应用；
大样本z检验的计算与应用。
t检验与z检验的计算与应用。
第四节配对t检验
第五节两独立样本t检验
一、完全随机设计两样本均数比较的t检验
二、两样本方差的齐性检验
三、t`检验
四、两独立样本几何均数比较的t检验
第六节大样本z检验
一、单大样本z检验
二、两样本均数比较的z检验
第七节假设检验的两类错误和注意事项
一、假设检验的两类错误
二、假设检验的注意事项
1．配对t检验、两独立样本t检验40分钟
2．两样本方差的齐性检验、t`检验15分钟
3．两独立样本几何均数比较的t检验10分钟
4．大样本z检验20分钟
5．假设检验的两类错误和注意事项12分钟
书84页4-8大题
第6章1-2节
1．掌握完全随机设计方差分析的基本思想，了解完全随机设计方差分析的基本步骤。
2．了解随机区组设计的方差分析。
完全随机设计方差分析的基本思想。
第六章方差分析
第一节完全随机设计的方差分析
一、完全随机设计方差分析的基本思想
方差分析的基本思想是，把所有观察值之间的变异分解（剖析）为几个部分。
即把描写所有观察值之间的变异的总离均差平方和（SS）分解为某些（多个）因素的离均差平方和及随机抽样误差。
进而计算其各自相应的均方（MS），并构造检验统计量F，进行统计学检验。
SS总=SS组内+SS组间
三、完全随机设计方差分析的基本步骤
1.建立检验假设,确定检验水准
2.计算检验统计量
计算步骤：
⑴先计算总的变异；
⑵从总变异中分出组间变异和组内变异；
⑶将组间变异和组内变异进行比较，若二者相差不大，则认为不同的处理方法的影响不大；
否则认为不同的处理方法的影响有本质的区别。
3.确定P值,做出统计推断
第二节随机区组设计方差分析
可以考察两个因素的作用。
因素A称为处理因素，因素B称为区组因素。
1．完全随机设计方差分析的基本思想35分钟
2．完全随机设计方差分析的基本步骤30分钟
3．随机区组设计方差分析30分钟
4．小结5分钟
书P97-100练习题
6章3-4节7章1节
1．熟悉多个样本均数的两两比较；
2．了解多个方差齐性检验、正态变量变换。
3.掌握卡方检验的基本思想、掌握四格表资料卡方检验
卡方检验的基本思想；
四格表资料卡方检验的计算及注意事项
四格表资料卡方检验的应用。
以讲授为主，适当运用启发式教学。
Powerpoint多媒体课件、粉笔。
第三节多个样本均数的两两比较
一、q检验
二、LSD-t检验
第四节多个方差齐性检验、正态变量变换
一、Bartlett
检验法
二、LeveneF检验
三、变量变换
第7章
检验
第一节完全随机设计四格表资料的
（一）
检验的基本思想
（二）四格表资料的
检验的计算方法
（三）四格表资料的
检验的注意事项
1．多个样本均数的两两比较20分钟
2．多个方差齐性检验15分钟
3．变量变换10分钟
4．
检验的基本思想20分钟
5．四格表资料的
检验的计算方法20分钟
6．四格表资料的
检验的注意事项10分钟
7．小结5分钟
99-100、112-114页练习题
第7章2-4节
1．掌握四格表资料
检验。
2．熟悉完全随机设计行ⅹ列表资料的
3.了解四格表的确切概率法。
配对四格表资料
检验的计算及注意事项。
难点：
检验的应用。
第二节完全随机设计行ⅹ列表资料的
（一）完全随机设计行ⅹ列表资料
（二）行ⅹ列表资料
检验的两两比较
第三节配对
一、配对
二、配对
检验的基本步骤
三、配对
第四节四格表的确切概率法
1．完全随机设计行ⅹ列表资料
检验40分钟
2．配对
3．四格表的确切概率法15分钟
114页练习题
第8章1-3节
1．掌握参数检验与非参数检验的概念、优缺点；
2．了解配对设计资料和单样本资料的秩和检验、完全随机设计两样本资料的秩和检验。
参数检验与非参数检验的概念、优缺点。
如何区分资料适用参数检验与非参数检验
第8章秩和检验
秩和检验概述
1．秩和检验的适用范围:
1）未加精确测量的资料（包括等级资料）。
2）偏态分布且无法转化为正态分布的资料。
3）分布不清的资料。
2．优缺点
优点：
适用范围广；
简便易学。
缺点：
检验效能低；
浪费资料信息。
第一节配对设计资料的秩和检验
1．Wilcoxon符号秩和检验的基本思想
2．适用条件
3．基本步骤
第二节单样本资料的秩和检验
第三节完全随机设计两样本资料的秩和检验
1．Wilcoxon两样本资料秩和检验的基本思想
2．适用条件
3．基本步骤
1．秩和检验概述20分钟
2．配对设计资料的秩和检验20分钟
3．单样本资料的秩和检验15分钟
4．完全随机设计两样本资料的秩和检验40分钟
5．小结5分钟
129页练习题
第8章4-6节
1、掌握成组设计多个样本比较的秩和检验。
2、了解多个样本两两比较的秩和检验法。
多个样本比较比较的秩和检验的基本思想。
多个样本比较比较的秩和检验。
第四节完全随机设计多个样本资料的秩和检验
关于完全随机设计的多个样本比较可用H检验，其计算公式为：
当各样本的相同秩次（即相同的观察值）较多时，由上述公式计算所得H值偏小，宜用校正公式：
第五节随机区组设计资料的秩和检验
可采用FriedmanM检验
第六节多个样本之间的两两比较
一、完全随机设计多个样本之间的多重比较
二、随机区组设计资料的多重比较
1．完全随机设计多个样本资料的秩和检验30分钟
2．随机区组设计资料的秩和检验30分钟
3．完全随机设计多个样本之间的多重比较20分钟
4．随机区组设计资料的多重比较15分钟
129-131页练习题
第9章第1-3节
1．掌握直线相关的概念、相关系数的意义、取值范围；
2．了解相关系数的计算与假设检验；
3．了解Spearman等级相关；
4．掌握直线回归分析的概念、直线回归方程的一般表达式、回归系数的意义；
5．了解回归分析的假设检验及应用，熟悉直线相关与回归的区别与联系，
直线相关的概念、相关系数的意义、取值范围，直线回归的概念、直线回归方程的一般表达式、回归系数的意义，直线相关与回归的区别与联系。
直线相关与回归的区别与联系
第9章直线相关与回归（linearcorrelationandregression）
第一节直线相关
一、相关的意义
直线正相关（linearpositivecorrelation）；
直线负相关（linearnegativecorrelation）；
零相关（zerocorrelation）。
二、相关系数
三、相关系数的假设检验
相关系数的假设检验可用t检验，也可直接查“相关系数界值表”。
1．相关系数假设检验的目的：
推断两变量间有无直线相关关系。
2．基本步骤：
（1）建立检验假设，确定检验水准
（2）计算检验统计量tr值。
（3）确定P值，作出统计推断。
第二节等级相关
等级相关又称秩相关（rankcorrelation），属于非参数统计方法的一种。
等级相关应用范围：
（1）偏态分布；
（2）总体分布型未知；
（3）原始数据用等级表示。
第三节直线回归（LinearRegression）
一、一般概念
二、直线回归方程的计算
直线回归方程可记为:
直线回归方程的关键在于求a和b的值。
用最
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