生物醫學研究的統計方法

Ⅰ 醫學臨床病例分析用什麼統計學方法

王見定教授挑戰「生命科學突破獎」
（三）申報「生命科學突破獎」的理由
作為統計學突破的又一最大受益者（它與經濟學並列），非生命科學莫屬。生命科學簡單地可以定義為：它是系統闡述與生命特徵有關的重大課題的科學。醫學是針對人進行生命特徵研究的科學，從這點意義上講，醫學是生命科學的一個最主要的組成部分。每一個學習生物或醫學的人都會發現統計學貫串了生物學與醫學的整個過程。

一般認為最早的記錄是1348年歐洲一半人死於黑死病（鼠疫）；第一世界大戰時爆發的西班牙流行性感冒，幾個月內帶走2000萬人的生命，一年時間內，全球范圍內5000萬到一億人死於此疫（HINI禽流感）......到1859年達爾文完成了《物種起源》，1865年孟德爾完成的《植物雜交試驗》，1889年高爾頓完成的《自然遺傳》，1916年皮爾遜完成的《數學對進化論的貢獻》，1925年費希爾完成的《研究人員用統計方法》，......這些都是早、中期運用統計學進行生命科學研究的典範。到了20世紀50年代，遺傳物質DNA螺旋結構的發現，整個試驗過程處處使用了現代統計學方法，開創了從分子水平研究生命活動的新紀元。進一步對基因的檢驗以及基因檢測結果能告訴你有多高的風險患上某種疾病，而且正確指導你合理用葯，均應用了現代統計學的基本方法。最後，我們注意到各種病毒、病菌的發現，生存原理、控制方法以及相應的各種葯物的研發、各種疾病相關指標的測定無一不是採用了各種統計學方法......

一句話，統計學是生命科學的生命線，離開了統計學，生命科學不得生存和發展。「社會統計學與數理統計學統一理論」作為統計學的最新理論，必將全面提升生命科學的水平，當然完全達到了挑戰「生命科學突破獎」的水準。

Ⅱ 統計學，生物統計學，醫學統計學有何

你問的是有何作用嗎？還是統計學軟體有哪些？希望盡量具體。
常用的統計學軟體有SPSS、SAS和Stata，常用教材《醫學統計學》。
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。《醫學統計學》分21章，本次再版側重於三個方面：第一部分主要介紹醫學統計基礎理論與基本方法，針對《衛生統計學》多元分析方法薄弱的情況，加強了不同類型資料的回歸分析方法與軟體結果解釋，增加了診斷試驗的分析與評價。第二部分醫學研究設計，在繼承第一版教材內容領先優勢的基礎上，進一步引入了臨床試驗設計的最新進展。第三部分公共衛生與社區醫學統計，不僅突出了公共衛生應用統計的特殊性，增加了信息系統監測數據與生物信息數據分析進展和預測評價方法，而且針對學生動手機會少，綜合能力弱的問題，加強了綜合分析與解決問題環節訓練，補充增加了國際標准化要求的醫學論文統計結果報告。

Ⅲ 什麼是生物統計學

生物統計學在我國又稱衛生統計學，在學科分類中屬於預防醫學下的一個二級學科——流行病與衛生統計學。現階段，我國共有25所大學具有流行病與衛生統計學博士學位授予權，61所大學具有流行病與衛生統計學碩士學位授予權。

但只有南方醫科大學一所大學設有生物統計學本科專業。而且流行病與衛生統計學專業的研究生中從事生物統計學的只有1／3，全國每年只有不到200名碩士、50名博士畢業。

近年來，生物醫學研究中統計學的應用越來越廣泛，理論統計學家不斷尋求與生物醫學研究者的合作，醫學領域的生物統計學者也期待得到來自理論統計學家的幫助。

生物統計學家絕不僅僅是分析數據而已，他們不但要有良好的溝通技巧，深刻理解醫學倫理及文化背景對研究帶來的影響，還要熟悉政府政策以及法律法規體系，用全球化視野來審視自己所從事的研究。

(3)生物醫學研究的統計方法擴展閱讀：

生物統計學是生物數學中最早形成的一大分支，它是在用統計學的原理和方法研究生物學的客觀現象及問題的過程中形成的，生物學中的問題又促使生物統計學中大部分基本方法進一步發展。

生物統計學是應用統計學的分支，它將統計方法應用到醫學及生物學領域，在此，數理統計學和應用統計學有些重疊。

Ⅳ 生物統計學方法及應用

生物統計學是運用數理統計的原理和方法來分析和解釋生物界各種現象和試驗調查資料的一門科學，是現代生物學研究不可缺少的工具。它不僅在傳統生物學、醫學和農學中被廣泛應用，而且在新興的分子生物學研究中也發揮著重要作用。

Ⅳ 統計學名詞解釋：總體 樣本 方差 標准差 標准誤 變異系數 抽樣 總體參數 樣本統計量 正態分布 t分布 F分布

1.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。
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。
2.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。
3.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。
4.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（measurement data）。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。如某一患者的身高（cm）、體重(kg)、紅細胞計數(1012/L)、脈搏（次/分）、血壓（KPa）等
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（count data）。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。如調查某地某時的男、女性人口數；治療一批患者，其治療效果為有效、無效的人數；調查一批少數民族居民的A、B、AB、O 四種血型的人數等。
等級資料：將觀察單位按測量結果的某種屬性的不同程度分組，所得各組的觀察單位數，稱為等級資料（ordinal data）。等級資料又稱有序變數。如患者的治療結果可分為治癒、好轉、有效、無效或死亡，各種結果既是分類結果，又有順序和等級差別，但這種差別卻不能准確測量；一批腎病患者尿蛋白含量的測定結果分為 +、++、+++等。
等級資料與計數資料不同：屬性分組有程度差別，各組按大小順序排列。
等級資料與計量資料不同：每個觀察單位未確切定量，故亦稱為半計量資料。
5．概率：概率(probability)又稱幾率，是度量某一隨機事件A發生可能性大小的一個數值，記為P（A），P（A）越大，說明A事件發生的可能性越大。0﹤P（A）﹤1。頻率：在相同的條件下，獨立重復做n 次試驗，事件A 出現了m 次，則比值m/n 稱為隨機事件A 在n 次試驗中出現的頻率(freqency)。當試驗重復很多次時P（A）= m/n。
6. 隨機誤差：隨機誤差（random error）又稱偶然誤差，是指排除了系統誤差後尚存的差。它受多種因素的影響，使觀察值不按方向性和系統性而隨機的變化。誤差變數一般服從正態分布。隨機誤差可以通過統計處理來估計。
抽樣誤差（sampling error ）是指樣本統計量與總體參數的差別。在總體確定的情況下，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。
7．系統誤差：系統誤差(systematic error)是指由於儀器未校正、測量者感官的某種偏差、醫生掌握療效標准偏高或偏低等原因，使觀察值不是分散在真值的兩側，而是有方向性、系統性或周期性地偏離真值。系統誤差可以通過實驗設計和完善技術措施來消除或使之減少。
8．隨機變數：隨機變數（random variable）是指取指不能事先確定的觀察結果。隨機量的具體內容雖然是各式各樣的，但共同的特點是不能用一個常數來表示，而且，理論上講，每個變數的取值服從特定的概率分布。
9．參數：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。
10．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。
11.頻數表（frequency table）用來表示一批數據各觀察值或在不同取值區間的出現的頻繁程度（頻數）。對於離散數據，每一個觀察值即對應一個頻數，如某醫院某年度一日內死亡0，1，2…個病人的天數。對於散布區間很大的離散數據和連續型數據，數據散布區間由若干組段組成，每個組段對應一個頻數。
12.算術均數（arithmetic mean）描述一組數據在數量上的平均水平。總體均數用μ表示，樣本均數用X 表示。
13.幾何均數（geometric mean）用以描述對數正態分布或數據呈倍數變化資料的水平。記為G。
14.中位數（median）Md將一組觀察值由小到大排列，n 為奇數時取位次居中的變數值；為偶數時，取位次居中的兩個變數的平均值。反映一批觀察值在位次上的平均水平。
15.極差（range）亦稱全距，即最大值與最小值之差，用於資料的粗略分析，其計算簡便但穩定性較差。
16.百分位數（percentile）是將n 個觀察值從小到大依次排列，再把它們的位次依次轉化為百分位。百分位數的另一個重要用途是確定醫學參考值范圍。
17.四分位數間距（inter-quartile range）是由第3 四分位數和第1 四分位數相減計算而得，常與中位數一起使用，描述偏態分布資料的分布特徵，較極差穩定。
18.方差（variance）：方差表示一組數據的平均離散情況，由離均差的平方和除以樣本個數得到。
19.標准差（standard deviation）是方差的正平方根，使用的量綱與原量綱相同，適用於近似正態分布的資料，大樣本、小樣本均可，最為常用。
20.變異系數（coefficient of variation）用於觀察指標單位不同或均數相差較大時兩組資料變異程度的比較。用CV 表示。計算：標准差/均數*100%
21.統計推斷：通過樣本指標來說明總體特徵，這種從樣本獲取有關總體信息的過程稱為統計推斷（statistical inference）。
22.抽樣誤差：由個體變異產生的，抽樣造成的樣本統計量與總體參數的差異，稱為抽樣誤差（sampling error）。
23.標准誤及X s ：通常將樣本統計量的標准差稱為標准誤。許多樣本均數的標准差X s稱為均數的標准誤（standard error of mean，SEM ），它反映了樣本均數間的離散程度，也反映了樣本均數與總體均數的差異，說明均數抽樣誤差的大小。
24.可信區間：按預先給定的概率確定的包含未知總體參數的可能范圍。該范圍稱為總體參數的可信區間（confidence interval，CI）。它的確切含義是：可信區間包含總體參數的可能性是1- α ，而不是總體參數落在該范圍的可能性為1-α 。
25.參數估計：指用樣本指標值（統計量）估計總體指標值（參數）。參數估計有兩種方法：點估計和區間估計。
26.假設檢驗中P 的含義：指從H0 規定的總體隨機抽得等於及大於（或等於及小於）現有樣本獲得的檢驗統計量值的概率。
27.I 型和II 型錯誤：I 型錯誤（type I error ），指拒絕了實際上成立的H0，這類「棄真」的錯誤稱為I 型錯誤，其概率大小用α表示；II 型錯誤（type II error），指接受了實際上不成立的H0，這類「存偽」的誤稱為II 型錯誤，其概率大小用β表示。
28.檢驗效能：1- β稱為檢驗效能（power of test），它是指當兩總體確有差別，按規定的檢驗水準a 所能發現該差異的能力。
29.檢驗水準：是預先規定的，當假設檢驗結果拒絕H0，接受H1，下「有差別」的結論時犯錯誤的概率稱為檢驗水準（level of a test），記為α 。
30..率（rate）又稱頻率指標，說明一定時期內某現象發生的頻率或強度。計算公式為：發生某現象的觀察單位數/可能發生某現象的觀察單位總數*100%，表示方式有：百分率（%）、千分率（‰）等。
31.構成比（proportion）又稱構成指標，說明某一事物內部各組成部分所佔的比重或分布。計算公式為：某一組成部分的觀察單位數/同一事物各組成部分的觀察單位總數*100%，表示方式有：百分數等。
32.比（ratio）又稱相對比，是A、B 兩個有關指標之比，說明A 是B 的若干倍或百分之幾。計算公式為：A/B ，表示方式有：倍數或分數等。
33.非參數統計：針對某些資料的總體分布難以用某種函數式來表達，或者資料的總體分布的函數式是未知的，只知道總體分布是連續型的或離散型的，用於解決這類問題的一種不依賴總體分布的具體形式的統計分析方法。由於這類方法不受總體參數的限制，故稱非參數統計法（non-parametric statistics），或稱為不拘分布（distribution-free statistics）的統計分析方法，又稱為無分布型式假定（assumption free statistics）的統計分析方法。
34.參數統計：通常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）進行估計和檢驗，稱為參數統計(parametric statistics)
35.秩次：變數值按照從小到大順序所編的秩序號稱為秩次（rank）。
36.秩和：各組秩次的合計稱為秩和（rank sum），是非參數檢驗的基本統計量。
37.直線回歸（linear regression）建立一個描述應變數依自變數變化而變化的直線方程，並要求各點與該直線縱向距離的平方和為最小。直線回歸是回歸分析中最基本、最簡單的一種，故又稱簡單回歸（simple regression）。
38.回歸系數（regression coefficient ）即直線的斜率(slope)，在直線回歸方程中用b 表示，b 的統計意義為X每增（減）一個單位時，Y平均改變b 個單位。
39.相關系數r：用以描述兩個隨機變數之間線性相關關系的密切程度與相關方向的統計指標。

Ⅵ 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。

Ⅶ 為什麼生物醫學數據的收集，整理和分析必須使用正確的統計方法

專業的事情必須交給專業的人來處理的，涉及到生命科學的東西

Ⅷ 求助——醫學統計學與統計學,衛生統計學,生物統計學的聯系與區別

什麼叫醫學統計學？醫學統計學與統計學、衛生統計學、生物統計學有何聯系與區別？醫學統計學：是運用統計學原理和方法研究生物醫學資料的搜索、整理、分析和推斷的一門學科 統計學：是研究數據的收集、整理、分析與推斷的科學。衛生統計學：是把統計理論、方法應用於居民健康狀況研究、醫療衛生實踐、衛生事業管理和醫學科研的一門應用學科。生物統計學：是一門探討如何從不完整的信息中獲取科學可靠的結論從而進一步進行生物學實驗研究的設計,取樣,分析,資料整理與推論的科學。

Ⅸ 什麼是生物統計

生物統計(shengwu tongji，biostatistics,biometry,biometrics)含義 應用於中的數理統計方法。即用數理統計的原理和方法，分析和解釋生物界的種種現象和數據資料，以求把握其本質和規律性。
發展簡況
最早提出生物統計思想的是比利時數學家L.A.J.凱特萊，他試圖把統計學的理論應用於解決生物學、醫學和社會學中的問題。1866年，揭示了遺傳的基本規律，這是最早運用數理統計於生物實驗的一個成功的範例（見）。1889年，在《自然的遺傳》一書中，通過對人體身高的研究指出,子代的身高不僅與親代的身高相關,而且有向平均值「回歸」的趨勢，由此提出了「回歸」和「相關」的概念和演算法，從而奠定了生物統計的基礎。高爾頓的學生K.皮爾遜進一步把統計學應用於生物研究，提出了實際測定數與理論預期數之間的偏離度指數即卡方差()的概念和演算法，這在屬性的統計分析上起了重要作用。1899年，他創辦了《生物統計》雜志，還建立了一所數理統計學校。他的學生W.S.戈塞特對樣本標准差作了許多研究,並於1908年以「Student」的筆名將t-檢驗法發表於《生物統計》雜志上。此後，t-檢驗法就成了生物統計學中的基本工具之一。英國數學家指出，只注意事後的數據分析是不夠的，事先必須作好實驗設計。他使實驗設計成了生物統計的一個分支。他的學生G.W.斯奈迪格把變異來源不同的均方比值稱為F值,並指出當值大於理論上 5%概率水準的值時，該項變異來源的必然性效應就從偶然性變數中分析出來了，這就是「方差分析法」。上述這些方法對於農業科學、生物學特別是的研究，起了重大的推動作用，20世紀20年代以來，各種數理統計方法陸續創立，它們在實驗室、田間、飼養和臨床實驗中得到廣泛應用並日益擴大到整個工業界。70年代，隨著計算機的普及，使本來由於計算量過大而不得不放棄的統計方法又獲得了新的生命力，應用更為廣泛，並在現代科技中佔有十分重要的地位。