⑴ 常用的統計方法
常用的數據統計方法與工具
統計方法：
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析（Correlation Analysis）
相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，…，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。這個 還需要具體問題具體分析。
統計工具：
一、 SAS統計軟體
SAS 是英文Statistical Analysis System的縮寫，翻譯成漢語是統計分析系統，最初由美國北卡羅來納州立大學兩名研究生開始研製，1976 年創立SAS公司, 2003年全球員工總數近萬人，統計軟體採用按年租用制，年租金收入近12億美元。SAS系統具有十分完備的數據訪問、數據管理、數據分析功能。 在國際上, SAS被譽為數據統計分析的標准軟體。SAS系統是一個模塊組合式結構的軟體系統，共有三十多個功能模塊。SAS是用匯編語言編寫而成的，通常使用SAS 需要編寫程序, 比較適合統計專業人員使，而對於非統計專業人員學習SAS比較困難。SAS最新版為9.0版。網址：http://www.sas.com/。
SAS是美國SAS(賽仕)軟體研究所研製的一套大型集成應用軟體系統，具有比較完備的數據存取、數據管理、數據分析和數據展現的系列功能。尤其是它的創業產品—統計分析系統部分，由於具有強大的數據分析能力，一直是業界中比較著名的應用軟體，在數據處理方法和統計分析領域，被譽為國際上的標准軟體和最具權威的優秀統計軟體包，SAS系統中提供的主要分析功能包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等。
SAS系統是一個組合的軟體系統，它由多個功能模塊配合而成，其基本部分是BASE SAS模塊。BASE SAS模塊是SAS系統的核心，承擔著主要的數據管理任務，並管理著用戶使用環境，進行用戶語言的處理，調用其他SAS模塊和產品。也就是說，SAS系統的運行，首先必須啟動BASE SAS模塊，它除了本身所具有數據管理、程序設計及描述統計計算功能以外，還是SAS系統的中央調度室。它除了可單獨存在外，也可與其他產品或模塊共同構成一個完整的系統。各模塊的安裝及更新都可通過其安裝程序比較方便地進行。
SAS系統具有比較靈活的功能擴展介面和強大的功能模塊，在BASE SAS的基礎上，還可以增加如下不同的模塊而增加不同的功能：SAS/STAT（統計分析模塊）、SAS/GRAPH（繪圖模塊）、SAS/QC（質量控制模塊）、SAS/ETS（經濟計量學和時間序列分析模塊）、SAS/OR（運籌學模塊）、SAS/IML（互動式矩陣程序設計語言模塊）、SAS /FSP（快速數據處理的互動式菜單系統模塊）、SAS/AF（互動式全屏幕軟體應用系統模塊）等等。
SAS提供的繪圖系統，不僅能繪各種統計圖，還能繪出地圖。SAS提供多個統計過程，每個過程均含有極豐富的任選項。用戶還可以通過對數據集的一連串加工，實現更為復雜的統計分析。此外，SAS還提供了各類概率分析函數、分位數函數、樣本統計函數和隨機數生成函數，使用戶能方便地實現特殊統計要求。
目前SAS軟體對Windows和Unix兩種平台都提供支持，最新版本分別為8.X和6.X。與以往的版本比較，6.X版的SAS系統除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也進一步加強。在6.12版中，SAS系統增加了一個PC平台和三個新的UNIX平台，使SAS系統這一支持多硬體廠商，跨平台的大家族又增加了新成員。SAS 6.12的另一個顯著特徵是通過對ODBC、OLE和MailAPIs等業界標準的支持，大大加強了SAS系統和其它軟體廠商的應用系統之間相互操作的能力，為各應用系統之間的信息共享和交流奠定了堅實的基礎。
雖然在我國SAS的逐步應用還是近幾年的事，但是隨著計算機應用的普及和信息事業的不斷發展，越來越多的單位採用了SAS軟體。尤其在教育、科研領域等大型機構，SAS軟體已成為專業研究人員實用的進行統計分析的標准軟體。
然而，由於SAS系統是從大型機上的系統發展而來，其操作至今仍以編程為主，人機對話界面不太友好，系統地學習和掌握SAS，需要花費一定的精力。而對大多數實際部門工作者而言，需要掌握的僅是如何利用統計分析軟體來解決自己的實際問題，因此往往會與大型SAS軟體系統失之交臂。但不管怎樣，SAS作為專業統計分析軟體中的巨無霸，現在鮮有軟體在規模系列上與之抗衡。
二、 SPSS統計軟體
SPSS是英文Statistical package for the social science 的縮寫，翻譯成漢語是社會學統計程序包，20世紀60年代末由美國斯坦福大學的三位研究生研製，1975年在芝加哥組建SPSS總部。SPSS系統特點是操作比較方便，統計方法比較齊全，繪制圖形、表格較有方便，輸出結果比較直觀。SPSS是用FORTRAN語言編寫而成。適合進行從事社會學調查中的數據分析處理。最新版為13.0版。網址：http://www.spss.com/。
SPSS原名社會科學統計軟體包，現已改名為統計解決方案服務軟體。是世界著名的統計分析軟體之一。
20世紀60年代末，美國斯坦福大學的三位研究生研製開發了最早的統計分析軟體SPSS，同時成立了SPSS公司，並於1975年在芝加哥組建了 SPSS總部。20世紀80年代以前，SPSS統計軟體主要應用於企事業單位。1984年SPSS總部首先推出了世界第一套統計分析軟體微機版本 SPSS/PC+，開創了SPSS微機系列產品的先河，從而確立了個人用戶市場第一的地位。
同時SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9個語種版本。SPSS/PC＋的推出，極大地擴充了它的應用范圍，使其能很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據深入分析、使用靈活方便、功能設計齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。目前已經在國內廣泛流行起來。它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，使用對話框展示出各種功能選擇項，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟體進行各種數據分析，為實際工作服務。
SPSS for Windows是一個組合式軟體包，目前已經開發出SPSS12版本，它集數據整理、分析功能於一身。用戶可以根據實際需要和計算機的功能選擇模塊，以降低對系統硬碟容量的要求，有利於該軟體的推廣應用。SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、Probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數。SPSS也有專門的繪圖系統，可以根據數據繪制各種統計圖形和地圖。
SPSS for Windows的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種操作系統的計算機上，最新的版採用 DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系統），全面適應互聯網，支持動態收集、分析數據和HTML格式報告，領先於諸多競爭對手。
方便易用是SPSS for Windows的主要優點，同時也是SPSS不夠全面的原因所在。
三、 BMDP統計軟體
BMDP是英文Biomedical computer programs 的縮寫，翻譯成漢語是生物醫學計算程序，美國加州大學於1961年研製，是世界上最早的統計分析軟體。特點是統計方法齊全，功能強大。但1991年的 7.0版後沒有新的版本推出，使用不太普及，最後被SPSS公司收購。
四、 Stata統計軟體
Stata統計軟體由美國計算機資源中心（Computer Resource Center）1985年研製。 特點是採用命令操作，程序容量較小，統計分析方法較齊全，計算結果的輸出形式簡潔，繪出的圖形精美。不足之處是數據的兼容性差，占內存空間較大，數據管理功能需要加強。最新版為8.0版。網址：http://www.stata.com/。
五、 EPINFO軟體
EPINFO是英文Statistics program for epidemiology on microcomputer 的縮寫，翻譯成漢語是流行病學統計程序。美國疾病控制中心CDC和WHO共同研製，為完全免費軟體。特點是數據錄入非常直觀，操作方便，並有一定的統計功能，但方法比較簡單，主要應用於流行病學領域中的數據錄入和管理工作。最新版為Epidata 2.0版及EPINFO2000版。
六、 Minitab
Minitab由美國賓州大學研製。其特點是簡單易懂，很方便進行試驗設計及質量控制功能。在國外大學統計學系開設的統計軟體課程中，Minitab與SAS、BMDP並列，根據沒有SPSS的份。最新版本為14.0版，網址：http://www.minitab.com/。
七、 Statistica
Statistica為一套完整的統計資料分析、圖表、資料管理、應用程式發展系統；美國StatSoft公司開發。能提供使用者所有需要的統計及制圖程序，制圖功能強大，能夠在圖表視窗中顯示各種統計分析和作圖技術。
八、 SPLM統計軟體
SPLM是英文Statistical program for linear modeling 的縮寫，翻譯成漢語是線性模型擬合統計軟體程序。1988年由解放軍第四醫學大學統計教研室研製。系統特點是採用線性模型的方法，實現各種統計方法的計算。統計方法比較齊全，功能比較強大。SPLM採用FORTRAN語言編寫完成。但1999年推出3.0版後無新的產品推出。
九、 CHISS統計軟體
CHISS 是英文Chinese High Intellectualized Statistical Software的縮寫，翻譯成漢語是中華高智統計軟體, 由北京元義堂科技公司研製，解放軍總醫院、首都醫科大學、中國中醫研究院等參加協作完成。1997年開始研發，2001年推出第一版。CHISS是一套具有數據信息管理、圖形製作和數據分析的強大功能，並具有一定智能化的中文統計分析軟體。CHISS的主要特點是操作簡單直觀，輸出結果簡潔。既可以採用游標點菜單式也可採用編寫程序來完成各種任務。CHISS用C++語言、 FORTRAN語言和delphi 開發集成，採用模塊組合式結構，已開發十個模塊。 CHISS可以用於各類學校、科研所等從事統計學的教學和科研工作。最新版為CHISS2004版。網址：http://www.chiss.cn。
十、 SASD統計軟體
SASD是英文package for Statistical analysis of stochastic data 的縮寫，翻譯成漢語是隨機數據統計分析程序包。它是由中國科學院計算中心研製。系統特點是以FORTRAN源程序形式向用戶提供大量的子程序可供用戶進行二次開發，統計方法比較齊全，功能比較強大。SASD採用FORTRAN語言編寫完成，比較適合從事統計專業人員使用。但無新版推出。
十一、 PEMS統計軟體
PEMS是英文package for encyclopaedia of medical statistics漢語是中國醫學網路全書－醫學統計學軟體包。它以＜中國醫學網路全書＞一書為藍本，開發的一套統計軟體。系統特點是實現各種統計方法的計算。統計方法比較齊全，功能比較強大。PEMS採用TURBOC和TURBOBASIC語言編寫完成，比較適合從事醫學工作的非統計專業人員使用。最新版為PEMS3.0版。網址：http://www.pems888.com/。
十二、 EXCEL電子表格與統計功能
EXCEL電子表格是Microsoft公司推出的Office系列產品之一，是一個功能強大的電子表格軟體。特點是對表格的管理和統計圖製作功能強大，容易操作。Excel的數據分析插件XLSTAT，也能進行數據統計分析，但不足的是運算速度慢，統計方法不全。
十三、 DAS統計軟體
DAS是英文Drug and Statistics的縮寫，翻譯成漢語是葯理學計算軟體，由孫瑞元等開發。特點是內容涵蓋基礎葯理學、臨床葯理學，葯學，醫學統計學。能多種處理結果同時顯現。EXCEL平台使用方便，智能化，圖表直接插入文檔。網址：http://www.drugchina.net/。
十四、 SDAS統計軟體
DAS是英文Statisticaldesign and analysis system的縮寫，翻譯成漢語是統計設計和分析系統。1992年由解放軍總醫院醫學統計教研室開發。特點是窗口操作，操作方便，圖表簡明，與國內醫學統計學教材一致。但只有DOS版，1995年後沒新的版本。
十五、 Nosa統計軟體
Nosa是非典型數據分析系統，1999年由解放軍四軍醫大學醫學統計教研室夏結來教授開發。特點是採用廣義線性模型建模，從數據錄入與管理、統計分析、繪圖，到結果管理嵌入了當代數據處理技術。但只有DOS系統下使用。
十六 S-PLUS（此部分摘自廠家的軟體宣傳資料）
Insightful公司是世界著名的商務智能軟體提供商，產品涵蓋分析統計、數據挖掘、知識獲取、決策支持等多個領域。公司總部設在美國西雅圖。
S-PLUS作為一個工業數據分析工具與數據分析應用開發平台，在各行各業已經有較長的使用歷史。並曾獲得著名的「美國計算機協會優秀軟體獎。
S-PLUS提供了方便、靈活、交互、可視化的操作環境，幫助您找出數據之間的關系和趨勢，讓您做出更好地決策。在科學研究、市場營銷、產品研發、質量保證、財務分析、金融證券、資料統計等各個方面，S-PLUS都有廣泛的應用。
S-PLUS有流暢、直觀的操作界面，廣泛的輸入輸出功能，不論您的數據在何處、數據的格式如何，都可以輕松地存取，生成的結果可以以任意格式進行輸出 (圖形、文檔、表格、網頁)。特別是：S-PLUS的操作界面與Microsoft Office完全一致，用滑鼠輕松點擊，就可以把S-PLUS 的分析結果嵌入到Word文檔和PowerPoint文檔中；S-PLUS與Excel無縫集成，您可以在S-PLUS 環境中隨意操作Excel數據，也可以在Excel環境中使用S-PLUS功能，無需花時間在Excel及S-PLUS之間，將數據來回轉換；S- PLUS可以在Internet環境中進行數據分析和結果發布。
S-PLUS領先於業界的探索式圖形技術，使得您可以直觀地展現隱藏在數據中的關系和趨勢，不致迷失在簡單的統計數值及文字報表中。S-PLUS提供超過80種的二維和三維圖形庫，您可以輕松修改每一層圖形的細節，包括線條、顏色、字體等，產生您想要的圖形。
S-PLUS提供超過4200種統計分析函數，包含了傳統和現代的統計分析、數據挖掘、預測分析的演算法。軟體所有的分析功能都是向導式的，使您輕松完成數據的分析任務。S-PLUS的開放性，允許您自己開發新的演算法，集成到S-PLUS軟體中。您也可以從S-PLUS網站或者其它統計網站上免費下載演算法，集成到S-PLUS軟體中。
通過S-PLUS的腳本語言，可以記錄和存儲分析過程；或者，用滑鼠拖拉對象（如按鈕、菜單等等）到命令窗口，會立即產生相應的執行指令；反之，拖拉指令到工具列上，會產生相應的功能按鈕。使得您的分析過程可以進行存儲、共享和重復執行，大大減少您的重復工作量。
S-PLUS還提供強大的編程語言——S語言，您可以使用它來開發專門適合於您的個性化系統，也可以建立企業級的應用系統。而且，S-PLUS幾乎可以集成到其它任何系統中，如：在Unix系統上，S-PLUS的CONNECT/Java介面，可以讓S-PLUS集成到Java程序中。在Windows系統上，S-PLUS的CONNECT/C++介面，可以在您開發的C++程序內使用全部的S-PLUS分析方法。另外S-PLUS的DDE及OLE介面，可以讓您集成S-PLUS到其他Windows應用程序中，允許您從Excel或Visual Basic應用程序中執行S-PLUS功能。
⑵ 醫學統計常用方法
1. 多組率的比較用卡方檢驗（χ2檢驗，chi-square test)
直接用幾個率的數值比較，與直接用原始數據錄入比較，結果會有什麼不同？卡方值會受樣本量的影響，樣本越多，卡方值越大。
2.多組計量資料比較採用方差分析(F檢驗) ，不能用t檢驗。當方差分析結果為P<0.05時，只能說明k組總體均數之間不完全相同。若想進一步了解哪兩組的差別有統計學意義，需進行多個均數間的多重比較，即SNK-q檢驗 (多個均數兩兩之間的全面比較 )、LSD-t檢驗 (適用於一對或幾對在專業上有特殊意義的均數間差別的比較)和Dunnett檢驗 (適用於k-1個實驗組與一個對比組均數差別的多重比較 )。
3.非正態分布多組數據之間比較選用非參數檢驗、單樣本中位數檢驗（符號檢驗和 Wilcoxon 檢驗）、雙樣本中位數檢驗（Mann-Whitney 檢驗）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位數和 Friedman 檢驗）
4.按血糖水平從低到高分成多組，進行多組之間死亡率的比較，由於死亡率同樣受年齡、性別、病史、血脂等因素的影響，所以需選取合適統計方法實現「調整年齡、性別等危險因素後，按血糖分組進行死亡率的比較（由血糖從低到高分成的4組）」。
①年齡是定量變數（是數值），調整年齡的方法可在Logistic回歸中運用，連續性變數年齡加入covariate中，當成協變數，就可以調整年齡，age-adjusted odds ratio就能得到了。
②性別性別是二分類變數，不是定量變數，不可在LOGISTIC回歸里比較。調整性別可在卡方檢驗中採取分層的方法比較。
如果為多分類LOGISTIC回歸，在選擇用multinomianl LOGISTIC回歸中，可選入年齡等進入covariate，觀察年齡的配比情況。可把性別選入factors(自變數)。這樣可以實現調整年齡、性別等危險因素。
5.回顧性研究(1)臨床妊娠率和女性年齡的關系+(2)男性影響臨床妊 娠的精子參數比較：
數據類型及變數的說明：y：計量
擬採用的分析方法：卡方檢驗
擬採用的分析軟體：spss
原始數據附件及格式：word表
能否用其他方法統計分析：可用卡方分割，調整檢驗水準（根據比較的次數N，校正後的檢驗水準為0.05/N）。
6.重復t檢驗：多個樣本均數間的兩兩比較(又稱多重比較)不宜用t檢驗，因為重復數次，t檢驗將增加第一類錯誤的概率，使檢驗效率降低。此時宜用方差分析，並在此基礎上用兩兩比較方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。
對於同一對均數間的差異，用t檢驗無顯著性，而兩兩比較可能有顯著性，可見錯誤選用統計方法將推出錯誤結論。
⑶ 醫學統計中最常用的分組方法是：
按質量分組和按數量分組
⑷ 統計方法在醫學中有哪些應用
一、統計方法在醫學中的應用有：
1、明確研究目的和研究設計
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，或將研究對象的某一指標按其數值大小或特徵屬性分組，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
3、分清楚指標（或變數）的性質和類型
很多研究表明，掌握好統計分析的應用條件，正確選擇統計分析方法是學習並應用統計學的一個突出難點。 對於醫學論文作者而言，分清楚資料庫中變數的性質（影響變數與結果變數）、類型（數值變數、多項有序分類變數、多項無序分類變數、二項分類變數）以及它們之間的降級轉化關系（數值變數一多項有序分類變數一多項無序分類變數一二項分類變數）是學好用好應用統計分析的基礎，可以有效避免張冠李戴、缺乏原則地選錯統計分析方法；對於文章的編審和讀者來說，這是判斷作者正確選擇統計學分析方法與否的一個簡單有效的途徑。
二、常用的統計分析軟體：
統計分析軟體是統計分析的必備工具，常用的統計分析軟體有：統計分析系統 SAS、社會學統計程序包 SPSS、微軟公司電子表格系統 Microsoft Office Excel 等。
⑸ 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
⑹ 醫學常用計算公式，你能不知道嗎
1.緒論（醫學統計學的定義與研究對象、在科研中的作用、主要內容） 2.統計資料類型與常用統計指標 3.統計圖表 4.概論分布與抽樣誤差 5.常用統計方法（相對數與x2檢驗、平均數與變異指標、正態分布、t分布、正常值范圍、可信區間、t檢驗與u檢驗、方差分析、非參數統計、相關回歸、曲線擬合、多元回歸等） 6.實驗設計（臨床試驗設計、調查設計）基本方法 7.多元分析方法應用舉例（逐步回歸、判別分析、聚類分析、主成分分析等） 8.SPLM計算機統計軟體的調用與結果分析授課方式、方法：授課（66學時）、課堂討論（13學時）、階段復習（4學時）、計算機實習（4學時）、考試（3學時）、作業（課余時間）考試方法：閉卷考試教材名稱： 1.醫學統計學，郭祖超主編，人民軍醫出版社，1999年 2.SPLM使用指南，教研室自編，1996年主要參考書目： 1.醫用數理統計方法（第三版），郭祖超主編，人民衛生出版社，1988年 2.中國醫學網路全書 · 醫學統計學，楊樹勤主編，上海科學技術出版社，1985年 3.醫用統計方法，金丕煥主編，上海醫科大學出版社，1993年 4.醫學統計學與電腦實驗，方積乾主編，上海科學技術出版社，1997年預修課程：醫學院校基礎課程附：《醫學統計學》教學要點教學目的和意義：講授醫學統計學基本原理，醫學數據的常用統計描述和統計推斷方法。要求學員掌握基本的統計計算公式和應用條件，了解醫學實驗設計的基本原則和計算機統計軟體的調用，能獨立處理常見的醫學試驗數據。經過學習，使學員能夠在醫學科研的設計、數據收集和結果分析的各個階段正確運用統計學的原理和方法，提高研究效率和科學性。教學內容和重點：醫學統計學的基本概念和統計圖表、假設檢驗方法、實驗設計與方差分析、計算機統計軟體的調用。教學時數分配和學分：緒論、統計指標和統計圖表（4學時）、x2檢驗和t（u）檢驗（14學時）、方差分析（10學時）、相關回歸與曲線擬合（14學時）、統計軟體介紹（4學時）、多元回歸與逐步回歸（13學時）、實驗設計（臨床試驗設計、調查設計）（7學時）、課堂討論（13學時）、階段復習（4學時）、計算機實習（4學時）、考試（3學時）、作業（課余時間，約40學時）。講座比例1∶1。
⑺ 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。
⑻ 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
⑼ 急！求助醫學統計方法
1、這里有一個課件，介紹了幾種常用的統計學方法。
http://www.foodmate.net/lesson/543/9.ppt
2、醫學統計學的方法比較多，要根據實際情況選擇適當的方法。
3、有時間可以去翻翻這方面的書籍。《醫學統計學》孫震球 徐勇勇 編。
4、有運用就要學學統計軟體：SPSS。