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绪章绪论
在本章中，我们将给出医学统计学的定义，并用实例说明医学统计学在医学研究中的重要作用，在此基础上，概要地介绍医学统计学包含的基本内容，并重点学习医学统计学中的几个最基本的概念。
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●0.1数据类型
本次课内容是资料的类型
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●0.2基本概念
本次课介绍总体和样本之间的关系，小概率、参数和统计量。
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●0.3抽样误差
在医学研究中，总体资料很难获取，一般用样本来推断总体，只要有样本，就有抽样误差。
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第一章定量数据的统计描述
本章学习定量数据的统计描述方法。这一部分的内容主要包括频数表、直方图和统计指标。利用频数表和直方图可以清楚地揭示数据的分布类型和特征，统计指标则可以概括性地描述一组数据的集中趋势或变异程度。
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●1.1频数分布表
定量数据可以整理成频数分布表，并通过表发现数据的分布类型。
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●1.2集中趋势描述指标
平均数是描述一组观察值集中趋势或平均水平的统计指标，它常作为一组数据的代表值用于分析和进行组间的比较。平均数有多种，常用的有算术均数、几何均数和中位数等。
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●1.3离散趋势描述指标
实际中，除要了解观察值的平均水平外，往往还需要同时了解这些观察值之间的变异程度或偏离集中位置的程度。
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●1.4定量数据统计描述SPSS软件操作
借助SPSS软件对定量数据进行统计描述。
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第二章正态分布与医学参考值范围
正态分布是自然界中最常见、最重要的一种连续型分布，是后面将要学习的各种统计推断方法的理论基础。在医学中，有很多生理、生化等指标服从或近似服从正态分布，如同性别健康成年人的身高、体重、红细胞计数和血红蛋白含量等。在变量服从正态分布情况下，可以很容易地确定其数值出现在任意指定范围内的概率，特别是可以应用于医学参考值范围的估计。
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●2.1医学参考值
本次课介绍什么是医学参考值，如何制订和解释。
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第三章定性数据统计描述
在医学研究中，除了前述的定量数据，还有如阴性和阳性、有效和无效、治愈和未治愈、生存和死亡以及各种疾病分类等类型的定性数据。
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●3.1常用的相对数
描述定性数据的数据特征，通常需要计算相对数。根据不同的研究目的，常用率、构成比、相对比等指标来进行统计描述。
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●3.2医学中常用的相对数指标
本次课介绍医学中常用的相对数指标，有疾病指标和死亡指标。
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第四章统计表与统计图
统计表和统计图是统计描述的重要工具。在统计工作的整个过程中，从研究设计开始，直到 最后分析总结，为突出数据的说服力，都要用统计表和统计图进行描述，尤其在科研论文中，表达统计结果及进行对比分析时，应用更为广泛。
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●4.1统计表
本次课将介绍统计表的结构和种类。
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●4.2统计图
统计图是把数据资料以图示的形式表达，使数据对比更加形象、直观、一目了然 统计图利用点的位置、曲线的变化、直条的长短和面积的大小等几何图形来表达统计资料和统计指标，它将研究对象的特征、内部构成、相互关系、对比情况和频数分布等情况形象而生动地表达出来，直观地反映出事物间的数量关系，更易于比较和理解研究结果。
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第五章参数估计与假设检验
本章开始学习统计推断方法，内容涉及参数估计和假设检验的基本概念和原理。参数估计指由样本统计量估计总体参数，是统计推断的重要内容之一，常用的方法有点估计和区间估计。
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●5.1标准误、t分布
统计学中为了区别个体观察值之间变异的标准差与反映样本均数之间变异的标准差，将后者称为均数的标准误。
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●5.2参数估计
区间估计是指按预先给定的概率计算出一个区间，使它能够包含未知的总体参数。
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●5.3假设检验
假设检验是统计推断的另一重要内容，其目的是比较总体参数之间有无差别。
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第六章t检验
本章介绍计量资料两总体均数比较的检验方法，根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验、配对样本t检验、两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验。
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●6.1单样本t检验
单样本t检验又称单样本均数t检验，适用于来自正态分布的某个样本均数与已知总体均数的比较，其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数是否与已知总体均数有差别。
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●6.2配对设计的t检验
配对样本均数t检验简称配对t检验，又称非独立两样本均数t检验，适用于配对设计计量资料均数的比较，理论上假设配对差值服从正态分布，其比较目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。
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●6.3独立样本t检验
两独立样本t检验又称成组t检验,适用于完全随机设计下两样本均数的比较，其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。
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●6.4t检验spss操作方法
本次课介绍单样本t检验、配对设计样本均数t检验和两独立样本均数比较的t检验，数据录入和结果分析方法。
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第七章方差分析
将全部观测值的总变异按影响因素分解为相应的若干部分变异，在此基础上，计算假设检验的统计量F值，实现对总体均数是否有差别的统计推断。
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●7.1完全随机设计的方差分析
完全随机设计是一种将实验对象随机分配到不同处理组的单因素设计方法。
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●7.2方差分析SPSS软件操作方法
利用软件来实验方差分析的数据录入和结果分析。
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第八章卡方检验
X2检验是英国统计学家Pearson提出的一种主要用于分析分类变量数据的假设检验方法，该方法主要目的是推断两个或多个总体率或构成比之间有无差别。
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●8.1四格表卡方检验
四格表卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括两个率或两个构成比比较的卡方检验。
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●8.2配对四格表资料的卡方检验
四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。
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●8.3行×列表资料的卡方检验
用于多个样本率或多个构成比的比较。
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●8.4卡方检验SPSS软件操作
卡方检验中三种方法的SPSS软件操作方法。
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第九章非参数秩和检验
它不依赖于总体分布的具体形式，应用时可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否已知，因而实用性较强。
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●9.1配对设计样本的秩和检验
若检验假设成立，则差值的总体分布应是对称的，故正负秩和相差不应悬殊。
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●9.2两样本秩和检验
若检验假设成立，则两组的秩和不应相差太大。
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●9.3非参数秩和检验SPSS软件操作方法
通过SPSS软件对配对资料的Wilcoxon符号秩和检验，其它非参数检验方法进行分析和解释。