- 1.1.1]--统计学与医学统计学
- [1.2.1]--如何学习医学统计学
- [1.3.1]--统计学中的基本概念
- [2.1.1]--频数分布表与频数分布图及集中趋势的描述
- [2.2.1]--离散趋势的描述
- [2.3.1]--正态分布及其应用
- [3.1.1]--常用相对数指标及应用相对数指标的注意事项
- [3.2.1]--动态数列的常用指标及辛普森悖论与率的标准化
- [4.1.1]--统计表
- [4.2.1]--统计图
- [5.1.1]--抽样误差
- [5.2.1]--t分布
- [5.3.1]--单个总体参数的置信区间及两总体参数之差的置信区
- [6.1.1]--样本均数与总体均数的比较
- [6.2.1]--两相关样本均数的比较、两独立样本均数的比较
- [6.3.1]--t检验的应用条件及假设检验需注意的问题
- [7.1.1]--方差分析的基本思想及多个独立样本均数的比较
- [7.2.1]--多个相关样本均数的比较
- [7.3.1]--多个样本均数的比较及方差分析的应用条件
- [8.1.1]--两独立样本率的卡方检验
- [8.2.1]--两相关样本率的卡方检验及Fisher确切概率检
- [8.3.1]--R×C表的卡方检验
- [9.1.1]--参数检验与非参数检验及两相关样本资料的Wilc
- [9.2.1]--两独立样本资料比较的秩和检验及多组独立样本资料
- [9.3.1]--多组相关样本资料比较的秩和检验及等级资料的比较
- [10.1.1]--简单线性回归的概念及计算
- [10.2.1]--简单线性回归中的统计推断及回归方程拟合效果的
- [10.3.1]--利用回归方程进行估计和预测及应用注意事项
- [11.1.1]--简单线性相关
- [11.2.1]--秩相关
- [11.3.1]--相关与回归的区别和联系
- [12.1.1]--实验设计的基本要素
- [12.2.1]--实验设计的基本原则
- [12.3.1]--常用实验设计方法及样本含量估计
- [12.4.1]--临床试验简介
- [13.1.1]--调查研究概况
- [13.2.1]--调查设计的一般步骤及常用的抽样方法
- [13.2.2]--调查设计学生作品展示
- [13.3.1]--调查问卷的设计与考评及调查研究的质量控制
《医学统计学课程简介》
一、课程性质与定位
医学统计学是运用概率论和数理统计的原理与方法,研究医学领域中数据的收集、整理、分析和解释的一门学科。它是医学科研和临床实践中不可或缺的工具,为医学研究提供科学的方法和理论支持。
本课程是医学及相关专业的重要基础课程之一,具有较强的理论性和实践性。它建立在高等数学、线性代数等数学基础课程以及医学基础课程之上,同时又为医学科研设计、临床流行病学、循证医学等后续课程提供方法学基础。
二、课程目标
知识目标
使学生掌握医学统计学的基本概念、原理和方法,包括数据的类型、统计描述、常见的统计分布、参数估计、假设检验等。
让学生熟悉医学研究中常用的统计分析方法,如 t 检验、方差分析、卡方检验、相关与回归分析等。
培养学生阅读和理解医学统计学术文献的能力,能够正确解读统计结果及其在医学研究中的意义。
技能目标
能够运用统计学方法对医学数据进行收集、整理和分析,熟练使用统计软件(如 SPSS、SAS 等)进行数据处理和统计分析。
具备根据医学研究目的和数据特点,选择合适的统计方法进行研究设计和数据分析的能力。
学会撰写规范的医学统计分析报告,能够准确地表达统计分析结果和结论。
素质目标
培养学生严谨的科学态度和实事求是的工作作风,在医学研究中遵循统计学原则,确保研究结果的可靠性和科学性。
提高学生的逻辑思维能力和批判性思维能力,能够对医学研究中的统计方法和结果进行正确的评价和质疑。
增强学生的团队合作精神和沟通能力,能够与医学研究团队中的其他成员协作完成统计分析工作。
三、课程内容
统计学基础
数据的类型和统计资料的分类。
统计描述的方法,包括集中趋势和离散趋势的指标计算及应用。
常见的统计分布,如正态分布、t 分布、卡方分布等的特点和应用。
统计推断
参数估计的方法,包括点估计和区间估计。
假设检验的基本原理和步骤,常见的假设检验方法(如 t 检验、方差分析、卡方检验等)的应用条件和计算方法。
相关与回归分析
线性相关的概念、相关系数的计算和意义。
线性回归的基本原理、回归方程的建立和应用。
医学研究中的统计方法应用
实验设计的基本原则和方法,包括完全随机设计、配对设计、随机区组设计等。
临床疗效评价中的统计方法应用,如生存分析、Cox 回归等。
医学诊断试验的评价指标和统计分析方法。
统计软件应用
介绍常用统计软件的基本操作和数据处理方法,如数据录入、数据管理、统计分析等。
通过实际案例演示如何使用统计软件进行医学数据的统计分析。
