医学统计学
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课程概述

      医学统计学是运用概率论和数理等原理和方法,研究生物医学资料的设计、收集、整理、分析和推断的一门应用科学。自从郭祖超教授编著的《医学与生物统计方法》一书于1948年出版,首次将医学统计学系统地介绍到国内,至今已有半个多世纪。随着医学研究的不断拓展和深入,医学统计学的应用亦越来越宽广,尤其在医学研究设计、数据分析和结果评价方面尤为重要。

      本课程的作用是培养学生掌握统计学的基本概念、基本原理和基本方法、研究设计。在理解基本内容的基础之上,培养学生解决生物医学领域中实际问题的能力。以使得学生具有生物学试验设计的能力,结合统计软件具有对生物医学资料进行统计分析的能力,以及正确、规范的表达、撰写研究结果和结论的能力,为走向工作岗位或者进一步深造打下坚实的医学统计学基础。


课程大纲

 

第一讲 绪论

1.1 什么是统计学、医学统计学

1.2 传奇色彩的统计学发展史

第二讲 基本概念

2.1 医学研究的三个步骤

2.2 研究资料的分类

2.3 基本概念:概率

2.4 基本概念:小概率事件和小概率原理

2.5 基本概念:总体、个体、样本

2.6 基本概念:参数与统计量

2.7 基本概念:统计学思维

2.8 基本概念:个体变异(同质)

2.9 基本概念:抽样误差

第三讲 统计描述

3.1 定量资料集中位置指标

3.2 定量资料离散度的指标

3.3 定量资料的统计描述

第四讲 正态分布

4.1 正态分布

4.2 概率密度函数

4.3 参考值范围

第五讲 抽样误差及与可信区间

5.1 抽样误差

5.2 抽样误差的表现形式

5.3 蒙特卡洛方法

5.4 抽样误差规律性的模拟

5.5 标准误

5.6 t分布的由来

5.7 t分布的性质

5.8 可信区间

5.9 均数的可信区间

5.10 可信区间的两个要素

5.11 可信区间的含义

第六讲 假设检验

6.1 女士品茶的延伸

6.2 假设检验的基本步骤

6.3 配对样本均数的比较

6.4 两个样本均数的比较

6.5 两个样本方差的比较

6.6 正确理解假设检验的P值和α

6.7 Significant的含义

6.8 Ⅰ型错误和Ⅱ型错误

6.9 单侧检验与双侧检验

6.10 假设检验与区间估计

第七讲 相对数

7.1 常用相对数

7.2 相对数的注意事项

第八讲 卡方检验

8.1 率的可信区间

8.2 两个样本率比较的卡方检验

8.3 卡方检验的应用条件

8.4 构成比的比较和基本思想以及步骤

第九讲 秩和检验

9.1 秩次和秩和的概念

9.2 秩和检验的过程及其基本思想

9.3 秩和检验的适用条件

第十讲 相关分析

10.1 相关分析

10.2 相关系数的计算

10.3 相关系数的假设检验

10.4 相关系数的抽样分布

第十一讲 回归分析

11.1 回归的由来

11.2 回归方程的求解

11.3 回归方程的绘制

11.4 回归方程的解释

第十二讲 研究设计

12.1 研究设计的基本原则——对照

12.2 研究设计的基本原则——随机

12.3 研究设计的基本原则——重复

预备知识

医学高等数学

证书要求


参考资料

《医学统计学》(第三版),主编于浩,中国统计出版社

《医学统计学》(第三版),主编陆守曾、陈峰,中国统计出版社