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XuetangX

医学统计学(高级篇)

Colorado State University via XuetangX

Overview

医学统计学是医学生的公共基础课程。本课程于2006年入选国家精品课程,2013年入选国家级精品资源共享课程。课程内容包括三部分共23讲。

第一部分为基本统计方法,包括:绪论、计量资料的统计描述、总体均数的估计与假设检验、多个样本均数比较的方差分析、计数资料的统计描述、几种离散型变量的分布及其应用、χ2检验、秩转换的非参数检验、双变量回归与相关、统计表与统计图。

第二部分为高级统计方法,包括:多因素试验资料的方差分析、重复测量设计资料的方差分析、协方差分析、多变量数据的统计描述与统计推断、多元线性回归分析、logistic回归分析、生存分析、判别分析、聚类分析、常用综合评价方法、量表研制与量表资料的统计分析方法、医学文献的系统综述与Meta分析、交互作用的统计分析及应用。

第三部分为统计软件应用,讲述SPSS统计软件。各部分内容均以微视频形式讲解重要的知识点,并提供习题及讨论论坛,引领您领略统计的博大精深和科研的无穷乐趣。本课程受众面广,社会影响大,适用于医学、生命科学、医药卫生工作者,及对医学感兴趣的各类人群。2018年开课以来注册人数始终位居全国同类课程首位,累计选课人数高达4万余人。

1.课程融合现代信息技术,突破常规课堂教学框架,持续优化教学内容,构建了同时满足社会开放和校内教改双重需求的课程体系。针对网络教学碎片化的特点,课程结构分两级,分别对应于“讲”和知识点,层次分明、重点突出、便于选学。教学内容分为两个层次,分别对应于基本要求和拓展需求,满足了不同受众的学习需要。基本知识的组建突破了医学统计学常规课堂教学的框架,精选核心问题,跨章节重组相关内容,紧扣医学实践,精心制作了112个内容完整、核心突出、相对独立的授课视频。拓展内容注重介绍医学统计学领域的主要进展。并结合实际案例,强化科学严谨,辩证求实的科学精神的培养。

2.医学统计学的教学目标包括基本知识和统计思维能力。结合案例的医学统计学软件实现是培养科学思维的重要途径,但如何帮助学习者建立科研设计与数据分析实际能力一直是本门课程教学的难题。本课程通过21个SPSS统计软件视频,解决了慕课教学缺乏实践操作的不足;佐以医学科学研究中的典型案例视频,强化医学人文和科学精神的培养。

3.以学生为中心建立了多维度涵盖课前课后的导学体系,引领学生自主学习。一是每讲单独设立课学习指南,明确本章学习目标和进度;二是每讲提供完整的教学课件,帮助学生课后整合碎片化知识点,建立完整知识体系;三是以医学科研问题为主线设置4次阶段性讨论,引领学生跨章节灵活应用所学知识解决医学科研实际问题。

 

 


Syllabus

  • 第一章 绪论
    • 1. 医学统计学概述
    • 2.统计学的几个基本概念
    • 3.医学统计工作的基本步骤
  • 第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述
    • 1.频数分布表与频数分布图
    • 2.集中趋势描述
    • 3.离散趋势描述
    • 4.正态分布
    • 5.医学参考值范围的制度
    • 6.常用相对数
    • 7.应用相对数的注意事项
    • 8.率的标准化法
  • 第三章 总体均数的估计与假设检验
    • 1. 均数的抽样误差与标准误差
    • 2.t分布
    • 3.总体均数的估计
    • 4.假设检验的基本原理与步骤
    • 5.t检验
    • 6.假设检验的注意事项
  • 第四章 多个样本均数比较的方差分析
    • 第一节 方差分析的基本思想及应用条件
    • 第二节 完全随机设计资料的方差分析
    • 第三节 随机区组设计资料的方差分析
    • 第四节 多个样本均数间的多重比较
  • 第五章 x²检验
    • 5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
    • 5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
    • 5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
    • 5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
    • 5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
    • 5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
    • 5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
  • 第六章 几种离散型变量的分布及其应用
    • 6-1二项分布的概念
    • 6-2二项分布的特征
    • 6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
    • 6-4二项分布的应用—率的假设检验
    • 6-5泊松分布的概念与特征
  • 第七章 秩转换的非参数检验
    • 第一节 秩和检验概述
    • 第二节 Wilcoxon符号秩检验
    • 第三节 Wilcoxon秩和检验
    • 第四节 Kruskal-Wallis H检验
    • 第五节 Friedman M检验
  • 第八章 统计表与统计图
    • 第一节 统计表
    • 第二节 直条图和直方图
    • 第三节 圆图和百分条图
    • 第四节 线图和半对数线图
    • 第五节 散点图与统计地图
    • 第六节 箱图
  • 第九章 双变量回归与相关
    • 第一节 -概述
    • 第二节 直线回归
    • 第三节 直线回归中的统计推断
    • 第四节 双变量回归与相关-直线相关
    • 第五节 回归与相关中的注意事项
    • 第六节 秩相关
  • 第十章 多因素试验资料的方差分析
    • 第一节 多因素试验
    • 第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
    • 第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
    • 第四节 三因素析因设计资料的方差分析
    • 第五节 正交设计与方差分析
    • 第六节 嵌套设计资料的方差分析
    • 第七节 裂区设计资料的方差分析
  • 第十一章 重复测量设计资料的方差分析
    • 第一节 重复测量资料的反差分析
    • 第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
    • 第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
    • 第四节 重复测量数据的多重比较
  • 第十二章 协方差分析
    • 第一节 协方差分析的基本思想和步骤
    • 第二节 完全随机设计资料的协方差分析
    • 第三节 随机区组设计资料的协方差分析
  • 第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断
    • 第一节 多变量数据的统计描述
    • 第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
    • 第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
    • 第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
    • 第五节 重复测量设计的多变量分析
  • 第十四章 多元线性回归分析
    • 1.多元线性回归模型
    • 2.多元线性回归模型的假设检验
    • 3.多元线性回归模型自变量的选择
    • 4.多元线性回归模型应用及其注意事项
  • 第十五章 logistic回归分析
    • 1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
    • 2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
    • 3Logistic 回归分析——成组(非条件)logistic回归分析
    • 4回归分析—— 配对(条件)logistic回归分析
    • 5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
  • 第十六章 生存分析
    • 第一节 生存分析中的基本概念
    • 第二节 生存率的估计与生存曲线
    • 第三节 生存率的比较
    • 第四节 Cox比例风险回归模型
  • 第十七章 判别分析
    • 第一节 判别分析-概论
    • 第二节 判别分析-Fisher判别
    • 第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
    • 第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
  • 第十八章 聚类分析
    • 第一节 聚类分析-概论
    • 第二节 聚类分析-系统聚类法
    • 第三节 聚类分析-动态样品聚类
  • 第十九章 SPSS统计软件
    • 第一节 SPSS-概述
    • 第二节 SPSS-数据文件的建立
    • 第三节 SPSS-数据文件的管理
    • 第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
    • 第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
    • 第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
    • 第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
    • 第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
    • 第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
    • 第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
    • 第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
    • 第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
    • 第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
    • 第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
    • 第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
    • 第十六节 SPSS-直线相关回归分析
    • 第十七节 spss多元线性回归
    • 第十八节 spss-logistic回归
    • 第十九节 spss-条件logistic回归
    • 第二十节 spss-有序logistic回归
    • 第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
  • 期末考试

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