医学统计学是应用统计学的原理和方法，收集、整理、分析数据，揭示人群健康现象的规律性，进而做出决策的科学。本课程是医学专业研究生人才培养的核心公共基础课，是医学科研工作者必不可少的工具。本课程从实例出发，重点介绍统计学的基本理论、基本知识和基本技能，强调灵活应用研究设计方案、掌握多因素分析以及统计软件分析，明确各种统计方法的应用条件和优缺点。阐明医学研究中的统计设计与资料收集、整理、分析的内在联系，培养统计思维方法。教学时将抽象的概念辅以直观和便于理解的表达方式，使学生理解统计学的基本原理，牢固掌握统计分析的基本技能，培养学生熟练运用统计分析方法和处理实际数据的能力，引导学生养成不轻信、不伪造数据，依数据决策的统计素养。
Overview
Syllabus
- 第一章 绪论
- 1.1统计学与医学统计学
- 1.2医学统计学的作用
- 1.3统计学的基本概念
- 第二章 计量资料的统计描述
- 2.1频数分布
- 2.2集中趋势的描述
- 2.3离散趋势的描述
- 2.4正态分布
- 2.5医学参考值范围的制定
- 第三章 总体均数的估计与假设检验
- 3.1均数的抽样误差与标准误
- 3.2t分布
- 3.3总体均数估计
- 3.4假设检验的基本原理和步骤
- 3.5假设检验的注意事项
- 3.6单样本t检验
- 3.7配对t检验
- 3.8两独立样本t检验
- 3.9总体方差不等的近似t检验
- 3.10正态性检验和数据转换
- 第四章 多个样本均数比较的方差分析
- 4.1多个样本均数比较的方差分析
- 4.2方差分析原理1
- 4.3方差分析原理2
- 4.4方差分析应用条件
- 4.5完全随机设计方案
- 4.6完全随机设计方差分析
- 4.7随机区组设计方差分析原理
- 4.8随机区组设计方案
- 4.9随机区组设计方差分析实例
- 4.10多个均数间的多重比较
- 第五章 计数资料的统计描述
- 5.1常用相对数
- 5.2应用相对数的注意事项
- 5.3率的标准化法
- 5.4动态数列及其分析指标
- 第六章 几种离散型变量的分布及其应用
- 6.1随机变量分布的基本性质
- 6.2二项分布的定义和性质
- 6.3二项分布的应用
- 6.4Poisson分布的定义和性质
- 6.5Poisson分布的应用
- 第七章 卡方检验
- 7.1四格表资料的卡方检验
- 7.2配对四格表资料的卡方检验
- 7.3四格表资料的Fisher确切概率法
- 7.4行×列表资料的卡方检验
- 7.5多个样本率间的多重比较
- 第八章 秩转换的非参数检验
- 8.1秩转换的非参数检验
- 8.2配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验
- 8.3两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验
- 8.4完全随机设计多个样本比较的Kruskal—Wallis H检验
- 8.5随机区组设计多个样本比较的Friedman M检验
- 第九章 双变量回归与相关
- 9.1直线回归模型
- 9.2直线回归参数估计
- 9.3直线回归统计推断1
- 9.4直线回归统计推断2
- 9.5直线回归注意事项
- 9.6直线相关
- 9.7秩相关
- 第十章 统计表与统计图
- 10.1统计表
- 10.2常用统计图
- 第十一章 多元线性回归分析
- 11.1多元线性回归1
- 11.2多元线性回归2
- 11.3自变量筛选方法
- 11.4多元线性回归的应用及注意事项
- 第十二章 logistic回归分析
- 12.1logistic回归基本思想
- 12.2logistic回归模型
- 12.3logstic回归参数意义
- 12.4logistic回归参数统计推断
- 12.5logistic回归分析实例
- 12.6logistic回归分析用途与注意事项
- 第十三章 生存分析
- 13.1生存分析基本概念1
- 13.2生存分析的基本概念2
- 13.3生存曲线的描述
- 13.4生存曲线的比较
- 13.5Cox比例风险回归模型
- 期末考试
Taught by
Hu Zhijian, Wu Siying, Lin Zheng, Fu Rong, Lin Shaowei, Jiang Yixian, and Zhan Zhiying
