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1、医学统计学统计学【教学目的】医学统计学是医学科学的一个组成部分，是医学院校各专业的必修课。医学统计学作为保证医药科研工作的重要手段已写入有关文件的要求中，作为高层次的医学专业人员，通过学习本门课程，可以较好地把统计原理和方法的思维逻辑应用于科研和管理中，尤其在本学科的研究设计和数据分析方面，更为明显。通过本门课程的学习，要使学生学会人群健康研究的统计学方法，学会计量、计数资料的分析，非参数统计方法和多元统计分析方法及医学研究设计。其目的使大家具备新的推理思维，结合专业问题合理设计试验，科学获取资料，提高科研素质。本课程教学的主要方法有理论讲授、课堂讨论、课堂演算等，使学生加深对理论的理解。【主
2、要内容及要求】第一章绪言1掌握统计工作的步骤。2掌握统计资料的类型。3掌握总体与样本、概率、小概率事件，误差等基本概念。4熟悉统计学、医学统计学的定义、掌握统计学的研究对象。5了解学习本门课程应注意的问题。第二章个体变异与变量分布1掌握均数、几何均数、中位数的计算和应用；掌握四分位数、标准差的应用；相对数常用指标、应用相对数的注意事项；正态分布的应用和医学参考值的估计。2熟悉利用统计图表描述定量资料的基本方法；制作统计图表的基本要求和规则；百分位数的计算方法；正态曲线的面积的分布规律。3了解定量资料频数分布表的编制方法和分布规律；常用疾病统计指标的计算；正态分布的概念及特征。第三章抽样误差1掌
3、握抽样误差的概念；标准误的意义及其应用；t分布特征及应用。2熟悉抽样误差影响因素；标准误的计算。3了解t分布特征第四章可信区间1掌握可信区间的概念，总体均数95和99置信区间的计算及适用条件;掌握正态近似法计算总体率的95%和99置信区间及适用条件；阐述标准差与均数标准误的区别。2熟悉可信区间的两个要素，查表法估计总体率的置信区间。3了解两均数之差的可信区间。第五章假设检验1掌握假设检验的意义及步骤；第一类错误与第二类错误。2熟悉假设检验的基本思路；假设检验的条件；P值含义。3了解差异检验与优度检验；区间估计与假设检验之间的关系。第六章定量资料的分析1掌握t检验的应用条件及类型，常用的t检验分
4、析与计算过程；方差分析的基本思想；单因素方差分析的过程。2熟悉方差不齐时的t检验；多样本的两两比较方法。3了解两样本几何均数的比较；方差齐性检验；变量变换。第七章定性资料的分析1掌握X2检验各种公式的适用条件和各种设计类型的X2检验的步骤及行列表资料X2检验的注意事项。2熟悉样本率与总体率比较的u检验；多个率的多重比较；似然比检验。3了解两样本率比较的u检验；确切概率法。第八章等级资料的分析1掌握非参数统计的概念；不同设计类型的秩和检验的实施方法及其应用条件。2熟悉不同设计类型的秩和检验方法。3了解不同设计类型的秩和检验和相应t检验的功效有何不同。第九章两指标间的直线相关1掌握利用散点图确定两
5、个定量变量之间有否线性关系；掌握Pearson积差相关、Spearman等级相关的应用条件并能计算相应的相关系数，同时进行假设检验；对分类计数频数表资料的两变量间的关联性作定量分析。2熟悉对不同类型的变量，用不同的统计方法去分析它们之间的关系。3了解利用散点图分析样本相关系数可能出现的各种假象，并作出合理解释。第十章两指标间的直线回归1掌握回归的基本概念；回归分析的基本思想与方法；回归系数检验的意义与方法；相关与回归分析的区别与联系。2熟悉总体回归系数的统计推断；残差与残差分析。3了解总体回归线的95%置信带与个体预测值Y的区间估计；过定点的直线回归。第十一章多元回归分析1掌握多元线性回归、L
6、ogistic回归、Cox比例风险回归方程中的偏回归系数、标准化偏回归系数、确定系数、复相关系数、比数比的概念、应用、计算结果的解释。2熟悉回归分析的分类，残差的概念，最小二乘法求多元回归方程，回归方程的配合适度检验，逐步筛选法选择自变量，最大似然估计法求Logistic回归方程及Cox比例风险回归方程，似然比检验筛选自变量。3了解多元线性回归、Logistic回归模型。第十二章研究设计总论1掌握医学研究设计的意义，研究设计的形式、研究设计的基本原则和基本要素。2熟悉样本含量的估计方法。3了解调查设计的步骤和样本含量的估计方法。第十三章研究设计实验设计1掌握实验设计方法选择的依据。2熟悉常用实验设计方法的特点与设计方式，如完全随机设计、配对设计、配伍设计、交叉设计、拉丁方设计、析因设计、正交试验设计。3了解常用实验设计方法样本含量的估计。第十四章研究设计临床新药设计1掌握临床试验的特点，新药临床试验的分期，新药临床试验的基本原则。2熟悉新药临床试验的统计分析方法。3了解临床诊断试验与评价的方法。第十五章统计表和统计图1掌握统计表的基本结构和要求，统计图形的选择、制图通则。2熟悉各种图形的绘制方法。3了解统计表的种类和常用的统计图。医学统计学统计学
