生物医学统计学调查方法与应用
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02
数据收集规范
03
统计分析方法
04
结果解读原则
05
伦理与合规要求
06
案例实践分析
01
研究设计基础
01
研究设计基础
PART
调查类型选择标准
普查
队列研究
抽样调查
病例对照研究
适用于研究人群中每个个体都进行调查的情况，以获得全面的数据。
通过选取一部分代表性个体进行研究，以推断整体情况，适用于大规模的研究。
根据是否暴露于某因素将研究人群分组，观察其结局发生情况，适用于探讨疾病与因素间的因果关系。
根据是否患病将研究人群分组，回溯其暴露于某因素的情况，适用于疾病病因研究。
估计总体参数
通过样本数据估计总体参数，如均值、比例等，需考虑样本的代表性。
假设检验
根据研究目的和假设，确定样本量以检验假设是否成立，需考虑检验效能和显著性水平。
精度要求
根据预期效应大小和允许的误差范围，计算所需样本量，以确保结果的精确度。
样本量分配
在多因素或多组比较的研究中，需合理分配样本量以提高研究效率。
样本量计算原理
偏倚控制策略
选择偏倚
通过严格的纳入和排除标准，选择代表性样本，减少选择偏倚。
信息偏倚
采用客观、准确的测量方法和工具，减少主观因素对结果的影响。
失访偏倚
采取有效措施减少失访，如定期随访、记录失访原因等，以提高随访率。
混杂偏倚
通过设计阶段控制混杂因素、分析阶段校正混杂因素等方法，减少混杂因素对结果的影响。
02
数据收集规范
PART
标准化数据采集流程
设计数据采集表
根据研究目的和数据类型，设计统一的数据采集表，确保数据准确性和可比性。
01
培训数据采集人员
对数据采集人员进行专业培训，使其熟悉数据采集流程和要求，减少数据误差。
02
统一采集方法和工具
采用统一的方法和工具进行数据采集，如问卷调查、体检、实验室检测等，确保数据的一致性。
03
质量控制指标设定
质量控制流程
建立完整的质量控制流程，包括数据采集前的准备、采集过程中的监控和数据采集后的审核等环节。
03
根据质量指标，制定相应的质量控制标准，如数据缺失率、错误率等，并进行实时监测和反馈。
02
制定质量控制标准
明确质量指标
针对数据采集过程中可能出现的问题，明确关键质量指标，如数据的完整性、准确性、可靠性等。
01
数据清洗与验证方法
数据清洗
对收集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据等操作，以提高数据质量。
数据验证
数据整理与转换
采用多种方法对数据进行验证，如逻辑检查、范围检查、异常值分析等，确保数据的准确性和可靠性。
将清洗和验证后的数据按照分析要求进行整理、转换和编码，以便进行后续的数据分析。
1
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03
统计分析方法
PART
描述性统计核心参数
集中趋势
包括平均数、中位数和众数，用于描述数据的中心位置。
离散程度
包括方差、标准差、极差等，反映数据的分散程度。
分布形态
通过偏度和峰度等指标，判断数据分布是否对称以及扁平或尖峭。
数据可视化
利用图表形式直观展示数据特征和趋势。
单样本t检验
用于比较样本均值与已知总体均值是否存在显著差异。
独立样本t检验
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
卡方检验
用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，常用于分类变量。
方差分析
用于研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而判断因素效应。
假设检验模型选择
多变量回归应用场景
线性回归
多元回归分析
逻辑回归
生存分析
研究一个因变量与多个自变量之间的线性关系，建立预测模型。
用于处理二分类问题，通过自变量预测因变量属于某一类别的概率。
同时考虑多个自变量对因变量的影响，分析各自变量的独立作用。
用于研究生存时间和结局与众多影响因素之间的关系，如医学领域中的患者预后分析。
04
结果解读原则
PART
P值临床意义诠释
P值反映了观察结果与原假设之间差异的显著性，是生物医学统计中常用的指标。
P值定义与计算
在医学实践中，P值常被用于决定是否接受原假设，即判断差异是否具有统计学意义。
医学决策中的P值
P值不能反映差异的实际大小，也不能直接说明差异的临床意义。
P值的局限性
置信区间反映了参数值可能的范围，通常与样本量、样本均值和标准差有关。
置信区间报告标准
置信区间概念
在生物医学研究中，置信区间可用于评估参数估计的不确定性，为医学决策提供依据。
置信区间的应用
置信区间与P值密切相关，但两者提供的信息不同，不能相互替代。
置信区间与P值的关系
效应量实际应用评估
效应量定义与计算
效应量描述了不同组之间的差异大小，是生物医学研究中重要的指标之一。
01
效应量的实际应用
在医学实践中，效应量可用于评估药物疗效、诊断准确性等，为医学决策提供有力支持。
02
效应量的优缺点
效