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绪章绪论
绪论
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●0.1为什么学习统计学？
为什么学习统计学？
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第一章耶，我在学统计学！
医学统计学（medical statistics）是临床医学、基础医学、公共卫生和医疗卫生服务研究中的一门基础学科，是关于收集数据、分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。绪论中主要介绍了医学统计学定义、研究对象以及一些基本概念。通过介绍统计学家以及轻松有趣的案例了解统计学在医学研究中的地位和作用。
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●1.1医学统计学代表性人物
介绍统计学发展史以及统计学家们的爱恨情仇。本节学习任务：了解统计学发展史，认识著名统计学家。
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●1.2医学统计学案例和定义
从生活中的统计学“平均收入问题”，到经典统计学案例“高尔顿研究身高遗传问题”、“戈斯特研究酿酒质量问题”，介绍统计学的应用无处不在，统计学就是玩数据，玩的策略依据实际条件选择，怎么玩数据就是本门课程的精髓。本节学习任务：掌握医学统计学定义。
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●1.3统计学术语有哪些？
本节主要介绍医学统计学一些基本概念，如总体与样本、参数与统计量、小概率原理等内容。本节学习任务：掌握医学统计学常见的基本概念。
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●1.4数据类型有哪些？
数据按照特征可分为三类，定量数据、定性数据和等级数据。本节学习任务：掌握三种类型数据的识别能力。
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第二章统计量中的大奥妙-统计描述
统计描述是统计分析的重要内容。通过统计描述可以清晰地揭示研究对象的基本特征，为进一步的统计推断打下基础。本章详细地介绍频数表、直方图和统计指标对定量数据进行统计描述的过程。
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●2.1频数分布表
以140名男子红细胞计数测量数据为例，介绍制作频数分布直方图的步骤以及用途，利用这种统计描述的手段帮助我们了解变量值的频数分布范围与特征，简洁明了，便于阅读。
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●2.2平均薪资的陷阱-集中趋势的统计描述
以百姓生活议题是谁拉高了平均工资为例，讲述集中趋势统计描述指标选择的策略，介绍三种描述集中趋势的统计指标及使用范围。本节学习任务：掌握描述定量数据集中趋势统计指标的计算方法及使用注意事项。
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●2.3你会选择让谁去参赛-离散趋势的统计描述
以生活问题如何根据球员先前得分选人参赛为例，讲述离散程度统计描述指标选择的策略，介绍四种描述离散程度的统计指标及使用范围。本节学习任务：掌握描述定量数据离散程度统计指标的计算方法及使用注意事项。
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第三章数据可视化-统计图表
统计图和统计表是统计描述的重要工具。在统计工作整个过程中尤其是在撰写科研论文中，表达统计结果及进行对比分析时，应用非常广泛。本章主要介绍统计表和统计图的编制原则和结构，以及一些常见的统计图。
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●3.1统计表
以比较试验药与对照药治疗帕金森病临床疗效的有效率的统计表为例，介绍统计表的制作原则及注意事项。本节学习任务：掌握统计表的制作原则及注意事项。
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●3.2统计图
以全球新冠疫情现状地图气泡图为例，介绍统计图形的魔力，并详细介绍一些常见的统计图。本节学习任务：掌握基本统计图的制作原则以及使用注意事项。
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第四章看起来规律的世界-正态分布
生活中很多现象都近似服从正态分布，正态分布让整个世界看起来如此规律。正态分布也是许多统计方法的理论基础。本节主要介绍正态分布和标准正态分布的概念、特征及其曲线下面积分布规律在医学研究中的应用，包括医学参考值范围的制定。
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●4.1正态分布的背景
从生活中的对称之美，到高尔顿钉板实验，再到杨辉三角，指出生活中很多现象都近似服从正态分布，进而引出正态分布的概念。本节学习任务：体会正态分布的对称之美。
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●4.2正态分布的概念和特征
以140名男子红细胞计数直方图为例，引出正态分布概率密度函数曲线的由来，进而介绍正态分布的概念、特征。本节学习任务：掌握正态分布的概念、特征。
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●4.3正态分布曲线下面积规律
介绍正态分布曲线下面积规律及标准化转换。本节学习任务：掌握正态分布曲线下面积规律及标准化转换。
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●4.4正态分布的应用
介绍正态分布的三方面的应用，估计累积频率、质量控制、以及制订医学参考值范围。以教师个人体检化验单为例、以儿童保健手册体重和身高发育评估标准为例,介绍依据正态分布原理计算医学参考值范围的方法和意义。本节学习任务：掌握依据正态分布原理制订医学参考值范围方法。
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第五章信任的骗局-参数估计
医学研究中，绝大多数情况是由样本信息推断总体特征。由于个体存在差异，这种推断存在一定的误差。从本章之后开始学习统计推断的方法，参数估计就是统计推断的重要内容之一，统计推断应用的原理就是抽样误差的分布规律。本章主要介绍抽样误差的分布规律；t分布的特性和规律；总体均数、总体率的参数估计。
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●5.1抽样误差的分布规律
从哲学思想“一叶知秋”，引入样本统计量估计总体参数这一统计学逻辑思维，进而引出中心极限定理的意义，通过模拟实验介绍中心极限定理的原理。本节学习任务：掌握抽样误差的分布规律。
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●5.2均数与率的标准误
本节提炼描述抽样误差大小的重要概念-标准误，再次总结中心极限定理的内容，并与标准差进行区分。本节学习任务：掌握均数与率的标准误的计算公式。
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●5.3t分布
本节讨论三个议题：①t值、t分布的引入；②t分布的图形特征；③尾部概率与自由度与t值的关系。本节学习任务：了解t分布的由来、掌握t分布的特征。
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●5.4置信区间的定义
以历史事件二战中德军坦克总量估算问题引入参数估计概念，介绍统计学家争论的焦点，置信区间vs 概率区间，给出置信区间的定义。本节学习任务：掌握置信区间估计的定义。
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●5.5总体均数区间估计
以红细胞计数均数的置信区间估计为例，应用抽样误差分布规律t分布推导置信区间计算公式。本节学习任务：掌握均数置信区间的计算方法。
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●5.6率的置信区间
以某疾病防控中心贫血检出率的置信区间估计为例，应用抽样误差分布规律Z分布推断置信区间计算公式。本节学习任务：掌握率置信区间的计算方法(正态分布法)。
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●5.7置信区间的使用注意事项
介绍置信区间的两个要素，以池塘捞鱼为例，解释置信区间的含义，强调置信不能排除骗局。本节学习任务：掌握置信区间两个要素的影响因素，理解置信区间含义。
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●5.8t分布-番外篇
介绍21世纪伟大的统计学先驱之一戈赛特先生及其提出t分布的背景。本节学习任务：学习统计学先驱执着探索、求真务实、怀疑与批判精神。
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第六章女士品茶-假设检验
假设检验是统计推断的另一重要内容，其目的是比较总体参数之间有无差别。本章主要介绍假设检验的推断原理、基本思想与步骤以及用于定量资料均数比较的t检验。
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●6.1假设检验的由来
以统计学经典故事“女士品茶”为例，引入假设检验的基本思想，介绍伟大的统计学先驱Fisher及其作出的贡献。另外通过摸球实验介绍假设检验这一带概率性质的反证法的统计学思维。本节学习任务：掌握假设检验基本思想。
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●6.2假设检验的目的
介绍假设检验的三类研究目的。本节学习任务：掌握假设检验的三类研究目的。
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●6.3假设检验的基本思想
以比较难产儿vs一般新生儿平均出生体重为例，应用假设检验基本思想，介绍假设检验各个步骤，从抽样-中心极限定理-t分布-确定拒绝阈，做结论。本节学习任务：掌握单样本t检验这一统计推断方法以及假设检验的步骤。
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●6.4均数比较的假设检验-配对t检验
以比较饮用咖啡前vs饮用咖啡后运动者心肌血流量有无差别为例，介绍配对设计，结合假设检验基本思想，应用中心极限定理-t分布-确定拒绝阈，做结论。本节学习任务：掌握配对t检验。
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●6.5均数比较的假设检验-两独立样本均数t检验
以比较正常组vs低氧组运动者心肌血流量有无差别为例，介绍完全随机设计，结合假设检验基本思想，应用中心极限定理-t分布-确定拒绝阈，做结论。本节学习任务：掌握两独立样本均数比较t检验。
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●6.6t检验的应用条件
介绍t检验的三个应用条件，独立性、正态性、方差齐性。本节学习任务：掌握 t检验的应用条件。
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●6.7假设检验的统计意义和实际意义
本节介绍如何正确理解P 值含义；正确理解 值含义；检验结果的正确理解；统计结论的表述；假设检验的实际意义，本节学习任务：掌握P 值含义， 值含义，统计结论的规范表述方法以及假设检验的实际意义。
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●6.8I型错误和II型错误
假设检验结论是具有概率性的，下结论时一定要慎重。由于假设检验是根据有限的样本信息对总体作出推断，不论做出哪一种推断结论都有可能发生错误，这就是假设检验的两类错误。本节介绍假设检验中两型错误以及检验效能概念，结合模拟实验再次介绍这三种概念及其之间的关系，本节学习任务：掌握两型错误概念以及检验效能概念。
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第七章专治餐厅选择恐惧症-方差分析
对于多组样本均数比较，t检验不再适用，方差分析是解决上述问题的重要分析方法。本章以完全随机设计方差分析为例，介绍方差分析的概念、思想以及步骤。
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●7.1方差分析的概念
以餐厅选择恐惧症-“吃啥”为例，应用方差分析法选择优质服务餐厅，引出方差分析概念。本节学习任务：掌握方差分析概念。
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●7.2方差分析思想
以比较三种注射剂量下48小时后部分凝血活酶时间为例，解释方差分析变异来源，构造F值，依据F分布确定拒绝阈，总结方差分析基本思想。本节学习任务：掌握方差分析基本思想。
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●7.3方差分析步骤
以比较三种注射剂量下48小时后部分凝血活酶时间为例，应用方差分析基本思想，介绍方差分析基本步骤。本节学习任务：掌握方差分析基本步骤。
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第八章分类资料的统计描述指标-相对数
介绍分类资料的统计描述指标三类相对数：率、构成比和相对比，概念、计算公式以及使用注意事项。
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●8.1姑娘你选择哪一位追求者-相对数和绝对数
以生活案例“姑娘你选择哪一位追求者”为例，介绍相对数概念。本节学习任务：了解分类变量统计描述指标相对数的概念。
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●8.2常用三类相对数指标
介绍三种分类资料的统计描述指标，率、构成比、相对比，概念、计算方法以及使用注意事项。本节学习任务：掌握率、构成比、相对比的计算方法；掌握三类相对数的使用注意事项。
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第九章卡方检验
本章主要介绍分类变量资料统计推断的常用方法：卡方检验以及Fisher确切概率法，这两类方法的主要目的是推断两个或多个总体率或构成比之间是否存在差别。
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●9.1四格表卡方检验的基本思想和基本步骤
以比较中药vs西药治疗糖尿病有效率差异为例，介绍四格表卡方检验基本思想及基本步骤。本节学习任务：掌握四格表卡方检验基本思想。
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●9.2四格表卡方检验的形式
本节针对不同设计类型的四格表资料进行卡方检验，在应用过程中要注意不同设计类型的基础公式和校正公式的适用条件。本节学习任务：掌握四格表卡方检验使用条件。
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●9.3R×C列联表的卡方检验
以比较中药vs西药vs中西药治疗糖尿病有效率差异为例，介绍R×C列联表卡方检验基本思想及基本步骤。本节学习任务：掌握R×C列联表卡方检验及分析过程中的若干注意事项。
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●9.4配对四格表资料的卡方检验
以比较AvsB两种培养基检测结果为例，介绍配对四格表卡方检验基本思想及基本步骤。本节学习任务：掌握配对四格表卡方检验及其使用条件。
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●9.5Fisher确切概率法
以比较两组新生白兔HBV感染率为例，介绍Fisher确切概率法基本思想及基本步骤。本节学习任务：掌握Fisher确切概率法及其使用条件。
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第十章非参数检验
非参数检验是不依赖总体分布类型，也不对总体参数进行推断的一类统计方法。它具有广泛的适应性和较好的稳定性。本章重点介绍配对设计的Wilcoxon符号秩检验和两独立样本比较的Wilcoxon秩和检验以及多独立样本比较的秩和检验。
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●10.1非参数检验的适用范围
非正态分布时能做什么呢？方差不齐时能做什么呢？介绍非参数检验的概念，适用范围。同时给出参数vs非参数检验的优缺点。本节学习任务：掌握非参数检验的适用范围。
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●10.2配对设计资料的符号秩和检验
回忆配对设计概念，引出配对设计资料的符号秩和检验的本质，介绍编秩，求秩和步骤，进而应用秩和统计量抽样分布进行统计推断，总结配对设计资料的符号秩和检验的步骤。本节学习任务：掌握配对设计资料的符号秩和检验。
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●10.3两独立样本比较的秩和检验(一)
以比较有无淋巴细胞转移的胃癌患者的生存时间为例，回答非正态分布时我们能做什么?秩和检验，介绍完全随机设计编秩，求秩和步骤，应用秩和统计量抽样分布进行统计推断，总结两独立样本比较的秩和检验步骤。本节学习任务：掌握两独立样本比较的秩和检验
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●10.4两独立样本比较的秩和检验(二)
以比较有健康人与慢性气管炎病人的痰液嗜酸性粒细胞数有无差异(等级资料)为例，介绍完全随机设计编秩，求秩和步骤，总结两独立样本比较的秩和检验步骤。本节学习任务：掌握两独立样本比较的秩和检验
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●10.5多独立样本比较的秩和检验
以比较三组血清抗体滴度水平之间是否存在差异为例，回答不满足正态分布我们能做什么？介绍完全随机设计多组编秩，求秩和步骤，总结多独立样本比较的秩和检验步骤。本节学习任务：掌握多独立样本比较的秩和检验
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第十一章相关和回归
回归与相关是研究两变量间关系的统计分析方法，本章重点介绍相关与回归的概念、相关系数的计算公式、相关与回归的假设检验以及相关与回归的注意事项。
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●11.1相关与回归的概念
介绍相关与回归的概念。本节学习任务：掌握相关和回归的概念。
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●11.2线性相关和相关系数的基本概念
以探讨身高与前臂长之间相关关系为例，介绍制作散点图意义，线性相关系数的概念及计算原理。本节学习任务：掌握线性相关系数的概念。
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●11.3线性回归方程的求解-最小二乘法
以评估温度(℃)对蛙的心率(次/分)的影响为例，介绍制作散点图的意义和简单线性回归方程估计原理最小二乘原理。本节学习任务：掌握简单线性回归方程的拟合原理。
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●11.4相关与回归的假设检验
介绍相关与回归的假设检验方法、步骤，以及异同点。本节学习任务：掌握相关与回归的假设检验方法、步骤，以及异同点。
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●11.5相关与回归的注意事项
介绍相关与回归的注意事项及使用条件。本节学习任务：掌握相关与回归的注意事项及使用条件。
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第十二章XYZ统计学思维-混杂因素校正
大数据时代，强调相关、忽略因果，辛普森悖论警示，为避免大数据陷阱，统计分析时要考虑数据生成过程及因果模型的构建，考虑混杂因素对结果的影响。本章从研究实例入手，启发学生思考造成辛普森悖论现象的原因，进而引出“混杂因素”的概念，总结辛普森悖论现象中混杂因素的校正方法。
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●12.1数据谎言一
以新冠疫情数据分析中的辛普森悖论现象为例，启发学生思考造成辛普森悖论现象的原因，介绍xyz统计学思维，应用率的标准化校正辛普森悖论现象中的混杂因素。本节学习任务：掌握率的标准化的计算原理。
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●12.2数据谎言二
以比较开放手术和经皮肾镜取石术成功率为例，介绍xyz统计学思维，指出其核心就是校正混杂因素，给出校正混杂因素的另外两种手段，分层分析和多因素回归模型，总结辛普森悖论现象中混杂因素的校正方法。本节学习任务：掌握分层分析和Logistic回归校正混杂因素的手段，具备识别混杂因素的能力。