第一章绪论

医学统计学（medical statistics）是关于统计学原理和方法在医学和卫生学中运用的一门学科，其应用领域涵盖基础医学、临床医学、护理学、口腔医学、药学、公共卫生及预防医学等。绪论中主要介绍了医学统计学的一些基本概念及其在医学研究中的地位和作用，需要掌握医学统计学的基本步骤、总体与样本、参数与统计量、统计描述与统计推断、变量与数据类型、小概率原理等内容，认识到统计设计的重要性，医学统计不仅仅是计算，需要初步树立总体等一些统计学观念，为之后的学习奠定基础，对某些概念的理解要在后面的章节中逐步深入掌握。

●1.1医学统计学的地位和作用

随着医学的发展，作为医学科学研究方法学的医学统计学已逐渐为广大医务工作者和医学科学工作者所认识、所接受，并广为应用。所有医学研究的新发现、新成果，都要提供统计学证据。

●1.2统计工作基本步骤

统计工作基本步骤，包括统计设计，数据收集、整理，数据分析这些内容。

●1.3统计学的若干基本概念

本节主要介绍医学统计学的一些基本概念，如总体与样本、参数与统计量、统计描述与统计推断、变量与数据类型、小概率原理等内容，认识到统计设计的重要性。

第二章实验研究设计

医学研究设计既应该包含专业设计，也应该包含统计设计。
医学研究类型不同，设计方法和内容也不同。如果根据研究者是否主动地给研究对象施加干预来看，可以将医学研究分为①实验研究；②观察性研究。
本章主要从统计学角度出发，重点介绍实验研究的统计设计。

●2.1实验研究概述

实验研究是根据研究目的将同质的研究对象随机分组，分别给予不同的干预或处理，在合理控制非处理因素条件下，比较不同干预或处理的实验效应的一种研究方法。其特点是：主动施加干预，研究对象的随机分组。

●2.2实验设计的基本要素

从实验研究的概念中我们知道基本要素主要有受试对象、处理因素和实验效应。

●2.3实验设计的基本原则

正确评价处理因素的效应，就必须要控制和排除非处理因素的干扰，保证研究结果具有重现性，遵循实验设计的基本原则就可以达到这样的目的。实验设计的基本原则包括对照、重复和随机化，我们也称实验设计的三原则。

●2.4常见的实验设计类型和随机实现

本节只介绍单因素实验常用的设计类型，包括完全随机设计、配对设计、和随机区组设计。

第三章定量资料统计描述

从统计资料中获取信息最基本的方法就是统计描述。通过统计描述可以把握研究对象的基本特征，为进一步的统计分析的打下基础。本章将详细地介绍通过统计表对数据进行概括，用于不同类型变量的描述统计量的意义与计算，以及利用统计图对分布形态及分布间的关系做直观的表达等内容。

●3.1频数分布表、频数分布图

医学资料分为定量和定性资料，这些资料的统计描述是统计分析的基础内容，也是医学科研结果表述不可缺少的重要方面，由于我们很难直接从原始数据得出概括的印象，统计表和统计图成为统计描述的重要工具以帮助我们了解变量值的频数分布范围与特征，它们比文字表达更简洁明了，可以使大量数据系列化，表达精确，便于阅读、分析和比较。

●3.2集中趋势的指标

集中趋势就是频数分布最多的组所在的位置。集中趋势的指标主要包括算术均数、几何均数和中位数，统称为平均数(average)。本节主要介绍以上指标的适用范围和结果的解释。

●3.3离散趋势的指标

离散趋势就是集中趋势两侧的数据增大和减小的范围，即各种数据离开集中位置的程度。常用的离散趋势的指标有：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。本节主要介绍以上指标的适用范围和结果的解释。

●3.4正态分布及其应用

正态分布是一种很重要的连续型分布。很多医学现象都近似服从正态分布，正态分布也是许多统计方法的理论基础。本节介绍正态分布和标准正态分布的概念、特征及其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。

第四章总体均数估计

本章主要介绍抽样研究的概念和目的、抽样误差的概念、产生原因和特点；均数抽样分布特点及均数的抽样误差的概念；标准误的概念、计算方法、意义和用途；t分布的特性和规律及t界值表的应用；总体均数参数估计包括点估计和区间估计两种估计方法。

●4.1均数的抽样误差与标准误

本节主要介绍抽样误差是指由于生物个体的差异，在抽样研究中产生的样本统计量间、样本统计量与总体参数间的差别。在抽样研究中抽样误差是不可避免的，当样本是来自相应总体的随机样本时，其误差大小可以用标准误来衡量。

●4.2t分布

t分布主要用于小样本总体均数的估计和假设检验等。

●4.3总体均数的估计

参数估计包括点估计和区间估计两种估计方法。点估计是直接把样本均数看作总体均数；区间估计是按照可信度（1-α ）来确定总体参数的所在范围。

第五章t检验

假设检验是统计推断的另一类重要内容。正是应用假设检验的理论和方法，人们才能顺利地通过有限的样本信息去把握总体特征，实现抽样研究的目的。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。

●5.1假设检验的基本思想与步骤

两组或多组指标比较时，要检验比较组间的差别是由抽样误差引起的，还是由于处理因素所产生的差别，就需按小概率、反证法的思维进行假设检验。其步骤有：（1）建立假设、确定检验水准及单双侧检验；（2）根据资料的性质和研究目的，选定检验方法，计算检验统计量；（3）确定P值，作出推断结论。

●5.2t检验方法

本节将介绍单样本t检验、配对t检验、两样本均数t检验、正态性检验与方差齐性检验。

●5.3I型错误与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。这一讲的内容就是假设检验中的I型错误和II型错误。

第六章定性资料统计描述

本章主要介绍计数资料（分类资料）的统计描述指标：率、构成比和相对比。这三个指标的适用场合不同，应根据研究目的选用相应的指标。同时，在使用这些指标时要注意杜绝一些常见的错误。

●6.1常用相对数指标

本节介绍率、构成比和相对比这三个指标，率通常说明某现象发生的频率或强度，构成比说明某事物各组成部分的比重或分布，相对比说明分子现象是分母现象的若干倍或百分之几。

●6.2应用相对数的注意事项

应用相对数时要注意：计算相对数时分母不宜过小；不能用构成比代替率来作分析；对观察单位数不等的几组资料求合并总率时，应采用加权平均法；在比较总率时，一定要注意资料的可比性；样本率或构成比的比较应进行假设检验。

第七章卡方检验

本章主要介绍计数资料统计推断的最常用方法：卡方检验。内容包括完全随机设计四格表卡方检验、配对设计四格表卡方检验和行*列表的卡方检验。

●7.1卡方检验基本思想

卡方检验的基本思想就是将率的比较转化为实际频数A与理论频数T的比较，卡方值反映的是实际频数A与理论频数T的吻合程度。

●7.2完全随机设计与配对设计的四格表卡方检验

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。

●7.3行×列表卡方检验

本节介绍除了四格表以外的行*列表的卡方检验，要求掌握此类数据采用卡方检验进行分析的前提条件，以及分析过程中的若干注意事项。

第八章秩和检验

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。

●8.1参数检验与非参数检验

假设检验方法可分为参数检验和非参数检验两大类。非参数检验不依赖总体分布类型，具有广泛的适应性。本节介绍参数检验和非参数检验的概念、优缺点及非参数检验的适用范围。

●8.2Wilcoxon符号秩和检验

Wilcoxon符号秩检验主要用于配对设计资料的比较，还可用于单一样本与总体中位数的比较。本节介绍其计算方法，主要包括编秩、求秩和、计算统计量、确定P值的方法。

●8.3两独立样本设计的秩和检验

两独立样本比较的Wilcoxon秩和检验可用于推断定量资料或等级资料的两个独立样本所来自的两个总体分布是否有差别。本节介绍其计算方法，主要包括编秩、求秩和、计算统计量、确定P值的方法。

第九章双变量回归与相关

回归与相关是研究两变量间关系的统计分析方法，其中回归分析研究两个变量间的数量依存关系，本章重点介绍两个连续型变量之间线性依存关系的统计方法，即简单线性回归，包括回归方程的估计与假设检验，回归方程的应用与注意事项。

●9.1直线回归方程的建立

直线回归分析的任务在于建立一个描述应变量随自变量变化而变化的直线方程，本节介绍直线回归的概念、散点图的意义、回归方程的一般表达式和回归方程的最小二乘估计。

●9.2直线回归的统计推断

直线回归分析中，根据样本资料求得样本回归方程后，首先要考虑回归方程是否成立。本节介绍总体回归方程是否成立的t检验法，根据样本回归系数如何估计总体回归系数，以及反映回归模型拟合效果的重要指标-决定系数。

●9.3直线回归分析的用途与注意事项

两个连续型变量之间线性依存关系的统计方法即简单线性回归，主要包括描述二者变化关系的回归方程估计和回归方程的假设检验。本节介绍直线回归的应用（统计预测与统计控制）、回归分析的前提条件（LINE）及其它应用注意事项。

第十章双变量关联性分析

双变量关联性分析是研究两个变量间是否存在关联性，以及这种关联性的密切程度如何的的统计方法。本章重点介绍用于双变量正态分布资料的直线相关分析、不服从双变量正态分布的秩相关分析及两分类变量的关联性分析。

●10.1直线相关

直线相关，又称简单相关，用于描述服从双变量正态分布的两个变量间的关联性。本节介绍直线相关的概念、散点图的意义、直线相关系数的意义、计算、直线相关系数的统计推断和直线回归与直线相关的区别与联系。

●10.2秩相关

秩相关，又称等级相关，用于描述不服从双变量正态分布的两个变量间的关联性。本节介绍秩相关的适用范围、秩相关系数的意义、计算及秩相关系数的统计推断。

●10.3分类变量的关联性分析

两个分类变量关联性分析是对样本中的每个个体，考察其两种属性的关系。本节介绍至少一个变量为无序分类变量的两分类变量关联性分析，通过做交叉分类的频数表，利用独立性卡方检验和列联系数来分析其关联性。

第十一章SPSS软件操作

本章视频教程首先介绍了SPSS软件的基本情况，然后依照理论课的内容分别介绍了如何利用该统计软件进行定量资料的统计描述、各种t检验、卡方检验以及相关分析和回归分析，帮助大家掌握基本的统计软件分析方法。

●11.1SPSS软件介绍与数据集的建立

本节内容包括SPSS统计软件的基本情况介绍，该软件的各种窗口、菜单功能演示、统计分析数据集的建立过程和技巧等内容。

●11.2定量数据的统计描述

本节内容结合实例数据介绍了定量数据统计描述的三个不同过程，具体的统计分析操作流程和选项功能，以及各自的特色功能等。

●11.3t检验

本节内容结合多个实例数据分别介绍了单样本t检验、配对设计t检验和两样本t检验在SPSS软件中的分析思路、数据集建立、前提条件判断、操作过程以及结果解释。

●11.4卡方检验

本节内容结合多个实例数据分别介绍了完全随机设计四格表、配对设计四格表以及行*列表的卡方检验在SPSS软件中的分析思路、数据集建立、前提条件判断、操作过程以及结果解释。

●11.5直线相关与回归

本节课程结合理论课中的例题，具体介绍直线相关与回归的SPSS软件操作方法，并详细解读SPSS软件的运行结果，以便于大家能够学会应用直线相关与回归的方法解决学习或工作中的实际问题。