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第一章医学统计学概述
通过具体的临床医学、卫生管理、预防医学上的实例，强调医学统计学的作用和地位，培养统计思维与抽象思维。在学习过程中，结合生活常识，准确理解统计学基本概念和统计资料类型，通过统计学的发展简史和一些生物现象，认识医学统计学在医学科研中的重要作用。
【教学要求】
了解：
1.医学统计学的定义、研究对象、重要性、任务和主要研究内容
2.军队卫生统计工作的要求、基本内容
掌握：
1. 常用统计学名词概念
2. 统计资料的分类及其转化 -
●1.1漫谈医学统计学
本节介绍医学统计学的定义、研究对象、重要性、任务和主要研究内容.
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●1.2统计学中的几个基本概念
本节介绍了统计学中的常用基本概念。
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●1.3医学统计工作的基本步骤
本节主要介绍统计资料的分类及其转化。
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●1.4统计资料的分类
本节主要介绍统计资料的分类。
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第二章资料描述性统计
从统计资料中获取信息的最基本的方法就是统计描述，通过对资料进行描述性统计，计算出相应的统计指标，就可以了解统计数据的分布特征，为进一步的统计分析打下基础。本章将介绍不同资料类型下的不同统计描述指标。
【教学要求】
了解：
1. 频数表的编制和用途
2. 常用统计指标的计算
3. 自由度概念
掌握：
1. 常用相对数指标、平均数指标和变异指标的概念和应用时的注意事项
2. 能根据资料类型和分布特点，选择合适的统计指标对其进行正确的描述 -
●2.1平均数指标
平均数(average)是描述一群性质上相同的数值变量值的集中位置、说明某种现象或事物数量的一般水平。对计量资料，常用平均数包括算术均数、中位数、众数、几何均数等。
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●2.2变异指标
由于生物个体间存在着普遍的变异性，不同个体的同种指标在相同的条件下对内外环境影响的反映可以出现互不一致的结果。我们把同一总体中不同个体之间的离散趋势称为变异（variation）。统计上把描述各观察值之间的离散程度的指标称为变异指标。
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●2.3相对数指标
相对数（relative number）指标是计数资料的描述性指标，是两个相联系的量之比，表示相对大小。对于计数资料，只有计算相对数后才能做进一步的深入分析比较。
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第三章随机变量分布
医学研究中的各种指标和统计量（随机变量）在各自取值范围内或取值状态下的概率称为随机变量的分布（distribution）。分布全面地反映了研究总体或统计指标的散布情况。在进行统计推断前，必须确定统计指标及统计量的分布。本章将介绍最基本的随机变量分布及其应用。
【教学要求】
了解：
1. 变量与随机变量分布的概念、分布特征的描述
2. 正态性检验的原理方法
3. 二项分布和Poisson分布的概念、意义、性质及其简单应用（自修）
4.参考值范围的计算和意义
掌握：
1. 正态分布的概念、性质、面积原理及其应用
2. 正态分布和标准正态分布的相互联系
3. 参考值范围估计及其注意事项 -
●3.1正态分布
正态分布是最常见、最重要的一种连续型分布，它首先由德国数学家和天文学家德•莫阿弗尔（A.de Moiver）于1733年提出。德国数学家Gauss发现虽然稍晚，但他迅速将之应用于天文学研究，使正态分布广为人知，故正态分布又称为Gauss分布（Gauss distribution）。
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●3.2参考值范围估计
参考值在医学上有广泛的应用。正常人体的各种生理、生化指标的参考值范围对临床诊断有重要参考价值。
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第四章参数估计
医学研究中，很多情况下需要由样本统计量估计总体参数，即进行参数估计，它是重要内容之一。本章将介绍可信区间估计方法。
【教学要求】
了解：
1. 均数与率的标准误的计算
2. 参数估计的计算和意义
3.SPSS软件特点及主要界面
掌握：
1. 标准误概念、意义及其与标准差的区别与联系
2. t分布的概念，t分布与标准正态分布间的区别与联系
3.可信区间估计及其注意事项
4.资料描述性统计的SPSS软件实现及其结果解释 -
●4.1标准误
由抽样所致的样本指标与总体指标间的差异是抽样误差，抽样误差是不可避免的，且有规律的，标准误能够间接地反映抽样误差的大小。
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●4.2t分布
t分布是英国统计学家W.S.Gosset于1908年以“Student”笔名发表论文提出的，所以又称“Student’s t-distribution”。t分布的发现使得小样本统计推断成为可能，它被认为是统计学发展历史中的里程碑之一。
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●4.3可信区间估计
用样本统计量来估计或推论总体参数，即参数估计。
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●4.4上机实践1 spss统计软件简介
spss统计软件简介
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●4.5上机实践2 资料描述性统计的spss实现
资料描述性统计的spss实现
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第五章假设检验
假设检验也称显著性检验，是统计推断的另一项重要内容，其目的是比较总体参数间有误差别。假设检验是依据随机样本对未知事物进行判断和决策的规则。本章将介绍假设检验的基本思想、步骤及相关概念。
【教学要求】
了解：
1. 假设检验的基本步骤及应用时注意事项
掌握：
1. 假设检验的基本思想
2.检验假设（H0、H1）、检验水准、两类错误、单侧与双侧检验、p值和检验效能等概念 -
●5.1假设检验的概念
假设检验(hypothesis testing)亦称显著性检验(significance testing)：它是利用小概率反证法思想，目的是通过考察一部分样本对总体作出二择一的决策。
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●5.2假设检验的基本步骤
1、建立假设和确定检验水准。2、选定检验方法和计算统计量。3、确定 值（P-value）和作出推断结论
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●5.3假设检验的两类错误
假设检验是借用反证法思想利用小概率事件原理进行的，因此无论作出接受或拒绝 的推断结论，都不会是绝对正确的，可能发生两种错误，即：① 实际上是正确的，但我们却错误地拒绝了它，即拒绝了一个正确的假设，这叫Ⅰ型错误（type Ⅰerror），Ⅰ型错误的概率是事先规定的，检验水准 反映了这类错误的概率；② 实际上是不正确的，但我们却错误地接受了它，即接受了一个不正确的假设，这叫Ⅱ型错误（type Ⅱ error），其概率用 表示，一般是未知的。
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●5.4假设检验的意义
（1）可比性
（2）正确选用假设检验方法
（3）判断结论时不能绝对化，提倡使用精确P值。
（4）单侧检验与双侧检验
（5）报告结果应写出统计量值、具体P值，单侧时应注明；
（6）可信区间与假设检验各自不同的作用，要结合使用。 95％CI既能说明差别的大小，也具有检验的作用，建议使用。
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第六章t检验与单因素方差分析
t分布能真实地反映自正态总体中抽取的样本含量一定的小样本均数分布情形，利用此原理可进行t检验。方差分析是将观测值的总变异按影响因素进行分解，比较各部分变异相对于随机误差是否显著的假设检验方法。当统计推断的目的是判断两个或多个正态总体的均数是否相同时，需要采用t检验或方差分析的假设检验方法。本章将介绍不同实验设计类型下的t检验和方差分析方法。
【教学要求】
了解：
1.完全随机设计与随机单位组设计方差分析的变异分解
2. 均数间的两两比较方法、方差齐性检验方法
3.两（多个）样本方差不齐性时均数比较的解决方法
掌握：
1. 单样本、两独立样本和配对样本资料的t检验分析方法
2. 完全随机设计资料和随机单位组设计资料特点及其方差分析方法
3. t检验和方差分析的关系及其应用条件
4.t 检验、方差分析前条件的判断：正态性检验及方差齐性检验的SPSS实现及结果解释
5. t检验、方差分析的SPSS软件的实现过程和结果解释 -
●6.1t检验
t检验 :
1.单样本 检验（one sample/group test）是用样本均数 （代表未知总体均数 ）与已知总体均数 （一般为理论值、标准值或经公认值）进行比较。
2.配对 检验又称成对 检验（paired/matched t-test），适用于配对设计的计量资料。配对设计是将受试对象按照某些重要的非处理因素配成对子，每对中的两个受试对象随机地接受两种不同的处理。
3.两样本 检验又称成组 检验，适用于完全随机设计两样本均数比较。完全随机设计是指将受试对象完全随机地分配到各个处理组中以接受不同的处理。
4.两样本均数比较时要求两组的总体方差相同。要判断两组总体方差是否相同，应作方差齐性检验，方差齐性检验的检验假设为两组的总体方差相同。 -
●6.2单因素方差分析
单因素方差分析 :
1.方差分析(analysis of variance, ANOVA)的基本原理是将全部观察值的变异（总的离均差平方和）和自由度按设计分为两个或多个部分，分别计算各部分的均方，求P 值作结论。
2.完全随机设计(the completely random design)是指将受试单位随机地分配到各处理组中进行实验研究，或分别从互相独立的不同总体里随机地抽取样本进行比较的一种设计方法。
3.随机单位组设计又称随机区组设计（the randomized completely block design），它是将 个非处理因素相同或很接近的受试对象配成一个单位组，分别随机地接受 个处理，或同一受试对象作 次不同的处理，为配对设计的推广。
4.介绍了均数间多重比较与多样本方差齐性检验。 -
●6.3上机实践3 t检验的spss实现
t检验的spss实现
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●6.4上机实践4 方差分析的spss实现
上机实践4 方差分析的spss实现
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第七章列联表分析
列联表就是计数或等级资料按照两个以上属性整理而成的交叉频数表。不同的资料类型和分析目的下，列联表的分析方法也不一样。本章将介绍计数资料二维列联表的统计推断方法。
【教学要求】
了解：
1. 卡方分布的性质
2.四格表资料的Fisher确切概率法的基本思想
3. 卡方值分割的思想方法
掌握：
1.四格表资料卡方检验分析方法及其应用条件
2. 行×列表资料卡方检验分析方法及其应用条件
3.行×列表的分类、分析方法及其注意事项
4.完全随机设计资料卡方检验的SPSS实现及结果解释
5.配对设计资料卡方检验的SPSS实现及结果解释 -
●7.1四格表资料的卡方检验
四格表资料的卡方检验 :
1.主要介绍卡方检验的基本思想和基本公式。
2.主要介绍Fisher确切概率法的分析过程和计算步骤。
3.介绍配对设计情况下配对四格表资料的卡方检验。 -
●7.2行列表资料的卡方检验
行列表资料的卡方检验 :
1.主要介绍行×列表资料的卡方检验的分析步骤。
2.主要介绍行×列表资料中的两组构成比的比较、双向无序资料的关联性检验等内容。
3.主要介绍行列表资料的卡方检验注意事项及行×列表的分类及其检验方法的选择。 -
●7.3卡方分割
本节主要介绍卡方分割思想和实例应用。
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●7.4上机实践5 卡方检验的spss实现
卡方检验的spss实现
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第八章非参数检验
统计推断方法，有参数统计和非参数统计之分。当样本所来自的总体分布类型未知或不符合参数检验的的适用条件时，可以进行非参数检验。本章将介绍基于秩转换的常用非参数秩和检验方法。
【教学要求】
了解：
1.完全随机设计的Kruskal-Wallis H检验
2.随机单位组设计的Friedman M检验（自修）
掌握：
1. 非参数统计的基本概念及其适用的资料类型
2.配对设计资料的Wilcoxon符号秩和检验的原理与步骤
3.两独立样本资料、两等级资料比较的Wilcoxon秩和检验的原理与步骤
4.非参数检验的SPSS实现与结果解释。 -
●8.1非参数检验概述
本节主要介绍非参数检验概念、使用范围、基本原理及秩和检验的相关概念、优缺点。
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●8.2配对样本的符号秩和检验
本节主要介绍符号秩和检验的基本原理、检验步骤、单样本资料的符号秩和检验。
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●8.3独立样本的秩和检验
本节主要介绍计量资料的秩和检验、等级资料的秩和检验。
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●8.4多独立样本的Kruskal-Wallis秩和检验
本节主要介绍计量资料Kruskal-Wallis秩和检验步骤、等级资料Kruskal-Wallis秩和检验步骤。
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●8.5上机实践6 非参数检验的spss实现
非参数检验的spss实现
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第九章回归与相关
在医学研究中，常常需要同时观察两个或两个以上变量，并研究这些变量之间的关系。回归（regression）与相关（correlation）是研究多个变量之间相互关系的一种统计方法，本章将介绍研究两个变量之间直线关系的最基本的方法：直线回归与相关。
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【教学要求】
了解：
1.反映两变量间相关的散点图的意义
2.最小二乘法原理
3. 等级相关分析的概念和计算
掌握：
1.回归系数含义及其假设检验方法
2.相关系数含义及其假设检验方法
3.直线回归与相关的区别与联系
4.回归与相关分析前提条件的判断：散点图绘制和正态性检验的SPSS实现及结果解释
5.直线回归、直线相关、等级相关的SPSS实现及结果解释。 -
●9.1直线回归
本节主要介绍了直线回归的概念、函数关系与回归关系、直线回归的定义、直线回归方程的求法。
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●9.2回归系数的假设检验
建立样本直线回归方程，只是完成了统计分析中两变量关系的统计描述，研究者还须回答它所来自的总体的直线回归关系是否确实存在，即是否对总体有 β ≠0 ？本节主要介绍了回归系数的假设检验。
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●9.3回归方程应用
通过回归系数的假设检验，若认为两变量间存在着直线回归关系，则可用直线回归来描述。
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●9.4直线相关
本节主要介绍了直线相关的意义，相关系数的定义与计算。
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●9.5相关系数的假设检验
本节主要介绍了相关系数的假设检验。
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●9.6直线回归与相关的区别与联系
本节主要介绍了直线回归与相关的区别与联系及应用直线回归与相关应注意的问题。
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●9.7等级相关
本节主要介绍了等级相关的适用范围，等级相关系数的意义，等级相关系数的计算，等级相关系数的假设检验。
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●9.8上机实践7 回归与相关的spss实现
回归与相关的spss实现
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第十章实验设计与调查设计
医学研究中不管是实验研究还是调查研究，都需要根据研究目的，制定研究方案，进行科学合理的设计。周密的研究设计是得出科学研究结论的前提保证。本章将介绍实验设计和调查设计中的基本内容和基本原则。
【教学要求】
了解：
1. 医学科研设计的分类和基本内容
2. 研究设计在科研中的意义与作用
3. 样本含量估计的计算
4. 调查设计中资料收集、整理及分析的一般过程（自修）
掌握：
1.实验设计的基本要素和原则
2.常用的随机化分组的方法
3. 常用的实验设计类型
4.主要的抽样方法及其优缺点
5. 样本含量估计的影响因素 -
●10.1医学研究设计
本节主要介绍了医学研究的目的和意义、基本步骤、设计内容、分类。
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●10.2实验设计的基本要素
本节主要介绍实验设计的基本要素。
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●10.3实验设计的基本原则
本节主要介绍实验设计的基本原则。
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●10.4实验设计常用统计设计方法
本节主要介绍单因素实验设计基本方法。
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●10.5实验设计的随机化分组
本节主要介绍了完全随机分组法、配对设计、单位组随机分组法。
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●10.6实验设计的样本量估计
本节主要介绍了样本含量估算的意义、样本含量估算的影响因素
、均数假设检验的样本量估算、率的假设检验的样本量估算。 -
●10.7调查设计概述
调查研究工作的先导和依据，是关于调查研究的资料收集、整理与分析全过程的统计设想和科学安排。
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●10.8随机抽样方法
1.主要介绍了抽样的基本概念 、单纯随机抽样 、系统抽样 、分层抽样 。
2.主要介绍了整群抽样 、基本抽样的综合运用 。
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第十一章统计图表
统计表和统计图是统计描述的重要手段和工具。在科研论文的写作中，为了增强数据的可读性和说服力，往往需要用统计表和统计图展现数据，其在实际应用中极为广泛。本章将介绍统计表和常用统计图的结构及绘制原则。
【教学要求】
了解：
1. 统计表和统计图的构造与分类
2.统计表和统计图的意义、作用、绘制原则
掌握：
1.常用统计图表的特点和应用
2. 应用统计图表时的注意事项
3.条图、线图的SPSS实现与结果解释 -
●11.1统计表
本节主要介绍了统计表定义、统计表的构造及绘制原则、误表辨析。
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●11.2条图
本节主要介绍条图的分类、条图的注意事项。
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●11.3线图
本节主要介绍了线图的绘制及线图注意事项。
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●11.4圆图和百分条图
本节主要介绍了圆图和百分条图绘制及注意事项。
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●11.5直方图
本节主要介绍了直方图的绘制及注意事项。
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●11.6箱式图与误差限图
本节主要介绍了箱式图与误差限图绘制及注意事项。
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●11.7上机实践8 统计图的SPSS实现
统计图的SPSS实现