课程简介
《医学统计学》是医学各专业必修的专业基础课程。它运用概率论和数理统计的原理和方法，研究生物医学领域资料的设计、收集、整理、分析和统计推断。
复旦大学《医学统计学》为上海市精品课程，复旦大学混合式教学改革课程。本课程重在培养学生的统计思维和应用能力，以案例为引导进行理论讲解，注重实践应用的强化。通过本课程的学习，学生能掌握基本的医学统计概念、方法以及研究设计的基本原则，以进行实验设计并对设计方案有一定的评价能力；掌握统计学基本原理、常用的统计分析方法及应用；能够根据不同类型的研究设计，科学地搜集、整理、分析数据，选择合适的统计分析方法，利用STATA软件或者R语言，解决生物医学领域研究的实际问题，为今后的工作或者进一步学习深造打下坚实的统计学基础。
本课程内容主要针对医学和预防医学专业学生，同时也适合各类医疗卫生单位的科研工作者。课程内容包括医学统计学的基本原理和方法：1）统计学的基本概念，常用概率分布和抽样分布，参数估计和假设检验；2）研究设计，包括实验设计和调查设计；3）各种不同类型资料的常用统计分析方法，如完全随机设计资料的t检验，方差分析、秩和检验，卡方检验，配对及区组设计资料的检验，关联性资料的相关回归分析，生存资料分析等，以及应用STATA和R语言实现这些资料的分析。
课程大纲
绪论
1.1 概述
1.1.1 医学统计学的定义
1.1.2 医学统计学的发展历史和应用
1.2 基本概念
1.2.1 基本概念-个体、总体和样本
1.2.2 基本概念-变量和资料1
1.2.3 基本概念-变量和资料2
1.2.4 基本概念-概率和频率，参数和统计量，资料分布和抽样分布
章节讨论
第一章 单元测试
资料的统计描述
2.1 定量资料的统计描述
2.1.1 定量资料的统计描述-频数表制作和应用
2.1.2 定量资料的统计描述-集中趋势指标
2.1.3 定量资料的统计描述-离散趋势指标
2.2 定性资料的统计描述
2.2.1 定性资料的统计描述-相对数指标和应用
2.2.2 定性资料的统计描述-率的标准化
2.2.3 定性资料的统计描述-OR和RR
2.3 统计图表
第二章 单元测试
资料的概率分布——正态分布和二项分布
3.1 正态分布
3.1.1 正态分布-概率密度曲线
3.1.2 正态分布-定义和特点
3.1.3 正态分布-标准正态分布
3.1.4 正态分布-正态分布的应用
3.2 二项分布
3.2.1 二项分布-伯努利试验和伯努利试验序列
3.2.2 二项分布-定义和条件
3.2.3 二项分布-二项分布的特点
第三章 单元测试
抽样分布
4.1 样本均数的抽样分布
4.1.1 均数的抽样分布规律
4.1.2 抽样模拟和中心极限定理
4.2 t分布
4.3 样本率的抽样分布规律
第四章 单元测试
统计推断
5.1 参数估计
5.1.1 参数估计-总体均数的估计
5.1.2 参数估计-可信区间的意义
5.1.3 参数估计-均数差的区间估计
5.1.4 参数估计-总体率的区间估计
5.2 假设检验
5.2.1 假设检验的基本原理
5.2.2 假设检验的基本步骤-1
5.2.3 假设检验的基本步骤-2
5.2.4 假设检验的基本步骤-3
5.2.5 假设检验的基本步骤-4
5.3 假设检验中的错误
5.3.1 假设检验的两类错误-1
5.3.2 假设检验的两类错误-2
5.3.3 假设检验的注意事项
第五章 单元测试
研究设计
6.1 研究分类和证据等级
6.2 实验研究设计的要素
6.2.1实验研究设计的三要素-1
6.2.2实验研究设计的三要素-2
6.3 实验研究设计的原则
6 .3.1 实验研究设计的原则-对照和重复
6.3.2 实验研究设计的原则-随机化意义及方法-1
6.3.3 实验研究设计的原则-随机化意义及方法-2
6.3.4 实验研究设计的原则-随机化和盲法的实施
6.4 调查研究设计
6.4.1 调查研究设计-调查设计概述
6.4.2 调查研究设计-常用抽样方法
6.4.3 调查研究设计-常用调查设计类型
第六章 单元测试
完全随机设计两样本定量资料的统计分析
7.1 成组设计中的两独立样本举例和分析策略
7.2 完全随机设计的t检验
7.2.1 完全随机设计的t检验-正态性检验和方差齐性检验
7.2.2 完全随机设计的t检验-主要步骤和原理
7.2.3 完全随机设计的t检验-统计推断和结果解读
7.2.4 完全随机设计的t‘检验
7.3 完全随机设计的Wilcoxon检验
7.3.1 Wilcoxon秩和检验的原理和基本步骤
7.3.2 Wilcoxon秩和检验的结果解读
7.4 软件实现
第七章作业
完全随机设计多样本定量资料的统计分析
8.1 多组独立定量资料举例和分析策略
8.2 完全随机的多样本资料的方差分析
8.2.1 多组独立定量资料方差分析的基本思想
8.2.2 多组独立定量资料方差分析的步骤和应用条件
8.2.3 多组独立定量资料方差分析的多重比较
8.3 完全随机的多样本资料的秩和检验
8.4 软件实现
第八章作业
随机区组资料的统计分析
9.1 配对设计资料的分析
9.1.1 配对设计资料举例
9.1.2 配对设计资料的t检验
9.1.3 配对设计资料的秩和检验
9.2 随机区组设计资料的方差分析
9.2.1 随机区组设计资料的方差分析-1
9.2.2 随机区组设计资料的方差分析-2
9.3 随机区组设计资料的秩和检验
9.4 软件实现
第九章 单元测试
Poisson分布及其资料的统计分析
10.1 Poisson分布
10.1.1 Poisson分布及其特点-1
10.1.2 Poisson分布及其特点-2
10.2 Poisson分布资料的参数估计
10.3.1 Poisson分布资料的分析
10.3.1 Poisson分布单样本资料的假设检验
10.3.2 Poisson分布两样本资料的假设检验
10.4 软件实现
第十章 单元测试
分类资料的统计分析
11.1 完全随机设计四格表资料分析
11.1.1 完全随机设计四格表资料- 四格表资料卡方检验1
11.1.2 完全随机设计四格表资料-- 四格表资料卡方检验2
11.1.3 完全随机设计四格表资料-Fisher精确概率检验
11.2 配对四格表资料分析
11.2.1 配对四格表的卡方检验-1
11.2.2 配对四格表的卡方检验-2
11.3 行列表资料的分析
11.3.1 两样本无序多分类资料(2×C表)的检验
11.3.2 两样本有序多分类资料(2×C表)的检验
11.3.3 多样本分类资料的检验
11.4 单样本率的检验
11.5 软件实现
第十一章 单元测试
直线回归和相关分析
12.1 直线回归分析
12.1.1 直线回归的基本概念
12.1.2 直线回归的应用条件
12.1.3 直线回归参数的估计和假设检验
12.1.4 直线回归中的变异分解
12.2 直线回归应用及注意
12.2.1 直线回归的应用
12.2.2 直线回归的注意事项
12.3 直线相关分析
12.3.1 线性相关的意义和线性相关系数
12.3.2 线性相关系数的统计推断和应用
12.3.3 Spearman等级相关
12.4 软件实现
生存资料统计分析
13.1 生存分析基本概念
13.1.1 生存资料的定义和特点
13.1.2 生存分析中的基本概念
13.2 生存率的计算和比较
13.2.1 生存率估计方法-KM法计算生存率
13.2.2 生存率估计方法-寿命表法计算生存率
13.2.3 生存率的比较-生存曲线的比较
13.3 软件实现
1.1 概述
1.1.1 医学统计学的定义
1.1.2 医学统计学的发展历史和应用
1.2 基本概念
1.2.1 基本概念-个体、总体和样本
1.2.2 基本概念-变量和资料1
1.2.3 基本概念-变量和资料2
1.2.4 基本概念-概率和频率，参数和统计量，资料分布和抽样分布
章节讨论
第一章 单元测试
资料的统计描述
2.1 定量资料的统计描述
2.1.1 定量资料的统计描述-频数表制作和应用
2.1.2 定量资料的统计描述-集中趋势指标
2.1.3 定量资料的统计描述-离散趋势指标
2.2 定性资料的统计描述
2.2.1 定性资料的统计描述-相对数指标和应用
2.2.2 定性资料的统计描述-率的标准化
2.2.3 定性资料的统计描述-OR和RR
2.3 统计图表
第二章 单元测试
资料的概率分布——正态分布和二项分布
3.1 正态分布
3.1.1 正态分布-概率密度曲线
3.1.2 正态分布-定义和特点
3.1.3 正态分布-标准正态分布
3.1.4 正态分布-正态分布的应用
3.2 二项分布
3.2.1 二项分布-伯努利试验和伯努利试验序列
3.2.2 二项分布-定义和条件
3.2.3 二项分布-二项分布的特点
第三章 单元测试
抽样分布
4.1 样本均数的抽样分布
4.1.1 均数的抽样分布规律
4.1.2 抽样模拟和中心极限定理
4.2 t分布
4.3 样本率的抽样分布规律
第四章 单元测试
统计推断
5.1 参数估计
5.1.1 参数估计-总体均数的估计
5.1.2 参数估计-可信区间的意义
5.1.3 参数估计-均数差的区间估计
5.1.4 参数估计-总体率的区间估计
5.2 假设检验
5.2.1 假设检验的基本原理
5.2.2 假设检验的基本步骤-1
5.2.3 假设检验的基本步骤-2
5.2.4 假设检验的基本步骤-3
5.2.5 假设检验的基本步骤-4
5.3 假设检验中的错误
5.3.1 假设检验的两类错误-1
5.3.2 假设检验的两类错误-2
5.3.3 假设检验的注意事项
第五章 单元测试
研究设计
6.1 研究分类和证据等级
6.2 实验研究设计的要素
6.2.1实验研究设计的三要素-1
6.2.2实验研究设计的三要素-2
6.3 实验研究设计的原则
6 .3.1 实验研究设计的原则-对照和重复
6.3.2 实验研究设计的原则-随机化意义及方法-1
6.3.3 实验研究设计的原则-随机化意义及方法-2
6.3.4 实验研究设计的原则-随机化和盲法的实施
6.4 调查研究设计
6.4.1 调查研究设计-调查设计概述
6.4.2 调查研究设计-常用抽样方法
6.4.3 调查研究设计-常用调查设计类型
第六章 单元测试
完全随机设计两样本定量资料的统计分析
7.1 成组设计中的两独立样本举例和分析策略
7.2 完全随机设计的t检验
7.2.1 完全随机设计的t检验-正态性检验和方差齐性检验
7.2.2 完全随机设计的t检验-主要步骤和原理
7.2.3 完全随机设计的t检验-统计推断和结果解读
7.2.4 完全随机设计的t‘检验
7.3 完全随机设计的Wilcoxon检验
7.3.1 Wilcoxon秩和检验的原理和基本步骤
7.3.2 Wilcoxon秩和检验的结果解读
7.4 软件实现
第七章作业
完全随机设计多样本定量资料的统计分析
8.1 多组独立定量资料举例和分析策略
8.2 完全随机的多样本资料的方差分析
8.2.1 多组独立定量资料方差分析的基本思想
8.2.2 多组独立定量资料方差分析的步骤和应用条件
8.2.3 多组独立定量资料方差分析的多重比较
8.3 完全随机的多样本资料的秩和检验
8.4 软件实现
第八章作业
随机区组资料的统计分析
9.1 配对设计资料的分析
9.1.1 配对设计资料举例
9.1.2 配对设计资料的t检验
9.1.3 配对设计资料的秩和检验
9.2 随机区组设计资料的方差分析
9.2.1 随机区组设计资料的方差分析-1
9.2.2 随机区组设计资料的方差分析-2
9.3 随机区组设计资料的秩和检验
9.4 软件实现
第九章 单元测试
Poisson分布及其资料的统计分析
10.1 Poisson分布
10.1.1 Poisson分布及其特点-1
10.1.2 Poisson分布及其特点-2
10.2 Poisson分布资料的参数估计
10.3.1 Poisson分布资料的分析
10.3.1 Poisson分布单样本资料的假设检验
10.3.2 Poisson分布两样本资料的假设检验
10.4 软件实现
第十章 单元测试
分类资料的统计分析
11.1 完全随机设计四格表资料分析
11.1.1 完全随机设计四格表资料- 四格表资料卡方检验1
11.1.2 完全随机设计四格表资料-- 四格表资料卡方检验2
11.1.3 完全随机设计四格表资料-Fisher精确概率检验
11.2 配对四格表资料分析
11.2.1 配对四格表的卡方检验-1
11.2.2 配对四格表的卡方检验-2
11.3 行列表资料的分析
11.3.1 两样本无序多分类资料(2×C表)的检验
11.3.2 两样本有序多分类资料(2×C表)的检验
11.3.3 多样本分类资料的检验
11.4 单样本率的检验
11.5 软件实现
第十一章 单元测试
直线回归和相关分析
12.1 直线回归分析
12.1.1 直线回归的基本概念
12.1.2 直线回归的应用条件
12.1.3 直线回归参数的估计和假设检验
12.1.4 直线回归中的变异分解
12.2 直线回归应用及注意
12.2.1 直线回归的应用
12.2.2 直线回归的注意事项
12.3 直线相关分析
12.3.1 线性相关的意义和线性相关系数
12.3.2 线性相关系数的统计推断和应用
12.3.3 Spearman等级相关
12.4 软件实现
生存资料统计分析
13.1 生存分析基本概念
13.1.1 生存资料的定义和特点
13.1.2 生存分析中的基本概念
13.2 生存率的计算和比较
13.2.1 生存率估计方法-KM法计算生存率
13.2.2 生存率估计方法-寿命表法计算生存率
13.2.3 生存率的比较-生存曲线的比较
13.3 软件实现