医学统计学重点内容.docx

医学统计学是医学研究中不可或缺的一部分，它涵盖了数据收集、整理和分析的多个方面，用于探索疾病的发生、发展以及治疗效果。以下是对标题和描述中涉及的重要知识点的详细阐述： 1. **秩和检验**：秩和检验是适用于非正态分布数据的一种非参数检验方法。它不依赖于数据的分布形状，而是依据数据的秩次进行比较。秩和检验分为单样本秩和检验和双样本秩和检验，可用于比较两个或多个样本间的差异。对于小样本资料，需要了解假设检验的完整步骤和计算方法。 2. **多元线性回归**：这是一种预测模型，用于探究一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。了解其概念、作用、用途和应用条件，如独立性、线性、正态性和同方差性等假设。偏回归系数衡量自变量对因变量的独立影响。评价模型效果的指标包括R平方、调整R平方、残差分析等。 3. **Logistic回归**：Logistic回归用于处理二分类或多分类问题，其回归系数表示的是OR（优势比）的对数。理解OR值与B的关系（OR=exp(B)），并掌握其应用条件和假设检验方法。 4. **生存分析**：生存分析结合了事件发生的时间和结局，用于研究生存时间数据。它包括描述生存过程（如生存率、中位生存时间）、比较生存曲线（Kaplan-Meier法）以及分析影响生存的因素（Cox比例风险模型）。了解如何选择合适的生存分析方法，如单因素和多因素分析。 5. **统计图表**：正确选择和设计统计图表至关重要，包括表格的基本结构（标题、标目、线条、数字）和图形（标题、标目、刻度、图例）。了解不同类型的统计图（如直方图、箱线图、散点图、生存曲线图）及其适用条件。 6. **医学统计常用指标**：包括发病率、患病率等，掌握其计算方法和区别。此外，了解统计描述中的集中趋势（均数、中位数、几何均数）和离散趋势（标准差、变异系数）指标的适用条件。 7. **假设检验**：掌握t检验（成组和配对）、方差分析（完全随机设计和随机区组设计）和卡方检验（配对和成组设计）的基本原理和步骤，理解统计学显著性意味着什么。 8. **其他关键概念**：了解标准误的含义，理解不同置信水平下样本均数的置信区间的计算，以及在不同情况下选择合适统计检验的重要性。 学习医学统计学不仅对学术论文的撰写有所帮助，还对临床研究和决策具有实际指导价值。考试形式包括单项选择题、多项选择题、判断题、简答题和计算题，需要对上述知识点有全面且深入的理解。