作者/冯曦
想要从事科研工作，无论是临床研究还是基础研究，都需要通过统计学。统计学是临床研究的灵魂，尤其是如果您想增加发表SCI 的成功机会。您需要学习更先进的统计技术。我们已经涵盖了科学研究以及撰写和提交SCI 论文的基础知识。接下来希望大家到孙博士工作室学习一下统计学。我学习统计学的经历——统计学是临床研究的灵魂。我简单介绍一下我个人对于统计学习的经历和想法。
要学习统计学，您必须首先掌握概念，以便更深入地了解接下来的内容。因此，第一天我们将介绍统计学的基本概念。
1. 样本和总体
1.总体是根据观测目的确定的整个同质观测单元集合，即所有观测单元的特定变量值的同质集合。如果总体定义了特定的时间和空间范围并包含有限数量的观测单元，则该总体是有限的。如果一个总体没有特定的时间和空间范围，并且它所包含的观测单元的数量是无限的或几乎不可能精确计数，则称为无限总体。
2.样本样本是从总体中随机选择的几个观察单元的测量值的集合。
在科学研究中，样本通常通过从所研究的群体中抽取少量有代表性的个体，并通过仔细观察和测量由这些个体组成的样本来获取数据。 ），运用统计知识，通过样本数据推断出所研究人群的规律。 一般来说，科学研究直接获得的只是样本统计量，但研究的目的是为了获得总体的属性特征，即总体参数。
2. 变异性和一致性
1、同质性，在统计学中是指如果几个观察对象具有相同的特征或属性，则称为均匀。观察单位是研究的基本单位，可以是人、地点、动物、生物样本等。研究事物和现象的共性是统计研究的基础，也是数据收集和分析的前提。
2、即使具有相同的性质，在观测相同的指标时，由于各观测单元的个体差异，测量结果也会有所不同。这种差异称为色散。换句话说，变异是同一物种个体之间特定特征或属性的观察或测量值之间的差异。
3. 关系：同质性意味着观察单位受到相同的影响。变异性是在统一基础上观察单位之间的个体差异。
3、统计分析的目的：研究同质基础上的变异，发现客观存在的规律，并对相似规律进行估计和预测，指导实际工作。
3. 参数及统计
反映总体特征的指标称为参数。参数一般未知，常用希腊字母表示，如总体平均值、总体率等。
基于样本观察计算出的指标称为统计量，通常用拉丁字母表示，例如样本均值、样本率p 等。
如果样本能够很好地代表总体，则样本中特定观测指标的统计数据将接近总体中相应指标的参数。
4. 变量和数据
确定总体后，研究人员必须观察或测量每个观察单元的具体特征或属性。这种特征或属性称为变量。变量的观察或测量值称为变量值或观察值。变量分为两类：定性变量和定量变量。变量值的集合称为数据。根据变量的值是定量还是定性，数据分为定量数据（变量）和定性数据（变量）。
定量数据（变量）：又称测量数据，变量值是定量的，常见的计量单位如身高、体重等数据都是定量数据。
定性数据（变量）：也称为分类数据，观察结果是定性的，表示为互斥的类别或属性，通常没有测量单位。此外，它还可以细分为两类数据：分类（计数）数据（分为二类数据和无序多类数据）和层次数据（也称为有序多类数据）。
1、定性数据（变量）分为分类变量和序数变量（水平变量）。
（1）分类变量，也称为名义变量，分为二元分类变量和无序多重分类变量。例如，职业是一个分类变量，其可能的“值”是分类的而不是数字的。其中包括工业、农业、商业、教育和军事。这些成为分类变量的级别，代码1、2、3、4、5 等通常用于表示每个级别，以便于输入计算机。等级。最简单和最常用的变量是二元变量，例如性别（男性、女性）、疾病（存在或不存在）和结果（活着、死亡）。
(2)序数变量：也称为分层变量，指的是类别变量的不同可能“值”之间存在的自然顺序。例如，调查经常询问人们的满意度，并按五级评分给出答案：非常不满意、有些满意、一般满意、非常满意和非常满意。 -、、+、++、+++在一些临床和实验室检验中常用来表示测量结果。
2.定量变量分为离散变量和连续变量。
（1）离散变量： 离散变量只能取整数值，如每月手术病人数或每年新生儿数。
(2) 连续变量（连续变量） : 连续变量可以取实轴上的任意值。虽然有些变量的值是通过测量获得的，但大多数是连续变量，例如血压、身高、体重。有些测量，例如红细胞的数量，如果单位是“个”，则只能取整数值，但如果值很大且单位是“千”或“百万”，则可以取小数值“.这些变量也称为连续变量。
当然，数据分类是相对的，可以相互转换。可以将定量数据转换为定性数据（件数数据和绩效数据），并对定性数据进行量化。然而，当将一种类型的变量转换为另一种类型时，该变量只能从“高级别”转换为“低级别”（定量-序数-分类-二进制）。
5. 频率和概率
(1)频率
指在相同条件下测试n次时，随机事件A发生的次数所占的比例。频率是一个随着样本变化而变化的变量。
(2) 概率
随机事件A 发生的可能性的度量。概率是一个固定值。假设在相同条件下独立进行n次重复测试。随着n逐渐增大，频率摆动的幅度变得越来越小，事件A是一个随机事件，其频率可以作为概率的估计。
概率是随机事件发生的可能性的度量。随机事件的频率在0 到1 之间。 P越接近1，事件发生的概率越高。 P越接近0，事件发生的概率越低。 P=1表示该事件总是发生，称为必然事件。 P=0表示该事件不发生，称为不可能事件。我们通常将P0.05称为小随机事件。这意味着实验或观察中事件发生的概率非常小，以至于被认为不太可能发生。
6. 错误分类
误差可分为随机误差和非随机误差。
1、随机误差分为抽样误差和随机测量误差。
(1)抽样误差：根本原因是个体差异，因此抽样误差的分布存在规律性。
(2)随机测量误差：在相同条件下重复测量同一观测单元的指标而引起的误差。
2.非随机误差分为系统误差和疏忽误差。
(1)系统误差：这些误差可能是设计者、研究者或研究对象造成的，也可能是考虑不当或综合计算不正确造成的。它们一般倾向性强、成因复杂、发生在整个研究过程中。结果对研究产生重大影响，但很难用统计方法评估这种影响。
(2) 被忽略的错误：这是一个错误，通常应该被消除。
参考号：《临床医学研究中的统计分析和图形表达实例详解》
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