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medical statistics
研究如何蒐集、整理和分析醫學研究對象的數據和作出推斷的一門學科。
醫學研究的對象是人類的健康和疾病現象，人體及有關的生物體的內外環境受多種因素的綜合影響，其中有許多因素是未知的，是難以掌握其規律而加以控制的。因此，即使是性質相同（即影響它的主要因素相同或呈均衡狀態）的事物，就同一指標來看，個體之間也有差異,此種現象稱為變異。如同性別同年齡的一群兒童,由於受遺傳和後天生活環境的影響，身高也各不相同。人群生活在同一環境中，受同一疾病風險因素的威脅，但某一個體發病與否，個體間的病情輕重，接受治療的療效等等，均各不相同，這種事先無法肯定出現與否的現象稱偶然現象或隨機現象。醫學統計學的任務就是透過偶然現象反映同質事物的特徵和規律。
某一醫學研究對象的全體稱為總體。總體是根據研究目的而確定的具有相同性質的所有觀察單位的某變數的變數值的集合。如,研究某年某地區5歲兒童的血壓值，研究對象是該年該地區的5歲兒童,觀察單位是每一兒童，變數是血壓，變數值是測得的血壓值，該年該地區全體5歲兒童的血壓值就構成一個總體。
在醫學研究中，通過研究總體來認識規律是不可能的，即使可能也因耗費人力財力過大而難以施行。因此，經常是從總體中隨機抽取部分單位（總體中每一單位都有同等機會被抽取到，這稱為隨機抽取），被隨機抽取的這部分單位稱為樣本。對樣本進行觀察或實驗，從獲得的信息來推斷總體特徵，這種方法稱為抽樣研究，這是在醫學研究中經常運用的重要研究方法。
在抽樣過程中會遇到兩類誤差。一類是系統誤差，是隨機抽樣時未達到隨機要求而造成的誤差，即在抽樣過程中忽略了每一觀察單位都有同等機會被抽取的要求，結果抽取得的樣本不是總體具體而微的縮影，而是總體中的特殊部分，這樣的樣本對總體無代表性，此類誤差也稱偏差。另一類誤差是隨機誤差，即樣本指標與總體指標間的誤差稱隨機誤差。由於生物的個體變異是客觀存在的，因而抽樣誤差是不可避免的，但隨機誤差是有規律性的，是可以控制的。在蒐集資料伊始，進行研究設計時即應充分考慮這兩類誤差。
整理資料是按研究目的和資料的性質把蒐集到的原始數據進行分組、歸納。首先應認真地檢查資料的正確性和完整性，合格的資料才能進行整理。既可用手工整理，亦可用計算機操作，先錄入，檢錯，然後按規定好的分組進行歸納。
分析資料即根據研究的目的要求，在整理資料的基礎上對數據進行統計計算，描述總體特徵，推斷現象間的差異、關聯和其他關係。根據計算的結果用適當的統計圖表表示資料的特徵，也是分析的內容之一。
最後，根據統計分析的結果，結合研究目的和有關知識作出推斷。
與此學科相近的學科有：①生物統計學，其研究對象包括整個生物界，也包括人類，故研究範圍廣於醫學統計學。②衛生統計學，側重研究醫學的社會方面，如人群健康統計、衛生資源分布及衛生業務統計等。此三個學科都套用數理統計學的理論和方法，它們之間有區別但無截然界限。
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所屬分類
基礎方法現代醫學
