衛生統計學基礎理論與應用演講人：日期:CONTENTS目錄01學科基本概念體系02數據收集與整理規范03描述性統計分析模塊04統計推斷核心技術05常用統計分析方法06實際應用案例分析01學科基本概念體系衛生統計學定義與研究范疇01定義衛生統計學是運用概率論與數理統計的原理及方法，結合醫學實際，研究數字資料的搜集、整理分析與推斷的一門學科。02研究范疇衛生統計學主要研究人體以及與人的健康有關的各種因素的統計規律，為衛生工作的決策提供依據。核心指標分類與解釋包括發病率、患病率、死亡率、病死率等，用于描述疾病的發生、發展及死亡情況。統計指標如衛生技術人員數、醫院床位數、醫療設備數等，反映衛生資源的配置和利用情況。衛生資源指標如平均壽命、健康期望壽命、生活質量指標等，用于評價人群的健康狀況。健康指標醫學研究中的統計學意義醫學研究中的應用在醫學研究中，統計學方法被廣泛應用于病因學、診斷試驗、療效評價、疾病預測等多個領域。03通過樣本信息對總體進行估計和假設檢驗，以判斷研究結果的可靠性和差異是否有統計學意義。02統計推斷統計描述用統計方法對原始數據進行整理、分類、分組和圖表展示，以揭示數據的分布特征和規律。0102數據收集與整理規范資料來源包括醫療記錄、健康檔案、調查問卷、生物醫學檢測等。質量控制標準制定數據收集、處理、分析等環節的質量標準，確保數據的準確性、完整性和可比性。資料來源與質量控制標準數據類型劃分標準01變量類型包括數值變量和分類變量，數值變量如身高、體重等，分類變量如疾病類型、治療方法等。02數據類型分為原始數據和派生數據，原始數據是直接觀測或測量得到的，派生數據則是通過原始數據計算或轉換得到的。數據庫建立操作流程包括確定數據庫的結構、數據表的設計等。數據庫設計將收集到的數據錄入到數據庫中，需進行邏輯檢查和錯誤糾正。數據錄入包括數據查重、缺失值處理、異常值處理等，以確保數據的準確性和一致性。數據清洗03描述性統計分析模塊集中趨勢測量指標均值眾數中位數反映一組觀察值在數量上的平均水平，是描述數據集中位置的最常用指標。將一組觀察值按大小順序排列后位于中間位置的數值，對于偏態分布的數據，中位數能更好地代表數據的中心水平。一組觀察值中出現次數最多的數值，主要用于反映數據的集中程度和主要傾向。離散程度計算方法一組觀察值中最大值與最小值之差，反映數據的波動范圍或差異程度。全距方差與標準差變異系數方差是各觀察值與其均值之差的平方的平均數，標準差是方差的平方根。它們用于描述數據的離散程度，標準差越大，表示數據越分散。標準差與均值的比值，用于比較不同均值水平下的離散程度，變異系數越大，表示數據的離散程度越大。數據分布形態識別正態分布數據分布呈現中間高、兩邊低的鐘形曲線，是統計學中最重要的分布類型之一。正態分布具有對稱性、均值與中位數相等、標準差描述離散程度等特點。偏態分布峰度與偏度數據分布呈現不對稱的形狀，包括左偏態和右偏態。左偏態表示數據主要集中在較大值一側，右偏態則表示數據主要集中在較小值一側。峰度描述數據分布的陡峭程度，偏度描述數據分布的對稱性。通過峰度和偏度的組合，可以判斷數據分布的形狀和特征。12304統計推斷核心技術利用樣本數據對總體參數進行單一值估計，如均值、方差等。點估計按一定概率或置信度，用樣本數據給總體參數確定一個可能范圍。區間估計基于樣本數據最可能出現的情況來估計總體參數。極大似然估計法參數估計方法選擇建立假設根據研究目的，確定無效假設（H0）和備擇假設（H1）。01樣本選擇與處理確定樣本大小，隨機抽樣，確保樣本代表性。02計算統計量根據樣本數據和假設檢驗類型，計算相應統計量。03推斷結論比較統計量與臨界值，確定是否拒絕原假設。04假設檢驗實施步驟I/II類錯誤控制策略I類錯誤（α錯誤）錯誤地拒絕了實際上正確的H0，通過設定顯著性水平α來控制。02040301增大樣本量同時降低α和β錯誤的風險，提高檢驗的準確性。II類錯誤（β錯誤）未能拒絕實際上不正確的H0，通過提高檢驗效能（1-β）來降低。慎重選擇α值在權衡I類錯誤和II類錯誤風險的基礎上，合理設定α值。05常用統計分析方法通過樣本數據推斷兩個總體率或構成比之間是否存在差異。卡方檢驗適用場景推斷兩個總體率或構成比的比較比較三個或更多個樣本率或構成比之間是否存在顯著性差異。多個率或構成比的比較判斷兩個分類變量之間是否存在關聯，即判斷兩個分類變量是否獨立。分類變量的關聯性分析回歸分析建模原理確定變量間的關系通過回歸分析，可以明確因變量與自變量之間的數量關系，從而了解變量間的依賴關系。01預測和解釋利用回歸模型對未知數據進行預測，并解釋自變量對因變量的影響程度。02控制變量在多元回歸分析中，可以通過控制其他變量的影響，來單獨評估某個自變量對因變量的影響。03線性關系假設回歸分析通常假設自變量與因變量之間存在線性關系，即因變量的變化可以通過自變量的線性組合來解釋。04生存分析核心參數生存時間風險函數生存率生存曲線指從某個起始事件到某個終點事件的時間跨度，是生存分析的主要研究對象。描述觀察對象在特定時間內生存的概率，是評估生存時間的重要指標。描述觀察對象在某一時間點或時間段內發生終點事件的風險，可以反映觀察對象隨時間變化的生存風險。以時間為橫軸，生存率為縱軸繪制的曲線，可以直觀地展示觀察對象的生存情況。06實際應用案例分析流行病學調查案例疾病頻率測量利用統計學方法，確定某病在一定人群中的流行情況和患病情況，為疾病的防治提供依據。01病因學研究通過對比不同人群的患病情況，探索某病的可能病因和危險因素，為疾病的預防提供科學依據。02疾病監測長期、連續地收集某病的發病、死亡等有關資料，觀察其動態變化，預測疾病流行趨勢。03公共衛生決策應用根據統計學結果，合理分配醫療衛生資源，提高資源利用效率。衛生資源配置運用統計學方法，對藥品、保健品、醫療器械等進行效果評價，為衛生決策提供科學依據。健康相關產品評價基于統計數據和科學分析，制定針對性的公共衛生政策和措施，提高居民健康水平。公共衛生政策制定臨床研究數據處理臨床試驗設計