衛(wèi)生統(tǒng)計學的基本概念

衛(wèi)生統(tǒng)計學的基本概念衛(wèi)生統(tǒng)計學概述基本概念解析數據收集與整理方法概率論基礎知識統(tǒng)計推斷方法及應用實驗設計與分析技巧衛(wèi)生統(tǒng)計學在醫(yī)學領域應用舉例contents目錄01衛(wèi)生統(tǒng)計學概述定義與特點定義衛(wèi)生統(tǒng)計學是應用數理統(tǒng)計學的原理和方法，在衛(wèi)生工作中搜集、整理、分析和解釋流行病學資料，解決實際問題的科學。特點以人群為研究對象，具有社會性；以概率論和數理統(tǒng)計為理論基礎，具有客觀性；以預防醫(yī)學和臨床醫(yī)學為主要應用領域，具有實用性。衛(wèi)生統(tǒng)計學起源于人口統(tǒng)計學和醫(yī)學統(tǒng)計學，經歷了描述性統(tǒng)計、分析性統(tǒng)計和實驗性統(tǒng)計三個階段。隨著計算機技術的發(fā)展，衛(wèi)生統(tǒng)計學在數據處理、分析和預測等方面取得了顯著進步。發(fā)展歷程目前衛(wèi)生統(tǒng)計學已廣泛應用于公共衛(wèi)生、臨床醫(yī)學、預防醫(yī)學等領域，為醫(yī)學研究和衛(wèi)生決策提供科學依據。同時，隨著大數據時代的到來，衛(wèi)生統(tǒng)計學面臨著新的機遇和挑戰(zhàn)。現(xiàn)狀發(fā)展歷程及現(xiàn)狀研究對象衛(wèi)生統(tǒng)計學的研究對象主要是人群健康相關事件的發(fā)生率、分布規(guī)律和影響因素等。任務描述人群健康相關事件的數量特征和分布規(guī)律；分析影響人群健康相關事件的因素；預測人群健康相關事件的發(fā)展趨勢；評價公共衛(wèi)生措施的效果和效益。研究對象與任務02基本概念解析研究對象的全體個體組成的集合，具有共同的特征或屬性。總體從總體中隨機抽取的一部分個體組成的集合，用于推斷總體的特征或屬性。樣本總體與樣本按照隨機原則從總體中抽取樣本的方法，保證每個個體被抽中的概率相等。根據研究者的主觀判斷或方便性從總體中抽取樣本的方法，可能導致樣本的代表性不足。隨機抽樣與非隨機抽樣非隨機抽樣隨機抽樣參數描述總體特征的量，如總體均數、總體標準差等，通常是未知的。統(tǒng)計量描述樣本特征的量，如樣本均數、樣本標準差等，可以通過樣本數據計算得到。參數與統(tǒng)計量VS由于隨機因素導致的觀測值與真實值之間的差異，包括隨機誤差和系統(tǒng)誤差。偏倚由于非隨機因素導致的觀測值與真實值之間的差異，使得統(tǒng)計推斷結果偏離真實情況。偏倚可能來源于抽樣方法、測量工具、數據處理等方面。誤差誤差與偏倚03數據收集與整理方法通過直接觀察、測量、調查等方式獲得的第一手數據。原始數據二手數據收集方式從已有的研究、報告、數據庫等來源獲取的數據。包括問卷調查、訪談、觀察、實驗等多種方法。030201數據來源及收集方式去除重復、錯誤或異常值，確保數據準確性和一致性。數據清洗對數據進行標準化、歸一化等處理，以滿足分析需求。數據轉換運用圖表、數值等方式對數據進行初步描述，如頻數分布、均值、標準差等。描述性統(tǒng)計數據整理與描述性分析檢查數據的完整性、準確性、一致性、時效性等方面。數據質量評估根據數據的性質和缺失程度，采用插補、刪除等方法進行處理。缺失值處理識別并處理數據中的極端值或離群點，以保證分析結果的穩(wěn)定性。異常值處理數據質量評估及處理策略04概率論基礎知識03事件的獨立性兩個事件互相不影響，一個事件的發(fā)生不會導致另一個事件的結果發(fā)生變化。01事件概率的定義事件A發(fā)生的可能性大小，記為P(A)。02概率的運算規(guī)則包括加法規(guī)則、乘法規(guī)則、條件概率等。事件概率及運算規(guī)則123在一定條件下，其取值是不確定的變量。隨機變量的定義取值可數的隨機變量，如二項分布、泊松分布等。離散型隨機變量及其分布取值充滿一個區(qū)間的隨機變量，如正態(tài)分布、指數分布等。連續(xù)型隨機變量及其分布隨機變量及其分布方差的定義描述隨機變量取值與其期望值的偏離程度，記為D(X)或Var(X)。常見分布的期望與方差如二項分布、泊松分布、正態(tài)分布等。期望值的定義隨機變量取值的平均水平，記為E(X)。期望值與方差計算05統(tǒng)計推斷方法及應用參數估計方法介紹用樣本統(tǒng)計量直接估計總體參數，如樣本均數估計總體均數。點估計根據樣本統(tǒng)計量和抽樣分布，構造一個包含總體參數的置信區(qū)間，并給出該區(qū)間估計的可靠性。區(qū)間估計先對總體參數提出一個假設，然后利用樣本信息判斷假設是否成立。建立假設、選擇檢驗統(tǒng)計量、確定拒絕域、計算檢驗統(tǒng)計量的值、作出判斷。假設檢驗的基本思想假設檢驗的步驟假設檢驗原理及步驟用于比較多個獨立樣本均數是否有差別。完全隨機設計資料的方差分析用于比較多個配對樣本均數是否有差別。隨機區(qū)組設計資料的方差分析用于分析兩個或多個因素對實驗結果的影響及因素間的交互作用。析因設計資料的方差分析用于比較同一受試對象在不同時間點上的測量值是否有差別。重復測量設計資料的方差分析方差分析在醫(yī)學領域應用06實驗設計與分析技巧完全隨機設計隨機區(qū)組設計析因設計重復測量設計實驗設計類型及選擇依據適用于處理因素較少且水平間差異較大的情況，簡單易行但效率較低。適用于研究多個處理因素對實驗結果的影響及交互作用，能全面分析各因素的主效應和交互效應。適用于存在重要非處理因素的影響，且處理因素水平間差異較小的情況，能提高實驗精度和效率。適用于對同一受試對象在不同時間或不同條件下的多次測量，能減少個體差異對實驗結果的影響。定量指標如身高、體重、血壓等，能精確反映受試對象的某種特征或狀況。定性指標如疾病診斷、癥狀描述等，能反映受試對象的某種屬性或類別。等級指標如疼痛程度、病情嚴重程度等，能反映受試對象的某種特征或狀況的等級或程度。實驗結果觀察指標設定制定詳細的數據收集計劃，包括數據來源、收集方法、數據格式等，確保數據的準確性和完整性。數據收集對數據進行清洗、轉換和標準化處理，以便于后續(xù)分析。數據整理根據實驗設計和觀察指標選擇合適的統(tǒng)計方法進行分析，包括描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計和多元統(tǒng)計方法等。數據分析對分析結果進行解釋和討論，驗證假設并得出結論。同時要注意結果的可靠性和可重復性。結果解釋實驗數據收集、整理和分析流程07衛(wèi)生統(tǒng)計學在醫(yī)學領域應用舉例假設檢驗研究患者從接受治療到發(fā)生某一特定事件（如死亡、復發(fā)）所經過的時間，評估治療方法的長期效果。生存分析成本效果分析比較不同治療方法的成本和效果，為決策者提供經濟學依據。通過比較試驗組與對照組的差異，判斷新治療方法是否有效。臨床試驗效果評價分析性研究探討疾病發(fā)生的危險因素、保護因素以及與疾病之間的關聯(lián)程度。預測性研究利用已有的流行病學資料，預測未來疾病的發(fā)展趨勢和可能的影響因素。描述性研究通過計算發(fā)病率、患病率等指標，描述疾病或健康狀況的分布情況。流行病學調查資料分析診斷試驗評價指標計算靈敏度指金標準確診的病例中，待評價試驗也