流行病学常用统计方法
流行病学调查中的统计学方法与推断
流行病学调查中的统计学方法与推断流行病学调查是研究疾病在人群中分布、发生和传播规律的重要方法。
而要对流行病学数据进行分析和推断，统计学方法是不可或缺的。
本文将介绍在流行病学调查中常用的统计学方法，并探讨如何利用这些方法做出准确的推断。
1. 样本设计与抽样方法在流行病学调查中，样本的选择对于结果的可靠性至关重要。
通常，人群中的每个个体都有一定机会被选择为样本。
常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和群集抽样。
研究者需要根据研究目的和人群特征选择合适的抽样方法。
例如，若要调查某种疾病在不同年龄段的发病情况，可以使用分层抽样方法将人群按年龄分层，然后从每个年龄段中随机选择样本。
2. 数据收集与整理在进行流行病学调查时，数据的收集是必要的步骤。
研究者需要设计问卷、制定调查表或记录表，以收集相关信息。
此外，还可以利用现有的医疗记录、生物样本等数据进行分析。
无论是主动收集数据还是利用现有数据，都需要确保数据的准确性和完整性。
在整理数据过程中，应注意去除异常值和缺失数据，并进行数据编码与分类。
3. 描述性统计分析描述性统计分析是流行病学调查中最基本的分析手段之一。
它可以对数据进行整体性的描述，帮助研究者了解疾病的发病率、患病年龄分布、病例比例等基本情况。
常见的描述统计指标包括频数、比例、均值、中位数和标准差等。
通过对数据进行描述性统计分析，研究者可以初步了解疾病的流行情况，为后续的推断性统计分析提供依据。
4. 推断性统计分析推断性统计分析是根据样本数据对总体进行推断的方法。
它通过对样本的统计量进行估计与假设检验，得出对总体的结论。
在流行病学调查中，常用的推断性统计分析方法包括置信区间估计和假设检验。
置信区间估计可以对总体参数进行估计，例如疾病的发病率或者相对风险比。
假设检验则用来检验研究假设的正确性，比如是否存在两组之间的差异。
5. 关联与回归分析关联与回归分析是用来研究变量之间关系的统计方法。
在流行病学调查中，可以利用关联与回归分析来探讨某些因素与疾病之间的关系。
流行病学研究中的数据分析方法
流行病学研究中的数据分析方法流行病学研究是一门旨在探索疾病在人群中传播和影响的学科。
随着数据收集和分析技术的进步，数据分析方法在流行病学研究中发挥着越来越重要的作用。
本文将重点介绍几种常用的数据分析方法，以及它们在流行病学研究中的应用。
一、描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，它主要通过计算和描述一组数据的特征来研究疾病的流行情况。
其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差和百分位数等。
通过描述性统计分析，研究人员可以直观地了解疾病的患病率、平均年龄、性别比例等基本信息。
二、生存分析生存分析是一种用于研究疾病的发展和生存率的方法。
它首先确定研究对象的入组时间、观察时间和事件发生情况，然后计算生存或事件发生的概率和风险。
生存分析常用的方法包括生存曲线、生存率比较和Cox比例风险模型等。
通过生存分析，研究人员可以评估疾病的存活率、观察期内的事件发生率和相关因素的影响。
三、回归分析回归分析广泛应用于流行病学研究中，用于探究疾病与潜在风险因素之间的关联关系。
回归分析可以用于预测和解释疾病的发生率、患病率或相关因素的变化。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和多因素回归等。
通过回归分析，研究人员可以确定与疾病发生相关的危险因素，并为预防和干预提供理论支持。
四、群组比较分析群组比较分析是用于比较不同群体之间差异的统计方法。
在流行病学研究中，群组比较分析常被用于比较不同年龄、性别、职业、地区或生活方式等因素对疾病发生率的影响。
常用的群组比较方法包括独立样本T检验、方差分析和卡方检验等。
通过群组比较分析，研究人员可以确定不同因素对疾病发生率的影响程度，进而制定相应的干预策略。
五、聚类分析聚类分析是一种用于将个体或对象分成若干相似群组的方法。
在流行病学研究中，聚类分析可以用于发现潜在的亚型或疾病病理特点等。
聚类分析通常包括层次聚类和K均值聚类两种方法。
通过聚类分析，研究人员可以识别不同的亚型和疾病特征，为个体化的预防和治疗提供新的思路。
流行病学常用统计方法
02
推论性统计方法
参数估计
点估计
用单一的样本数据估计总体参数。
区间估计
基于样本数据和抽样分布，估计总体参数的可能范围。
假设检验
01
零假设
假设总体参数等于零或没有差异。
02
对立假设
与零假设相反的假设，通常是有待验 证的假设。
03
p值
用于评估样本数据是否支持对立假设 的指标。
方差分析
单因素方差分析
随机效应模型克服了固定效应模型在 某些情况下的限制，如在研究异质性 数据时。
要点二
考虑个体间的变异
随机效应模型考虑了个体间的变异， 因此可以更准确地估计总体效应。
要点三
分析数据结构
随机效应模型可以更好地分析数据结 构，如数据缺失、重复测量等情况。
多重共线性分析
检查变量间的关系
多重共线性分析用于检查多个变量之 间的相互关系，以确定是否存在多重 共线性的问题。
分析一个因素对因变量的影响。
多因素方差分析
分析多个因素对因变量的影响，同时考虑因素之间的交互作用。
相关分析
皮尔逊相关系数
衡量两个变量之间的线性相关程度。
斯皮尔曼秩相关系数
衡量两个变量之间的等级相关程度。
回归分析
简单线性回归
用一个自变量预测一个因变量 的线性关系。
多元线性回归
用多个自变量预测一个因变量 的线性关系。
非线性回归
用一个或多个自变量预测一个 因变量的非线性关系。
03
高级统计方法
元分供更全面的、系统性的研究结论。
弥补传统综述的不足
传统综述容易受主观因素的影响，而元分析则通过定量方法客观地评估研究结果。
提供效应估计的准确度
流行病学常用多因素回归统计分析
流行病学常用多因素回归统计分析流行病学中常常使用多因素回归模型来分析和解释疾病的发病风险及其与不同危险因素之间的关系。
多因素回归分析是一种统计方法，可以探究多个危险因素对疾病的影响，同时考虑其他潜在影响因素的调整。
多因素回归分析可以用来识别和评估与疾病相关的危险因素，同时控制其他潜在危险因素的影响。
它可以提供关于各个危险因素对疾病贡献的估计值，并确定其统计显著性。
在进行多因素回归分析之前，需要进行数据收集和整理。
一般来说，多因素回归分析需要考虑以下几个步骤：1.变量选择：根据研究的目的和疾病的特点，选择与疾病相关的变量。
这些变量可以包括患者的基本特征（如年龄、性别）、生活方式（如饮食、运动）和环境因素（如空气污染、水质）等。
2.数据收集和整理：收集相关的数据，并进行数据清洗和整理。
确保数据的准确性和完整性。
3.建立回归模型：根据研究的目的和变量的特征，选择合适的回归模型。
常用的回归模型包括线性回归模型、逻辑回归模型等。
4.模型拟合：将收集到的数据应用到回归模型中，进行参数估计和模型拟合。
拟合后可以得到危险因素的估计系数、标准误差、置信区间和P值等。
5.结果解释：根据模型拟合的结果，评估每个危险因素对疾病的影响，并进行解释。
可以根据估计系数和其置信区间来判断危险因素的显著性和贡献。
6.效应调整：对于其他可能的潜在影响因素，可以进行调整处理，检验危险因素对疾病的独立贡献。
调整常用的方法包括多元回归、对匹配等。
7.结果报告：根据分析结果，撰写分析报告，并对结果进行解释和讨论。
多因素回归分析在流行病学中的应用非常广泛。
它可以帮助科研人员确定疾病的风险因素，为预防和控制疾病提供科学依据。
通过多因素回归分析，可以了解各个危险因素之间的相互作用关系，为制定有效的公共卫生政策和预防措施提供指导。
总之，多因素回归分析是流行病学中常用的统计分析方法，可以评估和解释疾病的发病风险及其与多个危险因素之间的关系。
它在流行病学研究和公共卫生实践中具有重要的应用价值。
流行病学 统计方法
流行病学统计方法流行病学是研究人群中疾病发生、传播以及预防控制的科学。
它的目标是了解疾病在人群中的分布规律，并为制定公共卫生政策提供依据。
统计方法在流行病学中起着重要的作用，帮助研究人员从大量的数据中提取有意义的结论。
在流行病学研究中，最常用的统计方法之一是描述性统计。
描述性统计可以用来总结和描述人群中疾病的发生情况。
例如，可以通过计算平均数、中位数和标准差等指标来描述疾病的发病率和死亡率。
此外，还可以使用频率分布表和柱状图等图表形式来展示疾病的发生情况，以便更直观地了解疾病的特征。
另一个常用的统计方法是假设检验。
假设检验可以用来评估观察到的疾病发生情况是否符合预期的假设。
例如，研究人员可以根据疾病的发病率和死亡率的假设值，使用假设检验来判断观察到的数据是否与预期一致。
如果观察到的数据与预期不一致，则可以认为这些差异是由于其他因素导致的，进而展开更详细的研究。
流行病学研究中的另一种常用统计方法是相关分析。
相关分析可以评估不同变量之间的关系。
在流行病学中，可以使用相关分析来探究疾病和某个因素之间的关系。
例如，可以研究吸烟与肺癌的关系，或是饮食习惯与心脏病的关系。
通过相关分析，可以量化这些关系的强度，并判断它们是否具有统计学意义。
此外，流行病学中还使用到了回归分析。
回归分析可以用来建立预测模型，根据已知的变量预测目标变量的数值。
在流行病学研究中，可以使用回归分析来预测疾病的发生率。
例如，可以根据一系列因素（如年龄、性别、生活习惯等）来建立一个模型，预测某个人患病的可能性。
通过回归分析，可以找到与疾病发生相关的因素，并识别高风险人群。
除了上述方法外，流行病学研究还使用到了生存分析、空间分析、因子分析等统计方法。
生存分析可以用来评估疾病患者的生存情况，探究与存活时间相关的因素。
空间分析可以研究疾病在地理上的分布规律，识别高风险区域。
因子分析可以通过分析大量观测变量，找到它们背后的共性因素，并简化数据。
总之，统计方法在流行病学中是非常重要的工具，它可以帮助研究人员对大量的数据进行分析和解释，从而得出有意义的结论。
流行病学研究中的统计学方法与数据分析
流行病学研究中的统计学方法与数据分析流行病学研究是研究疾病在人群中的分布和影响因素的科学。
为了准确评估和控制疾病的传播和风险，统计学方法和数据分析在流行病学研究中起着重要的角色。
本文将探讨流行病学研究中常用的统计学方法和数据分析技术，并详细解释它们的应用。
一、样本设计与抽样方法在流行病学研究中，样本设计和抽样方法的选择对于研究结果的准确性和可信度至关重要。
常见的样本设计包括横断面研究、纵向研究和队列研究等。
横断面研究通过在特定时间点对人群进行观察和数据收集，用以描述疾病在人群中的分布。
纵向研究则追踪同一群体在一段时间内的发展和变化，以评估疾病风险的相关因素。
队列研究通过将人群分为暴露组和非暴露组，观察两组之间疾病发生率的差异，以确定暴露因素对疾病的影响。
抽样方法的选择应基于研究目标、样本容量和资源等因素。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。
简单随机抽样是将人群中的个体随机选择为样本，确保每个个体都有相同的机会被选中。
系统抽样是按照一定的规则选取样本，例如每隔一定个体选取一个个体。
分层抽样通过将人群划分为若干层次，然后在每个层次中进行简单随机抽样，以保证样本在各层次中的代表性。
二、描述性统计学分析描述性统计学分析用于对样本数据进行整理和描述，以帮助我们更好地理解疾病在人群中的分布和特征。
常用的描述性统计学方法包括频数分布、均值、中位数、标准差等。
频数分布将数据按照不同数值的出现次数进行分类和展示，可以直观地呈现数据的分布情况。
均值是指一组数据的平均值，中位数是将一组数据按大小顺序排列后位于中间位置的数值，标准差则衡量数据的离散程度。
三、推断性统计学分析推断性统计学分析用于通过样本数据对总体进行推断，从而对疾病的发生和风险因素进行评估。
常用的推断性统计学方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于判断样本数据与研究假设之间的一致性，从而确定变量之间是否存在显著差异。
置信区间估计则通过对样本数据进行分析，给出总体参数的估计范围。
流行病学数据收集与分析方法
流行病学数据收集与分析方法1. 引言在流行病学研究中，数据收集和分析是非常重要的步骤。
通过收集和分析相关数据，可以帮助我们理解疾病的传播和影响因素，为制定预防和控制策略提供依据。
本文将介绍一些流行病学数据收集与分析的常用方法。
2. 数据收集2.1 病例报告病例报告是最基本也是最常见的数据收集方法。
医疗机构和卫生部门收集和报告疾病病例，包括个人基本信息、疾病特征和病程等。
这些病例报告可以为流行病学研究提供起始数据。
2.2 问卷调查问卷调查是一种常用的收集流行病学数据的方法。
通过编制问卷并发放给调查对象，可以获取关于疾病相关因素、生活方式和医疗历史等信息。
问卷调查可以通过面对面、电话或网络等方式进行。
2.3 案例对照研究案例对照研究是一种观察性研究方法，常用于疾病与暴露因素之间的关联性分析。
研究者通过收集病例组和对照组的相关数据，分析两组之间的差异，来推断暴露因素与疾病之间的关系。
3. 数据分析3.1 描述性分析描述性分析是对收集到的数据进行统计和描述的过程。
研究者可以计算出疾病的发病率、死亡率、预测值等指标，从而了解疾病的传播程度和影响程度。
3.2 探索性分析探索性分析是研究者对数据进行初步探索和发现的过程。
通过数据可视化和统计学方法，可以挖掘出数据中潜在的规律和模式，为进一步的研究提供线索。
3.3 假设检验假设检验是流行病学研究中常用的数据分析方法。
研究者通过建立假设和搜集样本数据，通过统计学方法来判断样本数据是否支持或拒绝该假设。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验等。
4. 结论在流行病学研究中，数据收集与分析是不可或缺的步骤。
通过适当的数据收集方法和合理的数据分析技术，可以更好地理解疾病的传播规律和影响因素，为疾病预防和控制提供科学依据。
研究者应根据研究目的和数据类型选择合适的方法，并在数据分析过程中注重统计学原理和专业知识的运用。
通过不断改进和创新，我们能够更好地掌握流行病学数据收集与分析方法，为公共卫生工作做出积极贡献。
统计方法在流行病学研究中的应用
统计方法在流行病学研究中的应用一、描述性流行病学中的统计方法描述性流行病学主要是对疾病或健康状况在人群中的分布进行描述，包括时间、空间和人群等方面。
在这个过程中，常用的统计方法有频率分布、平均数、标准差、率、比等。
例如，通过计算发病率、患病率、死亡率等率的指标，可以清晰地了解某种疾病在特定人群中的发生和死亡情况。
假设我们研究某个地区在一年内心脏病的发病情况，通过计算心脏病的发病率（一定时期内某人群中某病新病例数/同期暴露人口数×k），可以直观地看出该地区心脏病的发病水平。
再比如，运用中位数和四分位数间距来描述数据的集中趋势和离散程度，可以更准确地反映出人群中某个指标的分布特征。
二、分析性流行病学中的统计方法分析性流行病学旨在探索疾病的危险因素和病因，常用的方法有病例对照研究和队列研究，而这两种研究方法都离不开统计分析。
在病例对照研究中，通过比较病例组和对照组中暴露因素的比例，计算比值比（OR）来评估暴露因素与疾病之间的关联强度。
假如我们研究吸烟与肺癌的关系，将肺癌患者作为病例组，非肺癌患者作为对照组，比较两组中吸烟人数的比例，计算出的 OR 值大于 1 时，提示吸烟可能是肺癌的危险因素。
队列研究中，则通过计算相对危险度（RR）来衡量暴露因素与疾病发生之间的关联。
假设我们对一组长期暴露于某种化学物质的工人进行随访，观察其患某种职业病的情况，计算出的 RR 值大于 1 ，表明该化学物质可能增加了患职业病的风险。
此外，还会运用分层分析、多因素分析等方法来控制混杂因素的影响，更准确地评估暴露因素与疾病的关系。
三、实验流行病学中的统计方法实验流行病学是通过人为干预来验证预防或治疗措施的效果。
在实验研究中，常用的统计方法有 t 检验、方差分析、卡方检验等。
例如，在比较两种药物治疗某种疾病的疗效时，可以使用 t 检验来比较两组患者治疗前后指标的差异。
如果是多个组之间的比较，则可以使用方差分析。
在评估疫苗的预防效果时，通过卡方检验来比较接种组和未接种组的发病率是否有显著差异。
流行病学研究中的统计学抽样方法
流行病学研究中的统计学抽样方法在流行病学研究中，统计学抽样方法扮演着至关重要的角色。
通过合理的抽样设计，研究人员可以从总体中选择代表性样本，从而得出对整个人群的有效结论。
本文将介绍流行病学研究中常用的统计学抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、整群抽样和分层抽样，并探讨每种方法的优缺点及适用场景。
简单随机抽样是最基础的抽样方法之一，它的原理是从总体中随机选择一定数量的样本。
这种方法要求每个个体有相等的概率被选入样本，从而确保样本的代表性。
简单随机抽样的优势在于操作简单，易于实施。
然而，它也存在一些问题，比如可能导致样本容量不够大以及不方便进行分层分析等。
系统抽样是一种按照一定规律从总体中选择样本的方法。
例如，在流行病学研究中，研究人员可以每隔一定时间间隔选择一个样本，直到达到所需的样本数量。
系统抽样相对于简单随机抽样具有更好的效率，但如果总体存在某种规律性的分布，可能会导致抽样偏差。
整群抽样是将总体按照某种特定的分类标准划分为若干个群体，然后随机选择其中的若干个群体作为样本进行研究。
这种方法在流行病学研究中常用于调查人群分布、行为模式等的大范围特征。
整群抽样的优势在于降低了样本选择的复杂度，但也可能导致样本内的个体差异较大。
分层抽样是将总体根据某种特定的分类标准划分为若干层次，然后在每个层次中进行简单随机抽样。
分层抽样的优势在于可以更好地保持总体的特征，从而提高样本的代表性。
然而，分层抽样也需要对总体的特征进行准确的划分和了解，否则可能导致抽样误差。
在流行病学研究中，根据具体的研究目标、资源限制和研究对象的特点，研究人员可以选择适用的统计学抽样方法。
除了上述介绍的方法，还有一些其他的抽样方法，如多阶段抽样、整群分组抽样等。
在实际应用中，研究人员需要根据研究需求进行合理的抽样设计，并注意控制抽样误差，以确保研究结果的准确性和可靠性。
总之，统计学抽样方法在流行病学研究中具有重要的地位，合理的抽样设计可以有效地提高研究的可信度和适应性。
流行病学数据统计与分析方法
流行病学数据统计与分析方法流行病学是研究疾病在人群中传播和影响的科学。
对于流行病学学者来说，了解和掌握流行病学数据的统计与分析方法是十分重要的，因为这有助于他们更好地理解疾病的传播趋势、预测疫情发展，从而采取有效的控制和干预措施。
在流行病学中，常见的统计与分析方法包括描述性统计、推断性统计和模型拟合。
描述性统计主要用于描述和总结流行病学数据的特征，包括计数、百分比、平均值、中位数、标准差等。
这些统计量可以帮助我们了解疾病在人群中的分布情况，比如疾病的患病率、死亡率等。
推断性统计是研究人群总体特征的一种方法。
通过从人群中选取一部分样本，对样本数据进行分析和推断，从而得出对整个人群的结论。
常见的推断性统计方法包括置信区间和假设检验。
置信区间可以帮助我们更准确地估计人群的参数，例如疾病的患病率。
假设检验则用于判断某一疾病因素与人群特征之间是否存在显著差异。
模型拟合是一种将数据与数学模型进行拟合和推断的方法。
在流行病学中，常用的模型包括线性回归模型、logistic回归模型和Cox比例风险模型等。
线性回归模型可以用来研究某一影响因素与疾病发病率之间的关系。
logistic回归模型则常用于分析某一因素对疾病发生的风险因素。
Cox比例风险模型则可以用来研究某一因素对疾病死亡率的影响。
在应用这些统计与分析方法时，我们需要注意一些注意事项。
首先，样本的选择要具有代表性，以保证研究结果的可靠性。
其次，要注意研究中可能存在的混杂因素，通过控制混杂因素或者进行分层分析来减少混杂的影响。
此外，数据收集和登记的质量也至关重要，要确保数据的准确性和完整性。
除了以上提到的统计与分析方法，流行病学还可以借助现代信息技术的发展，利用大数据和人工智能等技术来进行流行病学研究。
通过数据挖掘、机器学习等技术，可以更全面地分析和预测疫情，提高流行病的监测和预警能力。
总结而言，流行病学数据的统计与分析方法是了解和研究疾病在人群中传播和影响的重要手段。
流行病学常用统计指标
OR ( a /( c ) /( b / d ) ad a c a c b d b d bc
暴露史
有 无 合计
病例对照研究资料整理表
病例
a c a+c=m1
对照
b d b+d=m0
合计
a+b=n1 c+d=n0 a+b+c+d=t
• 比值：是指事件发生的概率与不发生的概率之比 • 病例组有暴露史与无暴露史的概率之比
通常指在某一局限范围短时间内的发病率。
罹患率
观
察期间某病新病例 同期暴露人口数
数
K
K的取值常为100%，1000‰
➢ 续发率（secondary attack rate，SAR）也称二代 发病率。
定义：指在某些传染病最短潜伏期到最长潜伏期之间，
易感接触者中发病人数占所有易感接触者总数的百分比。
述
Ie：暴露组率
步 骤
Io：非暴露组率
意义
分
暴露组发病或死亡的危险是非暴露 组的多少倍
RR值越大，暴露的效应越大，暴露 与结局关联强度越大
析
前 4.5.1 效应估计—相对危险度
言
RR95%CI
概 述
Woolf法
Varln RR 1 1 1 1
步
abcd
骤
lnRR的95%CI
分
ln RR 1.96 Varln RR
55（a）
6（b）61（a+ Nhomakorabea）26（c）
6（d）
32（c+d）
81（a+c）
12（b+d）
a+b+c+d
流行病学研究中的数据收集和分析
流行病学研究中的数据收集和分析流行病学研究涉及对疾病或健康事件在人群中的发生和分布进行观察和分析。
而数据收集和分析在流行病学研究中起到了至关重要的作用。
本文将探讨流行病学研究中数据收集和分析的方法和技巧。
一、数据收集数据收集是流行病学研究中的第一步，其目的是获取有关疾病或健康事件的信息。
数据收集可以采用多种方式，包括问卷调查、观察、实验等。
1.问卷调查问卷调查是流行病学研究中最常用的数据收集方法之一。
通过向被调查者发放问卷，获取其有关健康状况、个人特征、生活习惯等方面的信息。
问卷调查可以面对面进行，也可以通过电话、互联网等方式进行。
在进行问卷调查时，需要注意以下几点：（1）问题的设计要清晰明了，避免歧义性；（2）问题的顺序要合理，可以从简单到复杂、从客观到主观进行排列；（3）问卷形式可以灵活多样，可以采用选择题、填空题、量表等形式。
2.观察观察是另一种常用的数据收集方法。
通过观察被研究对象的行为、表现等方面，获取相关信息。
观察可以是直接观察，也可以是间接观察。
在进行观察时，需要注意以下几点：（1）观察条件要具备一定的客观性和公正性，避免主观因素的干扰；（2）观察过程要细致入微，全面收集相关信息；（3）观察结果要详细记录，方便后续的数据分析。
3.实验实验是一种控制变量的方法，通过对照组和实验组的对比，判断某种因素对健康状况的影响。
实验可以是随机对照试验、对照组前后研究等形式。
在进行实验时，需要注意以下几点：（1）实验设计要科学合理，确保实验结果的可靠性和有效性；（2）实验过程要遵循相关伦理规范，保护被试者的权益；（3）实验数据要准确记录，方便后续的数据分析。
二、数据分析数据分析是流行病学研究的重要环节，其目的是通过统计学方法对收集到的数据进行整合和挖掘，揭示疾病或健康事件的规律和关联。
数据分析可以采用多种方法，包括描述性分析、推断性分析等。
1.描述性分析描述性分析是对收集到的数据进行整理和描述，包括频数分布、均值、中位数、标准差等统计指标的计算。
流行病学常用统计方法
方差分析的扩展，用于比较两个或多个组之间的均值差异。
ANOVA
方差分析
相关系数
用于量化两个变量之间的线性关系强度。
斯皮尔曼等级相关系数
用于量化两个变量之间的等级相关关系。
相关分析
简单回归
回归分析
多元回归
Logistic回归
泊松回归
03
高级统计方法
描述疾病患者的无病生存率、累积发病率等指标，分析疾病生存分布特征。
方差和变异系数
偏度
反映一组观察值分布的偏斜程度。
峰度
反映一组观察值分布的峰度程度，即分布曲线的尖锐程度。
分布形状
描述性统计图形
直方图
用于展示连续变量的频数分布。
条形图
用于展示分类变量的频数分布。
饼图
用于展示数据的相对比例。
时间序列图
用于展示一个变量在不同时间点的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系和趋势。
随机效应模型
结合固定和随机效应模型的优点，灵活地处理重复测量数据。
混合效应模型
对两组或多组数据进行比较，判断它们是否存在显著差异。
t检验
对多组数据进行比较，判断它们是否存在整体差异，并对哪些组之间存在差异进行推断。
方差分析
对分类变量进行比较，判断它们之间是否存在显著差异。
卡方检验
多重比较法
数据降维
描述性生存分析
考虑患者之间存在竞争事件，对生存模型进行改进，以更准确地估计生存函数。
竞争风险模型
考虑疾病状态、治疗方式等因素随时间变化，对生存分析产生影响。
时间依赖性变量
生存分析
假定每个患者的测量值之间存在相关性，并使用广义最小二乘法估计参数。
流行病学基本概念总结
流行病学基本概念总结
流行病学简介
流行病学是研究疾病在人群中传播和影响的科学。
它通过收集、分析和解释大量的流行病学数据，以提供对公共健康问题的见解和
控制策略。
流行病学基本概念
流行病学调查
流行病学调查是一种收集和分析流行病学数据的方法。
调查可
以通过问卷调查、实地观察、采样等方式进行。
通过调查，我们可
以获取关于疾病的传播途径、危险因素、患病率等信息。
流行病学数据
流行病学数据是指用于描述和分析疾病传播和影响的数据。
常
见的流行病学数据包括人口统计学数据、临床数据、疾病发病率和
死亡率等。
通过对流行病学数据的分析，可以揭示疾病的分布模式
和相关因素。
流行病学统计学
流行病学统计学是研究疾病在人群中分布和影响的统计学方法。
常见的流行病学统计学方法包括风险分析、生存分析、回归分析等。
通过流行病学统计学方法，我们可以量化疾病的风险和影响程度。
流行病学指标
流行病学指标是用于描述和度量疾病流行程度和影响的指标。
常见的流行病学指标包括患病率、病死率、年龄标化率等。
这些指
标可以帮助我们比较不同人群和地区的疾病情况，为公共卫生措施
提供科学依据。
结论
流行病学是一门重要的科学，可以帮助我们了解和控制疾病在
人群中的传播和影响。
通过流行病学调查、数据分析、统计学方法
和指标，我们可以提供有效的公共健康干预措施，保障人民的健康
和安全。
医学-流行病学常用统计指标
4.5.2 效应估计—
前
归因危险度百分比AR %
言
I I
AR % e I
0 10% 0 或
概
e
述
AR %RR 110% 0
RR
步
意义
骤
暴露人群中的发病或死亡归因于暴露的部分
分 占全部发病或死亡百分比
析 也就是说：是指暴露人群中单纯由于暴露所
引起的发病人数占总发病人数的百分比
4.5.3 效应估计—
易感接触者中发病人数占所有易感接触者总数的百分比。
续 发率 潜 伏易 期感 内接 易触 感 发 者 接 病 总 触 人 人 者 1数 数 0中 %0
➢病死率（case fatality rate）
定义：一定时期内因某病死亡者占该病患者的比例，
表示某病患者因该病死亡的危险性。
病死率 某时 同期 期内 某因 病某 的病 病数 死 人亡 数 10人 0%
• OR=(a/c)/(b/d)=ad/bc
O R ( a/(c)/(b/ d) ad a ca c b db d bc
暴露史
有 无 合计
病例对照研究资料整理表
病例
a c a+c=m1
对照
b d b+d=m0
合计
a+b=n1 c+d=n0 a+b+c+d=t
• 比值：是指事件发生的概率与不发生的概率之比 • 病例组有暴露史与无暴露史的概率之比
a/m1 /c/m1 • 对照组有暴露史与无暴露史的概率之比
b/m0 /d/m0 • 以暴露比值/无暴露比值或有病比值/无病比值计算
的OR值结果一致
暴露与疾病的联系强度的指标
流行病学常用统计指标
4 3 5 4 5 1 5 1 7 3 6 9
（2）OR值的的点估计值（样本值）
O Rad302 943 2.87 bc 201826
（3）OR的95%可信区间 1）Woolf自然对数转换法
表 3 食 管 癌 与 对 照 的 吸 烟 史 比 较 食 管 癌 对 照 合 计
吸 烟 309(a) 208(b) 517(n1) 不 吸 烟126(c) 243(d) 369(n2) 合 计 435(m1) 451(m2) 886(N)
流行病学常用统计指标
发病频率测量指标
➢ 发病率（incidence rate） 定义：是指一定期间内，一定范围人群中某病新发
生发 病例病 出现率 的一 频定 率同 。时 期期 该内 人某 群 病 人 暴 新 群 露 病 中 人 例 某 口 K数数
K=100%，1000‰，10 000/万
➢病死率（case fatality rate）
配对数据的分析(1:1配对资料)
• 匹配资料是由病例与对照结合成对子，列成下表的 格式，表内的数字a、b、c、d 是病例与对照配成对 的对子数 1：1配对研究中疾病与暴露的关系
对照
有暴露 无暴露
合计
病例
有暴露 无暴露
a
b
c
d
a+c
b+d
合计
a+b c+d a+b+c+d
2 (b c)2
bc OR c
吸烟 不吸烟 合计
309(a) 126(c) 435(m1)
208(b) 243(d) 451(m2)
517(n1) 369(n2) 886(N)
①四格表的专用公式
2 (a d b c )2 N 3 0 9 2 4 3 2 0 8 1 2 6 2 8 6 6 5 5 .5
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各指标的用途、局限性、计算方 法
指标之间的关系
.
流行病学常用指标分类
• 测量疾病和死亡频率的指标——主要用于描 述疾病的分布
– 发病率、现患率、死亡率、病死率等
• 测量危险因素与疾病联系强度的指标——定 量推断
– 相对危险度（RR）、归因危险度（AR）等
.
统计学常用的相对数计量方法
死亡
.
续发率或二代发病率（secondary attack rate）
续发病例数
续发率 易感接触者K 人数
首发病例
最短 潜伏期
最长 潜伏期
原发病例
续发病例
时间
以家庭为例 .
测量死亡频率的指标
死亡率 病死率
.
死亡率（mortality rate）
• 表示一定时期内死亡发生的频率或强度。 • 粗死亡率（crude death rate）
• 调查时应尽量缩短调查时间
.
现患率（prevalence rate）
病例 A
病例 B
病例 D
病例 C
病例 E
91.1.1
91.7.1
.
91.12.31
现患率（prevalence rate）
• 现患率主要应用于慢性病的调查研究。对 急性病意义不大。
• 反应某人群特定时间某病的负担程度。可 作为安排防治工作、人力、物力的依据。
K
暴露人口又称危险人群，指可能发生所要研究疾 病的人群。
暴露人口中应排除那些正在患病、曾经患病、或 因年龄、免疫等因素而不会患该病的人。
.
发病率（incidence rate）
• 特殊公式——发病密度（incidence density， ID）——以观察“人时”为分母计算的发病 率
发 病 密 度 某 时 期 同 某 期 人 该 群 人 中 群 发 观 生 察 某 人 病 时 的 数 新 病 例 数 K
.
发病率（incidence rate）
• 是流行病学最常用、最重要的指标。 • 是唯一直接测量疾病危险因素强弱的指
标——见到发病率波动，意味着病因强弱波 动。 • 需要随访调查获得。至少需要间隔一段时 间两次调查才能ate）
• 也称患病率或流行率
• 指某特定时间某人群中某病现患人数所占比 重或比例。
粗死亡率
某时期某人群总死亡人数 该人群同期平均人口数
K
反映人群因病伤死亡危险性总的水平。 指示居民健康状况和保健水平。 为卫生保健工作的需求和规划提供依据。
.
死亡率（mortality rate）
• 死亡专率（specific death rate)
年龄别死亡率
某年某年龄组死亡人数 同年该年龄组平均人口数
• 计算发病率时，分子的获得要注意两点：
– 病人的发病时间要“落入”观察期内，即 必须是新病例。
– 注意病例与病人的区别。
发病
发病 发病
发病 发病
2000.1.1
观察期
.
2000.12.31
发病率（incidence rate）
• 常用公式
发病率
某时期某人群中发生某病的新病例数 同期该人群暴露人口数
现患率
特定时间某病现存病例数 被调查（或检查）的人数
K
.
现患率（prevalence rate）
• 计算现患率时应注意：
– 分子包括新、老病例，只要调查时正处于患病 状态。
– 分母不考虑“暴露人口”
.
现患率（prevalence rate）
• 有时点现患率与期间现患率 point prevalence rate period prevalence rate
• 率（rate） 用来测量一定时期内，某人群特定事件发 生的频率或强度。 rate=a/(a+b)
– 率是一个动态指标，在观察期内看特定人群某 事件的变化。
– 率有时间单位——观察时间影响率的大小。
.
统计学常用的相对数计量方法
• 比值（ratio） 比较两独立事件数量大小关系的指标。独 立事件指互不包含。 ratio=a/b
• 可用于评价防治措施效果。
.
发病率、现患率的关系
• 现患率受发病率和病程的影响
– 在一个相对长的时期内发病率和病程都是稳定 的，即无疾病流行或新发病例明显减少和病程 长短无显著改变；
– 发病率较低，低于10%。
PI D
.
临床感染与亚临床感染之比
小儿麻痹、猩红热、流脑 麻疹
亚临床感染 临床感染
0 0.1 0 .2 0.3 0.4 0 .5 0.6 0.7 0 .8 0.9 1
– 是一个静态指标，反应一特定时间（time point） 的情况。
– 无时间单位
.
统计学常用的相对数计量方法
• 比例（proportion）——构成比 一特定时间（time point）某特定事件在总 体事件数中所占的比重。 proportion=a/(a+b)
– 是一个静态指标 – 无时间单位
K
死因别死亡率
某年某人群因某病死亡人数 同年该人群平均人口数
K
.
标化死亡率（standardized mortality rate）
表 1 甲、乙两地死亡率的比较
甲地 年龄组(岁)
人口数 死亡数 死亡率(‰)
乙地 人口数 死亡数 死亡率(‰)
20~
1,500 6
4.00
500 2
4.00
40~
1,000 6
60 及以上 500 5
6.00 10.00
观察对象不稳定时使用。如大型工地，前瞻性调 查和实验性研究。
.
人年计算示意图
观察
1 月 7 月 1 月 7 月 1 月 7 月 1 月 7 月 1 月 7 月 1 月 时间
1976 1976 1977 1977 1978 1978 1979 1979 1980 1980 1981 （年）
对象 A •
.
测量疾病频率的指标
发病率 现患率
.
发病率（incidence rate）
• 是指一定时间内某人群中发生某病新病例 的频率。是衡量疾病发生危险性的指标。
• 基本公式
发病率
某时期某人群中发生某病的新病例数 同期该人群平均人口数
K
观察时间可为年、季、月，一般为年。
.
发病率（incidence rate）
对象 B
•
对象 C •
对象 D
•
对象 E
•
总观察人年数
2.0
3.0
5.0
4.0
2.5
16.5
• 开始观察 正在观察 发生疾病
.
发病率（incidence rate）
• 罹患率
罹患率(attack
rate)
观察期内新发病例数 同期的暴露人口数
K
爆发疫情中使用。发病时间、空间、人群集中。 注意使用暴露人口作分母。