课件：人群健康研究的统计学方法
人群健康研究的统计学方法(二)_真题-无答案
人群健康研究的统计学方法(二)(总分28.5,考试时间90分钟)一、A3型题以下提供若干个案例，每个案例下设若干道考题。
请根据答案所提供的信息，在每一道考题下面的A、B、C、D、E五个备选答案中选择一个最佳答案。
用尿糖定性试验检查糖尿病病人和正常成年人各500名，结果糖尿病病人中有300例阳性，200例阴性，正常成年人有50例阳性，450例阴性1. 如果某人尿糖定性试验阳性，其患有糖尿病的可能性为A．300/450×100/1000=66.67% B．200/450×100/100=44.44%C．450/500×100/100=90%D．200/500×100/100=40%E．300/500×100/100=60%2. 尿糖定性试验筛检糖尿病的灵敏度为A．200/500×100/100＝40%B．300/500×100/100=60%C．50/500×100/1000＝10%D．450/500×100/100＝90%E．100/500×100/100=20%3. 如果某人尿糖定性试验阴性，你认为排除其患有糖尿病的把握为A．50/450×100/100=11.11%B．200/450×100/100=44.44%C．450/500×100/10=90%D．400/550×100/100=81.82%E．350/650×100/100=53.85%某医生开展一项科研工作，按统计工作步骤进行4. 不属于搜集资料的内容是A．录入计算机B．实验C．专题调查D．统计报表E．医疗卫生工作记录5. 分析资料包括A．对照、重复B．描述、推断C．随机、均衡D．计算、讨论E．归纳、整理某县有人口10万人，1997年因各种疾病死亡1000人。
该年共发生结核300人，原有结核400人，1997年共有60人死于结核。
抽样检验在人口健康研究中的应用
抽样检验在人口健康研究中的应用引言在人口健康研究中，抽样检验是一种常用的统计分析方法。
它的主要目的是通过从总体中抽取一部分样本数据，并对这些样本数据进行统计分析，从而推断总体的特征或者两个总体之间的差异。
本文将介绍抽样检验的基本概念、常见的几种类型以及在人口健康研究中的应用。
抽样检验的基本概念总体和样本在统计学中，研究对象的全体称为总体，而从总体中抽取的一部分称为样本。
总体可以是一个人群、一个国家的所有居民、一个企业的所有员工等等。
样本的选择应该具有代表性，即能够准确反映总体的特征。
样本统计量和总体参数样本统计量是从样本数据中计算出来的一个统计量，它用来估计总体的参数。
常见的样本统计量有均值、方差、比例等。
而总体参数是指总体的真实特征，通常是未知的。
抽样检验的目的就是基于样本统计量对总体参数进行推断。
假设检验假设检验是抽样检验的一种方法，用来判断样本数据是否支持某个假设。
假设是根据研究问题提出的，并且可以进行统计检验。
假设检验的步骤包括设置原假设和备择假设、计算检验统计量、确定拒绝域和做出。
常见的几种抽样检验类型单样本均值检验单样本均值检验适用于比较一个样本的均值与一个已知的常数之间是否存在差异。
例如，人口健康研究中，我们想要知道某个人群的平均体重是否与国家标准有所差异。
双样本均值检验双样本均值检验适用于比较两个独立样本的均值是否存在差异。
例如，我们想要比较男性和女性的平均身高是否存在显著差异。
配对样本均值检验配对样本均值检验适用于比较同一样本在两个不同时间点或者两种不同处理条件下的均值是否存在差异。
例如，我们想要比较某种药物治疗前后患者的平均血压是否有显著变化。
单样本比例检验单样本比例检验适用于比较一个样本的比例是否与一个已知的比例存在差异。
例如，我们想要知道一个地区的吸烟率是否与全国平均吸烟率有所差异。
双样本比例检验双样本比例检验适用于比较两个独立样本的比例是否存在差异。
例如，我们想要比较两个不同地区的男女比例是否存在显著差异。
卫生统计学
卫生统计学卫生统计学是研究人口健康和疾病发生与分布规律的一门学科。
它运用数理统计学的方法和原理，对人群的健康状况进行统计分析和评估，以便制定预防和控制疾病的策略。
卫生统计学的意义卫生统计学在公共卫生领域具有重要的意义。
通过收集、整理、分析和解释健康数据，卫生统计学可以帮助卫生决策者了解人群的健康状况、疾病的分布和趋势，为公共卫生政策的制定提供科学依据。
通过对疾病的进行有针对性的监测和分析，可以及时预警和应对疾病的爆发，有效降低疾病给人群健康带来的危害。
卫生统计学的研究内容卫生统计学涉及的研究内容广泛，主要包括以下几个方面：1.健康状况的测量：通过统计方法对人群的健康状况进行测量和评估，包括疾病的发生率、死亡率、残疾率等指标。
2.疾病流行病学：研究疾病在人群中的分布规律和变化趋势，分析其与环境、生活方式、基因等因素的关系。
3.卫生决策分析：根据统计分析的结果，为卫生决策提供科学依据，评估不同干预措施的效果和成本效益。
4.医疗资源配置：通过卫生统计学的方法，评估医疗资源的分配情况，优化医疗资源的配置方式，提高医疗服务的效率和质量。
5.健康政策评估：评估各种卫生政策和干预措施对人群健康的影响，为政策的修订和完善提供科学依据。
卫生统计学的发展趋势随着卫生数据的不断积累和信息技术的不断发展，卫生统计学正面临着许多新的挑战和机遇。
未来，卫生统计学将朝着以下几个方向发展：1.大数据和人工智能：随着大数据时代的到来，卫生统计学将更多地利用大数据和人工智能技术，挖掘数据中的信息，提高数据分析和预测的准确性和效率。
2.基因组学和生物信息学：随着基因组学和生物信息学的快速发展，卫生统计学将更多地与这些领域相结合，研究基因与疾病之间的关系，推动个性化医疗的发展。
3.跨学科研究：未来，卫生统计学将更多地与流行病学、生态学、社会学等学科进行跨学科研究，共同解决公共卫生领域面临的重大挑战。
4.健康信息化：卫生统计学将更多地利用信息技术，推动健康信息化的发展，建立健康数据的标准化、共享和管理机制，提高数据的质量和可靠性。
医学统计课件人卫6版第一章绪论
变量与数据类型
变量
描述研究对象特征的量度或度量，具 有可变性。
数据类型
根据变量的性质和测量尺度，将数据 分为不同的类型，如定量数据、定性 数据和等级数据等。
参数与统计量
参数
描述总体特性的度量，通常用希腊字母表示，如均值μ、方差 σ²等。
统计量
描述样本特性的度量，通常用英文字母表示，如样本均值x、 样本方差s²等。
。
03
药物研发和临床试验
在药物研发和临床试验中ຫໍສະໝຸດ 医学统计学对试验设计、数据收集、分析和
解释起到至关重要的作用。它确保试验结果的可靠性和准确性，为新药
审批和上市提供科学依据。
02
CATALOGUE
医学统计学的基本概念
总体与样本
总体
研究对象的全体集合，具有同质 性。
样本
从总体中随机抽取的一部分研究 对象，用于推断总体的性质。
02
它通过对数据的研究，揭示现象 的内在规律，为医学研究和医疗 实践提供科学依据。
医学统计学在科学研究中的作用
实验设计和数据分析
医学统计学在实验设计中起到关键作用，通过合理的设计和样本量的计算，确保实验结果 的可靠性和准确性。同时，在数据分析阶段，医学统计学提供了一系列统计分析方法，帮 助研究者从数据中提取有意义的信息。
多元统计分析
开始发展多元统计分析方法，以处 理更复杂的数据结构。
现代的医学统计学
数据挖掘与机器学习
利用大数据和机器学习技术进行数据分析和预测。
生物信息学
结合生物信息学方法，对基因组、蛋白质组等大规模数据进行统 计分析。
可视化技术
发展出丰富的可视化技术，帮助更好地理解和解释数据。
05
医学统计学第3版第十九讲医学人口与疾病统计常用指标
二、描述人口学特征的常用指标 人口总数（population size） 人口学特征指标
4
(一)人口总数 人口总数(population size)一般指一个国家或地区在某一特定时间的人口数。按惯例，一般采 用一年的中点，即7月1日零时为标准时点进行统计。 为避免重复或遗漏，国际上统一规定了两种统计人口数的方法 实际制，指标准时点某地实际存在的人口数(包括临时在该地的人)； 法定制，指某地的常住人口数。 用于传染病的防治、计划免疫及计划生育管理等采用实际人口。 第六次人口普查 我国大陆总人口数：1339724852人
同年<1周岁死亡人数 同年<28天死亡人数
同年活产儿总数 同年活产儿总数
1000‰ 1000‰
频率型(近似) 频率型(近似)
围生儿死亡率
5岁以下儿童死亡 率 孕产妇死亡率
死因别死亡率 某病病死率 死因构成比
同年围生期死胎数+死 产数+<7天死亡人数
同年5岁以下儿童死亡数 同年孕产妇死亡数 同年内某原因死亡人数 同年某病死亡人数 同年某死因死亡数
分子
分母
同年活产数
同年平均人口数×1年
同年活产数
同年15~49岁妇女数
同年某年龄组活产数 同年某年龄组平均妇女数 ×1年
是15-49岁年龄别生育率的总和
基数 1000/千 1000/千 1000/千
指标类型 强度型(近似) 相对比型 强度型(近似)
13
粗出生率(crude birth rate，CBR)指某年某地平均每千人口的活产数，是反映一个国家或地 区的人口自然变动的基本指标。该指标受人口年龄性别结构的影响较大，只能粗略反映生育 水平。 总生育率(general fertility rate，GFR)指某年某地平均每千名育龄妇女的活产数，国际上多 数国家以15-49岁作为育龄妇女的年龄界限。总生育率消除了总人口中年龄性别结构不同对 生育水平的影响，较粗出生率能更确切地反映生育水平。但在育龄妇女中，不同的年龄阶段 生育能力有很大差别，故该指标受育龄妇女内部年龄结构的影响。
《卫生统计学》教学课件
假设检验
单样本t检验
介绍单样本t检验的原理、方法和应用实 例。
A 假设检验的基本思想
阐述假设检验的原理、步骤和注意 事项。
B
C
D
方差分析
阐述方差分析的基本原理、方法和应用实 例，包括单因素和多因素方差分析。
两样本t检验
详细解释两样本t检验的原理、方法和应 用实例，包括独立样本和配对样本的t检 验。
推断性统计在卫生领域的应用
01
假设检验
在卫生研究中，经常需要比较两组或多组数据的差异是否具有统计学意
义。通过假设检验，可以对研究假设进估计
利用样本数据对总体参数进行估计时，置信区间可以提供估计的精确度
和可信度。在卫生研究中，置信区间常用于估计发病率、死亡率等指标
随机区组设计 将实验对象按某种特征（如性别、年龄等）分成若干区组， 然后在每个区组内随机分配处理组，适用于存在明显个体 差异或需要控制某些非处理因素的情况。
析因设计 研究多个因素对实验结果的影响，通过全面组合各因素的 不同水平进行实验，适用于探索多因素交互作用的情况。
实验数据的分析
描述性统计分析 对数据进行整理、概括和描述，包括数 据的集中趋势、离散程度和分布形态等。
方差分析
比较不同处理组间的均数差异是否有 统计学意义，适用于完全随机设计和
随机区组设计的数据分析。
推断性统计分析 通过样本数据推断总体特征，包括参 数估计和假设检验等方法。
回归分析 探讨自变量和因变量之间的数量关系， 建立回归方程并进行预测和控制。
06
卫生统计应用实例
描述性统计在卫生领域的应用
1 2 3
卫生统计学的研究方法
描述性研究
通过收集和整理数据，用统计指标和 图表描述人群健康现象的数量特征和 分布规律。
人群健康研究的统计学方法_真题-无答案
人群健康研究的统计学方法(总分37.5,考试时间90分钟)一、A1型题每一道考试题下面有A、B、C、D、E五个备选答案。
请从中选择一个最佳答案。
1. 均数与标准差适用于A．正态分布B．偏态分布C．正偏态分布D．负偏态分布E．不对称分布2. 要制定某年某县恶性肿瘤男、女年龄别死亡率(1/10万)的统计分析表，主要标志是A．性别B．年龄别C．死亡率D．性别和年龄别E．性别、年龄别和死亡率3. 生男孩的概率为0.52，生女孩的概率是0.48，则某孕妇生一个男孩和一个女孩的概率是A．0.52+0.48B．0.52×0.48C．2×0.52×0.48D．0.52+0.48－0.52×0.48E．0.52+0.48－2×0.52×0.484. 医学统计的特点是A．研究事物的数量B．研究事物的质量C．用个体归纳群体D．研究个体E．用数量反映质量5. 新生儿死亡率是指A．未满周岁婴儿的死亡率B．未满6个月婴儿的死亡率C．未满3个月婴儿的死亡率D．未满4周婴儿的死亡率E．未满100天婴儿的死亡率6. 确定正常人某个指标的正常值范围时，调查对象是A．未患过病的人B．健康达到要求的人C．排除影响被研究指标的疾病和因素的人D．只患过一些小病的人E．调查当年未患病的人7. 在病伤死因统计分析中，用作死因顺位的指标是A．发病率B．死因百分构成比C．死因别死之率D．死因别病死率E．以上都不是8. "差异无统计学意义"，下列结论错误的是A．事实上确实无差异B．观察数目不够多C．比较的事物间来自同一总体D．检验假设被接受的可能性等于或小于5%E．在接受检验假设(H0)，拒绝备择假设(H1)，同时考虑了可能犯Ⅱ型错误的概率(β)9. 抽样误差是指A．个体值和总体参数值之差B．个体值和样本统计值之差C．样本统计值和总体参数之差D．样本统计值和总体测量值之差E．总体测量值和总体参数之差10. 样本是总体中A．任意一部分B．典型部分C．有意义的部分D．有代表性的部分E．有价值的部分11. 正态分布曲线下，横轴上，从均数μ到μ+2.58S的面积为A．47.5%B．49.5%C．99%D．97.5%E．5%12. 在分析直线相关系数r时应注意A．根据∣r∣大小可将两变量关系分为低、中、和高度相关B．根据两组的∣r∣可直接比较相关密切程度C．若r>0.5，则x和r必存在直线相关D．得r值后尚须作假设检验，才能确定x和y有无直线相关E．以上都不对13. 经调查得甲、乙两地的冠心病粗死亡率均为40/万，按年龄构成标化后，甲地冠心病标化死亡率为45/万，乙地为38/万，因此可以认为A．甲地年龄别人口构成较乙地年轻B．乙地冠心病的诊断较甲地准确C．乙地年龄别人口构成较甲地年轻D．甲地冠心病的诊断较乙地准确E．以上均不对14. 统计工作的基本步骤是A．调查资料、审核资料、整理资料B．收集资料、整理资料、分析资料C．收集资料、审核资料、分析资料D．调查资料、整理资料、分析资料E．设计、收集资料、整理资料、分析资料15. 编制频数表的步骤如下，除了A．找全距B．定组距C．分组段D．划记E．制分布图16. 两组数据作均数差别的t检验，要求数据分布近似正态，并要求A．两组数据均数相近B．两组数据方差相近C．两组数据的均数与方差都相近D．两组数据的均数与方差相差多少都无所谓E．两组数据的标准误不能相差太大17. 表示血清学滴度平均水平的指标是A．算术均数B．几何均数C．中位数D．全距E．百分位数18. 对某病的发病情况进行抽样研究，以比较两地的发病率，可用以下指标得出结论A．两地某病的各自总发病率直接比较B．两地某病的各年龄段发病率直接比较C．两地某病的标化率直接比较D．两地某病的标化率的假设检验E．以上都不行19. 计算某婴儿死亡率的分母是A．年初0岁组人口数B．年中0岁组人口数C．年末0岁组人口数D．年出生数E．年任意时刻0岁组人口数20. 表示测量值集中趋势的指标是A．全距B．标准误C．平均数D．变异系数E．标准差21. 两样本均数差别的假设检验的效率是指A．第一类误差(α)B．第二类误差(β)C．α+βD．1-αE．1-β22. 抽1/3居室进行卫生学调查，按房间号每隔5号抽一室组成样本，这是属于A．单纯随机抽样B．分层抽样C．整群抽样D．机械抽样E．分层整群抽样23. 变异系数表示A．集中趋势B．平均水平C．变异数D．对称分布E．相对变异二、A2型题每一道考题是以一个小案例出现的，其下面都有A、B、C、D、E五个备选答案。
人群健康研究的流行病学原理和方法
4.概率论和数理统计学的特征 用概率论来解释一些疾病的现象，而不是用决定论。
5.社会医学的特征 研究疾病要考虑生物、心理和社会环境及自然环境
对疾病的影响。 6.预防为主的特征
三级预防，尤其是一级预防。 预防为主促使公共卫生人员极早地发现和诊断疾病， 并且在预防工作中全面地考虑问题。 7.评价的特征 研究方法的评价。预防效果的评价。 保健医疗制度、卫生规划等问题的评价。如成本效果、 效益、效用评价等。
1.群体特征 即用宏观角度来理解问题。所关心的常常是人群中
的大多数，而不仅仅注意个体发病情况。
2.以分布为起点的特征 通过描述疾病三间分布的特征，去揭示疾病发生和
发展的规律，为进一步研究提供线索。
3.对比的特征 从疾病分布中提出病因线索。寻找重大的公共卫生
学问题。 进行病因学研究和验证。 对预防措施及策略 的评价。
控制疾病的发生。
这一时期以防制传染病为主要任务，以独特的调查 分析方法并且采取具体的防制措施成长为一门独立 的学科—传染病流行病学。并且在该时期首先在发 达的国家内控制天花、古典型霍乱、鼠疫等烈性传 染病以及一些主要的肠道传染病。
(三) 现代发展期
该时期大约从20世纪的中叶到现在。其主要特点为： 1. 研究内容的不断扩大。
不仅包括传染病而且还包括非传染性疾病；不仅包括疾病还包 括健康状态；不仅包括躯体疾病还包括心理疾病以及身体的其他 伤害。
在疾病的病因学研究上，不仅寻找特异的病因也研究众多的非 特异性病因；不仅仅依赖于医学生物模式也依赖于社会及行为心 理模式。
2.研究方法有了飞速的发展
20年代病例对照研究。
50年代队列研究。
一、流行病学的定义及演变
1.流行病学定义 研究人群中疾病与健康状况的分布及其影
社区健康调查研究方法
社区健康调查研究方法社区健康调查的卫生统计学基础卫生统计学(health statistics)是通过数量方面的分析，帮助我们了解社区居民健康水平和卫生状况，描述人群健康与疾病的分布，评价预防措施的效果和社区卫生服务质量、社区卫生资源利用和社区卫生服务需求的重要方法。
学习和掌握卫生统计学的基本知识，是每一个社区卫生服务工作者所必须的。
一、卫生统计学常用的基本概念（一）总体与样本1. 总体总体（Population）是根据研究目的确定的同质个体的全部。
例如：某社区70岁以上的老年人，某校全部的在校学生等。
总体是相对的，客观存在的，是随研究目的而变化的。
构成总体的每一个体称为观察单位。
它可以是一个人、一个样品，也可以是一个家庭、一所学校、一个地区和一个国家等。
2. 样本在实际工作中，常常不能也没有必要去收集研究总体的全部资料。
如要了解社区45～50岁男性成年人的血脂水平，就毫无必要将该社区所有的该年龄段的成年男性都做一次血脂检查，而是从中按规定的原则和方法抽取部分人进行血脂监测。
这一部分个体被称作样本(Sample)。
所以，样本是从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位。
统计学中常用“n”表示样本。
样本所包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。
（二）变量与变量值1. 变量观察单位某项或某些被研究、测量的特征称为变量。
如果以人为观察单位，那么人的身高、血压、白细胞数、性别、民族等即为变量（Variable）。
变量有定量变量（或称数值变量）和分类变量（或称定性变量）之分。
前者一般是用度量衡方法进行测量，如身高、体重、血脂、血压、红细胞数等。
而后者是用定性方法加以判断，如性别、职业、有效、无效等。
2. 变量值变量的测定结果称为变量值（Value of variable）。
统计学中常用“x”表示。
定量变量值一般都带有度量衡单位，而定性变量值一般是用互不相容的类别或者属性的字符表示，其数目只能取整数。
即观察单位的个数。
第十章人群健康研究的统计学方法
第十章人群健康研究的统计学方法人群健康研究是指对一些群体中的人的健康行为、健康状况和健康结果进行观察和分析的研究。
统计学方法在人群健康研究中起着重要的作用，它能够对数据进行整理、描述、推断和解释，从而帮助我们更好地理解人群的健康状况和影响因素。
在人群健康研究中，统计学的方法包括描述性统计和推断性统计。
描述性统计旨在对人群的健康状况和行为进行总结和描述。
常用的描述性统计方法包括频数分布、平均数、中位数、众数、标准差等。
通过这些统计指标，可以了解人群健康问题的分布情况、集中趋势和变异程度，为进一步的分析和研究提供基础。
推断性统计则是通过从人群中抽取样本，并利用概率统计方法对样本数据进行分析，从而推断出人群的特征和结论。
推断性统计的方法包括假设检验和置信区间。
假设检验可以用来检验一个或多个总体参数的假设，如检验两个群体之间是否存在显著差异；置信区间可以用来估计总体参数的范围，如总体平均值的置信区间。
除了描述性统计和推断性统计，人群健康研究中还常常使用回归分析。
回归分析可以帮助我们了解不同因素对人群健康的影响程度，从而找到与特定健康问题相关的风险因素或保护因素。
常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归、生存分析等。
例如，可以利用线性回归分析探究其中一种健康行为（如锻炼频率）与其中一种健康结果（如心血管疾病发生率）之间的关系。
此外，人群健康研究中还需要注意的是样本的选择和样本大小的确定。
样本的选择要尽可能具有代表性，以保证研究结果的可靠性和推广性。
样本大小则需要根据目标参数的精确度要求和假设检验的需要来确定，确保有足够的统计功效。
总之，统计学方法在人群健康研究中是不可或缺的工具。
通过描述性统计、推断性统计和回归分析等方法，可以对人群的健康状况和影响因素进行分析和推断，为人群健康管理和干预提供科学依据。
同时，在进行人群健康研究时，还需要注意样本的选择和样本大小的确定，以确保研究结果的准确性和可靠性。
卫生学-人群健康问题的研究方法
统计学是认识世界的重要手段，是一门 工具性学科。
它有很多分支：工业统计、农业统计、 商业统计、医学统计等。
4
医学统计学（medical statistics）
是应用概率论和数理统计的基 本原理和方法，结合医学实际，研 究医学资料和信息的搜集、整理和 分析的一门科学。
（2） 增加样本量n （3）选择变异程度较小的研究指标
18
概率（probability）
是用来描述事件发生可能性大小 的一种度量，常用P表示。我们通常 将事件分为：
1、不可能事件： P=0 2、随机事件： 0<P<1 3、必然事件： P=1
19
★ 小概率事件：统计学上，习 惯上把P≤0.05的事件称为小概率 事件。表示该事件发生的可能性很 小。 医学科研中，常以此作为依据， 作出研究结论（是否具有统计学意 义）。
8
变量（variable）: 医学研究的数据资料搜集，首先要确定观
察单位，即个体。个体可以是一个人、一个 地区、一份样本或者是一头动物。
确定个体后，我们要对每一个个体的某些 特征进行测量和观察，这些被测量或观察的 特征即称为变量，也常常称为观察指标。如 身高、体重、红细胞数、血红蛋白、血压等。
9
同质和变异
1061
0.5181
2
4040
2048
0.5069
3
12000
6019
0.5016
4
24000
12012
0.5005
22
第二节 统计资料的类型
23
变量的类型
变量的观测结果通称为变量值或观察值， 变量值的集合常叫做资料。根据变量是定性 的，还是定量的，可将资料分为： 1、计量资料 2、计数资料 3、等级资料
人群健康研究的统计学方法
人群健康研究的统计学方法人群健康研究的统计学方法是为了揭示人群中潜在的健康问题和因素之间的关联性，以及影响人群健康的各种因素。
统计学方法在人群健康研究中扮演着至关重要的角色，它可以通过对数据的分析和解释，帮助研究者得出可靠的结论和指导健康决策的建议。
本文将介绍人群健康研究中常用的统计学方法，包括随机抽样、描述统计学、推论统计学和回归分析等。
首先，随机抽样是人群健康研究中常用的数据收集方法之一、随机抽样可以保证样本的代表性，从而使得样本的分析结果能够有效地推广到整个人群。
在随机抽样中，研究者将从目标人群中随机选择一部分个体作为样本，并对这些个体进行观察和调查。
通过此种方法，研究者可以获取到人群中各种因素的数据，比如人口特征、生活方式、遗传信息等。
随后，描述统计学是人群健康研究中的另一种常用方法，用于总结和描述数据的特征和分布。
描述统计学可以帮助研究者了解样本中的特点和变异情况，通常通过计算均值、标准差、百分位数等统计量来描述数据。
除此之外，直方图、饼图、箱线图等图形工具也经常用于可视化数据的分布和变异情况。
接下来是推论统计学，它是通过对样本数据进行分析，推断或推断出总体的特性和关系。
推论统计学的核心是假设检验和置信区间。
假设检验用于检验研究的假设是否成立，通常包括零假设和备择假设，然后通过计算一个统计量的P值来判断结果的显著性。
而置信区间则是基于样本数据的统计量，根据一定的置信水平提供了总体参数估计的范围。
最后，回归分析是人群健康研究中常用的分析方法之一，用于研究因变量和自变量之间的关系。
回归分析可以帮助研究者了解各种因素对健康结果的影响程度和方向。
线性回归模型是最常用的回归分析方法之一，它可以通过对自变量和因变量之间的线性关系的拟合来预测因变量的值。
除此之外，逻辑回归、多元回归等回归方法也被广泛应用于人群健康研究中。
综上所述，人群健康研究的统计学方法涵盖了随机抽样、描述统计学、推论统计学和回归分析。
《预防医学》人群健康状况的流行病学方法
02
人群健康状况的流行病学 研究
描述性流行病学
描述性流行病学是流行病学研究的基础，主要任务是收集、整理和描述人 群中疾病或健康状况的分布情况，为病因分析和疾病控制提供依据。
描述性流行病学的研究方法包括：普查、抽样调查、个案报告等。
描述性流行病学的研究结果可以为制定公共卫生政策、评价公共卫生措施 的效果提供科学依据。
解人群健康状况，发现潜在的健康问题，并制定针对性的干预措施。
02
数据整合与分析
大数据技术可以实现多来源、多维度的数据整合，通过高级统计分析方
法，深入挖掘数据间的关联与规律，为流行病学研究提供有力支持。
03
数据安全与隐私保护
在利用大数据进行流行病学研究时，需关注数据安全和隐私保护问题，
建立完善的数据管理制度和伦理规范，确保数据合法合规使用。
通过比较干预措施实施前后的疾病发病率、死 亡率等指标的变化，可以评估干预措施的效果 和影响。
流行病学研究还可以为政策调整和改进提供依 据，例如根据效果评估结果，调整干预措施的 内容和实施方式，提高其针对性和效果。
05
流行病学方法的发展与挑 战
大数据与流行病学
01
大数据在流行病学中的应用
大数据技术为流行病学研究提供了海量的数据资源，有助于更全面地了
流行病学的研究方法
描述性研究
描述性研究通过收集和分析有关 疾病和健康状况的数据，描述其 分布情况，为病因研究和预防措 施制定提供基础资料。
分析性研究
分析性研究通过比较不同人群在 疾病和健康状况上的差异，探讨 病因和危险因素，为预防和控制 提供依据。
实验性研究
实验性研究通过随机对照试验等 方法，评价预防措施的效果，为 制定有效的预防策略提供科学依 据。
《卫生统计学》课件
健康状况评价的统计方法
总结词
健康状况评价的统计方法包括描述性统计、推论性统 计和多元统计分析等，用于描述和解释健康数据。
详细描述
描述性统计是健康状况评价的基础，主要包括数据的 收集、整理、描述和呈现。推论性统计则是在描述性 统计的基础上，利用样本数据推断总体特征和变化趋 势。多元统计分析则可以处理多个变量之间的关系， 深入挖掘数据背后的规律和联系。这些统计方法在评 价健康状况时相互补充，为理解和解释健康数据提供 有力支持。
通过健康调查数据的统计分析，了解人群健康状 况，评价干预措施效果。
医学研究与实践
在医学研究和实践工作中，卫生统计学方法的应 用可以提高研究质量和数据可靠性。
卫生统计学的发展历程
基础阶段
20世纪初，数理统计学的发展为卫生统计学奠定了基础。
应用阶段
二战后，随着计算机技术的发展和流行病学数据的积累，卫生统 计学在公共卫生领域得到广泛应用。
可能性。
生存率的估计与比较
估计方法
乘积极限法、寿命表法、Kaplan-Meier法等。
比较方法
log-rank检验、Tarone-Ware检验、Breslow检验等。
Cox比例风险模型
模型建立
基于比例风险假设，将生存时间与协变量之间的关系 用比例风险函数来描述。
模型应用
用于分析多因素对生存时间的影响，预测不同个体在 不同条件下的生存概率。
03
描述性卫生统计学
频数与频率分布
频数
每个数据值出现的次数。
频率
频数与总数之比，用于描述数据分布特征。
相对频率
某一类别的频率与所有类别的总频率之比，用于 比较不同类别的分布情况。
图形表示方法
人群健康研究的统计学方法(四)考试答案和讲义
人群健康研究的统计学方法（四）1、率表示（）A、某现象发生的频率或强度B、事物内部各组成部分所占的比重或分布情况C、两个有联系指标之比D、某事物内部各组成部分出现的频率2、以下关于率的抽样误差代表意义描述错误的是（）A、率的抽样误差越小，说明率的标准误越小B、率的抽样误差越小，用样本推论总体时，可信程度越低C、率的抽样误差越小，用样本推论总体时，可信程度越高D、率的抽样误差越大，说明率的标准误越大3、相对比=A/B，说明（）A、A为B的若干倍或百分之几B、A、B两个指标只可以为绝对数C、性质肯定相同D、肯定是定性资料4、以下关于应用相对数时的描述正确的是（）A、分析时可以以构成比代替率B、观察单位数不等的几个率的平均率，不能将这几个率直接相加求其均值C、所比较资料的内部构成不一定相同D、样本率或构成比的比较不必进行假设检验5、（）在表的左侧，表明被研究事物的主要特征，相当于句子的主语A、备注B、标题C、纵标目D、横标目人群健康研究的统计学方法（四）北京大学公共卫生学院刘爱萍一、分类变量资料的统计分析（一）分类变量资料的统计描述1 ．相对数常用的指标及其意义相对数主要涵盖：率、构成比和相对比。
率是表示某现象发生的频率或强度，常用百分率、千分率、万分率或十万分率等表示。
它的计算公式是：（实际发生某现象的观察单位数 / 可能发生该现象的观察单位总数）×比例基数。
构成比是说明事物内部各组成部分所占的比重或分布情况，用百分数表示。
构成比 = （事物内部某一组成部分的观察单位数 / 同一事物各组成部分的观察单位总数）× 100% 。
构成比的特点有 : 它的值在 0 和 1 之间变动。
当某一部分构成比发生变化时，其他部分的构成比也相应地发生变化。
相对比是指两个有联系指标之比（ A/B ），常以百分数或者倍数表示。
它说明 A 是 B 的若干倍或百分之几，指标可以是绝对数，也可以是相对数，性质可以相同，也可以不同，可以是定性资料，也可以是定量资料。
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第一节 统计学方法概述
一、统计学的意义 统计学是运用数理统计的原理和方法，研究数据资料的
搜集、整理、分析与推断的科学，是认识社会和自然现 象客观规律的数量特征的重要工具。 医学统计学 是认识医学现象数量特征的重要工具， 是运用数理统计的原理和方法，结合医学实际，来研究 医学科研的实验设计和数据处理的一门科学。
19
4 女 71 下 中分化 Ⅱ 阳性 78
5
5 男 59 上 高分化 Ⅲ 阴性 85
35
…… … … … … …
…
…
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实例数据2
体重指数 身高 班制 劳动强度 紧张程度 心率 嗜肥肉史 收缩压 舒张压 中风家族史
（1） （2）（3） （4） （5） （6） （7） （8） （9） （10） 12.24 1.62 1 1 3 70 1 146 90 有 16.47 1.63 3 1 3 72 0 110 70 无 15.19 1.64 1 2 2 72 0 100 70 无 15.59 1.63 1 1 3 84 1 114 70 无 12.60 1.64 3 1 3 68 1 116 68 无 … …… … … … … … … …
“医学统计学是处理医学资料中的同质性（ homogeneity）和变异性（variation）的科学与艺术”
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二、统计学中的几个基本概念
（一） 同质与变异 （二） 总体与样本 （三） 参数与统计量 （四） 误差 （五） 概率
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（一）同质与变异
homogeneity and variation
同质：指观察单位（研究个体）间被 研究指标的影响因素相同。
个体：即观察单位，是统计研究中的 最基本单位。
变量：观察单位的研究特征 变量值：变量的观察结果 变异：指同质的个体之间的差异 。 14
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同质与变异的例子
例1 调查2019年淄博市7岁男童的身 高和体重
同质：2019年、淄博市、7岁男童 变异：身高和体重各不相同 例2 研究某降压药的疗效 同质：高血压患者、用某药治疗 变异：疗效各不相同
1、无序分类(unordered categories)
各类别之间有性质上的不同，而无程度上的差别。 ①二项分类 如临床某些检验结果用阳性或阴性反
应表示，对一批某病患者检验完毕后，清点呈阳性 或阴性反应的各有若干例。 ②多项分类 调查某人群的血型分布，按照Ａ、Ｂ 、ＡＢ、Ｏ四型分组。清点所得该人群的各血型组 的人数是计数资料；
（二）分类变量资料 categorical variable data
将观察单位按某种属性或类别分组，然后 清点各组的观察单位数，所得的资料称分类变 量资料也叫定性资料（Qualitative data）
特点：无固有计量单位，如肤色（黑、白）、 血型（ABO）、职业（工农兵）、性别（男女）
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再譬如，用某药治某病，治一例有效， 能说100％有效吗？治疗二例有效，能说明 100％有效吗？治十例，其中九例有效，能 说90％有效吗？显然，观察的例数将是个 重要因素，例数太少不足以说明问题。观 察例数太多，将费时，加重科研经济负担 。那么观察多少例能说明问题？这是一个 样本可靠性问题。
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一些现象既有规律性又有随 机性,肺癌患者中（主动或被动） 吸烟的比例较大，这体现了规律 性，而绝非每个吸烟的人都会患 肺癌，这体现了随机性；
再如，一般来说，白种人身材 比黄种人要高些，这就是规律性 ，但对于具体的一个白人和一个 黄种人，就很难说谁高谁矮了， 这体现随机性。
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3抽样误差 （ sampling error）
我们从同一总体中随机抽取若干个例数 相同的样本，其样本统计量之间会有所不同 。这种由于随机抽样所引起的样本统计量与 总体参数之间的差异以及各样本统计量之间 的差异，统计上称为抽样误差。
抽样误差在医学生物实验中最主要的来 源是个体的变异。所以这是一种难以控制的 、不可避免的误差。但抽样误差是有一定规 律的。
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观察单位 observations
个体individuals
Units；elements
变量 variables
年龄 身高 体重 住院天数
住院号 岁 cm kg
d
职业
文化程度 分娩方式 妊娠结局
2025655 27 165 71.5
5
无
中学
顺产
足月
2025653 22 160 74.0
5
无
小学
助产
足月
2025830 25 158 68.0
6
管理员 大学
顺产
足月
2022543 23 161 69.0
5
无
中学
剖宫产
足月
2022466 25 159 62.0 11
商业
中学
剖宫产
足月
2024535 27 157 68.0
2
无
小学
顺产
早产
2025834 20 158 66.0
4
无
中学
助产
早产
用定量 方法测定观察单位（个体）某项指 标数值的大小，所得的资料，称数值变量资料 。也叫定量资料Quantitative data或计量资料
特点：有计量单位，如患者的身高（cm）、体 重（kg）、血压（mmHg）、脉搏（次/分）、 红细胞计数（10１２/L）；资料之间具连续性。
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当完备的独立学科。
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思考题
1. 某年级甲班、乙班各有男生50人。从 两个班各抽取10人测量身高，如果甲班的平 均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的 平均身高也大于乙班？为什么？
2．用A，B两种药物分别治疗同病患者各 50人，如果A药的治愈率（60%）高于B药（ 50%），证明A药的疗效优于B药。这种说法 对吗？为什么？
如何学习医学统计学
1、掌握基本概念、基本原理和基本方法。培 养统计思维能力。
2、掌握常用统计分析方法。对统计公式，要 求了解其用途、适用条件和注意事项。切忌 死记硬背，关键是灵活运用。
3、重视习题课。联系实际，紧密结合专业知 识，多做练习题。
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例： 北京某医院某大夫使用“乌贝散”
特点：观察值系统性、方向性、周期性的偏 离真值。
可以通过严格的实验设计和技术措施消除。
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2随机测量误差 （random error of
measurement ）或称偶然误差，是指排除 了系统误差后尚存的误差。它受多种因素的 影响，使观察值不按方向性和系统性而随机 地变化。 ➢随机测量误差服从正态分布，可以用概率统 计方法处理。
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（四） 误差 error
误差：泛指实验数据的实测值与真实值之差
1 系统误差 2 随机测量误差 3抽样误差
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系统误差 systematic error
在实际观测过程中，由受试对象、研究者、 仪器设备、研究方法、非实验因素影响等原因 造成的有一定倾向性或规律性的误差。流行病 学称之为偏倚（bias）。
2019464 24 158 70.5
3
无
中学
助产
足月
n2u02m57e83ri2c9 al154va57r.0iab7le
干部
中学
剖宫产
足月
Categorical variable
data 数值变量资料 data 分类变量资料
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（一）数值变量资料 numerical variable data
样本的实际发生率称为频率。设在相同 条件下，独立重复进行N次试验，事件A出 现n次，则事件A出现的频率为f=n /N。
频率与概率间的关系： ➢概率是参数，频率是统计量； ➢频率总是围绕概率上下波动； ➢样本含量n越大，波动幅度越小，频率越 接近概率。
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三 统计资料的类型
（一） 数值变量资料 （二癌患者部分指标
编号 性别 年龄（岁）部位 分化程度 分期 肝转移 PCNA 指数 生存时间(月)
（1）（2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）
（9）
1 男 61 上 低分化 Ⅰ 阳性 52
14
2 女 58 中 高分化 Ⅱ 阴性 89
20
3 女 63 上 高分化 Ⅳ 阴性 93
▪ 由于计量资料可以得到较多的信息， 所以凡能计量的，尽量采用计量资料。
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统计资料的几种类型：
变量类型
变量值表现
实例
资料类型
数量变量
定量（具体数值） 身高（cm） 计量资料
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（五） 概率probability
确定性现象：在一定条件下，一定会发生或一定不会发 生的现象。其表现结果为两种事件：肯定发生某种结果的 叫必然事件；肯定不发生某种结果的叫不可能事件。
随机现象：在同样条件下可能会出现两种或多种结果， 究竟会发生哪种结果，事先不能确定。其表现结果称为随 机事件。 随机事件的特征：①随机性；②规律性：每次发 生的可能性的大小是确定的。
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2、有序分类资料（ordinal category data）
各类别之间有性质上的差别，且排 列有序，给人以“半定量”的概念，所以
也叫等级资料 Rank data。 ①癌症分期：早、中、晚。 ②药物疗效：治愈、好转、无效、死亡。 ③尿蛋白： ,,,++,+++