卫生统计学基本概念及其应用
卫生统计学
卫生统计学一、概述1、卫生统计学概念：是把统计理论与方法应用于居民健康状况、医疗卫生工作实践和医学科学研究的一门学科。
2、卫生统计学的工作步骤：包括统计设计、搜集资料、整理资料和分析资料四个步骤。
3、卫生统计学的基本概念（1）观察单位：是获得数据的最小单位，观察单位是根据研究目的确定的，观察单位可以是人、标本、家庭、国家等。
（2）变异：是指客观事物的多样性和不确定性。
（3）变量：观察单位的某项特征，称为变量。
可分为数值变量和分类变量。
（4）总体：根据研究目的所确定的同质研究对象的全体。
（5）样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其变量值就构成样本，通过样本信息来推断总体特征。
（6）概率与频率及其关系：概率是对总体而言，频率是对样本而言。
概率是指事件发生的可能性大小的数值。
频率是指一次试验结果计算得到的样本率。
然而。
在实际工作中当概率不易求得时，只要观察单位数充分多，可以将频率作为概率的估计值。
但在观察单位数较少时，频率的波动性是很大的，用于估计概率是不可靠的。
（7）误差：是指测量值与真值之差或样本指标与总体指标之差。
分为随机误差和系统误差。
二、频数分布的集中趋势与离散趋势：1、均值的定义：均值是反映一组观察值在数量上的平均水平。
2、均值的意义：均数是最典型也是最常用的统计量，适用于定距变量和定比变量。
均数也是最有“意义”的统计量，它可以看作是数据的“平衡点”或“重心”位置所在。
3、均值的种类，计算公式及其适用的条件：①算术平均数（常用于描述对称型分布，尤其是正态分布资料的集中趋势）。
②几何均数（常用于描述对数正态分布资料和观察值呈等比列数资料的集中趋势）③中位数（常用于描述偏态分布资料、一端或两端无界的资料、频数分布类型不清楚的集中趋势）④极差（计算简单，易于理解）⑤离均差平方和（反映了各变量值之间的变异情况）⑥方差（反映了各变量值之间的变异情况）⑦标准差（反映了各变量值之间的变异情况，不受观察值个数的影响）⑧变异系数（反映了各变量值之间的变异情况）4、均值的应用：①只能在合理分组的基础上，对同质事物求均数才有意义，才能反映事物的特征。
卫生统计学 绪 论
卫生统计学绪论卫生统计学卫生统计学是一门研究人群健康状况以及卫生事务的数据收集、分析和解释的学科。
它通过系统化的方法和科学的技术，帮助我们了解和解释人群的健康问题，以便为卫生决策提供科学依据。
本文将介绍卫生统计学的定义、重要性以及在卫生领域中的应用。
一、卫生统计学的定义卫生统计学是运用统计原理和方法对人口健康和卫生事务进行研究的学问。
它主要关注人口的健康状况、卫生问题的发生和传播以及卫生政策的制定和实施。
通过统计学的手段，我们可以收集并分析大量的数据，从而更好地了解人群的健康状况，预测疾病的流行趋势，评估卫生政策的效果，为决策者提供决策支持。
二、卫生统计学的重要性卫生统计学在卫生领域中具有重要的作用。
首先，卫生统计学通过数据的收集和分析，为卫生决策提供科学依据。
例如，在疫情防控中，卫生统计学可以帮助政府和卫生部门了解疾病的传播趋势、人群的易感性和病情的严重程度，从而制定出有效的干预措施。
其次，卫生统计学可以对卫生服务的质量进行评估。
通过收集患者的就诊情况、治疗效果和满意度等数据，可以分析卫生服务的问题和不足之处，为卫生机构的改进提供依据。
再次，卫生统计学对于预防疾病和促进健康也起到了重要的作用。
通过分析人群的卫生行为、生活方式和环境因素等，可以找出疾病的危险因素，为健康教育和干预提供指导。
最后，卫生统计学可以帮助我们了解全球范围内的健康问题。
通过收集和比较不同地区、不同国家的卫生数据，可以揭示出全球范围内的卫生差距，并为国际合作和资源分配提供依据。
三、卫生统计学在实际中的应用卫生统计学在实际中有广泛的应用。
以下是一些例子：1. 疫情监测与预防：卫生统计学可以通过收集和分析疫情数据，预测疾病的传播趋势，及时发现和控制疫情的蔓延。
2. 卫生服务质量评估：卫生统计学可以通过收集患者满意度、治疗效果等数据，评估卫生服务的质量，为卫生机构的改进提供参考。
3. 疾病风险评估：卫生统计学可以通过分析人群的卫生行为、生活方式等数据，评估疾病的危险因素，为健康教育和干预提供指导。
卫生统计学名词解释
卫生统计学名词解释一、基础概念1.总体（Population）：在一定时空范围内同质的所有观察单位或个体的集合。
2.样本（Sample）：从总体中随机抽取的一部分观察单位的集合。
3.变量（Variable）：观察单位的基本特征或特性，可以分为定量变量和定性变量。
4.总体参数（Population Parameter）：描述总体特征的概括性数值，如总体均数、总体率等。
5.样本统计量（Sample Statistic）：描述样本特征的数值，如样本均数、样本率等。
二、资料类型与搜集方法1.计数资料（Count Data）：通过计数或分类得到的资料，一般用相对数（率）表示。
2.计量资料（Measure Data）：通过测量得到的数值资料，一般用均数、中位数等表示。
3.等级资料（Ordinal Data）：具有一定顺序或等级的资料，一般用等级或有序分类表示。
4.调查法（Survey Method）：通过问卷、访谈等方式收集资料的方法，常用于大样本调查。
5.实验法（Experimental Method）：通过实验设计、随机分组等方式收集资料的方法，常用于实验研究。
6.观察法（Observational Method）：通过观察记录收集资料的方法，常用于临床观察、生态学研究等。
7.纵向研究（Longitudinal Study）：对同一组观察单位在不同时间点进行重复观察的方法，可获取纵向数据。
8.横向研究（Cross-sectional Study）：在某一时间点对不同组观察单位进行同时观察的方法，可获取横截面数据。
9.随机抽样（Random Sampling）：按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个观察单位被抽中的概率相等。
10.系统抽样（Systematic Sampling）：按照某种规则或顺序从总体中抽取样本的方法，如每隔一定数量的观察单位抽取一个样本。
三、卫生统计学方法1.描述性统计（Descriptive Statistics）：通过对数据进行整理、归类、简化和表示，描述数据的基本特征和分布情况。
卫生统计学课件
卫生统计学课件卫生统计学是卫生学中的一个重要分支，它通过收集、整理和分析卫生相关数据来评估人群的健康状况和卫生问题。
本课件将介绍卫生统计学的基本概念、常用方法以及其在卫生管理和政策制定中的应用。
一、引言卫生统计学是一门研究人群健康状况的学科，它通过利用统计学原理和方法，从量化的角度揭示人群的健康问题。
卫生统计学对于卫生决策者和公共卫生从业人员来说，具有重要的指导作用。
二、卫生统计学的基本概念1. 数据类型和数据源在卫生统计学中，常见的数据类型包括人口统计数据、健康状况数据、卫生服务数据等。
这些数据可以来自于统计局、卫生部门、医疗机构等各种数据源。
2. 数据的收集和整理数据的收集与整理是卫生统计学中的前提工作，它包括问卷调查、实地观察、临床记录等方法，旨在获取准确、全面的数据。
3. 数据的质量控制在数据收集过程中，保证数据的质量是至关重要的。
卫生统计学采用多种方法，如训练调查员、制定标准操作程序等来保证数据的准确性和可靠性。
三、卫生统计学的常用方法1. 描述统计学描述统计学是对收集的数据进行整理、汇总和描述的方法。
常用的描述统计学方法包括频率分布、平均数、方差等，它们可以用来描述人群的健康状况及其变化趋势。
2. 推断统计学推断统计学是通过对样本数据的分析推断出总体特征的方法。
常用的推断统计学方法包括假设检验、置信区间估计等，它们可以用来对人群的特征进行推断。
3. 相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关分析方法包括相关系数、回归分析等，它们可以用来探索不同因素对人群健康状况的影响。
四、卫生统计学在卫生管理中的应用1. 疾病监测与预警卫生统计学可以通过对疾病的监测，及时掌握疾病的发病情况和分布特征，为制定针对性的卫生防控策略提供科学依据。
2. 卫生政策制定卫生统计学可以提供人群健康状况和卫生问题的数据支持，帮助决策者制定合理有效的卫生政策，优化资源配置，提升卫生服务质量。
3. 卫生服务评价卫生统计学可以通过对卫生服务数据的分析，评价卫生服务的质量与效果，为改进卫生服务提供参考意见。
卫生统计学的基本概念与原理
卫生统计学的基本概念与原理卫生统计学是一门系统地研究卫生事业的发展和卫生问题的统计方法和原理的学科。
它通过收集、整理、分析和解释卫生相关数据，为卫生决策提供科学依据和参考。
一、卫生统计学的基本概念卫生统计学主要包括以下几个基本概念：1. 健康指标：是评价个体或群体健康状况的指标。
常用的健康指标有死亡率、发病率、死亡年限等。
2. 发病率：是描述某种疾病在特定人群中出现的频率。
常见的发病率有患病率、感染率等。
3. 死亡率：是描述某种疾病在特定人群中致死的频率。
常见的死亡率有病死率、病因比率等。
4. 遗传率：是指某种特定遗传性疾病在人群中出现的频率。
5. 平均寿命：是指特定人群在一定时间内平均存活的年限。
二、卫生统计学的原理与方法1. 数据收集：卫生统计学重要的一项工作是收集卫生相关的数据。
数据来源可以是医院、卫生机构、统计局等，通过统计报表、问卷调查等方式获取数据。
2. 数据整理：卫生统计数据通常比较庞大和复杂，需要进行整理和编码，以便于后续的数据分析和统计。
数据整理涉及数据清洗、数据验证等环节。
3. 数据分析：卫生统计学根据特定的假设和目的，采用不同的统计方法对数据进行分析。
常用的统计方法有描述性统计、推断统计等。
4. 数据解释：卫生统计学通过对分析结果的解释，得出结论并提供对卫生问题的科学解释。
数据解释要准确、清晰，并与实际情况相符合。
5. 结果应用：卫生统计学的最终目的是为卫生决策和健康干预提供科学依据。
根据分析结果，我们可以制定预防控制措施、改进卫生服务等，以促进健康发展。
三、卫生统计学的应用领域1. 疾病监测与预警：通过疾病发病率、死亡率等指标，及时监测和预测疾病的传播和流行趋势，为制定疾病预防和控制策略提供科学依据。
2. 妇幼保健与计划生育：通过统计指标，如孕产妇死亡率、婴儿死亡率等，评价妇幼保健工作的效果，并根据统计数据制定相关政策。
3. 疾病筛查与防控：通过群体性的疾病筛查和防控，有效发现疾病风险，减少人群患病率。
卫生统计学的重点归纳
卫生统计学的重点归纳卫生统计学的重点归纳一、卫生统计学的定义卫生统计学是以统计理论和方法为基础，应用数学、物理、化学、计算机等学科技术，研究卫生和医疗问题的数据分析方法。
它以收集，处理，分析和解释卫生和医疗等领域的统计数据为基础，以定量分析和定性分析卫生数据，研究卫生和应用流行病学方法，识别患病危险因素，以及制定卫生与医疗保健的政策与措施，为医学和公共卫生提供科学依据的一门学科。
二、卫生统计学的基本原理（1）基本理论卫生统计学的基本理论包括：（1）数理统计学：数理统计学是以统计学的数据处理方法为工具，探讨多变量间相互关系的学科；（2）社会科学统计学：社会科学统计学是以统计学的方法为工具，研究社会判断和实证研究的学科；（3）中国统计学：中国统计学是以中国传统的统计学理论和方法为基础，研究社会发展进程中社会变迁的学科；（4）应用统计学：应用统计学是以统计学的方法来解决实际问题，如实验设计与分析、生态学分析、经济学分析等。
（2）基本方法卫生统计学的基本方法包括：（1）分类法：分类法是按照实际问题的性质，将被研究对象进行科学的定性分类；（2）测度法：测度法是按照实际问题的性质，将被研究对象进行科学的定量测度；（3）统计方法：统计方法是利用统计技术处理数据，以处理、描述、分析和预测实证问题；（4）流行病学方法：流行病学方法是指在全面调查的基础上，利用统计技术，研究病因、流行病学及其预防控制等方面的方法。
三、卫生统计学的应用1、卫生统计学用于事件分析。
事件分析包括：病原体检测、医疗并发症监测、病因研究、新药研发、疾病控制等研究；2、卫生统计学用于政策分析，为卫生政策、医疗政策、公共卫生政策的制订、实施和评价，提供科学依据；3、卫生统计学用于质量控制。
对质量控制体系中的质量指标进行定量分析、定性分析和评价；4、卫生统计学用于教育考试。
有助于改进教育评价，提高客观能力，开发判断及决策技能；5、卫生统计学用于职业卫生领域，可以指导职业卫生政策的制定和促进各种职业病的预防。
卫生统计学的基本概念
计上称这种检验为双侧检验（ Two-tailed test） （或双尾检验）。
如果我们已知新药效力不可能低于旧药效力， 这时无效假设H0： 1=2，备择假设为H1： 1>2。因而，t0.05的界值只需考虑一侧的界限 即可，统计上称为单侧检验（或单尾检验）（ One tailed test）。
95.00 ％ － 2.58 ～ 2.58 （ 0 土 12.58 ） 之 间 的 面 积 占 总 面 积 的
99.00％
八、正态性检验
医学上有许多资料是近似正态分布的 ，但也有不少与正态分布相差较大。判 断原始数据是否偏离正态分布，可用正 态性检验。正态性检验方法有多种，下 面列出几种常用的方法：
2 频数分布类型
数值资料常见的频数分布类型有 三种，如何区分关键是看分布高峰 的位置。
1）正态分布型 频数分布的高峰位于中央 ，图形左右对称。正态分布属于此类型 。
2）正偏态分布型 频数分布的高峰偏左， 图形左右不对称，即观察值较小的一端 集中了较多的频数。
3）负偏态分布型 频数分布的高峰偏右， 图形左右不对称，即观察值较大的一端 集中了较多的频数。
x x n
x fx f
几何均数 中位数
常用于描述对数正态分布资 料和观察值呈等比数列资料
G lg (1 lg x ) n
的集中趋势
G lg 1( f lg x )
f
常用于描述偏态分布资料、 一端或两端无界的资料、频 数分布类型不清楚的集中趋 势
M xn xn1 2
（2）假设检验 首先对总体指标作出一个 假设，然后根据样本资料所提供的信息 及有关统计量分布理论，对这个假设作 出拒绝或不拒绝的判断。
假设检验有许多种，根据其所计算的 统计量不同而命名，如t检验、U检验。 F检验、2检验等。
卫生统计学基本知识
卫生统计学基本知识卫生统计学是一门关于人口、疾病、健康以及与之相关因素的统计学科。
它通过收集、整理和分析相关数据，为公共卫生和医疗保健提供科学依据。
本文将介绍卫生统计学的基本概念、应用领域以及常用的统计方法。
一、卫生统计学的基本概念卫生统计学以人口和健康为中心，研究人口的数量、结构、分布以及与健康相关的因素。
它包括以下几个基本概念：1.1 人口统计学：人口统计学是卫生统计学的基础，研究人口的数量、结构和分布。
它涉及人口的出生、死亡、迁移等基本情况，并通过建立人口统计指标，如人口增长率、人口老龄化指数等来描述人口状况。
1.2 疾病统计学：疾病统计学是卫生统计学的重要组成部分，研究疾病的发生、分布和变化趋势。
它包括疾病的分类、疾病的报告和登记以及疾病的调查和监测等内容。
1.3 健康统计学：健康统计学是卫生统计学的核心内容，研究人群的健康状况和健康问题。
它涉及健康指标的测量和评估，如生育率、死亡率、发病率、康复率等，以及卫生服务利用和健康保险等方面的数据分析。
1.4 卫生管理统计学：卫生管理统计学是卫生统计学的应用领域，研究卫生管理活动的数据分析和决策支持。
它涉及卫生资源的配置、卫生服务的质量评估、卫生政策的制定等方面的统计分析。
二、卫生统计学的应用领域卫生统计学广泛应用于公共卫生和医疗保健领域，为政府、卫生机构和研究机构提供决策依据和科学支持。
主要应用领域包括：2.1 疾病监测与预防：通过疾病报告和登记系统，监测疾病的发生和传播情况，及时采取预防和控制措施，减少疾病的危害。
2.2 卫生服务评估：评估卫生服务的质量和效果，提供改进和优化卫生服务的建议。
2.3 健康政策制定：基于卫生统计学数据，制定和调整健康政策，提高人民群众的健康水平。
2.4 卫生资源配置：通过卫生统计学分析，合理配置卫生资源，提高卫生服务的覆盖率和公平性。
三、常用的统计方法卫生统计学采用各种统计方法来分析和解释数据，以揭示人群的健康状况和健康问题。
卫生统计学基本知识
卫生统计学基本知识1.什么是卫生统计学卫生统计学是一门研究人群因健康状况而产生变化的科学，这些变化可以是疾病的发生率、死亡率、健康状况等。
卫生统计学的主要目的是收集、整理和分析有关人类健康的数据，以便更好地了解人类健康状况的变化趋势和特点，为卫生政策和决策提供科学依据。
2.卫生统计学的应用范围卫生统计学在不同领域有着广泛的应用，比如:（1）疾病流行病学调查，比如统计某种疾病的患病率、死亡率、传染源和易感人群等信息，以便控制和预防该疾病的发生和传播。
（2）公共卫生政策制定，比如通过对社会经济、民生状况和环境等因素进行分析，探索影响健康的各种因素，从而制定出相应的卫生政策。
（3）评估卫生计划或项目的效果，通过对卫生计划或项目实施前后的数据进行比较分析，评估卫生计划或项目的有效性，为后续的卫生计划和项目提供参考。
（4）医疗资源的管理，比如通过对医院的病床使用率、医生和护士的配备情况等进行统计分析，优化医疗资源的利用，提高医疗服务的质量和效率。
3.卫生统计学的主要指标卫生统计学中常用的指标包括：（1）患病率：指人群中某种疾病患者所占的比例。
（2）死亡率：指人群中某种疾病导致死亡的人数占总人口数的比例。
（3）出生率：指每千人中新生儿的出生数量。
（4）人口增长率：指一定时期内人口总数的增长速度。
（5）预期寿命：指生活在一定条件下的人群中，平均预期寿命。
4.卫生统计学的方法卫生统计学主要采用问卷调查、抽样调查、临床观察等方法收集数据，然后再利用各种数学统计方法对所得数据进行整理、分析和解释。
常用的数学统计方法包括频率分布、平均数、标准差、方差、偏度、峰度、t检验、方差分析、回归分析等。
同时，卫生统计学还需要使用计算机辅助分析工具和软件，如SPSS、SAS等。
5.卫生统计学的局限性卫生统计学作为一门科学，虽然能够帮助我们对健康状况进行统计分析，但在实际应用中，仍然存在一些局限性。
（1）数据质量问题：收集到的数据存在缺失、误报、漏报等情况，会影响对健康状况的判断和分析。
卫生统计学教学大纲
卫生统计学是卫生与健康领域中的重要学科，其教学大纲通常包括以下内容，以便学生全面了解卫生统计学的基本概念、方法和应用：
1. 课程简介
-卫生统计学的定义和作用
-卫生统计学在卫生领域中的重要性和应用范围
2. 数据类型和数据搜集
-定量数据和定性数据的区别
-数据的来源和搜集方法
-数据的质量控制和数据清洗
3. 描述性统计学
-集中趋势度量：均值、中位数、众数
-离散程度度量：方差、标准差、四分位距
-数据分布的图形表示：直方图、箱线图等
4. 概率与概率分布
-概率的基本概念
-常见概率分布：正态分布、泊松分布等
5. 推断统计学
-参数估计：点估计、区间估计
-假设检验：基本原理、假设检验步骤、常见假设检验方法
6. 相关性和回归分析
-相关性分析：相关系数、相关性检验
-简单线性回归分析：回归方程、参数估计、拟合优度检验
7. 流行病学研究设计
-病例对照研究、队列研究、横断面研究等
-流行病学研究中的统计分析方法
8. 生存分析
-生存函数、生存率、生存曲线
-生存分析方法：Kaplan-Meier 方法、Cox 比例风险模型
9. 卫生统计软件应用
-常用卫生统计软件介绍：如SPSS、R、SAS等
-软件操作基础和数据分析实践
10. 实践案例分析
-基于真实卫生数据的案例分析
-综合运用卫生统计学知识解决实际问题
以上是卫生统计学教学大纲的主要内容，通过系统学习这些知识，学生可以掌握卫生统计学的基本理论和方法，为在卫生领域中进行数据分析和研究提供必要的统计学支持。
卫生学校卫生统计学专业优质课卫生统计分析与应用
卫生学校卫生统计学专业优质课卫生统计分析与应用卫生统计学作为卫生学校卫生统计学专业的一门重要课程，对于提供卫生学领域的基本数据分析能力和信息管理技巧至关重要。
通过卫生统计分析与应用的学习，学生将能够掌握卫生数据的收集、整理、分析和应用，为卫生领域的决策提供准确、可靠的依据。
本文将从卫生统计学的概念和重要性、卫生统计分析的方法和技术以及卫生统计的应用等方面进行论述。
一、卫生统计学的概念和重要性卫生统计学是一门研究卫生学领域中各类卫生数据的收集、整理、分析和应用的学科。
它旨在通过具体的数据分析，揭示卫生问题的现状和趋势，为制定卫生政策、评估卫生干预措施和监测卫生目标的实现提供科学依据。
卫生统计学的重要性不言而喻，它为卫生学领域的发展提供了强有力的支持，为卫生决策和问题解决提供了科学合理的方法。
二、卫生统计分析的方法和技术1. 数据收集与整理卫生统计分析的第一步是数据的收集和整理。
数据的来源多样，可以通过调查问卷、抽样调查、临床实验等方式进行采集。
在数据整理阶段，应注意数据的准确性和完整性，严格按照统计学原则进行整理，确保数据的可靠性。
2. 数据分析与统计指标卫生统计分析的核心是对数据进行分析。
常用的统计方法包括描述统计、推断统计等。
通过描述统计，可以对卫生数据进行总结和概括，如计算平均数、中位数、标准差等。
而推断统计则可以通过样本数据推断总体的特征，如利用显著性检验判断两组数据之间是否存在显著差异等。
3. 数据可视化和报告撰写为了更直观地展示数据分析结果，数据可视化在卫生统计分析中起着重要作用。
常见的数据可视化方法包括表格、图表、统计图等。
同时，在撰写卫生统计报告时，应注重报告的结构和逻辑性，清楚地描述数据分析的过程和结果，使读者能够清晰地理解和评估。
三、卫生统计的应用卫生统计作为卫生学领域中的重要工具和方法，在卫生管理、公共卫生、流行病学等方面具有广泛的应用。
具体应用包括：1. 卫生政策制定卫生统计分析为卫生政策的制定提供科学的依据。
《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
卫生统计学在卫生评估与监测中的应用
卫生统计学在卫生评估与监测中的应用卫生是人民健康的基础，而卫生评估和监测是确保社会卫生水平不断提高的重要手段。
而其中一个关键的工具就是卫生统计学。
本文将探讨卫生统计学在卫生评估与监测中的应用，并深入了解它的重要性和影响。
一、卫生统计学的定义与特点卫生统计学是一门研究描述和解释人群卫生状况及其影响因素的学科。
它所依赖的原始数据包括人口统计学数据，以及有关疾病、伤害和卫生服务的数据。
卫生统计学的主要特点包括客观性、系统性、综合性和动态性。
二、卫生统计学在卫生评估中的应用1. 描述卫生状况：卫生统计学通过采集和整理大量的人口、疾病和卫生服务数据，揭示了社会卫生状况的实际情况。
通过全面掌握人群的生活习惯、健康行为以及潜在卫生问题，卫生评估能够帮助政府和决策者制定相应的卫生政策和措施。
2. 发现疾病流行趋势：通过对卫生统计学数据的分析，可以快速发现疾病的流行趋势。
这对于及时制定疫情防控策略至关重要。
例如，在传染病爆发时，卫生统计学可以追踪感染人数的增长速度，及时预警，以遏制疫情的蔓延。
3. 评估卫生干预效果：卫生统计学可以帮助评估特定卫生干预措施的效果，评估某种疗法或方法是否对公众健康有益。
这种评估不仅可以为卫生决策者提供数据支持，还可以为公众提供科学可信的健康建议。
三、卫生统计学在卫生监测中的应用1. 监测卫生数据的质量：卫生统计学可以监测和评估卫生数据的质量，确保数据的准确性和可信度。
通过建立科学的数据收集流程、建立规范的数据管理和分析系统，可以及时检测错误和异常数据，并确保数据的完整性和一致性。
2. 监测风险因素：卫生统计学可以监测社会中的卫生风险因素，例如饮食习惯、运动水平、吸烟和酗酒等行为。
通过监测这些风险因素的变化，可以及时发现并采取相应的干预措施，从而降低人群患病风险。
3. 提供决策支持：卫生统计学数据的分析和解释可以为卫生政策和决策提供科学的依据和支持。
通过对大量的卫生统计数据的分析，可以发现潜在的社会卫生问题和需要解决的需求，为卫生决策者提供科学的建议。
健康管理师的卫生统计学基础知识
健康管理师的卫生统计学基础知识卫生统计学作为一门交叉学科，对于健康管理师来说，具备一定的卫生统计学基础知识十分重要。
本文将就健康管理师所需的卫生统计学基础知识进行阐述，包括卫生统计学的定义和作用、卫生统计学的基本概念、卫生统计学的研究方法及其应用等方面。
一、卫生统计学的定义和作用卫生统计学是以统计学为基础、以卫生学和医学为对象，研究人群的健康状况及与其相关因素的科学方法。
它利用数理统计学的理论和方法，对健康和疾病的发生、分布、发展进行详细描述、分析和解释。
卫生统计学在健康管理师的工作中起到至关重要的作用。
首先，它可以帮助健康管理师了解人群的健康状况，包括患病率、死亡率、残疾率等数据，从而为制定健康管理策略提供科学依据。
其次，卫生统计学能够帮助健康管理师分析研究人群健康问题的影响因素，如社会经济因素、环境因素、生活方式等，为制定针对性的健康干预措施提供依据。
最后，卫生统计学的方法与技巧可以帮助健康管理师对健康数据进行搜集、整理、分析和展示，提高研究报告的科学性和可读性。
二、卫生统计学的基本概念1. 发病率和死亡率发病率和死亡率是卫生统计学中两个重要的指标。
发病率是指在某一特定时期内，某种疾病在特定人群中的发病人数占该人群总人数的比例。
死亡率是指在某一特定时期内，某种疾病在特定人群中的死亡人数占该人群总人数的比例。
这两个指标可以反映出疾病在人群中的流行情况和致死风险。
2. 平均寿命和预期寿命平均寿命是指某一特定时期内人群的平均寿命，即人群中所有个体的寿命总和除以总人数。
预期寿命是指出生时的平均寿命预测值，是根据人群历史数据和寿命表进行计算得出的。
3. 相对危险度和风险比相对危险度是指某种因素暴露组与非暴露组中发生某种疾病的概率之比。
它可以帮助健康管理师评估某种因素对疾病发生的影响程度。
风险比是两组之间的相对危险度的比值。
4. 生存分析和生命表生存分析是研究人群中个体从某一事件（如发病、死亡）发生到另一事件（如康复、生存）发生的概率与时间关系的一种方法。
卫生统计学基本概念及其应用
29
❖变异系数（coefficient of variation, CV）
❖可用于度量不同单位资料之间的变异度
s
CV=
×100%
X
例如，某地20岁男子100人，身高平均166.06cm，标准 差为4.95cm，体重均数为53.7kg，标准差为4.96kg， 问身高和体重的变异度相似吗？
30
❖ 四、计量资料的假设检验
❖先确定无效假设（H0），如果能拒绝，再接受备择假 设（ H1 ）
19
2.5%
0.5%
μ-2.58σ μ-1.96σ μ μ+1.96σ μ+2.58σ
20
❖ 三、计量资料的统计描述
集中趋势的统计描述
❖均数（average）
算术均数 几何均数 加权均数
❖中位数（median）和百分位数（percentile）
5
❖ 二、统计学基本概念
样本与总体
❖总体（population）是指性质相同的研究对象中所有 观察单位某种变量值的集合
❖从总体中随机抽取部分观察单位，某变量的实测值构 成样本（sample）
6
变量（variable）及其分类 数值性变量：又称连续性变量、计量资料
❖如身高：158.2cm 165cm 178.0cm…... ❖体重：54.0kg 62kg 75.2kg…...
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❖率
又称频率指标，它说明某现象发生的频率或强度。常以百 分率（%）、千分率（‰）等表示
发生某现象的观察单位数 率=
可能发生某现象的观察单位总数
×100%
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应用相对数时注意事项
❖计算相对数的分母不宜过小 ❖分析时不能以构成比代替率 ❖对观察单位数不等的几个率，不能直接相加求其平均
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• 方差
– 离均差：每一观察值与总体均数的差值 （Xμ）为离均差，由于Σ（ X-μ ）=0，故不能反映 数据的变异。
– 例如，2，6，7，10，36 均数=12.2
离均差的和=（2-12.2）+（6-12.2）+（7-12.2）+（10-12.2）+（36-12.2） =
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– 离散程度的统计描述
• 全距（range, 极差） • 四分位数间距（quartile）
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• 例如： • 2，6，7，10，36 • Range = 34 • Q=QU-QL= 4
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• 三、统计分析的基本作用
1、统计描述（descriptive statistics）
– 对资料的数量特征及其分布规律进行测定和 描述。
• 统计学指标 • 统计表 • 统计图 • 数学模型
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11% 9% 21%
59%
1000 800 600 400 200
• 丙试验
• 对照组 45 15 60 75
• 治疗组 57 3 60 95 9.412 0.01
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• Ⅰ型错误(type Ⅰerror)和Ⅱ型错误 (type Ⅱ error)的水平 – Ⅰ型错误：统计推断拒绝了实际上成 立的无效假设（H0），即假阳性。I型 错误的概率用α表示，故又称α错误。
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表1 疗效比较
• 组别
例数
•
有效 无效 合计 有效率 X2 P
• 甲试验
（%）
• 对照组 15 5 20 75
• 治疗组 19 1 20 95 1.765 0.05
• 乙试验
• 对照组 30 10 40 75
• 治疗组 38 2 40 95 6.275 0.05
0 1
2
3
4
5
系列 1
对数 ( 系列 1)
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• 2、统计推断（inferential statistics）
如何抽样，以及如何由样本信息推断总体特征 问题
– 参数估计（parameter estimation） – 假设检验(hypothesis test)
• 先确定无效假设（H0），如果能拒绝，再接受 备择假设（ H1 ）
• 从总体中随机抽取部分观察单位，某变量 的实测值构成样本（sample）
6
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–变量（variable）及其分类 – 数值性变量：又称连续性变量、计量
资料
• 如身高：158.2cm 165cm 178.0cm…... • 体重：54.0kg 62kg 75.2kg…...
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– 卫生统计学基本模块
• 统计研究研究设计 • 统计资料的收集、整理、表达与描述 • 定量和定性资料的统计分析 • 相关与回归分析 • 生存分析 • 其他多元统计分析
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• 二、统计学基本概念
–样本与总体
• 总体（population）是指性质相同的研 究对象中所有观察单位某种变量值的集合
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– 分类变量：计数资料
• 无序分类
– 二项分类
• 阴性/阳性； • 存活/死亡
– 多项类
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年龄 <20岁 20-29岁 30-39岁 >39岁
治疗组
5
24
56 2
对照组
6
13
54 11
9
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• 有序分类
又称等级资料 如： -、+、++、+++； 无效、有效、显效、痊愈
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• 参数（parameter）和统计量 (statistic)
– 总体——参数 希腊字母表示 – 样本——统计量 拉丁字母表示
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• 抽样误差（sampling error） – 由于个体间的差异，随机抽样后，样 本所测得的指标（统计量）往往与总 体指标（参数）之间存在差异，这种 由于随机抽样所造成的样本统计量和 总体参数的差异，即为抽样误差。
2
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抽
样
样本
总体
统计描述和推断
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• 一、卫生统计学基本模块
统计的步骤
• 设计（design） • 资料收集（collection of data） • 资料整理（sorting data） • 统计分析（analysis of data）
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卫生统计学基本概念及应用
中国中医研究院 胡镜清
2002/03/20
1
3.16,…..资料仅供参考,不当之处，请联系改正。 0.13,36.78…..., 36.8,0.32,0.28,….. …....
DD CC EE Y=HH36-D1DD.28CCe2x DO CAPI 22 45 6666 55 321 55 1200 HUJI 34 755 642 555 54 32 452 GGH 55 677 555 58 885 332 909
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– Ⅱ型错误：统计推断不拒绝实际上是 不成立的无效假设（H0），即假阴性。 II型错误的概率用β表示，故又称β错误。
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• 概率(probability) – 事件发生的可能性大小。用p表示，取 值范围在0-1之间。0为不可能发生，1 为必然发生。 – 习惯将P≤0.05的事件称为小概率事件， 可以认为在一次抽样中不会发生
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2.5%
0.5%
μ-2.58σ μ-1.96σ μ μ+1.96σ μ+2.58σ
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• 三、计量资料的统计描述
– 集中趋势的统计描述
• 均数（average）
– 算术均数 – 几何均数 – 加权均数
• 中位数（median）和百分位数 （percentile）