卫生统计学课件
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卫生统计学卡方检验课件
2/19/2021
卫生统计学卡方检验
7
若H0成立，则理论上：
奥美拉唑组愈合人数：
115
T11
85 57.84 169
奥美拉唑组未愈合人数：
T12
8554 27.16 169
雷尼替丁组愈合人数：
T21
8411557.16 2/19/2012619
T nRnC n
雷尼替丁组未愈合人数：
T22
8454 26.84 169
2/19/2021
卫生统计学卡方检验
3
表1 两药治疗消化道溃疡4周后疗效
两组的愈合率不同有两种可能：
1. 两药的总体愈合率无差别，两样本率的差别仅由抽 样误差所致。
2. 两种药物的总体愈合率确有不同。
2/19/2021
卫生统计学卡方检验
4
一、卡方检验的基本思想
表1中，64、21、51、33 是整个表的基本数据，其余
卫生统计学卡方检验
8
TRC
nR nC n
n R 为相应行的合计
n C 为相应列的合计
n 为总例数。
2/19/2021
卫生统计学卡方检验
9
表1 两药治疗消化道溃疡4周后疗效
2/19/2021
卫生统计学卡方检验
10
2 检验的基本公式:
2 (AT)2
T
2/19/2021
从基本公式可以看出， 2 统计量值反映了实际频数和理 论频数的吻合程度。如果假设检验H0 (π1=π2)成立，则 实际频数和理论频数之差一 般不会相差太大， 2值相 应也不会太大; 反之，实际频数和理论频数之差相差 很大卫，生则统计 学2 值卡相方检应验也会很大，11 相应的P值也就越小，
《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。
卫生统计学《寿命表》课件
ex
Tx lx
e0 T0 l0 6998204/100000=69.98
e1 T1 l1 6899070/98983=69.70
17
去死因寿命表
基本思想：假定消除了某种死因，则原死于该 原因的人没有死亡，寿命就会延长。用于研究 某种死因对居民死亡的影响
优点：
• 以某死因损耗的期望寿命和尚存人数合理地说明该死因 对人群生命的影响程度。
表 12.5 2000 某市男性简略寿命表
死亡率
死亡 概率
尚存 人数
死亡 人数
生存 人年数
mx
(4)
0.010168 0.001265 0.000747 0.000696 0.000811 0.001003 0.001079 0.001163 0.001541 0.002415 0.003931 0.006618 0.012276 0.021897 0.041440 0.061783 0.111714 0.220829 0.259042
28044
期望 寿命
ex
(10) 69.98 69.70 66.04 61.28 56.49 51.70 46.95 42.19 37.42 32.69 28.06 23.57 19.28 15.34 11.83 8.98 6.35 4.34 3.86
简略寿命表的编制
列1：年龄分组，x为“刚满年龄” 列2：人口数 Px 或 n Px
Lx
(8)
99075 394934 491501 489731 487889 485683 483161 480461 477226 472535 465112 453046 432284 397269 340270 264209 174628 81090 28044
第七版卫生统计学课后案例讨论PPT课件
n甲 n乙 2
•
t=
X甲 X乙 S2 c
1 1 n乙 n甲
= 3.835
３、确定P值，作统计推断 经查表得P<0.05,故两组总体均值之间有 差别
案例四（6-2） P123
某研究者检测了8例肺结核及8例结核性 胸膜炎的血沉（1小时）值，以表6-6给出资 料，采用两独立样本比较的t检验，结果为 t=4.260，自由度为14，P=0.001，拒接Ho， 差异有统计学意义，你认为正确吗？
思路一：对该资料分析使用多个样本均数
的两两比较法， 即1.高脂饮食组与高脂+A组（25ug/100g） 2.高脂饮食组与高脂+A组（50ug/100g） 3.高脂+A组（25ug/100g）与高脂+A组 （50ug/100g） 分别进行比较。
思路二：对该资料的进行数据转换，例如：
对数变换、平万根变换以及平方根反正弦变 换等方式使其变换成具有齐行的数据，之后 可直接进行方差分析
案例七 （7-2） P142
对该资料进行分析，可以得出该资 料属于计量资料，该统计学设计属于 完全随机设计资料，并使用方差分析 法进行了统计分析。
• • • •
方差分析适用条件： 1.各样本是来自正态分布的总体 2.两个样本是相互独立的随机样本 3.样本均数所在总体方差具有齐性
2 • 故我们首先因对资料进行方差齐性的
1、方差的齐性检验
甲组
X甲 2 S 甲= n 1
X甲
=5.36
X 2
=2.885
乙组
X乙 =8.16 S2乙= X
乙
X乙 2
n乙 1
= 2.447
F= 齐性
•
t=
X甲 X乙 S2 c
1 1 n乙 n甲
= 3.835
３、确定P值，作统计推断 经查表得P<0.05,故两组总体均值之间有 差别
案例四（6-2） P123
某研究者检测了8例肺结核及8例结核性 胸膜炎的血沉（1小时）值，以表6-6给出资 料，采用两独立样本比较的t检验，结果为 t=4.260，自由度为14，P=0.001，拒接Ho， 差异有统计学意义，你认为正确吗？
思路一：对该资料分析使用多个样本均数
的两两比较法， 即1.高脂饮食组与高脂+A组（25ug/100g） 2.高脂饮食组与高脂+A组（50ug/100g） 3.高脂+A组（25ug/100g）与高脂+A组 （50ug/100g） 分别进行比较。
思路二：对该资料的进行数据转换，例如：
对数变换、平万根变换以及平方根反正弦变 换等方式使其变换成具有齐行的数据，之后 可直接进行方差分析
案例七 （7-2） P142
对该资料进行分析，可以得出该资 料属于计量资料，该统计学设计属于 完全随机设计资料，并使用方差分析 法进行了统计分析。
• • • •
方差分析适用条件： 1.各样本是来自正态分布的总体 2.两个样本是相互独立的随机样本 3.样本均数所在总体方差具有齐性
2 • 故我们首先因对资料进行方差齐性的
1、方差的齐性检验
甲组
X甲 2 S 甲= n 1
X甲
=5.36
X 2
=2.885
乙组
X乙 =8.16 S2乙= X
乙
X乙 2
n乙 1
= 2.447
F= 齐性
卫生统计学课件 第二章 计量资料的统计描述(共33张PPT)
11111，11111，11111 中位数是50%位的数值,其为百分位数的特殊形式。
●计算公式： 13cm之间的占该地7岁男童的百分 比。
∑f · X=1638
双侧界值：P 2.5 ~ P 97..5 定义：又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。
特征： ∑（X- X）=0 估计误差之和为0。
估计的方法： 1、正态分布法
2、百分位数法
28
1.正态分布法
应用条件:正态分布或近似正态分布资料 ●计算 （双侧） 95% 正常值(医学参考值）范围公式：
（x1.96 · S，x1.96 · S ）
即（x±1.96 · S ） 例：
1.96 × 3.79 ）
即（156.41 cm , 171.27 cm )
1998年100名18岁健康女大学生身高的频数分布
数。 (3) 估计该地7岁男童身高在107.
确定组段：第一组段包括最小值，如本例为154 89 cm 取整数 2 cm 应用：单位不同的多组数据比较
13cm之间比的。占该地7岁男频童的数百分表（频数分布）：表示各组及它们对
注意：合理分组，才能求均数，否则没有意义。
96 ·S，x 1. Q = Qu 一 Ql
单侧 上界： P 95
单侧 下界： P 5
31
习题：
1.各观察值加同一数后： A.均数不变，标准差改变 B.均数改变，标准差不
变
2.用均数和标准差可全面描述：
3.正态分布曲线下，从均数u 到u 的面积为； A.95% B.45% C. 97.5% D.47.5%
19
相关概念：离均差、离均差平方和、方差（2 S2 ） 标准差的符号： S
●计算公式： 13cm之间的占该地7岁男童的百分 比。
∑f · X=1638
双侧界值：P 2.5 ~ P 97..5 定义：又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。
特征： ∑（X- X）=0 估计误差之和为0。
估计的方法： 1、正态分布法
2、百分位数法
28
1.正态分布法
应用条件:正态分布或近似正态分布资料 ●计算 （双侧） 95% 正常值(医学参考值）范围公式：
（x1.96 · S，x1.96 · S ）
即（x±1.96 · S ） 例：
1.96 × 3.79 ）
即（156.41 cm , 171.27 cm )
1998年100名18岁健康女大学生身高的频数分布
数。 (3) 估计该地7岁男童身高在107.
确定组段：第一组段包括最小值，如本例为154 89 cm 取整数 2 cm 应用：单位不同的多组数据比较
13cm之间比的。占该地7岁男频童的数百分表（频数分布）：表示各组及它们对
注意：合理分组，才能求均数，否则没有意义。
96 ·S，x 1. Q = Qu 一 Ql
单侧 上界： P 95
单侧 下界： P 5
31
习题：
1.各观察值加同一数后： A.均数不变，标准差改变 B.均数改变，标准差不
变
2.用均数和标准差可全面描述：
3.正态分布曲线下，从均数u 到u 的面积为； A.95% B.45% C. 97.5% D.47.5%
19
相关概念：离均差、离均差平方和、方差（2 S2 ） 标准差的符号： S
卫生统计学全套PPT课件
几个重要的统计学概念
二分类变量(binary variable)，称 为0-1变量
例如，性别（男女）、疾病（有无） 和结局（生死）等。二分类变量常用0 和1来编码，0-1变量常称为假变量 (dummy variable)或哑变量，可以和真 变量一样参与计算。
卫生统计思维进化与概念
统计学：是一门处理数据中变异性 的科学与艺术，内容包括收集、分析、 解释和表达数据，目的是求得可靠的 结果。 卫生统计学：是一门应用统计学 方法和原理研究卫生服务数据的收集、 分析、解释和表达的学科。
卫生统计思维进化与概念
• 统计思维的进化（发展简史）
时期 1749-1827 科学家 Pierre-Simon Laplace Philippe Pinel Louis 发明与应用 研究概率 (probability)。
几个重要的统计学概念
抽样(sampling)：从研究总体中 抽取一部分有代表性的个体的方法； 样本(sample)：从研究总体中随 机抽取的一部分有代表性的个体； 数据(data)：对样本中个体进行深 入的观察与测量，获取的测量值。
几个重要的统计学概念
同质与变异 同质性(homogeneity)： 一个总体中有许多 个体大同小异，存在共性，这些个体处于同一总 体。例如，同性别、同年龄的小学生具有同质性。 变异(variation)：同一总体内的个体间存在 差异。例如，同性别、同年龄的小学生属于同一 个总体，但他们的身高、体重又存在变异。变异 性是统计学的根本需要。 统计学的任务：在变异的背景上描述同一总 体的同质性，揭示不同总体的异质性 (heterogeneity)。
几个重要的统计学概念
变量的类型 变量(variable)：分成定性(qualitative)与 定量(quantitative)两种类型。 ◆定性变量（分类变量(categorical variable)或名义变量(nominative variable)。 例如，职业（工、农、商、学、兵等） 是一个分类变量；其可能的“取值”不是 数字，而是，
卫生统计学课件
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
返回
2012-8-6 西安医学院公共卫生系
搜集资料（collection of data）： 取得准确可靠的原始数据 资料来源：（1）统计报表
（2）经常性的工作记录
（3）专题调查或实验
返回
2012-8-6 西安医学院公共卫生系
整理资料（sorting data） 即净化原始数据，使其系统化、条理化， 便于进一步计算指标和分析。
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
2.定性资料即计数资料、分类资料 （enumeration data）
1）无序分类资料：先将观察单位的某项 指标按性质或类别进行分组，然后计算各 组的数目所得的资料。
①二项分类：两类间互相对立， 如+、-；治愈与未愈。
②多项分类：互不相容的多个类别。
如血型（A、B、AB、O）
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
卫生统计学的主要内容： （1）基本原理和方法
数据处理：统计描述 统计推断 -- 参数估计 假设检验 研究设计：实验研究设计、调查研究设计 （2）健康统计：人口统计 疾病统计 生长发育统计等
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
小结
• • • • 统计工作的步骤 定量资料、定性资料 总体、样本 频率、概率、小概率事件
• 目标总体；研究总体
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
• 样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其 实测值的集合。 • 目的是用样本信息来推断总体特征。 • 样本含量（样本大小、样本例数）：即样本包 含的观察单位数。 • 随机，不是随意，它应保证总体中每个个体被 抽取的机率是相等的。 • 医学研究的现象绝大多数是随机现象。
卫生统计学统计表与统计图培训课件
图域：即制图空间，是整个统计图的视觉中心。除圆图 外，一般都是存在于特定的坐标体系下。
标目：分为纵标目和横标目，表示坐标系下纵轴与横轴 的含义。
图例：用于识别比较的统计图中各种图形所代表的含义。 刻度：即纵轴和横轴上的坐标。刻度数值按从小到大的
顺序，纵轴由下向上，横轴由左向右排列。
卫生统计学统计表与统计图
13
图例
12
检
出 10
率 （
8
%
6
）4
2
1994 1998
标题
标目
0 血压
心率
TTT
GPT
图4-7 某工厂职工1994年、1998年四项 生理指标异常检出率
(二)常用的统计图
直条图
百分条图
圆图
线图与半对数线图
散点图
直方图
统计地图
箱式图
卫生统计学统计表与统计图
15
条图（bar graph）
1. 概念 条图用等宽直条的长短表示相互独立的各项指标数量的大小。
5
(2)纵轴的刻度必须从“0”开始， 4 否则会改变各对比组间的比例关系。 3
2
(3)各直条的宽度要一致，各直条应 1
有相等的间隔，其宽度一般与直条的 0
甲
乙
宽度相等或为直条宽度的一半。
图2-10 直条图的纵轴尺度起点必须为零示意图
(4)复式条图中同一组内的直条间 不留间隙
卫生统计学统计表与统计图
22
百分条图
1.概念 用于表示事物内部各部分的比重或所占比例。
2.适用资料：构成比资料
卫生统计学统计表与统计图
23
百分条图
表2-12 上海市某区居民脑血管病死亡季节分布
标目：分为纵标目和横标目，表示坐标系下纵轴与横轴 的含义。
图例：用于识别比较的统计图中各种图形所代表的含义。 刻度：即纵轴和横轴上的坐标。刻度数值按从小到大的
顺序，纵轴由下向上，横轴由左向右排列。
卫生统计学统计表与统计图
13
图例
12
检
出 10
率 （
8
%
6
）4
2
1994 1998
标题
标目
0 血压
心率
TTT
GPT
图4-7 某工厂职工1994年、1998年四项 生理指标异常检出率
(二)常用的统计图
直条图
百分条图
圆图
线图与半对数线图
散点图
直方图
统计地图
箱式图
卫生统计学统计表与统计图
15
条图（bar graph）
1. 概念 条图用等宽直条的长短表示相互独立的各项指标数量的大小。
5
(2)纵轴的刻度必须从“0”开始， 4 否则会改变各对比组间的比例关系。 3
2
(3)各直条的宽度要一致，各直条应 1
有相等的间隔，其宽度一般与直条的 0
甲
乙
宽度相等或为直条宽度的一半。
图2-10 直条图的纵轴尺度起点必须为零示意图
(4)复式条图中同一组内的直条间 不留间隙
卫生统计学统计表与统计图
22
百分条图
1.概念 用于表示事物内部各部分的比重或所占比例。
2.适用资料：构成比资料
卫生统计学统计表与统计图
23
百分条图
表2-12 上海市某区居民脑血管病死亡季节分布
《卫生统计学》PPT课件：03 研定量资料统计描述
频数分布图：在表2-2的基础上，可以绘制出 图2-2，称为直方图（频率直方图）。 横轴：血清铁含量 纵轴：频率密度，即频率/组距（直条面积 等于相应组段的频率）。 在组距相等时，直方图中矩形直条的高 度与相应组段的频率成正比。
频数与频数分布
频 30
率 25
密
度 20
直方图
15
10
5
0 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28
P50
18
2 27
50 120 100
50
18.74(mol
/ L)
该组血清铁资料的中位数为18.74(μmol/L） 如果按（2-7）式计算,
结果为18.99(μmol/L）。
定量变量的特征数
离散趋势统计指标 例2-11 试观察三组数据的离散状况。A组：26， 28，30，32，34；B组：24，27，30，33， 36；C组：26，29，30，31，34。将三组数据 分别点在直线上，如图2-4所示。
频数
25
20 15
10 5
0
2.45 3.05 3.65 4.25 4.85 5.45 6.10
血 清 总 胆 固 醇（mmol/L）
图 2 - 1 101 名 正 常 成 年 女 子 血 清 总 胆 固 醇 的 频 数 分 布
25
25
20
20
15
15
10
10
人数 人数
5
5
0
13.5 19.5 25.5 31.5 37.5 43.5.
的集中位置（也称为平均水平）。其计算 公式为
定量变量的特征数
1）直接计算法：计算公式为
n
x
频数与频数分布
频 30
率 25
密
度 20
直方图
15
10
5
0 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28
P50
18
2 27
50 120 100
50
18.74(mol
/ L)
该组血清铁资料的中位数为18.74(μmol/L） 如果按（2-7）式计算,
结果为18.99(μmol/L）。
定量变量的特征数
离散趋势统计指标 例2-11 试观察三组数据的离散状况。A组：26， 28，30，32，34；B组：24，27，30，33， 36；C组：26，29，30，31，34。将三组数据 分别点在直线上，如图2-4所示。
频数
25
20 15
10 5
0
2.45 3.05 3.65 4.25 4.85 5.45 6.10
血 清 总 胆 固 醇（mmol/L）
图 2 - 1 101 名 正 常 成 年 女 子 血 清 总 胆 固 醇 的 频 数 分 布
25
25
20
20
15
15
10
10
人数 人数
5
5
0
13.5 19.5 25.5 31.5 37.5 43.5.
的集中位置（也称为平均水平）。其计算 公式为
定量变量的特征数
1）直接计算法：计算公式为
n
x
卫生统计学第7版 方积乾主编 课件第三章 定性资料的统计描述
为年龄别生育率；Lx为女性寿命表中各年龄组平均存活率。
NRR>1，表明未来人口将增加，NRR<1，表明未来人 口将减少。
2018/3/7 24
9.婴儿死亡率（infant mortality rate , IMR)
同年 1周岁死亡人数 IMR 1000/ 1000 同年活产儿总数
活产的世界卫生组织（WHO）定义为：新生儿分娩 后有呼吸、心跳、脐动脉搏动等生命现象者称为活产。婴
个月内某病发生84人，月发病率=84/10000×3=28/万
2018/3/7
7
三、相对比
相对比（ relative ratio ）简称为比（ ratio ），是 A ， B 两个有关指标之比，说明A是B的若干倍或百分之几，通常 用倍数或分数表示。计算公式为
A 比 （或× 100%） B
两个比较指标可以性质相同，也可以性质不同。如相 对危险度（RR）、变异系数（CV）等；A、B两个指标 可以是绝对数、相对数或平均数等。
分为时点人口数和平均人
时点人口数：7月1日零时人口数。
平均人口数：相邻两年年末人口数的平均值。常用于 计算出生率、死亡率、发病率等指标的分母。
2.人口构成及其统计指标 （1）人口金字塔（population pyramid) 人口金字塔是以图形的方式表达人口的性别和年龄构成。
2018/3/7
13
2018/3/7
儿死亡率被公认为是反映居民健康水平、社会经济及卫生
服务水平，特别是妇幼卫生服务质量的敏感指标。它不受 人口构成的影响，不同的国家和地区可直接进行比较。同
时婴儿死亡率是编制寿命表的重要指标，直接影响到预期
寿命的高低。
2018/3/7 25
2024版医学统计学完整版课件
04
医学统计图与统计表
医学统计图
01
02
03
种类
条形图、线图、直方图、 散点图等
构成
标题、图序、图例、标目、 尺度等
用途
形象、直观地表达统计数 据，便于分析和对比
医学统计表
种类
简单表、分组表、复合表 等
构成
表号、表题、标目、线条、 数字等
用途
系统、有序地列举统计数 据，便于查阅和计算
统计图与统计表的应用
性。
观察性数据分析与处理
数据收集与整理
介绍观察性数据的来源、收集方法和整理过程，包括数据清洗、变 量定义和数据转换等。
描述性统计分析
运用图表和数值方法对数据进行描述，包括频数分布、集中趋势、 离散程度和偏态分布等。
推断性统计分析
通过假设检验、方差分析、卡方检验等方法，推断总体参数或比较不 同组间的差异。
临床试验设计与分析
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉设计、 析因设计等，以及各种设计类型
的优缺点和适用场景。
试验样本量估算
根据研究目的、效应大小、显著 性水平和把握度等因素，合理估
算试验所需样本量。
试验数据分析
运用统计学方法对试验数据进行 描述性统计、差异性检验、回归 分析等，以评估试验效果和安全
假设检验
建立假设
根据研究目的和专业知识，提出关于 总体参数的假设。
01
02
选择检验方法
根据数据类型、研究设计和假设形式， 选择合适的检验方法，如t检验、F检 验等。
03
计算检验统计量
根据样本数据计算检验统计量的值。
作出推断结论
根据P值和显著性水平，作出是否拒 绝原假设的推断结论。
《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
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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。
五、结语
卫生统计学作为一门交叉学科，对于促进人群健康和卫生决策具有重要作用。
通过收集、整理和分析卫生数据，我们可以更好地了解人群的健康状况，为卫生管理和决策提供科学依据。
希望本课件能够帮助大家更好地理解和应用卫生统计学的基本概念和方法。