《卫生统计学原理与实践》课件

卫生统计学原理与实践课程介绍与学习目标本课程旨在培养您对卫生统计学的理论理解和实践能力，使您能够运用统计学方法解决实际问题什么是卫生统计学卫生统计学的发展历程早期的卫生统计学主要侧重于人口统计和疾病流行情况的描述性1分析随着医学研究的发展，统计学方法逐渐应用于临床试验、流行病2学研究等领域，促进了医疗技术的进步3统计学在医学研究中的重要性基本统计概念与定义总体是指研究对象的所有个体，例如某地区所有患有高血压的患者1样本是指从总体中抽取的一部分个体，例如从某地区高血压患者中抽取的2人100变量是指可以被测量或观察的特征，例如患者的血压、年龄、性别等数据类型与测量尺度数据类型测量尺度•定性数据•名义尺度•定量数据•顺序尺度•区间尺度•比率尺度定性数据与定量数据定性数据是指不能用数值表示的描述性信息，例如患者的性别、种族、症状描述等定量数据是指可以用数值表示的测量结果，例如患者的血压、身高、体重等统计学中的基本术语平均数描述数据集中趋势的指标，也称均值标准差描述数据离散程度的指标，反映数据偏离平均数的程度概率事件发生的可能性，用到之间的数值表示01假设检验用于检验关于总体参数的假设是否成立的统计方法描述性统计分析描述性统计分析是指对数据进行汇总、整理、分析，以描述数据特征的统计方法，包括集中趋势、离散程度、分布形状等集中趋势测量集中趋势测量是指描述数据集中趋势的指标，常用的指标包括平均数、中位数、众数等平均数的计算与应用平均数是指所有数据值之和除以数据个数，它反映了数据的平均水平，适用于数值型数据中位数与众数中位数众数是指将数据按大小顺序排列后，处于中间位置的值，适用于数值型是指数据集中出现频率最高的数值，适用于任何类型的数据数据离散程度测量离散程度测量是指描述数据离散程度的指标，常用的指标包括标准差、方差、变异系数等标准差与方差标准差方差是指数据偏离平均数的平均程度，反映数据分布的离散程度是指数据偏离平均数的平方值的平均值，是标准差的平方，反映数据分布的离散程度变异系数变异系数是指标准差与平均数的比值，用于比较不同组数据的离散程度，不受数据单位的影响概率论基础概率论是统计学的基础，研究随机现象的规律性，为统计推断提供了理论基础概率分布类型概率分布描述了随机变量取值的可能性，常见的概率分布类型包括正态分布、二项分布、泊松分布等正态分布正态分布是统计学中最常见的概率分布类型，其曲线呈钟形，对称分布，平均数、中位数和众数重合二项分布二项分布描述了在一定次数的独立试验中，事件成功的次数的概率分布，例如掷硬币次，正面朝上的次数的概率分布10泊松分布泊松分布描述了在一定时间或空间内，事件发生的次数的概率分布，例如在一定时间内，某医院急诊室接诊的病人数量的概率分布抽样技术抽样技术是指从总体中抽取样本的方法，目的是用样本信息来推断总体特征随机抽样方法随机抽样是指所有个体被抽取的概率相等，常见的随机抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等分层抽样分层抽样是指先将总体按照某种特征进行分层，然后从每层中随机抽取样本，例如将患者按照年龄分组，然后从每组中随机抽取样本整群抽样整群抽样是指将总体分成若干群，然后随机抽取一些群，并将被抽取的群中的所有个体都纳入样本，例如将某社区居民分成若干个小区，然后随机抽取一些小区，并将被抽取的小区的所有居民纳入样本样本量计算样本量计算是指根据研究目的、总体特征、允许误差等因素，计算出所需的样本量，以保证研究结果的可靠性假设检验基本原理假设检验是一种统计推断方法，用于检验关于总体参数的假设是否成立，例如检验某药物是否有效显著性水平显著性水平是指拒绝一个真实的假设的概率，通常用表示，一般取值为，α

0.05表示拒绝一个真实的假设的概率为5%零假设与对立假设零假设是指要检验的关于总体参数的假设，对立假设是指与零假设相反的假设，假设检验的目的是判断哪一个假设更可能成立参数检验方法参数检验方法是指检验关于总体参数的假设是否成立的统计方法，常用的参数检验方法包括检验、方差分析、卡方检验等t检验t检验用于检验两个样本均值之间是否存在显著差异，例如检验两种治疗方法的t疗效是否存在显著差异方差分析方差分析用于检验多个样本均值之间是否存在显著差异，例如检验不同地区人群的身高是否存在显著差异卡方检验卡方检验用于检验两个或多个类别变量之间是否存在关联，例如检验吸烟与肺癌之间是否存在关联非参数检验非参数检验是指不需要假设总体分布的参数的检验方法，适用于数据分布未知或不服从正态分布的情况，例如秩和检验、符号检验等相关分析相关分析是指研究两个变量之间线性关系强弱的统计方法，常用的指标包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是指两个变量之间线性关系的程度，取值范围为到，正值表-11示正相关，负值表示负相关，表示不相关0回归分析回归分析是一种统计方法，用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度，并建立预测模型线性回归线性回归是指研究一个自变量对因变量的线性影响程度，并建立预测模型，例如研究身高对体重的影响多元回归多元回归是指研究多个自变量对因变量的线性影响程度，并建立预测模型，例如研究身高、年龄、性别对体重的影响生存分析生存分析是指研究事件发生时间的数据分析方法，例如研究患者的生存时间、疾病复发时间等生命表分析生命表分析是生存分析的一种常用方法，用于计算特定时间段内事件发生的概率，例如计算患者在某一时间段内的生存概率风险比与优势比风险比是指暴露组患病风险与未暴露组患病风险的比值，优势比是指暴露组患病几率与未暴露组患病几率的比值，用于评估暴露因素与疾病之间的关联强度医学研究中的统计应用统计学广泛应用于医学研究的各个阶段，包括研究设计、数据收集、数据分析、结果解读等临床试验统计方法临床试验统计方法是用于设计、分析和解释临床试验数据的统计方法，例如样本量计算、随机化分配、疗效比较等流行病学研究统计流行病学研究统计是用于收集、分析和解释流行病学数据的统计方法，例如描述性流行病学、分析性流行病学等系统评价与分析Meta系统评价与分析是将多个独立研究的結果整合在一起进行分析的统计方法，用于提高研究结果的可靠性和可信度Meta循证医学中的统计循证医学是指将最佳研究证据、临床经验和患者意愿相结合，进行医疗决策的方法，统计学在其中起着重要的作用统计软件介绍常用的统计软件包括、语言、等，它们提供了强大的数据分析功能，SPSS RSAS方便研究人员进行数据处理、分析和结果解读使用SPSS是一款常用的统计软件，具有操作简便、功能强大的特点，适合进行各种SPSS数据分析工作，例如描述性统计、假设检验、回归分析等语言基础R语言是一款开源的统计软件，具有强大的数据分析和绘图功能，适用于进行各R种统计分析工作，例如数据处理、假设检验、回归分析等统计结果解读统计结果解读是指对统计分析的结果进行解释，包括结果的意义、结论的可靠性、结果的局限性等统计图表绘制统计图表绘制是指将统计数据用图表形式呈现，例如柱状图、折线图、饼图等，可以使数据更直观、更易于理解统计报告撰写统计报告撰写是指将统计分析的结果用文字形式进行整理，包括研究目的、方法、结果、结论、建议等统计学常见误区统计学是一门严谨的学科，在进行数据分析时，要避免一些常见的误区，例如样本量不足、数据质量差、误用统计方法等统计推断的局限性统计推断是基于样本数据对总体进行推断，存在一定的局限性，例如样本代表性、数据质量、统计方法选择等因素的影响结果解读与临床意义统计结果解读要结合临床实际情况，分析结果的临床意义，例如结果是否具有实际应用价值、结果是否能够指导临床实践等卫生统计学的未来发展随着大数据时代的到来，卫生统计学将面临新的挑战和机遇，例如生物统计学、数据挖掘、机器学习等技术的应用，将为卫生统计学的发展提供新的动力总结与课程展望本课程介绍了卫生统计学的基本原理和实践应用，希望通过学习，您能够掌握数据分析和研究方法，并在实际工作中应用统计学知识，为医疗事业的发展做出贡献。