衛(wèi)生統(tǒng)計學-重點整理資料東大

1、衛(wèi)生統(tǒng)計學 第一章 緒論 1、衛(wèi)生統(tǒng)計學得概念(P1) 衛(wèi)生統(tǒng)汁學就是應用概率論與數理統(tǒng)計學得基本原理與方法，研究居民 衛(wèi)生狀況以及衛(wèi)生服務領域中數據得收集、整理與分析得一門科學,就是衛(wèi) 生及其相關領域研究中不可缺少得分析問題。 2、衛(wèi)生統(tǒng)計學得4個基本步驟(P3): 設計、收集資料、整理資料、分析資料 3、衛(wèi)生統(tǒng)計學得兒個基本概念(P4): (1) 同質：在統(tǒng)計學中，若某些觀察對象具有相同得特征或屬性，我們就稱 之為同質，或具有同質性。 變異：同質個體得某項特征或屬性得觀察值或測量值之間得差異。 總體：同質得所有觀察單位某種特征或屬性得觀察值或測量值得集合。 樣本:從總體中隨機抽取得具有代表

2、性得部分觀察單位得集合。樣本中 包含得觀察單位個數成為樣本含量。 (5)參數:反映總體特征得指標，一般就是未知得，常用希臘字母表示，如總 體均數口、總體率兀等。 統(tǒng)計量:根據樣本觀察值計算出來得指標，常用拉丁字母表示，如樣本 均數x 、樣本率p等。 變量與資料:對每個觀察單位進行觀察或測量得某項特征或屬性稱為變 量;變量值得集合成為資料。 定量資料:亦稱訃量資料，其變量值就是定量得，表現為數值大小，一般 有度、量、衡單位。 (9)定性資料:亦稱分類資料,其觀察值就是定性得，表現為互不相容得類別 或屬性，一般無度、量、衡單位?？杉毞譃?計數資料;等級資料 第二章 調査研究設計 1、調査研究得特點

3、(P7): 不能人為施加干預措施;不能隨機分組； 很難控制干擾因素;一般不能下因果結論 2、常用抽樣方法（名稱、原理）： 單純隨機抽樣:先將調查總體得全部觀察單位統(tǒng)一編號，然后釆用隨機數字 表、統(tǒng)計軟件或抽簽方法之一隨機抽取n （樣本大?。﹤€編號，由這n個編號 所對應得n個觀察單位構成研究樣本。 系統(tǒng)抽樣：乂稱機械抽樣或等距抽樣。事先將總體內全部觀察單位按某一 順序號等距分成n （樣本大小）個部分，每一部分內含m個觀察單位;然后從 第一部分開始，從中隨機抽出第i號觀察單位，依此用相等間隔m機械地在 第2部分、第3部分直至第n部分內各抽出一個觀察單位組成樣本。 分層抽樣：先按對觀察指標影響較大得

4、某項或某兒項特征，將總體分成若干 層，該特征得測定值在層內變異較小，層間變異較大,然后分別從每一層內 隨機抽取一定數量得觀察單位結合起來組成樣本。 整群抽樣:將總體劃分為群（初級觀察單位），各群山次級觀察單位組成，隨 機抽取一部分群,調查抽中群得全部次級觀察單位。 第三章實驗設計 1、實驗設計得特點（注意與調查研究得特點得區(qū)別）： 研究者可人為設置處理因素； 受試對象接受何種處理因素或處理因素得何種水平就是隨機得。 2、實驗設計得三要素、四原則： 基本要素:處理因素 受試對象 實驗效應 基本原則:對照原則隨機原則重復原則均衡原則 4、實驗設計得基本步驟： （1）明確實驗LI得；確定研究對象；確

5、定可比得實驗組與對照組； 確定把受試對象分配到各處理組中得原則；確定樣本含量； 確定方法與指標；偏倚及其控制 5、常用得實驗設計方案:主要掌握完全隨機設計與配對設訃。 第四章定量資料得統(tǒng)計描述 1、頻數表得編制:求極差確定組數與組距（一般815組） 確定組段（上限二下限+組距）歸組計數，整理成表 2、頻數表得用途： 揭示資料得頻數分布特征與頻數分布類型 頻數分布得特征:集中趨勢與離散趨勢； 頻數分布得類型：對稱分布與偏態(tài)分布（高峰位置偏向數值小得一側一 正/右偏態(tài)分布;高峰位置偏向數值大得一側一一負/左偏態(tài)分布） 便于發(fā)現某些特大或特小得可疑值 便于進一步計算指標與統(tǒng)計處理 3、連續(xù)型得定量資

6、料，其頻數圖中各長方形就是相連得，乂稱直方圖;離散型得 定量資料，其頻數圖就是非連續(xù)得,其頻數圖中各長方形就是乂間隔得，稱直 條圖。 4、定量資料集中趨勢得描述，常用平均數一一表達一組同質定量數據得平均水 平或集中位置。（結合書本得例題加深理解） （1）算術均數:適用于對稱分布特別就是正態(tài)分布資料； （2）兒何均數:適用于對數正態(tài)分布 等比級數資料;觀察值中不能有0 （3）中位數:就是一種位置平均數，適用于偏態(tài)分布資料、一端或兩端無確切 值、總體分布不明得資料； 白分位數:一組數據某一白分位置得水平;確定非正態(tài)分布資料得醫(yī)學參 考值范圉。 平均數 應用場合 意義 均數 布,尤其正態(tài)分布 平均數

7、量水平 對稱分 兒何均數 對數正態(tài)分布 平均增減倍數 等比、 中位數 位次居中得觀察值水平 偏態(tài).分布不 明確、分布末端無確定值 5、離散趨勢就是頻數分布得另一特征，反映了觀察值之間得變異情況。 離散趨勢指標意義應用 6、1布得特錶映-組數據的變異范圍資料不限 適用于對稱分布，尤正態(tài) 變異系數標準差相對于均數的大小 （咽鯛劇氈橫魏喚奎鵬爆欖繭I并昨側心,左右對務刪苗橫軸 方飜廉臺鐘離墾 會覿察值之間的變異程度 適用于單位不同或均數 差別較大的變量之間的 比較 正態(tài)分布有兩個參數，即位置參數U與形狀參數0 ； 0固定不變時，P越大, 曲線沿橫軸越向右移動；U固定不變時，a越大,曲線越平闊。 正態(tài)

8、曲線下面積得分布有一定得規(guī)律： 正態(tài)曲線與橫軸之間得面積恒等于1或100%; 對稱分布，對稱軸兩側得面積各為50%; 在（u-o , li + a ）區(qū)間得面積為68、27%; 在（卩-1、96o ,卩+1、96。）區(qū)間得面積為95、00%; 在（口-2、58。，U+2、58 a）區(qū)間得面積為 99、00% 7、醫(yī)學參考值范圍： 正態(tài)分布法:適用于正態(tài)或近似正態(tài)分布得資料 雙側界值：-I o 單側界值：元+ “s s 常用z值表 參考值范圍俚） 單側 雙側 80 0、842 1、282 90 1、282 1、645 95 1、645 1、960 99 2、326 2、576 白分位數法:偏態(tài)分

9、布資料以及資料中一端或兩端無確切數值 雙側界值：乙、$乙“ 單側界值:上界為:凡 下界為:R 第五章定性資料得統(tǒng)計描述 1、常用相對數： 率就是指某現象實際發(fā)生數與可能發(fā)生某現象總數之比，用以說明某現 象發(fā)生得頻率或強度。常以百分率，千分率,萬分率，十萬分率等表示。 構成比就是事物內部某一觀察單位數與事物內部各組成部分觀察單位得 總數之比，說明事物內部各部分所占得比重。常以口分數表示。 相對比就是兩個有關得指標之比，用以描述兩者得對比水平。兩個指標 可以就是絕對數、相對數或平均數;可以性質相同，也可以性質不同。 2、應用相對數注意得事項： （1）計算相對數分母不宜過??； 不能以構成比代替率。率

10、反映事物發(fā)生得頻率，構成比表示事物內部各 組分所占得比重，二者性質不同。各個組成部分得構成比之與應為100%, 事物內部各組成部分之間呈此消彼長得關系； 計算合計率時，不能簡單地相加求平均； 率得比較時應注意可比性。 3、標準化法就是在一個指定得標準構成條件下進行率得對比得方法。意義:用 統(tǒng)一得“標準”消除資料由于內部構成不同而對所比較得總率產 生得影 響。標準化法得基本思想:確定一個標準得人口年齡構成，男、女人口都按 該標準得人口年齡構成，計算年齡別發(fā)病情況，最后計算出男、女得合計發(fā)病 率。 4、應用標準化法應注意得問題： 標準化率便于比較，但不能反映實際水平； 比較兒個標準化率時，應在采用

11、同一標準標化得情況下進行； 若各組間得率出現明顯交義時，不宜采用標準化法比較，可直接比較各組得率; 兩樣本標化率得比較應作假設檢驗。 第六章總體均數與總體率得估計 1、抽樣誤差：山抽樣引起得樣本統(tǒng)計量與總體參數間得差異稱抽樣誤差。不可 避免、可以控制。表現:樣本統(tǒng)計量與總體參數之間得差異樣本統(tǒng)汁量之間 得差異。產生原因：個體變異+抽樣。 2、標準誤:樣本統(tǒng)訃量得標準差稱為標準誤;樣本均數得標準差稱為均數得標準 誤。 均數得標準誤表示樣本均數得變異度： 總體標準差未知時，用樣本標準差代替: 3、標準差與標準誤得區(qū)別： 標準差表示個體差異得大小;標準誤描述樣本均數得變異程度,說明抽 樣誤差得大小。

12、 標準差描述資料得頻數分布狀況，可用于制定醫(yī)學參考值范圍;而標準 誤用于總體均數得區(qū)間估計與假設檢驗。 4、廣分布得特征: 以0為中心，左右對稱； 自由度k越小，直越分散，曲線越平闊，尾部越高； 當K趨于8時，廣分布逼近標準正態(tài)分布； (4尢分布曲線下面積為1、 5、從界值表可瞧出： 自由度a相同時，t界值越大其對應得P值越小 (2) 概率P (或尾部面積)相等時，卜越大，r界值越小 (3) t值相等時,雙側概率為單側概率得兩倍 #二8時，t界值即為z界值 6、總體均數可信區(qū)間得計算： z分布法： 當。已知，7 =無一“服從標伽朋莎布，則總 體均數得雙測f 反之亦然。 若欲同時減小a與B ,則

13、只有增加樣本含量。 若重點減小I型錯誤，a可取小一些，如a =0、01; 若重點減小II型錯誤，a可取大一些，如a=0、1或a=0、2 4、檢驗效能:若兩總體確有差別，按照a水準能夠發(fā)現這種差別得能力。 它得大小用（1-B）表示。 檢驗效能得影響因素:容許誤差6、總體標準差。、I型錯誤a、樣本含 量n 5、假設檢驗應注意得事項: （1）應有嚴密得研究設計:總體中得每個研究個體應具有同質性、樣本得獲 取必須遵循隨機化原則、比較得組間應具有可比性。 正確理解a水準與P值得意義：a就是人為預先設定得一個概率值，可有 多個；F就翱定成立,得到實際觀測數據得可能性得大小，一個 樣本按某一方宦只能得出一個

14、。 正確理解結論得統(tǒng)計學意義。 假設檢驗得結論不能絕對化。 第八章 t檢驗 1、E檢驗得適用條件： （Do未知；n較小匕66 ;樣本來自正態(tài)總體； 兩樣本所來自得總體方差齊，即 晴=處 2、配對設計主要悄況：（瞧書本例題） 配對得兩個受試對象分別接受兩種處理 同一樣品用兩種不同方法測量同一指標，或接受不同處理 同一受試對象處理前后得結果進比較 同一對象得兩個部位給予不同得處理 步驟:建立檢驗假設,確定檢驗水準（差值得總體均數） S =0H Q 三 0.05 計算檢驗統(tǒng)計量y岸噸 確定尸值,作出統(tǒng)計推斷Z 3、兩樣本均數得比較：（瞧書本例題） 步驟： 建立檢驗假設,確定檢驗水準 H（）“ = “

15、2 H、 H a = 0.05 計算檢驗統(tǒng)計量才_鬲-無2v = n,+n2-2 確定尸值,作出統(tǒng)計推斷|s2c（ + ） V 1心 兩獨立樣本資料得t檢瘟乂稱金組廠檢驗，適用于完全隨機設計得兩樣 本均數得比較。 第九章方差分析 1、方差分析得基本思想:根據資料得設計類型（即變異得不同來源），將全部觀察 值之間得變異（總變異）分解為兩個或多個部分,除隨機誤差外其余每個部分 得變異都可山某個因素得作用加以解釋，通過比較不同變異來源得均方，借助 尸分布作出統(tǒng)汁推斷，以了解某因素對觀察指標就是否有影響或某因素就是 否有效應。 2、方差分析得應用條件： 各樣本須就是相互獨立得隨機樣本（獨立性） 各樣本

16、來自正態(tài)分布總體（正態(tài)性） 各總體方差相等（方差齊性） 3、完全隨機設訃：乂稱成組設訃。在實驗研究中，按隨機化原則將受試對象隨機 分配到某一研究因素得多個水平中去,然后觀察實驗效應;在調查研究中，按 一個研究因素得不同水平分組，比較各組得效應。得都就是推斷不同水平 下各組均數之間得差別就是否有統(tǒng)計學意義。 注:方差分析常用于三個及以上均數得比較，當用于兩個均數得比較時，同一資 料所得結果與t檢驗等價，即F二方2。 4、隨機區(qū)組設訃：乂稱配伍組設訃，就是配對設訃得擴展。其設計方法就是將全 部受試對象按某種或某些特征分為若干個區(qū)組,使每個區(qū)組內研究對象得特 征盡可能接近，然后分別使每個區(qū)組內得觀察

17、對象隨機地接受研究因素某一 水平得處理。 隨機區(qū)組設計得方差分析:總變異二處理組間變異+區(qū)組間變異+誤差； 與完全隨機設計得方差分析相比，誤差減小了，檢驗效率提高了。 5、多個樣本均數得兩兩比較： SNK-q檢驗，適用于探索性研究，對任意兩個樣本均數都進行檢驗。 LSD-F檢驗,最小顯著性差異檢驗，適用于某一對或某兒對在專業(yè)上有特 殊意義得均數間得比較，如多個處理組與對照組得比較，或某兒個處理組間 得比較，一般在設計階段確定哪些均數需進行多重比較。 第十章 /檢驗 1、/檢驗主要用途： 推斷兩個或兩個以上總體率（或構成比）之間有無差別 兩變量間有無相關關系（有無關聯(lián)） 檢驗頻數分布得擬合優(yōu)度

18、2、2X2表得卡方檢驗(會列表) 完全隨機設計/檢驗得注意事項: 當n4Q且所有T5時: 當蟲40但有15T5朗： 基本公我(人一 二(1人一八5) (I ad-bc -n/2)2n 當水40或T1時，采用四格表確切概睪野b)(C + d)(a + C)b + ) 配對四格表資料/檢驗得計算公式： 當升c$40時: 當 bc0,表示正相關;r0,表示負相 關;r=0,表示零相關。 丨r I M0、7時，兩變量有高度相關關系； 0、4W | r I 0、7時，兩變量有中度相關關系； I r | 4時,兩變量有低度相關關系； lr|=l表示完全相關；丨r丨=0表示無直線相關，但不一定沒有關聯(lián)性。

19、2、等級相關應用范圍： (1) 不服從雙變量正態(tài)分布得資料 (2) 總體分布類型未知得資料 (3) 等級資料 第十三章直線回歸分析 1、直線回歸（注意與直線相關得區(qū)別）：又稱簡單回歸,用于研究一個變量隨 另一個變量變化而變化得依存關系（回歸關系），從而預測或控制未知變量得一 種統(tǒng)計分析方法,通過擬合線性方程來描述兩變量間得回歸關系。 應用條件:要求因變量Y呈正態(tài)分布；自變量X就是可以精確測量與控制得變 量。 2、直線回歸方程式：YbbX b為樣本回歸系數（直線得斜率）其統(tǒng)計學意義就是/每增加/減小1個 單位,Y平均改變b個單位。b=O,x與y之間沒有直線關系。 3、最小二乘法原理:各實測點至回

20、歸直線得縱向距離得平方與最小。 4、為剩余標準差，表示應變量y在扣除自變量x得線性影響后得離散程度, 反映實際觀察值在回歸直線周圍得分散狀況。 5、對同一資料，相關系數乃檢驗與回歸系數乃檢驗結果相同，t尸r b； 同一資料，有=松 6、直線回歸與相關區(qū)別與聯(lián)系： 區(qū)別 （1）資料要求不同： 回歸要求因變量y服從正態(tài)分布；x就是可以精確測量與嚴格控制得變 量； 相關要求x與y均呈正態(tài)分布。 變量地位不同： 回歸得變量y稱為因變量,處在被解釋得地位,況稱為自變量，用于預測因 變量得變化； 相關中變量、變量y處于平等得地位,彼此相關關系。 用途不同： 說明兩變量間依存變化得數量關系用回歸； 說明變量

21、間得相關關系用相關。 聯(lián)系： I與b得方向一致； r與b得假設檢驗等價； I與b可相互換算； 用回歸解釋相關。 第十四章生存分析 1、生存資料得特點： 蘊涵有結局與時間兩個方面得信息;結局為兩分類互斥事件; 一般就是通過隨訪收集得到，隨訪觀察往往就是從某統(tǒng)一時間點開始，觀 察到某規(guī)定時間點截止； 常因去述等原因造成某些研究對象得生存時間數據不完整，分布類型復雜, 不能簡單地套用前面介紹過得統(tǒng)計方法，如亡檢驗、方差分析、檢驗、四格表 資料確切概率法或秩與檢驗進行分析。 2、生存分析中得兒個基本概念： 死亡事件乂稱失效事件，不單就是指通常意義下得生物體死亡,而就是泛指標 志某種處理措施失敗或失效得

22、特征事件。 生存時間:指觀察到得存活時間，不單就是指通常意義下生物體得存活時間，而 就是泛指研究者所關心得某現象得持續(xù)時間。（廣義概念） 生存時間根據其特點，可分為以下兩種類型： 完全數據:指從觀察起點到發(fā)生死亡事件所經歷得時間； 截尾數據:從起點至截尾點所經歷得時間,觀察過程得截止不就是山于死亡事 件,而就是由于其她原因引起得，稱為截尾（censored），常用 廠 表示。 截尾原因：失訪、退出（死于其它原因）、終止（觀察結束時病人尚存活） 死亡概率:指在某單位時段開始時存活得個體在該時段內死亡得可能性大小， 記為q。 生存概率:表示在某單位時段開始時存活得個體到該時段結束時仍存活得可能 性

23、大小，記為Q。 生存率:記為S（tk），指觀察對象活過於時刻得概率。 第十六章 Meta分析 1、Meta分析得概念:Meta分析就是對具有共同研究U得得多個研究進行綜合分 析得一系列過程。 2、Meta分析得目得：提高檢驗效能、解決若干單個研究結論不一致問 題、改善效應量得估訃、提出新得研究問題與研究方向 3、Meta分析得基本方法:固定效應模型,統(tǒng)計方法有Mentel-Haenszel法、 Peto法與General Variance-based法;隨機效應模型,方法有Dersimonian and Laird 法(DL 法)。 4、發(fā)表偏倚:指有統(tǒng)訃學意義得研究結果較無統(tǒng)訃學意義或無效得研究結果被 報告與發(fā)表得可能性大,提高或夸大了實驗效應量及危險因素得關聯(lián)強度，而引 發(fā)得偏倚。 產生原因:研究者認為無統(tǒng)計學意義得研究意義不大，不發(fā)表或推遲發(fā)表;作為雜 志編輯則更有可能對此類研究不予以發(fā)表。 發(fā)現與估