衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)課件.ppt

1、2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué),流病統(tǒng)計教研室 雷靜,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,統(tǒng)計學(xué)（statistics），是研究數(shù)據(jù)的搜集、整理與分析的科學(xué)，面對不確定性數(shù)據(jù)（偶然性的）作出科學(xué)的推斷。 意義：偶然性 必然性（客觀規(guī)律） 衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)（health statistics）是應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)的原理、方法（如概率論數(shù)理統(tǒng)計的理論）研究醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)資料的收集、整理、分析和推斷的一門學(xué)科。,緒論,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計的發(fā)展,早在18世紀(jì)末，法國數(shù)學(xué)家Laplace就認(rèn)為醫(yī)療是概率論應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域； 稍后，臨床醫(yī)生Louis通過觀察、計算

2、、比較，得出放血療法（當(dāng)時它被廣泛用于傷寒、肺炎、扁桃體炎等的治療）無效的結(jié)論； 19世紀(jì)初，倫敦統(tǒng)計學(xué)會成立，此時統(tǒng)計學(xué)的目標(biāo)是數(shù)據(jù)收集。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,Karl Pearson（卡爾皮爾遜）是英國生物學(xué)家和統(tǒng)計學(xué)家，現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)之父，開創(chuàng)了統(tǒng)計方法學(xué)。 他開始把數(shù)學(xué)運(yùn)用于遺傳和進(jìn)化的隨機(jī)過程，首創(chuàng)次數(shù)分布表與次數(shù)分布圖，提出一系列次數(shù)曲線；推導(dǎo)出卡方分布，提出卡方檢驗；發(fā)展了回歸和相關(guān)理論； 20世紀(jì)初，F(xiàn)isher提出隨機(jī)化實(shí)驗，認(rèn)為統(tǒng)計學(xué)家在實(shí)驗的設(shè)計階段就必須參與，否則這樣的實(shí)驗可能會毫無意義。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,Austin Bra

3、dford Hill，一位著名的英國公共衛(wèi)生學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家，是現(xiàn)代臨床試驗的主要推動者。他有三項重要的貢獻(xiàn)： 他于1937年發(fā)表在著名的醫(yī)療期刊柳葉刀（Lancet）上的一系列醫(yī)學(xué)統(tǒng)計論文，這些論文被重新編入醫(yī)學(xué)統(tǒng)計原理（Principles of Medical Statistics）一書；他提出一些研究方針：關(guān)于如何遵循適當(dāng)試驗設(shè)計及研究方法，以獲取有效的數(shù)據(jù)，進(jìn)而用來確認(rèn)病因及病癥之間的因果關(guān)系。是將隨機(jī)處理的方法導(dǎo)入醫(yī)學(xué)試驗中。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,統(tǒng)計學(xué)是公共衛(wèi)生專業(yè)人員的得力工具； 現(xiàn)代公共衛(wèi)生領(lǐng)域?qū)y(tǒng)計學(xué)同樣也提出了新要求、新挑戰(zhàn)。,2020/9/24,西安

4、醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,統(tǒng)計學(xué)的基本概念,一、總體（population）與樣本（sample） 總體：同質(zhì)的所有觀察單位某種變量值的集合。 有限總體：如一定時刻某特定人群的H、W 無限總體：如用某藥治療的患者（時間、空間上無限，觀察數(shù)無限）。 目標(biāo)總體；研究總體,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,樣本：是從總體中隨機(jī)抽取部分觀察單位，其實(shí)測值的集合。 目的是用樣本信息來推斷總體特征。 樣本含量（樣本大小、樣本例數(shù)）：即樣本包含的觀察單位數(shù)。 隨機(jī)，不是隨意，它應(yīng)保證總體中每個個體被抽取的機(jī)率是相等的。 醫(yī)學(xué)研究的現(xiàn)象絕大多數(shù)是隨機(jī)現(xiàn)象。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,二、同質(zhì)與

5、變異： 同一總體中的個體間具有同質(zhì)性 變異：即同一總體中個體間存在差異的現(xiàn)象。 由眾多的、偶然的、次要的因素造成。 不能由個體代替總體，如許多藥物廣告,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,三、變量的類型 變量，即總體中個體的某種特性，用一個或多個數(shù)量來描述。 分定性和定量變量兩種,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,定性，以分類變量最常見，分類變量又分為有序和無序兩種 無序分類變量包括二分類變量和多分類變量； 有序分類變量即等級變量 定量，分為離散型變量和連續(xù)型變量兩種。 離散型變量只能取整數(shù)值，如人數(shù)、菌落數(shù)； 連續(xù)型變量可以取實(shí)數(shù)軸上的任何數(shù)值，該變量可以在實(shí)數(shù)軸上連續(xù)變動。

6、特殊的連續(xù)型變量：如血細(xì)胞計數(shù)，它們在以千或萬為單位時可以取小數(shù)值，所以視為連續(xù)型變量。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,四、資料類型 一般分為定量資料、定性資料兩大類。,1.定量資料（measurement data） 是對每個觀察單位（對象）的某項特征（指標(biāo)）進(jìn)行定量測定所得到的資料。一般有度量衡單位，如身高、體重、濃度、脈搏、血鈉、血鉀等。 等比資料為其特例，如抗體滴度資料； 也可以為離散型資料，如細(xì)菌菌落數(shù)等。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,2.定性資料即計數(shù)資料、分類資料 （enumeration data） 1）無序分類資料：先將觀察單位的某項指標(biāo)按性質(zhì)或類別

7、進(jìn)行分組，然后計算各組的數(shù)目所得的資料。 二項分類：兩類間互相對立， 如+、-；治愈與未愈。 多項分類：互不相容的多個類別。 如血型（A、B、AB、O）,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,2）有序分類資料：又稱等級分組資料 各類間既有程度的差別，又具計數(shù)資料的特性。又稱“半定量”資料。 如：-、+、+；無效、有效、顯效。,根據(jù)需要，可以將定量資料轉(zhuǎn)化為定性資料。,試判斷下列資料的類型,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,試判斷下列資料的類型 1.測得某班女生的身高資料如下(cm)： 150、152、156、159、159、160、160、 161、161、162、163、165、

8、168、170。 2.將上述資料加以整理，分為兩組： 不超過160 cm者 7人 超過160 cm者 7人 3.較低 （150159） 3人 一般 （159164） 8人 較高 （164 ） 3人,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,五、參數(shù)與統(tǒng)計量 統(tǒng)計學(xué)上常用一些典型的分布模式來近似的描述變量取值的實(shí)際分布，稱之為統(tǒng)計模型。常見的模型有：正態(tài)分布、二項分布、泊松分布等。 描述總體分布特征的數(shù)值稱之為參數(shù)；描述樣本分布特征的數(shù)值稱之為統(tǒng)計量。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,六、設(shè)計與分析 統(tǒng)計工作的步驟： 1.設(shè)計 2.搜集資料 3.整理資料 4.分析資料,以上四步缺一不可

9、，任何一步的缺陷，都會影響統(tǒng)計結(jié)果。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,設(shè)計（design） ： 內(nèi)容包括資料搜集、整理和分析全過程 的總的設(shè)想和安排。 如：研究目的和假說 觀察對象和觀察單位 需搜集哪些原始資料 用什么方式、方法取得這些資料 怎樣對所得資料進(jìn)一步整理 匯總、計算統(tǒng)計指標(biāo) 如何控制誤差？ 預(yù)期結(jié)果？需要經(jīng)費(fèi)？等等。,返回,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,搜集資料（collection of data）： 取得準(zhǔn)確可靠的原始數(shù)據(jù) 資料來源：（1）統(tǒng)計報表 （2）經(jīng)常性的工作記錄 （3）專題調(diào)查或?qū)嶒?返回,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,整理資料（so

10、rting data） 即凈化原始數(shù)據(jù)，使其系統(tǒng)化、條理化， 便于進(jìn)一步計算指標(biāo)和分析。,返回,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,分析資料（analysis of data） 即計算有關(guān)指標(biāo)，反映數(shù)據(jù)的綜合特征， 闡明事物的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。 統(tǒng)計分析包括： （1）統(tǒng)計描述（descriptive statistics）指用統(tǒng)計指標(biāo)、統(tǒng)計表、統(tǒng)計圖等方法，對資料的數(shù)量特征及其分布規(guī)律進(jìn)行測定和描述，不涉及由樣本推論總體的問題。 （2）統(tǒng)計推斷（inferential statistics）指如何抽樣，及如何由樣本信息推斷總體問題（包括參數(shù)估計和假設(shè)檢驗）。,返回,2020/9/24,西安

11、醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,復(fù)習(xí),1.隨機(jī)現(xiàn)象：在基本條件不變的情況下，觀察的實(shí)驗，可能出現(xiàn)這種結(jié)果，也可能出現(xiàn)那種結(jié)果，呈現(xiàn)出一種偶然性，這種現(xiàn)象稱隨機(jī)現(xiàn)象。 隨機(jī)試驗的三個特點(diǎn)： 可在相同條件下重復(fù)進(jìn)行； 每次試驗的可能結(jié)果不止一個，并且事先能明確試驗的所有可能結(jié)果； 進(jìn)行一次試驗之前不能確定哪一種結(jié)果會出現(xiàn)。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,2.隨機(jī)事件（random event） 隨機(jī)事件：在隨機(jī)試驗中，可能出現(xiàn)的結(jié)果稱為隨機(jī)事件。 頻率：在相同條件下重復(fù)進(jìn)行N次隨機(jī)試驗中，若事件A出現(xiàn)m次，則m/N稱為事件A在N次試驗中出現(xiàn)的頻率，簡稱為事件A的頻率記作W（A）。 大量的重復(fù)試驗顯示

12、，某事件出現(xiàn)的頻率具穩(wěn)定性，說明隨機(jī)事件出現(xiàn)的可能性大小是事件本身固有的一種客觀屬性，可以對它進(jìn)行度量。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,3.概率（probability） 統(tǒng)計定義：若在某一組條件下，當(dāng)試驗次數(shù)越來越多，事件A出現(xiàn)的頻率穩(wěn)定在某一常數(shù)p附近作微小擺動，稱常數(shù)p為事件A的概率，記作P（A）=p 是描述隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小的數(shù)值。 常用P表示，事件A發(fā)生的概率記為P（A）。 頻率一般是不確定的數(shù)，概率則為確定的數(shù)；當(dāng)試驗次數(shù)足夠多時，頻率相對穩(wěn)定，便把頻率作為概率的近似值。 即P（A）W（A）。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,概率的三個性質(zhì) （1）對于任

13、何事件A，有0P（A）1； （2）對于必然事件，P（A）=1； （3）對于不可能事件，P（A）=0。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,4.小概率事件： 習(xí)慣將P0.05或P0.01稱為小概率事件。表示事件發(fā)生的可能性很小。 這種小概率事件在一次試驗中可以認(rèn)為不會發(fā)生即小概率原理。以此作為假設(shè)檢驗判斷的基本依據(jù)。,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,目標(biāo)與方法,一、基本概念、方法與技能 1.能夠正確理解基本概念，如置信區(qū)間、置信水平、樣本量、差異有無顯著性、差異有無統(tǒng)計學(xué)意義等等； 2.方法的介紹： 設(shè)計方法：完全隨機(jī)設(shè)計、配對設(shè)計、配伍設(shè)計等； 統(tǒng)計方法：t檢驗、u檢驗、卡方檢驗、線性相關(guān)回歸、秩和檢驗等。 3.技能要求：會查書就是好學(xué)生。不必死記公式，只需注意公式間的區(qū)別、知道如何使用，如何通過統(tǒng)計軟件完成分析、計算？,2020/9/24,西安醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生系,二、教與學(xué)的方法： 統(tǒng)計學(xué)不是數(shù)學(xué)！應(yīng)用是根本目的。不需要死記硬背，理解概念與動手實(shí)踐是根本