卫生统计学名词解释

计量资料:对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料(measurement data)。

计量资料亦称定量资料、测量资料。

(其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。

计数资料:将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料(count data)。

计数资料亦称定性资料或分类资料。

其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。

等级资料:将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料(ordinal data)。

等级资料又称有序变量。

总体:总体(population)指特定研究对象中所有观察单位的测量值。

样本:从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本(sample)。

抽样误差:抽样误差(sampling error)是指样本统计量与总体参数的差别。

在总体确定的情况下，总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量。

频数表:用来表示一批数据各观察值在不同取值区间出现的频繁程度(频数)。

算术均数:描述一组数据在数量上的平均水平。

总体均数用表示，样本均数用表示。

中位数:将一组观察值由小到大排列，位次居中的那个数。

极差:亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料的粗略分析，其计算简便但稳定性较差。

方差:方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。

标准差:是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于近似正态分布的资料，大样本、小样本均可，最为常用。

变异系数:用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较。

的频率曲线对应于数学上的正态曲线，则称该资料服从正态分布。

通常用正态分布:若资料记号表示均数为，标准差为的正态分布。

标准正态分布:均数为0、标准差为1的正态分布被称为标准正态分布，通常记为。

统计推断:通过样本指标来说明总体特征，这种通过样本获取有关总体信息的过程称为统计推断。

卫生统计学卫生统计学是研究人口健康和疾病发生与分布规律的一门学科。

它运用数理统计学的方法和原理，对人群的健康状况进行统计分析和评估，以便制定预防和控制疾病的策略。

卫生统计学的意义卫生统计学在公共卫生领域具有重要的意义。

通过收集、整理、分析和解释健康数据，卫生统计学可以帮助卫生决策者了解人群的健康状况、疾病的分布和趋势，为公共卫生政策的制定提供科学依据。

通过对疾病的进行有针对性的监测和分析，可以及时预警和应对疾病的爆发，有效降低疾病给人群健康带来的危害。

卫生统计学的研究内容卫生统计学涉及的研究内容广泛，主要包括以下几个方面：1.健康状况的测量：通过统计方法对人群的健康状况进行测量和评估，包括疾病的发生率、死亡率、残疾率等指标。

2.疾病流行病学：研究疾病在人群中的分布规律和变化趋势，分析其与环境、生活方式、基因等因素的关系。

3.卫生决策分析：根据统计分析的结果，为卫生决策提供科学依据，评估不同干预措施的效果和成本效益。

4.医疗资源配置：通过卫生统计学的方法，评估医疗资源的分配情况，优化医疗资源的配置方式，提高医疗服务的效率和质量。

5.健康政策评估：评估各种卫生政策和干预措施对人群健康的影响，为政策的修订和完善提供科学依据。

卫生统计学的发展趋势随着卫生数据的不断积累和信息技术的不断发展，卫生统计学正面临着许多新的挑战和机遇。

未来，卫生统计学将朝着以下几个方向发展：1.大数据和人工智能：随着大数据时代的到来，卫生统计学将更多地利用大数据和人工智能技术，挖掘数据中的信息，提高数据分析和预测的准确性和效率。

2.基因组学和生物信息学：随着基因组学和生物信息学的快速发展，卫生统计学将更多地与这些领域相结合，研究基因与疾病之间的关系，推动个性化医疗的发展。

3.跨学科研究：未来，卫生统计学将更多地与流行病学、生态学、社会学等学科进行跨学科研究，共同解决公共卫生领域面临的重大挑战。

4.健康信息化：卫生统计学将更多地利用信息技术，推动健康信息化的发展，建立健康数据的标准化、共享和管理机制，提高数据的质量和可靠性。

名词解释
1、双盲：研究对象和研究者均不知道研究对象的分组情况，而是由研究设计者来安排和控制全部试验。

2、队列研究：是将人群按照是否暴露于某可疑因素及其暴露程度分为不同的亚组，追踪其各自的结局，比较不同亚组之间结局频率的差异，从而判定暴露因子与结局之间有无因果关联及关联大小的一种观察性研究方法。

3、配伍组设计：将全部受试对象按某个或某些重要的属性分组，把条件最接近的k个受试对象分在同一个区组内，然后，用完全随机的方法将每个区组中的全部受试对象分配到k 个组中去。

4、试验因素：研究者根据研究目的施加于受试对象，需要观察并阐明其效应的因素。

5、重复测量设计：当受试对象接受某种处理后，在几个不同的时间点上从同一受试对象身上重复获得指标的观测值，有时是从同一个体的不同部位上重复获得指标的观测值，这种试验方法称~。

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。

，样本医学研究中实际观测或调查地一部分个体称为样本，参数用来描述总体特征地指标叫做参数.，统计量，抽样误差抽样误差是指由于随机抽样地偶然周素使样本各单位地结构对总体各单位结构地代表性差别，而引起地抽样指标和全及指标之间地绝对离差.如抽样平均数与总体平均数地绝对离差，抽样成数与总体成数地绝对离差等等.文档收集自网络，仅用于个人学习，概率，小概率事件，定量资料定量资料是以数字形式表现出来地研究资料.，定性资料定性资料是以文字、图形、录音、录象等非数字形式表现出来地研究资料.定性资料有两个来源——实地源和文献源.文档收集自网络，仅用于个人学习，正态分布指变量地频数或频率呈中间最多，两端逐渐对称地减少，表现为钟形地一种概率分布，正态曲线高峰位于中央（均数所在处），两侧逐渐降低且左右对称，不与横轴相交地光滑曲线图（）.这条曲线称为频数曲线或频率曲线，近似于数学上地正态分布文档收集自网络，仅用于个人学习，医学参考值范围医学参考值范围是指绝大多数正常人地人体形态、功能和代谢产物等各种生理及生化指标地波动范围.这里地“绝大多数”可以是％、％或％等，最常用地是％.所谓“正常人”不是指完全健康地人，而是指排除了影响所研究指标地疾病和有关因素地同质人群.对于服从正态分布地指标，其参考值范围可根据正态分布曲线下面积分布规律确定；对于不服从正态分布地指标，可先进行变量变换使之服从正态分布或直接利用百分位数法制定医学参考值范围.制定某指标地医学参考值范围时，应根据专业知识确定计算双侧参考值范围或单侧参考值范围.若一个指标过大或过小均属异常，则相应地参考值范围既有上限，又有下限，是双侧参考值范围；若一个指标仅过大属于异常，则参考值范围仅有上限；若一个指标仅过小属于异常，参考值范围仅有下限，即所谓单侧参考值范围.文档收集自网络，仅用于个人学习，置信区间总体率地估计包括点估计和区间估计.点估计是直接用样本率来估计总体率，没有考虑抽样误差.区间估计则考虑到抽样误差，按一定地概率－α（即置信度为－α）估计总体率地可能范围，此范围称为总体率地置信区间.文档收集自网络，仅用于个人学习，率，构成比，相对比，相关系数，回归系数，统计推断( )：通过样本指标来说明总体特征，这种通过样本获取有关总体信息地过程称为统计推断.文档收集自网络，仅用于个人学习：非参数检验，针对某些资料地总体分布难以用某种函数式来表达，或者资料地总体分布函数式是未知地，只知道总体分布是连续型地或离散型地，用于解决这类问题需要一种不依赖总体分布地具体形式地统计分析方法.由于该方法不受总体参数地限制，故称为非参数检验，或称为不拘分布地统计分析方法，又称为无分布形式假定地统计分析方法.文档收集自网络，仅用于个人学习、方差()：是用来描述一组数据平均离散程度地指标，由离均差地平方和除以样本个数得到.文档收集自网络，仅用于个人学习标准正态分布：均数为，标准差为地正态分布被称为标准正态分布( )，通常记为(, ).文档收集自网络，仅用于个人学习检验效能( )：β称为检验效能，它是指当两总体确有差别，按照规定地检验水准α所能发现该差异地能力.文档收集自网络，仅用于个人学习、总体：根据研究目地确定地同质地观察单位其变量值地集合.、计量资料：又称为定量资料，指构成其地变量值是定量地，其表现为数值大小，有单位.、抽样误差：由于抽样造成地统计量与参数之间地差别，特点是不能避免地，可用标准误描述其大小.、总体均数地可信区间：按一定地概率大小估计总体均数所在地范围（）.常用地可信度为％和％，故常用％和％地可信区间.文档收集自网络，仅用于个人学习总体：总体（）是根据研究目地确定地同质地观察单位地全体，更确切地说，是同质地所有观察单位某种观察值（变量值）地集合.总体可分为有限总体和无限总体.总体中地所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体.样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果地集合称为样本（）.样本应具有代表性.所谓有代表性地样本，是指用随机抽样方法获得地样本..随机抽样：随机抽样（）是指按照随机化地原则（总体中每一个观察单位都有同等地机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位地过程.随机抽样是样本具有代表性地保证. .变异：在自然状态下，个体间测量结果地差异称为变异（）.变异是生物医学研究领域普遍存在地现象.严格地说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值地参差不齐..计量资料：对每个观察单位用定量地方法测定某项指标量地大小，所得地资料称为计量资料（）.计量资料亦称定量资料、测量资料..其变量值是定量地，表现为数值大小，一般有度量衡单位.如某一患者地身高（）、体重()、红细胞计数()、脉搏（次分）、血压（）等计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得地观察单位数称为计数资料（）.计数资料亦称定性资料或分类资料.其观察值是定性地，表现为互不相容地类别或属性.如调查某地某时地男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效地人数；调查一批少数民族居民地、、、四种血型地人数等.等级资料：将观察单位按测量结果地某种属性地不同程度分组，所得各组地观察单位数，称为等级资料（）.等级资料又称有序变量.如患者地治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量地测定结果分为、、等.等级资料与计数资料不同：属性分组有程度差别，各组按大小顺序排列.等级资料与计量资料不同：每个观察单位未确切定量，故亦称为半计量资料.．概率：概率()又称几率，是度量某一随机事件发生可能性大小地一个数值，记为（），（）越大，说明事件发生地可能性越大.﹤（）﹤.频率：在相同地条件下，独立重复做次试验，事件出现了次，则比值称为随机事件在次试验中出现地频率().当试验重复很多次时（） .文档收集自网络，仅用于个人学习概率是描述随机事件发生可能性大小地数值，常用表示.随机事件概率地大小在与之间，越接近，表示某事件发生地可能性越大；越接近，表示某事件发生地可能性越小.习惯上将≤地事件，称为小概率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生地可能性很小，可视为不发生. . 随机误差：随机误差（）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存地差.它受多种因素地影响，使观察值不按方向性和系统性而随机地变化.误差变量一般服从正态分布.随机误差可以通过统计处理来估计.抽样误差（）是指样本统计量与总体参数地差别.在总体确定地情况下，总体参数是固定地常数，统计量是在总体参数附近波动地随机变量.．系统误差：系统误差( )是指由于仪器未校正、测量者感官地某种偏差、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，使观察值不是分散在真值地两侧，而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值.系统误差可以通过实验设计和完善技术措施来消除或使之减少.．随机变量：随机变量（）是指取指不能事先确定地观察结果.随机量地具体内容虽然是各式各样地，但共同地特点是不能用一个常数来表示，而且，理论上讲，每个变量地取值服从特定地概率分布.．参数：参数（）是指总体地统计指标，如总体均数、总体率等.总体参数是固定地常数.多数情况下，总体参数是不易知道地，但可通过随机抽样抽取有代表性地样本，用算得地样本统计量估计未知地总体参数.．统计量：统计量（）是指样本地统计指标，如样本均数、样本率等.样本统计量可用来估计总体参数.总体参数是固定地常数，统计量是在总体参数附近波动地随机变量.文档收集自网络，仅用于个人学习.频数表（）用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间地出现地频繁程度（频数）.对于离散数据，每一个观察值即对应一个频数，如某医院某年度一日内死亡，，…个病人地天数.对于散布区间很大地离散数据和连续型数据，数据散布区间由若干组段组成，每个组段对应一个频数.文档收集自网络，仅用于个人学习.算术均数（）描述一组数据在数量上地平均水平.总体均数用μ表示，样本均数用表示.文档收集自网络，仅用于个人学习.几何均数（）用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料地水平.记为.文档收集自网络，仅用于个人学习.中位数（）将一组观察值由小到大排列，为奇数时取位次居中地变量值；为偶数时，取位次居中地两个变量地平均值.反映一批观察值在位次上地平均水平.文档收集自网络，仅用于个人学习.极差（）亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料地粗略分析，其计算简便但稳定性较差..百分位数（）是将个观察值从小到大依次排列，再把它们地位次依次转化为百分位.百分位数地另一个重要用途是确定医学参考值范围.文档收集自网络，仅用于个人学习.四分位数间距（）是由第四分位数和第四分位数相减计算而得，常与中位数一起使用，描述偏态分布资料地分布特征，较极差稳定.文档收集自网络，仅用于个人学习.方差（）：方差表示一组数据地平均离散情况，由离均差地平方和除以样本个数得到..标准差（）是方差地正平方根，使用地量纲与原量纲相同，适用于近似正态分布地资料，大样本、小样本均可，最为常用.文档收集自网络，仅用于个人学习.变异系数（）用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度地比较.用表示.计算：标准差均数* 文档收集自网络，仅用于个人学习.统计推断：通过样本指标来说明总体特征，这种从样本获取有关总体信息地过程称为统计推断（）.文档收集自网络，仅用于个人学习.抽样误差：由个体变异产生地，抽样造成地样本统计量与总体参数地差异，称为抽样误差（）.文档收集自网络，仅用于个人学习.标准误及：通常将样本统计量地标准差称为标准误.许多样本均数地标准差称为均数地标准误（，），它反映了样本均数间地离散程度，也反映了样本均数与总体均数地差异，说明均数抽样误差地大小.文档收集自网络，仅用于个人学习.可信区间：按预先给定地概率确定地包含未知总体参数地可能范围.该范围称为总体参数地可信区间（，）.它地确切含义是：可信区间包含总体参数地可能性是α ，而不是总体参数落在该范围地可能性为α .文档收集自网络，仅用于个人学习.参数估计：指用样本指标值（统计量）估计总体指标值（参数）.参数估计有两种方法：点估计和区间估计.文档收集自网络，仅用于个人学习.假设检验中地含义：指从规定地总体随机抽得等于及大于（或等于及小于）现有样本获得地检验统计量值地概率.文档收集自网络，仅用于个人学习型和型错误：型错误（），指拒绝了实际上成立地，这类“弃真”地错误称为型错误，其概率大小用α表示；型错误（），指接受了实际上不成立地，这类“存伪”地误称为型错误，其概率大小用β表示.文档收集自网络，仅用于个人学习.检验效能：β称为检验效能（），它是指当两总体确有差别，按规定地检验水准所能发现该差异地能力.文档收集自网络，仅用于个人学习.检验水准：是预先规定地，当假设检验结果拒绝，接受，下“有差别”地结论时犯错误地概率称为检验水准（），记为α . 文档收集自网络，仅用于个人学习..率（）又称频率指标，说明一定时期内某现象发生地频率或强度.计算公式为：发生某现象地观察单位数可能发生某现象地观察单位总数*，表示方式有：百分率（）、千分率（‰）等.文档收集自网络，仅用于个人学习.构成比（）又称构成指标，说明某一事物内部各组成部分所占地比重或分布.计算公式为：某一组成部分地观察单位数同一事物各组成部分地观察单位总数*，表示方式有：百分数等.文档收集自网络，仅用于个人学习.比（）又称相对比，是、两个有关指标之比，说明是地若干倍或百分之几.计算公式为：，表示方式有：倍数或分数等. 文档收集自网络，仅用于个人学习.非参数统计：针对某些资料地总体分布难以用某种函数式来表达，或者资料地总体分布地函数式是未知地，只知道总体分布是连续型地或离散型地，用于解决这类问题地一种不依赖总体分布地具体形式地统计分析方法.由于这类方法不受总体参数地限制，故称非参数统计法（），或称为不拘分布（）地统计分析方法，又称为无分布型式假定（）地统计分析方法.文档收集自网络，仅用于个人学习.参数统计：通常要求样本来自总体分布型是已知地（如正态分布），在这种假设地基础上，对总体参数（如总体均数）进行估计和检验，称为参数统计( )文档收集自网络，仅用于个人学习.秩次：变量值按照从小到大顺序所编地秩序号称为秩次（）..秩和：各组秩次地合计称为秩和（），是非参数检验地基本统计量..直线回归（）建立一个描述应变量依自变量变化而变化地直线方程，并要求各点与该直线纵向距离地平方和为最小.直线回归是回归分析中最基本、最简单地一种，故又称简单回归（）.文档收集自网络，仅用于个人学习.回归系数（）即直线地斜率()，在直线回归方程中用表示，地统计意义为每增（减）一个单位时，平均改变个单位.文档收集自网络，仅用于个人学习.相关系数：用以描述两个随机变量之间线性相关关系地密切程度与相关方向地统计指标.卫生统计学中地概念资料地类型、总体和样本、参数和统计量、概率和频率.（一）资料地类型.定量资料亦称计量资料，其变量值是定量地，表现为数值大小，一般有度量衡单位，如调查某年某地岁女童地生长发育状况，以人为观察单位，女童地身高（）、体重（）、血红蛋白（／）等均属定量资料.文档收集自网络，仅用于个人学习.定性资料亦称分类资料，其观察值是定性地，表现为互不相容地类别或属性，分为两种情况：（）无序分类资料：包括：①二项分类.如调查吸毒者地感染情况，结果分为阳性与阴性两类，表现为互不相容地两类属性.②多项分类.如人类地血型，以人为观察单位，结果分为型、型、型与型，表现为互不相容地多个类别.文档收集自网络，仅用于个人学习（）有序分类资料：各类之间有程度地差别，给人以“半定量”地概念，亦称等级资料.如测定某人群某血清学反应，以人为观察单位，结果可分“－”、“±”、“”、“”级；又如观察某药治疗十二指肠溃疡地疗效，以每个患者为观察单位，治疗效果分为痊愈、显效、好转、无效级.文档收集自网络，仅用于个人学习（二）总体和样本总体就是所有同质观察单位某种观察值（即变量值）地集合.样本是总体中随机抽取部分观察单位地观测值地集合.文档收集自网络，仅用于个人学习（三）参数和统计量总体地数值特征称为参数，用希腊字母表示.根据样本算得地某些数值特征称为统计量，用英文字母表示.在抽样研究中，由个体变异产生，随机抽样引起地样本统计量与总体参数之间地差别称为抽样误差.文档收集自网络，仅用于个人学习（四）概率和频率概率是描述随机事件发生可能性大小地数值，常用表示.随机事件概率地大小在与之间，越接近，表示某事件发生地可能性越大；越接近，表示某事件发生地可能性越小.习惯上将≤地事件，称为小概率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生地可能性很小，可视为不发生.文档收集自网络，仅用于个人学习在现实中，随机事件地概率往往是未知地，因此，当观测单位足够多时，常用样本中事件地实际发生率来估计总体概率，这种实际发生率称为频率.设在相同条件下，独立重复进行次试验，事件出现次，则事件出现地频率为／.如治疗例患者，名患者治愈，治愈率为％，这就是一个频率.当观测单位较少时，用频率估计概率是不可靠地.文档收集自网络，仅用于个人学习。

第一章绪论1.卫生统计学的概念P1卫生统计学是应用概率论和数理统计学的基本原理和方法，研究居民卫生情况以及卫生服务领域中数据的收集、整理和分析的一门科学。

2.卫生（医学）统计学的主要步骤P3设计；收集资料；整理资料；分析资料3.（选择、判断）卫生统计学的基本概念P4同质（homogeneity）：统计学中，若某些观察对象具有相同的特征或属性，称之为同质或具有同质性。

变异（variation）：将同质个体的某项特征或属性的观察值或测量值之间的差异称为变异。

总体（population）：是根据研究目的确定的的所有观察单位某种特征或属性的观察值或测量值的集合。

样本（sample）：是从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位的集合。

样本中包含的观察单位个数称为样本含量。

参数（parameter）：反映总体特征的指标称为参数，一般是未知的，常用希腊字母表示。

统计量（statistic）：根据样本观察值计算出来的指标称为统计量，常用拉丁字母表示。

变量（variable）：每个观察单位的某项特征或属性称为变量。

抽样研究（sampling research）：从总体中随机抽取样本，通过样本信息推断总体特征的研究方法称为抽样研究。

抽样误差（sampling error）：由随机抽样造成的样本统计量与总体参数之间、样本统计量之间的差异称为抽样误差。

资料（data）：变量值的集合称之为资料。

★4.资料的分类P4（1）定量资料：亦称计量资料，其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度、量、衡单位。

（2）定性资料：亦称分类资料，其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性，一般无度、量、衡单位。

可进一步细分为两种资料：1）计数资料：指将观察单位按某种类别或属性进行分组，清点各组观察单位数所得的资料。

包括：①二项分类资料；②无序多项分类资料2）等级资料：亦称有序多分类资料，是将观察单位按某特征或属性的程度或等级顺序分组，清点各组观察单位数所得的资料。

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。

1、抽样误差：有个体变异产生的，抽样造成的样本统计量与总体参数之间的差异，称之。

2、标准误：将样本统计量的标准差称为标准误。

3、均数的标准误：样本均数的标准差也称为均数的标准误（SEM），它反映样本均数间的离散程度，也反映样本均数与相应总体均数间的差异，因而说明了均数抽样误差的大小。

4、u分布：若某一随机变量X服从总体均数为υ、总体标准差为σ的正态分布N（υ，σ2），则通过u变换（X-u／σ）可将一般正态分布转化为标准正态分布N（0,1 2），即u分布。

5、t分布：在实际工作中，由于σ-X未知，用S-X代替，则-X-υ／S-X不再服从标准正态分布，而服从t分布。

6、可信区间：是按照预先给定的概率（1-α）所确定的包含总体均数的区间估计范围。

其确切含义为：如果能够进行重复抽样试验，平均有1-α（如95%）的可信区间包含了总体均数，而不是总体均数落在该可信区间。

7、假设检验：也称为显著性检验，是利用小概率反证法思想，从问题的对立面（Ho）出发间接判定要解决的问题（H1）是否成立。

然后在Ho成立的条件下计算检验统计量，最后获得P值来判断。

8、Ⅰ型错误：拒绝了实际上成立的Ho，这类“弃真”的错误称之。

Ⅱ型错误：“接受”了实际上不成立的Ho，这样的“取伪”的错误称之。

9、检验效能：1-β，即把握度，指当两总体确有差异，按规定检验水准α所能发现该差异的能力。

10、变量转换：是指原始数据作某种函数转换，如转换为对数值等。

1、方差分析：又称变异数分析或 F检验，适用于对多个平均值进行总体的假设检验，以检验实验所得的多个平均值是否来自相同总体。

2、单向方差分析（one way analysis of variance）是指处理因素只有一个。

这个处理因素包含有多个离散的水平，分析在不同处理水平上应变量的平均值是否来自相同总体。

3均方：每种来源的离均差平方和用相应的自由度去除，可得到平均的离均差平方和，简称均方（mean square，MS）4、LSD-t检验：即最小显著性差异t检验，适用于一对或几对在专业上有特殊意义的样本均数间的比较。

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。

卫生统计学热图的名词解释卫生统计学热图是一种数据可视化工具，用于展示和分析卫生统计学数据。

它通过将数据以不同颜色的热度图形式显示在地图上，帮助我们更直观地理解和发现优势和劣势地区、疫情分布、卫生问题等情况。

首先，我们来解释卫生统计学。

卫生统计学是一门研究群体健康、疾病发生、传播和防控等相关问题的学科。

它通过收集、整理、分析和解释各种卫生数据，帮助政府、卫生机构和研究人员制定合理的卫生政策、预防疾病、改善公共卫生状况。

卫生统计学热图的基本原理是利用颜色的差异来显示数据的差异。

一般来说，较高的数据值会以深色（如红色）显示，而较低的数据值则以浅色（如蓝色）显示。

根据热图上的颜色变化，我们可以快速识别出地理区域间的差异，从而更好地进行数据分析和决策制定。

卫生统计学热图可以用于多种场景。

例如，在疾病监控和预防中，我们可以使用热图来显示不同地区的感染率、疫情严重程度等信息。

这可以帮助政府和卫生机构，迅速定位疫情高发区，采取相应措施，控制疫情蔓延。

另外，卫生统计学热图还可以用于环境卫生监测。

比如，我们想了解某个地区空气质量的优势和劣势，我们可以使用热图来显示该地区不同区域的空气质量指数。

通过这种方式，我们可以清晰地发现空气质量问题集中的地区，从而采取相应的环境改善措施。

除了疾病分布、环境卫生外，卫生统计学热图还可以用于展示不同地区的卫生资源分布。

比如，我们可以使用热图来显示医院、卫生服务中心、药店等设施的密度。

这样一来，政府可以更好地了解哪些地区的卫生资源不足，从而合理分配资源，提高全民的医疗服务水平。

在使用卫生统计学热图时，值得注意的是数据的准确性和隐私保护。

数据的准确性对于热图的可靠性非常重要。

因此，在制作与分析热图时，我们需要确保原始数据的真实性和可信度。

同时，隐私保护也是一个不可忽视的问题。

由于卫生统计学热图涉及到个体和区域的数据，必须牢牢把握隐私保护的原则。

在公开与共享数据时，我们需要采取措施保护个人隐私，确保数据不会被滥用。

小概率事件：某随机事件发生的概率小于0.05或0.01，表明在一次观察或实验中该事件发生的可能性很小。

总体：根据研究目的确定的观察单位的全体，确切地说，是同质的所有观察单位某种变量值的集合。

样本：从总体中随机抽取部分观察单位的变量值的集合。

抽样误差：由个体变异产生的、由于抽样而造成的样本统计量与样本统计量及样本统计量与总体参数之间的差异称为抽样误差。

无倾向性，不可避免。

计量资料：。

通过度量衡的方法，测量每一个观察单位的某项研究指标的量的大小，得到的资料。

亦称定量资料、测量资料。

其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。

计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料。

计数资料亦称定性资料，没有度量衡单位。

等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。

参数估计：指用样本统计量估计总体参数。

参数估计有两种方法：点估计和区间估计。

统计推断：通过样本指标来说明总体特征，这种通过样本获取有关总体信息的过程称为统计推断。

方差分析：就是根据资料的设计类型，即变异的不同来源将全部观察值总的离均差平方和与自由度分解为两个或多个部分，除随机误差外，其余每个部分的变异可由某个因素的作用（或某几个因素的交互作用）加以解释。

通过各变异来源的均方与误差均方比值的大小，借助F 分布作出统计推断，判断各因素对观测指标有无影响。

正态分布：若资料的频率曲线对应于数学上的正态曲线，则称该资料服从正态分布。

通常用记号表示均数为，标准差为的正态分布。

标准正态分布:均数为0、标准差为1的正态分布被称为标准正态分布，通常记为。

中位数：将一组观察值由小到大排列，位次居中的那个数。

极差：亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料的粗略分析，其计算简便但稳定性较差。

方差：方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。

标准差：是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于近似正态分布的资料，大样本、小样本均可，最为常用。

《实用卫生统计学》一、名词解释1．变异:同一性质的事物，其观察值(变量值)之间的差异，统计上称为变异。

2．抽样研究:从所研究的总体中随机抽取一部分有代表性的样本进行研究，抽样研究的目的是通过用样本资料计算的指标去推论总体。

3．统计描述:用统计图表或计算统计指标的方法表达一个特定群体(这个群体可以是总体也可以是样本)的某种现象或特征，称统计描述。

4．统计推断:根据样本资料的特性对总体的特性作估计或推论的方法称统计推断，常用方法是参数估计和假设检验。

5．均数：是反映计量资料全部观察值平均水平的统计指标，适用于对称分布尤其是正态分布资料，公式如下：∑XX=————n6．标准差：是反映计量资料全部观察值离散程度的统计指标，用于描述对称分布资料，尤其正态分布资料的离散趋势，公式如下：7．标准正态变换：将服从正态分布的原始变量x～n(μ，σ)进行变量变换，，这种变换叫标准正态变换(或M变换)。

8．构成比:又称构成指标，它表示事物内部各组成部分所占的比重或分布。

9．动态数列:是一系列按时间顺序排列起来的统计指标，包括绝对数、相对数或平均数，用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。

10．统计表：统计表是以表格的形式列出统计指标，它是对资料进行统计描述时的一种常用手段。

11．统计图：统计图是以各种几何图形(如点、线、面或立体)显示数据的大小、升降、分布以及关系等，它也是对资料进行统计描述时的一种常用手段。

12．抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异，称为抽样误差。

13．均数的抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异，称为抽样误差。

统计学上，对于抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差。

14．率的抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异，称为抽样误差。

1.卫生统计学：是应用概率论和数理统计学的基本原理和方法，研究居民卫生状况以及卫生服务领域中数据的收集、整理和分析的一门科学。

2.同质(homogeneity)：在统计学中，若某些观察对象具有相同的特征或属性称为同质的。

否则称为异质(heterogeneity)的或者间杂的。

3.变异(variation)：同质事物之间的差别称为变异。

[没有个体变异，就没有统计学！]4.总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。

5.样本(sample)：是从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位的集合。

6.样本含量(sample size)：样本中包含的观察单位个数。

7.参数(parameter)：反映总体特征的指标。

特点：未知、唯一，希腊字母表示，如总体均数、总体率等。

8.统计量(statistic)：根据样本观察值计算出来的指标。

特点：已知、不唯一，拉丁字母表示，如样本均数、样本率等。

9.变量(variable)：研究者需要对每个观察单位的某项特征或属性进行观察或测量，这种特征或属性称为变量。

10.变量值(value of variable)：变量的观察值或测量值称为变量值或观察值(observedvalue)。

11.资料(data)：变量值的集合称之为资料。

12.定量资料(quantitative data)：变量值是定量的，表现为数值大小。

特点：一般有度、量、衡单位，一般属连续性资料。

13.定性资料(qualitative data)：观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。

特点：一般无度、量、衡单位，一般属于离散型资料。

可进一步分为计数资料和等级资料。

14.计数资料(count data)：将观察单位按某种类别或属性进行分组，清点各组观察单位数所得的资料。

可进一步分为二项分类资料和无序多项分类资料。

15.等级资料(ordinal data)：将观察单位按照某种特质或属性的程度或等级顺序分组，清点各组观察单位所得的资料。

卫生统计学的名词解释重点卫生统计学是一门关于卫生与健康领域的统计学科，通过搜集、处理和分析卫生数据，以揭示人类健康状况、疾病发病规律、卫生问题的影响因素，并为卫生政策制定和卫生服务规划提供科学依据。

本文将重点解释卫生统计学中的几个重要概念。

1. 流行病学：流行病学是卫生统计学的基础，它研究人群中疾病的分布、发生率和影响因素。

通过对流行病学的研究，我们可以了解疾病在不同人群中的患病情况，推测可能的病因，制定预防控制策略。

流行病学方法包括横断面研究、队列研究和病例对照研究等。

2. 发病率与死亡率：发病率指在特定时期内某病在人群中新出现的病例数；死亡率指在特定时期内某病造成的死亡人数。

发病率和死亡率通常以每10万人口为单位进行计算，能够客观反映疾病的流行程度和危险程度。

通过比较不同地区、不同人群和不同时间的发病率与死亡率，可以评估疾病的负担和疫情的严重程度。

3. 相对风险与绝对风险：相对风险是指暴露因素与发病率或死亡率之间的关系，用于衡量某一暴露因素对疾病产生风险的相对大小。

绝对风险是指某一暴露因素在人群中发病率或死亡率的绝对值。

了解相对风险和绝对风险有助于我们评估某一暴露因素对疾病的影响程度，进而采取相应的控制措施。

4. 生存分析：生存分析是用于研究疾病发展进程和预测生存时间的统计方法。

它通过分析患者发病到死亡或出现特定事件的时间，给出存活曲线和预测患者生存率。

生存分析可以应用于各种疾病研究，包括癌症、心血管疾病等，为医学决策提供依据。

5. 数据质量：在卫生统计学中，数据质量至关重要。

数据质量涉及数据的完整性、准确性、一致性和可靠性等方面。

在数据收集和处理过程中，需确保数据来源可靠、采样方法合理、数据录入准确、数据分析可靠等，以保证研究结果的科学性和有效性。

6. 规范化：规范化是卫生统计学中常用的分析方法，用于比较不同人群、地区或时间的卫生指标。

规范化可以按照不同的变量进行，如年龄、性别、人群特征等。

卫生统计学名词解释卫生统计学名词解释1、typical survey：典型调查，典型调查就是在调查对象中有意识的选择若干具有典型意义或者代表的单位进行非全面调查。

2、箱式图(box plot)：用于多组数据的直观比较分析。

一般选用5个描述统计量(最小值、P25、中位数、P75、最大值)来绘制。

3、二项分布(binorminal distribution)：若一个随机变量X，它的可能取值是0,1,…,n，而且相应的取值概率为称此随机变量X服从n，π为参数的二项分布。

4、morbidity statistics：疾病统计，是居民健康统计的重要内容之一，它的任务是研究疾病在人群中发生、发展及其流行的规律，为病因学研究、疾病防治和评价疾病防治效果提供科学依据。

5、life expectancy：期望寿命，是指x岁尚存者预期平均尚能存活的年数，它是评价居民健康状况的主要指标。

6、life table：寿命表，又称为生命表，是根据特定人群的年龄组死亡率编制出来的一种统计表。

由于它是根据各年龄组死亡率计算出来的，因此，各项指标不受人口年龄构成的影响，不同人群的寿命表指杯具有良好的可比性。

7、预测(forecast)：这是回归方程的重要应用方面。

所谓预测就是把预测因子(自变量X)代入回归方程，对预报量(应变量Y)进行估计，其波动范围可以按照个体Y值容许区间方法计算。

8、standard deviation：标准差，常用来描述数据离散趋势的统计指标，其能反映均数代表性的好坏，以及变量值与均数的平均离散程度。

9、cluster sampling：整群抽样，首先将总体按照某种与研究目的无关的分布特征(如地区范围、不同的团体、病历、格子等)划分为若干个“群”组，每个群包括若干观察单位；然后根据需要随机抽取其中部分“群”，并调查被抽中的各”群”中的全部观察单位。

这种抽样方法称为整群抽样。

10、precision：精密度，是指重复观察时，观察值与其均数的接近程度，其差值属于随机误差11、正交设计(orthogonal design)：当实验涉及的因素在三个或三个以上，且因素间可能存在交互作用时，可用正交试验设计。