下载文档原格式
上海市考研公共卫生与预防医学教育复习资料卫生统计学基础知识整理上海市考研公共卫生与预防医学教育复习资料——卫生统计学基础知识整理公共卫生与预防医学是国家重点发展的学科之一，其教育体系涵盖了多个方向的知识，其中卫生统计学是其中之一。
在考研中，卫生统计学是必考科目之一，也是考生需要掌握的基础知识之一。
本文将对上海市考研公共卫生与预防医学教育中的卫生统计学基础知识进行整理和总结。
一、卫生统计学的定义及作用卫生统计学是运用统计学原理和方法研究人口的健康状况、疾病发生、死因分布及其影响因素的一门学科，是公共卫生与预防医学的重要组成部分。
其主要作用包括：1. 疾病监测与预测：通过对不同人群和地区的疾病发生情况进行统计分析，可以及时发现疫情并预测疾病发展趋势，为疾病预防和控制提供依据。
2. 健康政策制定：通过对人口健康状况和卫生服务利用情况的统计分析，可以为卫生政策的制定和实施提供科学依据，提高健康资源的分配效率。
3. 卫生评价与监督：通过对卫生服务的质量、效果和覆盖范围进行统计分析，可以评估卫生系统的运行状况，及时发现问题并采取相应措施，保障公众的健康权益。
二、卫生统计学的基本概念1. 健康指标：用于衡量人口健康状况的指标，如发病率、死亡率等。
2. 流行病学指标：用于描述疾病在人群中的分布和传播特征的指标，如感染率、致病率、死亡风险等。
3. 卫生服务利用指标：用于评估人们对卫生服务的需求和利用情况的指标，如就诊率、住院率等。
4. 数据收集与处理方法：包括问卷调查、抽样方法、数据录入与清洗等统计学常用的方法。
三、上海市公共卫生与预防医学教育中的卫生统计学知识点1. 卫生统计学基本原理：包括统计学概念和原理、数据类型和测量标准等。
2. 健康指标及其计算方法：包括发病率、死亡率、残疾率、健康预期寿命等指标的计算方法和应用。
3. 流行病学指标及其计算方法：包括感染率、致病率、死亡风险、相对危险度等指标的计算方法和应用。
研究生医学统计学考点总结
1.数据概括与描述性统计学：
-数据的类型和测量尺度
-描述性统计学指标，如均值、中位数、标准差和百分位数
-数据的分布，如正态分布、偏态和峰态
-相关性和协方差
-统计图表的绘制与解读，如直方图、散点图和箱线图
2.概率与统计推断：
-概率的基本概念：概率的定义、加法和乘法规则、条件概率和贝叶斯定理
-随机变量与概率分布：离散型和连续性变量、二项分布、正态分布等
-参数估计：点估计和区间估计，如均值和比例的估计
-统计推断：假设检验、P值和置信区间，如两个均值的比较和方差分析
-非参数方法：秩和检验、列联表分析和生存分析
3.实验设计与样本量计算：
-随机对照试验的基本原理与设计
-防治和疫苗试验的设计
-回顾性研究的设计与分析
-配对设计和席德曼秩和检验
-样本量计算与效能分析
4.线性回归与多元统计：
-简单线性回归与多元线性回归的基本概念与应用
-模型诊断与改进：残差分析、多重共线性和非线性关系
-变量选择与交互作用
-逻辑回归模型与生存回归模型
除了以上的主要考点，也有一些其他辅助性质的内容：
-数据的收集与质量控制
-缺失数据的处理方法
-数据转换与处理
-系统评价与荟萃分析的基本原理与方法
总结起来，研究生医学统计学的考点涉及到数据的概括与描述、概率与统计推断、实验设计与样本量计算、线性回归与多元统计等多个方面。
通过学习这些知识，研究生能够更好地理解和运用统计学方法来支持医学研究的设计、分析和解读。
卫生统计学知识点汇总卫生统计学知识点汇总卫生统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释与人类健康相关的统计数据的学科。
以下是一些卫生统计学的知识点汇总：1. 健康指标和健康统计数据卫生统计学研究的核心是健康指标和健康统计数据。
健康指标是用来衡量人类健康状况的指标，如死亡率、发病率、存活率等。
健康统计数据是指收集和整理的与人类健康相关的数据信息。
2. 健康调查和流行病学研究卫生统计学包括健康调查和流行病学研究。
健康调查是通过问卷调查、面访和体检等方式，对人群的健康状况进行评估和监测。
流行病学研究是研究疾病在人群中分布、发生和传播规律的学科。
3. 死因统计学死因统计学是研究人口死亡原因及其统计方法的学科。
通过对死亡证明和其他相关资料的分析，可以得到不同死因的死亡率和死因结构，为公共卫生和医疗健康政策制定提供依据。
4. 卫生服务利用统计卫生服务利用统计研究人群对卫生服务的需求，以及卫生服务的提供情况。
包括统计各类卫生机构的数量、位置和服务范围，以及人群对卫生服务的需求和利用情况。
5. 卫生经济学指标卫生经济学指标是研究卫生经济学相关问题的统计指标。
包括卫生资源投入和产出指标，如医疗卫生总费用、卫生人力资源和医疗服务产出等。
6. 因素分析和回归分析因素分析是研究多个相关变量之间关系的统计方法，可以用于探索影响健康的各种因素。
回归分析是通过建立数学模型，研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。
7. 卫生统计学软件与工具卫生统计学的研究除了基本的统计学知识外，还需要掌握一些卫生统计学软件和工具的使用。
如SPSS、R、EpiInfo等数据处理和分析软件。
以上是一些卫生统计学的知识点汇总，这门学科涵盖了众多的知识领域，为研究人类健康提供了重要的数据支持和决策依据。
第一章绪论一，名词解释参数：根据总体分布的特征而计算的总体统计指标。
总体：研究目的确定的同质观察单位的全体。
同质：总体中个体具有相同的性质。
变异：同质基础上的个体差异。
样本：从总体中随机抽取的有代表性的一部分观察单位，其实测值的集合。
统计量：由总体中随机抽取样本而计算的相应样本指标。
概率：描述随机事件发生的可能性大小的数值。
（概率的统计定义：在一定条件下，重复做n次试验，nA为n次试验中事件A发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率nA/n 逐渐稳定在某一数值p附件，则数值p称为事件A在该条件下发生的概率。
）抽样误差：由个体变异的存在和抽样引起样本统计量与相应的总体参数间以及各样本统计量之间的差别。
二，问答题。
统计学的基本步骤有哪些？答：统计学是一门处理数据中变异性的科学与艺术，它包括收集数据、分析数据、解释数据，以及表达数据。
总体与样本的区别与关系？答：区别：样本是总体的一部分，联系：如果样本的均衡性较好，就能够代表总体的特征。
抽样误差产生的原因有哪些？可以避免抽样误差吗？答：一，个体差异引起；二，抽样方法引起。
抽样误差不能避免，但可以随着样本含量的增大而减小。
何为概率及小概率事件？答：概率是指在一定条件下，重复做n次试验，nA为n次试验中事件A发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附件，则数值p称为事件A 在该条件下发生的概率。
小概率事件是指习惯上将P<=0.05或P<=0.01称为小概率事件，表示某事件发生的可能性很小。
第二章定量资料的统计描述一、名词解释频数：对一个随机事件进行反复观察，其中某变量值出现的次数被称为频数。
方差：用来度量随机变量和数学期望（即均值）之间的偏离程度。
标准差：也称均方差，是各数据偏离平均数的距离的平均数。
中位数：是指将原始观察值从小到大或从大到小排序后，位次局中的那个数。
几何均数：变量对数值的算数均数的反对数。
四分位数间距：百分位数P75和百分位数P25之差。
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。
卫生统计学的重点归纳卫生统计学的重点归纳一、卫生统计学的定义卫生统计学是以统计理论和方法为基础，应用数学、物理、化学、计算机等学科技术，研究卫生和医疗问题的数据分析方法。
它以收集，处理，分析和解释卫生和医疗等领域的统计数据为基础，以定量分析和定性分析卫生数据，研究卫生和应用流行病学方法，识别患病危险因素，以及制定卫生与医疗保健的政策与措施，为医学和公共卫生提供科学依据的一门学科。
二、卫生统计学的基本原理（1）基本理论卫生统计学的基本理论包括：（1）数理统计学：数理统计学是以统计学的数据处理方法为工具，探讨多变量间相互关系的学科；（2）社会科学统计学：社会科学统计学是以统计学的方法为工具，研究社会判断和实证研究的学科；（3）中国统计学：中国统计学是以中国传统的统计学理论和方法为基础，研究社会发展进程中社会变迁的学科；（4）应用统计学：应用统计学是以统计学的方法来解决实际问题，如实验设计与分析、生态学分析、经济学分析等。
（2）基本方法卫生统计学的基本方法包括：（1）分类法：分类法是按照实际问题的性质，将被研究对象进行科学的定性分类；（2）测度法：测度法是按照实际问题的性质，将被研究对象进行科学的定量测度；（3）统计方法：统计方法是利用统计技术处理数据，以处理、描述、分析和预测实证问题；（4）流行病学方法：流行病学方法是指在全面调查的基础上，利用统计技术，研究病因、流行病学及其预防控制等方面的方法。
三、卫生统计学的应用1、卫生统计学用于事件分析。
事件分析包括：病原体检测、医疗并发症监测、病因研究、新药研发、疾病控制等研究；2、卫生统计学用于政策分析，为卫生政策、医疗政策、公共卫生政策的制订、实施和评价，提供科学依据；3、卫生统计学用于质量控制。
对质量控制体系中的质量指标进行定量分析、定性分析和评价；4、卫生统计学用于教育考试。
有助于改进教育评价，提高客观能力，开发判断及决策技能；5、卫生统计学用于职业卫生领域，可以指导职业卫生政策的制定和促进各种职业病的预防。
卫生统计学第一章绪论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，是卫生及其相关领域研究中不可缺少的分析问题。
2、卫生统计学的4个基本步骤(P3)：设计、收集资料、整理资料、分析资料3、卫生统计学的几个基本概念(P4)：⑴同质：在统计学中，若某些观察对象具有相同的特征或属性，我们就称之为同质，或具有同质性。
⑵变异：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。
⑶总体：同质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。
⑷样本：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成为样本含量。
⑸参数：反映总体特征的指标，一般是未知的，常用希腊字母表示，如总体均数μ、总体率π等。
⑹统计量：根据样本观察值计算出来的指标，常用拉丁字母表示，如样本均数⎺x 、样本率ρ等。
⑺变量与资料：对每个观察单位进行观察或测量的某项特征或属性称为变量；变量值的集合成为资料。
⑻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。
⑼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。
可细分为：①计数资料；②等级资料第二章调查研究设计★1、调查研究的特点（P7）：①不能人为施加干预措施；②不能随机分组；③很难控制干扰因素；④一般不能下因果结论2、常用抽样方法（名称、原理）：⑴单纯随机抽样：先将调查总体的全部观察单位统一编号，然后采用随机数字表、统计软件或抽签方法之一随机抽取n（样本大小）个编号，由这n 个编号所对应的n个观察单位构成研究样本。
⑵系统抽样：又称机械抽样或等距抽样。
事先将总体内全部观察单位按某一顺序号等距分成n（样本大小）个部分，每一部分内含m个观察单位；然后从第一部分开始，从中随机抽出第i号观察单位，依此用相等间隔m机械地在第2部分、第3部分直至第n部分内各抽出一个观察单位组成样本。
卫生统计知识点总结1. 卫生统计学的基本概念卫生统计学主要包括了一些基本的概念，比如卫生数据的来源、收集、整理和分析方法等。
卫生数据的来源通常包括了临床记录、流行病学调查、专门调查、统计报表等。
在数据收集方面，卫生统计学强调了数据的质量和准确性，以及避免数据偏倚和错误。
数据整理方面，卫生统计学的方法包括了数据清理、归并和分类等，以确保数据的有效性和可分析性。
而在数据分析方面，卫生统计学的方法包括了描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析、生存分析等。
2. 卫生调查和流行病学卫生统计学与卫生调查和流行病学密切相关。
卫生调查是指对于个人和集体的健康状况、卫生问题和医疗服务等进行调查的活动。
流行病学则是研究人群中疾病的发病规律和传播特点的学科。
卫生调查和流行病学的知识点包括了调查设计、样本选择、问卷设计、调查实施、数据分析和结论推断等。
在卫生调查和流行病学中，卫生统计学的方法和技巧是非常重要的。
3. 生物统计学和生物信息学生物统计学是统计学在生物学领域的应用，包括了基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域的统计方法。
在卫生统计学中，生物统计学的知识点包括了遗传分析、基因关联研究、基因组关联分析、蛋白质质谱分析等。
而生物信息学则是应用计算机和统计学方法进行生物学数据的处理和分析，包括了序列比对、基因结构预测、蛋白结构预测、基因表达分析等。
在当今的医学和卫生领域，生物统计学和生物信息学的知识是非常重要的。
4. 健康统计学健康统计学是研究人群健康状况、卫生问题和医疗服务等的统计学方法和理论。
健康统计学的知识包括了健康指标的计算、健康数据的分析、健康状况的评估、卫生问题的研究和医疗服务的评价等。
在健康统计学中，常用的指标包括了死亡率、发病率、患病率、健康质量等。
健康统计学的知识对于评价和改善人群健康状况具有非常重要的意义。
5. 卫生经济学和医疗统计学卫生经济学是研究卫生服务的经济问题的学科，主要包括了卫生支出、卫生保险、医疗机构的效率和成本、医疗资源的配置等。
卫⽣统计学考研总结1、试述正态分布、标准正态分布以及对数正态分布的联系和区别？2、说明频数分布表的⽤途？描述频数分布的特征、描述频数分布的类型、便于发现⼀些特⼤或特⼩的可疑值、便于进⼀步做统计分析和处理3、变异系数的⽤途？常⽤于观察指标单位不同时，如⾝⾼与体重的变异程度的⽐较；或均数相差较⼤时，如⼉童与成⼈⾝⾼变异程度的⽐较。
4、试举例说明均数的标准差与标准误的区别与联系？例如某医⽣从某地2000年的正常成年男性中，随机抽取25⼈，算得其⾎红蛋⽩的均数X 为138.5g/l ，标准差S 为5.20g/L,标准误x S 为1.04g/L ，。
在本例中标准差就是描述25名正常成年男性⾎红蛋⽩变异程度的指标，它反映了这25个数据对其均数的离散情况。
因此标准差是描述个体值变异程度的指标，为⽅差的算述平⽅根，该变异不能通过统计⽅法来控制。
⽽标准误则是指样本统计量的标准差，均数的标准误实质要均数的标准差，它反映了样本均数的离散程度，也反映了样本均数与总体均数的差异，说明了均数的抽样误差。
本例均数的标准误X S 此式将标准差和标准误从数学上有机地联系起来了，同是可以看出通过增加样本含量⽅法可以减少标准误。
5、标准正态分布与t 分布有何不同？T 分布为抽样分布，标准正态分布为理论分布。
T 分布⽐标准正态分布的峰值低，且尾部翘起得要⾼。
随着⾃由度的增⼤，t 分布逐渐趋近于标准正态分布，即当v →∞时，t 分布→标准正态分布。
6、假设检验时，⼀般当P<0.5时，则拒绝0H ，理论根据是什么？P 值是指从0H 规定的总体随机抽得等于及⼤于（或/和等于及⼩于）现有样本获得的检验统计量值（如t 值或u 值）的概率。
当P<0.5时，说明在0H 成⽴的条件下，得到现有检验结果的概率⼩于通常确定的⼩概率事件标准0.05.因⼩概率事件在⼀次试验中⼏乎不可能发⽣，现在的确发⽣了，说明现有样本信息不⽀持0H ，所以怀疑原假设0H 不成⽴，故拒绝0H 。
卫生统计学考研试题名词解释总结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。
卫生统计学总结王玉林石河子大学医学院预防医学系（一）简答题一.方差分析的基本思想是什么？方差分析的基本思想就是把全部观察值间的变异（总变异）按设计和需要分解成两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较，以判断各部分的变异是否具有统计学意义，总自由度也分解成相应的几个部分，再做分析。
分解的每一部分代表不同的含义，其中至少有一部分代表各均数间的变异情况，另一部分代表误差。
二.标准差和标准误的区别与联系？标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。
1.区别：①概念不同：标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同：标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。
标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。
③它们与样本含量的关系不同：当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
2.联系：标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
三.假设检验的原理是什么？假设检验：统计学中的一种推论过程，通过样本统计量得出的差异作为一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异。
假设检验的实质是对可置信性的评价，是对一个不确定问题的决策过程，其结果在一定概率上正确的，而不是全部。
1.两类假设对于任何一种研究而言，其结果无外乎有两种可能,即是否符合我们预期。
一般来说证伪一件事情比证实一件事容易，在行为科学的研究中，由于我们无法了解总体中除样本以外的个体情况，因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证明备择假设。
备则假设：因变量的变化、差异确实是由于自变量的作用往往是我们对研究结果的预期，用H1表示。
虚无假设：实际上什么也没有发生，我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在观察到的差异只是随机误差在起作用，用H0表示。
2.小概率原理小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的至于什么就算小概率事件，那就是我们在计算前明确的决策标准，也就是显著性水平α。
（完整word版）卫⽣统计学知识点汇总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，是卫⽣及其相关领域研究中不可缺少的分析问题和解决问题的重要⼯具。
2、统计⼯作的基本步骤：①设计；②收集资料；③整理资料；④分析资料3、分析资料是根据研究⽬的计算有关指标描述数据的基本特征，选择适当统计⽅法对资料进⾏分析，阐明事物的内在联系和规律的过程。
统计分析包括：①统计描述：是指选⽤统计指标、统计表或统计图等对资料的数量特征及其分布规律进⾏测定和描述②统计推断：是指选择恰当的统计⽅法由已知的样本信息推断总体的特征，包括参数估计和假设检验4、（1）①同质：在统计学中，若某些观察对象具有相同的特征或属性，我们就称之为同质，或具有同质性②变异：我们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（2）①总体：根据研究⽬的确定的同质观察单位的全体，更确切地说，是同质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。
若总体明确了特定的时间和空间范围且包含有限个观察单位，称为有限总体。
若总体没有特定的时间和空间范围的限制，且包含的观察单位个数是⽆限的或⼏乎是不可能准确计数的，称该总体为⽆限总体②样本：从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位的集合（3）①参数：反映总体特征的指标称为参数②统计量：根据样本观察值计算出来的指标称为统计量（4）①变量：确定总体之后，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。
变量的观察值或测量值称为变量值或观察值②资料：变量值的集合称为资料。
资料可分为定量资料（⼜称计量资料）和定性资料（⼜称分类资料）两类。
定性资料⼜可分为计数资料和等级资料（5）①抽样研究：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②抽样误差：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产⽣抽样误差的根源在于个体变异，由于个体变异是普遍存在的，因此在抽样研究中抽样误差是不可避免的，但它具有⼀定的规律性，可以⽤统计学⽅法估计其⼤⼩（6）概率：随机事件发⽣可能性⼤⼩的数值度量当某事件发⽣的概率P≤0.05时，统计学中习惯上称该事件为⼩概率事件，表⽰在⼀次实验或观察中该事件发⽣的可能性很⼩，可以视为很可能不发⽣。
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，是卫生及其相关领域研究中不可缺少的分析问题和解决问题的重要工具。
2、统计工作的基本步骤：①设计；②收集资料；③整理资料；④分析资料3、分析资料是根据研究目的计算有关指标描述数据的基本特征，选择适当统计方法对资料进行分析，阐明事物的内在联系和规律的过程。
统计分析包括：①统计描述：是指选用统计指标、统计表或统计图等对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述②统计推断：是指选择恰当的统计方法由已知的样本信息推断总体的特征，包括参数估计和假设检验4、（1）①同质：在统计学中，若某些观察对象具有相同的特征或属性，我们就称之为同质，或具有同质性②变异：我们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（2）①总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体，更确切地说，是同质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。
若总体明确了特定的时间和空间范围且包含有限个观察单位，称为有限总体。
若总体没有特定的时间和空间范围的限制，且包含的观察单位个数是无限的或几乎是不可能准确计数的，称该总体为无限总体②样本：从总体中随机抽取的具有代表性的部分观察单位的集合（3）①参数：反映总体特征的指标称为参数②统计量：根据样本观察值计算出来的指标称为统计量（4）①变量：确定总体之后，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。
变量的观察值或测量值称为变量值或观察值②资料：变量值的集合称为资料。
资料可分为定量资料（又称计量资料）和定性资料（又称分类资料）两类。
定性资料又可分为计数资料和等级资料（5）①抽样研究：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②抽样误差：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产生抽样误差的根源在于个体变异，由于个体变异是普遍存在的，因此在抽样研究中抽样误差是不可避免的，但它具有一定的规律性，可以用统计学方法估计其大小（6）概率：随机事件发生可能性大小的数值度量当某事件发生的概率P≤0.05时，统计学中习惯上称该事件为小概率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小，可以视为很可能不发生。
卫生统计学统计工作基本步骤：统计设计（调查设计和实验设计）、资料分析{收集资料、整理资料、分析资料【统计描述和统计推断（参数估计和假设检验）】。
★统计推断：是利用样本所提供的信息来推断总体特征，包括：参数估计和假设检验。
a参数估计是指利用样本信息来估计总体参数，主要有点估计（把样本统计量直接作为总体参数估计值）和区间估计【按预先设定的可信度（1-α），来确定总体均数的所在范围】。
b假设检验：是以小概率反证法的逻辑推理来判断总体参数间是否有质的区别。
变量资料可分为定性变量、定量变量。
不同类型的变量可以进行转化，通常是由高级向低级转化。
资料按性质可分为计量资料、计数资料和等级资料。
定量资料的统计描述1频率分布表和频率分布图是描述计量资料分布类型及分布特征的方法。
离散型定量变量的频率分布图可用直条图表达。
2频率分布表（图）的用途：①描述资料的分布类型；②描述分布的集中趋势和离散趋势；③便于发现一些特大和特小的可疑值；④便于进一步的统计分析和处理；⑤当样本含量足够大时，以频率作为概率的估计值。
★3集中趋势和离散趋势是定量资料中总体分布的两个重要指标。
（1）描述集中趋势的统计指标：平均数（算术均数、几何均数和中位数）、百分位数（是一种位置参数，用于确定医学参考值范围，P50就是中位数）、众数。
算术均数：适用于对称分布资料，特别是正态分布资料或近似正态分布资料；几何均数：对数正态分布资料（频率图一般呈正偏峰分布）、等比数列；中位数：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，也可用于分布末端无确定值得资料。
（2）描述离散趋势的指标：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。
四分位数间距：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，常把中位数和四分位数间距结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势。
方差和标准差：都适用于对称分布资料，特别对正态分布资料或近似正态分布资料，常把均数和标准差结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势；变异系数：主要用于量纲不同时，或均数相差较大时变量间变异程度的比较。
卫生统计学总结卫生统计学是一门应用广泛的学科，它在医学、公共卫生、生物医学研究等领域发挥着至关重要的作用。
通过收集、整理、分析和解释数据，卫生统计学帮助我们揭示健康和疾病的规律，评估卫生干预措施的效果，为制定卫生政策和决策提供科学依据。
一、数据的类型在卫生统计学中，我们首先要了解数据的类型。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据又分为离散型和连续型。
离散型数据通常是计数数据，比如某医院一天内接诊的患者人数。
连续型数据则是可以在一定范围内取任意值的数据，例如身高、体重等。
定性数据则包括分类数据和有序数据。
分类数据如性别（男、女），有序数据如疾病的严重程度（轻、中、重）。
二、数据的收集准确的数据收集是进行有效统计分析的基础。
常用的数据收集方法包括问卷调查、医疗记录审查、实验研究和观察性研究等。
在收集数据时，要确保样本具有代表性，能够反映总体的特征。
同时，要注意数据的准确性和完整性，避免遗漏和错误。
三、数据的整理收集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行整理和归纳。
这包括对数据进行编码、录入和核对。
在整理数据的过程中，要检查数据的逻辑一致性，例如年龄和出生日期是否相符。
对于异常值和缺失值，要进行适当的处理。
四、描述性统计描述性统计是对数据的基本特征进行概括和总结。
常用的描述性统计指标包括集中趋势指标（如均值、中位数、众数）和离散程度指标（如标准差、方差、极差）。
均值适用于正态分布的数据，中位数则适用于偏态分布的数据。
对于定性数据，可以使用频率和百分比来描述。
例如，我们研究某地区居民的血压情况，通过测量得到一组数据。
计算出均值和标准差可以让我们了解血压的平均水平和离散程度。
如果数据呈现正态分布，我们可以用均值和标准差来估计总体的血压情况。
五、概率分布概率分布是卫生统计学中的重要概念。
常见的概率分布有正态分布、二项分布、泊松分布等。
正态分布是最常见的分布，许多生理指标如身高、体重等都近似服从正态分布。
二项分布适用于只有两种可能结果的独立重复试验，例如药物治疗的有效和无效。
卫生统计学总结王玉林石河子大学医学院预防医学系（一）简答题一.方差分析的基本思想是什么？方差分析的基本思想就是把全部观察值间的变异（总变异）按设计和需要分解成两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较，以判断各部分的变异是否具有统计学意义，总自由度也分解成相应的几个部分，再做分析。
分解的每一部分代表不同的含义，其中至少有一部分代表各均数间的变异情况，另一部分代表误差。
二.标准差和标准误的区别与联系？标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。
1.区别：①概念不同：标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同：标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。
标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。
③它们与样本含量的关系不同：当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
2.联系：标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
三.假设检验的原理是什么？假设检验：统计学中的一种推论过程，通过样本统计量得出的差异作为一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异。
假设检验的实质是对可置信性的评价，是对一个不确定问题的决策过程，其结果在一定概率上正确的，而不是全部。
1.两类假设对于任何一种研究而言，其结果无外乎有两种可能,即是否符合我们预期。
一般来说证伪一件事情比证实一件事容易，在行为科学的研究中，由于我们无法了解总体中除样本以外的个体情况，因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证明备择假设。
备则假设：因变量的变化、差异确实是由于自变量的作用往往是我们对研究结果的预期，用H1表示。
虚无假设：实际上什么也没有发生，我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在观察到的差异只是随机误差在起作用，用H0表示。
2.小概率原理小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的至于什么就算小概率事件，那就是我们在计算前明确的决策标准，也就是显著性水平α。
