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卫生统计学

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第一章

总体和样本：

总体（population）：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体；

样本（sample）：从总体中（随机）抽取部分有代表性的个体。

第二章

描述集中趋势（平均水平）的统计指标

算术均数（简称均数，mean）适合于对称分布资料，特别是正态分布或近似正态分布资料。

几何均数（geometric mean）适用于原始观察值分布不对称，但经对数转换后呈对称分布的资料，如对数正态分布资料。

中位数（median）适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料。对分布末端无确定值的资料，不能直接计算均数和几何均数时，可以计算中位数。

描述离散趋势（变异度）的统计指标

极差或全距（range，R）

R＝最大值－最小值

意义：极差越大意味着数据越离散，或者说数据间变异越大。

适用条件：各种分布资料

优点：计算简便

缺点：仅利用最大值与最小值的信息n越大，越有机会观察到偏大或偏小的数据，不够稳定

四分位数间距（quartile range，Q）

Q＝P75－P25

P75 、 P 25分别表示上、下四分位数

意义：Q越大意味着数据间变异越大。

适用条件：各种分布的资料，特别是偏峰分布资料。

优点：比极差稳定

缺点：未考虑资料中每个观察值的离散程度

方差（variance）样本方差：

意义：方差越大意味着数据间离散程度越大，或者说资料的变异度越大。

原始资料

501001205027218100505050LfnfiLP74705.1195206977.108lgloglog11fXfG12022280ffxx1)(22nXXs1/)(222nnXXs频数表资料

标准差（standard deviation）

方差和标准差适用条件：适用于对称分布的资料，特别对正态分布或近似正态分布资料

变异系数（coefficient of variation ，CV）－消除了量纲的影响

适用条件：量纲不同的变量间变异度比较均数差别较大的变量间变异度比较

意义：相对于均数而言，变异程度的大小

第三章

常用的相对数指标

频率型指标（proportion）

也称比率或构成比表示某事物内部各组成部分所占的比重或分布，或指某现象发生的频率。

频率型指标＝

强度型指标（intensity）

表示单位时间内某现象发生的频率。 多用于随访资料。

强度型指标＝

相对比型指标（ratio）

指两个有关联的指标A与B之比 ，简称比。A和B可以性质相同，也可以性质不同。如性别比，师生比，变异系数，OR值，RR值等。

比＝

标准化法的基本思想：

寻找一个统一的分布作为标准组，然后每个比较组均按分布标准计算相应的死亡率，所得到的死亡率是相对于标准组的，故称为标准化死亡率，也称调整死亡率。由于采用统一的标准，消除了内部分布不同对总死亡率的影响，使算得的标准化死亡率具有可比性。

为什么要标准化：如果两个样本存在年龄，性别，工龄，病情等因素在构成上存在差异，需要进行标准化。

什么时候用间接或直接标准化：

直接标准化法：知道分组各组段的分布资料。

间接标准化：缺少各组段的分布资料，只知道总体资料。

第四章 1/)(222nnfXfXsoo%100XsCVk发生某现象的观察单位数可能发生某现象的观察单位总数()K某事件发生的观察单位数可能发生某事件的观察单位数时间%100BA3

直方图：表示连续型定量变量的频数分布或频率分布。

直条图：用等宽直条的长短表示相互独立的各项指标数量的大小。

百分条图：表示事物内部各部分的比重或所占比例

圆（饼）图：用圆的面积表示事物的全部，用各扇形的面积表示各个组成部分所占比例。

线图：用线段的升降表示统计指标的变化趋势，或某现象随另一现象的变迁情况，适用于连续型变量。

半对数线图：表示事物的发展速度（相对比）。

散点图：用点的密集程度、趋势表示两变量间的相关关系。

统计地图：表示某种现象在地域空间上的分布 。

箱式图：用于描述连续型变量的分布特征。

第五章

常用概率分布

1、二项分布（Binomial Distribution)

总体阳性率样

本含量 n

在总体率为 的总体中随机抽样，抽取样本含量为n的样本，有X例为阳性的概率：

称X服从二项分布，记为：X～B(n,)

二项分布的应用条件：

观察结果是二分类变量，如阳性与阴性、治愈与未愈、生存与死亡等；

每个观察对象发生阳性结果的概率为，发生阴性结果的概率为1－ ；

各个观察对象的结果是相互独立的。

二项分布的图形特征：

离散型分布

二项分布图的形态取决于n与，高峰在=n处

当接近0.5时，图形对称；离0.5愈远，对称性愈差，但随着n的增大，分布趋于对称。

当n→∞时，只要不太靠近0或1， 二项分布近似于正态分布。

二相分布均数和标准差：

如果每次试验出现阳性结果的概率均为π，进行n次独立重复试验，出现X次XnXXnCXP)1()()!(!!XnXnCXn121)n)(n(n!n阳性结果，则X的

总体均数：

总体方差：

总体标准差：

Poisson分布的定义：

可以证明： 很小，n很大时，单位（面积、容积、时间等）内某稀有事件发生数X的概率

称X服从Poisson分布，记作X～Poisson（ ），X＝0，1，2，……。

Poisson分布的应用条件：

观察结果是二分类变量，如阳性与阴性、治愈与未愈、生存与死亡等；

每个观察对象发生阳性结果的概率为，发生阴性结果的概率为1－

；

各个观察对象的结果是相互独立的；

接近0或1。

Poisson分布的图形特征

离散型分布；

Poisson分布的图形与 有关。

愈小，分布愈偏，随着 增大，分布趋于对称。

Poisson分布的均数和标准差:

 很小，n很大时，单位（面积、容积、时间等）内某稀有事件发生数X的

总体均数：

总体方差：

总体标准差：

Poisson分布具有可加性.

正态分布(normal distribution)

中间高，两边渐低，不与横轴相交，左右对称，略呈钟型

记作X～N(,2)

正态分布曲线特征：

连续型分布

在x=μ处最高，左右对称， 处有拐点，为钟型曲线

曲线下面积为1

决定曲线的位置， 决定曲线的性状

方差相等、均数不等的正态分布曲线：右移 越大。

均数相等、方差不等的正态分布曲线：下压 越大。

内曲线下面积为95％

内曲线下面积为90％

内曲线下面积为99％

标准化正态分布特点：

均数为0，方差为1。

例4-10 某地1986年120名8岁男孩身高均数为=123.02cm ，标准差为=4.79cm，211XXXnnn!)(XeXPXnnX2XX96.164.158.2)1,0(~NZXZ试估计(1)该地8岁男孩身高在130cm以上者占该地8岁男孩总数的百分比？

计算z值：

查附表1：确定概率

结论：7.21％

第六章

抽样误差

由抽样造成的样本均数与样本均数之间、样本均数与总体均数之间的差异。

标准误（standard error of mean，SE）

样本均数的标准差称为标准误。表示样本均数的变异大小，反映样本均数抽样误差的大小。

用标准误来描述抽要误差，标准误越大，抽样误差越大

标准差与标准误的区别和联系：

参考值范围和置信区间的区别和联系

46.179.402.123130Z 标准误 标准差

意义 反映样本统计量的离散程度及抽样误差大小 反映观察值的变异程度

公式

nSSX 12nXXS

与n的关系 ，无抽样误差0,XSn 越稳定,,Sn

用途 估计置信区间 估计参考值范围

参考值范围总体均数置信区间

意义 绝大多数人某项指标的数值范围 按一定的概率估计总体参数所在的可能范围

计算 正态分布：X Z/2S

(双侧)

X-Z S或X+Z S (单侧)

偏峰分布： Px~ P100  x (双侧)

Px (单侧) 正态分布： 未知：X t/2, XS (双侧)

X- t,  XS或X+ t,  XS (单侧)

 已知：X Z/2X

(双侧)

X- Z X或X+ Z X (单侧)

正态分布或偏峰分布：

 未知但n足够大：XZ/2XS (双侧)

X- Z XS或X+ Z XS (单侧)

应用 供判断观察对象某项指标正常与否时参考（辅助诊断） 估计未知的总体均数所在范围

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卫生统计学简答题

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方差分析的基本思想和应用条件是什么？

答：方差分析的基本思想是，对于不同设计的方差分析，其思想都一样，即均将处理间平均变异与误差平均变异比较。不同之处在于变异分解的项目因设计不同而异。具体来讲， 根据试验设计的类型和研究目的，将全部观测值总的离均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分，除随机误差作用外，每个部分的变异可由某个因素的作用加以解释，通过比较不同变异来源的均方，借助F分布作出统计推断，从而推论各种研究因素对试验结果有无影响。 其应用条件是，① 各样本是相互独立的随机样本，均服从正态分布；② 各样本的总体方差相等，即方差齐性。

多组定量资料比较时，统计处理的基本流程是什么？

答：多组定量资料比较时首先应考虑用方差分析，对其应用条件进行检验，即方差齐性及各样本的正态性检验。若方差齐性，且各样本均服从正态分布，选单因素方差分析。若方差不齐，或某样本不服从正态分布，选Kruskal-Wallis秩和检验，或通过某种形式的数据变换使其满足方差分析的条件。若方差分析或秩和检验结果有统计学意义，则需选择合适的方法（如Bonferonni、LSD法等）进行两两比较。

简述秩和检验的优缺点

秩和检验的优点是（1）不受总体分布限制，适用面广；（2）适用于等级资料及两端无确定值的资料；（3）易于理解，易于计算。缺点是符合参数检验的资料，用秩和检验，则不能充分利用信息，检验效能低。

试述假设检验与置信区间的联系与区别。

答：区间估计与假设检验是由样本数据对总体参数作出统计学推断的两种主要方法。置信区间用于说明量的大小，即推断总体参数的置信范围；而假设检验用于推断质的不同，即判断两总体参数是否不等。

试述两类错误的意义及其关系。

答：Ⅰ类错误（typeⅠerror）：如果检验假设0H实际是正确的，由样本数据计算获得的检验统计量得出拒绝0H的结论，此时就犯了错误，统计学上将这种拒绝了正确的零假设0H（弃真）的错误称为Ⅰ类错误。 Ⅱ类错误(type Ⅱ error)：假设检验的另一类错误称为Ⅱ类错误(type Ⅱ error)，即检验假设0H原本不正确（1H正确），由样本数据计算获得的检验统计量得出不拒绝0H（纳伪）的结论，此时就犯了Ⅱ类错误。Ⅱ类错误的概率用β 表示。 在假设检验时，应兼顾犯Ⅰ类错误的概率（α）和犯Ⅱ类错误的概率（β）。犯Ⅰ类错误的概率（α）和犯Ⅱ类错误的概率（β）成反比。如果把Ⅰ类错误的概率定得很小，势必增加犯Ⅱ类错误的概率，从而降低检验效能；反之，如果把Ⅱ类错误的概率定得很小，势必增加犯Ⅰ类错误的概率，从而降低了置信度。为了同时减小α和β，只有通过增加样本含量，减少抽样误差大小来实现。

卫生统计学 考研

卫生统计学 考研

卫生统计学

（Health Statistics）

课程编号： 学分数 5 周学时 4

课程性质：医学基础课

预修课程：

教学目的：掌握研究设计方法、基本的统计原理和方法，并能够将其应用于居民健康状况研究、医疗卫生研究和医学科研。通过本课程的教学，帮助学生培养透过偶然现象探测事物内在规律的思维能力，使学生能应用统计的思维分析方法，有效地开展各项医疗卫生工作和研究工作。

基本内容：研究设计、基本统计原理、常用的统计推断方法

基本要求：学生应按本大纲具体要求，掌握统计学基本原理、常用的统计分析方法和科学的研究设计方法。能够进行合理地研究设计，科学地搜集、整理、分析数据资料，作出合理推断，能够理论联系实际，分析解决实际问题。

教学用书：倪纵瓒主编 《卫生统计学》，人民卫生出版社，2001年1月

教学内容、要求和课时安排：

一、绪论（学时数：2）

教学内容

卫生统计学的内容，统计工作的步骤，统计资料的类型，统计中的几个基本概念，学习卫生统计学应注意的问题。

教学要求

1. 掌握：统计中的几个基本概念：随机现象，概率，总体，样本，抽样误差，统计资料的类型。

2. 熟悉：统计工作的一般步骤。

3. 了解卫生统计学的主要内容，学习过程中应该注意的问题。

二、计量资料的描述（学时数：6+2）

教学内容

1．计量资料的频数表、图

2．计量资料的统计描述指标

集中趋势：均数，几何均数，中位数，百分位数；

离散趋势：极差和四分位数间距，方差和标准差，变异系数

3．正态分布的概念和特征，正态曲线下面积分布规律，正态分布的应用，对数正态分布。

教学要求

1. 掌握：计量资料的频数表。常用集中趋势指标的意义及适用范围。正态分布曲线下的面积分配规律。

2. 熟悉：常用集中趋势、离散趋势指标的计算方法。正常值范围的意义和制定方法。 3. 了解：对数正态分布。计量资料的频数图。

卫生统计学名词解释

卫生统计学名词解释

卫生统计学名词解释

一、基础概念

1. 总体（Population）：在一定时空范围内同质的所有观察单位或个体的集合。

2. 样本（Sample）：从总体中随机抽取的一部分观察单位的集合。

3. 变量（Variable）：观察单位的基本特征或特性，可以分为定量变量和定性变量。

4. 总体参数（Population Parameter）：描述总体特征的概括性数值，如总体均数、总体率等。

5. 样本统计量（Sample Statistic）：描述样本特征的数值，如样本均数、样本率等。

二、资料类型与搜集方法

1. 计数资料（Count Data）：通过计数或分类得到的资料，一般用相对数（率）表示。

2. 计量资料（Measure Data）：通过测量得到的数值资料，一般用均数、中位数等表示。

3. 等级资料（Ordinal Data）：具有一定顺序或等级的资料，一般用等级或有序分类表示。

4. 调查法（Survey Method）：通过问卷、访谈等方式收集资料的方法，常用于大样本调查。

5. 实验法（Experimental Method）：通过实验设计、随机分组等方式收集资料的方法，常用于实验研究。 6. 观察法（Observational Method）：通过观察记录收集资料的方法，常用于临床观察、生态学研究等。

7. 纵向研究（Longitudinal Study）：对同一组观察单位在不同时间点进行重复观察的方法，可获取纵向数据。

8. 横向研究（Cross-sectional Study）：在某一时间点对不同组观察单位进行同时观察的方法，可获取横截面数据。

9. 随机抽样（Random Sampling）：按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个观察单位被抽中的概率相等。

10. 系统抽样（Systematic Sampling）：按照某种规则或顺序从总体中抽取样本的方法，如每隔一定数量的观察单位抽取一个样本。

医学统计学

医学统计学

2012医学统计学

第一章：概述

1. 统计工作的基本步骤是什么？

（一）计划与设计（二）搜集资料 （三）整理资料（四）分析资料

2、医学统计资料主要来源有哪些方面？

（1）统计报表（2）医疗卫生工作记录（3）专题调查或实验研究

3. 整理资料的目的是什么？通常整理成为哪两类

目的：据设计的要求对原始数据进行分组和汇总，使其系统化、条理化，便于下一步计算统计指标和统计分析。常分为：（1）性质分组（2）数量分组 -编制频数表

4.分析资料包含哪两方面？

1，统计描述：指用统计指标、统计表和统计图对资料的数量特征及分布规律进行描述；

2，统计推断：指由样本统计量推断总体参数或分布，并对实验数据进行各种检验，最后根据专业知识解释分析结果。目的是用样本信息推断总体特征。

5. 统计资料类型分为哪几类？

一.计量资料：凡是以定量的方法测定观察单位某项指标数值得大小，所得的资料称为数值变量资料。

二.计数资料：将观察单位按某一属性或类别来分组，清点各组的观察单位数，所得资料称为分类变量资料。三、等级资料：又称有序分类，各类别间有程度上的差别。 是介于计量资料与计数资料之间的一种资料。

6、什么是总体与样本

总体：根据研究目的确定的同类事物（同质）或现象的所有观察单位某种变量值的集合称为总体。

样本：由总体中随机抽取有代表性的一部分个体，其实测值的集合称为样本。

7、什么是参数和统计量

总体的统计指标称为参数。总体均数（?0?8)，总体率等;

样本的统计指标称为统计量，样本均数(x)，样本 率（P)等.

8.常见的误差有哪些？

系统误差：可以避免 随机测量误差：不可避免

抽样误差与抽样研究：由抽样造成的样本统计量和总体参数的差别称为抽样误差。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，样本指标推论总体，最终达到了解总体的目的。由于变异造成总体所包含的个体值存在差别，因此样本统计量和总体参数会有差别，