卫生统计PPT课件

方正中央位置。
3. 纵横两轴应有标目并注明单位。横轴标目一般表示主 语，纵轴标目表示谓语。纵横两轴长度比例一般以 5：7为宜。
4. 若图中用不同颜色或线条代表不同事物，则需在图例 中加以说明。
(二) 常用统计图及其绘制方法
1. 直条图 它以等宽直条的长短来表示各指标的数值，用来表示各 相互独立事物之间的数量对比关系。 直条图可用于定量和定性资料。所比较的数值可以是绝 对数或者相对数。表示指标数值大小的纵轴尺度必须从 0开始，一般为等距，中间不能间断，否则会改变各直 条长短比例图的直观视觉效果。
3. 百分条图
亦称构成直条图，其作用和适用范围与圆形图是相同的。 以一直条的面积为100％，直条内各段的面积为相应部 分所占的百分比，用来表示事物各组成部分的构成比。
若比较几个性质相似的百分构成时，可在同一基线上 画 几个相同长度、宽度的平行直条，但每一直条内各段的 排列顺序应相同，各直条间留适当的空隙。
统计图
统计图是用点、线、面等表达统计资料中数量及其变 化趋势，使统计资料更形象、更易懂，可直观地反映 出事物间的数量关系。
医学研究工作中常用的统计图有：直条图、百分条图、 圆图、线图、半对数线图、直方图、散点图等。
(一) 制图的基本要求
1. 根据资料性质和分析的目的，正确选择合适的图型。 2. 每图应有标题，其要求与统计表相同，一般放在图下
它是以纵轴为对数尺度，横轴为算数尺度的线图。
由于同样的增长速度在对数尺度上的距离是相等的，因 此便于两事物或两种以上事物在发展速度上的对比。半 对数线图描述的是相对变化趋势。在同一图内绘制两种 或以上指标时，特别是当对比组间数据相差悬殊时，应 绘制半对数线图(p52-53，表3-14，图3-6，图3-7)。

假设检验
单样本t检验
介绍单样本t检验的原理、方法和应用实 例。
A 假设检验的基本思想
阐述假设检验的原理、步骤和注意 事项。
B
C
D
方差分析
阐述方差分析的基本原理、方法和应用实 例，包括单因素和多因素方差分析。
两样本t检验
详细解释两样本t检验的原理、方法和应 用实例，包括独立样本和配对样本的t检 验。
推断性统计在卫生领域的应用
01
假设检验
在卫生研究中，经常需要比较两组或多组数据的差异是否具有统计学意
义。通过假设检验，可以对研究假设进估计
利用样本数据对总体参数进行估计时，置信区间可以提供估计的精确度
和可信度。在卫生研究中，置信区间常用于估计发病率、死亡率等指标
随机区组设计 将实验对象按某种特征（如性别、年龄等）分成若干区组， 然后在每个区组内随机分配处理组，适用于存在明显个体 差异或需要控制某些非处理因素的情况。
析因设计 研究多个因素对实验结果的影响，通过全面组合各因素的 不同水平进行实验，适用于探索多因素交互作用的情况。
实验数据的分析
描述性统计分析 对数据进行整理、概括和描述，包括数 据的集中趋势、离散程度和分布形态等。
方差分析
比较不同处理组间的均数差异是否有 统计学意义，适用于完全随机设计和
随机区组设计的数据分析。
推断性统计分析 通过样本数据推断总体特征，包括参 数估计和假设检验等方法。
回归分析 探讨自变量和因变量之间的数量关系， 建立回归方程并进行预测和控制。
06
卫生统计应用实例
描述性统计在卫生领域的应用
1 2 3
卫生统计学的研究方法
描述性研究
通过收集和整理数据，用统计指标和 图表描述人群健康现象的数量特征和 分布规律。

动物实验
临床实验 社区干预实验
第三节 统计学的若干基本概念
总体的某些数值特征称为参数。
比如：某城市原发性高血压患病率。
根据样本算得的某些数值特征称为统计量。
比如：从城市抽取的300人的原发性高血压患病率。
样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。
比如：从城市抽取的300人。
样本只是总体的一部分，存在误差，称为抽样误 差。
医学统计
第一节 医学统计学的地位和作用
个体差异是自然界普遍存在的现象，个体结构和功能 千差万别，机体反应受到各种自然和社会环境因素的 影响和制约，对内外环境刺激的反应同样千差万别。 在统计学中，称这种差异为变异。
医学统计学：就是运用统计学的基本原理和方法来研 究医学问题的一门学科，它包括研究设计、数据收集、 整理、分析及分析结果的正确解释与表达。
概率是统计推断中最重要的概念之一。 根据某一研究目的，在一定条件下对某一随机
现象进行观测，其结果在事先是不确定的，将 其称为随机事件，简称事件。 概率是度量随机事件发生可能性大小的数值。 概率是难以获得的。
医学统计
第三节 统计学的若干基本概念
概率常用P来表示。 不可能事件的概率为0，必然事件的概率为1，
定量变量
连续变量——两个值之差理论上可以任意小，一般 有度量衡单位。比如：身高、体重、年龄。
离散变量——相近的两个值之间不能有任何值。比 如：人口数量、患病人数。
定性变量
有序分类变量（等级变量）——取值的各类别之间 存在程度上的差别。比如：学历、治疗效果。
无序分类变量——取值的各类别之间是互不相容的， 不存在差别。比如：性别、血型。
概率的取值介于0和1之间。 通常将概率小于0.05的事件称为小概率事件。

n甲 n乙 2
•
t=
X甲 X乙 S2 c
1 1 n乙 n甲
= 3.835
３、确定P值，作统计推断 经查表得P<0.05,故两组总体均值之间有 差别
案例四（6-2） P123
某研究者检测了8例肺结核及8例结核性 胸膜炎的血沉（1小时）值，以表6-6给出资 料，采用两独立样本比较的t检验，结果为 t=4.260，自由度为14，P=0.001，拒接Ho， 差异有统计学意义，你认为正确吗？
思路一：对该资料分析使用多个样本均数
的两两比较法， 即1.高脂饮食组与高脂+A组（25ug/100g） 2.高脂饮食组与高脂+A组（50ug/100g） 3.高脂+A组（25ug/100g）与高脂+A组 （50ug/100g） 分别进行比较。
思路二：对该资料的进行数据转换，例如：
对数变换、平万根变换以及平方根反正弦变 换等方式使其变换成具有齐行的数据，之后 可直接进行方差分析
案例七 （7-2） P142
对该资料进行分析，可以得出该资 料属于计量资料，该统计学设计属于 完全随机设计资料，并使用方差分析 法进行了统计分析。
• • • •
方差分析适用条件： 1.各样本是来自正态分布的总体 2.两个样本是相互独立的随机样本 3.样本均数所在总体方差具有齐性
2 • 故我们首先因对资料进行方差齐性的
1、方差的齐性检验
甲组
X甲 2 S 甲= n 1
X甲
=5.36
X 2

=2.885
乙组
X乙 =8.16 S2乙= X
乙
X乙 2
n乙 1
= 2.447
F= 齐性

11111，11111，11111 中位数是50%位的数值,其为百分位数的特殊形式。
●计算公式： 13cm之间的占该地7岁男童的百分 比。
∑f · X=1638
双侧界值：P 2.5 ~ P 97..5 定义：又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。
特征： ∑（X- X）=0 估计误差之和为0。
估计的方法： 1、正态分布法
2、百分位数法
28
1.正态分布法
应用条件:正态分布或近似正态分布资料 ●计算 （双侧） 95% 正常值(医学参考值）范围公式：
（x1.96 · S，x1.96 · S ）
即（x±1.96 · S ） 例：
1.96 × 3.79 ）
即（156.41 cm , 171.27 cm )
1998年100名18岁健康女大学生身高的频数分布
数。 (3) 估计该地7岁男童身高在107.
确定组段：第一组段包括最小值，如本例为154 89 cm 取整数 2 cm 应用：单位不同的多组数据比较
13cm之间比的。占该地7岁男频童的数百分表（频数分布）：表示各组及它们对
注意：合理分组，才能求均数，否则没有意义。
96 ·S，x 1. Q = Qu 一 Ql
单侧 上界： P 95
单侧 下界： P 5
31
习题：
1.各观察值加同一数后： A.均数不变，标准差改变 B.均数改变，标准差不
变
2.用均数和标准差可全面描述：
3.正态分布曲线下，从均数u 到u 的面积为； A.95% B.45% C. 97.5% D.47.5%
19
相关概念：离均差、离均差平方和、方差（2 S2 ） 标准差的符号： S

几个重要的统计学概念
二分类变量(binary variable)，称 为0-1变量
例如，性别（男女）、疾病（有无） 和结局（生死）等。二分类变量常用0 和1来编码，0-1变量常称为假变量 (dummy variable)或哑变量，可以和真 变量一样参与计算。
卫生统计思维进化与概念
统计学：是一门处理数据中变异性 的科学与艺术，内容包括收集、分析、 解释和表达数据，目的是求得可靠的 结果。 卫生统计学：是一门应用统计学 方法和原理研究卫生服务数据的收集、 分析、解释和表达的学科。
卫生统计思维进化与概念
• 统计思维的进化（发展简史）
时期 1749-1827 科学家 Pierre-Simon Laplace Philippe Pinel Louis 发明与应用 研究概率 (probability)。
几个重要的统计学概念
抽样(sampling)：从研究总体中 抽取一部分有代表性的个体的方法； 样本(sample)：从研究总体中随 机抽取的一部分有代表性的个体； 数据(data)：对样本中个体进行深 入的观察与测量，获取的测量值。
几个重要的统计学概念
同质与变异 同质性(homogeneity)： 一个总体中有许多 个体大同小异，存在共性，这些个体处于同一总 体。例如，同性别、同年龄的小学生具有同质性。 变异(variation)：同一总体内的个体间存在 差异。例如，同性别、同年龄的小学生属于同一 个总体，但他们的身高、体重又存在变异。变异 性是统计学的根本需要。 统计学的任务：在变异的背景上描述同一总 体的同质性，揭示不同总体的异质性 (heterogeneity)。
几个重要的统计学概念
变量的类型 变量(variable)：分成定性(qualitative)与 定量(quantitative)两种类型。 ◆定性变量（分类变量(categorical variable)或名义变量(nominative variable)。 例如，职业（工、农、商、学、兵等） 是一个分类变量；其可能的“取值”不是 数字，而是，

2012-8-6
西安医学院公共卫生系
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搜集资料（collection of data）： 取得准确可靠的原始数据 资料来源：（1）统计报表
（2）经常性的工作记录
（3）专题调查或实验
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整理资料（sorting data） 即净化原始数据，使其系统化、条理化， 便于进一步计算指标和分析。
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2.定性资料即计数资料、分类资料 （enumeration data）
1）无序分类资料：先将观察单位的某项 指标按性质或类别进行分组，然后计算各 组的数目所得的资料。
①二项分类：两类间互相对立， 如+、-；治愈与未愈。
②多项分类：互不相容的多个类别。
如血型（A、B、AB、O）
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卫生统计学的主要内容： （1）基本原理和方法
数据处理：统计描述 统计推断 -- 参数估计 假设检验 研究设计：实验研究设计、调查研究设计 （2）健康统计：人口统计 疾病统计 生长发育统计等
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小结
• • • • 统计工作的步骤 定量资料、定性资料 总体、样本 频率、概率、小概率事件
• 目标总体；研究总体
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• 样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其 实测值的集合。 • 目的是用样本信息来推断总体特征。 • 样本含量（样本大小、样本例数）：即样本包 含的观察单位数。 • 随机，不是随意，它应保证总体中每个个体被 抽取的机率是相等的。 • 医学研究的现象绝大多数是随机现象。

频数分布图：在表2-2的基础上，可以绘制出 图2-2，称为直方图（频率直方图）。 横轴：血清铁含量 纵轴：频率密度，即频率/组距（直条面积 等于相应组段的频率）。 在组距相等时，直方图中矩形直条的高 度与相应组段的频率成正比。
频数与频数分布
频 30
率 25
密
度 20
直方图
15
10
5
0 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28
P50
18
2 27
50 120 100
50
18.74(mol
/ L)
该组血清铁资料的中位数为18.74(μmol/L） 如果按（2-7）式计算,
结果为18.99(μmol/L）。
定量变量的特征数
离散趋势统计指标 例2-11 试观察三组数据的离散状况。A组：26， 28，30，32，34；B组：24，27，30，33， 36；C组：26，29，30，31，34。将三组数据 分别点在直线上，如图2-4所示。
频数
25
20 15
10 5
0
2.45 3.05 3.65 4.25 4.85 5.45 6.10
血 清 总 胆 固 醇（mmol/L）
图 2 - 1 101 名 正 常 成 年 女 子 血 清 总 胆 固 醇 的 频 数 分 布
25
25
20
20
15
15
10
10
人数 人数
5
5
0
13.5 19.5 25.5 31.5 37.5 43.5.
的集中位置（也称为平均水平）。其计算 公式为
定量变量的特征数
1）直接计算法：计算公式为
n
x

健康状况评价的统计方法
总结词
健康状况评价的统计方法包括描述性统计、推论性统 计和多元统计分析等，用于描述和解释健康数据。
详细描述
描述性统计是健康状况评价的基础，主要包括数据的 收集、整理、描述和呈现。推论性统计则是在描述性 统计的基础上，利用样本数据推断总体特征和变化趋 势。多元统计分析则可以处理多个变量之间的关系， 深入挖掘数据背后的规律和联系。这些统计方法在评 价健康状况时相互补充，为理解和解释健康数据提供 有力支持。
通过健康调查数据的统计分析，了解人群健康状 况，评价干预措施效果。
医学研究与实践
在医学研究和实践工作中，卫生统计学方法的应 用可以提高研究质量和数据可靠性。
卫生统计学的发展历程
基础阶段
20世纪初，数理统计学的发展为卫生统计学奠定了基础。
应用阶段
二战后，随着计算机技术的发展和流行病学数据的积累，卫生统 计学在公共卫生领域得到广泛应用。
可能性。
生存率的估计与比较
估计方法
乘积极限法、寿命表法、Kaplan-Meier法等。
比较方法
log-rank检验、Tarone-Ware检验、Breslow检验等。
Cox比例风险模型
模型建立
基于比例风险假设，将生存时间与协变量之间的关系 用比例风险函数来描述。
模型应用
用于分析多因素对生存时间的影响，预测不同个体在 不同条件下的生存概率。
03
描述性卫生统计学
频数与频率分布
频数
每个数据值出现的次数。
频率
频数与总数之比，用于描述数据分布特征。
相对频率
某一类别的频率与所有类别的总频率之比，用于 比较不同类别的分布情况。
图形表示方法