流行病学与生物统计学生物统计学与流行病学卫生和生物医学专业人员入门(第三版)

流行病学实验室活动的主要技术方法引言流行病学实验室是研究疾病传播和控制的重要工具。

通过使用一系列的技术方法，流行病学实验室能够帮助研究人员追踪和监测疾病的传播路径、分析病原体的特征以及评估疫苗和药物的有效性。

本文将介绍流行病学实验室活动的主要技术方法，包括病原体分离与鉴定、流行病学调查、分子流行病学和生物统计学方法等。

病原体分离与鉴定病原体分离与鉴定是流行病学实验室活动的核心技术之一。

通过分离和鉴定病原体，可以确定疾病的病原学特征，为疫苗和药物的研发提供基础数据。

常用的病原体分离与鉴定方法包括：1.细菌培养：将患者样本（如血液、尿液等）接种到适当的培养基上，利用培养基的特性和生长条件，培养细菌并进行鉴定。

2.病毒培养：将患者样本接种到细胞培养物中，通过观察细胞的病变特征和病毒的复制情况，确定病毒的种类。

3.PCR技术：利用聚合酶链式反应（PCR）扩增病原体的核酸片段，通过分析PCR产物的序列或大小，确定病原体的种类和亚型。

流行病学调查流行病学调查是流行病学实验室活动的另一个重要组成部分。

通过对病例和健康人群进行调查，可以了解疾病的传播途径、风险因素以及疫苗和药物的效果。

常用的流行病学调查方法包括：1.病例-对照研究：选择一组患者（病例组）和一组健康人群（对照组），比较两组人群暴露于特定风险因素的情况，评估风险因素与疾病之间的关系。

2.队列研究：选择一组健康人群，对其进行长期的随访观察，收集相关信息，评估暴露因素与疾病之间的关系。

3.病例系列研究：对一组患者进行连续观察和研究，收集相关信息，描述疾病的临床特征和传播途径。

分子流行病学分子流行病学是利用分子生物学技术研究疾病传播和进化的方法。

通过分析病原体的基因组序列，可以揭示其传播途径、变异情况以及与宿主的相互作用。

常用的分子流行病学方法包括：1.基因测序：利用高通量测序技术，对病原体的基因组进行测序，获得详细的基因组信息。

2.突变分析：通过比较不同病原体株的基因组序列，发现突变位点并分析其与疾病传播和药物抗性的关系。

流行病学与生物统计学的关系与应用在当代社会中，公众的健康意识不断提高，预防与控制疾病成为了人们关注的焦点。

作为疾病防治领域的两个重要学科，流行病学和生物统计学在揭示疾病发生规律和提供科学依据方面起到了关键作用。

本文将探讨流行病学与生物统计学的关系，并介绍它们在疾病防控中的应用。

第一部分：流行病学与生物统计学的关系流行病学是研究疾病在人群中的发生和传播规律的科学。

而生物统计学则是应用统计学原理和方法来收集、整理和分析疾病数据的学科。

两者在疾病研究中密切相关，相互交叉，互相补充。

流行病学通过对人群的调查研究，收集大量的流行病学数据，包括人口统计信息、疾病发病率、传播途径等。

而这些数据的分析和解读则需要借助于生物统计学。

生物统计学基于数理统计学原理，能够对海量的数据进行统计分析，发现潜在的关联性和规律。

因此，生物统计学为流行病学提供了重要的方法和工具。

流行病学研究是建立在大量真实数据基础上的，而生物统计学则能够帮助研究者对这些数据进行合理的统计推断和推论。

通过生物统计学的手段，疾病的早期预警、疫情的监测和预测都得以实现。

因此，流行病学和生物统计学的结合对于全面了解和有效防控疾病具有重要意义。

第二部分：流行病学与生物统计学的应用1. 流行病学调查与数据分析流行病学调查是流行病学研究的基础。

通过问卷调查、实验室检测等方式，收集人群相关的数据。

生物统计学通过对这些数据进行整理、分类和分析，为流行病学研究提供了可靠的数据支持。

2. 风险评估与预测借助于流行病学和生物统计学的方法，可以对特定疾病的风险进行评估和预测。

通过收集各种可能影响疾病发生的因素，如年龄、性别、生活方式等，结合生物统计学的分析手段，可以建立多因素的数学模型，对疾病的患病风险进行定量化的评估和预测。

3. 疾病控制与干预策略在了解疾病发生规律的基础上，流行病学和生物统计学可以共同制定疾病的控制和干预策略。

通过分析不同干预措施的效果，并结合人群的特点，制定出能够最大限度减少疾病传播的干预策略，从而达到控制疾病的目的。

流行病学与生物统计学流行病学与生物统计学是两个紧密相关的学科，它们在研究人群健康和疾病的分布、原因和预防上起着至关重要的作用。

本文将以流行病学和生物统计学的概念、方法和应用为基础，探讨它们在医学和公共卫生领域的重要性。

一、流行病学的概念和方法流行病学是研究人群中疾病发生和传播规律的学科。

其主要任务是了解疾病的分布、病因以及控制疾病流行的策略。

在流行病学研究中，常用的方法包括横断面研究、队列研究和病例对照研究等。

横断面研究是通过一次调查来了解特定时点上人群的疾病发生情况。

该方法可以提供疾病的患病率和分布情况，但无法得知疾病的原因。

队列研究是通过选择人群并按照暴露（风险因素）的状态进行观察，以研究暴露与疾病之间的关系。

这种方法可以提供因果关系的证据，但需要长期的追踪观察，费时费力。

病例对照研究是在观察组和对照组之间比较疾病发生的暴露历史，以确定暴露与疾病之间的关系。

该方法常用于研究罕见疾病和疾病发生率较低的情况，但无法计算发病率。

二、生物统计学的概念和方法生物统计学是应用概率和统计原理研究生物医学数据和问题的学科。

它主要用于收集、整理、分析和解释医学和流行病学数据，并从中推断出结论。

在生物统计学中，最常用的统计方法有描述统计和推断统计。

描述统计用于总结和描述数据的特征，如平均数、标准差和频数分布等。

推断统计用于从样本数据中得出关于总体的结论，并估计不确定性。

另外，生物统计学也提供了一些常用的假设检验方法，如t检验和卡方检验等。

这些方法可以判断观察到的差异是否由于随机误差，从而确定结果的显著性。

三、流行病学与生物统计学的应用流行病学和生物统计学广泛应用于医学和公共卫生领域，对于疾病的预防和控制起着重要作用。

在传染病的研究中，流行病学和生物统计学可以帮助我们了解疾病的传播途径和风险因素，从而采取相应的干预措施。

例如，研究发现肺结核的传播主要通过空气飞沫传播，可以针对此进行预防控制措施。

在疫苗接种和药物研发中，流行病学和生物统计学也发挥着重要作用。

统计学与流行病学的不同之处
统计学和流行病学是两个不同的学科领域，但它们在研究人群健康状况和疾病模式等方面具有重要作用。

虽然它们都利用概率和分析工具来解决问题，但其重点、方法、目标和应用有很大不同。

统计学是一种研究数据的科学，其侧重点是从数据中推断出样本和总体的特征，并进行估计和检验。

统计学方法可以帮助研究人员理解和预测数据中存在的变异和关联关系。

统计学的一个重要应用是为实验结果提供可靠性和有效性的统计论证。

统计学可以用来推断总体特征，例如对于一个具体问题的小样本，对目标总群体未知的属性进行研究，从而获得结果可靠的结论。

统计学以人口学、生物统计学、假设检验等方法来构建数据模型、收集样本并集中性能参数，得出数据结论，弥补样本与总体之间的差异。

流行病学是一种研究人群中特定健康问题分布的科学，其关注点是发现疾病发生的模式与因素并评估干预措施的效果。

流行病学通过描述、控制和改善人群健康状况和疾病模式，为制定公共卫生政策和实践提供科学依据。

流行病学的一个重要应用是对疾病流行趋势和发病原因进行研究，从而制定防控策略和干预计划。

流行病学以受试者、无偏性、随机化等方法来评估疾病风险因素的影响，并为公共卫生行动提供指导。

总体而言，统计学和流行病学都是研究人群健康和疾病的有用工具。

统计学更偏向于研究样本和总体之间的推断和检验，而流行病学更注重人群健康因素和疾病发生的模式和规律。

统计学和流行病学方法互为补充，共同支持了预防医学和公共卫生学的发展。

进修班学费22000元，书费、资料费、结业证书工本费自理。

学费一次性交清；进修班正式开课后，学员因故不能坚持进修，视作自动放弃学习，不退进修费。

申请硕士学位者，学位课程考试费及论文指导费、论文答辩费等按中国人民大学有关收费标准另行交纳。

九、重要知会
交付学校审核的本科毕业证书、学士学位证书、身份证必须真实有效，若因证书不真实造成后果，一切责任由本人自负。

十、申请硕士学位的步骤：
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2、在获得《考试资格卡》后四年内，通过本校组织的全部课程的考试（实行试题库考试和非题库考试）和国家组织的水平考试（外国语水平考试）；
3、通过全部课程考试后一年内，提交硕士学位论文，申请学位论文答辩；
4、递交已发表的科研成果；
5、在提交论文后半年内完成论文答辩；
6、论文答辩通过后，经校学位评定委员会审核通过，授予医学硕士学位。

《生物统计学》第三版课后作业答案（李春喜、姜丽娜、邵云、王文林编著）第一章概论（P7）习题1.1 什么是生物统计学？生物统计学的主要内容和作用是什么？答：(1)生物统计学（biostatistics）是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和实验调查资料，是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。

(2)生物统计学主要包括实验设计和统计推断两大部分的内容。

其基本作用表现在以下四个方面：①提供整理和描述数据资料的科学方法；②确定某些性状和特性的数量特征；③判断实验结果的可靠性；④提供由样本推断总体的方法；⑤提供实验设计的一些重要原则。

习题1.2 解释以下概念：总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应、互作、随机误差、系统误差、准确性、精确性。

答：(1)总体(populatian)是具有相同性质的个体所组成的集合，是研究对象的全体。

(2)个体(individual)是组成总体的基本单元。

(3)样本(sample)是从总体中抽出的若干个个体所构成的集合。

(4)样本容量(sample size)是指样本个体的数目。

(5)变量（variable）是相同性质的事物间表现差异性的某种特征。

(6)参数(parameter)是描述总体特征的数量。

(7)统计数(statistic)是由样本计算所得的数值，是描述样本特征的数量。

(8)效应（effection）试验因素相对独立的作用称为该因素的主效应，简称效应。

(9)互作（interaction）是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。

(10)实验误差(experimental error)是指实验中不可控因素所引起的观测值偏离真值的差异，可以分为随机误差和系统误差。

(11)随机误差(random)也称抽样误差或偶然误差，它是有实验中许多无法控制的偶然因素所造成的实验结果与真实结果之间产生的差异，是不可避免的。

随机误差可以通过增加抽样或试验次数降低随机误差，但不能完全消。

第七章拟合优度检验7.12000年在5 760 295名成年人群中和1 596 734名儿童群体中严重CDH（先天性心脏病）和其他程度CDH的流行病学患者数如下表[36]：尚存活的成年人 2 205 21 358 23 563尚存活的儿童 2 316 16 663 18 979 合计 4 521 38 021 42 542检验在尚存活的成年人和儿童中受损害的程度，差异是否显著？答：这是2×2列联表χ2检验，使用程序如下：options linesize=76 nodate;data;do a=1 to 2;do b=1 to 2;input case @@;output;end;end;cards;2205 213582316 16663;proc freq formchar(1,2,7)='|-+';weight case;tables a*b/cellchi2 expected nocol norow nopercent chisq;title '2*2 Contingency Table Test';run;程序运行结果见下表：2*2 Contingency Table TestTABLE OF A BY BA BFrequency |Expected |Cell Chi-Square| 1| 2| Total---------------+--------+--------+1 | 2205 | 21358 | 23563| 2504.1 | 21059 || 35.72 | 4.2474 |---------------+--------+--------+2 | 2316 | 16663 | 18979| 2016.9 | 16962 || 44.347 | 5.2733 |---------------+--------+--------+Total 4521 38021 42542STATISTICS FOR TABLE OF A BY BStatistic DF Value Prob------------------------------------------------------Chi-Square 1 89.588 0.001Likelihood Ratio Chi-Square 1 89.070 0.001Continuity Adj. Chi-Square 1 89.289 0.001Mantel-Haenszel Chi-Square 1 89.586 0.001Fisher's Exact Test (Left) 2.21E-21(Right) 1.000(2-Tail) 4.20E-21Phi Coefficient -0.046Contingency Coefficient 0.046Cramer's V -0.046Sample Size = 42542从“A×B列联表的统计量”部分可以得出，连续性矫正的χ2显著性概率P＝0.001，P <0.01，故拒绝H0，在尚存活的成年人和儿童中受损害的程度差异极显著。