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1、1,卫生统计学 绪论,2,统计学Statistics的定义,研究内容： 搜集 整理 分析 推断 目的：处理数据中的变异性，求得可靠的结果 工作内容： 参与随机现象研究的设计观察和资料的搜集，处理研究阶段与统计相关的问题并提出建议 根据统计学原理对资料进行统计分析和推断,3,医学中的统计学科,医学统计学Medical Statistics ：统计学原理在医学中的运用 生物统计学Biostatistics ： 生命科学研究、临床医学研究、预防医学研究-国际 生命科学实验研究-我国 卫生统计学Health Statistics：预防医学研究-我国,4,医学中的随机现象 统计学思维和方法渗透到医学研究
2、和卫生决策之中,6,医学领域的应用,实验室研究-实验数据分析 临床研究-个体 临床试验-临床治疗的有效性和安全性 临床用某种药物治疗缺铁性贫血的疗效 甲：治疗10人，8人有效 乙：治疗10人，4人有效 临床科研 外科医生观察了50例肿瘤病人的术后生存情况（月）： 3,10,20,12,28,7,9、 反应停事件：“医学专业判断”？,7,医学领域的应用,公共卫生-群体 流行病研究-吸烟与肺癌(Doll和Hill) 卫生服务-卫生资源需求和利用、医保改革 健康统计-医学人口、生长发育、疾病统计等 药学 药物筛选 药代动力学等,8,个体：根据研究目的确定的最基本的研究对象单位，也称观察单位 同质的(
3、homogeneous)和异质的(heterogeneous)：具有相同性质的观察单位称为同质的；否则为异质的 调查某地1995年正常成年女子的糖化血红蛋白-同质的要素？ 调查某地1995年正常成年女子的雌激素水平-同质？,基本概念-个体individual,9,基本概念-变量和资料variable and data,变量-所研究的观察对象的一个或几个特征，观察指标 资料-变量的观测值组成 随机变量random varialbe：观察结果是随机的。随机变量分为：连续型资料和离散型资料,10,变量类型 连续型变量-取值范围是一个区间，连续取值 离散型变量-取值范围是有限个值或一个数列构成。表示分
4、类情况的离散型变量又称为分类变量： 无序变量：两分类和多分类如血型，也可用数字进行编码，但没有大小关系。 有序变量/等级变量：取值为互不相容的类别，而且在研究背景下有等级顺序，如疗效（无效、有效、显效） 变量的转化 连续型-有序-分类 信息损失,基本概念-变量和资料variable and data,11,基本概念-变量和资料variable and data,例：调查某地某年1岁儿童的生长发育情况 总体：某地某年1岁的儿童（同质和变异？） 变量：性别、身高、体重、出牙、营养状况 变量类型：？,12,基本概念-总体与样本population and sample,例：假定某该地在1998年的7
5、岁男孩有10万人，现研究1998年该地7岁男孩的身高情况。 现在随机抽样调查了解200名7岁男孩的身高情况，测量他们的身高，通过分析这200个儿童的身高推断该地10万个7岁男孩身高情况。,13,基本概念-总体与样本population and sample,上述例子中涉及到下列概念： 研究目的：1998年某地7岁男孩的身高情况。 研究对象：该地在1998年的10万个7岁男孩。 观察单位(个体)：每个7岁男孩。 观察指标：身高(观察指标又称为变量) 观察值：身高测量值(亦称变量的取值) 总体：该地1998年的10万个7岁男孩身高观察值的全体(即：10万个身高观察值构成的一个集合)。 样本：随机抽
6、样的200个7岁男孩身高观察值,14,基本概念-总体与样本population and sample,总体： 根据研究目的确定的同质的所有个体某项观察值(测量值)的集合。 实际研究中往往观察/测量多个指标，构成个体的一组观察指标，因此简单的称总体是根据研究目的确定的同质个体的全体。 如：某时某地区10岁正常发育男孩的身高分布情况 有限总体和无限总体： 研究总体和目标总体： 目标总体：用某药治疗的全部贫血患者(无时间地点限制) 研究总体：符合研究条件的贫血患者,15,基本概念-总体与样本population and sample,抽样：在较大范围的研究对象(总体/总体的一部分)中随机抽取一部分个
7、体 样本sample ：这些个体的测量值构成样本。 样本量sample size：样本中的个体总数 透过样本数据研究总体规律，通过对样本的分析了解总体的基本情况或推断总体的特征,16,基本概念-概率和频率probabililty and frequency,随机事件：随机现象的某个可能观察结果。如治疗的结果：治愈和未愈 频率：在n次观察中，随机事件A发生了m次，则A发生的比例为f=m/n。 频率呈现随机性和波动性：治愈率不同 随着观察次数n的增大，f随机波动幅度减小，并趋于常数即概率。 概率：描述随机事件发生的可能性大小，0-1。 小概率事件：随机事件发生的概率小于等于0.05 小概率事件原理
8、：小概率事件在依次随即抽样中不会发生-统计推断的原理 未知的总体参数,17,同质总体的大同小异 个体变异individual variation:同质个体的某指标之间的差异，具有普遍性、随机性 例：调查某地1999年20-40岁全部成年男子的血红蛋白水平 同一总体的同质性，不同总体的异质性 例：研究同性别、同年龄中日小学生的身高是否相同-大同小异？总体不同？,基本概念-个体变异和资料分布,18,同类个体变异在概率意义下是有规律的，表现为观察值出现在不同范围中的概率大小 资料分布：称随机变异的规律性为该指标取值的概率分布，简称为资料的分布 同一总体的个体之间的差异具有一定的规律性，以变量值的分布
9、来反映，如正态分布，称为某变量服从正态分布。 任何随机现象或随机变异都有其固有的分布规律，即概率分布，在大量重复观察的条件下就会呈现其规律性,基本概念-个体变异和资料分布,19,基本概念-参数和统计量parameter and statistic,参数：刻画总体特征的指标称为总体参数。 用来确定某一分布的特征；如总体均数，总体阳性率 往往是未知的 统计量：刻画样本特征的指标称为统计量。由观察资料计算出来的量；可以用来近似的反映总体参数 统计的任务：由样本估计总体，由样本统计量估计总体参数,20,基本概念-抽样误差和测量误差,抽样误差sampling error：由随机抽样造成的样本统计量和总体
10、参数之间的差异 抽样分布：抽样误差在一次抽样中是随机的，在概率意义下(量重复抽样中)是有规律的，这种规律称为抽样分布 由于个体变异存在，抽样误差不可避 免，但可通过增加样本含量减小 测量误差：指实际观察值呈现规律性的偏离观察真实值。 可以通过改进措施消除或减少，是可控的：如同一时间观察,21,统计工作的步骤,设计：正确、周密的设计是研究成败的关键 收集：准确可靠。 来源：统计报表、工作记录、专题调查或实验 整理：原始资料的清理、录入、检查 分析： 统计描述和统计推断，由样本估计总体，由样本统计量估计总体参数； 阐明事物的内在联系和规律，合理呈现,22,目标与方法,目标：了解统计的重要性，学会统计的思维，用统计的方法为自己的工作服务 方法：理论联系实际 掌握基本知识、基本技能、概念的方法 多联系实际 讨论和操作,
