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1、卫生统计学统计工作根本步骤：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-a，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
2、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：描述资料的分布类型；描述分布的集中趋势和离散趋势；便于发现一些 特大和特小的可疑值；便于进一步的统计分析和处理；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，P5就是中位数、妙。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
3、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 程度的比拟。标准差的应用：表示变量分布的离散程度；结合均数计算变异系数、描述对称分布资料；结合样本 含量计算标准误。定性资料的统计描述1定性资料
4、的根底数据是绝对数。描述一组定性资料的数据特征，通常需要计算相对数。定性变量可以通过 频率分布表描述其分布特征。2常用相对数类型：频率型、强度型和相比照型指标。指标频率型指标强度型指标相比照型指标概念近似反映某一时间出现概率M单位时间内某现象的频率发两个有关联的指标A和B之比计算公式臬当件发生的个体数 X L- 可能发生某事件的个体数臬事件发生的个体数:k 观察人日数总计A/B有无量纲无有可有、可无取值范围【0,1】可大于1无限制本质大样本时作为概率近似值频率强度，即概率强度的示相对于B的一个单位，A有多少分子式分母的一局部似值单位A和B可以是绝对数、相对数和平A和B的量仑纲可相同也可不同A和
5、B互不包含相比照：A、B两指标可以是绝对数、相对数或平均数。最常见的相比照是人口学中的男女性别比，流行病学中的相对危险度RR=P/P。也是相比照指标。3应用相对数应该注意：防止概念混淆，防止以比代率的错误现象；计算相对数时分母应有足够数量， 如果例数较少会使相对数波动较大，应该使用绝对数；正确的计算频率或强度）指标的合计值。当分 组的资料需要合并起来估计频率或强度时，应将各组频率的分子相加作为合并估计的分子，各组的分 母相加作为合并估计的分母；频率型指标的解释要紧扣总体和属性；相对数间比拟要具备可比性：要 注意观察对象是否同质、研究方法是否相同、观察时间是否一致、观察对象内部结构是否一致、比照
6、不同 时期资料应注意客观条件是否相同；正确进行相对数的统计推断：在随机抽样的情况下，从样本估计值 推断总体相对数应该考虑抽样误差，因此要进行参数估计和假设检验。4医学人口统计资料主要来源为日常工作记录报告单、卡、册、统计报表、人口调查普查和抽样调查 5描述人口学特征的常用指标一般有人口总数和反映人口学根本特征的某些指标。人口学的根本特征包括性 别、年龄、文化、职业等，最常用来描述人口结构的是性别和年龄。人口学特征指标：老年人口系数、少 儿人口系数、负担系数、老少比、性别比。6有关生育的常用指标有出生率、生育率和人口再生产指标。测量生育水平的统计指标：粗出生率、总生育 率、年龄别生育率、总和生育
7、率。测量人口再生育的统计指标：自然增长率、粗再生率和净再生率。7常用的死亡统计指标有：粗死亡率、年龄别死亡率、婴儿死亡率、新生儿死亡率、围生儿死亡率、死因别 死亡率、某病病死率和死因构成等。8疾病统计资料主要来源于：疾病报告和报表材料、医疗卫生工作记录、疾病专题调查资料。9标准化：两个率或多个率之间进行比拟时，为消除内部构成不同的影响，采用统一的标准，对两组或多 组资料进行校正调整，计算得到标准化率后再做比拟的方法，称为。其目的是统一内部构成，消除混 杂因素，是资料具有可比性。应用标准化法的考前须知： 标准化法的应用范围很广。当某个分类变量在两组中分布不同时，这两个分类变量就成为两组频率比拟
8、的混杂因素，标准化的目的是消除混杂因素。 标准化后的标准化率，已经不再反映当时当地的实际水平，只表示相互比拟的资料间的相对水平。 标准化法实质是找一个标准，使两组得意在一个共同的平台上进行比拟。选择不同的标准，算出的标准 化率也会不同，比拟的结果也未必相同，因此报告比拟结果时必须说明所选用的标准和理由 两样本标准化率是样本值，存在抽样误差。比拟两样本标准化率，当样本含量较小时，还应作假设检验。 10常用的动态数列分析指标有：绝对增长量、开展速度与增长谏度、平均开展速度与平均增长谏度。1绝对增长量：是说明事物在一定时期增长的绝对值，可分为：累计增长量报告期指标与基线期指标 之差和逐年增长量报告期
9、指标与前一期指标之差。2开展速度与增长速度：均为相比照，说明事物在一定时期的变化，可计算定基比即报告期指标与基 线期指标的比：气/气和环比报告期指标与其前一期指标之比：气/气。增长速度表示的是净增长速度， 增长速度=开展速度-100%。n 3平均开展速度与平均增长速度：用于概括某现象在一段时期中的平均变化。平均开展速度是开展速度a,n_n. 的几何平均数，平均开展速度=： a ，平均增长速度=平均开展速度-100%。11统计表和统计图是描述资料特征、旱.现统计分析结果的重要工具。统计表结构标题、标目、线条、数字 和备注。12常用统计图用途：条图：适用于相互独立的资料资料有明确分组、不连续百分条
10、图、圆图适用 于构成比资料；线图适用于连续性资料，表达事物的动态变化绝对差值半对数线图适用于连续性资 料，表达事物的开展速度相比照；直方图用于描述连续变量的频数分布；散点图适用于双变量资料， 用点的排列趋势和密集度表示两变量的相关关系。常用概率分布1正态分布连续型随机变量的概率分布)1正态概率密度曲线特点：关于x=u对称；在x=u处取得该概率密度函数的最大值，在x=u 土。 处有拐点；曲线下面积为1；正态分布有两个参数：位置参数决定曲线在横轴上的位置和变异参 数。决定曲线的形状；u1.64。面积为90%，u1.96。面积为95%，u2.58。面积为99%。2Z变换与标准正态分布：对于任意一个服
11、从正态分布Nu，。2的随机变量，可作Z变：Z=三二州， b变换后的z值仍然服从正态分布，且其总体均数为0、总体标准差为1，称此为标准正态分布，用N0,1 表示。中z为标准正态分布Z变量的累积面积，-8Z的面积，即下侧累计面积。3正态分布的应用：确定医学参考值范围：是指特定的“正常人群排除了对所研究的指标有影 响的的疾病和有关因素的特定人群的解剖、生理、生化指标及组织代谢产物含量等数据中大多数个体的 取值所在范围，习惯用该人群的95%的个体某项医学指标的取值范围作为该指标的医学参考值范围。方法： a百分位数法：适用于任何分布类型的资料；b正态分布法。质量控制图：如果某一波动仅仅由个体差异 或随机
12、测量误差所致，那么观察结果服从正态分布。控制图共有7条水平线，中心线位于总体均数u处， 警戒限位于u2。处，控制限位于u3。处，此外还有两条位于u。处。4确定医学参考值的步骤：从“正常人总体中抽样，明确研究总体；用统一和准确的方法测定 相应的指标；根据不同的用途选定适当的百分界限，常用95%；根据此指标的实际意义，决定单侧范 围还是双侧范围；根据此指标的分布决定计算方法，常用的计算方法：正态分布法、百分位数法。2二项分布：n!(1)是一种离散型随机变量的分布类型。如果每个观察对象阳性结果的发生概率为丸，阴性结果的发生概率 为1-丸；而且每个观察对象的结果是相互对立的，那么，重复观察n个人，发生
13、阳性结果的人数X的概 率分布为而二项分布，记作Bn，”)项分布的概率函数PX)= C n X(1-、，C = X!(n-X)!适用条件：每次实验只有两种互斥的结果；各次实验互相独立；发生成功事件的概率恒定。分布特征：二项分布的特征由二项分布的参数丸以及观察的次数n决定。 图形分布特征：二项分布图的顶峰在U=nn处或附近；n=0.5时，图形对称；丸力0.5时，分布不对称， 且对同一 n，丸离0.5愈远，对称性愈差。对于同一丸，随着n的增大，分布趋于对称。当n8时，只要 丸不太靠近0或1特别是当nn和n1-丸均大于5时，二项分布趋于对称。 二项分布的均数和标准差：假设X服从二项分布Bn，n，那么X
14、的总体均数为U=nn，总体方差为。2=nn1-n，总体标准差为 。2兀(1项)；假设将出现阳性结果的频率记为：P= X，那么样本率P的总体均数为u =丸，总体方差 nP为。2pn(1 - n)=，总体标准差为。:npn(1-n)气是频率P的标准差，又称频率的标准误，反映阳性频率的抽样误差大小。累积概率计算：二项分布出现阳性的次数至多为k次的概率为：PXWk=寸n!，平(1 一兀) n - X X!(n - X)!X =0n!出现阳性的次数至少为k次的概率为：PXNk= s x(1 -n)n一x X!(n - X)!X = k3 Poisson 分布：是一种离散型随机变量的分布类型，是二项分布的
15、特例，用以描述单位时间、空间、面积等的罕见事件 发生次数的概率分布。一般记作P入，入是Poisson分布的唯一参数。总体均数为入=nn。前提条件： 互斥、独立、恒定。人X概率函数为：PX=ef X!，X为观察单位内稀有事件的发生次数，e=2.71828。分布特性：Poisson分布是非对称的，总体参数入值越小，分布越偏；随着入一8，分布趋于对称，当入 N20时，Poisson分布资料可按正态分布处理。Poisson分布总体均数与总体方差相等，均为入；Poisson 分布的观察结果可加性，即对于服从Poisson分布的m歌互相独立的随机变量XI、X2Xm，它们的和也服 从Poisson分布，其均数为这个m随机变量的均数之和。概率计算：如果稀有事件发生次数的总体均数为入，有事件发生次数至多为k次的概率为：PXWk=vk、人 X e顼守；生次数至少
