公共卫生统计学与流行病学

公共卫生统计学与流行病学汇报人：XX2024-01-25目录CONTENTS公共卫生统计学概述流行病学基本概念与原理数据收集与处理策略描述性统计分析方法应用推断性统计分析方法应用公共卫生领域常见流行病学研究设计类型01公共卫生统计学概述定义与发展历程定义公共卫生统计学是应用数理统计学的原理和方法，研究公共卫生领域中的数据处理、分析和解释的一门科学。发展历程公共卫生统计学的发展经历了描述性统计、推断性统计和现代统计学三个阶段，随着计算机技术的发展，统计学在公共卫生领域的应用越来越广泛。公共卫生统计学的研究对象包括人群健康状况、疾病分布、危险因素、预防措施等。公共卫生统计学的研究方法包括描述性统计、推断性统计、实验设计和数据分析等。研究对象及方法研究方法研究对象VS公共卫生统计学中涉及的数据类型包括计量资料、计数资料和等级资料等。数据来源公共卫生统计学的数据来源包括卫生行政部门、医疗机构、科研机构、调查问卷等。数据类型数据类型与来源01020304SPSSSASR语言Stata统计软件介绍SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有强大的数据处理和分析功能，广泛应用于医学、社会科学等领域。SAS是一款高级编程语言和统计分析软件，具有灵活的数据处理和分析能力，适用于大型数据集的分析。Stata是一款专业的统计分析软件，具有强大的数据处理和分析功能，适用于经济学、社会学等领域的研究。R语言是一款开源的统计分析软件，具有强大的数据处理、可视化和编程功能，适用于科研和数据分析工作。02流行病学基本概念与原理定义流行病学是研究人群中疾病与健康状况的分布及其影响因素，并研究防治疾病及促进健康的策略和措施的科学。作用揭示疾病现象，找出病因，提供防治措施依据，评价防治效果，预测疾病流行趋势。流行病学定义及作用地区分布描述疾病在不同地区或人群中的分布情况，反映致病因子在这些地区或人群中的分布和作用。时间分布描述疾病在时间上的动态变化，包括短期波动和长期趋势。人群分布描述疾病在不同人群中的分布情况，包括年龄、性别、职业、种族等。疾病分布描述通过比较不同人群疾病频率和暴露于某种因素的程度，推断某种因素与疾病之间的联系。评估各种因素对疾病发生的影响程度，确定主要危险因素和次要危险因素。病因推断危险因素评估病因推断与危险因素评估03健康相关行为改变评价预防措施对人们健康相关行为的影响，如吸烟、饮食、运动等行为的改变。01效果评价对预防措施实施后的效果进行评价，包括疾病发病率、死亡率等指标的变化。02成本效益分析对预防措施的成本和效益进行分析，以确定最具成本效益的干预措施。预防措施效果评价03数据收集与处理策略确保调查目的明确、调查对象具有代表性、调查内容全面且可操作、调查方法科学且经济。现场调查设计原则明确调查目的和对象、制定调查计划和方案、设计调查问卷或表格、组织调查人员培训、实施现场调查、整理和分析调查数据。实施步骤现场调查设计原则及实施步骤抽样方法选择根据调查目的和对象特点选择合适的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。误差控制通过增加样本量、改进抽样方法、提高调查质量等措施控制抽样误差和非抽样误差。抽样方法选择及误差控制对数据进行检查、筛选和校验，删除重复、无效和异常数据，确保数据准确性和一致性。数据清洗对数据进行分类、汇总和排序，使数据更加清晰、有条理，便于后续分析。数据整理根据需要将数据进行转换和计算，如数据标准化、归一化、离散化等，以满足分析要求。数据转换数据清洗、整理与转换技巧缺失值识别通过数据检查和分析识别缺失值，了解缺失值的类型、分布和原因。缺失值处理根据缺失值的性质和数量选择合适的处理方法，如删除缺失值、插补缺失值或使用缺失值标识等。在处理过程中需注意保持数据的完整性和准确性，避免引入新的误差。缺失值处理策略04描述性统计分析方法应用频数分布表直方图应用场景频数分布表和直方图绘制将数据进行分组，并统计每个分组内数据的频数，以表格形式展示数据的分布情况。基于频数分布表，以矩形面积表示各组频数的图形，直观展示数据的分布形态。适用于连续型变量，可直观展示数据的分布规律，如身高、体重等指标的分布情况。集中趋势指标均值、中位数和众数等，用于描述数据的中心位置。离散程度指标方差、标准差、四分位数间距等，用于描述数据的离散程度。应用场景适用于各种类型的数据，可帮助了解数据的整体特征和波动情况。集中趋势和离散程度指标计算通过绘制直方图或P-P图等图形，直观判断数据是否服从正态分布。图示法假设检验法应用场景如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验等，通过假设检验判断数据是否服从正态分布。适用于连续型变量，可用于判断数据是否符合正态分布假设，为后续统计分析提供基础。030201正态分布检验方法介绍Box-Cox转换通过Box-Cox变换对数据进行转换，可改善数据的偏态和异方差性。应用场景适用于偏态分布数据，通过数据转换可提高后续统计分析的准确性和可靠性。对数转换通过对数函数对数据进行转换，使偏态分布数据更接近正态分布。偏态分布数据转换技巧05推断性统计分析方法应用置信区间构建根据样本统计量及抽样分布，确定一个包含总体参数的区间，并给出该区间包含总体参数的可信程度。置信水平选择通常选择95%或99%的置信水平，以保证较高的可靠性。参数估计原理通过样本数据推断总体参数的过程，包括点估计和区间估计两种方法。参数估计原理及置信区间构建在统计学中，假设检验是一种用于判断总体参数或总体分布是否与某个特定值或分布有显著差异的方法。基本思想包括提出假设、确定检验统计量、计算p值、作出推断结论等。步骤在假设检验中，可能会犯两类错误，即第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）。两类错误010203假设检验基本思想及步骤123通过比较不同组间的方差与组内的方差，判断不同因素对结果变量的影响是否显著。方差分析原理在公共卫生领域，方差分析可用于比较不同人群、不同地区或不同干预措施对健康结局的影响。应用场景在使用方差分析时，需要满足一些前提条件，如各组样本量相等、数据服从正态分布等。注意事项方差分析在公共卫生领域应用应用场景在公共卫生领域，回归分析可用于预测疾病发病率、死亡率等健康结局，以及评估各种因素对健康结局的影响程度。模型评估与优化在构建回归模型后，需要对模型进行评估和优化，包括检验模型的拟合优度、预测精度等。回归分析原理通过建立自变量与因变量之间的数学关系式，预测因变量的取值。回归分析在预测模型构建中作用06公共卫生领域常见流行病学研究设计类型横断面研究设计要点及优缺点分析设计要点分析暴露因素与疾病之间的关系。优点：简单易行，能够快速获得结果。在特定时间、特定人群中收集数据。优缺点分析缺点：难以确定因果关系，受现患率和死亡率影响。设计要点选择一个未患所研究疾病的队列。根据暴露因素分组并追踪观察。队列研究设计要点及优缺点分析02030401队列研究设计要点及优缺点分析比较各组的发病率和死亡率。优缺点分析优点：能够直接观察疾病自然史，确定暴露因素与疾病之间的时间顺序。缺点：费时费力，受失访和混杂因素影响。选择患有特定疾病的病例组和未患该疾病的对照组。优缺点分析缺点：存在回忆偏倚和选择偏倚，难以确定暴露因素与疾病之间的时间顺序。设计要点调查各组过去的暴露史并比较差异。优点：适用于罕见疾病研究，能够快速找到危险因素。010203040506病例对照研究设计