卫生统计学第八版李晓松数据的产生

卫生统计学第八版李晓松数据的产生2024-01-24数据来源与类型数据收集方法与设计数据整理与描述性分析推断性统计方法及应用线性回归与相关分析非参数检验与等级资料分析总结与展望目录01数据来源与类型包括医院、诊所、疾病预防控制中心等医疗卫生机构产生的数据。医疗卫生机构通过问卷调查、访谈、观察等方式收集的数据。调查研究通过对人群健康相关指标的长期、系统监测所获得的数据。公共卫生监测医学、生物学、环境科学等相关学科研究中产生的数据。科学研究数据来源定量数据以数值形式表示的数据，如身高、体重、血压等。定性数据以类别或属性形式表示的数据，如性别、职业、疾病类型等。时序数据按时间顺序排列的数据，如发病率、死亡率等时间序列数据。空间数据描述地理空间位置或区域特征的数据，如疾病地理分布、环境污染监测等。数据类型准确性完整性一致性可比性数据质量评估数据是否真实反映了实际情况，是否存在误差或偏倚。数据在不同来源或不同时间点上是否保持一致。数据是否全面，是否包含了研究所需的所有信息。不同数据集之间是否具有可比性，是否采用了相同的测量标准和方法。02数据收集方法与设计调查设计应围绕研究目的进行，确保收集的数据与研究问题密切相关。目的性原则可行性原则代表性原则可靠性原则调查设计应考虑实际可行性，包括时间、经费、人力等方面的限制。样本应具有代表性，能够反映总体特征，减少抽样误差。调查设计应确保数据收集的准确性和可靠性，采用合适的调查工具和方法。调查设计原则按照随机原则从总体中抽取样本，确保每个个体被抽中的概率相等。随机抽样按照某种规则或顺序从总体中抽取样本，如每隔一定间隔抽取一个样本。系统抽样将总体划分为若干层，然后从各层中随机抽取样本，以提高样本的代表性。分层抽样将总体划分为若干群，然后随机抽取若干群作为样本，适用于群间差异较大的情况。整群抽样抽样方法数据整理和清洗对收集的数据进行整理和清洗，去除无效数据和异常值，确保数据质量。实施现场调查按照调查计划和方案进行现场调查，收集数据并做好记录。培训调查人员对调查人员进行专业培训，确保他们熟悉调查内容、掌握调查技巧和方法。明确调查目的和对象确定调查的具体目的和研究总体，明确调查对象的范围和特征。制定调查计划和方案设计调查问卷或调查表，制定详细的调查计划和实施方案。调查实施过程03数据整理与描述性分析去除重复、无效和异常数据，填补缺失值，保证数据质量。数据清洗对数据进行标准化、归一化等处理，以满足分析需求。数据转换将分类变量转换为数值型变量，便于进行统计分析。数据编码数据清洗与预处理集中趋势指标均数、中位数和众数等，用于描述数据的平均水平。离散趋势指标方差、标准差和四分位数间距等，用于描述数据的波动程度。分布形态指标偏态系数和峰态系数等，用于描述数据分布的形状。描述性统计指标03统计地图利用地理信息系统技术，将数据与地理空间信息相结合，展示数据的空间分布情况。01统计表用表格形式展示数据的分布和特征，便于直观比较。02统计图包括直方图、折线图、散点图等，用于直观展示数据的分布和趋势。图表展示方法04推断性统计方法及应用参数估计方法点估计用样本统计量直接估计总体参数，如样本均数估计总体均数。区间估计根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的置信区间，并给出该区间估计的可靠性。计算检验统计量根据样本数据计算检验统计量。建立假设根据研究目的和专业知识，提出原假设和备择假设。选择检验方法根据数据类型、研究设计和假设形式，选择合适的检验方法。确定P值根据检验统计量的值和抽样分布，计算P值。作出推断结论根据P值和显著性水平，作出接受或拒绝原假设的结论。假设检验原理及步骤ABCD方差分析应用举例完全随机设计资料的方差分析用于比较多个独立样本均数是否有差别。析因设计资料的方差分析用于分析两个或多个因素对因变量的影响及其交互作用。随机区组设计资料的方差分析用于比较多个相关样本均数是否有差别。重复测量设计资料的方差分析用于比较同一受试对象在不同时间点或不同处理条件下的测量值是否有差别。05线性回归与相关分析建立线性回归模型根据自变量和因变量的关系，选择合适的线性回归模型，如简单线性回归、多元线性回归等。模型参数的估计采用最小二乘法等方法，对模型参数进行估计，得到回归系数的估计值。模型的检验通过F检验、t检验等方法，对模型的拟合优度、回归系数的显著性等进行检验，以判断模型是否有效。线性回归模型建立及检验根据样本数据，采用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等方法，计算自变量和因变量之间的相关系数。相关系数的计算根据相关系数的大小、符号以及显著性水平，判断自变量和因变量之间的相关关系及其强度。相关系数的解读相关系数计算与解读多重共线性的识别通过观察自变量间的相关系数、方差膨胀因子等指标，可以识别出是否存在多重共线性问题。多重共线性的处理采用逐步回归、岭回归、主成分回归等方法，可以处理多重共线性问题，提高模型的稳定性和可解释性。多重共线性的定义当两个或多个自变量之间存在高度相关时，会导致模型估计失真或难以解释，这种现象称为多重共线性。多重共线性问题探讨06非参数检验与等级资料分析非参数检验原理及优缺点适用范围广非参数检验对总体分布没有严格要求，适用于各种类型的数据。稳健性强由于不依赖于总体分布的具体形式，非参数检验对于异常值和离群点的处理较为稳健。非参数检验原理及优缺点非参数检验原理及优缺点易于理解和操作：非参数检验的方法相对简单，容易理解和操作。非参数检验原理及优缺点与参数检验相比，非参数检验的检验效能通常较低，即当原假设为真时，非参数检验更容易犯第二类错误（接受原假设）。检验效能较低非参数检验通常只利用样本数据的部分信息（如秩次），而忽略了其他可能包含有用信息的数据特征。对数据利用不充分等级相关分析用于研究两个等级变量之间的相关关系，常用的方法有Spearman等级相关系数和Kendall等级相关系数。等级资料的概念等级资料是指将观察单位按照某种属性的不同程度分成等级后所得的数据资料。秩和检验适用于两独立样本比较的等级资料分析，通过计算各样本的秩和来判断两样本所代表的总体分布位置是否有差别。秩转换的非参数检验对于不满足正态分布或其他参数检验条件的等级资料，可以采用秩转换的方法将其转换为等价的数值型数据，然后进行非参数检验。等级资料分析方法介绍VS两独立样本比较的秩和检验在医学实验中的应用。例如，比较两种不同药物治疗某种疾病的疗效，可以将患者随机分为两组，分别给予两种药物治疗，然后观察并记录患者的疗效等级。通过秩和检验判断两种药物的疗效是否有差别。实例二等级相关分析在医学研究中的应用。例如，研究吸烟与肺癌发病率之间的相关关系。可以将吸烟程度划分为不同等级，同时将肺癌发病率也划分为不同等级，然后采用Spearman等级相关系数或Kendall等级相关系数分析两者之间的相关关系。实例一实例演示07总结与展望ABCD数据分析与决策支持卫生统计学为医学研究和公共卫生实践提供强大的数据分析工具，帮助决策者基于证据制定政策和干预措施。流行病学研究卫生统计学在流行病学研究中发挥核心作用，用于描述疾病分布、探索病因和危险因素，以及评估预防措施的效果。健康相关数据分析卫生统计学能够分析健康相关数据，揭示人群健康状态、健康影响因素和卫生服务利用情况。临床试验设计在医学研究中，卫生统计学有助于设计严谨的临床试验，评估治疗效果和安全性。卫生统计学在医学领域重要性未来发展趋势预测大数据与人工智能融合随着大数据和人工智能技术的不断发展，卫生统计学将更加注重与这些技术的融合，提高数据处理和分析的