衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)第八版李曉松數(shù)據(jù)的產(chǎn)生

衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)第八版李曉松數(shù)據(jù)的產(chǎn)生2024-01-24數(shù)據(jù)來(lái)源與類型數(shù)據(jù)收集方法與設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)整理與描述性分析推斷性統(tǒng)計(jì)方法及應(yīng)用線性回歸與相關(guān)分析非參數(shù)檢驗(yàn)與等級(jí)資料分析總結(jié)與展望目錄01數(shù)據(jù)來(lái)源與類型包括醫(yī)院、診所、疾病預(yù)防控制中心等醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、訪談、觀察等方式收集的數(shù)據(jù)。調(diào)查研究通過(guò)對(duì)人群健康相關(guān)指標(biāo)的長(zhǎng)期、系統(tǒng)監(jiān)測(cè)所獲得的數(shù)據(jù)。公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境科學(xué)等相關(guān)學(xué)科研究中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)?？茖W(xué)研究數(shù)據(jù)來(lái)源定量數(shù)據(jù)以數(shù)值形式表示的數(shù)據(jù)，如身高、體重、血壓等。定性數(shù)據(jù)以類別或?qū)傩孕问奖硎镜臄?shù)據(jù)，如性別、職業(yè)、疾病類型等。時(shí)序數(shù)據(jù)按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)，如發(fā)病率、死亡率等時(shí)間序列數(shù)據(jù)。空間數(shù)據(jù)描述地理空間位置或區(qū)域特征的數(shù)據(jù)，如疾病地理分布、環(huán)境污染監(jiān)測(cè)等。數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)確性完整性一致性可比性數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)是否真實(shí)反映了實(shí)際情況，是否存在誤差或偏倚。數(shù)據(jù)在不同來(lái)源或不同時(shí)間點(diǎn)上是否保持一致。數(shù)據(jù)是否全面，是否包含了研究所需的所有信息。不同數(shù)據(jù)集之間是否具有可比性，是否采用了相同的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)和方法。02數(shù)據(jù)收集方法與設(shè)計(jì)調(diào)查設(shè)計(jì)應(yīng)圍繞研究目的進(jìn)行，確保收集的數(shù)據(jù)與研究問(wèn)題密切相關(guān)。目的性原則可行性原則代表性原則可靠性原則調(diào)查設(shè)計(jì)應(yīng)考慮實(shí)際可行性，包括時(shí)間、經(jīng)費(fèi)、人力等方面的限制。樣本應(yīng)具有代表性，能夠反映總體特征，減少抽樣誤差。調(diào)查設(shè)計(jì)應(yīng)確保數(shù)據(jù)收集的準(zhǔn)確性和可靠性，采用合適的調(diào)查工具和方法。調(diào)查設(shè)計(jì)原則按照隨機(jī)原則從總體中抽取樣本，確保每個(gè)個(gè)體被抽中的概率相等。隨機(jī)抽樣按照某種規(guī)則或順序從總體中抽取樣本，如每隔一定間隔抽取一個(gè)樣本。系統(tǒng)抽樣將總體劃分為若干層，然后從各層中隨機(jī)抽取樣本，以提高樣本的代表性。分層抽樣將總體劃分為若干群，然后隨機(jī)抽取若干群作為樣本，適用于群間差異較大的情況。整群抽樣抽樣方法數(shù)據(jù)整理和清洗對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和清洗，去除無(wú)效數(shù)據(jù)和異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查按照調(diào)查計(jì)劃和方案進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查，收集數(shù)據(jù)并做好記錄。培訓(xùn)調(diào)查人員對(duì)調(diào)查人員進(jìn)行專業(yè)培訓(xùn)，確保他們熟悉調(diào)查內(nèi)容、掌握調(diào)查技巧和方法。明確調(diào)查目的和對(duì)象確定調(diào)查的具體目的和研究總體，明確調(diào)查對(duì)象的范圍和特征。制定調(diào)查計(jì)劃和方案設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷或調(diào)查表，制定詳細(xì)的調(diào)查計(jì)劃和實(shí)施方案。調(diào)查實(shí)施過(guò)程03數(shù)據(jù)整理與描述性分析去除重復(fù)、無(wú)效和異常數(shù)據(jù)，填補(bǔ)缺失值，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理，以滿足分析需求。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量，便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)編碼數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理集中趨勢(shì)指標(biāo)均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等，用于描述數(shù)據(jù)的平均水平。離散趨勢(shì)指標(biāo)方差、標(biāo)準(zhǔn)差和四分位數(shù)間距等，用于描述數(shù)據(jù)的波動(dòng)程度。分布形態(tài)指標(biāo)偏態(tài)系數(shù)和峰態(tài)系數(shù)等，用于描述數(shù)據(jù)分布的形狀。描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)03統(tǒng)計(jì)地圖利用地理信息系統(tǒng)技術(shù)，將數(shù)據(jù)與地理空間信息相結(jié)合，展示數(shù)據(jù)的空間分布情況。01統(tǒng)計(jì)表用表格形式展示數(shù)據(jù)的分布和特征，便于直觀比較。02統(tǒng)計(jì)圖包括直方圖、折線圖、散點(diǎn)圖等，用于直觀展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢(shì)。圖表展示方法04推斷性統(tǒng)計(jì)方法及應(yīng)用參數(shù)估計(jì)方法點(diǎn)估計(jì)用樣本統(tǒng)計(jì)量直接估計(jì)總體參數(shù)，如樣本均數(shù)估計(jì)總體均數(shù)。區(qū)間估計(jì)根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布，構(gòu)造一個(gè)包含總體參數(shù)的置信區(qū)間，并給出該區(qū)間估計(jì)的可靠性。計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。建立假設(shè)根據(jù)研究目的和專業(yè)知識(shí)，提出原假設(shè)和備擇假設(shè)。選擇檢驗(yàn)方法根據(jù)數(shù)據(jù)類型、研究設(shè)計(jì)和假設(shè)形式，選擇合適的檢驗(yàn)方法。確定P值根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值和抽樣分布，計(jì)算P值。作出推斷結(jié)論根據(jù)P值和顯著性水平，作出接受或拒絕原假設(shè)的結(jié)論。假設(shè)檢驗(yàn)原理及步驟ABCD方差分析應(yīng)用舉例完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析用于比較多個(gè)獨(dú)立樣本均數(shù)是否有差別。析因設(shè)計(jì)資料的方差分析用于分析兩個(gè)或多個(gè)因素對(duì)因變量的影響及其交互作用。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析用于比較多個(gè)相關(guān)樣本均數(shù)是否有差別。重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)資料的方差分析用于比較同一受試對(duì)象在不同時(shí)間點(diǎn)或不同處理?xiàng)l件下的測(cè)量值是否有差別。05線性回歸與相關(guān)分析建立線性回歸模型根據(jù)自變量和因變量的關(guān)系，選擇合適的線性回歸模型，如簡(jiǎn)單線性回歸、多元線性回歸等。模型參數(shù)的估計(jì)采用最小二乘法等方法，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到回歸系數(shù)的估計(jì)值。模型的檢驗(yàn)通過(guò)F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)等方法，對(duì)模型的擬合優(yōu)度、回歸系數(shù)的顯著性等進(jìn)行檢驗(yàn)，以判斷模型是否有效。線性回歸模型建立及檢驗(yàn)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)等方法，計(jì)算自變量和因變量之間的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算根據(jù)相關(guān)系數(shù)的大小、符號(hào)以及顯著性水平，判斷自變量和因變量之間的相關(guān)關(guān)系及其強(qiáng)度。相關(guān)系數(shù)的解讀相關(guān)系數(shù)計(jì)算與解讀多重共線性的識(shí)別通過(guò)觀察自變量間的相關(guān)系數(shù)、方差膨脹因子等指標(biāo)，可以識(shí)別出是否存在多重共線性問(wèn)題。多重共線性的處理采用逐步回歸、嶺回歸、主成分回歸等方法，可以處理多重共線性問(wèn)題，提高模型的穩(wěn)定性和可解釋性。多重共線性的定義當(dāng)兩個(gè)或多個(gè)自變量之間存在高度相關(guān)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致模型估計(jì)失真或難以解釋，這種現(xiàn)象稱為多重共線性。多重共線性問(wèn)題探討06非參數(shù)檢驗(yàn)與等級(jí)資料分析非參數(shù)檢驗(yàn)原理及優(yōu)缺點(diǎn)適用范圍廣非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)總體分布沒(méi)有嚴(yán)格要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)。穩(wěn)健性強(qiáng)由于不依賴于總體分布的具體形式，非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)于異常值和離群點(diǎn)的處理較為穩(wěn)健。非參數(shù)檢驗(yàn)原理及優(yōu)缺點(diǎn)非參數(shù)檢驗(yàn)原理及優(yōu)缺點(diǎn)易于理解和操作：非參數(shù)檢驗(yàn)的方法相對(duì)簡(jiǎn)單，容易理解和操作。非參數(shù)檢驗(yàn)原理及優(yōu)缺點(diǎn)與參數(shù)檢驗(yàn)相比，非參數(shù)檢驗(yàn)的檢驗(yàn)效能通常較低，即當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)，非參數(shù)檢驗(yàn)更容易犯第二類錯(cuò)誤（接受原假設(shè)）。檢驗(yàn)效能較低非參數(shù)檢驗(yàn)通常只利用樣本數(shù)據(jù)的部分信息（如秩次），而忽略了其他可能包含有用信息的數(shù)據(jù)特征。對(duì)數(shù)據(jù)利用不充分等級(jí)相關(guān)分析用于研究?jī)蓚€(gè)等級(jí)變量之間的相關(guān)關(guān)系，常用的方法有Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)和Kendall等級(jí)相關(guān)系數(shù)。等級(jí)資料的概念等級(jí)資料是指將觀察單位按照某種屬性的不同程度分成等級(jí)后所得的數(shù)據(jù)資料。秩和檢驗(yàn)適用于兩獨(dú)立樣本比較的等級(jí)資料分析，通過(guò)計(jì)算各樣本的秩和來(lái)判斷兩樣本所代表的總體分布位置是否有差別。秩轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)于不滿足正態(tài)分布或其他參數(shù)檢驗(yàn)條件的等級(jí)資料，可以采用秩轉(zhuǎn)換的方法將其轉(zhuǎn)換為等價(jià)的數(shù)值型數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)。等級(jí)資料分析方法介紹VS兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn)在醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用。例如，比較兩種不同藥物治療某種疾病的療效，可以將患者隨機(jī)分為兩組，分別給予兩種藥物治療，然后觀察并記錄患者的療效等級(jí)。通過(guò)秩和檢驗(yàn)判斷兩種藥物的療效是否有差別。實(shí)例二等級(jí)相關(guān)分析在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用。例如，研究吸煙與肺癌發(fā)病率之間的相關(guān)關(guān)系?？梢詫⑽鼰煶潭葎澐譃椴煌燃?jí)，同時(shí)將肺癌發(fā)病率也劃分為不同等級(jí)，然后采用Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)或Kendall等級(jí)相關(guān)系數(shù)分析兩者之間的相關(guān)關(guān)系。實(shí)例一實(shí)例演示07總結(jié)與展望ABCD數(shù)據(jù)分析與決策支持衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)為醫(yī)學(xué)研究和公共衛(wèi)生實(shí)踐提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，幫助決策者基于證據(jù)制定政策和干預(yù)措施。流行病學(xué)研究衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)在流行病學(xué)研究中發(fā)揮核心作用，用于描述疾病分布、探索病因和危險(xiǎn)因素，以及評(píng)估預(yù)防措施的效果。健康相關(guān)數(shù)據(jù)分析衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)能夠分析健康相關(guān)數(shù)據(jù)，揭示人群健康狀態(tài)、健康影響因素和衛(wèi)生服務(wù)利用情況。臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)在醫(yī)學(xué)研究中，衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)有助于設(shè)計(jì)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)呐R床試驗(yàn)，評(píng)估治療效果和安全性。衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域重要性未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)與人工智能融合隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)將更加注重與這些技術(shù)的融合，提高數(shù)據(jù)處理和分析的