《卫生统计学绪论》课件

THEFIRSTLESSONOFTHESCHOOLYEAR《卫生统计学绪论》ppt课件目CONTENTS卫生统计学概述基础知识与技能数据收集与整理推断性统计方法及应用实验设计与分析公共卫生领域应用举例总结与展望录01卫生统计学概述卫生统计学是应用数理统计学的原理和方法，在卫生工作中搜集、整理、分析和解释流行病学资料，解决实际问题的科学。定义以人群为研究对象，具有社会性；以概率论和数理统计为理论基础，具有客观性；以预防医学和临床医学为背景，具有应用性。特点定义与特点卫生统计学经历了描述性统计、分析性统计和实验性统计三个阶段，逐渐从医学的附属品发展成为一门独立的学科。发展历程目前卫生统计学已经渗透到医学的各个领域，成为医学研究中不可或缺的工具。同时，随着计算机技术的发展，卫生统计学在数据处理和分析方面的能力得到了极大的提升。现状发展历程及现状研究对象卫生统计学的研究对象主要是人群健康相关数据和医学实验数据。任务卫生统计学的任务包括描述人群健康状况的分布和影响因素；分析健康相关因素之间的关系；评价医疗卫生服务的效果和质量；预测人群健康的发展趋势等。同时，卫生统计学还为医学实验设计、数据分析和解释提供方法和指导。研究对象与任务01基础知识与技能

概率论基础概率的基本概念介绍概率的定义、性质及计算方法，包括古典概型、几何概型等。随机变量及其分布阐述随机变量的概念、分类及常见分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。大数定律与中心极限定理解释大数定律与中心极限定理的含义及应用条件，探讨其在卫生统计学中的意义。参数估计讲解点估计和区间估计的方法，包括矩估计、最大似然估计等，以及置信区间的构建和解释。假设检验阐述假设检验的基本思想、步骤及常见错误类型，介绍单样本t检验、双样本t检验、卡方检验等常用检验方法。统计量及其抽样分布介绍统计量的概念、性质及常见统计量，如样本均值、样本方差等，阐述抽样分布的原理及应用。数理统计方法介绍SPSS软件的基本功能、操作界面及常用统计分析方法的实现过程，如描述性统计、t检验、方差分析等。SPSS概述SAS软件的特点、编程基础及高级统计分析方法的应用，如回归分析、生存分析等。SAS讲解R语言的基本语法、数据结构及统计分析函数的使用，介绍如何利用R语言进行数据处理、可视化及建模分析。R语言常用统计分析软件介绍01数据收集与整理数据来源及类型直接来源于调查或实验的数据，如问卷调查、医学检查等。已经经过处理和分析的数据，如文献综述、数据库等。以数值形式表示的数据，如身高、体重等。以文字或类别形式表示的数据，如性别、职业等。原始数据二手数据定量数据定性数据明确调查目的、对象、内容和方法，制定详细的调查计划和方案。调查设计抽样方法调查实施根据调查目的和实际情况选择合适的抽样方法，如随机抽样、分层抽样等。按照调查计划和方案进行实地调查，确保数据的准确性和完整性。030201调查设计与实施数据整理对数据进行分类、分组和汇总，以便进行后续分析。数据清洗对数据进行预处理，包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。描述性分析运用统计学方法对数据进行描述性分析，包括均数、标准差、频数分布等。通过图表等形式展示分析结果，以便更直观地了解数据的分布和特征。数据整理与描述性分析01推断性统计方法及应用用样本统计量直接估计总体参数，如样本均值、样本比例等。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，并给出置信水平。参数估计方法区间估计点估计原理先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断假设是否成立。步骤提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。假设检验原理及步骤方差分析、回归分析等常用方法介绍方差分析用于研究不同因素对总体变异的贡献大小，通过比较不同因素水平下总体均值的差异，判断因素对总体是否有显著影响。回归分析用于研究变量之间的相关关系，通过建立回归方程描述自变量和因变量之间的数量关系，实现预测和控制的目的。01实验设计与分析完全随机设计、配对设计、随机区组设计、析因设计、正交设计等。实验设计类型对照原则、随机化原则、重复原则。实验设计原则实验设计类型及原则实验误差来源随机误差、系统误差、过失误差。控制措施严格遵守实验操作规程，保证仪器设备的稳定性和准确性；采用盲法、随机化等方法减少主观因素对实验结果的影响；对实验数据进行质量控制，如数据清洗、异常值处理等。实验误差来源及控制措施实验结果评价与解读假设检验、方差分析、回归分析等统计方法，评价实验结果的统计学意义和实际意义。实验结果评价根据实验结果，结合专业知识，对实验现象和结论进行解释和讨论，提出改进意见和建议。同时，需要注意实验结果的可靠性和可重复性，避免偶然因素对实验结果的影响。实验结果解读01公共卫生领域应用举例通过定期收集疾病发病率、死亡率等数据，为模型构建提供基础。疾病监测数据收集利用时间序列分析、回归分析等方法，构建疾病预测模型，预测未来疾病流行趋势。预测模型构建通过比较预测值与实际值的差异，评估模型预测效果，并根据评估结果进行模型优化。模型评估与优化疾病监测与预测模型构建03统计建模与推断通过回归分析、方差分析等方法，建立健康相关因素的统计模型，进一步分析各因素对健康的影响程度。01数据收集与整理收集与健康相关的多因素数据，如人口学特征、生活方式、环境因素等。02探索性分析利用描述性统计、可视化等方法，初步探索各因素与健康状况之间的关系。健康相关因素探索性分析制定临床试验方案，明确试验目的、对象、方法等，并按照方案实施试验。试验设计与实施收集试验过程中的各种数据，包括基线数据、干预措施、结局指标等。数据收集与整理利用假设检验、置信区间等方法，对试验组与对照组的结局指标进行比较，评价干预措施的效果。效果评价关注试验过程中出现的不良反应和事件，评估干预措施的安全性。安全性评价临床试验效果评价01总结与展望介绍了卫生统计学的定义、研究对象、任务和作用等基本概念。卫生统计学基本概念详细阐述了统计描述和统计推断的原理和方法，包括数据的收集、整理、分析和解释等过程。统计描述与统计推断介绍了常用的统计分析方法，如t检验、方差分析、卡方检验、回归分析等，以及这些方法在卫生领域中的应用。常用统计分析方法讲解了实验设计和调查方法的基本原理和实施步骤，包括实验设计类型、样本量估计、调查表设计、数据收集和处理等。实验设计与调查方法课程重点内容回顾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对海量数据的挖掘和分析，以及利用智能算法进行预测和决策。大数据与人工智能的应用精准医疗和健康管理的兴起将为卫生统计学提供更广阔的应用空间，如个性化治疗方案的制定、健康风险评估和预测等。精准医疗与健康管理卫生统计学将与医学、生物学、环境科学等多学科进行更深入的交叉融合，共同推动公共卫生事业的发展。多学科交叉融合卫生统计学发展趋势预测掌握扎实的统计学基础知识是学习和应用卫生统计学的关键，建议同学们加强对概率论、数理统计等基础知识的学习。加强统计学基础知识学习积极拓展视野，培养跨学科思维，学会从多个角度分析和解决问题，以适应未来公共卫生事业的多元化需求。培养跨学科思维