流行病学统计方法课件

流行病学统计方法概论流行病学是研究人群中疾病和健康状况分布及其影响因素的科学，统计方法是其核心工具。本课程将介绍流行病学研究中常用的统计方法，帮助学生掌握流行病学数据的收集、分析和解释。by流行病学研究的目的和特点目的研究疾病和健康状况的分布以及影响因素。确定疾病的病因，以及预防和控制疾病的措施。特点以人群为研究对象，关注人群的健康状况。注重疾病和健康状况的分布规律，并分析其影响因素。采用观察性研究为主，以探索疾病的病因和预防措施。流行病学研究的数据类型人口数据人口普查、抽样调查、出生登记、死亡登记等。健康数据医疗记录、体检数据、疾病登记、健康状况调查等。环境数据气象数据、水质数据、空气质量数据、土壤污染数据等。社会经济数据收入水平、教育程度、职业状况、社会阶层、居住环境等。描述性统计方法11.数据汇总描述性统计方法主要用于对收集到的数据进行汇总和概括。22.数据特征通过描述性统计方法，可以了解数据的分布、集中趋势、离散程度等特征。33.数据展示描述性统计方法可以利用图表等形式直观地展示数据的特征。44.统计图表常见的描述性统计图表包括频数分布表、直方图、饼图等。集中趋势的度量集中趋势是指数据集中分布的趋势，它用一个代表值来反映数据集合的中心位置。常用的集中趋势度量指标有平均数、中位数、众数等，它们分别代表数据的平均水平、中间位置和出现频率最高的数值。选择合适的集中趋势度量指标需要根据数据的分布类型和研究目的。离散趋势的度量离散趋势是指数据分布的离散程度，即数据点与平均值之间的差异程度。度量指标含义方差数据点与均值平方差的平均值标准差方差的平方根，表示数据点与均值的平均偏差极差最大值与最小值之差，反映数据的波动范围四分位距第三四分位数与第一四分位数之差，反映数据集中程度正态分布及其特点正态分布也称为常态分布，是统计学中最常见的概率分布之一。它是一种连续型的概率分布，曲线呈钟形。正态分布在流行病学中具有广泛的应用，例如测量数据、统计推断和假设检验等。它可以用来描述各种连续变量，例如身高、体重、血压等。抽样理论基础1总体研究对象的全体2样本从总体中抽取的一部分3抽样方法随机抽样、非随机抽样4样本量样本大小影响统计推断抽样理论是流行病学统计方法的基础。了解抽样理论有助于理解统计推断的原理和方法。假设检验的基本概念零假设假设检验的目标是检验关于总体参数的假设。备择假设假设检验中，我们想要检验的假设被称为备择假设。显著性水平显著性水平是指拒绝零假设的概率阈值，通常设置为0.05。P值P值是假设零假设为真时，观察到样本结果或更极端结果的概率。t检验的原理和应用1t检验的原理t检验是一种假设检验方法，用于比较两组样本均值之间的差异。它假设两组数据服从正态分布，且方差相等。2t检验的应用t检验广泛应用于医学、生物学、心理学等领域，用于检验不同治疗方法的疗效、不同群体特征的差异等。3t检验的类型t检验包括单样本t检验、双样本t检验、配对样本t检验等，根据样本类型和检验目的选择合适的t检验方法。方差分析的原理和应用方差分析的原理方差分析是将总方差分解为不同来源的方差之和，以检验各组均值之间是否存在显著差异。假设检验方差分析基于假设检验的思想，通过比较组间方差和组内方差来判断组均值是否存在显著差异。应用场景方差分析广泛应用于医学、农业、工业等领域，用于比较不同处理组、不同时间点或不同因素水平下的样本均值。数据类型方差分析适用于连续型数据，如血压、身高、体重等，可以进行单因素方差分析、双因素方差分析或多因素方差分析。软件应用常用的统计软件，如SPSS、R语言等，都提供了方差分析的模块，可以方便地进行方差分析计算和结果解读。相关分析的原理和应用相关分析研究两个变量之间的关系。1Pearson相关系数用于线性关系2Spearman秩相关系数用于非线性关系3线性回归预测一个变量相关分析广泛用于流行病学研究，可以帮助我们了解变量之间的关系，例如，疾病发生率与环境因素的关系。回归分析的原理和应用1建立模型描述自变量和因变量之间的关系2估计参数计算模型中参数的最佳值3检验假设评估模型的拟合优度4预测利用模型预测因变量的值回归分析在流行病学研究中广泛应用，例如，可以用来分析吸烟与肺癌的关系，预测高血压患者的死亡风险。生存分析的概念和应用生存时间生存时间是指从研究对象开始观察到事件发生的时间，可以是死亡时间、疾病复发时间或其他事件时间。生存分析生存分析用于分析事件发生的时间，研究风险因素与生存时间的关系，以及不同治疗方法或干预措施对生存时间的影响。生存曲线生存曲线是用来描述生存时间分布的图形，显示在不同时间点上存活的个体比例。应用领域生存分析广泛应用于医学、流行病学、社会学等领域，例如癌症研究、传染病研究、社会学研究等。Kaplan-Meier生存曲线Kaplan-Meier生存曲线是一种常用的生存分析方法，用于绘制生存率随时间变化的曲线图。它能够展示在特定时间点上，研究对象存活的概率，并能比较不同组别的生存率差异。通过观察曲线形状和不同组别曲线之间的差异，可以评估治疗效果或其他因素对生存的影响。Cox比例风险模型风险比估计暴露对事件发生风险的影响生存曲线通过时间观察个体事件发生情况数学公式通过公式计算风险比和生存概率Cox比例风险模型是一种半参数模型，用于分析生存数据，评估暴露因素对事件发生风险的影响。它假设风险函数随时间的变化呈比例关系，可以用来计算风险比和生存概率。人群群组比较的统计方法比较的目的是什么？比较不同人群的疾病发生率或死亡率，以识别疾病的风险因素或保护因素。如何进行比较？利用统计学方法比较不同人群的疾病发生率或死亡率，并进行显著性检验。常用的方法有哪些？t检验、方差分析、卡方检验、logistic回归等。需要考虑哪些因素？年龄、性别、种族、社会经济地位等混杂因素。标准化率的计算及应用1标准化率定义标准化率是指将不同人群的疾病发生率或死亡率，按照某个标准人口结构进行调整后的指标，消除人口结构差异的影响。2计算方法标准化率的计算方法主要有直接法和间接法，直接法将研究人群的病例数按标准人口结构进行调整，间接法则利用标准人口结构计算预期病例数，再与实际病例数比较。3应用场景标准化率常用于比较不同地区、不同时间段的疾病发生率或死亡率，还可以用于评估疾病预防控制措施的效果。危险因素分析的统计方法统计学方法用于评估潜在危险因素与疾病或健康状况之间关联的统计方法。例如，Logistic回归分析可以用于确定吸烟与肺癌之间的关联性。流行病学方法流行病学研究设计和分析方法用于识别和量化危险因素。例如，病例对照研究可以比较患病者和健康者在吸烟史方面的差异。偏倚与混杂因素的控制11.偏倚控制研究设计阶段，尽量减少偏倚，例如，随机分组，匹配等方法控制。22.混杂因素控制通过分层分析，配对分析，多元回归等方法控制混杂因素，减少其对研究结果的影响。33.敏感性分析评估混杂因素对结果影响的程度，确定控制措施的有效性。44.数据质量控制保证数据准确，完整，可靠，减少数据录入和分析过程的错误。流行病学抽样调查方法简单随机抽样每个个体被选中的概率相等。适合样本量较大，总体分布均匀的情况。分层抽样将总体按照某种特征分成不同的层，在每层中进行简单随机抽样。适合总体存在明显差异，需要保证各层样本比例与总体比例一致的情况。整群抽样将总体分成若干个群，随机抽取若干群，然后对选中的群内所有个体进行调查。适合总体分布分散，群内个体比较相似的情况。系统抽样从总体中随机选取一个个体，然后以固定的间隔选取其他个体。适合总体存在某种顺序，需要保证样本分布均匀的情况。横断面调查研究设计横断面调查研究设计是一种流行病学研究方法，在特定时间点收集数据，观察暴露因素和疾病状态之间的关系。这种设计适合研究慢性病和常见病的流行病学特征，并探索疾病发生的可能影响因素。1目标人群确定研究人群，并确保样本代表性。2收集数据收集暴露因素和疾病状态信息。3分析数据分析暴露因素和疾病状态之间的关联性。4结论解释研究结果，并提出相关建议。队列研究设计研究对象选择队列研究选取特定人群作为研究对象，分为暴露组和非暴露组，并进行长期随访。暴露因素测量准确测量研究对象对暴露因素的接触情况，如吸烟史、饮食习惯等。结局事件记录对所有研究对象进行定期随访，记录结局事件发生情况，如疾病发生、死亡等。数据分析根据收集的数据，进行统计分析，评估暴露因素与结局事件之间的关联性。病例对照研究设计1选择病例组从特定人群中选择患病者2选择对照组从相同人群中选择健康者3收集数据收集病例和对照组的暴露史4数据分析分析暴露因素与疾病的关系病例对照研究是一种回顾性研究。研究者首先选择患病者（病例组）和健康者（对照组）。然后收集病例和对照组的暴露史，并分析暴露因素与疾病之间的关联。病例病例系列研究1定义类似于病例对照研究，但同时分析多个病例。2特点深入研究疾病特征，探索发病机制。3应用罕见病研究，探索病因和风险因素。4优势提高统计效能，发现细微的关联。病例病例系列研究通过比较多个病例组，深入分析疾病的特征，有助于探索发病机制。该研究方法适合研究罕见病，或需要更细致分析的疾病。实验研究设计1干预措施实验研究设计用于评估干预措施对特定结果的影响，例如药物治疗的效果。2随机分组研究对象被随机分配到干预组和对照组，以确保两组在基线特征上没有显著差异。3结果评估研究人员比较干预组和对照组的结局指标，以确定干预措施的有效性和安全性。系统评价和Meta分析系统评价系统评价是将多个独立研究结果进行综合分析，得出更可靠的结论。Meta分析Meta分析是对多个独立研究结果进行统计学分析，以获得更精确的估计和结论。生物信息学统计分析方法基因组分析分析基因组序列、基因表达、遗传变异等信息蛋白质组学分析研究蛋白质的结构、功能、相互作用等代谢组学分析分析生物体内的代谢产物信息机器学习利用机器学习算法建立预测模型流行病学统计软件的应用数据分析流行病学统计软件可以用于数据清洗、转换、分析和可视化，例如进行描述性统计、假设检验、回归分析等。研究设计这些软件可以帮助研究人员设计研究方案，例如样本量计算、分组随机化等。结果解读流行病学统计软件可以帮助研究人员解读分析结果，例如绘制图表、生成报告等。数据管理流行病学统计软件可以帮助研究人员管理数据，例如数据存储、备份、安全管理等