预防医学统计概述演讲人：日期:
目录CATALOGUE02数据收集方法03常用分析方法04疾病预防应用05统计误差控制06工具与软件实现01基础概念解析
01基础概念解析PART
预防医学统计定义预防医学统计定义预防医学统计是应用数理统计学原理和方法，在预防医学领域收集、整理、分析和解释资料，并得出结论的科学。预防医学统计的目的预防医学统计的基本任务预防疾病、促进健康、提高生命质量和延长寿命。通过统计方法描述疾病流行状况、探索病因、评估预防效果、预测疾病流行趋势和制定预防措施。123
描述疾病流行状况利用统计方法描述疾病的分布、发病、死亡等状况，揭示疾病的流行规律和趋势。探索疾病病因运用统计方法分析疾病与各种因素之间的关系，寻找可能的病因和危险因素。评估预防效果通过统计学方法评估各种预防措施的效果，为制定和修订预防策略提供依据。预测疾病流行趋势运用统计学模型预测疾病未来的流行趋势，为制定预防规划和资源分配提供科学依据。统计学在预防医学中的作用
用于描述数据的基本特征，如平均数、中位数、众数、标准差等。用于分析数据之间的关系，如率、比、相关系数等。将多个指标综合成一个指标，以全面反映某一现象的综合情况，如健康指数、疾病负担等。利用数学模型和统计方法对数据进行预测和分析，如时间序列分析、回归分析等。核心统计指标分类描述性指标分析性指标综合性指标预测性指标
02数据收集方法PART
包括问卷调查、访谈调查、体格检查等。调查数据包括临床试验、社区干预试验等。实验数括疾病监测、健康相关行为监测、环境监测等。监测数据包括出生记录、死亡记录、疫苗接种记录等。公共卫生记录流行病学数据来源类型
确保样本能够反映目标人群的特征。代表性研究设计基本原则研究目的、方法、结果要具有逻辑性和科学性。合理性保障研究对象的权益，避免造成伦理问题和伤害。伦理性考虑人力、物力、财力等资源因素，确保研究能够顺利进行。可行性
数据质量控制标准准确性数据要真实可靠，避免误差和偏倚致性数据要具有一致性和可重复性，确保不同时间和不同研究者之间的数据具有可比性。完整性数据要全面，避免遗漏和缺失。透明性数据的收集、处理和分析过程要公开透明，确保研究结果的可信度。
03常用分析方法PART
数据的集中趋势通过统计描述数据集中位置，包括均值、中位数和众数等。描述性统计分析框架01数据的离散程度反映数据分布的离散程度，如标准差、极差、四分位数间距等。02数据分布形态通过数据分布的形状和对称性，初步判断数据的分布类型。03数据可视化利用图表形式直观展示数据的特征和趋势，如直方图、折线图等。04
假设检验置信区间估计相关性分析回归分析通过样本数据对总体参数进行推断，判断差异是否具有统计学意义。根据样本数据计算总体参数的置信区间，反映参数的不确定性。探讨两个或多个变量之间的关系，判断变量间是否存在关联及关联程度。通过建立数学模型，分析因变量与自变量之间的数量关系，预测未来趋势。推断性统计应用场景
将多个指标转化为少数几个综合指标，以便更好地解释数据变异性。探究多个变量背后的潜在因子，解释变量之间的相关性。根据样本之间的相似性，将样本分为不同的类别或组别。根据已知的分类标准，建立判别函数，对新样本进行分类预测。多变量分析技术选择主成分分析因子分析聚类分析判别分析
04疾病预防应用PART
发病率与患病率计算发病率反映某地区某病新发生的程度，用于衡量某病的发病风险。患病率计算公式反映某地区某病的现患情况，有助于了解某病的流行程度和分布情况。发病率=某时期某病新发病例数/同时期内暴露人口数；患病率=某时点某病现患病例数/同时期平均人口数。123
风险因素筛查模型指增加疾病或死亡发生可能性的因素，包括行为因素、环境因素、遗传因素等。风险因素运用统计学方法，将多个风险因素综合考虑，建立预测某病发生概率的模型。筛查模型如Logistic回归、Cox比例风险模型等，可用于评估个体或群体的疾病风险。常见模型
效果评估通过比较干预组和对照组的差别，评估健康干预措施对疾病预防和控制的效果。健康干预效果评估评估指标包括发病率、患病率、死亡率等，也可根据干预目的和实际情况选择其他指标。评估方法常用的有随机对照试验、队列研究等，每种方法都有其适用范围和局限性，需根据具体情况选择。
05统计误差控制PART
影响因素根据假设检验类型（如单样本t检验、双样本t检验、卡方检验等）选择相应的计算公式。计算公式样本量修正针对实际研究中可能出现的失访、剔除和不符合纳入标准等情况，适当增加样本量。确定样本量需考虑研究对象数量、效应大小、第一类错误和第二类错误的概率等。样本量计算标准
偏倚与混杂控制策略选择性偏倚通过采用随机化、盲法等措施减少选择性偏倚的影响。信息偏倚通过培训调查员、标准化