魏高文卫生统计学
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CONTENTS
目录
01
学科基础理论
02
研究方法体系
03
数据管理规范
04
统计分析方法
05
公共卫生应用
06
教学实践成果
01
学科基础理论
卫生统计学核心概念
总体和样本
卫生统计学研究的基本对象，总体是研究的全部对象，样本是从总体中随机抽取的一部分。
01
变量和变异
变量是描述个体特征的指标，变异是指标在不同个体之间的差异。
02
统计描述和统计推断
统计描述是用统计指标描述数据特征，统计推断是根据样本信息推断总体特征。
03
推广卫生统计学方法
将统计学方法应用于医学和公共卫生领域，推动了卫生统计学的发展。
提出重要卫生统计指标
提出了一系列反映居民健康状况和医疗卫生服务利用情况的统计指标。
倡导循证医学
强调以证据为基础的医学决策，促进了临床研究和医学实践的进步。
魏高文学术贡献
学科发展历程
卫生统计学起源于医学和统计学的结合，早期主要应用于公共卫生领域。
起源与早期发展
随着医学科学的发展和统计方法的进步，卫生统计学逐渐发展成为一个独立的学科。
现代卫生统计学形成
卫生统计学将与计算机科学、数据科学等领域更加紧密地结合，推动医学和公共卫生领域的发展。
未来发展趋势
02
研究方法体系
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研究设计分类
观察性研究
包括横断面研究、队列研究和病例对照研究等，通过观察和记录研究对象在自然状态下的特征和变化，探讨其内在规律和关联。
实验性研究
通过随机分组、干预措施和对照比较等方法，验证假设或评估干预措施的效果。
理论流行病学研究
利用数学模型和仿真技术，探讨疾病流行规律和防控策略。
数据收集规范
采取合适的措施，如设置对照组、盲法等，避免数据偏差和干扰。
保证数据的真实性
确保收集的数据全面、准确，不遗漏重要信息。
保证数据的完整性
及时收集、整理和分析数据，确保数据的时效性。
保证数据的时效性
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抽样技术应用
随机抽样
按照随机原则从总体中抽取样本，保证样本的代表性。
分层抽样
将总体按照某种特征分成若干层，然后从每层中随机抽取样本，以提高样本的代表性。
整群抽样
将总体分成若干个群组，以群组为抽样单位进行抽样，适用于群组间差异较大的情况。
03
数据管理规范
数据标准化处理
确保数据收集、存储和分析的格式一致，避免数据格式不同导致的混乱和错误。
使用通用的数据编码标准，如ICD、LOINC等，确保数据的一致性和可比性。
对数据进行清洗和转换，包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据等，提高数据质量和分析准确性。
统一数据格式
数据编码标准
数据清洗与转换
数据采集阶段
制定详细的数据采集计划和流程，确保数据的真实性和完整性。
数据审核阶段
设立专门的数据审核人员，对采集的数据进行逐项审核，确保数据的准确性和合理性。
数据反馈机制
建立数据反馈机制，及时发现并纠正数据问题，确保数据的可靠性和有效性。
质量控制流程
数据安全与伦理
严格保护患者的隐私，确保数据的安全性和保密性，防止数据泄露和滥用。
数据隐私保护
定期对数据进行备份和恢复测试，确保数据的可靠性和完整性。
数据备份与恢复
在数据处理和分析过程中，遵循伦理原则和法律法规，确保研究的合规性和合法性。
伦理审查与合规性
04
统计分析方法
描述性统计应用
数据整理和展示
通过表格、图表等方式对数据进行整理和展示，以便更好地了解数据的特征和分布情况。
01
统计量描述
通过计算平均值、中位数、众数等统计量来描述数据的集中趋势，以及通过计算方差、标准差等统计量来描述数据的离散程度。
02
数据分布特征
研究数据的分布类型、偏态和峰度等特征，以便选择合适的统计方法进行分析。
03
参数估计
根据样本数据对总体假设进行检验，判断假设是否成立，从而决定接受或拒绝原假设。
假设检验
方差分析
研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，以及各因素之间的相互作用，从而确定重要因素。
通过样本数据对总体参数进行估计，如总体均值、总体比例等，同时给出估计的置信区间。
推断性统计原理
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软件工具实操
SPSS
掌握SPSS软件的基本操作，包括数据输入、数据清洗、数据分析等，能够利用SPSS进行描述性统计、假设检验等分析。
SAS
学习SAS软件的编程和数据处理功能，能够利用SAS进行复杂的数据分析和建模。
R语言
掌握R语言的基本语法和常用数据分析函数，能够利用R语言进行数据处理、可视化以及统计分析。
05
公共卫生应用
疾病防控分析案例
传染病流行趋势分析
利用统计方法分析传染病的传播趋势和影响因素，为制定预防和控制策略提供依据。
慢性病监测与干预
通过大规模的人群监测，了解慢性病的流行特征及其危险因素，为制定干预措施提供科学依据。
疫苗接种效果评估
运用统计学方法评估疫