卫生统计学统计表
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目录
02
统计表设计规范
01
统计表基础概念
03
数据整理与呈现
04
统计表分析应用
05
结果解读与报告
06
工具与模板应用
01
PART
统计表基础概念
定义与核心作用
01
统计表定义
统计表是运用表格形式来表现和整理统计数据的工具，是统计工作中常用的手段之一。
02
核心作用
统计表能够简洁、清晰、有条理地展示数据，便于数据的比较、分析和推断，从而揭示数据的内在规律和趋势。
基本结构要素解析
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统计表的标题，简明扼要地说明表的内容和范围。
标题
由多个行和列组成，是统计表的核心部分，用于展示各项统计数据。
数据主体
位于统计表顶部，包括各项指标的名称和单位，以及数据的时间、地点等附加信息。
表头
01
03
02
对表中的数据、计算方法等进行解释和说明，以便读者更好地理解表的内容。
注释
04
只包含一种统计指标的表，用于展示单一数据的分布情况。
包含两种或两种以上统计指标的表，用于展示多个数据之间的关系。
按照某种特征将数据分成若干组，然后分别统计各组数据的表，用于揭示数据的内在结构和特征。
在分组表的基础上，计算各组数据的相对指标，以便更深入地分析数据的特征和规律。
常见类型划分
简单表
复合表
分组表
分析表
02
PART
统计表设计规范
三线表制作标准
通常包括顶线、表头线和底线，且三条线均应为细线。
表格线条
表头应清晰明了，包括指标名称、单位等，并置于表的上方。
表头设计
三线表应避免冗余信息，尽量做到简洁明了。
简练明了
行列设计逻辑原则
排列顺序
按照逻辑顺序排列行和列，通常按时间、空间或指标顺序排列。
01
层次清晰
通过合理划分行和列，使表格内容层次分明、易于理解。
02
对齐方式
表内数据应保持对齐，同一列数据应居中对齐或右对齐。
03
数值精度控制要求
误差控制
应采取措施控制误差，如使用可靠的测量工具、进行重复测量等。
03
对原始数据进行合理的修约，以符合统计表的要求。
02
数值修约
有效数字
应根据实际情况确定有效数字位数，避免过度精确或不足。
01
03
PART
数据整理与呈现
制定统计表格
规定数据录入格式，确保数据录入的准确性和可比性。
统一数据录入格式
数据审核机制
建立数据审核机制，对录入数据进行审核和校对，确保数据质量。
根据统计目的和内容，设计合理的统计表格，明确各项指标和数据的收集要求。
数据收集与录入规范
异常值处理策略
采用统计学方法或专业经验识别异常值，如离群值、极端值等。
异常值识别
根据异常值产生的原因，采取合理的处理策略，如保留、剔除、修正等。
异常值处理
将异常值处理结果及时反馈给数据提供人员，以便进行数据核实和修正。
异常值反馈
数据标准化处理流程
数据同质化处理
对不同来源、不同性质的数据进行同质化处理，使数据具有可比性。
01
数据无量纲化处理
消除数据的量纲影响，使数据在统一尺度下进行比较和分析。
02
数据标准化转换
按照统计学原理，将数据转换为标准形式，如率、构成比等，以便进行统计分析。
03
04
PART
统计表分析应用
描述性统计方法应用
集中趋势和离散程度
描述数据集中程度和波动大小，如均数、中位数、众数、方差等。
03
利用图形直观地展示数据的特征和趋势，如直方图、折线图、饼图等。
02
统计图
频数分布表
通过统计某一变量不同取值的频数，反映数据的分布情况。
01
参数估计
利用样本数据推断总体参数，如总体均数的估计、总体率的估计等。
推断性统计关联分析
假设检验
通过样本数据对总体假设进行检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
相关与回归分析
探讨两个或多个变量之间的关系，通过计算相关系数、回归方程等揭示变量间的关联程度和趋势。
统计软件操作要点
数据输入与清洗
确保数据准确无误地录入统计软件，并进行数据清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理等。
选择合适的统计方法
结果解读与报告
根据数据类型和研究目的，选择合适的统计方法进行分析。
正确解读统计结果，包括统计量的意义、P值解释等，并将统计结果以适当形式报告出来。
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3
05
PART
结果解读与报告
显著性标识规则
表示两组之间存在统计学显著差异，通常需要标记为“*”或“”。
P值小于0.05
表示两组之间不存在统计学显著差异，通常无需特殊标记。
P值大于或等于0.05
当进行多次比较时，需进行多重比较校正，以避免假阳性结果，常用方法包括Bonferroni法、FDR法等。
多重比较校正
结果表述语言规范
结果与结论一致
结果表述应与结论一致，避免自相矛盾或误导读者。
03
结果表述应客观、准确，避免夸大或缩小实际结果，避免使用含糊不清的措辞。
02
表述客观、准确
使用专业术语
在结果表述中，应使