江枫卫生统计学
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CONTENTS
目录
01
学科基础理论
02
数据收集与整理
03
统计分析方法
04
公共卫生实践应用
05
统计软件操作指南
06
案例研究与前沿方向
01
学科基础理论
卫生统计学定义与研究范畴
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和医学卫生领域数据的科学。
卫生统计学定义
研究范畴
重要性
卫生统计学的研究范畴包括卫生事业管理、临床医学、预防医学、卫生监督、医学教育等领域。
卫生统计学在卫生工作中具有重要作用，能够为卫生决策提供科学依据，是卫生工作不可或缺的重要工具。
数据分类与变量类型
数据分类
根据统计数据的性质，卫生统计学将数据分为定量数据和定性数据两类。
变量类型
变量转换
卫生统计学中的变量包括数值变量和分类变量，其中数值变量又可分为连续型变量和离散型变量。
为了满足统计分析的需要，有时需要将一种类型的变量转换为另一种类型的变量，如将分类变量转换为数值变量。
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平均数是描述一组数据集中趋势的指标，常用的有算数均数、几何均数和中位数等。
平均数
概率是描述随机事件发生的可能性大小的指标，频率是某一事件在大量重复试验中出现的次数与总次数的比值。
概率与频率
方差和标准差是描述一组数据离散程度的指标，方差是每个数据与平均数之差的平方和的平均值，标准差是方差的平方根。
方差与标准差
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基本统计指标解析
假设检验是统计学中用来判断样本数据是否支持某种假设的方法，其基本原理是先提出假设，然后根据样本数据计算统计量，最后根据统计量的结果判断假设是否成立。
假设检验
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数据收集与整理
调查问卷法
通过制定调查问卷，收集被调查者的基本信息、行为、态度等数据。
实验设计法
通过实验设计，获取观察对象在实验条件下的相关数据。
数据挖掘法
从已有的数据库中挖掘出相关的数据，进行分析研究。
数据来源可靠性
确保数据来源的可靠性和准确性，如权威机构发布的数据、已有研究的成果等。
研究设计方法与数据来源
数据质量控制策略
数据清洗
数据校验
数据抽样
保密与隐私保护
对数据进行预处理，去除重复、无效、错误的数据。
采用逻辑检查、范围检查等方法，确保数据的准确性和一致性。
对于大规模的数据集，采用抽样方法进行数据质量控制，以减少误差。
在数据收集和处理过程中，严格保护被调查者的隐私和信息安全。
对数据进行统一编码，便于数据的管理和查询。
根据数据的性质和特点，对数据进行科学的分类和归纳。
根据数据分类和编码结果，设计合理的数据库结构，确保数据的存储和查询效率。
定期对数据库进行备份和安全性检查，确保数据的完整性和安全性。
数据库构建标准化流程
数据编码
数据分类
数据库设计
数据备份与安全
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统计分析方法
描述性统计应用场景
异常值检测和数据清洗
通过描述性统计，可以识别数据中的异常值和离群点，从而进行数据清洗和预处理。
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描述性统计可用于绘制各类图表，如直方图、折线图、散点图等，直观地展示数据的特征和趋势。
02
数据可视化和图表展示
数据的总结和描述
通过描述性统计，可以简洁有效地总结数据，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等。
01
参数检验
当数据来自已知的总体分布，并且满足一定的假设条件时，可以使用参数检验来推断总体参数，如均值、方差等。常见的参数检验包括t检验、方差分析等。
非参数检验
当数据不满足参数检验的假设条件时，可以使用非参数检验。非参数检验不依赖于总体的具体分布形式，而是基于样本数据的秩或符号等进行推断。常见的非参数检验包括卡方检验、秩和检验等。
参数检验与非参数检验
相关分析与回归模型
相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系，通过计算相关系数来衡量变量之间的线性关系密切程度。相关分析可以帮助我们识别变量之间的潜在关系，为进一步研究提供线索。
相关分析
回归分析是一种预测性的建模技术，通过建立一个或多个自变量与因变量之间的数学关系，来预测因变量的值。回归分析可以用于探索变量之间的因果关系，预测未来趋势，以及优化决策等。常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
回归模型
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公共卫生实践应用
疾病监测数据分析
疾病预防控制
通过数据分析，识别高危人群、高发地区和疾病传播模式，为疾病预防控制提供科学依据。
疫情预警与应急响应
慢性病管理与防控
实时监测疫情数据，及时发现疫情暴发趋势，为应急响应和决策提供技术支持。
对慢性病患者的监测数据进行深入分析，评估慢性病流行趋势和防控效果，为慢性病管理和防控策略制定提供依据。
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根据区域人口健康状况和医疗资源分布情况，合理配置医疗资源，提高医疗资源利用效率。
卫生资源优化配置
医疗资源规划与利用
分析卫生人力资源需求和供给