第一章(绪论)卫生统计学.ppt
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第一章(绪论)卫生统计学.ppt
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卫生统计学,欢迎学习,重点掌握:
1、医学统计学的基本步骤;2、常见的医学统计资料的类型3、医学统计学常用的几个基本概念:
总体与样本同质与变异随机误差(抽样误差)概率与小概率事件。
第一章绪论,第一节医学统计学的定义,统计学(statistics):
是一门研究数据的搜集、整理和分析的科学。
医学统计学(medicalstatistics):
是应用概率论和数理统计的原理和方法,处理医学领域中数据的变异性的一门科学和艺术,内容包括收集、整理、分析、解释和表达数据,目的是求得可靠的结果。
医学统计学的任务和作用,任务:
(1)进行统计设计,收集、整理资料;
(2)对所收集资料进行统计描述和处理;(3)对统计处理的结果进行分析和解释。
作用:
(1)帮助医学工作者有计划、有目的地进行科研活动;
(2)合理地分析和解释试验数据,科学地揭示数据之间隐含的内在规律性。
举例:
举例1:
例如:
某医院有位医生用中成药“冠心灵”治疗冠心病,其对照用西药,观察结果如表1所示。
表1冠心灵与单纯西药疗效比较,请问:
冠心灵是否比单纯的西药有效?
这就涉及到统计学中统计推断的问题,即假设检验、计算P值的问题。
例如:
对心肌梗死抢救治疗后的患者进行随防调查,其随防调查的部分资料如表2所示。
表2心肌梗死抢救治疗后的随防研究,根据这些资料,可提出如下几个问题:
1、出院后第一年死亡率与以后几年的死亡率是否有统计学差异?
2、2年生存率是多少?
3年生存率是多少?
4年生存率是多少?
5年生存率是多少?
3、其中有些患者中断随访了,中断随访的患者如何进行统计分析?
怎样随访才算有效?
这些问题的解决有赖于一系列统计学方法。
第二节统计工作的基本步骤,*
(一)研究设计(design)(关键)
(二)搜集资料(collectionofdata)(三)整理资料(sortingdata)(四)分析资料(analysisdata),1、明确研究目的与确定研究指标;2、确定研究对象和观察单位;3、选择合适的调查方法;4、采取的调查方式;5、设计调查表格和调查项目;6、样本含量的估计;7、资料的收集、整理、分析计划。
(一)研究设计(design)(关键),1、专业研究设计反映研究者对专业知识与技术正确应用的程度,主要与科研剂量或项目的深度及水平有关.2、统计研究设计反映研究者对统计知识与技术正确应用的程度,主要与科研工作的质量有关。
(1)调查研究设计(surveydesign)
(2)实验研究设计(experimentdesign),根据研究内容分:
(二)收集资料目的是及时收集准确、完整的原始资料统计报表,登记和报告卡(单)日常医疗卫生工作记录,专题调查或实验,(三)整理资料整理资料的目的是把分散、零乱的原始资料系统化和条理化,便于下一步计算统计指标和统计分析。
一般来说,要注意如下几点:
1、资料的逻辑检查。
如报表的纵向、横向合计和总的合计是否吻合。
从专业的角度检查资料是否合理,如退休年龄不应出现小于20岁;男性患者的调查表中不应出现妇科疾病等。
2、一致性检查。
如,从专业的角度检查诊断与疗效的评定标准是否统一。
3、原始数据的加工。
如对年龄进行分组;如根据需要将生存时间由年改成月等。
统计描述统计推断统计描述:
统计表和统计图及统计指标来描述事物的基本特征及规律。
统计推断:
样本的信息推断总体的特征。
统计分析,(四)分析资料,第三节医学统计学方法的基本概念,一、同质与变异1、同质(homogeneity):
即同质性,是研究事物现象存在的共性。
即一个总体的所有单位起码在某一点上具有相同的性质,否则,某些或某个单位就不能被纳入到同一个总体。
例如:
你、我、他等诸位,同质性就是都是人。
2、变异(variation):
即变异性,总体各观察单位除了具有某种或某些共同的性质以外,在其他方面则各不相同,具有质的差别和量的差别。
例如:
你、我、他等诸位,同质性就是都是人。
但人,也分男、女;也分年龄大小等,这就是同质基础上的变异。
变异是绝对的、普遍存在的,所以才有必要进行统计研究,这是统计的前提条件。
请思考:
要研究某银行职工的工资情况,1、其统计总体是什么?
2、想一想这个总体是否同时具备统计总体的三个特征?
。
二、统计资料的类型,1、变量(variable):
在确定总体后,研究者所测量和观察的每个观察单位的某项特征。
2、变量值(valueofvariable)或观察值(observedvalue),亦称资料:
是指对变量进行测量或观察所得的结果。
例如:
以人为观察单位调查3岁儿童的生长发育情况,儿童的性别是特征,即变量,它分为男性和女性;身高是特征,即变量,可分为高、矮,其变量值就是测量得的身高是多少cm。
按资料(变量值)是定量的还是定性的,我们可以将资料分为定量资料和定性资料2种类型:
(1)数值变量(定量资料,计量资料)
(2)分类变量(定性资料)
(1)无序分类(计数资料)a.二分类资料b.多项分类资料
(2)有序分类(等级资料),3、资料的类型,
(1)数值变量(定量变量),数值变量(numericalvariable):
用定量的方法测定每个观察对象的某项观察指标所得到的数据,带有度量衡单位。
如身高(cm)、体重(kg)等。
特点:
a、有单位b、有数值大小,a、离散型变量(discretevariable):
指变量值(测量值)只取整数的情况。
如育龄妇女生育的子女数、儿童患龋牙数等。
b、连续型变量(continuousvariable):
指变量值(测量值)是区间内任意值。
如身高、体重、血压等。
分类:
(2)分类变量(定性变量),计数资料(categoricalvariable):
将观察对象按某种性质、类别或属性进行分组,然后清点各组的例数所得到的资料。
(1)无序分类变量(unorderedcategories),二项分类变量:
只包含两个相互对立的类别性别(男、女),疾病(有、无),结局(生、死)多项分类变量:
包含多个互不相容的类别如血型变量:
结果分为A型、B型、AB型、O型,特点:
(1)分组组数2组
(2)各组没有量的差异,只有质不同,分类:
(2)有序分类变量(ordinalcategories),将观察对象按某种性质、类别或属性的不同级别进行分组,然后清点各组的例数所得到的资料。
如测定某人群血清反应,测量结果:
、,4个等级;又如观察用某药治疗某病患者的治疗效果,结果:
治愈、显效、好转、无效,4个等级;,编号WBc(/mm3)18000260003440047200、,正常组25人异常组5人,过低组1人正常组25人过高组4人,(计量资料),(计数资料),(等级资料),三种类型可互相转换,统计资料的几种类型,三、总体(population)和样本(sample)
(一)总体:
根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合。
如,某地所有15岁健康男孩身高值总体。
(1)有限总体(finitepopulation):
如某地区期高血压病人总体
(2)无限总体(infinitepopulation):
如,空气中SO2含量浓度总体。
(3)参数(parameter):
反映总体特征的指标。
参数一般用希腊字母表示,如总体均数,总体率,总体标准差。
作为总体,其必须具备三个特性:
大量性、同质性、变异性。
(二)样本(sample):
根据研究目的从研究总体中随机抽取部份观察单位,其某项变量值的集合。
样本,总体,1、样本例数(n)或样本含量(samplesize):
样本中的观察单位数。
2、随机抽样的目的:
用样本信息来推断总体特征。
3、样本信息推论总体特征的前提:
(1)样本的可靠性
(2)样本的代表性:
A、样本必须遵循随机化原则;B、有足够的样本例数。
样本(n),总体,学习“样本”定义注意的几个问题,4、随机抽样(randomsampling),不是随意选择(purposeselection)。
随机抽样(randomsampling):
指把研究总体按一定的概率规则,抽取部分观察单位进行研究的方法。
5、统计量(statistic):
统计学中将反映样本特征的指标。
统计量,一般以拉丁字母表示,如样本均数X,样本率P,样本标准差S。
样本(n),总体,学习“样本”定义注意的5个问题,四、误差(error)
(一)随机误差(randomerror)随机误差指一类不恒定、随机变化的误差,有多种无法控制的因素引起的。
包括抽样误差和随机测量误差。
1、抽样误差(samplingerror)指在随机抽样研究中,由于抽样而引起的样本指标与总体指标之间的偏差。
其大小随样本不同而改变,是一个随机变量。
抽样误差是不可避免的,但其大小可以控制。
(二)系统误差(samplingerror)在实际观测过程中,由于仪器未校正、测量者感官的某种倾向、研究者掌握的标准偏高或偏低等原因,使观察值不是随机分散在真值两侧,而是具有方向性、系统性或周期性地偏离真值。
可避免,可控制。
(三)过失误差(grosserror)由于各种失误导致地误差。
如工作人员责任心不强,检查核对制度不严或故意修改等而造成的检查、记录、观察、录入数据错误等而产生。
可避免,可控制。
五、概率,
(一)频率(frequency):
是指在相同条件下,进行有限n次重复试验,某随机事件A发生次数与n次试验的比值(即A/n),其值介于0-1之间。
(二)概率(probability):
是描述某随机事件A发生可能性大小的度量,记作P,可用小数或百分数表示,其值为0P1。
随机事件(randomevent):
可以发生也可以不发生,可以这样发生也可以那样发生的事件。
亦称偶然事件。
如:
用相同治疗方法治疗某病的一群患者,只知道治疗后可能有治愈、好转、无效、死亡4种结果,但对一个刚入院的该病患者,治疗后究竟发生哪一种结果是不确定的。
这里的每一种可能发生的结果都是一个随机事件。
用来描述随机事件发生可能性大小的一种度量,常用P表示。
P取值:
0P10,事件发生的可能性愈小;1,事件发生的可能性愈大0,事件不可能发生;1,事件必然发生;当0或1时,因事件的发生是确定性的,已不是随机事件,故我们只能把它当作是随机事件的特例,不把它作为概率的取值范围。
小概率事件:
0.05的随机事件称小概率事件。
表示该事件发生的可能性很小。
对于某一次试验中可认为该事件几乎不可能发生。
小结(Summary)1、医学统计学(medicalstatistics):
是应用概率论和数理统计的原理和方法,处理医学领域中数据的变异性的一门科学和艺术,内容包括收集、整理、分析、解释和表达数据,目的是求得可靠的结果。
2、统计工作的基本步骤:
(1)设计(design);
(2)收集资料(collectingdata);(3)整理资料(sortingdata);(4)分析资料(analyzingdata),包括统计描述和统计推断两个方面的内容。
统计描述是通过相应的统计指标、选用适当的统计表或统计图来阐明数据特征;统计推断是在概括样本信息的基础上,推断研究总体的特征。
3、几个基本概念:
(1)总体与样本:
总体(population):
根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合。
样本(sample):
根据研究目的从研究总体中随机抽取部分观察单位,其某项变量值的集合。
(2)随机抽样(randomsampling):
指把研究总体按一定的概率规则,抽取部分观察单位进行研究的方法。
(3)定量变量(quantitativevariable),也称计量资料(measurementdata):
是指对每一观察对象用定量的方法测定某项指标所得的资料。
一般有度量衡单位,每个对象之间有量的区别,没有质的区别。
3、几个基本概念:
(4)分类(定性)变量(qualitativevariable),也称计数资料(enumerationdata):
指对观察对象按属性或类型分组计数所得的资料。
每个对象之间没有量的差异,只有质的不同。
其中有序分类变量(ordinalcategories)或称等级资料(gradeddata):
对观察对象按属性或类型分组计数,但各属性或类型之间又有程度的差别。
(5)抽样误差(samplingerror):
指在随机抽样研究中,由于抽样而引起的样本指标x与总体指标之间的偏差,称为抽样误差。
(6)概率(probability):
是描述某随机事件A发生可能性大小的度量,记作P,可用小数或百分数表示,其值为0P1。
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