第一章绪论卫生统计学

重点掌握：重点掌握：1、医学统计学的基本步骤；、医学统计学的基本步骤；2、常见的医学统计资料的类型、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：、医学统计学常用的几个基本概念：u 总体与样本总体与样本u同质与变异同质与变异u随机误差（抽样误差）随机误差（抽样误差）u概率与小概率事件。概率与小概率事件。第一章第一章 绪绪 论论 第一节第一节 医学统计学的定义医学统计学的定义 统计学统计学（statisticsstatistics）：）：是一门研究数据的搜是一门研究数据的搜集、整理和分析的科学。集、整理和分析的科学。 u医学统计学医学统计学（medical statisticsmedical statistics）：）：是应用概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理、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结果果 。 医学统计学的任务和作用医学统计学的任务和作用u任务：（任务：（1）进行统计设计，收集、整理资料；）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；）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。）对统计处理的结果进行分析和解释。u作用：（作用：（1）帮助医学工作者有计划、有目的地）帮助医学工作者有计划、有目的地进行科研活动；进行科研活动； （2）合理地分析和解释试验数据，科学）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。地揭示数据之间隐含的内在规律性。举例：举例：举例举例1 1：u例如：某医院有位医生用中成药例如：某医院有位医生用中成药“冠心灵冠心灵”治疗冠心病，治疗冠心病，其对照用西药，观察结果如表其对照用西药，观察结果如表1所示。所示。 表表1 冠心灵与单纯西药疗效比较冠心灵与单纯西药疗效比较 试验用药试验用药例数例数有效有效无效无效有效率有效率(%)单纯西药单纯西药4034685.00 冠心灵冠心灵4237588.10 请问：请问：冠心灵是否比单纯的西药有效？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、这就涉及到统计学中统计推断的问题，即假设检验、计算计算P值的问题。值的问题。u例如：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 。 表表2 心肌梗死抢救治疗后的随防研究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：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。随访时间随访时间随访数随访数死于本病死于本病中断随访中断随访第第1年年134213041第第2年年11714853第第3年年10704273第第4年年9555648第第5年年851350第二节统计工作的基本步骤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（collection of data） （三）整理资料（sorting data） （四）分析资料（analysis data）1 1、明确研究目的与确定研究指标；、明确研究目的与确定研究指标；2 2、确定研究对象和观察单位；、确定研究对象和观察单位；3 3、选择合适的调查方法；、选择合适的调查方法；4 4、采取的调查方式；、采取的调查方式；5 5、设计调查表格和调查项目；、设计调查表格和调查项目；6 6、样本含量的估计；、样本含量的估计；7 7、资料的收集、整理、分析计划。、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、专业研究设计 反映研究者对专业知识与技术正确应用的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程度，主要与科研剂量或项目的深度及水平有关关. 2、统计研究设计、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。度，主要与科研工作的质量有关。（1）调查研究设计）调查研究设计(survey design)（2）实验研究设计（）实验研究设计（experiment design） 根据研究内容分:（二）收集资料（二）收集资料目的是目的是及时及时收集收集准确准确、完整完整的原始资料的原始资料 统计报表，统计报表，登记和报告卡（单）登记和报告卡（单）日常医疗卫生工作记录，日常医疗卫生工作记录，专题调查或实验专题调查或实验（三）整理资料（三）整理资料整理资料的目的是把分散、零乱的原始资料整理资料的目的是把分散、零乱的原始资料系统化系统化和和条理化条理化，便于下一步计算统计指标，便于下一步计算统计指标和统计分析。和统计分析。 一般来说，要注意如下几点：一般来说，要注意如下几点：1、资料的逻辑检查。、资料的逻辑检查。如报表的纵向、横向合计和总的合计是如报表的纵向、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应出现小于20岁；男性患者的调查表中不应出现妇科疾病岁；男性患者的调查表中不应出现妇科疾病等。等。2、一致性检查。、一致性检查。如，从专业的角度检查诊断与疗效的评定标如，从专业的角度检查诊断与疗效的评定标准是否统一。准是否统一。3、原始数据的加工。、原始数据的加工。如对年龄进行分组；如根据需要将生存如对年龄进行分组；如根据需要将生存时间由年改成月等。时间由年改成月等。统计描述统计描述统计推断统计推断统计描述统计描述: :统计表和统计图及统计指标来描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。述事物的基本特征及规律。统计推断统计推断: :样本的信息推断总体的特征。样本的信息推断总体的特征。 统计分析统计分析（四）分析资料第三节第三节 医学统计学方法的基本概念医学统计学方法的基本概念一、同质与变异一、同质与变异1、同质、同质（homogeneity） ：即同质性，是研究事物现象存即同质性，是研究事物现象存在的共性在的共性 。即一个总体的所有单位起码在某一点上具有相同。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，同质性就是都是人例如：你、我、他等诸位，同质性就是都是人 。2、变异、变异(variation) ：即变异性，总体各观察单位除了具有某即变异性，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。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，所以才有必要进行变异是绝对的、普遍存在的，所以才有必要进行统计研究，统计研究，这是统计的前提条件。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，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？、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、想一想这个总体是否同时具备统计总体的三个特征？。个特征？。二、统计资料的类型二、统计资料的类型1 1、变量（变量（variable）：）：在确定总体后，研究者所测在确定总体后，研究者所测 量量和观察的每个观察单位的某项特征。和观察的每个观察单位的某项特征。2、变量值（、变量值（value of variable）或观察值（）或观察值（observed value），亦称资料），亦称资料：是指对变量进行测量或观察所得：是指对变量进行测量或观察所得的结果。的结果。例如：以人为观察单位调查例如：以人为观察单位调查3岁儿童的生长发育情况，儿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 3、资料的类型、资料的类型（1）数值变量（定量变量） 数值变量数值变量（numerical variablenumerical variable）：用定量的方法测定每个观察对象的某项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，带有度量衡单观察指标所得到的数据，带有度量衡单位。如身高（位。如身高（cmcm）、体重）、体重(kg) (kg) 等。等。特点：特点： a a、有单位、有单位 b b、有数值大小、有数值大小a、离散型变量（discrete variable）：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（continuous variable）：指变量值（测量值）是区间内任意值。如身高、体重、血压等。 分类：分类：（2 2）分类变量（定性变量）分类变量（定性变量） 计数资料计数资料（categorical variablecategorical variable）：将观察对象按某种性质、类别或属性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进行分组，然后清点各组的例数所得到的资料到的资料。 （1 1）无序分类变量（）无序分类变量（unordered categories ） 二项分类变量：只包含两个相互对立的类别二项分类变量：只包含两个相互对立的类别 性别（男、女），疾病（有、无），结局（生、死）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：结果分为如血型变量：结果分为A A型、型、B B型、型、ABAB型、型、O O型型 特点：特点：（1 1）分组组数）分组组数22组组（2 2）各组没有量的差异，只有质不同）各组没有量的差异，只有质不同分类：分类：（2 2）有序分类变量（）有序分类变量（ordinal categories ） 将观察对象按某种性质、类别或属性的将观察对象按某种性质、类别或属性的不同级别不同级别进行分组，然后清点各组的例数所进行分组，然后清点各组的例数所得到的资料。得到的资料。如测定某人群血清反应，测量结果：如测定某人群血清反应，测量结果：、，、，4个等级；个等级；又如观察用某药治疗某病患者的治疗效果，结又如观察用某药治疗某病患者的治疗效果，结果：果：治愈、显效、好转、无效，治愈、显效、好转、无效，4个等级；个等级； 编号编号 WBc(/mm3) 1 8000 2 6000 3 4400 4 7200 、 、 、 、正常组正常组 25人人 异常组异常组 5人人过低组过低组 1人人 正常组正常组 25人人 过高组过高组 4人人（计量资料）（计量资料） （计数资料）（计数资料）（等级资料）（等级资料）三种类型可互相转换三种类型可互相转换统计资料的几种类型统计资料的几种类型 三、总体三、总体（population）和样本和样本（sample） （一）（一）总体总体: :根据研究目的所确定的同质的所有观察对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。象某项变量值的集合。如，某地所有如，某地所有1515岁健康男孩身高岁健康男孩身高值总体。值总体。 （1 1）有限总体）有限总体(finite population) ：如某地区如某地区期高期高血压病人总体血压病人总体 （2 2）无限总体）无限总体(infinite population) ：如，空气中如，空气中SOSO2 2含量浓度总体。含量浓度总体。 （3 3）参数（参数（parameter）：）：反映总体特征的指标反映总体特征的指标 。 参数一般用希腊字母表示，如总体均数参数一般用希腊字母表示，如总体均数，总体率，总体率，总体标准差总体标准差。作为总体，其必须具备三个特性：作为总体，其必须具备三个特性： 大量性、同质性、变异性。大量性、同质性、变异性。（二）样本（二）样本（samplesample）: :根据研究目的从研究根据研究目的从研究总体中总体中随机抽取随机抽取部份观察单位，其某项变量值的部份观察单位，其某项变量值的集合。集合。 样本样本总体总体1、样本例数（样本例数（n）或样本含量（）或样本含量（sample size）：）：样样本中的观察单位数。本中的观察单位数。2、随机抽样的目的随机抽样的目的: 用样本信息来推断总体特征。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：、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。 样本样本（n）总体总体学习学习“样本样本”定义注定义注意的几个问题意的几个问题4、随机抽样（、随机抽样（random sampling），不是随意选择），不是随意选择（purpose selection）。）。 随机抽样（随机抽样（random sampling）：）：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（、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。 样本样本（n）总体总体学习学习“样本样本”定义注定义注意的意的5个问题个问题四、四、误差误差( (error) )（一）随机误差（一）随机误差（random errorrandom error） 随机误差指一类不恒定、随机变化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误差，有多种无法控制的因素引起的。包括的。包括抽样误差和随机测量误差。抽样误差和随机测量误差。 1 1、抽样误差、抽样误差(sampling error) 指在随机抽样研究中，由于抽样而引起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的样本指标与总体指标之间的偏差偏差 。 其大小随样本不同而改变，是一个随机变量。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。抽样误差是不可避免的，但其大小可以控制。 （二）系统误差（二）系统误差(sampling error) 在实际观测过程中，由于仪器未校正、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、系统性或周在真值两侧，而是具有方向性、系统性或周期性地偏离真值。期性地偏离真值。 可避免，可控制可避免，可控制 。（三）过失误差（三）过失误差( (gross error) ) 由于各种失误导致地误差。如工作人员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、录入数据错等而造成的检查、记录、观察、录入数据错误等而产生。误等而产生。 可避免，可控制。可避免，可控制。 五、概率五、概率 （一）频率（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。 (二二 )概率（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(random event)：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： 0P1 0，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：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。 小结小结(Summary) 1、医学统计学（medical statistics）: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(collecting data) ；（3）整理资料(sorting data) ；（4）分析资料(analyzing data) ，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（random sampling）：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（quantitative variable），也称计量资料(measurement data)：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（qualitative variable），也称计数资料(enumeration data)：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（ordinal categories）或称等级资料(graded data )：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（sampling error）：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。