衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)方積乾演講人：日期:CONTENTS目錄01學(xué)科基礎(chǔ)概念02研究方法體系03數(shù)據(jù)整理技術(shù)04常用分析模型05軟件實(shí)操指導(dǎo)06實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景01學(xué)科基礎(chǔ)概念衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)定義衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)概念衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和技術(shù)，研究醫(yī)療衛(wèi)生工作中數(shù)據(jù)的收集、整理、分析和解釋的科學(xué)。01衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)目的通過統(tǒng)計(jì)方法，揭示醫(yī)療衛(wèi)生工作中數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和特征，為醫(yī)學(xué)研究、衛(wèi)生管理和決策提供依據(jù)。02衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)內(nèi)容衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)包括統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)推斷等方面的內(nèi)容，同時(shí)還涉及數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)挖掘等方面。03研究對(duì)象與范圍衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象包括各種醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)，如疾病發(fā)病率、患病率、病死率、健康水平、衛(wèi)生資源利用等。研究對(duì)象衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究范圍廣泛，涉及臨床醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)、衛(wèi)生管理等多個(gè)領(lǐng)域，以及生物醫(yī)學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科。研究范圍衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究方法包括統(tǒng)計(jì)調(diào)查、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)分析等，旨在通過科學(xué)的方法獲取數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)和解釋數(shù)據(jù)。研究方法起源與發(fā)展衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)起源于17世紀(jì)的歐洲，隨著醫(yī)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展而逐漸形成。在19世紀(jì)，衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)逐漸應(yīng)用于公共衛(wèi)生和醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域?，F(xiàn)代發(fā)展20世紀(jì)以來，隨著醫(yī)學(xué)科學(xué)的發(fā)展和數(shù)據(jù)量的增加，衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)逐漸發(fā)展成為一門獨(dú)立的學(xué)科，并不斷發(fā)展和完善。未來趨勢(shì)未來，衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)將繼續(xù)發(fā)展和應(yīng)用，特別是在大數(shù)據(jù)、人工智能和生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，將為醫(yī)學(xué)研究和衛(wèi)生管理提供更加先進(jìn)和精準(zhǔn)的方法和技術(shù)。學(xué)科發(fā)展歷程02研究方法體系研究設(shè)計(jì)分類描述性研究描述衛(wèi)生事件或現(xiàn)象的分布特征或患病情況，包括現(xiàn)況調(diào)查、生態(tài)學(xué)研究和病例系列研究等。分析性研究探究衛(wèi)生事件或現(xiàn)象與可能的原因之間的關(guān)聯(lián)，包括隊(duì)列研究和病例對(duì)照研究等。實(shí)驗(yàn)性研究通過人為控制實(shí)驗(yàn)相關(guān)條件，驗(yàn)證衛(wèi)生事件或現(xiàn)象與特定因素之間的因果關(guān)系，包括臨床試驗(yàn)和社區(qū)干預(yù)試驗(yàn)等。數(shù)據(jù)采集規(guī)范確保問卷內(nèi)容的客觀性和準(zhǔn)確性，避免主觀因素和誘導(dǎo)性問題的出現(xiàn)，同時(shí)考慮受訪者的認(rèn)知能力和理解能力。問卷設(shè)計(jì)遵循隨機(jī)原則，確保樣本的代表性和可靠性，同時(shí)考慮樣本量和抽樣誤差的控制。樣本抽取對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的核查和校驗(yàn)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，及時(shí)糾正錯(cuò)誤和異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制0102036px6px隨機(jī)誤差控制通過嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和操作規(guī)范，減少測(cè)量偏倚、選擇偏倚和信息偏倚等非隨機(jī)誤差的產(chǎn)生。非隨機(jī)誤差控制敏感性分析評(píng)估研究結(jié)果對(duì)關(guān)鍵假設(shè)、參數(shù)和方法選擇的敏感性，以確定結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性。通過增加樣本量、優(yōu)化抽樣設(shè)計(jì)、使用統(tǒng)計(jì)方法等方法，降低隨機(jī)誤差對(duì)結(jié)果的影響。誤差控制策略03數(shù)據(jù)整理技術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建原則確保數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)全面、完整，能夠反映研究對(duì)象的全部信息。完整性原則保證數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的真實(shí)性、準(zhǔn)確性，避免數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和誤差。準(zhǔn)確性原則數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)在格式、定義、度量單位等方面要保持一致，便于數(shù)據(jù)分析和比較。一致性原則數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建應(yīng)考慮到數(shù)據(jù)查詢、處理和分析的效率，避免數(shù)據(jù)冗余和復(fù)雜性。高效性原則缺失值處理采用合適的方法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)或刪除，如均值填補(bǔ)、多重插補(bǔ)等。數(shù)據(jù)清洗流程01異常值處理識(shí)別并處理數(shù)據(jù)中的異常值或極端值，如錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、邏輯不一致數(shù)據(jù)等。02數(shù)據(jù)去重去除數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄，保證數(shù)據(jù)的唯一性和準(zhǔn)確性。03數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合統(tǒng)計(jì)分析的格式，如日期格式、數(shù)值格式等。04變量轉(zhuǎn)換方法連續(xù)變量離散化將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為分類變量，便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘。分類變量編碼將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量，如使用啞變量、指示變量等。變量標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響，使不同變量之間具有可比性。變量衍生根據(jù)已有變量生成新的變量，以更全面地反映研究對(duì)象的特征和關(guān)系。04常用分析模型描述性統(tǒng)計(jì)應(yīng)用數(shù)據(jù)的總結(jié)和描述運(yùn)用統(tǒng)計(jì)圖表、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)等方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的總結(jié)和描述，以揭示數(shù)據(jù)的分布特征和規(guī)律。異常值檢測(cè)通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常值或離群點(diǎn)，以便對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行評(píng)估。數(shù)據(jù)可視化運(yùn)用直方圖、折線圖、散點(diǎn)圖等統(tǒng)計(jì)圖表，將數(shù)據(jù)以可視化形式展示，便于分析和解釋。參數(shù)估計(jì)原理根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，采用一定的方法估計(jì)總體參數(shù)的值，如均值、方差等。點(diǎn)估計(jì)通過樣本數(shù)據(jù)，構(gòu)造總體參數(shù)的置信區(qū)間，以評(píng)估參數(shù)的不確定性。區(qū)間估計(jì)基于樣本數(shù)據(jù)，對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，判斷假設(shè)是否成立，從而決定接受或拒絕原假設(shè)。參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)123假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)施單個(gè)樣本的假設(shè)檢驗(yàn)針對(duì)一個(gè)樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)已知的總體參數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，判斷樣本數(shù)據(jù)是否來自該總體。兩個(gè)樣本的假設(shè)檢驗(yàn)針對(duì)兩個(gè)樣本數(shù)據(jù)，判斷兩個(gè)樣本數(shù)據(jù)是否來自相同的總體或不同的總體，從而得出兩個(gè)總體之間是否存在差異的結(jié)論。多個(gè)樣本的假設(shè)檢驗(yàn)針對(duì)多個(gè)樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行多個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)，以判斷多個(gè)總體之間的差異是否顯著，通常采用方差分析等方法。05軟件實(shí)操指導(dǎo)SPSS基礎(chǔ)操作數(shù)據(jù)錄入介紹SPSS數(shù)據(jù)錄入的基本步驟和方法，包括手動(dòng)錄入、外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入等。01數(shù)據(jù)清洗講解數(shù)據(jù)清洗的流程和技巧，如缺失值處理、異常值檢測(cè)、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。02數(shù)據(jù)描述介紹描述性統(tǒng)計(jì)分析的方法和SPSS實(shí)現(xiàn)，包括集中趨勢(shì)、離散程度、分布形態(tài)等。03假設(shè)檢驗(yàn)闡述假設(shè)檢驗(yàn)的原理和步驟，涵蓋單樣本t檢驗(yàn)、雙樣本t檢驗(yàn)、方差分析等常用方法。04SAS編程要點(diǎn)數(shù)據(jù)集操作介紹SAS數(shù)據(jù)集的基本概念和操作，包括創(chuàng)建、修改、合并等。數(shù)據(jù)處理講解SAS數(shù)據(jù)處理的方法和技巧，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)篩選等。統(tǒng)計(jì)分析介紹SAS常用統(tǒng)計(jì)分析方法，包括回歸分析、分類分析、聚類分析等。編程技巧分享SAS編程的實(shí)用技巧和經(jīng)驗(yàn)，如宏編程、函數(shù)編寫、代碼優(yōu)化等。R語(yǔ)言可視化介紹R語(yǔ)言可視化的基本方法和常用庫(kù)，如ggplot2、ECharts等。數(shù)據(jù)可視化講解如何使用R語(yǔ)言繪制各類統(tǒng)計(jì)圖形，如直方圖、折線圖、散點(diǎn)圖等。統(tǒng)計(jì)圖形制作分享R語(yǔ)言圖形優(yōu)化的技巧和方法，如顏色搭配、布局調(diào)整、標(biāo)注添加等。圖形優(yōu)化介紹R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)交互的方法和工具，如Shiny、Plotly等。動(dòng)態(tài)交互06實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景流行病學(xué)調(diào)查疾病分布研究利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析疾病在不同地區(qū)、不同人群中的分布規(guī)律，為病因研究和防治措施提供依據(jù)。病因與危險(xiǎn)因素分析通過收集、整理和分析有關(guān)疾病與暴露因素之間的數(shù)據(jù)，確定疾病的主要危險(xiǎn)因素，為疾病預(yù)防和控制策略的制定提供依據(jù)。疾病預(yù)測(cè)與模型建立運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立疾病預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生趨勢(shì)和流行規(guī)律，為衛(wèi)生決策和規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。健康狀況評(píng)估利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法評(píng)估人群的健康狀況，為公共衛(wèi)生決策提供依據(jù)。公共衛(wèi)生政策評(píng)估對(duì)公共衛(wèi)生政策的實(shí)施效果進(jìn)行定量評(píng)估，為政策修訂和完善提供依據(jù)。資源分配與優(yōu)化配置運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析衛(wèi)生資源的使用情況，為衛(wèi)生資源的合理分配和優(yōu)化配置提供科學(xué)依據(jù)。公共衛(wèi)生決策臨床療效評(píng)價(jià)臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和方法設(shè)計(jì)臨床試驗(yàn)，確保試驗(yàn)的科學(xué)性和有效