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卫生统计学汇报人：XXX2025-X-X

目录1.卫生统计学概述

2.描述性统计

3.推断统计

4.t检验

5.方差分析

6.相关与回归分析

7.生存分析

8.卫生统计学应用实例

01卫生统计学概述

卫生统计学定义与作用定义卫生统计学是一门应用统计学原理和方法，研究人群健康状况、疾病发生及影响因素的学科。它以人群为研究对象，运用统计学方法分析数据，为公共卫生决策提供科学依据。作用卫生统计学在公共卫生领域发挥着重要作用。它可以帮助我们了解疾病流行趋势，评估疾病负担，制定预防控制策略。据统计，通过卫生统计学方法分析，我国在近20年内成功控制了多种传染病的爆发流行，保障了人民群众的健康。应用卫生统计学在疾病预防控制、健康风险评估、医疗服务质量评价等方面均有广泛应用。例如，通过对传染病疫情数据的统计分析，可以及时发现疫情隐患，提前采取防控措施；在健康风险评估中，通过对个体健康数据的统计分析，可以预测个体未来患病的风险。据统计，我国每年约有1000万人通过卫生统计学方法进行健康风险评估。

卫生统计学发展简史起源发展卫生统计学起源于17世纪，最早可追溯至英国人约翰·格朗特对人口数据的统计研究。18世纪末，英国医生约翰·斯诺通过统计方法揭示了霍乱疫情与水源的关系，为公共卫生实践奠定了基础。经典时期19世纪末至20世纪初，卫生统计学进入经典时期。美国统计学家华莱士·哈特利等人的贡献，使得统计学方法在公共卫生领域的应用更加广泛。此期间，流行病学和生物统计学等分支学科相继形成。现代进展20世纪中叶以后，随着计算机技术的发展，卫生统计学进入现代阶段。大数据分析、机器学习等新技术的应用，使得卫生统计学在疾病预防、健康管理和医学研究等领域取得了重大突破。据统计，全球每年有数百项基于卫生统计学的重大研究成果发表。

卫生统计学基本概念变量与观测变量是卫生统计学中的基本概念，可分为定量变量和定性变量。观测是研究者对变量的测量或观察，如身高、体重属于定量变量，性别、疾病状态属于定性变量。据统计，在公共卫生研究中，约80%的变量是定量变量。概率与分布概率是描述随机事件发生可能性的度量。概率分布是概率论在统计学中的应用，用于描述随机变量取值的概率分布情况。常见的概率分布有正态分布、二项分布等。在卫生统计学中，正态分布是描述许多连续变量分布的重要模型。统计推断统计推断是卫生统计学的重要组成部分，包括参数估计和假设检验。参数估计是对总体参数的估计，如总体均值、总体方差等。假设检验则是基于样本数据对总体参数进行假设检验，以判断假设是否成立。据统计，统计推断在公共卫生决策中的应用率高达90%以上。

02描述性统计

数据类型与分布定量数据定量数据是数值型数据，如身高、体重等。这类数据可以进行加减乘除运算，并常用于描述连续变量的分布。例如，某地区成年男性平均身高为1.75米，标准差为0.05米，说明该地区成年男性身高分布呈正态分布。定性数据定性数据是非数值型数据，如性别、婚姻状况等。这类数据不能进行数值运算，但可以通过分类和比较进行统计分析。例如，在某项调查中，调查对象中男性占比为58%，女性占比为42%，说明调查对象中男性略多于女性。分布类型数据分布类型反映了数据在不同值域上的分布特征。常见的分布类型有正态分布、偏态分布、均匀分布等。正态分布是最常见的一种分布，约68%的数据位于均值的一个标准差范围内。例如，某地区新生儿体重分布近似正态分布，平均体重为3.2千克，标准差为0.4千克。

集中趋势指标均值均值是描述一组数据集中趋势的常用指标，表示为所有数据的总和除以数据个数。例如，某班级学生平均身高为1.65米，意味着该班级学生的平均身高水平。均值适用于对称分布的数据，但易受极端值影响。中位数中位数是将一组数据从小到大排序后位于中间位置的数值。例如，某地区居民月收入的中位数为5000元，表示有一半的居民月收入高于5000元，另一半低于5000元。中位数对极端值不敏感，适用于偏态分布的数据。众数众数是一组数据中出现频率最高的数值。例如，某地区居民住房面积中，90平方米的住房占比最高，因此90平方米是该地区住房面积的众数。众数适用于描述分类数据的集中趋势，但在连续数据中可能不存在。

离散趋势指标极差极差是一组数据中最大值与最小值之差，反映了数据的波动范围。例如，某城市一周内气温的极差为20℃，表示气温波动较大。极差简单易算，但易受极端值影响，不能准确反映数据的离散程度。方差方差是各数据与均值差的平方和的平均值，用于衡量数据的离散程度。方差越大，数据的波动越大。例如，某班级学生成绩的方差为100，表示成绩分布较为分散。方差适用于描述定量数据的离散趋势。标准差标准差是方差的平方根，与方差一样，用于衡量数据的离散程度。标准差越大，数据的波动越大。在医学研究中，标准差常