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2025/07/07疾病流行病学调查与预测汇报人：

CONTENTS目录01流行病学调查基础02流行病学数据分析03疾病模式与分布04预测模型构建05公共卫生策略06案例研究与应用

流行病学调查基础01

调查目的与意义确定疾病分布特征通过流行病学调查，可以了解疾病的地理、人群和时间分布特征，为防控提供依据。评估预防措施效果调查可评估疫苗接种、健康教育等预防措施的实际效果，指导公共卫生政策制定。

调查设计原则01明确研究目的确立清晰的研究目标，为流行病学调查提供方向性和目的性，如研究某种疾病的传播模式。02选择合适的研究设计根据研究目的选择横断面研究、队列研究或病例对照研究等，以适应不同的流行病学调查需求。03确保数据质量与代表性收集高质量数据，确保样本具有代表性，避免偏倚，以提高调查结果的准确性和可靠性。

数据收集方法问卷调查通过设计问卷，收集受访者健康状况、生活习惯等信息，用于流行病学分析。病例对照研究选取特定病例与健康对照组，比较两组间暴露因素差异，以识别疾病风险因素。

流行病学数据分析02

数据整理与处理数据清洗去除重复记录、纠正错误数据，确保分析的准确性。数据归一化将数据转换为统一的格式或尺度，便于比较和分析。缺失值处理采用插值、删除或预测模型填补缺失数据，保证数据完整性。数据转换通过对数转换、标准化等方法，改善数据分布，便于后续统计分析。

描述性统计分析数据集中趋势的度量通过计算平均数、中位数和众数，了解疾病数据的集中趋势。数据离散程度的度量使用方差、标准差和四分位距等指标，评估数据的离散程度和变异情况。数据分布形态的描述通过绘制直方图、箱线图等，直观展示疾病数据的分布形态和异常值。

推断性统计分析数据清洗去除重复记录、纠正错误数据，确保数据质量，为分析提供准确基础。数据归一化将不同尺度或单位的数据转换为统一标准，便于进行比较和后续分析。缺失值处理采用插值、删除或预测模型等方法处理缺失数据，保证分析的完整性。数据转换通过对数转换、平方根转换等方法，改善数据分布，提高分析模型的适用性。

疾病模式与分布03

疾病流行趋势明确研究目的确定调查目标，明确研究问题，为后续数据收集和分析奠定基础。选择合适的研究设计根据研究目的选择横断面研究、队列研究或病例对照研究等设计。确保样本代表性采用随机抽样或分层抽样等方法，确保样本能代表总体，提高研究的外推性。

人群与地区分布确定疾病分布特征通过流行病学调查，可以了解疾病的地理、人群和时间分布特征，为防控提供依据。评估预防措施效果调查可评估疫苗接种、健康教育等预防措施的实际效果，指导公共卫生政策制定。

影响因素分析数据清洗去除重复记录、纠正错误数据，确保分析的准确性。数据归一化将数据转换为统一的格式或尺度，便于比较和分析。缺失值处理采用插补、删除或预测方法处理缺失数据，保证数据完整性。数据转换通过对数转换、标准化等方法，改善数据分布，提高分析效率。

预测模型构建04

预测模型的类型明确研究目的确定调查目标，明确研究问题，为后续数据收集和分析奠定基础。选择合适的研究设计根据研究目的选择横断面、队列研究或病例对照研究等设计，以适应不同的流行病学问题。确保数据质量采用标准化的数据收集方法和工具，确保数据的准确性和可靠性，减少偏倚和误差。

模型构建步骤问卷调查通过设计问卷，收集受访者健康状况、生活习惯等信息，用于流行病学分析。病例对照研究选取特定病例与健康对照组，比较两组间暴露因素差异，以识别疾病风险因素。

模型验证与评估确定疾病分布特征通过流行病学调查，可以了解疾病的地理、人群和时间分布特征，为防控提供依据。评估预防措施效果调查结果有助于评估现有预防措施的有效性，指导公共卫生政策的制定和调整。

公共卫生策略05

预防控制措施数据清洗去除重复记录、纠正错误数据，确保分析的准确性。数据归一化将不同尺度或单位的数据转换为统一标准，便于比较和分析。缺失值处理采用插值、删除或预测模型填补缺失数据，保证数据完整性。异常值检测通过统计方法识别异常值，分析其对结果的影响并决定处理方式。

疫情应对策略确定疾病分布特征通过流行病学调查，可以了解疾病的地理、人群和时间分布特征，为防控提供依据。评估预防措施效果调查可评估疫苗接种、健康教育等预防措施的实际效果，指导公共卫生政策制定。

健康教育与促进明确研究目的确定调查目标，如了解疾病的分布、影响因素，为预防和控制提供依据。选择合适的研究设计根据研究目的选择横断面研究、队列研究或病例对照研究等设计方法。确保样本代表性采用随机抽样或分层抽样等方法，确保样本能代表总体，提高研究结果的普适性。

案例研究与应用06

典型案例分析数据清洗去除重复记录、纠正错误数据，确保分析的准确性。数据归一化将不同尺度或单位的数据转换为统一标准，便于比较和分析。缺失值处理采用插值、删除或预测模型