流行病学数据统计分析策略课件•流行病学概述•数据收集与整理•描述性统计分析•推论性统计分析•高级统计分析方法•统计软件介绍与实操•流行病学数据统计分析的挑战与未来发展01流行病学概述流行病学的定义与任务流行病学的定义流行病学的任务流行病学的研究范围传染性疾病的研究非传染性疾病的研究健康相关行为的研究流行病学与其他学科的关系010203与医学的关系与生物学的关系与社会学的关系02数据收集与整理数据来源与类型主动监测数据健康相关数据库、被动监测数据人口普查和健康调查数据质量评估01020304数据完整性准确性可靠性时效性数据清理与预处理数据清洗数据转换数据标准化数据分组03描述性统计分析频数分布与描述性统计指标均值中位数频数分布标准差四分位数数据可视化条形图直方图用于比较不同类别的数据频数。用于展示数据的频数分布情况。箱线图散点图用于展示数据的集中趋势、离散程度和异常值。用于展示两个变量之间的关系。描述性统计在流行病学中的作用0102030404推论性统计分析参数估计与假设检验参数估计假设检验根据预先设定的假设，利用样本数据对其进行检验，判断假设是否成立。方差分析方差分析的基本原理方差分析的应用场景卡方检验卡方检验的原理比较理论频数与实际频数的差异，判断假设是否成立。卡方检验的应用场景分类变量的关联性分析，适用于计数资料。推论性统计在流行病学中的应用参数估计和假设检验在流行病学中的应用010203方差分析在流行病学中的应用卡方检验在流行病学中的应用05高级统计分析方法回归分析线性回归非线性回归逻辑回归多分类回归元分析定义目的步骤生存分析定义目的步骤高级统计在流行病学中的应用研究设计数据收集数据清理数据分析06统计软件介绍与实操SPSS软件介绍与实操软件概述软件功能操作流程SAS软件介绍与实操软件功能软件概述操作流程STATA软件介绍与实操软件概述软件功能操作流程STATA（StatisticalAnalysisandDataMining）是一款专注于数据分析和数据挖掘的统计软件，广泛应用于社会科学、生物医学等领域。STATA提供数据管理、统计分析、预测建模、数据挖掘等功能，支持从数据探索到复杂高级统计的多种分析方法。导入数据、数据清洗与整理、选择合适的分析方法、运行分析、解读分析结果并撰写报告。07流行病学数据统计分析的挑战与未来发展数据质量与不确定性问题数据不确定性由于数据采集过程中存在的误差和不确定性，需要对数据进行预处理和清洗，提高数据质量。缺失数据处理对于缺失的数据，需要采用适当的填补方法或删除，以避免对整体分析产生不良影响。数据异常值处理对于异常值，需要仔细甄别并处理，以避免对分析结果产生干扰。高维数据的处理与建模问题高维数据降维深度学习与模型选择高维数据可视化大数据时代的流行病学研究展望数据驱动的疾病预防控制1个性化健康管理23跨学科合作THANKS感谢观看
