卫生统计学绪论课件•卫生统计学概述•卫生统计学的基本概念•卫生统计学的常用方法•卫生统计学中的数据处理与分析工具•卫生统计学中的伦理与法律问题•卫生统计学的前沿与发展趋势contents目录01卫生统计学概述卫生统计学是应用数理统计学的原理和方法，在卫生工作中搜集、整理、分析和解释流行病学资料，解决实际问题的科学。它既是医学科学研究的工具，又是医学科学研究的重要组成部分。卫生统计学具有方法性、应用性和综合性的特点。定义与性质卫生统计学的应用领域公共卫生监测与控制：包括疾病监测、健康调查、卫生政策评估等。健康服务管理：包括医疗服务质量管理、医院管理、健康保险等。医学研究：包括临床研究、流行病学研究、病因研究等。健康相关产品安全性与有效性评价：包括药品、医疗器械、保健品等。统计学开始应用于医学领域，如Farr和Mortality统计学的开创者。19世纪随着计算机技术的发展，统计方法和软件不断更新，卫生统计学得到迅速发展。20世纪中叶公共卫生和流行病学的发展推动了卫生统计学的发展，如Koch和Snow在传染病研究中的应用。20世纪初大数据和人工智能技术的应用，为卫生统计学的发展带来了新的机遇和挑战。21世纪01030204卫生统计学的发展历程02卫生统计学的基本概念总体研究对象的全体集合，具有同质性。样本从总体中随机抽取的一部分对象，用于推断总体的特征。总体与样本变量与数据类型变量描述研究对象特征的度量或分类，具有可变性。数据类型根据变量的性质和测量尺度，可分为定量变量、定性变量和等级变量。描述事件发生可能性的数值，范围在0至1之间。描述数据特征的数值或函数，如均值、方差、标准差等。概率与统计量统计量概率测量值与真实值之间的差异，分为随机误差和系统误差。误差由于特定原因导致测量值或统计量与真实值之间的系统性偏差。偏倚误差与偏倚03卫生统计学的常用方法是统计学的基础，主要用于收集、整理、描述数据，并从数据中提取有意义的信息。描述性统计平均数、中位数、众数、标准差、变异系数等。描述性统计的常用指标在医学研究中，描述性统计常用于对大量数据进行初步整理，了解数据的分布特征和规律。描述性统计的应用场景描述性统计推论性统计的常用方法参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。推论性统计的应用场景在医学研究中，推论性统计常用于对样本数据进行分析，推断总体特征和规律，以及比较不同组之间的差异。推论性统计是在描述性统计的基础上，利用样本信息推断总体特征的统计方法。推论性统计实验设计是研究者在开展实验前，对实验过程进行周密计划和安排的过程。数据分析是在实验设计的基础上，对实验数据进行处理、分析和解释的过程。实验设计的基本原则随机、对照、重复、均衡。数据分析的基本步骤数据清洗、数据变换、数据可视化、模型拟合等。实验设计的应用场景在医学研究中，实验设计常用于对实验对象进行合理分组，确定实验处理措施和观测指标。数据分析的应用场景在医学研究中，数据分析常用于对实验数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律和意义，为科学研究和临床实践提供有力支持。实验设计与数据分析04卫生统计学中的数据处理与分析工具确定研究目的，设计调查问卷或收集数据，确保数据质量和完整性。数据收集处理缺失值、异常值和错误数据，确保数据准确性和可靠性。数据清洗对数据进行必要的转换，以便进行统计分析。数据转换根据研究目的和统计分析方法，对数据进行分组和分类。数据分组数据处理流程广泛用于统计分析，提供多种统计分析方法和数据可视化工具。SPSSStataSASR语言专为统计分析而设计，具有强大的数据处理和统计分析功能。功能强大的统计分析软件，适用于大型数据集和复杂统计分析。开源统计分析软件，具有丰富的统计函数和包，可进行定制化分析。常用统计分析软件使用条形图、饼图、散点图等展示数据的分布和关系。图表通过地理信息系统（GIS）展示空间分布和变化趋势。地图综合展示多个指标和数据，便于快速了解数据概况和分析结果。可视化仪表盘通过动态演示数据的演变过程，帮助理解数据变化的趋势和规律。数据动画数据可视化技术05卫生统计学中的伦理与...
