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第1部分 统计学相关知识,统计学相关概念 资料类型 统计分析方法,一、健康统计学概念,健康统计学:将概率论与数理统计学的原理与方法,运用到医学实践中来,而派生出的一门应用性学科。 每门课程均有自己的概念,基本概念是学习的重要基础。,同质:性质相同的事物 变异:同质研究对象间,相同指标各不相等的情况 一群同质研究对象间,不同个体的变异可以称为离散趋势,可以用标准差、变异系数、方差、四分位数间距、极差(全距)来表达,二、同质与变异,总体:根据研究目的而确定的所有同质观察单位的全体。可分为有限总体与无限总体。 样本:是从总体中随机抽取部分观察单位,构成的集合。 抽样:从总体中随机抽取部分观察单位的过程。,二、总体与样本,一般情况下总体均是无限的,或是一个有限的数量极大的总体 没有时间、精力、金钱去研究总体 抽样研究可以省时、省力、省钱,三、为什么要抽样研究?,四、统计量与参数,统计量:用以描述样本特征的统计指标。 参数:用以描述总体特征的统计指标。 习惯称呼:总体参数、样本统计量,五、抽样误差与抽样研究,抽样误差:由于抽样而产生的样本统计量与总体参数之间的差异。 抽样研究:从总体中随机的抽取部分观察单位构成样本,研究样本的特征,根据样本的信息,来推测总体特征。 样本推测总体包括:参数进行估计与假设检验。,六、频率与概率,频率:某个事件的发生率。f=m/n 概率:是随机事件发生的可能性的大小的一个度量单位。 频率与概率的关系:多次反复测量的频率,其数值相对稳定的后,此时的频率就是概率。 概率值:用P值来表示,概率值一般在0,1。,七、何谓大、小概率,肯定(绝对、必然)事件:P=1 不可能事件:P=0 可能事件P=(01) 大概率发生事件:P靠近于1;统计学P0.05 小概率发生事件: P靠近于0; P=0.05 在统计学上:大概率事件=肯定事件;小概率事件=不可能事件,思考:统计学上如此下结论是否有可能有错误?,八、统计资料的分类,计量资料:测量观察单位某个指标量的大小所得到的资料。也叫定量资料,计量资料有单位,每个观察单位有具体的定量。数值变量资料 计数资料:将观察单位按某种属性或类别分组计数所得到的资料。又称定性资料,没有单位。无序分类变量资料,包括二分类与多分类无序变量资料 等级资料:将观察单位按某种属性或类别的不同程度分组计数所得到的资料。又称半计量半计数资料。有序分类变量资料,九、统计工作的基本步骤,设计:目的 搜集资料:客观、真实;资料来源 整理资料:系统化、条理化 分析资料:统计描述、统计分析(参数估计与假设检验),十 数值变量资料的统计,算术平均数 几何平均数 中位数,极差 四分位数间距 方差/标准差 变异系数,数值 变量 资料 统计,指标,集中趋势,统计描述,统计推断,离散趋势,指标,方法,总体均数估计,假设检验,t检验 u检验 F检验,10.1 统计描述(集中趋势),平均数:描述一组数据的平均水平(集中趋势),描述集中趋势的指标有: 算术平均数 几何平均数 中位数,1、算术平均数,适用于正态分布与对称分布资料,2、几何平均数,适用于对数正态分布、等比级数资料,如:2、4、8、16、32、64、128、256。,3、中位数,适用于非正态分布资料、频数分布的一端或两端无确切数据的资料、总体分布不清楚的资料,如:2、4、12、43、32、34,中位数(可用于偏态资料) L 为中位数所在组的下限, i 为组距, fm 为中位数所在组段的频数, n 为总频数, fL 为中位数所在组段下限之前的累计频数),10.2 统计描述(离散趋势),各个个体间同一指标数据各不相等的情况,描述离散趋势的指标有: 极差 四分位数间距 方差/标准差 变异系数,1、极差、全距,适用于一切资料、但很少用,不稳定,2、四分位数间距,适用于非正态分布资料,即偏态分布资料,相对较稳定,3、标准差与方差,适用于正态分布资料,标准差:描述一组数据的离散趋势,标准差越大说明数据越分散。,如:平均数与标准差分别从两个方面来描述计量资料的特征。,自由度:随机变量能自由取值的个数,1、直接法,2、间接法(频数表法),4、变异系数,适用于两组单位不同或均数相差较悬殊的资料其离散度进行比较时,10.3 正态分布及应用,正态分布:将频数分布图的各个顶点用一条光滑的曲线把它们连接起来,如果得到一个中间高、两边低、左右对称的一条钟型曲线,我们把这种分布,叫正态分布 标准正态分布:(集中趋势),10.3 正态分布及应用,正态分布的特点: 1、均数处最高; 2、中间高、两边低、左右对称 3、两个参数:均数及标准差 4、总面积为100%,且有规律性。,10.3 正态分布及应用,医学参考值范围:,正常值范围 95%正常值范围: 99%正常值范围:,10.4 统计推断(均数的抽样误差),标准误:,10.4 统计推断(总体均数的估计),95%的可信区间,点值估计: 区间估计:,10.4 统计推断(均数的假设检验),1、样本均数与总体均数比较:t检验,2、配对设计资料的比较:t检验,3、两样本均数的比较,小样本: t检验,十一、分类资料的统计描述,相对数:两个指标的比 绝对数:不具可比性,率(rate): 构成比(proportion) 比(ratio),也叫相对比,1、常用的相对数,率(rate),又称频率指标, 用以说明某现象发生的频率或强度。,K 为比例基数,常以百分率(% )、千分率( )等。,构成比(proportion),称构成指标,说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。,常用来表示疾病或死亡的顺位、位次或所占比重。由于构成比之和为 100% ,故各构成比之间是相互制约的,其比重的增减互有影响。,比(ratio),又称相对比,是 A,B 两个有关指标之比,说明 A 是 B 的若干倍或百分之几,通常用倍数或分数表示。 比 =AB (或 100% ) 如:男性人口与女性人口比例,医护人员与床位比等。,2、分类资料的统计推断,率的抽样误差与标准误 总体率的估计 假设检验(u检验与卡方检验),2.1 率的抽样误差与标准误,2.2 总体率的估计,点值估计:P= 区间估计:大样本:np和n(1-P)5,思考:区间估计的定义与内涵?,2.3 x2检验,卡方检验的基本公式:,理论值求解:,2.3.1 四格表卡方检验,2.3.2 配对x2检验,2.3.3 行列表的x2检验,十二、其他的统计方法,双变量:线性(或非线性)相关与回归 多变量:线性多元相关与回归分析、logistic回归分析、cox回归、生存分析、因子分析、判别分析、聚类分析等。,变量与变量分类,变量:用于描述(表达)个体特征的统计指标 变量值:用于表示变量的数值大小或性质 变量分类:自变量、因变量、外变量 自变量:是引起因变量变化的变量(实验因素) 因变量:受自变量影响的变量(结果、效应) 外变量:干扰变量、混杂变量,十三、常用的统计图,条图 圆图 直方图 线图 散点图 统计地图,三城市某种传染病发病率()比较,条图(bar graph):用等宽的直条长短来代表 按性质分类的资料各类别的数值大小。,某民族血型构成,圆图(circle graph):用途与百分条图相同,表示事物内部各部分的构成情况。,某市19801987年产妇产褥感染死亡率(1/10万),线图(line graph):用线段的上升或下降来表示事物 在时间上的变化趋势,某地13岁女孩118人身高频数分布,直方图(histogram):用矩形面积表示连续变量的频数分布。,某地10名四岁儿童体重与体表面积散点图,散点图(scatter diagram): 用点的位置表示两变量间的数量关系和变化趋势。,统计地图:表示疾病的地理分布,第2部分 统计知识的应用,1、对住院费用变化的思考,2、对新农合相关费用变化的思考,3、某地2011年护理人员学历构成,4、某社区成年居民半年慢性病疾病谱,5、某社区成年居民血压、血糖情况,6、某社区成年居民被动吸烟情况,7、某市出生性别比的思考,某市出生性别比为:109,是否满意此比例? 如何做出相应的措施?,8、住院统筹患者的住院费用公平性,CI=0.2561,集中指数为正, 可见大病统筹住院费用集中在经济状况较好的患者中,9、如何考核医院的处方质量,用药总数 给药途径 给药剂量 给药时间 用药适应症 配伍禁忌 重复用药,是否使用激素 抗生素种数 二线抗生素种数 三线抗生素种数 三线抗生素种数 处方总费用 抗生素总费用 基本药物种数 基本药目费用 最高药品单价 书写是否规范,10、如何考核医院服务质量指标,1.门急诊均次费 2.住院人均费用 3.药品收入占医疗总收入比例 4.医保病人自费率 5.新农合病人自费率 6.年门急诊人次增长率 7.年出入院人次增长率 8.平均住院日 9.病床使用率,10.大型X线机、CT检查阳性率 11.普通X线片检查阳性率 12.合理用药合格率 13.三线抗生素使用率 14.清洁手术切口甲级愈合率 15.清洁手术切口感染率 16.住院手术前后诊断符合率 17.“三基”考核合格率 18.临床路径病种数、入径率、出径率 19.二级以上医疗事故,上述指标如何计算?指标变化的意义?如何应对指标的变化?还需要补充哪些指标?如何进行多个指标的综合评价?,11、如何应对医疗纠纷增加的问题,开展调查:1.年度医疗纠纷例数的变化趋势?2.各种医疗纠纷的原因?科室分布、人员分布、哪个环节、专业分布? 3.院内外对比分析 结合上述情况提出应对措施 开展培训,并按相关措施实施 实施效果评价 进一步改进措施,12、卫生系统与医院信息化建设的意义,科学管理、科研。 如何降低剖宫产率? 胃癌患者手术后的生存分析?影响因素? 如何提高试管婴儿的受精率? 治疗高血压患者的最佳药品是哪种?成本效益分析、成本效果分析、成本效用分析 如何提取卫生(医院)信息化系统数据,进行科研,谢谢!,
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