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卫生统计学统计分析方法

汇报人：XXX

2024-01-24

目录

contents

引言

描述性统计分析

推论性统计分析

高级统计分析方法

统计软件介绍与使用

实际应用案例分析

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引言

定义

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。

重要性

卫生统计学是公共卫生领域中不可或缺的工具，它帮助我们理解疾病的分布和影响因素，评估预防和干预措施的效果，为制定科学合理的卫生政策提供依据。

卫生统计学的定义与重要性

统计分析方法的主要目的是从数据中提取有用的信息，并对研究问题做出合理的推断。

主要目的

常见类型

选择依据

常见的统计分析方法包括描述性统计、推论性统计和探索性数据分析等。

选择合适的统计分析方法应根据研究目的、数据类型和研究设计等因素进行综合考虑。

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统计分析方法的概述

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描述性统计分析

将数据按照某一分类标准分组，并统计每组的频数和频率。

频数分布表

用直条矩形面积代表各组频数，各矩形面积总和代表频数的总和。

直方图

用圆面积代表全体，各扇形面积代表各组频数，各扇形面积总和应正好等于圆的面积。

饼图

所有数值的和除以数值的数量，反映数据的平均水平。

均值

将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值。

中位数

出现次数最多的数值。

众数

集中趋势的度量

离散趋势的度量

方差

各数值与其均值之差的平方的平均值，衡量数据离散程度。

标准差

方差的平方根，与均值的距离表示数据的离散程度。

变异系数

标准差与均值的比值，用于比较不同组数据的离散程度。

正态分布

一种常见的概率分布，曲线呈钟形，对称轴为均值。

偏态分布

曲线不对称，可能有一侧的数据密集，另一侧的数据稀疏。

峰度与偏度

描述数据分布形态的统计量，峰度衡量数据分布的尖峰程度，偏度衡量数据分布的不对称程度。

正态分布与偏态分布

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推论性统计分析

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相对误差

估计值的相对误差大小，通常用于比较不同估计方法的准确性。

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点估计

通过样本数据直接得到一个具体的数值作为未知参数的估计值。

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区间估计

基于样本数据和一定的置信水平，给出未知参数的一个可能范围。

参数估计

显著性水平

假设检验中设定的一个临界值，用于判断拒绝或接受零假设的依据。

检验统计量

用于计算假设检验的统计量，其分布用于决定P值和决策。

零假设与对立假设

在假设检验中，首先需要设定零假设和与之对立的备择假设。

假设检验

主效应和交互效应

方差分析可以检验不同组别或因素的主效应以及它们之间的交互效应。

适用条件

方差分析需要满足独立性、正态性和方差齐性等前提条件。

变异分解

方差分析通过变异分解，将总变异分解为组间变异和组内变异。

方差分析

相关系数

回归模型

因果关系

多重共线性

相关与回归分析

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用于量化两个变量之间的线性相关程度。

通过一个或多个自变量预测因变量的数学模型。

相关与回归分析只能表明变量之间的关联，不能直接证明因果关系。

在多元回归分析中，需要注意多重共线性可能导致模型不稳定或偏误。

04

高级统计分析方法

主成分分析可以用于减少数据集的维度，同时保留数据集中的重要信息。

主成分分析可以用于比较不同数据集或不同个体之间的相似性和差异性。

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因子分析可以用于简化数据集，提取出影响观测变量的共同因素。

因子分析可以用于评估变量之间的相关性，并揭示变量之间的潜在联系。

因子分析可以用于了解不同个体或不同数据集之间的相似性和差异性。

因子分析是一种多元统计分析方法，旨在识别和解释隐藏在观测变量中的潜在结构或因子。

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因子分析

聚类分析是一种无监督的统计分析方法，旨在将观测数据分成几个不同的组或聚类，使得同一聚类内的观测数据尽可能相似，不同聚类之间的观测数据尽可能不同。

聚类分析可以用于分类和预测，例如市场细分、客户细分等。

聚类分析可以用于比较不同数据集或不同个体之间的相似性和差异性。

聚类分析可以用于探索数据的内在结构，发现隐藏的群组或模式。

聚类分析

生存分析是一种统计分析方法，旨在研究生存时间或持续时间的数据，例如疾病发生的时间、患者生存的时间等。

生存分析可以用于研究影响生存时间的因素，例如治疗方式、疾病分期等。

生存分析可以用于比较不同群体或不同治疗方式下的生存时间差异。

生存分析可以用于估计生存函数的概率分布，例如Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。

生存分析

05

统计软件介绍与使用

特点

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SPSS（StatisticalPackagefortheSocialSciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件，具有界面友好、操作简便、功能强大等优点。

适用范围

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SPSS适用于各种统计分