卫生统计学-电子教材:第一章

Francis Galton、 Karl Pearson、Weldon于1901年创办了著名生物统计杂志Biometrika

　　 Galton早年学医 ,曾在剑桥大学念书。尽管他的数学不是很好 ,但在人类学和优生学研究中萌发的统计学思想 ,对生物统计的发展产生了深远影响 ,如“回归”、双变量正态分布的概念等。他没有子女 ,但一生写了 9部书 ,发表了近 2 0 0篇论文。

K.Pearson专业上最大的贡献是回归分析、相关系数和 χ2 检验

20世纪20年代，英国统计学家 R.A. Fisher爵士1890-1962)创立了实验设计方法和统计分析技术，奠定现代生物统计的基础。他十分清楚实验设计的重要性，精辟地指出 :“试验完成后再找统计学家 ,无异于请统计学家为试验进行“尸体解剖”。统计学家或许只能告诉你试验失败的原因。”  

1948年，英国发表了评价链霉素治疗肺结核疗效的随机对照的临床试验报告，第一次采用生物统计方法进行临床干预试验。

1948年，郭祖超教授（1912~1999)编著的《医学与生物统计方法》由正中书局出版 ，是我国第一部医学统计方法的教科书。

第二节　统计学与公共卫生互相推动

一、统计学是公共卫生专业人员的得力助手

公共卫生是群体科学，应用统计技术探索群体规律。

统计抽样技术：设计群体调查，掌握人群卫生状况和需求：

统计描述：反映疾病和卫生资源的分布特征；药品数据

统计推断：偶然的背景中识别危险因素、评价卫生措施、进行科学决策。

二、现代公共卫生领域对统计学的挑战

公共卫生不仅应用统计学，而且不断提出新要求和新问题，是现代统计学研究和发展的巨大动力。

第三节　统计学的若干概念

1. 总体与样本(population and sample)

总体：根据研究目的确定的同质研究对象所有观察单位某变量值的的集合。分目标总体与研究总体

样本：从研究总体中随机抽取的部分有代表性的个体某变量值的的集合。

随机抽样（random sampling)

为了保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的抽样方法（在总体中每个个体具有相同的机会被抽到)

2.  同质与变异（homogeneity andvariation)  

同质：指同一总体中个体的性质、影响条件或背景相同或非常相近。

变异：指同质的个体之间的差异 。

同质与变异的例子

 例1   调查2003年石家庄市7岁男童的身高和体重

同质：2003年、石家庄市、7岁男童

变异：身高和体重各不相同

 例2   研究某降压药的疗效

同质：高血压患者、用某药治疗

变异：疗效各不相同

3. 变量的类型

观察结果的取值不能事先确定的某一特征叫随机变量(random variable)简称变量（variable)，统计上习惯用大写拉丁字母表示 ，如X、Y 、Z、… 。

　实际观察结果叫 变量值习惯用小写拉丁字母表示 ，如性别x1＝1 （男) 、x2 ＝1 （男)、x3 ＝0 （女) 、…。

二分类变量(binary variable)常用0、1来编码，又叫0-1变量，或假变量（dummy variable)、哑变量，可以和真变量一样参与计算。

4. 参数与统计量（parameter and statistic)

参数：总体的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为μ、σ。固定的常数

统计量：样本的统计指标，如样本均数、标准差，采用拉丁字母分别记为 。 参数附近波动的随机变量。

5. 设计与分析（ design and analyze)

统计设计包括抽样方法、统计学原则、统计方法、数据如何收集、样本量多大等统计学内容。设计决定了统计分析方法。统计设计与统计分析是不可分割的两项内容。

6. 因果与联系（causality and association)

探究因果关系首先考察是否存在联系。但存在联系未必有因果关系，因为存在大量的混杂因素。单靠统计学分析大多只能考察变量之间的联系，难于证明因果关系。

７.  误差（error)

误差：实际观察值与客观真实值之差

（1)系统误差（systematic error)

在实际观测过程中，由受试对象、研究者、仪器设备、研究方法、非实验因素影响等原因造成的有一定倾向性或规律性的误差。流行病学称之为偏倚（bias)。

  特点：观察值有系统性、方向性、周期性的偏离真值。

  可以通过严格的实验设计和技术措施消除。

（2)随机误差random error

排除上述误差后尚存的误差，受多种无法控制的因素的影响。

特点：大小方向不一的随机变化。

Ø 随机测量误差（random measurementerror) ——提高操作者熟练程度可以减少这种误差

Ø  随机抽样误差（ random sampling error)：由抽样造成的样本统计量和总体参数间的差异。

——不可避免，但有一定的分布规律，可估计。

８. 概率probability

确定性现象：在一定条件下，一定会发生或一定不会发生的现象。其表现结果为两种事件：肯定发生某种结果的叫必然事件；肯定不发生某种结果的叫不可能事件。

随机现象：在同样条件下可能会出现两种或多种结果，究竟会发生哪种结果，事先不能确定。其表现结果称为随机事件。 随机事件的特征：①随机性；②规律性：每次发生的可能性的大小是确定的。

概率：随机事件发生的可能性大小，用大写的P 表示；取值[0，1]。］

小概率事件

必然事件  P = 1

  不可能事件  P =0

  随机事件  　0<P<1

  P ≤ 0.05（5％)或P ≤ 0.01（1％)称为小概率事件(习惯)，统计学上认为不大可能发生。小概率原理即某事件发生的概率很小，可以视为只进行一次实验时，我们说这个事件是“不会发生的”，这句话在大多数情况下是正确的，但他一定有犯错误的时候，这就叫小概率原理

频率 frequency

样本的实际发生率称为频率。设在相同条件下，独立重复进行n次试验，事件A出现f 次，则事件A出现的频率为f / n。

频率与概率间的关系：

样本频率总是围绕概率上下波动

样本含量n越大，波动幅度越小，频率越接近概率。

第四节　目标与方法

一、基本概念、方法与技能

　　正确理解基本概念、掌握常用的设计和经典的分析方法、学会用计算器、统计软件完成有关计算。

二、教与学的方法

　　应用是根本目的，理解概念与动手实践才是根本借助统计学实验理解统计现象与理论，借助案例讨论从反面吸取经验教训。

第五节　学习医学统计学应注意的问题

1、重点：基本概念，基本原理、逻辑思维方法。

2、不追究公式的数学推导。

3、把精力放在公式的适用条件和应用范围上。

4、多实践多练习。

5、保证听课的连续性。

6、学会用计算器、统计软件完成有关计算。

7、到公开发表的医学论文中寻找统计学方面的不　足与错误，从正反两方面学习和运用统计学的理　论和知识

思考题

1. 某年级甲班、乙班各有男生50人。从两个班各抽取10人测量身高医学检验网，如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高也大于乙班？为什么？

2．用A，B两种药物分别治疗一批患者。如果A药的治愈率高于B药，证明A药的疗效优于B药。这种说法对吗？为什么？

3. 统计工作的基本步骤是什么?

4.统计资料分为几类?特点?

判断：大学教授的年收入，欧洲的国家数，血红蛋白含量，患病人数等。

5.什么是总体?什么是样本?

6. 什么是抽样误差?如何减小?能否避免?

为了了解某地20~29岁健康女性血红蛋白的正常值范围，现随机调查了该地2000名20~29岁的健康女性，并对其血红蛋白进行测量，请问本次调查的总体是（ )
 A．该地所有20~29的健康女性 

 B．该地所有20~29的健康女性的血红蛋白测量值
 C．抽取的这2000名20~29岁女性
 D．抽取的这2000名20~29岁女性的血红蛋白测量值