统计表和统计图都是将已整理的资料用简明的表格或图形表达出来,使人获得明晰而直观的印象,避免冗长的文字叙述,便于比较分析。
一、统计表
统计表（statistical table)是从整理表中选出需要的资料，经过统计加工为各种指标后，列成便于对比分析的表格。
（一)统计表的结构和要求
表的结构要简洁，最好一事一表，避免臃肿庞杂。
例17-1 吴氏等研究某些疾病发生高催乳素血症的频率，结果归纳如表17-1。
表17-1 高催乳素血症的发生率
| 诊断 | 总例数 | 高催乳素血症例数 | 发生率（%) |
| 嫌色细胞瘤 | 80 | 62 | 77.5 |
| 肢端肥大症 | 41 | 17 | 41.5 |
| 蝶鞍部其他肿瘤 | 29 | 10 | 34.5 |
| 原因不明闭经 | 67 | 14 | 20.9 |
| 月经量少 | 20 | 3 | 15.0 |
| 单纯泌乳 | 5 | 0 | … |
| 精神分裂症 | 1 | 1 | … |
资料来源：吴建中等 中华妇产科杂志20:34，1985年
以该表作为典范，说明统计表的结构特点：
1．标题 简练，用词确切，能表达中心内容，左侧有表号以备查考（必要时还应标明资料来源和时间)
2．标目 有横标和纵标目，横标目又称主辞，是研究事物的对象，通常位于表内左侧；纵标目的是研究事物的指标，又称宾辞，列在表内上方，其表达结果与主辞呼应，读起来就是一完整句子。例如第一行可读成：“嫌色细胞瘤80例，有62例出现高催乳素血症，发生率77.5%。”
3．线条 力求简洁，该表除有较粗的顶线和底线外，表内只有一条隔开纵标目的的细横线，简单明了。
4．数字 位置上下对齐、准确、率的小数点后所取位数也上下一致。该表最后两个率因为构成的绝对数太小，作者在发生率栏中用“…”来表示，这是对的。一般如果某格无数据或暂缺资料，也可用“-”或“…”来表示。
5．内容排列 一般按事物发生频率大小顺序来排列，对比鲜明，重点突出。
（二)统计表的种类
常用的有四种：
1．简单表 常用以比较互相独立的统计指标，主辞未经任何分组。表17-1即属简单表。
2．分组表 主辞按一个标志分组，结构形式与简单表基本相似。通常设有合计栏，以利说明综合水平。
例17-2 1984年上海县随机抽查30岁以下的正常人群的麻诊免疫水平，共检查733人结果统计如表17-2。
表17-2 1984年上海县部分健康人群麻疹抗体
| 年龄（岁) | 检测人数 | 阳性人数 | 阳性率（%) | 平均滴度之例数 |
| 0～ | 124 | 123 | 99.2 | 43.52 |
| 5～ | 141 | 141 | 100.0 | 37.64 |
| 10～ | 147 | 147 | 100.0 | 21.43 |
| 15～ | 109 | 102 | 93.6 | 15.50 |
| 20～ | 91 | 89 | 97.8 | 17.94 |
| 25～ | 121 | 119 | 98.3 | 19.78 |
| 合计 | 733 | 721 | 98.4 | 25.14 |
资料来源：郑平等 上海医科大学学的增刊53页，1987年
表17-2的主辞是按年龄分组的调查对象，亦就是按年龄一个标志分组，所以属于分组表。
3．复合表 主辞按两个以上标志分组。在安排上可将部分主辞放在表的上方，与宾辞配合起来。
例17-3 胡氏介绍改良阴道纵隔手术治疗子宫脱垂132例，疗效统计表如表17-3。
表17-3 132例子宫脱垂手术前后症状比较
| 症状 | 手术前 | 手术后 | ||
| 例数 | % | 例数 | % | |
| 下坠感 | 126 | 95.45 | 13 | 9.85 |
| 性生活不满意 | 123 | 93.18 | 3 | 2.27 |
| 腰酸痛 | 47 | 35.60 | 9 | 6.82 |
| 排尿困难 | 36 | 27.27 | 0 | 0 |
| 压力性尿失禁 | 17 | 12.88 | 0 | 0 |
资料来源：胡丽华 中华妇产科杂志20:56，1985年
复合表是否需要合计应从有无意义来决定
4．列联表 把数据资料列成交叉分类的表格，使一种属性的亚类以水平方向（行)表示，另一种属性亚类以垂直方向（列)表示。这样行变量与列奕量之间的联系便显示出来，并加以检验。最简单的列联表是四格表（2×2表)；还有多维分类形式的列联表。
例17-4 罗氏等应用国产放射免疫检测试剂“北方RIA”与进口试剂“AUSRIA”对肝癌发高发区居民乙型肝炎表面抗原（HBsAg)进行配对检测，结果统计如表17-4。
该表资料可以应用配对x2检验法作进一步分析，具体方法将于第二十章介绍。
表17-4 两种试剂检测HbsAg结果比较
| 北方RIA | 进口AUSRIA | 合计 | |
| + | - | ||
| + | 244 | 107 | 351 |
| - | 149 | 1146 | 1295 |
| 合计 | 393 | 1253 | 1646 |
资料来源：罗斯等 肿瘤论文汇编125页，1987年广西壮族自治区
二、统计图
统计图（statistical diagram)一般是根据统计表的资料，用点、线、面或立体图像鲜明地表达其数量或变化动态。医学统计常用的有线图、直方图、长条图、圆形图和统计地图等。
（一)制图通则
1.根据资料性质和分析目的正确选用图形。
2.要有确切的标题和编号，其位置通常安排在图体下面。
3.在同一图内比较几种不同的事物时，须用不同的线条或颜色表示，并附图例说明。图例位置要与图体协调、美观；如有碍于形象，则不要放在图体内。
4.有纵轴和横轴为坐标的图形，一般都以第一象限为准则作图，以两轴交点为起点，纵、横轴都应有标目，并注明尺度的数量单位。
（二)医学常用统计图及绘制法
1.线图（line diagram)
（1)适用于连续变量资料。说明某事物因时间、条件推移而变迁的趋势。
（2)横轴常用以表示某事物的连续变量，纵轴多表示率、频率或均数。
（3)纵轴采用算术尺度，从零开始。如果图形的最低点与零点差距很大，则可在纵轴基部作折断口，使线段降低以求美观。横轴可以不从零开始，如果以组段为单位，则每组均以组段下限为起点。但绘图的坐标点则应以组段中点为宜。
（4)同一图内不宜有太多曲线，以免混淆不清。如有几条线作对比，则用不同线形来区别，并有图例说明。
例17-5 根据成都学龄前儿童生长发育的3年追踪调查，身高的年增长值按性别分组统计比较如表17-5和图17-1。因为身高发育是连续性变量资料，用曲线图来表示是适宜的。该图很微妙地反映出儿童少年生长发育期的规律：女孩身高从8岁起增长很快，10岁左右达到突增高峰。男孩则在10岁起才迅速增长，13岁左右达突增高峰。这和生理上女孩青春期了育比男防早一些，是十分吻合的。
表17-5 1979～1982年成都学龄前儿童身高年增长值（cm)
| （岁) | 男 | 女 | ||||
| 人数 | 均数 | 标准误 | 人数 | 均数 | 标准误 | |
| 7～ | 72 | 5.90 | 0.93 | 108 | 6.07 | 0.94 |
| 8～ | 198 | 5.88 | 1.01 | 213 | 5.42 | 1.58 |
| 9～ | 322 | 5.17 | 1.13 | 234 | 6.18 | 1.84 |
| 10～ | 351 | 5.26 | 1.53 | 338 | 6.78 | 1.72 |
| 11～ | 356 | 6.49 | 2.30 | 370 | 6.59 | 1.72 |
| 12～ | 322 | 7.72 | 2.45 | 316 | 5.13 | 1.96 |
| 13～ | 296 | 7.93 | 2.38 | 293 | 3.75 | 2.16 |
| 14～ | 266 | 4.55 | 2.61 | 200 | 1.46 | 1.27 |
| 15～ | 173 | 3.16 | 2.12 | 121 | 1.24 | 1.10 |
资料来源：张兴儒等 中华预防医学杂志21（6):338，1987年
图17-1 成都市男女学生平均身高年增长值曲线
另外不有一种线图叫半对数线图（semilogline diagram)，纵轴用对数尺度，横轴仍用算术尺度。这种图常用于比较两组相对数的比值相差较大的动态数列。原因是同样的增长速度在对数尺度上的距离是相等的。例如表17-6中的三组数据，由时间A到B分别绘在算术格纸（图17-2a)和半对数格纸（17-2b)上，呈现两种不同的结果。a图三条直线坡度相差悬殊，这是三组数据的绝对差相差悬殊之故；b图则因三组数据的对数差相等，下降坡度亦一样。
图17-2 三组数据绘在算术（a)和半对数（b)格纸上的线图比较
表17-6 绝对差与对数差的比较
| A→B | 绝对差（A-B) | 相对比（A/B) | 对数差（IgA - IgB) |
| 1000→100 | 900 | 10 | Lg1000-lg100=3-2=1 |
| 100→10 | 90 | 10 | Lg100-lg10=2-1=1 |
| 10→1 | 9 | 10 | Lg10-lg1=1-0=1 |
下例进一步说明半对数线图应用的实际意义。
例17-6 美国疾病控制中心（CDC)报道，自从应用白喉类毒素作为儿童常规免疫接种后，白喉发病率和死亡率明显下降，但病死率仍停留在一定水平上。三者动态变化表达如图17-3。
图17-3 应用类毒素免疫接种后的白喉发病率、死亡率和病
死率的动态变化比较（1920～1975年)
（资料来源：CDCNo.12，1978，Atlanta,Ca,USA)
该图很形象地表明在55年内白喉发病率和死亡率下降速度基本一致。但两组数据的前后绝对差却很悬殊，如果用算术格纸来描绘，直观上将产生发病率下降坡度明显大于死亡率下降的错觉。图中还反映了白喉病死率自1920～1970年间变化不明显，与白喉死亡率不同；这里存在两个率的含义不同的原故，本教材的第二十四章将予阐明。
2.直方图（histogram)
（1)直方图是以面积表示数量，适用于表达连续性资料的频数或频率分布。
（2)横轴表示变量，尺度可以不从零开始。同一轴上的尺度必须相等。
（3)作图时各直条的宽度应等于组距，高度应等于该组的频数或频率。组距相等的分组资料才能作图，否则应先换算成相等组距。以下是120例T3比值频数表作图（图17-4)。
图17-4 120例正常血浆结合125I-Ts树脂摄取比值分布
将各组直方的顶端中点相连，即成多边图，也可用来表示连续性资料的频数颁布情况。
3.直条图（bar chart)
（1)直条图是用等宽直条的和长短来表示各统计量的大小，适用于彼此独立的资料互相比较，有单式和复式两种。
（2)作图时，一般是以横轴为直条图的基线，纵轴表示频数或频度，从零开始；直条间的距离一般以条宽的1/2为宜。排列顺序若非自然顺序资料，则按由高到低的次序排列，便于比较。
（3)复式直条图的制图要求与单式相同，但每组的直条最好不要过多，同组直条间不留空隙，组内各直条排列次序要前后一致。
例17-7 上海县统计了1960～1962年和1978～1980年两段时期的居民前10位死亡原因。现将其中可配比的9对资料绘成直条图（图17-5)比较如下。
图17-5 上海县居民在1960～1962年与1978～1980年间死亡原因变化的比较
资料来源：GuXingyuan et al ,AJPH72(Sup.)p.22,1982
该图给人的鲜明印象是原居首位的传染病死亡率与第6位的恶性肿瘤死亡率互易位；同时脑血管病和心脏病分别进到第2位和第3位。
4．百分条图（percentchart)
用以表达构成比的图形，绘制简便，而且可将多条并列作比较，以阐明疾病的动态变化。
例17-8 某矿采用湿式作业，粉尘浓度明显下降。若干年后，新发矽肺减少，历年存活矽肺患者的期别也随之发生变化。作者根据表17-7统计资料绘制百分条图比较如图17-6。
5．圆形图（circulargraph)
用途同百分条图，是以圆的半径将圆面分割成多个大小不等扇形来表达构成比。作图法是先将各个百分比乘以3.60，获得圆心角度数，按其大小排列从0时开始，且量角器顺时针方向划分为一系列扇形。图17-7是某厂某年工伤分析百分比图。
表17-7 某矿1961～1965年矽肺患者期别构成比
| 矽肺分期 | 1961年 | 1962年 | 1963年 | 1964年 | 1965年 | |||||
| 例数 | % | 例数 | % | 例数 | % | 例数 | % | 例数 | % | |
| Ⅰ | 48 | 50.5 | 54 | 47.8 | 61 | 43.9 | 64 | 41.3 | 67 | 39.9 |
| Ⅱ | 33 | 34.7 | 41 | 36.3 | 53 | 38.1 | 60 | 38.7 | 66 | 39.3 |
| Ⅲ | 14 | 14.8 | 18 | 15.9 | 25 | 18.0 | 31 | 20.0 | 35 | 20.8 |
| 合计 | 95 | 100.0 | 113 | 100.0 | 139 | 100.0 | 155 | 100.0 | 168 | 100.0 |
图17-6 某矿1961～1965年各期存活矽肺构成比的动态
图17-7 某年某厂工伤病例百分比
6．点图（scatterdiagram)
表示两种事物变量的相关性和趋势。医学上常用于观察两种生理指标之间的动态变化关系，或临床上两项检测结果之间的量变关系。点图绘测方法是先绘出适学的坐标，一般以两轴正交点为0点，但也可按两变量的全距中最小值起点加以高速调整。x变量定在横轴，y变量定在纵轴；然后将每受检者测得两变量值，找出P（x,y)所在的方位，并绘出各自的坐标点。最后根据点的颁布情况进行分析。
例17-9 某中学测得最高年级100名男生身高、体重的结果，绘成点图如图17-8。
7．疾病状况动态结构图
是有目的地观察几种主要病伤类别构成的动态，从而评价卫生工作效果，指导以后工作的规划和策略。图17-9是美国1900～1973年间11种主要传染病历年占总死亡率百分比的动态；从1900年占40%到1970年仅6%；相应的中风、肿瘤和心脏病在该期间从20%上升到59%；意外事故死亡所占比重则变化不大。
以上只介绍几种常用统计图、表范例和绘制通则，读者可根据资料内容和需要灵活运用和发展。
图17-8 某年某校100名男生身高体重相关图
图17-9 1900～1973年间美国传染病和慢性疾病死亡率构成动态变化
